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基于MFCC-IMFCC混合倒谱的托辊轴承故障诊断 被引量：9
1
作者 陶瀚宇 陈换过 +2 位作者 彭程程 高祥冲 杨磊 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第7期1215-1222,共8页
针对梅尔倒谱系数(MFCC)对托辊轴承高频特征提取能力不足的问题,提出了一种基于梅尔倒谱系数和翻转梅尔倒谱系数(MFCC-IMFCC)的混合倒谱以及长短时记忆(LSTM)网络的托辊轴承故障诊断方法。首先,分析了三种状态下的托辊声音信号,明确了... 针对梅尔倒谱系数(MFCC)对托辊轴承高频特征提取能力不足的问题,提出了一种基于梅尔倒谱系数和翻转梅尔倒谱系数(MFCC-IMFCC)的混合倒谱以及长短时记忆(LSTM)网络的托辊轴承故障诊断方法。首先,分析了三种状态下的托辊声音信号,明确了托辊轴承故障信息主要分布在中高频区域;然后,为有效保留高频信息,提取了MFCC-IMFCC,以帧级串联的方式组成了混合倒谱特征;最后,将混合倒谱特征输入到双层LSTM模型中进行了训练,建立了托辊轴承故障诊断模型。研究结果表明:针对托辊正常、滚动体故障和偏心旋转故障三种状态,LSTM结合混合倒谱特征的平均识别准确率达到96.72%,相比于单一的MFCC和IMFCC特征,准确率分别提升3.94%和7.41%,凸显了混合倒谱特征在表征托辊轴承故障信息方面的显著优势。 展开更多
关键词 托辊轴承 轴承故障声音信号 高频信息 梅尔倒谱系数 翻转梅尔倒谱系数 混合倒谱系数 长短时记忆网络
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基于双向长短时记忆网络和自注意力机制的心音分类
2
作者 卢官明 李齐健 +4 位作者 卢峻禾 戚继荣 赵宇航 王洋 魏金生 《数据采集与处理》 北大核心 2025年第2期456-468,共13页
心音听诊是早期筛查心脏病的有效诊断方法。为了提高异常心音检测性能,提出了一种基于双向长短时记忆(Bi⁃directional long short⁃term memory,Bi⁃LSTM)网络和自注意力机制(Self⁃attention mechanism,SA)的心音分类算法。对心音信号进... 心音听诊是早期筛查心脏病的有效诊断方法。为了提高异常心音检测性能,提出了一种基于双向长短时记忆(Bi⁃directional long short⁃term memory,Bi⁃LSTM)网络和自注意力机制(Self⁃attention mechanism,SA)的心音分类算法。对心音信号进行分帧处理,提取每帧心音信号的梅尔频率倒谱系数(Mel⁃frequency cepstral coefficients,MFCC)特征;将MFCC特征序列输入Bi⁃LSTM网络,利用Bi⁃LSTM网络提取心音信号的时域上下文特征;通过自注意力机制动态调整Bi⁃LSTM网络各时间步输出特征的权重,得到有利于分类的更具鉴别性的心音特征;通过Softmax分类器实现正常/异常心音的分类。在PhysioNet/CinC Challenge 2016心音数据集上对所提出的算法使用10折交叉验证法进行了评估,得到0.9425的灵敏度、0.9437的特异度、0.8367的精度、0.8865的F1得分和0.9434的准确率,优于对比的典型算法。实验结果表明,该算法在无需进行心音分段的基础上就能有效实现异常心音检测,具有潜在的临床应用前景。 展开更多
关键词 心音分类 梅尔频率倒谱系数 双向长短时记忆网络 自注意力机制
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融合LPC与MFCC的特征参数 被引量：8
3
作者 张学锋 王芳 夏萍 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第4期216-217,229,共3页
在线性预测系数(LPC)的基础上,借鉴美尔倒谱系数(MFCC)计算方法,对LPC进行美尔倒谱计算,得到一种新的特征参数:线性预测美尔倒谱系数(LPMFCC)。在Matlab7.0平台上实现一个基于隐马尔可夫模型(HMM)的说话人识别系统,分别用LPMFCC及其一... 在线性预测系数(LPC)的基础上,借鉴美尔倒谱系数(MFCC)计算方法,对LPC进行美尔倒谱计算,得到一种新的特征参数:线性预测美尔倒谱系数(LPMFCC)。在Matlab7.0平台上实现一个基于隐马尔可夫模型(HMM)的说话人识别系统,分别用LPMFCC及其一阶差分、MFCC及其一阶差分和基于小波包分析的特征参数(WPDC)及其一阶差分作为识别参数进行对比实验。结果表明,以LPMFCC作为特征参数的系统具有较高的识别率。 展开更多
关键词 线性预测 美尔倒谱系数 说话人识别
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MFCC特征改进算法在语音识别中的应用 被引量：15
4
作者 俸云 景新幸 叶懋 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2009年第12期146-148,共3页
本文的目的是阐明一种Mel频率倒谱参数特征的改进算法。该算法是通过线性预测的方法从语音信号中提取出残差相位,同时将残差相位与传统的MFCC相结合,并应用到语音识别系统中。该改进算法比传统的MFCC算法具有更好的识别率。
关键词 语音识别 MEL倒谱系数 残差相位 线性预测
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改进的混合MFCC语音识别算法研究 被引量：18
5
作者 袁正午 肖旺辉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第33期108-110,共3页
针对MFCC特征参数在语音识别中对中高频信号的识别精度不高的特点,提出采用IMFCC,MIDMFCC,MFCC相结合的改进算法,使用混合滤波器组,提高在语音中高频区域中的识别精度。实验结果表明,改进之后的算法与经典算法比较,在相同环境下对语音... 针对MFCC特征参数在语音识别中对中高频信号的识别精度不高的特点,提出采用IMFCC,MIDMFCC,MFCC相结合的改进算法,使用混合滤波器组,提高在语音中高频区域中的识别精度。实验结果表明,改进之后的算法与经典算法比较,在相同环境下对语音信息的识别率都有一定程度的提高。 展开更多
关键词 Mel频率倒谱系数(mfcc) 语音识别 特征提取
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基于MFCC和时频图等多种特征的综合鸟声识别分类器设计 被引量：18
6
作者 徐淑正 孙忆南 +1 位作者 皇甫丽英 方玮骐 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2018年第9期81-86,91,共7页
基于音节长度、梅尔频率倒谱系数(MFCC),基于线性预测编码(LPC)系数的动态时间规整(DTW)模板和结合时-频纹理特征,应用于鸟声识别的多标签分类器,通过在特征提取和分类器选择上进行优化并综合不同分类器的决策结果以改善单一分类器的性... 基于音节长度、梅尔频率倒谱系数(MFCC),基于线性预测编码(LPC)系数的动态时间规整(DTW)模板和结合时-频纹理特征,应用于鸟声识别的多标签分类器,通过在特征提取和分类器选择上进行优化并综合不同分类器的决策结果以改善单一分类器的性能。同时,系统在消除噪声和稳定性方面也做出了提高。经最终测试,本系统在多达11类的鸟声分类中可以达到92%的准确率。 展开更多
关键词 音频增强 语音信号处理 机器学习 梅尔频率倒谱系数
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语音MFCC特征计算的改进算法 被引量：6
7
作者 章熙春 曹燕 +1 位作者 张军 韦岗 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2005年第2期161-165,共5页
提出了一种计算Mel频倒谱参数(Melfrequencycepstralcoefficient,MFCC)特征的改进算法,该算法采用了加权滤波器分析(WrappeddiscreteFouriertransform,WDFT)技术来提高语音信号低频部分的频谱分辨率,使之更符合人类听觉系统的特性。同... 提出了一种计算Mel频倒谱参数(Melfrequencycepstralcoefficient,MFCC)特征的改进算法,该算法采用了加权滤波器分析(WrappeddiscreteFouriertransform,WDFT)技术来提高语音信号低频部分的频谱分辨率,使之更符合人类听觉系统的特性。同时还运用了加权滤波器分析(Weightedfilterbankanalysis,WFBA)技术,以提高MFCC的鲁棒性。对TIMIT连续语音数据库中DR1集的音素识别结果表明,本文提出的改进算法比传统MFCC算法具有更好的识别率。 展开更多
关键词 语音识别 弯折离散傅里叶变换(WDFT) Mel频标倒谱参数 加权滤波器分析
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基于基音周期的语音MFCC参数提取 被引量：4
8
作者 陈迪 龚卫国 杨利平 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第5期1217-1219,共3页
提出了一种可用于改善说话人识别效果的基于基音周期的可变窗长语音MFCC参数提取方法。基本原理是将原始的语音分解为当前基音周期整数倍长度以内部分及其以外部分,并保留前者舍去后者,以减小训练语音与测试语音的频谱失真。通过文本无... 提出了一种可用于改善说话人识别效果的基于基音周期的可变窗长语音MFCC参数提取方法。基本原理是将原始的语音分解为当前基音周期整数倍长度以内部分及其以外部分,并保留前者舍去后者,以减小训练语音与测试语音的频谱失真。通过文本无关的说话人确认实验,验证了该方法能有效提高说话人确认的识别率,并能提高短时语音的稳定性。 展开更多
关键词 说话人识别 基音周期 mfcc参数 频谱距离
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MFCC中DCT结构的设计与实现 被引量：3
9
作者 孔维功 张国杰 张效军 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第5期265-267,共3页
根据MFCC中DCT的特点,设计一种基于DA算法的实现结构,采用先分解ROM再偏移二进制编码的方法对DA算法进行优化,将ROM表的大小由2~N减小到(N/K)2^(K-1)。通过仿真与FPGA测试,验证了该设计的正确性,能够满足说话人识别中MFCC参数提取的实... 根据MFCC中DCT的特点,设计一种基于DA算法的实现结构,采用先分解ROM再偏移二进制编码的方法对DA算法进行优化,将ROM表的大小由2~N减小到(N/K)2^(K-1)。通过仿真与FPGA测试,验证了该设计的正确性,能够满足说话人识别中MFCC参数提取的实时性要求和精度要求。 展开更多
关键词 说话人识别 美尔频率倒谱系数 离散余弦变换 分布式算法
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基于样本熵与MFCC融合的语音情感识别 被引量：7
10
作者 屠彬彬 于凤芹 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第7期142-144,共3页
提出一种基于样本熵与Mel频率倒谱系数(MFCC)融合的语音情感识别方法。利用支持向量机分别对样本熵统计量与MFCC进行处理,计算其属于高兴、生气、厌烦和恐惧4种情感的概率,采用加法规则和乘法规则对情感概率进行融合,得到识别结果。仿... 提出一种基于样本熵与Mel频率倒谱系数(MFCC)融合的语音情感识别方法。利用支持向量机分别对样本熵统计量与MFCC进行处理,计算其属于高兴、生气、厌烦和恐惧4种情感的概率,采用加法规则和乘法规则对情感概率进行融合,得到识别结果。仿真实验结果表明,该方法的识别率较高。 展开更多
关键词 语音情感识别 样本熵 MEL频率倒谱系数 支持向量机
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基于MFCCs滤波的电话语音识别的通道补偿方法 被引量：5
11
作者 韩纪庆 高文 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 1998年第12期1125-1130,共6页
本文提出一种基于MFCCs滤波的通道补偿方法RMFCC．它具有性能良好和运算简单的优点，在不失精度的前题下减少了计算代价．RMFCC的性能也优于CMS和二级CMS．通过讨论发现许多抑制通道噪声的方法从本质上说都是采用滤波的方法，我们也证... 本文提出一种基于MFCCs滤波的通道补偿方法RMFCC．它具有性能良好和运算简单的优点，在不失精度的前题下减少了计算代价．RMFCC的性能也优于CMS和二级CMS．通过讨论发现许多抑制通道噪声的方法从本质上说都是采用滤波的方法，我们也证实了抑制非常低的调制频率是进行顽健的电话语音识别的有效途径． 展开更多
关键词 语音识别 mfccs滤波 电话语音识别 通道补偿
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基于MFCC与GFCC混合特征参数的说话人识别 被引量：46
12
作者 周萍 沈昊 郑凯鹏 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期24-32,共9页
针对说话人识别中单一参数表征不够全面的特点,将抗噪性能一般的传统MFCC参数与鲁棒性更强的GFCC参数相互融合,并结合它们的动态特性构成一种新的混合参数.针对特征参数维数过高造成的冗余,研究了每种特征参数各分量与识别结果的关系,... 针对说话人识别中单一参数表征不够全面的特点,将抗噪性能一般的传统MFCC参数与鲁棒性更强的GFCC参数相互融合,并结合它们的动态特性构成一种新的混合参数.针对特征参数维数过高造成的冗余,研究了每种特征参数各分量与识别结果的关系,舍弃其中贡献较低的分量以实现特征参数降维的目的,并将混合参数应用于基于高斯混合模型的说话人识别系统.仿真实验表明,该混合特征参数具有更好的识别性能和抗噪性. 展开更多
关键词 说话人识别 混合特征参数 MEL频率倒谱系数 Gammatone滤波器
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结合节拍语义和MFCC声学特征的音乐流派分类 被引量：7
13
作者 庄严 于凤芹 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第3期197-201,共5页
由于音乐节拍的强度、快慢、持续时间等是反映音乐不同流派风格的重要语义特征,而音乐节拍多属于由打击乐器所产生的低频部分,为此利用小波变换对音乐信号进行6层分解来提取低频节拍特征;针对节拍特征差异不明显的音乐流派,提出用描述... 由于音乐节拍的强度、快慢、持续时间等是反映音乐不同流派风格的重要语义特征,而音乐节拍多属于由打击乐器所产生的低频部分,为此利用小波变换对音乐信号进行6层分解来提取低频节拍特征;针对节拍特征差异不明显的音乐流派,提出用描述频域能量包络的MFCC声学特征与节拍特征结合,并用基于音乐流派机理分析的8阶MFCC代替常用的12阶MFCC。对8类音乐流派实验仿真结果表明,基于语义特征和声学特征结合的方法,总体分类准确率可达68.37%,同时特征维数增加对分类时间影响很小。 展开更多
关键词 音乐流派分类 节拍特征 Mel频率倒谱系数(mfcc) 小波分解 支持向量机
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基于EMD的改进MFCC的语音情感识别 被引量：6
14
作者 屠彬彬 于凤芹 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第18期119-122,共4页
人在不同情感下的语音信号其非平稳性尤为明显,传统的MFCC只能反映语音信号的静态特征,经验模态分解能够精细地刻画语音信号的非平稳特性。为提取情感语音的非平稳特征,用经验模态分解将情感语音信号分解为一系列固有模态函数分量,通过... 人在不同情感下的语音信号其非平稳性尤为明显,传统的MFCC只能反映语音信号的静态特征,经验模态分解能够精细地刻画语音信号的非平稳特性。为提取情感语音的非平稳特征,用经验模态分解将情感语音信号分解为一系列固有模态函数分量,通过Mel滤波器后取其对数能量,进行DCT反变换后得到改进的MFCC作为情感识别的新特征,采用支持向量机对高兴、生气、厌烦和恐惧等四种语音情感识别。仿真实验结果表明:改进的MFCC识别率达到77.17%,在不同的信噪比下,识别率最大可提高3.26%。 展开更多
关键词 语音情感识别 MEL频率倒谱系数 经验模态分解 支持向量机
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基于双通道特征的含噪声纹识别方法研究
15
作者 伍雄 陈为真 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第7期205-211,共7页
针对声纹识别在噪声环境下准确率不高的问题,提出一种基于双通道声纹特征(Dual-Channel Voiceprint Feature,DCVF)的含噪声纹识别方法。将处理后的语音信号分别通过梅尔滤波器组和伽马通滤波器组,得到梅尔频率倒谱系数特征、伽马通倒谱... 针对声纹识别在噪声环境下准确率不高的问题,提出一种基于双通道声纹特征(Dual-Channel Voiceprint Feature,DCVF)的含噪声纹识别方法。将处理后的语音信号分别通过梅尔滤波器组和伽马通滤波器组,得到梅尔频率倒谱系数特征、伽马通倒谱系数特征,结合它们的差分谱构成混合特征,融合成双通道声纹特征(DCVF)。实验结果表明:在纯净语音数据集中,双通道声纹特征可达到99.5%的识别率;在含噪语音数据集下,DCVF的识别效果有明显提升。 展开更多
关键词 声纹识别 梅尔频率倒谱系数 伽马通倒谱系数 特征融合 抗噪性
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基于梅尔倒谱系数的无人机探测与识别方法
16
作者 聂伟 张中洋 +1 位作者 杨小龙 周牧 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第4期1076-1084,共9页
近年来无人机(UAV)数量的剧增,无论是在民用还是军用领域都带来了一定的隐私和安全问题,因此对无人机的管控技术已成为研究热点。当前基于深度学习的射频指纹识别(RFFI)技术虽然在无人机识别上表现优异,但由于模型复杂度高,训练速度慢,... 近年来无人机(UAV)数量的剧增,无论是在民用还是军用领域都带来了一定的隐私和安全问题,因此对无人机的管控技术已成为研究热点。当前基于深度学习的射频指纹识别(RFFI)技术虽然在无人机识别上表现优异,但由于模型复杂度高,训练速度慢,且在不同数据分布下的泛化能力有限,因此在实际应用中存在局限性。该文提出一种基于梅尔频率倒谱系数的无人机识别方法,使用USRP N210采集无人机图传信号,然后提取梅尔倒谱系数(MFCC)作为无人机射频指纹特征,输入门控循环单元(GRU)进行分类识别,最后通过正则化正交匹配追踪算法(ROMP)估计无人机定位参数得到无人机具体位置。试验结果表明无人机的识别准确率可达98%,且GRU模型参数量只有1.6 k,训练时间仅需9 s,显著降低了模型复杂度并提高了训练速度和识别精度,在无人机定位中,其3维定位误差小于1 m。为进一步验证该文所提方法的可行性,对同一厂家同一型号10个无线模块进行不同距离的分类识别,1 m,2 m,3 m和5 m识别结果分别为100%,98%,98%和99%。 展开更多
关键词 无人机 射频指纹识别 深度学习 门控循环单元 梅尔频率倒谱系数
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基于改进迁移学习的煤矿井下设备音频信号故障诊断方法
17
作者 邱吉尔 王琪 王鹏 《工矿自动化》 北大核心 2025年第2期91-99,共9页
煤矿井下生产运行环境恶劣,其关键设备如瓦斯泵、通风机、采煤机等长期处于启动状态,易产生缺陷性故障。目前端到端音频数据故障诊断方法的模型训练与更新高度依赖于数据标注,尽管可以获取海量原始数据,但这些数据通常未经标注,难以直... 煤矿井下生产运行环境恶劣,其关键设备如瓦斯泵、通风机、采煤机等长期处于启动状态,易产生缺陷性故障。目前端到端音频数据故障诊断方法的模型训练与更新高度依赖于数据标注,尽管可以获取海量原始数据,但这些数据通常未经标注,难以直接用于模型训练,设备运行工况的突变和设备重组等因素可能导致数据分布发生变化,从而引起模型性能下降。针对上述问题,提出了一种基于改进迁移学习的煤矿井下设备音频信号故障诊断方法。首先,对煤矿设备音频信号进行梅尔频率倒谱系数(MFCC)特征提取,捕捉设备运行状态中的关键信息,得到故障特征二维系数图。然后,构建基于改进迁移学习的故障诊断网络模型,以改进最大均值差异,即多核联合最大均值差异作为度量标准,借助伪标签计算联合分布距离,将标签信息通过多重线性映射进行特征匹配,以减少数据分布差异,实现边缘分布和条件分布同时对齐。实验结果表明:所提方法在无标签条件下能够实现高精度的故障诊断,准确率达到96.99%,标准差为0.014;在模型抗噪性能实验中,基于改进迁移学习的故障诊断模型在低信噪比(如10 dB)条件下仍能保持80%的故障诊断准确率,展现出较强的抗噪鲁棒性。 展开更多
关键词 煤矿井下设备 音频信号 故障诊断 迁移学习 梅尔频率倒谱系数 mfcc 最大均值差异 多核联合最大均值差异 源域 目标域
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基于Bark子波变换的MFCC特征提取 被引量：5
18
作者 尹许梅 何选森 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第11期192-194,共3页
为提高低信噪比环境下语音的鲁棒性,提出一种改进的Mel频率倒谱系数(MFCC)特征提取方法。在传统MFCC特征提取的基础上,引入更适应人耳听觉系统的Bark子波变换,在快速傅里叶变换之前对语音进行预处理,并在MFCC提取方法中代替离散余弦变换... 为提高低信噪比环境下语音的鲁棒性,提出一种改进的Mel频率倒谱系数(MFCC)特征提取方法。在传统MFCC特征提取的基础上,引入更适应人耳听觉系统的Bark子波变换,在快速傅里叶变换之前对语音进行预处理,并在MFCC提取方法中代替离散余弦变换;在语音预处理阶段,利用改进的Lanczos窗函数抑制旁瓣以提高语音鲁棒性。实验表明,与传统MFCC方法相比,在噪声环境下,改进方法具有更高的说话人识别率。 展开更多
关键词 说话人识别 MEL频率倒谱系数 Bark子波 窗函数
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用于说话人识别的MFCC的改进算法 被引量：8
19
作者 张伟伟 杨鼎才 《电子测量技术》 2009年第8期118-121,共4页
在说话人识别系统中,MFCC参数是使用最多的特征参数之一。MFCC参数主要描述了表征声道特性的谱包络特征,而忽略了基音频率对它的影响。基音频率会影响MFCC参数对声道特性的准确描述,进而影响说话人识别系统的性能。本文提出了一种基于... 在说话人识别系统中,MFCC参数是使用最多的特征参数之一。MFCC参数主要描述了表征声道特性的谱包络特征,而忽略了基音频率对它的影响。基音频率会影响MFCC参数对声道特性的准确描述,进而影响说话人识别系统的性能。本文提出了一种基于平滑幅度谱包络的MFCC的改进参数,该参数不直接对语音短时幅度谱进行提取,而是先对幅度谱进行平滑,在谱包络的基础上计算MFCC参数,以降低基音频率对其的影响。 展开更多
关键词 说话人识别 梅尔倒谱系数(mfcc) 基音频率
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基于GMM模型和LPC-MFCC联合特征的声道谱转换研究 被引量：11
20
作者 曾歆 张雄伟 +2 位作者 孙蒙 苗晓孔 姚琨 《声学技术》 CSCD 北大核心 2020年第4期451-455,共5页
声道谱转换是语音转换中的关键技术。目前,大多数语音转换方法对声道谱的转换都是先提取语音中的某一种声道特征参数,然后对其进行训练转换,进而合成转换语音。由于不同的声道特征参数表征着不同的物理和声学意义,因此这些方法通常忽略... 声道谱转换是语音转换中的关键技术。目前,大多数语音转换方法对声道谱的转换都是先提取语音中的某一种声道特征参数,然后对其进行训练转换,进而合成转换语音。由于不同的声道特征参数表征着不同的物理和声学意义,因此这些方法通常忽略了不同声道特征参数之间可能存在的互补性。针对这一问题,研究了不同声道特征参数之间进行联合建模的方法,引入了一种由线性预测系数(LinearPredictionCoefficient,LPC)和梅尔频率倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficient, MFCC)联合构成的LPC-MFCC特征参数,提出了一种基于高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)和LPC-MFCC联合特征参数的语音转换方法。为验证文中方法的有效性,仿真实验选取了基于GMM和LPC的语音转换方法进行对比,对多组实验数据进行主观和客观测试,结果表明,文中提出的语音转换方法可以获得相似度更高的转换语音。 展开更多
关键词 语音转换 声道谱转换 高斯混合模型 联合建模 线性预测系数-梅尔频率倒谱系数
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