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1、耳語(yǔ)音是人類交流的主要方式之一。耳語(yǔ)音轉(zhuǎn)換技術(shù)涉及信號(hào)處理、人工智能、模式識(shí)別、聲學(xué)等學(xué)科領(lǐng)域,是一個(gè)典型的交叉學(xué)科的產(chǎn)物。對(duì)耳語(yǔ)音轉(zhuǎn)換方面的研究工作有較高的科研價(jià)值。
受國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“耳語(yǔ)講話中的語(yǔ)音增強(qiáng)與耳語(yǔ)音-正常語(yǔ)音轉(zhuǎn)換研究”的資助并作為該項(xiàng)目的部分內(nèi)容,本文在對(duì)耳語(yǔ)音轉(zhuǎn)換算法如線性預(yù)測(cè)法、同態(tài)信號(hào)處理法、線譜對(duì)定值偏移法、徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等基礎(chǔ)上,提出了基于擴(kuò)展型雙線性變換法的耳語(yǔ)音轉(zhuǎn)換為正常語(yǔ)音的算
2、法,主要工作包括:
針對(duì)傳統(tǒng)算法對(duì)漢語(yǔ)耳語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)以及聲韻分割點(diǎn)檢測(cè)正確率不高導(dǎo)致耳語(yǔ)音轉(zhuǎn)換系統(tǒng)性能下降的問(wèn)題,本文根據(jù)語(yǔ)音信號(hào)的非線性特性和希爾伯特.黃變換的性質(zhì),提出了基于希爾伯特-黃變換瞬時(shí)能頻值的耳語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)算法與聲韻分割算法以及基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解熵值的耳語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)算法,有效提高了檢測(cè)的正確率。
針對(duì)耳語(yǔ)音在不同頻段的共振峰偏移程度不同,本文將耳語(yǔ)音的頻譜進(jìn)行分段處理,在此基礎(chǔ)上建立的耳語(yǔ)音轉(zhuǎn)換函
3、數(shù)更加精確。
針對(duì)耳語(yǔ)音在各頻段內(nèi)頻率為非線性偏移的問(wèn)題,本文在雙線性變換函數(shù)中引入擴(kuò)展因子,使其對(duì)頻譜的非線性搬移與對(duì)共振峰帶寬的壓縮更加符合耳語(yǔ)音轉(zhuǎn)換為正常語(yǔ)音的實(shí)際轉(zhuǎn)換需求,有效減小了轉(zhuǎn)換語(yǔ)音與正常語(yǔ)音的譜失真距離。
綜上工作,本文設(shè)計(jì)了一個(gè)耳語(yǔ)音轉(zhuǎn)換為正常語(yǔ)音的系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文的轉(zhuǎn)換語(yǔ)音在音質(zhì)和可懂度上均得到了有效的提高。
最后,提出了算法的缺點(diǎn)及未解決的問(wèn)題,給出了進(jìn)一步研究和
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