[发明专利]一种适用于美声教学的发声训练方法

权利要求书

1.一种适用于美声教学的发声训练方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

1）对某美声初学者和教师进行高音信号采集，并去除声音样本中的噪声段与静音段，得到无干扰的美声信号；

2）对处理过的美声信号进行功率谱的拟合，得到两种美声信号的功率谱图像；对功率谱图像划分为若干能量区，提取能量区的特征参数作为美声信号的声学特征；

3）将科学发声信号的特征参数作为高音发声的评判标准，建立标准参数的概率密度函数和打分公式；

4）计算错误信号特征参数在概率分布中对应的分位数，代入打分公式计算得分。

2.根据权利要求1所述的一种适用于美声教学的发声训练方法，其特征在于，所述步骤2）中为了避免传统傅里叶变换对信号造成的相位丢失，采用现代谱估计方法，利用自回归（AR）模型法中的Burg法进行功率谱的拟合， Burg法无需对自相关函数进行估算，而是用已知序列求出反射系数，反射系数计算公式如下：

其中，为初始条件，为AR参数，为AR模型阶数；

再利用Levinson递推算法，代入阶AR模型的和阶AR模型的，计算、前向预测误差和后向预测误差，计算公式如下：

最后重复上述步骤，直至预计的阶数为止，求出了所有阶的AR模型参数。

3.根据权利要求1所述的一种适用于美声教学的发声训练方法，其特征在于，所述步骤2）中将功率谱图像整体划分为若干区间，作为发声信号功率谱的能量区，具体为：0-6kHz为第一能量区，6-11kHz为第二能量区，11-15kHz为第三能量区；对功率谱的第二、第三能量区图像分别进行基于最小二乘法的一阶拟合和二阶拟合，得到一元二次曲线方程和一元一次直线方程；其中，曲线的二次项系数和直线的斜率是用于区分女高音发声信号的关键声学特征参数。

4.根据权利要求1所述的一种适用于美声教学的发声训练方法，其特征在于，所述步骤3）在功率谱能量区的特征参数中，将科学发声的参数作为高音的评分标准值，计算标准参数集的均值与标准差，建立概率密度函数，密度函数公式如下：

计算错误信号的特征参数及其在概率分布中对应的分位数，若分位数，则令，最后将两个特征参数的分位数、代入打分公式计算，得到错误发声信号的分数；打分公式如下：

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