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申请/专利权人：中国科学院西安光学精密机械研究所
摘要：本发明属于语音信号特征提取领域，具体涉及一种基于梅尔倒谱系数与多尺度熵的语音信号特征提取方法。该方法包括三大部分：一、对语音信号进行粗粒化处理得到粗粒化序列，并计算粗粒化序列的分布概率，然后计算粗粒化序列的熵，再根据粗粒化序列的熵计算变化率，根据变化率得到线性映射函数，最后基于线性映射函数构建梅尔滤波器；二、对语音信号进行预处理，其次基于语音信号得到频谱，再根据频谱得到功率频谱；三、将功率频谱输入到梅尔滤波器中，计算对数幅度谱，最后基于对数幅度谱得到优化后的梅尔倒谱系数。本发明结合时域分析和多尺度熵，将多尺度熵信息及频率信息结合更加紧密，提高了特征的多尺度敏感性，使得时频域特征得以兼顾。
主权项：1.一种基于梅尔倒谱系数与多尺度熵的语音信号特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、确定多尺度熵的参数，该参数包括尺度因子，，为最大尺度因子；步骤2、采用多尺度熵对待特征提取的语音信号进行粗粒化处理，依次计算时的粗粒化序列，得到个长度为的粗粒化序列，为语音信号长度；同时，对待特征提取的语音信号进行预处理；步骤3、分别计算个粗粒化序列的分布概率，并根据个粗粒化序列的分布概率分别计算个粗粒化序列的熵；同时，基于预处理后的语音信号得到语音信号的频谱；为频谱中的频率编号，；步骤4、分别计算个粗粒化序列的熵之间的变化率，；同时，基于语音信号的频谱得到功率频谱；步骤5、提取Z个变化率中的最大值与最小值，并基于最大值与最小值得到线性映射函数；步骤6、基于线性映射函数构建动态的梅尔滤波器；m为梅尔滤波器的编号，；M为线性映射函数的结果；步骤7、将步骤4中得到的功率频谱输入至梅尔滤波器，通过梅尔滤波器计算对数幅度谱；步骤8、基于对数幅度谱得到优化后的梅尔倒谱系数，即语音信号的特征提取结果，，为梅尔倒谱系数的阶数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院西安光学精密机械研究所 基于梅尔倒谱系数与多尺度熵的语音信号特征提取方法
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