本文關(guān)鍵詞：基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的魯棒性基音檢測(cè)方法

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【摘要】：在語(yǔ)音信號(hào)中,基音是一個(gè)重要參數(shù),且有重要用途.然而,檢測(cè)噪聲環(huán)境中語(yǔ)音的基音卻是一項(xiàng)難度較大的工作.由于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional neural network,CNN)具有平移不變性,能夠很好地刻畫(huà)語(yǔ)譜圖中的諧波結(jié)構(gòu),因此我們提出使用CNN來(lái)完成這項(xiàng)工作.具體地,我們使用CNN來(lái)選取候選基音,再用動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法 (Dynamic programming,DP)進(jìn)行基音追蹤,生成連續(xù)的基音輪廓.實(shí)驗(yàn)表明,與其他方法相比,本文的方法具有明顯的性能優(yōu)勢(shì),并且對(duì)新的說(shuō)話人和噪聲有很好的泛化性能,具有更好的魯棒性.
【作者單位】： 內(nèi)蒙古大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 信號(hào)處理 基音檢測(cè) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 動(dòng)態(tài)規(guī)劃
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61365006,61263037)資助~~
【分類號(hào)】：TN912.3;TP183
【正文快照】： 基音頻率,簡(jiǎn)稱基頻,它決定了語(yǔ)音的音高.在語(yǔ)音信號(hào)處理中,基頻信息可應(yīng)用于語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音壓縮編碼以及語(yǔ)音分離等領(lǐng)域[1-2].基頻估計(jì)可以看作一個(gè)序列標(biāo)注問(wèn)題,即需要標(biāo)注出每一幀語(yǔ)音的基頻.我們常用隱馬爾科夫模型(Hidden Markovmodels,HMMs)來(lái)解決這類問(wèn)題.HMM的隱狀態(tài)(H

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：695438