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基于Gauss混合模型的清浊音恢复改进算法
引用本文:计哲,徐敬德,常亮,崔慧娟,唐昆.基于Gauss混合模型的清浊音恢复改进算法[J].清华大学学报(自然科学版),2011(11):1661-1665.
作者姓名:计哲  徐敬德  常亮  崔慧娟  唐昆
作者单位:清华大学电子工程系清华信息科学与技术国家实验室(筹);
基金项目:国家自然科学基金资助项目(60572081)
摘    要:为提高子带清浊音(unvoiced/voiced,U/V)解码端恢复算法在不同能量电平下的鲁棒性,提出了一种改进型能量自适应U/V参数解码端恢复算法。通过跟踪长时能量的变化轨迹,在Gauss混合模型(Gaussian mixed model,GMM)下,用归一化的能量参数和线谱频率参数(line spec-tral frequency,LSF)对U/V参数的分布特性进行估计。测试结果表明:在较低的能量电平下,与用绝对能量对U/V参数进行恢复的算法相比,该能量自适应U/V参数恢复算法能够将清浊音误判率降低10%~25%,并将合成语音的平均意见得分(mean opinion score,MOS)提高0.03~0.09,改善了算法的性能。

关 键 词:语音编码  Gauss混合模型  特征参数  线谱频率  清浊音参数

Improved recovery algorithm for unvoiced/voiced parameters based on GMM
JI Zhe,XU Jingde,CHANG Liang,CUI Huijuan,TANG Kun.Improved recovery algorithm for unvoiced/voiced parameters based on GMM[J].Journal of Tsinghua University(Science and Technology),2011(11):1661-1665.
Authors:JI Zhe  XU Jingde  CHANG Liang  CUI Huijuan  TANG Kun
Institution:JI Zhe,XU Jingde,CHANG Liang,CUI Huijuan,TANG Kun(Tsinghua National Laboratory for Information Science and Technology,Department of Electronic Engineering,Tsinghua University,Beijing 100084,China)
Abstract:The robustness of an unvoiced/voiced(U/V) speech classification recovery algorithm is improved by an energy self-adaption algorithm for the recovery of the U/V parameter.The algorithm traces the long-time changes of the energy level to estimate the statistical distribution of the U/V parameter from the normalized energy and the line spectral frequency(LSF) parameters based on the Gaussian mixed model(GMM).Tests show that for relatively low energy levels,this energy self-adaption algorithm reduces the U/V cl...
Keywords:speech coding  Gaussian mixed model(GMM)  characteristic parameter  line spectral frequency(LSF)  unvoiced/voiced(U/V) parameter  
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