基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
本文针对婴儿语音的识别及处理问题,通过Mel尺度倒谱参数(MFCC)等信号分析的参数,对婴儿语音情绪信息的数据采集和预处理过程及相应的特征参数提取方法进行了研究.综合运用了Mat-lab、Excel、Widi及TT Composer等软件求解,经过综合比较,本文采用了参数和方法,针对辨别婴儿性别以及婴儿身心状态所表达的情绪信息作模式识别研究,并给出了其技术实现方法和实验测试结果,取得了良好的识别效果.对于一男一女唱同一首歌的音频,我们基于性别差异角度对语音信号时域进行特征分析,通过绘制语谱图、能量图、相关函数图等,观察男女声的差异,可以发现语音信号的前面部分性别差异特征,在此基础上再利用MFCC分别得到男性和女性语音的48110*24 MFCC特征矩阵.通过贝叶斯判别法,将语音进行性别判别归类,再利用该模型对婴儿的声音进行鉴别.
推荐文章
深度语音信号与信息处理:研究进展与展望
深度学习
深度神经网络
语音识别
语音合成
语音增强
婴幼儿的喂养行为与婴幼儿营养发育的关系
婴幼儿
喂养行为
营养发育
关系
喂养方式与婴幼儿健康研究
喂养方式
婴幼儿
艾滋病病毒
生长发育
疾病
婴幼儿配方奶粉研究进展
婴幼儿配方奶粉
母乳化
营养基础
干法
湿法
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 婴幼儿语音信息处理与识别研究模型
来源期刊 山西师范大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 梅尔频率倒谱系数 贝叶斯判别 语音语义识别 基音频率 MATLAB EXCEL
年,卷(期) 2019,(2) 所属期刊栏目 地理与环境科学
研究方向 页码范围 85-92
页数 8页 分类号 TN912.3
字数 3723字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 万光彩 安徽财经大学金融学院 54 153 7.0 10.0
2 杜佳轩 安徽财经大学金融学院 5 4 1.0 2.0
3 左正东 安徽财经大学金融学院 5 9 2.0 3.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (2)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2012(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2014(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2019(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
梅尔频率倒谱系数
贝叶斯判别
语音语义识别
基音频率
MATLAB
EXCEL
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
山西师范大学学报(自然科学版)
季刊
1009-4490
14-1263/N
大16开
山西省临汾市
22-179
1986
chi
出版文献量(篇)
2348
总下载数(次)
8
总被引数(次)
8424
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导