采用當(dāng)前方法提取語(yǔ)音信號(hào)頻譜特征時(shí),不能有效去除語(yǔ)音信號(hào)中存在的噪聲信號(hào),提取得到的特征誤差較大,存在抗干擾性能差和特征提取結(jié)果準(zhǔn)確率低的問題。針對(duì)上述問題,提出Mel頻率下語(yǔ)音信號(hào)深度頻譜特征提取方法。對(duì)噪聲信號(hào)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解,將分解得到的IMF分量進(jìn)行門限域處理,通過對(duì)應(yīng)的濾波方案去除語(yǔ)音信號(hào)中存在的噪聲信號(hào)。采用Mel濾波器處理去噪后的語(yǔ)音信號(hào),得到Mel頻率的語(yǔ)音信號(hào)。利用線性預(yù)測(cè)系數(shù)描述Mel頻率下的語(yǔ)音信號(hào),并對(duì)其進(jìn)行微分處理,將微分向量進(jìn)行加權(quán)處理,根據(jù)一定的加權(quán)比例重組微分向量,利用語(yǔ)音信號(hào)深度頻譜特征參數(shù),完成Mel頻率下語(yǔ)音信號(hào)的深度頻譜特征提取。仿真結(jié)果表明,所提方法的抗干擾性能高、特征提取結(jié)果準(zhǔn)確率高。 

【文章來源】：計(jì)算機(jī)仿真. 2020,37(05)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【部分圖文】：

三種不同方法的測(cè)試結(jié)果

為了進(jìn)一步驗(yàn)證Mel頻率下語(yǔ)音信號(hào)深度頻譜特征提取方法的有效性,分別采用Mel頻率下語(yǔ)音信號(hào)深度頻譜特征提取方法(方法1)、基于MFCC的信號(hào)特征提取方法(方法2)、基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的語(yǔ)音信號(hào)頻譜特征提取方法(方法3)提取語(yǔ)音信號(hào)的深度頻譜特征,對(duì)比三種不同方法特征提取的準(zhǔn)確率,測(cè)試結(jié)果如圖3所示。分析圖3(a)可知,采用Mel頻率下語(yǔ)音信號(hào)深度頻譜特征提取方法提取語(yǔ)音信號(hào)的深度頻譜特征時(shí),在多次迭代中提取語(yǔ)音信號(hào)深度頻譜特征的準(zhǔn)確率均在60%以上,高達(dá)90%。分析圖3(b)可知,采用基于MFCC的信號(hào)特征提取方法提取語(yǔ)音信號(hào)的深度頻譜特征時(shí),在多次迭代中特征提取準(zhǔn)確率在20%-60%之間波動(dòng),最高為60%。分析圖3(c)可知,采用基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的語(yǔ)音信號(hào)頻譜特征提取方法提取語(yǔ)音信號(hào)的深度頻譜特征時(shí),在多次迭代中的特征提取準(zhǔn)確率均在30%以下。對(duì)比三種不同方法的測(cè)試結(jié)果可知,Mel頻率下語(yǔ)音信號(hào)深度頻譜特征提取方法的特征提取準(zhǔn)確率較高,因?yàn)樵摲椒ú捎肕el濾波器對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行濾波處理,并對(duì)提取得到的語(yǔ)音信號(hào)頻譜特征參數(shù)進(jìn)行二次特征提取,提高了語(yǔ)音信號(hào)深度頻譜特征提取結(jié)果的準(zhǔn)確率。

利用Mel濾波器完成去噪后信號(hào)的濾波處理,獲得Mel頻率的語(yǔ)音信號(hào),為語(yǔ)音信號(hào)深度頻譜特征的提取提供依據(jù),減少提取語(yǔ)音信號(hào)深度頻譜特征所用的時(shí)間。Mel濾波器如圖1所示。設(shè)o(l)代表的是圖1中第一個(gè)濾波器的中心頻率;l(l)、u(l)分別代表的是上限和下限頻率,上限頻率、中心頻率和下限頻率之間的關(guān)系式如下

【參考文獻(xiàn)】：
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