基于MUSIC和调制谱滤波的语音信号动态特征提取方法
一种基于MUSIC和调制谱滤波的语音信号动态特征提取方法，其主要包括：语音信号预处理、MUSIC谱估算、调制谱滤波、调制谱能量和计算、对数能量计算（Log）及离散余弦变换（DCT）。由于调制谱具有时频集聚性，它不仅可以充分地反映语音之间的动态特征而且对语音环境的敏感度较低，所以根据干扰信号与语音信号在调制信息中不同的反映，采用基于多信号分类法谱估算技术，并对得到的MUSIC谱进行调制谱滤波，然后提取其倒谱系数作为特征参数。与现有方法相比，具有很好的鲁棒性，不仅使语音识别系统的识别率有了显著的提高，而且对语音信号的后续研究起到了很好的铺垫作用。
发明专利
CN201210515171.9
2012-12-05
CN103021405A
2013-04-03
G10L15/02(2006.01)I
渤海大学
韩志艳;伦淑娴;王健;郭艳东;王东;郭兆正;王丽君
121000 辽宁省锦州市高新技术产业区科技路19号
锦州辽西专利事务所 21225
李辉
辽宁;21
一种基于MUSIC和调制谱滤波的语音信号动态特征提取方法，其特征是：包括以下步骤：1.1、语音信号预处理通过麦克风输入语音信号，由处理单元采样量化后获得相应语音数据，然后进行预加重、分帧加窗和端点检测；1.2、MUSIC谱估算根据矩阵理论，获得预处理后每帧数据向量的自相关矩阵特征值和特征矢量，将特征矢量空间分解为信号子空间和噪声子空间，进而根据这两个空间之间的正交关系来估算信号谱，其功率谱函数为：其中，ω为频率；为数据自相关矩阵的特征矢量，，??N为帧长，设定所张成的线性空间为信号子空间，所张成的线性空间为噪声子空间，；，是虚数单位，为常数，近似值为2.7；1.3、调制谱滤波调制谱反映了语音谱分量随时间变化的规律，设时刻t处的语音的MUSIC谱为PMUSIC（t，ω），其加平滑窗函数后的调制谱MSP(ω,??η)为：其中，ω和η分别为语音频率和调制频率；W(t)为所加时间窗函数；求得语音信号的调制谱后，再对其利用IIR滤波器进行滤波处理；1.4、调制谱能量和计算对经调制谱滤波处理后的信号，以32帧为一个处理单元，每帧信号为一个列向量，32帧信号构成一个256×32的矩阵，把矩阵同一行的数据平方相加，即为调制谱能量和，获得的列向量即为调制谱能量和向量；1.5、对数能量计算（Log）将获得的调制谱能量和取对数，即可获得对数能量和S(m)，其中0≤m＜N，N为帧长；1.6、离散余弦变换（DCT）对上述对数能量和S(m)经过离散余弦变换到倒频谱域，即可得到动态特征参数c(n)：其中，1≤n≤L，L为设定的倒谱系数个数，L=12~16。2012105151719100001dest_path_image001.jpg,2012105151719100001dest_path_image002.jpg,2012105151719100001dest_path_image003.jpg,dest_path_image004.jpg,dest_path_image005.jpg,dest_path_image006.jpg,dest_path_image007.jpg,dest_path_image008.jpg,2012105151719100001dest_path_image009.jpg,dest_path_image010.jpg,dest_path_image011.jpg