[發明專利]一種基于唱段和念白提取的戲曲分類方法在審
| 申請號: | 202111330729.1 | 申請日: | 2021-11-11 |
| 公開(公告)號: | CN114120970A | 公開(公告)日: | 2022-03-01 |
| 發明(設計)人: | 牛娜娜;琚軍紅;王旭;王振華;魏萊;吳榛榛 | 申請(專利權)人: | 河南財政金融學院 |
| 主分類號: | G10L15/02 | 分類號: | G10L15/02;G10L15/04;G10L15/06;G10L15/08;G10L19/00;G10L19/02;G10L19/032;G10L21/013;G10L21/0272;G10L21/10 |
| 代理公司: | 北京國坤專利代理事務所(普通合伙) 11491 | 代理人: | 張國棟 |
| 地址: | 450046 河南省鄭州市*** | 國省代碼: | 河南;41 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 唱段 念白 提取 戲曲 分類 方法 | ||
1.一種基于唱段和念白提取的戲曲分類方法,其特征在于,所述基于唱段和念白提取的戲曲分類方法,包括:
步驟一,接收的音頻信號進行預處理,并執行正弦分析,正弦分析采用高斯混合模型聚類方法,以構建樂音色模型框架;
步驟二,檢測音頻信號的丟失音頻幀,通過編碼器創建替代幀;
步驟三,基于CDP算法將正弦分析和通過編碼器填補后的音頻信號重新檢測分析,基于唱段和念白提取將戲曲分類;
所述正弦模型搭建模型框架為:
提取唱段和念白的原始數據,并將數據輸送至存儲器和處理器;
提取存儲器內樂音樣本的音色特征;通過與現有的音聲數據分段構建樂音音色匹配高斯混合模型;
采用正弦分析技術分析,將每個音段的樂音信號通過正弦軌跡曲線進行初步連接;
借助樂音音色匹配高斯混合模型對上述初步創建的框架進行樂器識別,實現音色模型框架的構建;所述
編碼器創建替代幀過程為:
對先前正弦分析的音頻信號輸送至解碼器;解碼器內部輸入單元接收編碼的音頻信號;
編碼器幀丟失隱藏單元對先前接收的重構音頻信號模型執行逐幀重構;創建丟失音頻幀的替代幀;
替代幀存儲到存儲器,提取替代幀填補到重構音頻信號模型框架。
2.如權利要求1所述的基于唱段和念白提取的戲曲分類方法,其特征在于,所述步驟一中,音頻信號預處理包括:音頻信號采樣量化、音頻信號A/D轉換、音頻信號濾波、音頻信號預加重、音頻信號端點檢測。
3.如權利要求2所述的基于唱段和念白提取的戲曲分類方法,其特征在于,所述音頻信號A/D轉換過程為:
將采集的音頻信號進行時間離散化,并進量化,音頻信號量化完成后,進行音頻信號的編碼,轉換成數字信號。
4.如權利要求2所述的基于唱段和念白提取的戲曲分類方法,其特征在于,所述音頻信號濾波具體過程為:
對采集的音頻信號進行小波分解,選擇一個小波并確定一個小波分解的層次N,然后對信號進行N層小波分解計算;
對第1層到第N層的每一層高頻系數,選擇一個閾值進行閾值量化處理;
根據小波分解的第N層的低頻系數和經過量化處理后的第1層到第N層的高頻系數,進行信號的小波重構。
5.如權利要求2所述的基于唱段和念白提取的戲曲分類方法,其特征在于,所述音頻信號端點檢測的具體過程為:
通過過零率檢測清音和短時能量檢測濁音,短時能量和過零率分別確定兩個門限;
將整個端點檢測可分為四段:靜音段、過渡段、語音段、結束;使用一個變量表示當前狀態,靜音段,如果能量或過零率超過低門限,就開始標記起始點,進入過渡段;過渡段當兩個參數值都回落到低門限以下,就將當前狀態恢復到靜音狀態;
當過渡段中兩個參數中的任一個超過高門限,即被認為進入語音段;處于語音段時,兩參數降低到門限以下,而且總的計時長度小于最短時間門限;則認為是一段噪音,繼續掃描以后的語音數據,否則標記結束端點。
6.如權利要求5所述的基于唱段和念白提取的戲曲分類方法,其特征在于,所述短時能量門限數值低,過零率門限為高。
7.如權利要求1所述的基于唱段和念白提取的戲曲分類方法,其特征在于,所述CDP算法對重構過程為:
對添加替代幀的音頻信號數據節段運行CDP算法;并提取存儲器中的相似段,得出每個不同相似段的相似率;
對相似段進行圖形化,描述出數據可視圖;
將處理得到的唱段和念白數據可視圖圖作為輸入,進行唱段和念白的重復計算得出最后的結果,并進行準確率和效率的分析。
8.如權利要求1所述的基于唱段和念白提取的戲曲分類方法,其特征在于,所述提取存儲器內樂音樣本的音色特征具體過程為:
確定樣本的音色特征,劃分探測區間,進行節拍周期估計;同時進行節拍追蹤;
確定BPM在改區間置信度,判斷區間探測是否完成,是,繼續劃分探測區間;否則進行節拍周期估計。
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