小波變換在語音識別的基音檢測中的應用

1、沙發(fā)轉換在語音識別音調(diào)檢測中的應用，余志峰21015077 2011年1月10日，目錄，第一部分語音識別和音調(diào)檢測第二部分小波變換用于音調(diào)檢測的應用節(jié)目，1，語音識別技術，1，語音識別和音調(diào)檢測，語音識別技術是通過機器識別和理解過程將語音信號轉換為相應文本或命令的技術，語音識別內(nèi)容主要包括特征提取技術，模式匹配說明和模型，2，音響特征，1，語音識別，音調(diào)檢測，音響特征是指從語音信號中提取的某些方面的特性或數(shù)字，可以客觀地反應語音的某些方面的信息或語音的某些方面的相互關系。聲學特征的提取和選擇是語音識別中的重要組成部分。音響特征提取是一個大大壓縮信息的過程，也是一個信號釋放過程，旨在使模式分割器

2、更好地區(qū)分語音信息。用于語音和語音情感識別的特征參數(shù)是基頻、能量、語速、共振峰頻率、單音節(jié)持續(xù)時間牙齒，3，基音檢查者濁音(m，n，l，r，元音)這種聲帶振動的頻率稱為基音頻率，相應的周期稱為基音周期。它的大小語音與個人聲帶的長度、粗細、韌性、發(fā)音習慣有關，與發(fā)音者的年齡、性別、發(fā)音力、情感有關，是語音識別中重要的參數(shù)之一。俯仰檢測是最終的語音識別方法，尋找與聲帶振動頻率完全一致或盡可能匹配的俯仰周期變化軌跡曲線。它還廣泛用于其他語音信號處理過程，如語音壓縮編碼和解碼、語音情感識別等。1，語音識別和螺距檢測，2，如果沙發(fā)變換應用于螺距檢測，則將沙發(fā)變換定義為：其中S是比例因子。尺寸、(j為整數(shù)

3、)、函數(shù)、尺寸、位置x的小波變換如下：其中，1、小波變換、2、小波變換的優(yōu)點、2、小波變換在基音檢測中的應用(2)沙發(fā)變換可以通過選擇相應的過濾器(相對帶寬常數(shù))極大地減少或消除多個提取要素之間的關聯(lián)性。(3)沙發(fā)轉換具有“縮放”的特性，在低頻段可以使用高頻率分辨率和低時間分辨率(寬分析窗口)，在高海拔地區(qū)可以使用低頻率分辨率和高海拔分辨率(窄分析窗口)。3，沙發(fā)變換的突變檢測，第二，沙發(fā)變換用于俯仰檢測的應用節(jié)目，實際函數(shù)(X)，我們是光滑函數(shù)，只要滿意，O(x)就表示X的度數(shù)。光滑函數(shù)通常集中在低頻段，因此也可以看作(X)低通濾波器的沖擊響應。如果選擇小波作為光滑函數(shù)一階導數(shù)，即，3，小波

4、變換的突變檢測，2，小波變換應用于俯仰檢測，則記錄小波變換。也就是說，小波變換Wsf(x)可以用s(x)表示信號f(x)，通過圖片比較表明，沙發(fā)變換可以有效地檢測信號f(x)的突變點。4，小波變換檢測基音周期，2，小波變換應用于基音檢測，在人發(fā)音時聲門關閉的瞬間氣流急劇增加，在語音波形中，可以看作是在那一刻進行另一次明顯的跳躍?？梢钥醋魇切盘柕钠娈慄c。相鄰的兩個聲門閉合間隔是暫時的俯仰周期，大量瞬態(tài)俯仰周期的平均值是俯仰周期。沙發(fā)轉換為這種信號突變檢測提供了強大的工具。根據(jù)信號的突變檢測原理，可以選擇光滑函數(shù)一階導數(shù)作為小波，找出語音信號振幅最大點的位置，準確檢測聲門關閉引起的語音波形突變位置。4，沙發(fā)變換檢測俯仰周期，2，沙發(fā)變換應用于俯仰檢測，小波必須是光滑函數(shù)一階導數(shù)才能檢測信號的突變。樣條函數(shù)是適合沙發(fā)快速算法的光滑函數(shù)。我們選擇了構建的小波，尺度函數(shù)，光滑函數(shù)傅里葉變換：4，小波變換檢測俯仰循環(huán)，2