[发明专利]基于集成特征和神经网络的语音可视化方法无效

专利信息
申请号: 201110200635.2 申请日: 2011-07-18
公开(公告)号: CN102231281A 公开(公告)日: 2011-11-02
发明(设计)人: 韩志艳;伦淑娴;王健;王东;于忠党;王巍;邰治新 申请(专利权)人: 渤海大学
主分类号: G10L21/06 分类号: G10L21/06
代理公司: 锦州辽西专利事务所 21225 代理人: 李辉
地址: 121000 辽宁省*** 国省代码: 辽宁;21
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摘要:
搜索关键词: 基于 集成 特征 神经网络 语音 可视化 方法
【权利要求书】:

1.一种基于集成特征和神经网络的语音可视化方法,其特征是:包括以下步骤:

(1)语音信号预处理

通过麦克风输入语音信号,由处理单元采样量化后获得相应语音数据,然后进行预加重、分帧加窗和端点检测;

(2)特征提取

(2.1) 采用基于Hilbert-Huang变换的方法来估算预处理后的语音信号共振峰频率;

(2.2) 计算出预处理后语音信号的基音频率曲线的一次斜率、二次斜率、曲线的谷点和曲线的平坦度作为声调特征参数;

(2.3)计算出基于MUSIC和感知特性的鲁棒特征参数(PMUSIC-MFCC):PMUSIC-MFCC1~PMUSIC-MFCC 12;

(2.4)计算出基于小波包变换的语音信号鲁棒特征参数(WPTC):WPTC1~WPTC20;

(3)特征优化

采用基于正交实验设计的语音识别特征参数优化的方法对所述的PMUSIC-MFCC1~PMUSIC-MFCC12和WPTC1~WPTC20进行优化,得到优化特征参数组合;

(4)神经网络设计

所述的神经网络是由神经网络Ⅰ和神经网络Ⅱ组成,其中神经网络Ⅰ的输入层有4个神经元,输出层有2个神经元,神经网络Ⅱ的输入层的数量与优化特征参数组合的数量相同,输出层有n个神经元,n为7、8或9;

(5)位置信息映射

将优化特征参数组合作为神经网络Ⅱ的输入,将特征编成具有m个码的方阵,2n-1≤m≤2n,按着由左到右、由上到下的顺序依次对应着图像中的一个位置并用“0”、“1”组合进行编码,每个位置对应一个无调单语音;

(6)主颜色编码

采用共振峰特征来对主颜色信息进行编码,把所有的共振峰特征值F1、F2、F3分别求平均值,然后通过R=5F1/F3、G=3F3/5F2、B=F2/3F1,将其转换成主颜色信息;

(7)图案信息编码

采用声调特征来对图案信息进行编码,四个声调特征参数作为神经网络Ⅰ的输入,神经网络Ⅰ的输出即为相应的图案信息,用00、01、10、11分别表示阴平、阳平、上声和去声;

 (8)图像合成

按照单语音产生的先后顺序,把位置信息、主颜色信息与图案信息融合在一幅图像中在显示屏上显示,每幅图像显示2~5秒后消失。

2.根据权利要求1所述的基于集成特征和神经网络的语音可视化方法,其特征是:神经网络Ⅱ的输出层有7个神经元,并将特征编成100个码,以对应不同的位置。

3.根据权利要求1所述的基于集成特征和神经网络的语音可视化方法,其特征是:优化特征参数组合为PMUSIC-MFCC1,PMUSIC-MFCC3,PMUSIC-MFCC4,PMUSIC-MFCC7,PMUSIC-MFCC8,PMUSIC-MFCC11,WPTC1,WPTC2,WPTC4,WPTC5,WPTC7,WPTC9,WPTC10,WPTC12,WPTC15,WPTC16。

4.根据权利要求1所述的基于集成特征和神经网络的语音可视化方法,其特征是:上述的图像合成时,先获得位置信息,然后在相应位置添加主颜色信息,最后用声调信息置换相应位置的主颜色信息,获得相应的语音图像。

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