[发明专利]抗噪感知敏感度曲线建立及语音合成方法有效
申请号: | 202010686375.3 | 申请日: | 2020-07-16 |
公开(公告)号: | CN112037759B | 公开(公告)日: | 2022-08-30 |
发明(设计)人: | 杨玉红;冯佳倩;蔡林君;陈旭峰;刘青沐;郭佳昊;余洪江;涂卫平;艾浩军;王晓晨;高戈 | 申请(专利权)人: | 武汉大学 |
主分类号: | G10L13/08 | 分类号: | G10L13/08;G10L13/033;G10L25/69 |
代理公司: | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人: | 严彦 |
地址: | 430072 湖*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 感知 敏感度 曲线 建立 语音 合成 方法 | ||
1.一种抗噪感知敏感度曲线建立方法,其特征在于:包括以下步骤,
步骤1,使用带通滤波,将噪声按人耳感知的临界频带划分,得到若干临界频带噪声;
步骤2,针对步骤1中每个临界频带噪声,按不同的噪声分贝级,录制对应的抗噪语音序列;
步骤3,基于客观测试指标确定感知阈值,对每个临界频带做噪声分贝级感知测试,得到更新后的临界分贝;
步骤4,根据步骤3所得更新后的临界分贝生成抗噪感知敏感度曲线。
2.根据权利要求1所述抗噪感知敏感度曲线建立方法,其特征在于:步骤1中,所述噪声采用白噪声。
3.根据权利要求1所述抗噪感知敏感度曲线建立方法,其特征在于:步骤1中,所述人耳感知的临界频带使用Bark带或Mel带。
4.根据权利要求1所述抗噪感知敏感度曲线建立方法,其特征在于:步骤2的实现方式为,首先针对步骤1所得每个临界频带噪声,通过人工头采集数据,根据预设的信噪比对每个临界频带噪声进行相应调整,校准分贝级;然后针对每个临界频带噪声,对不同的分贝级,分别录制语音序列。
5.根据权利要求4所述抗噪感知敏感度曲线建立方法,其特征在于:根据预设的信噪比范围下限MIN和上限MAX、步长d,分别按信噪比为MIN、MIN+d、MIN+2d、…、MAX录制,得到相应的语音序列。
6.根据权利要求1所述抗噪感知敏感度曲线建立方法,其特征在于:步骤3中,基于SII客观测试指标确定感知阈值,对每个临界频带做噪声分贝级感知测试采用MUSHRA标准实现。
7.一种基于抗噪感知敏感度曲线建立的语音合成方法,其特征在于:包括以下步骤,
步骤1,使用带通滤波,将噪声按人耳感知的临界频带划分,得到若干临界频带噪声;
步骤2,针对步骤1中每个临界频带噪声,按不同的噪声分贝级,录制对应的抗噪语音序列;
步骤3,基于客观测试指标确定感知阈值,对每个临界频带做噪声分贝级感知测试,得到更新后的临界分贝;
步骤4,根据步骤3所得更新后的临界分贝生成抗噪感知敏感度曲线;
步骤5,从步骤4所得抗噪感知敏感度曲线获取临界分贝值,选取不同临界分贝值的抗噪语音,训练抗噪语音特征映射模型,利用映射后的抗噪语音特征进行语音合成。
8.根据权利要求7所述基于抗噪感知敏感度曲线建立的语音合成方法,其特征在于:步骤5中,采用WORLD声码器提取声学特征,包括基频和频谱包络。
9.根据权利要求8所述基于抗噪感知敏感度曲线建立的语音合成方法,其特征在于:步骤5中,所述抗噪语音特征映射模型是采用高斯混合模型,使用EM方法对频谱包络训练得到的。
10.根据权利要求9所述基于抗噪感知敏感度曲线建立的语音合成方法,其特征在于:基于抗噪语音特征映射模型所得频谱包络特征转换结果,并结合基频特征进行语音合成。
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