-
题名基于多分类支持向量机和主体延伸法的基音检测算法
被引量：1
- 1
-
-
作者
冯起斌
李鸿燕
-
机构
太原理工大学信息与计算机学院
-
出处
《现代电子技术》
北大核心
2019年第22期150-154,158,共6页
-
基金
山西省自然科学基金(201701D121058)~~
-
文摘
低信噪比环境下的基音检测颇具难度却极有现实意义,传统基音检测在此背景下效果不佳。因此,提出一种基于多分类支持向量机的基音检测算法。该算法使用语音信号的静态帧级特征对多分类支持向量机进行监督训练,计算出各帧语音可能的几个基音大小,作为对应的基音候选值,并使用主体延伸法对得到的候选基音状态进行处理,结合帧与帧之间的时序信息,在候选基音中选取合适值连接起来得到被测语音的基音状态估计曲线。将该算法与相关方法进行比较,实验结果表明,该方法有效提升了低信噪比环境下的基音检测率,在不同强度的噪声干扰下仍能保持良好的鲁棒性。
-
关键词
基音检测
监督学习
基音候选值计算
多分类支持向量机
主体延伸法
检测验证
-
Keywords
pitch detection
supervised learning
pitch candidate value calculation
multi class support vector machine
main body extension method
detection verification
-
分类号
TN912
[电子电信—通信与信息系统]
34
-
