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申请/专利权人：河海大学
摘要：本发明公开一种基于低频音节识别的语音增强方法，首先将语音的幅度谱划分为若干个子带，统计每个音节在每个子带上语音存在的概率；然后，对含噪测试语音提取低频特征向量，用低频声学模型将其识别为某个音节，得到当前语音每个子带上语音存在的概率；最后，根据子带语音存在概率，用加权谱减法对含噪语音的幅度谱进行增强。本发明可以根据低频语音识别的结果确定待识别语音每个子带上的语音存在概率，并将其用于加权谱减，提高增强后语音的信噪比和可懂度。
主权项：1.一种基于低频音节识别的语音增强方法，其特征在于，包括如下步骤：1在训练阶段，将各个训练语音文本切分为音节，得到每个音节的训练语音，统计每个音节在每个子带上语音存在的概率；2对训练语音进行低通滤波，提取低频率部分的特征，得到低频美尔频率倒谱系数；3对训练语音的低频美尔频率倒谱系数进行模型训练，得到每个音节的低频声学模型；4对需要识别的含噪语音进行预处理，并对其进行低通滤波，得到含噪语音的低频美尔频率倒谱系数；5用训练阶段得到的低频声学模型对含噪语音的低频美尔频率倒谱系数进行识别，得到音节信息；根据所述音节信息，得到当前语音在每个子带上语音存在的概率；具体包括：在训练阶段，将语音的幅度谱划分为8个等间距的子带，设训练语音的幅度谱为|Sk|，0≤k≤N0-1，其中帧长N0取2的整数次方，则第j个子带上的幅度谱为：|Sjk|＝|Sk+j-1|； 将训练语音切分为音节，得到每个音节的训练语音，统计每个音节在每个子带上语音存在的概率；设第h个音节的第j个子带上存在语音的样本数为Nhj，第h个音节的总样本数为Nh，则第h个音节的第j个子带的语音存在概率为 1≤h≤NS其中，NS表示系统的音节数；6在每一帧的每个子带上用语音存在概率对含噪语音的幅度谱进行加权谱减，得到增强后的语音幅度谱；7对增强后的语音信号进行逆快速傅里叶变换运算，得到时域信号；8对增强后的时域帧信号进行重叠相加，得到增强后的连续语音。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河海大学 一种基于低频音节识别的语音增强方法
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