基于卷积神经网络的鲁棒性基音检测方法

发布时间：2017-08-18 16:01

  本文关键词：基于卷积神经网络的鲁棒性基音检测方法

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【摘要】：在语音信号中,基音是一个重要参数,且有重要用途.然而,检测噪声环境中语音的基音却是一项难度较大的工作.由于卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)具有平移不变性,能够很好地刻画语谱图中的谐波结构,因此我们提出使用CNN来完成这项工作.具体地,我们使用CNN来选取候选基音,再用动态规划方法 (Dynamic programming,DP)进行基音追踪,生成连续的基音轮廓.实验表明,与其他方法相比,本文的方法具有明显的性能优势,并且对新的说话人和噪声有很好的泛化性能,具有更好的鲁棒性.
【作者单位】： 内蒙古大学计算机学院;
【关键词】： 信号处理 基音检测 卷积神经网络 动态规划
【基金】：国家自然科学基金(61365006,61263037)资助~~
【分类号】：TN912.3;TP183
【正文快照】： 基音频率,简称基频,它决定了语音的音高.在语音信号处理中,基频信息可应用于语音识别、语音压缩编码以及语音分离等领域[1-2].基频估计可以看作一个序列标注问题,即需要标注出每一帧语音的基频.我们常用隐马尔科夫模型(Hidden Markovmodels,HMMs)来解决这类问题.HMM的隐状态(H

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本文编号：695438