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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108766450A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810335633.6
申请日：2018-04-16
Applicant: 杭州电子科技大学
CPC classification number: G10L19/02 , G10L13/02 , G10L15/063
Abstract: 本发明提出一种基于谐波冲激分解的语音转换方法，包括如下步骤：S1，将语音信号分解成谐波信号和冲激信号；S2，将所述谐波信号进行语音转换，形成目标谐波信号；S3，将所述目标谐波信号与所述冲激信号进行叠加，形成目标语音信号。本发明采用谐波冲激分解模型对语音信号进行分解，将语音信号分解成谐波信号部分和冲激信号部分，仅对谐波信号部分做频谱分解和稀疏表示，不对冲激信号做任何处理，既能够保证信息的完全性、又可以减少信息的丢失，还有利于提高转换后语音的质量，处理过程简单、方便，推广性强，具有较高的应用前景。
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公开(公告)号：CN108766450B
公开(公告)日：2023-02-17
申请号：CN201810335633.6
申请日：2018-04-16
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提出一种基于谐波冲激分解的语音转换方法，包括如下步骤：S1，将语音信号分解成谐波信号和冲激信号；S2，将所述谐波信号进行语音转换，形成目标谐波信号；S3，将所述目标谐波信号与所述冲激信号进行叠加，形成目标语音信号。本发明采用谐波冲激分解模型对语音信号进行分解，将语音信号分解成谐波信号部分和冲激信号部分，仅对谐波信号部分做频谱分解和稀疏表示，不对冲激信号做任何处理，既能够保证信息的完全性、又可以减少信息的丢失，还有利于提高转换后语音的质量，处理过程简单、方便，推广性强，具有较高的应用前景。
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公开(公告)号：CN110010137B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201910272145.X
申请日：2019-04-04
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于张量结构及稀疏表示的说话人确认方法及系统，该方法包括步骤：S1、构建听觉特征张量；S2、将所述听觉特征张量转换成稀疏矩阵；S3、降低所述稀疏矩阵的维度以生成最终的特征向量；S4、基于稀疏表示分类器进行说话人确认。本发明能够在保留数据的内在结构的基础上，减少计算的复杂度，提高说话人确认效率。
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公开(公告)号：CN110148425A
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201910396609.8
申请日：2019-05-14
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及基于完整局部二进制模式的伪装语音检测方法，包括：对真实语音库和相应的伪装语音库中所有语音进行变量Q变换，得到所有真实语音和伪装语音的语谱图；分别将各语谱图转换为相应的灰度图像，并采用完整局部二进制模式处理，生成相应的纹理特征；将所有的纹理特征作为训练支持向量机的训练集，训练得到支持向量机；将待识别语音输入至支持向量机，以进行伪装语音的识别。本发明采用变量Q变换获取的语谱图，纹理更加清晰，有助于提取语音信号的纹理特征；而且采用完整局部二进制模式，包含语谱图的局部符号差值信息和局部幅度差值信息，可更全面地获取信号的纹理特征，有利于支持向量机的分类，提高识别伪装语音的准确率。
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公开(公告)号：CN110010137A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910272145.X
申请日：2019-04-04
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于张量结构及稀疏表示的说话人确认方法及系统，该方法包括步骤：S1、构建听觉特征张量；S2、将所述听觉特征张量转换成稀疏矩阵；S3、降低所述稀疏矩阵的维度以生成最终的特征向量；S4、基于稀疏表示分类器进行说话人确认。本发明能够在保留数据的内在结构的基础上，减少计算的复杂度，提高说话人确认效率。
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