基于卷积神经网络的鲁棒性基音检测方法研究

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时间:2019-03-21

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1、.:v'^1W30如14:10126学号_皆定代码____编号分类号,_:产办产_INNERMONGOLIAUNIVERSITY.??.yI!—、?;―-审戈古-:爾±學値繼渡''於声MA浸T抵]RBI錢i恩ETAT正OM?.'*;'.:rVf./?y一f.户/基于卷巧神经网络的鲁椿性基音检測方法研究"八'-节兵^一'V;;:爭听吟';巧為、叫.'.'二音vJ'.._S■,,.;,J.t一'一节.:;

2、;t巧皆接学院:计算机学院:节指导教脈张学良.::亡巧,,呼亩裝化:计算机科学与技术护赤?:.X读、M1I研究方向_A'.......'’./VV:,、式V研究生:苏红一——'’'、.'-..\:成一:-.::v,V.点皆识...‘..::.V护把鮮■.::;/.I_占一L.-......?,?).:\学枚代码;10126学号:31309014:分类号:编号论文题目基于卷巧神錢网络的鲁椿巧基音检测方法研究学院:计算机学院专业:评

3、算化科学与技术研巧方向:人工智能嫂名:苏红指导教师:张学良2016年5月29日??.原创性声明本义声明:所晕交的学位论文是本人在导师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果。陈本文已驾注明引用的内容外,论文中不包含其他人已姪发表或撰写过的研究成黑也不包含为获得凸塞直去拳及其他教育机构的学位或证书而使用过的材料一,与我同工作的同’志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作T明确的说明并表示谢念。雜学位论文作者签名:芳指导教师签名:日期:日瓶气^I'在学期间研究成果使用承诺书本学位论文作

4、者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,即:内巧古大学有权将学位论文的全部内容或部分保留并向国家有关机构、部口送交学位论文的复印件巧巧盘,允、、许编入有关数据库进巧检索,也可W采用《巧缩印或其他复制手段保存汇编学位论文?为保护学院和导师的知识产权,作者在学巧间取得的研巧成果属于巧袁古大学。作者今后使用巧及在学期间主要研巧内容或研究成果;,须征得内《古大学就读期间导师的同意若用于发表论文,版权单位必须署名为内蒙古大学方可投涼或公开发表?学位论文作者签名:务指导教师签名:‘.‘日期::气日期勺内蒙古大学硕±学位论文

5、基于卷巧神经网络的鲁棒性基音检测方法硏究摘要语音是语言符号系统中信息的载体,是日常生活中应用最普遍的交流媒介一。在语音信号中,基音是个关键的特征,且发挥不可替代的作用,已广泛应用于语音合成、语音识别等领域。精确而高效地提取语音基音直接影响着语音识别的准确率、语音合成的自然度W及语音分离的清晰度等。目前,在纯净语音环境中提取语音基音已经取得了不错的效果,然而,在噪声环境下,由于谐波结构被严重破坏,检测噪声环境中语音的基音仍然是一项难度较大的工作。本文提出使用卷积神经网络(ConvolutionalNeura

6、lNetwork,CNN)来完成这项工作。CNN具有位移不变性,通过卷积核的移动,能够更好地刻画语谱中的谐波结构。在具体的实现中,本文使用CNN来选取候选基音,然后考虑到语音信号的连续性,再用动态规划(DynamicPrograming,DP)方法进行基音追踪。,生成连续的基音轮廓在相同的数据集上用不同的方法进行对比实验。实验结果表明,与其它方法相比,本文的方法具有明显的性能优势,能够得到较高的基音检测率(DetectionRate,DR)和较低的错误决策率(VoiceDecisionError,VD巧:与

7、深度神经网络(DeepNeutralNetworic,DNN)、非线性’‘W‘’幅度压缩巧下简称PEFAC)和Jinandang(W下简称加)相比,I基于卷积神经网络的鲁棒性基音检测方法研巧本文提出的方法,DR平均分别提升了5.58%、5J5%和化.41%;VDE则分别下降了1.91%、4.25%和10.04%,该方法对新的说话人和噪声有很好的泛化性能,具有更好的鲁棒性。并且随着测试集与训练集的相似性逐渐变小,我们所提出方法的优势也越来越明显。关键词:信号处理经网络;动态规划;基音检测;卷积神n内蒙古大

8、学硕女学位论文CONVOLUTIONALNEAURALNETWORK

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1、.:v'^1W30如14:10126学号_皆定代码____编号分类号,_:产办产_INNERMONGOLIAUNIVERSITY.??.yI!—、?;―-审戈古-:爾±學値繼渡''於声MA浸T抵]RBI錢i恩ETAT正OM?.'*;'.:rVf./?y一f.户/基于卷巧神经网络的鲁椿性基音检測方法研究"八'-节兵^一'V;;:爭听吟';巧為、叫.'.'二音vJ'.._S■,,.;,J.t一'一节.:;

2、;t巧皆接学院:计算机学院:节指导教脈张学良.::亡巧,,呼亩裝化:计算机科学与技术护赤?:.X读、M1I研究方向_A'.......'’./VV:,、式V研究生:苏红一——'’'、.'-..\:成一:-.::v,V.点皆识...‘..::.V护把鮮■.::;/.I_占一L.-......?,?).:\学枚代码;10126学号:31309014:分类号:编号论文题目基于卷巧神錢网络的鲁椿巧基音检测方法研究学院:计算机学院专业:评

3、算化科学与技术研巧方向:人工智能嫂名:苏红指导教师:张学良2016年5月29日??.原创性声明本义声明:所晕交的学位论文是本人在导师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果。陈本文已驾注明引用的内容外,论文中不包含其他人已姪发表或撰写过的研究成黑也不包含为获得凸塞直去拳及其他教育机构的学位或证书而使用过的材料一,与我同工作的同’志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作T明确的说明并表示谢念。雜学位论文作者签名:芳指导教师签名:日期:日瓶气^I'在学期间研究成果使用承诺书本学位论文作

4、者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,即:内巧古大学有权将学位论文的全部内容或部分保留并向国家有关机构、部口送交学位论文的复印件巧巧盘,允、、许编入有关数据库进巧检索,也可W采用《巧缩印或其他复制手段保存汇编学位论文?为保护学院和导师的知识产权,作者在学巧间取得的研巧成果属于巧袁古大学。作者今后使用巧及在学期间主要研巧内容或研究成果;,须征得内《古大学就读期间导师的同意若用于发表论文,版权单位必须署名为内蒙古大学方可投涼或公开发表?学位论文作者签名:务指导教师签名:‘.‘日期::气日期勺内蒙古大学硕±学位论文

5、基于卷巧神经网络的鲁棒性基音检测方法硏究摘要语音是语言符号系统中信息的载体,是日常生活中应用最普遍的交流媒介一。在语音信号中,基音是个关键的特征,且发挥不可替代的作用,已广泛应用于语音合成、语音识别等领域。精确而高效地提取语音基音直接影响着语音识别的准确率、语音合成的自然度W及语音分离的清晰度等。目前,在纯净语音环境中提取语音基音已经取得了不错的效果,然而,在噪声环境下,由于谐波结构被严重破坏,检测噪声环境中语音的基音仍然是一项难度较大的工作。本文提出使用卷积神经网络(ConvolutionalNeura

6、lNetwork,CNN)来完成这项工作。CNN具有位移不变性,通过卷积核的移动,能够更好地刻画语谱中的谐波结构。在具体的实现中,本文使用CNN来选取候选基音,然后考虑到语音信号的连续性,再用动态规划(DynamicPrograming,DP)方法进行基音追踪。,生成连续的基音轮廓在相同的数据集上用不同的方法进行对比实验。实验结果表明,与其它方法相比,本文的方法具有明显的性能优势,能够得到较高的基音检测率(DetectionRate,DR)和较低的错误决策率(VoiceDecisionError,VD巧:与

7、深度神经网络(DeepNeutralNetworic,DNN)、非线性’‘W‘’幅度压缩巧下简称PEFAC)和Jinandang(W下简称加)相比,I基于卷积神经网络的鲁棒性基音检测方法研巧本文提出的方法,DR平均分别提升了5.58%、5J5%和化.41%;VDE则分别下降了1.91%、4.25%和10.04%,该方法对新的说话人和噪声有很好的泛化性能,具有更好的鲁棒性。并且随着测试集与训练集的相似性逐渐变小,我们所提出方法的优势也越来越明显。关键词:信号处理经网络;动态规划;基音检测;卷积神n内蒙古大

8、学硕女学位论文CONVOLUTIONALNEAURALNETWORK

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