本文關鍵詞：基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的魯棒性基音檢測方法

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【摘要】：在語音信號中,基音是一個重要參數(shù),且有重要用途.然而,檢測噪聲環(huán)境中語音的基音卻是一項難度較大的工作.由于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(Convolutional neural network,CNN)具有平移不變性,能夠很好地刻畫語譜圖中的諧波結構,因此我們提出使用CNN來完成這項工作.具體地,我們使用CNN來選取候選基音,再用動態(tài)規(guī)劃方法 (Dynamic programming,DP)進行基音追蹤,生成連續(xù)的基音輪廓.實驗表明,與其他方法相比,本文的方法具有明顯的性能優(yōu)勢,并且對新的說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】： 內蒙古大學計算機學院;
【關鍵詞】： 信號處理 基音檢測 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 動態(tài)規(guī)劃
【基金】：國家自然科學基金(61365006,61263037)資助~~
【分類號】：TN912.3;TP183
【正文快照】： 基音頻率,簡稱基頻,它決定了語音的音高.在語音信號處理中,基頻信息可應用于語音識別、語音壓縮編碼以及語音分離等領域[1-2].基頻估計可以看作一個序列標注問題,即需要標注出每一幀語音的基頻.我們常用隱馬爾科夫模型(Hidden Markovmodels,HMMs)來解決這類問題.HMM的隱狀態(tài)(H

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本文編號：695438