[发明专利]基于核主成分分析改进Mel滤波器的语音特征提取方法

摘要

本发明公开了一种基于核主成分分析改进Mel滤波器的语音特征提取方法包括步骤：S1，对初始输入语音信号数字化采样、预加重和分帧加窗等处理得到预处理后的语音信号；S2，根据伽马通滤波器特性计算处理后语音信号的伽马通滤波倒谱系数特征；S3，提取伽马通滤波倒谱系数的滑动差分；S4，计算预处理语音信号的基音频率；S5，根据融合公式对伽马通滤波倒谱系数、滑动差分和基音频率进行特征数据融合；S6，根据核主成分分析对数据融合后语音特征转换降维。本发明可获得更具鲁棒性的特征参数。

主权项

1.基于核主成分分析改进Mel滤波器的语音特征提取方法，包括以下步骤：S1对初始输入语音信号进行数字化采样、预加重和分帧加窗，得到预处理语音信号；S2根据伽马通滤波器计算预处理语音信号的伽马通滤波倒谱系数；S3对伽马通滤波倒谱系数进行滑动差分处理；S4根据自相关函数对预处理语音信号进行基音频率提取；S5根据融合公式对伽马通滤波倒谱系数、滑动差分和基音频率进行特征数据融合；所述特征数据融合为：其中，L_GFCC为伽马通滤波倒谱系数及其滑动差分，F_pitch为被测信号的基音频率，S表示数据融合值，L_max表示最大似然度之差，α表示权重调节系数，k₁、k₂均表示拉普普拉斯平滑系数，F_max表示归一化基音频率参数；S6根据核主成分分析对特征数据融合后的语音特征进行降维处理。