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公开(公告)号:CN105469807A
公开(公告)日:2016-04-06
申请号:CN201511023725.3
申请日:2015-12-30
申请人: 中国科学院自动化研究所 , 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 山西振中电力股份有限公司
CPC分类号: G10L25/18 , G10L15/142
摘要: 本发明公开了一种基于经验模式分解和隐马尔可夫模型的多基频提取方法及装置。方法包括:用听觉滤波器组对语音信号进行滤波,对滤波后的信号进行分帧;在听觉谱的各时频单元上计算自相关函数;在经验模式分解得到的本质模态函数的基础上计算各时频单元主导声源的瞬时频率;在各瞬时频率的基础上计算频率匹配函数;用频率匹配函数构建各基频状态的似然概率,并使用语料库统计各基频状态和基频数值之间的转移概率;将所述各基频状态的似然概率进行增强,然后将增强后的所述似然概率与对应的转移概率结合,并使用隐马尔可夫模型对所述语音信号的多基频轨迹进行提取。
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公开(公告)号:CN105469807B
公开(公告)日:2019-04-02
申请号:CN201511023725.3
申请日:2015-12-30
申请人: 中国科学院自动化研究所 , 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 山西振中电力股份有限公司
摘要: 本发明公开了一种基于经验模式分解和隐马尔可夫模型的多基频提取方法及装置。方法包括:用听觉滤波器组对语音信号进行滤波,对滤波后的信号进行分帧;在听觉谱的各时频单元上计算自相关函数;在经验模式分解得到的本质模态函数的基础上计算各时频单元主导声源的瞬时频率;在各瞬时频率的基础上计算频率匹配函数;用频率匹配函数构建各基频状态的似然概率,并使用语料库统计各基频状态和基频数值之间的转移概率;将所述各基频状态的似然概率进行增强,然后将增强后的所述似然概率与对应的转移概率结合,并使用隐马尔可夫模型对所述语音信号的多基频轨迹进行提取。
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