韩韬
- 作品数:5 被引量:7H指数:2
- 供职机构:苏州大学更多>>
- 发文基金:江苏省高校自然科学研究项目国家自然科学基金国家大学生创新性实验计划更多>>
- 相关领域:电子电信更多>>
- 基于径向基神经网络的耳语音转换为正常语音的方法
- 本发明公开了一种基于径向基神经网络的耳语音转换为正常语音的方法。包括训练以及转换两个步骤:训练时分别提取耳语音、正常语音的线谱对参数,使用径向基神经网络捕获耳语音、正常语音频谱包络的映射关系;转换时对耳语音预处理、提取线...
- 陶智赵鹤鸣顾济华韩韬陈大庆许宜申吴迪张晓俊
- 文献传递
- 基于径向基神经网络的耳语音转换为正常语音的方法
- 本发明公开了一种基于径向基神经网络的耳语音转换为正常语音的方法。包括训练以及转换两个步骤:训练时分别提取耳语音、正常语音的线谱对参数,使用径向基神经网络捕获耳语音、正常语音频谱包络的映射关系;转换时对耳语音预处理、提取线...
- 陶智赵鹤鸣顾济华韩韬陈大庆许宜申吴迪张晓俊
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- 基于HHT瞬时能频值的耳语音端点检测被引量:3
- 2010年
- 由于耳语音信噪比较低,采用传统的算法进行耳语音端点检测存在正确率低、抗噪性能差等问题。提出了一种基于希尔伯特-黄变换瞬时能频值的耳语音端点检测的算法。运用希尔伯特-黄变换,分离出耳语音的瞬时幅值与频率,提取基于时间-能量-频率的特征参数瞬时能频值,利用该特征值对耳语音和噪声进行区分,进行端点检测。对700个信噪比为2~10dB的耳语音测试样本进行仿真实验,该算法检测的起点正确率与终点正确率均高于零能积法、熵法以及拟和特征法。实验表明,该算法适应于多种非平稳噪声环境,能较好地检测耳语音的端点。由于耳语音信噪比较低,采用传统的算法进行耳语音端点检测存在正确率低、抗噪性能差等问题。提出了一种基于希尔伯特-黄变换瞬时能频值的耳语音端点检测的算法。运用希尔伯特-黄变换,分离出耳语音的瞬时幅值与频率,提取基于时间-能量-频率的特征参数瞬时能频值,利用该特征值对耳语音和噪声进行区分,进行端点检测。对700个信噪比为2~10dB的耳语音测试样本进行仿真实验,该算法检测的起点正确率与终点正确率均高于零能积法、熵法以及拟和特征法。实验表明,该算法适应于多种非平稳噪声环境,能较好地检测耳语音的端点。
- 谈雪丹顾济华赵鹤鸣陶智韩韬吴俊
- 关键词:耳语音希尔伯特-黄变换端点检测
- 基于BP神经网络的耳语音转换为正常语音的研究被引量:4
- 2009年
- 提出了一种基于BP神经网络的汉语耳语音转换为正常语音的方法。首先提取正常语音、耳语音的共振峰参数,使用BP神经网络训练出耳语音到正常语音共振峰参数的转换模型;然后根据模型求出与耳语音对应的正常语音共振峰参数,采用共振峰合成的方法将耳语音转换为正常语音。实验结果表明:使用该方法转换的正常语音DRT得分为80%,MOS得分为3.5,在可懂度和音质方面均达到了满意的效果。
- 韩韬陶智顾济华赵鹤鸣李玲
- 关键词:耳语音语音转换BP神经网络
- 基于RBF神经网络的汉语耳语音转换为正常语音的研究
- 耳语音是一种有别于正常语音的发音模式。人们为了不影响他人或保证对话的保密性常使用耳语音。由于耳语发音的特殊性和受对话环境的影响,耳语发音不仅信噪比低而且可懂度和清晰度都很差,这既影响了对话的质量,又易使人产生疲劳。耳语音...
- 韩韬
- 关键词:耳语音语音转换RBF神经网络线谱对参数
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