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申请/专利权人：电子科技大学

摘要：本发明提出了一种基于插值小波与塔式分解的英文长元音e识别方法，属于语音识别领域。该方法将预处理后的长元音"e"的音频样本信号{En}输入系统，结合对偶插值滤波器系数，获得插值小波分解系数并进行塔式分解，然后在能量分布最高的第四、五、六尺度空间中提取小波系数并进行傅里叶变换得到信号的频谱，提取出关键的特征点并记录其分布范围，得到第四空间的对应范围是[0.2,0.4]∪[2.5,3.1]，第五空间的对应范围是[2.2,2.7]∪[3.0,3.1]，第六空间的对应范围是[0.1,0.2]∪[1.5,1.8]∪[3.0,3.1]。将这些特征点的总和及其分布范围整合为特征信息，与标准长元音"e"的特征信息进行细致的比较，验证了本发明方法的有效性和优越性。

主权项：1.一种基于插值小波与塔式分解的英文长元音e识别方法，该方法具体步骤如下：步骤1对原音频进行采样获得音频信号表示为数组{en}；步骤2取数组{en}的最大值记为emax，最小值记为emin；步骤3对读取到的音频数组{en}进行归一化处理，将其记为{e*n}； e为数组{en}中的音频元素；步骤4对归一化处理后得到的音频数组{e*n}进行阈值处理，选定阈值为Q＝0.01,将得到的数组记为{En},En为数组中的第n个数据， 步骤5计算低通滤波器系数记为{Ln}n＝[-15,15]n为整数，{Ln}＝{L-15......L15}3步骤6计算高通滤波器系数记为{Hn}n＝[-15,15]其中n为整数，{Hn}＝{H-15......H15}4步骤7计算所对应的对偶低通插值滤波器系数{Dn}n＝[-15,15]n为整数，{Dn}＝{D-15......D15}5步骤8基于下式计算第零空间内的小波系数其中m为序列{En}的数据长度，{Dn}为步骤5中计算得到的对偶低通插值滤波器系数， 其中的长度为l；步骤9将步骤8计算结果带入下式，计算第一空间内的小波系数 其中的长度为l，步骤10将步骤9计算结果带入下式，计算第二空间内的小波系数 其中的长度为l，步骤11将步骤10计算结果带入下式，计算第三空间内的小波系数 其中的长度为l，步骤12将步骤11计算结果带入下式，计算第四空间内的小波系数 其中的长度为l，步骤13将步骤12计算结果带入下式，计算第五空间内的小波系数 其中的长度为l，步骤14将步骤13计算结果带入下式，计算计算第六空间内的小波系数 其中的长度为l，步骤15保留步骤12、13、14中的计算结果，即保留计算分解过程中的步骤16对得到的小波分解系数进行离散傅里叶变换， 其中，N表示滤波器个数；计算出所有k对应的G4k、G5k、G6k，组成{G4},{G5},{G6}；步骤17对{G4},{G5},{G6}按式14进行处理，并将结果记为{G4*},{G5*},{G6*}，称为特征点： 其中，Gn表示中{G4},{G5},{G6}中的第n个数，Gn-1为{G4},{G5},{G6}数组中的第n-1个数，Gn+1为{G4},{G5},{G6}中的第n+1个数，N为{G4},{G5},{G6}的数组长度，Gn所对应的计算结果记为G*n；步骤18计算所有特征点之和， 步骤19判断F4是否小于0.02，如果是则进行步骤20，否则判断不是"e"音；步骤20记G4*n非零区间为集合A,设B＝[0.2,0.4]∪[2.5,3.1]，这里∪表示并集，如果A∈B则进行步骤21，则判断不是"e"音；步骤21判断F5是否小于0.02，如果是则进行步骤22，否则判断不是e音；步骤22记G5*n非零区间为集合A,设B＝[2.2,2.7]∪[3.0,3.1]。如果A∈B则进行步骤23，则判断不是"e"音；步骤23判断F6是否小于0.02，如果是则进行步骤24，否则判断不是e音；步骤24记G6*n非零区间为集合A,设B＝[0.1,0.2]∪[1.5,1.8]∪[3.0,3.1]，如果A∈B则判断是e音，则判断不是"e"音；步骤25根据步骤19-25输出判断结果“音频为长元音"e"”或“音频不为长元音"e"”。

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