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基于特征融合矩阵语音音色的厚薄度客观评价
被引量:
1
1
作者
涂中文
张勤
+1 位作者
靳聪
赵薇
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第5期531-536,共6页
提出一种基于特征融合矩阵的语音音色的厚薄度客观评价方法.提取最符合人耳听觉特性的梅尔频率倒谱系数(MFCC)和线性预测系数(LPC)作为语音特征参数,同时提取了3种非语音参数特征,包括共鸣因子指数、身高质量指数和肺活量体重指数,将这...
提出一种基于特征融合矩阵的语音音色的厚薄度客观评价方法.提取最符合人耳听觉特性的梅尔频率倒谱系数(MFCC)和线性预测系数(LPC)作为语音特征参数,同时提取了3种非语音参数特征,包括共鸣因子指数、身高质量指数和肺活量体重指数,将这些特征进行融合即可形成特征融合矩阵,采用softmax分类器对语音音色中的厚薄度进行分级.实验结果表明,该方法可以获得较高的分级准确率.
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关键词
特征融合矩阵
梅尔频率倒谱系数
线性预测
共鸣因子指数
厚薄度
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职称材料
题名
基于特征融合矩阵语音音色的厚薄度客观评价
被引量:
1
1
作者
涂中文
张勤
靳聪
赵薇
机构
中国传媒大学播音主持艺术学院
中国传媒大学理工学部
出处
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第5期531-536,共6页
基金
国家自然科学基金重点资助项目(61631016)
中国传媒大学交叉资助项目(3132017XNG1750)
文摘
提出一种基于特征融合矩阵的语音音色的厚薄度客观评价方法.提取最符合人耳听觉特性的梅尔频率倒谱系数(MFCC)和线性预测系数(LPC)作为语音特征参数,同时提取了3种非语音参数特征,包括共鸣因子指数、身高质量指数和肺活量体重指数,将这些特征进行融合即可形成特征融合矩阵,采用softmax分类器对语音音色中的厚薄度进行分级.实验结果表明,该方法可以获得较高的分级准确率.
关键词
特征融合矩阵
梅尔频率倒谱系数
线性预测
共鸣因子指数
厚薄度
Keywords
feature fusion matrix
Mel-frequency cepstral coefficients
linear predictive
resonance factor index
thickness
分类号
H01 [语言文字—语言学]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于特征融合矩阵语音音色的厚薄度客观评价
涂中文
张勤
靳聪
赵薇
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
1
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