發(fā)布時間：2018-11-08 16:57

【摘要】：語音帶寬擴展是為了提高語音質(zhì)量,利用語音低頻和高頻之間的相關(guān)性重構(gòu)語音高頻的一種技術(shù)。高斯混合模型法是語音帶寬技術(shù)中被廣泛應(yīng)用的一種方法,但是,該方法的映射函數(shù)是分段線性函數(shù),且沒有考慮語音前后幀的相關(guān)信息。因此,提出了一種基于條件受限玻爾茲曼機的方法。該方法利用條件受限玻爾茲曼機提取了語音信號的幀間信息,同時將語音低頻、高頻特征參數(shù)映射為高階統(tǒng)計特性,深層發(fā)掘和模擬了語音低頻和高頻之間的非線性關(guān)系�？陀^和主觀對比測試結(jié)果都表明,該方法性能優(yōu)于傳統(tǒng)的高斯混合模型方法。
[Abstract]:Speech bandwidth expansion is a technique to reconstruct speech high frequency using the correlation between low frequency and high frequency in order to improve the quality of speech. Gao Si hybrid model method is a widely used method in speech bandwidth technology. However, the mapping function of this method is piecewise linear function and does not take into account the relevant information of the speech frame before and after. Therefore, a method based on conditional constrained Boltzmann machine is proposed. In this method, the interframe information of speech signal is extracted by conditional constrained Boltzmann machine, and the feature parameters of speech low frequency and high frequency are mapped to high order statistics, and the nonlinear relationship between low frequency and high frequency is deeply explored and simulated. The objective and subjective test results show that the performance of this method is better than the traditional Gao Si hybrid model method.
【作者單位】： 北京理工大學信息與電子學院;卡內(nèi)基梅隆大學計算機與工程學院;
【基金】：瑞典愛立信課題資助
【分類號】：TN912.3

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本文編號：2319117