线谱对论文开题报告文献综述

线谱对论文开题报告文献综述

导读:本文包含了线谱对论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献,主要关键词:线谱,语音,病理,斯蒂芬,嗓音,模型,定值。

线谱对论文文献综述写法

周佳秦,张晓俊,吴迪,常静雅,孙焕[1](2016)在《采用线谱对分段定值偏移进行病理嗓音共振峰修正》一文中研究指出针对水肿、小结、息肉、甲亢4种常见病理嗓音的第一、二共振峰相对于正常嗓音共振峰的偏移问题,提出了一种线谱对分段定值偏移的方法修正病理嗓音共振峰,以使其趋于正常嗓音共振峰的范围。通过对比正常嗓音与病理嗓音,获取其共振峰以及其相应的线谱对参数,计算其偏移比例值的范围,根据不同的病理嗓音确认共振峰所对应的偏移比例值对病理嗓音共振峰的相应线谱对参数进行修正。实验结果表明,修正后病理嗓音共振峰的范围与正常嗓音共振峰的范围比例值趋同,采用频谱相对距离P值进行评价,结果均大于0.6,验证了文章所提出的算法有效性。(本文来源于《信息化研究》期刊2016年02期)

周佳秦[2](2016)在《线谱对的病理嗓音共振峰修正研究》一文中研究指出对于人类交流来说,嗓音是一种必不可少的手段,并且嗓音的好坏直接影响着人们的交流。随着对嗓音的过度以及不当使用,嗓音的相关发声器官发生器质性或神经性的病变而使得发声系统进行了非正常发声从而产生了病理嗓音。共振峰是源于嗓音声道模型的一个重要的声学参数,同时也是嗓音修正中的重要参数。本文提出了采用LSM-扩展型双线性变换对病理嗓音共振峰进行修正。主要研究了基于线谱对的病理嗓音共振峰修正,利用线谱对对共振峰的跟踪特性,通过对与共振峰相关的线谱对区间即线谱对参数进行修正,从而达到修正共振峰的目的。而采用线谱对方法提取共振峰,便于快速确认与共振峰相关的线谱对区间。在采用线谱对提取共振峰的方法中,嗓音的第一、二共振峰与线谱对区间的对应关系集中在排序后最小的四个线谱对区间中,而病理嗓音的第一、二共振峰与线谱对区间的对应关系并不满足这个范围,针对病理嗓音修正了线谱对区间的对应范围。对采用线谱对方法提取的不同类别病理嗓音以及正常嗓音的第一、二共振峰,本文采用Kruskal-Wallis检验进行了差异性分析,分析结果表明不同类别的病理嗓音共振峰的分布并不一致,针对共振峰分布存在差异性的问题提出了LSM(Line spectral pairs Segment fixed value Migration,线谱对分段定值偏移)的方法,通过对共振峰偏移比例值的分析,对不同范围、不同类别的病理嗓音采用了不同的偏移参数对线谱对区间进行变换,有效修正了病理嗓音的第一、二共振峰。在LSM法的基础上,进一步提出了LSM-扩展型双线性变换法对共振峰进行修正。对于部分病理嗓音(如甲亢嗓音、小结嗓音)的共振峰,LSM法仍然不能非常好的使得其修正后的共振峰落入正常共振峰的范围内,针对LSM方法不具备非线性偏移的‘柔性’,分析了频率弯折函数,采用扩展型双线性变换对其进行非线性偏移,有效改善了修正效果。对比极点位置法,线谱对失真测度在甲亢、息肉、小结、水肿这四种病理嗓音上分别降低了59%、62%、63%、47%,KL距离在甲亢、息肉、小结、水肿这四种病理嗓音上分别提高了167%、125%、158%、88%。。对比定值偏移法,线谱对失真测度则分别降低了42%、39%、38%、32%,同时KL距离分别提高了84%、47%、63%、66%,说明了共振峰修正方法的有效性。(本文来源于《苏州大学》期刊2016-04-01)

丁绪山[3](2016)在《五线谱对歌唱者的作用探究》一文中研究指出五线谱,是当今世界的一种通用记谱法。五线谱的产生对整个音乐发展起到了举足轻重的作用,同样对专业歌唱者起到了很大的作用,本文通过作者自身教学和舞台实践,从五线谱的历史起源、国内外现状和实践探究方面,浅析五线谱对声乐演唱的作用。希望通过阐述,能引起广大声乐爱好者的重视。(本文来源于《大众文艺》期刊2016年03期)

李娟娟,俞一彪,芮贤义[4](2014)在《结合牛顿-拉夫森函数计算语音线谱对参数的高效算法》一文中研究指出提出了计算语音信号线谱对(LSP)参数的高效算法NRSPF。首先利用牛顿-拉夫森函数及斯蒂芬森加速求高阶非线性方程的一个实根,再使用多项式综合除法降阶,最后采用费拉里算法求其余的根,即得LSP参数。通过TI-DSP平台的实例研究表明,NRSPF算法与APF算法相比,迭代次数减少、收敛速度加快,计算量小,并且在精度提高10倍、100倍和1000倍情况下,APF算法可能出现被零除错误和死循环,而NRSPF算法不仅避免了该错误,而且迭代次数增加很少,收敛速度仍然很快,得到更精确的结果。本文提出的算法高效、可靠、实时性强,可应用于超低码率语音实时通信系统、语音编解码器等。(本文来源于《信号处理》期刊2014年12期)

夏俊[5](2014)在《科学理财 依法监管 谱写现代财政的“五线谱”——对江苏省《关于深化财税体制改革加快建立现代财政制度的实施意见》的学习思考》一文中研究指出今年上半年的最后一天,中共中央政治局会议审议通过了《深化财税体制改革总体方案》,全面深化改革的第一部行动纲领"破茧成蝶",财税领域全面深化改革的大幕正式拉开。风劲潮涌,自当扬帆破浪。江苏省《关于深化财税体制改革加快建立现代财政制度的实施意见》在省委十二届七次全会上通过,吹响了江苏深化财税体制改革的进军号,为"中国梦"江苏篇章插上了腾飞的翅膀。改革的春天已经到来,梦想就在前(本文来源于《财政监督》期刊2014年33期)

陈亮,陈亮,张翼鹏,庞亮[6](2014)在《基于冗余字典的线谱对参数压缩感知量化算法》一文中研究指出线谱对(LSP)参数是低速语音编码模型的一组非常重要的参数。为了提高编码效率,在压缩感知的框架下提出了基于冗余字典训练的LSP参数压缩感知量化方案。在研究LSP参数在离散傅里叶变换(DFT)域、离散余弦变换(DCT)域稀疏性的基础上,通过K奇异值分解(K-SVD)算法训练得到线谱对参数的冗余字典和稀疏系数。在编码端对从提取好的LSP参数观测得到低维的测量值,并对其量化,在解码端用正交匹配追踪算法对量化后的观测值进行重构得到重构线谱对参数。实验采用重构信噪比衡量了不同稀疏基下重构的效果,采用谱畸变对量化性能进行测试,仿真结果表明,文章采用的基于冗余字典训练算法在线谱对参数的稀疏表示、重构效果和量化效果上都具有更好的性能。(本文来源于《军事通信技术》期刊2014年03期)

肖强,陈亮,朱涛,黄建军[7](2011)在《基于准KLT域的线谱对参数压缩感知量化研究》一文中研究指出用尽可能少的比特数实现线谱对(LSP)参数透明量化一直是语音编码领域的研究热点。该文基于压缩感知理论,研究了LSP参数在准KLT域的稀疏性,并设计了LSP参数先压缩感知再矢量量化的方案。编码端,利用压缩感知理论,在准KLT域将原始LSP参数投影到低维空间,得到低维测量值,而后采用分裂矢量量化算法对测量值进行量化;解码端,以量化后的测量值为已知条件,利用正交匹配追踪算法重构出原始LSP高维矢量,重构值作为最终量化值。实验结果表明,算法在适当的码本存储量和搜索复杂度下,达到透明量化效果所需的比特数最优时仅需5 bit/帧。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2011年09期)

肖强,陈亮,朱涛,黄建军[8](2011)在《基于压缩感知的线谱对参数降维量化算法》一文中研究指出为实现高质量的极低速语音编码,提出一种基于压缩感知理论的线谱对(LSP)参数降维量化算法。编码端利用压缩感知理论对超帧LSP高维矢量进行降维处理,将原始LSP参数投影到低维空间,得到低维测量值,然后采用分裂矢量量化算法对测量值进行量化;解码端以量化后的测量值为已知条件,利用正交匹配追踪算法重构出原始LSP高维矢量。实验结果表明,本算法相对低速语音编码中的矩阵量化方案,平均谱失真降低了0.23dB,相对基于DCT变换的降维量化方案,平均谱失真降低了0.13dB。这种先降维再量化的思想可以大幅减少编码所需的比特数及码本存储复杂度,有效降低语音编码速率,并且合成语音可懂度、自然度较高,音质虽有所失真,但基本上感觉不到明显的听觉质量下降。(本文来源于《信号处理》期刊2011年04期)

雷鸣,凌震华,戴礼荣[9](2010)在《基于感知加权线谱对距离的最小生成误差语音合成模型训练方法》一文中研究指出提出一种基于感知加权线谱对(Line Spectral Pair,LSP)距离的最小生成误差(Minimum Generation Error,MGE)模型训练方法,用以改善基于隐马尔科夫模型的参数语音合成系统性能.在采用线谱对参数表征语音频谱特征时,传统MGE训练中使用的欧氏距离生成误差计算方法并不能较好地反映生成频谱与自然频谱之间的真实距离,而采用与谱参数无关的对数谱间距(Log Spectral Distortion,LSD)定义的生成误差函数可改善这一问题,但改进后主观效果不明显,且运算复杂度很高.文中先提出基于加权LSP距离的MGE模型训练方法,并在实验中从主客观对比不同加权方法以及基于LSD的MGE训练.最后,找到一种感知加权方法,不但具有较好的主观表现,而且在运算复杂度上与传统MGE训练相比几乎没有增加.(本文来源于《模式识别与人工智能》期刊2010年04期)

陈俊,盛利元[10](2010)在《基于LSP线谱对参数的GMM说话人识别系统》一文中研究指出提出一种基于线谱对LSP特征参数的说话人识别算法。利用线谱对LSP(LinearSpectrumPairs)系数良好的动态范围和滤波稳定性,以及良好的内插特性和量化特性,提取语音信号中隐含的音谱特征。本文将LSP算法和高斯混合模型(GMM)相结合,实验证明说话人识别系统中LSP比用LPCC作为特征参数有着更好的识别效果,在低码率的说话人识别方面有着良好的应用前景。(本文来源于《微计算机信息》期刊2010年04期)

线谱对论文开题报告范文

(1)论文研究背景及目的

此处内容要求:

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例:

对于人类交流来说,嗓音是一种必不可少的手段,并且嗓音的好坏直接影响着人们的交流。随着对嗓音的过度以及不当使用,嗓音的相关发声器官发生器质性或神经性的病变而使得发声系统进行了非正常发声从而产生了病理嗓音。共振峰是源于嗓音声道模型的一个重要的声学参数,同时也是嗓音修正中的重要参数。本文提出了采用LSM-扩展型双线性变换对病理嗓音共振峰进行修正。主要研究了基于线谱对的病理嗓音共振峰修正,利用线谱对对共振峰的跟踪特性,通过对与共振峰相关的线谱对区间即线谱对参数进行修正,从而达到修正共振峰的目的。而采用线谱对方法提取共振峰,便于快速确认与共振峰相关的线谱对区间。在采用线谱对提取共振峰的方法中,嗓音的第一、二共振峰与线谱对区间的对应关系集中在排序后最小的四个线谱对区间中,而病理嗓音的第一、二共振峰与线谱对区间的对应关系并不满足这个范围,针对病理嗓音修正了线谱对区间的对应范围。对采用线谱对方法提取的不同类别病理嗓音以及正常嗓音的第一、二共振峰,本文采用Kruskal-Wallis检验进行了差异性分析,分析结果表明不同类别的病理嗓音共振峰的分布并不一致,针对共振峰分布存在差异性的问题提出了LSM(Line spectral pairs Segment fixed value Migration,线谱对分段定值偏移)的方法,通过对共振峰偏移比例值的分析,对不同范围、不同类别的病理嗓音采用了不同的偏移参数对线谱对区间进行变换,有效修正了病理嗓音的第一、二共振峰。在LSM法的基础上,进一步提出了LSM-扩展型双线性变换法对共振峰进行修正。对于部分病理嗓音(如甲亢嗓音、小结嗓音)的共振峰,LSM法仍然不能非常好的使得其修正后的共振峰落入正常共振峰的范围内,针对LSM方法不具备非线性偏移的‘柔性’,分析了频率弯折函数,采用扩展型双线性变换对其进行非线性偏移,有效改善了修正效果。对比极点位置法,线谱对失真测度在甲亢、息肉、小结、水肿这四种病理嗓音上分别降低了59%、62%、63%、47%,KL距离在甲亢、息肉、小结、水肿这四种病理嗓音上分别提高了167%、125%、158%、88%。。对比定值偏移法,线谱对失真测度则分别降低了42%、39%、38%、32%,同时KL距离分别提高了84%、47%、63%、66%,说明了共振峰修正方法的有效性。

(2)本文研究方法

调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

线谱对论文参考文献

[1].周佳秦,张晓俊,吴迪,常静雅,孙焕.采用线谱对分段定值偏移进行病理嗓音共振峰修正[J].信息化研究.2016

[2].周佳秦.线谱对的病理嗓音共振峰修正研究[D].苏州大学.2016

[3].丁绪山.五线谱对歌唱者的作用探究[J].大众文艺.2016

[4].李娟娟,俞一彪,芮贤义.结合牛顿-拉夫森函数计算语音线谱对参数的高效算法[J].信号处理.2014

[5].夏俊.科学理财依法监管谱写现代财政的“五线谱”——对江苏省《关于深化财税体制改革加快建立现代财政制度的实施意见》的学习思考[J].财政监督.2014

[6].陈亮,陈亮,张翼鹏,庞亮.基于冗余字典的线谱对参数压缩感知量化算法[J].军事通信技术.2014

[7].肖强,陈亮,朱涛,黄建军.基于准KLT域的线谱对参数压缩感知量化研究[J].电子与信息学报.2011

[8].肖强,陈亮,朱涛,黄建军.基于压缩感知的线谱对参数降维量化算法[J].信号处理.2011

[9].雷鸣,凌震华,戴礼荣.基于感知加权线谱对距离的最小生成误差语音合成模型训练方法[J].模式识别与人工智能.2010

[10].陈俊,盛利元.基于LSP线谱对参数的GMM说话人识别系统[J].微计算机信息.2010

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