[00294211]一种基于语音声学特征的声带异常检测方法
交易价格：
面议
所属行业：
乐器
类型：
发明专利
技术成熟度：
正在研发
专利所属地：中国
专利号：CN201710101549.3
交易方式：
技术转让
技术转让
技术入股
联系人：
华南理工大学
进入空间
所在地：广东广州市
- 服务承诺
- 产权明晰
-
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
摘要：本发明公开了一种基于语音声学特征的声带异常检测方法，步骤如下首先从每帧语音中提取梅尔频率倒谱系数MFCC，基频F0，基频微扰Jitter，振幅微扰Shimmer，谐噪比HNR；然后以声学特征作为输入，采用期望最大化EM算法分别训练代表声带异常和声带正常的高斯混合模型θA和θN；最后将测试语音的特征矩阵F分别输入高斯混合模型θA和θN，得到相应的输出概率P(F|θA)和P(F|θN)，如果P(F|θA)>P(F|θN)，则测试语音的说话人声带异常，否则正常。本发明采用测试者发出的语音作为分析对象，并从测试语音中提取能有效反应声带情况的多组声学特征作为高斯混合模型的输入，有效区分了声带正常和异常的语音，从而诊断测试者声带是否异常，具有非入侵、便利、成本低等优点。
摘要：本发明公开了一种基于语音声学特征的声带异常检测方法，步骤如下首先从每帧语音中提取梅尔频率倒谱系数MFCC，基频F0，基频微扰Jitter，振幅微扰Shimmer，谐噪比HNR；然后以声学特征作为输入，采用期望最大化EM算法分别训练代表声带异常和声带正常的高斯混合模型θA和θN；最后将测试语音的特征矩阵F分别输入高斯混合模型θA和θN，得到相应的输出概率P(F|θA)和P(F|θN)，如果P(F|θA)>P(F|θN)，则测试语音的说话人声带异常，否则正常。本发明采用测试者发出的语音作为分析对象，并从测试语音中提取能有效反应声带情况的多组声学特征作为高斯混合模型的输入，有效区分了声带正常和异常的语音，从而诊断测试者声带是否异常，具有非入侵、便利、成本低等优点。
