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[發明專利]地名語音信號的特征提取方法在審

專利信息
申請號: 201611180315.4 申請日: 2016-12-19
公開(公告)號: CN106782499A 公開(公告)日: 2017-05-31
發明(設計)人: 蔡熙;聶騰云;賴雪軍;謝巍;車松勛 申請(專利權)人: 蘇州金峰物流設備有限公司
主分類號: G10L15/02 分類號: G10L15/02;G10L25/45;G10L25/18;G10L25/21;G10L25/24
代理公司: 上海晨皓知識產權代理事務所(普通合伙)31260 代理人: 成麗杰
地址: 215123 江蘇省*** 國省代碼: 江蘇;32
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 地名 語音 信號 特征 提取 方法
【權利要求書】:

1.地名語音信號的特征提取方法,其特征在于:包括如下過程:

S1,對經過端點檢測得到的地名語音信號進行分幀,并對每一幀進行加窗處理;

S2,對每一幀加窗之后的數據進行快速傅里葉變換得到各幀的頻譜,并對地名語音信號的頻譜取模平方得到其功率譜;

S3,取每幀數據的前128個數據通過Mel三角濾波器組,所述Mel三角濾波器組的設計過程如下:

S31,根據公式(1)、最大采樣頻率fs(max)、三角濾波器的數量k,計算出相鄰兩個三角濾波器的中心頻率的間隔△Mel

△Mel=fs(max)/(k+1) (1);

S32,根據△Mel算出每個濾波器在梅爾頻率范圍內中心頻率的分布之后,求出每一個三角濾波器的左端點Mel頻率、中心點Mel頻率和右端點Mel頻率,并根據公式(2)將它們轉換為實際頻率:

f=(10fm/2595-1)*700 (2)

其中fm為Mel頻率,f為實際頻率;

S33,根據公式(3)將每個三角濾波器的實際頻率轉換成對應的采樣點坐標,并計算出每個三角濾波器的起點、中心點和終點的橫坐標;

X=[f*128/400](3)

其中,X為實際頻率對應的坐標,f為實際頻率,取值范圍在1-4000HZ之間,中括號表示取整;

S34,根據公式(4)設計得到Mel三角濾波器組,

其中,Hl(k)表示第l個三角濾波器在位置k的值,k指的是采樣點位置,范圍是0-128,l表示第l個三角濾波器,c(l-1)表示第l個三角濾波器的起點的橫坐標,c(l)表示第l個三角濾波器的中心點的橫坐標,c(l+1)表示第l個三角濾波器的終點的橫坐標;

S4,根據公式(5)對Mel三角濾波器組的輸出作對數運算;

<mrow><mtable><mtr><mtd><mrow><mi>s</mi><mrow><mo>(</mo><mi>m</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mi>l</mi><mi>n</mi><mrow><mo>(</mo><msubsup><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>K</mi><mo>=</mo><mn>0</mn></mrow><mrow><mi>N</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></msubsup><mo>|</mo><mi>X</mi><mi>a</mi><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>)</mo><msup><mo>|</mo><mn>2</mn></msup><mi>H</mi><mi>m</mi><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>)</mo><mo>)</mo></mrow></mrow></mtd><mtd><mrow><mn>0</mn><mo>&le;</mo><mi>m</mi><mo>&le;</mo><mi>M</mi></mrow></mtd></mtr></mtable><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>5</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>

其中,s(m)指的是能量譜通過一組濾波器的輸出,N為一幀信號的采樣點個數的一半,Xa(k)表示第a幀信號的第k個采樣點,Hm(k)表示第m個三角濾波器的第k個值,M為三角濾波器的個數,m指的是第m個濾波器;

S5,將對數運算得到的數據根據公式(6)進行離散余弦變換,得到13維的向量,即MFCC系數;

<mrow><mtable><mtr><mtd><mrow><mi>C</mi><mrow><mo>(</mo><mi>n</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><msubsup><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>m</mi><mo>=</mo><mn>0</mn></mrow><mrow><mi>N</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></msubsup><mi>s</mi><mrow><mo>(</mo><mi>m</mi><mo>)</mo></mrow><mi>c</mi><mi>o</mi><mi>s</mi><mrow><mo>(</mo><mfrac><mrow><mi>&pi;</mi><mi>n</mi><mrow><mo>(</mo><mi>m</mi><mo>-</mo><mn>0.5</mn><mo>)</mo></mrow></mrow><mi>M</mi></mfrac><mo>)</mo></mrow></mrow></mtd><mtd><mrow><mi>n</mi><mo>=</mo><mn>1</mn><mo>,</mo><mn>2</mn><mo>,</mo><mn>3</mn><mo>,</mo><mi>L</mi></mrow></mtd></mtr></mtable><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>6</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>

其中,L指MFCC系數的階數,此處為13,N為一幀信號的采樣點個數的一半,M為三角濾波器的個數,m是第m個濾波器;

S6,在獲得地名語音信號的N幀之后,獲得N×13的特征矩陣C,將其的第一行向前擴充三行,內容和第一行保持一樣,最后一行向后擴充三行,內容和最后一行保持一樣,得到(N+6)×13的特征矩陣,按照公式(7)進行差分,得到N×13的矩陣C'(n);

C'(n)={3C(n+3,:)+2C(n+2,:)+C(n+1,:)-C(n-1)-2C(n-2)-3C(n-3) 4≤n≤N+3 (7)

S7,按照S6步驟中的方法對S6步驟得到的一階差分矩陣繼續進行二階差分求取,并將N×13的特征矩陣C、一階差分得到的矩陣以及二階差分得到的矩陣三個矩陣合成N×39的特征矩陣,即得到地名語音信號的特征矩陣。

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