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摘 要:本发明提出一种基于自回归模型系数检测定位语音片段内平滑处理的方法,包括:S1.构造原始语音集和平滑语音集;S2.提取原始语音集的AR系数作为原始语音特征集;提取平滑语音集的AR系数作为平滑语音特征集;S3.分别随机筛选出原始语音特征集样本和平滑语音特征集样本,训练出SVM支持向量机分类器;S4.选取待测语音,将待测语音进行分帧,对每一帧待测语音信号分别提取AR系数,作为待测语音特征集;S5.利用训练好的SVM支持向量机分类器对待测语音特征集进行分类,判断信号是否经过平滑处理,若经过平滑处理,则定位平滑处理的位置。本发明提出的方法不需要借助频率信息,减少了检测过程的计算量,提高了检测定位的准确率。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010192572.X | 专利名称: | 基于自回归模型系数检测定位语音片段内平滑处理的方法 |
申请日: | 2020-03-18 | 申请/专利权人 | 中山大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 广东省广州市海珠区新港西路135号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G10L25/51搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2023-07-04 | 转让价格: | 16000.0元 |
公开/公告号: | CN111445924B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |