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基于低复杂度F0的数字助听器语音分辨方法


发布日期:2011-10-10

数字助听器对实现不同应用的数字信号处理算法有极其严格的复杂度和存储要求。最近,Pablo Cabanas Molero 及其同事在《多媒体工具与应用》(Multimedia Tools and Applications)杂志上发表文章"Low-complexity F0-based speech/nonspeech discrimination approach for digital hearing aids"。
    该文提出了一种低复杂度的助听器自动语音分类方法。该方法基于分帧处理,主要包括两个阶段:分析阶段与分类阶段。分析阶段提供了一组由基频估计得到的低复杂度的信号特征。这里,基频估计由decimated差分方程得到,这使得分析阶段复杂度大大降低。分类阶段的设计目标是在降低复杂度的同时保留较高的准确率。在评估三种低复杂度的分类器(tree-based C4.5,1-Nearest Neighbor (1-NN) and a Multilayer Perceptron (MLP))之后,作者选择了MLP分类器,因为它有较高的准确率并且满足了基于极低功耗DSP的助听器对于计算和存储的限制要求。分类阶段的MLP分类器之后紧跟着一个隐马尔可夫模型(HMM),解决了复杂度和分类准确度之间的矛盾。所提出方法的目标是在商用数字助听器严格的计算复杂度要求下,为其提供一种具有鲁棒性的语音和非语音分辨的方法。实验中使用了一个包含语音、音乐、和噪声信号的音频数据库。

参考文献:
[1]. Pablo Cabanas Molero et. al. Low-complexity F0-based speech/nonspeech discrimination approach for digital hearing aids. Multimed Tools Appl (2011) 54:291–319

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