【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及聲音信號處理技術，特別涉及一種普通話中鼻塞語音信號的處理方法。本專利技術還涉及實驗系統及實驗方法，用于在高職、大學開設的多媒體技術、數字信號處理等課程中，通過語音信號處理實驗來進行教學。
技術介紹
1、感冒發燒、季節性過敏性鼻炎是人們常常會犯的疾病，這些情況下人們往往會出現鼻塞流涕的癥狀，從而導致鼻塞語音的產生，即說話的聲音發悶、難以聽清楚。對于教師而言，往往會影響學生聽講的效果，導致教學質量下降。類似地，對于其他依賴語言作為工作的人來說，也是一個亟待解決的問題，例如播音員、網絡主播等。
2、現有技術中，《感冒病人嗓音的特征提取與識別研究》主要提取了共振峰f1、f2、f3以及12維mel倒譜系數一共16維特征，并利用訓練的神經網絡來對感冒以及非感冒語音進行區分，但其僅涉及感冒語音的識別，并未給出如何從感冒語音恢復正常發音的方法。
技術實現思路
1、本專利技術目的是通過對鼻塞語音進行處理，從而將鼻塞語音恢復為正常發音。
2、另一方面，本專利技術的目的還涉及將該處理方法應用于高職、大學教學中的多媒體技術、數字信號處理等課程，從而便于學生學習理解和掌握多媒體技術、以及語音信號處理技術的原理和實踐。
3、為此，本專利技術提出了一種普通話鼻塞語音信號的處理方法，包括以下步驟：
4、步驟s1、采集普通話鼻塞語音信號，檢測出該鼻塞語音信號中的韻母語音幀，并對韻母語音幀進行分類檢測，確定該韻母語音幀是否屬于包含n、ng的16類鼻韻母語音
5、上述包含n、ng的16類鼻韻母語音幀，指的是8個前鼻韻母an、ian、uan、üan、en、uen、in、ün的語音幀以及8個后鼻韻母ang、iang、uang、eng、ueng、ing、ong、iong的語音幀；
6、步驟s2、針對該鼻韻母語音幀執行鼻塞語音恢復處理，不對其他語音幀執行處理；
7、其中，步驟s2中的所述鼻塞語音恢復處理具體包括以下步驟：
8、步驟s21、調整該鼻韻母語音幀的低頻頻譜幅度譜，得到低頻調整后的鼻韻母語音信號幅度譜；
9、步驟s22、根據步驟s21得到該低頻調整后的鼻韻母語音信號幅度譜重建該鼻韻母語音幀的高頻幅度譜，得到高低頻恢復后幅度譜；
10、步驟s23、在步驟s22得到的該高低頻恢復后幅度譜的基礎上組合該鼻韻母語音幀的相位譜，得到恢復后頻譜，根據恢復后頻譜得到恢復后語音幀時域信號。
11、在另一個技術方案中，所述步驟s21的調整該鼻韻母語音幀的低頻頻譜幅度譜，得到低頻調整后的鼻韻母語音信號幅度譜，具體包括：
12、將鼻塞語音信號中含n、ng鼻韻母幅度譜的第一低頻部分乘以低頻調整向量，得到調整后頻譜，再疊加鼻韻母語音幀幅度譜的其余部分，得到低頻調整后的幅度譜。
13、在另一個技術方案中，所述步驟s21中的第一低頻部分具體為，將低頻調整的頻率范圍選定為0～5000hz；
14、所述步驟s21中的低頻調整向量通過訓練好的低頻調整神經網絡來輸出，針對不同鼻韻母訓練不同的低頻調整神經網絡模型，分別針對鼻韻母an、ian、uan、üan、en、uen、in、ün、ang、iang、uang、eng、ueng、ing、ong、iong訓練16個低頻調整神經網絡模型；
15、根據步驟s1中確定的鼻韻母語音幀的類別，從16個神經網絡模型中確定對應的模型，將該鼻韻母語音幀的幅度譜輸入對應韻母類別的低頻調整神經網絡模型，輸出低頻調整向量，該低頻調整向量乘以鼻韻母語音幀的幅度譜的第一低頻部分，再疊加鼻韻母語音幀幅度譜的其余部分，得到低頻調整后幅度譜。
16、在另一個技術方案中，該步驟22中，在步驟21中得到低頻調整后的鼻韻母語音信號幅度譜的第二低頻部分，乘以高頻重建向量得到重建幅度譜，再根據基音頻率，在保持諧波結構的情況下，將重建幅度譜移位到高頻部分，并與步驟21中得到的低頻調整后的鼻韻母語音信號幅度譜疊加，從而得到高低頻恢復后幅度譜。
17、在另一個技術方案中，該步驟s22中的上述高頻重建向量通過訓練好的高頻重建神經網絡來輸出，針對不同鼻韻母訓練不同的高頻重建神經網絡模型，分別針對鼻韻母an、ian、uan、üan、en、uen、in、ün、ang、iang、uang、eng、ueng、ing、ong、iong訓練16個高頻重建神經網絡模型；
18、根據步驟s1中確定的鼻韻母語音幀的類別，從16個高頻重建神經網絡模型中確定對應的模型，將步驟s21中輸出的該鼻韻母語音幀的低頻調整后的鼻韻母語音信號幅度譜輸入對應韻母類別的高頻重建神經網絡模型，輸出高頻重建向量。
19、在另一個技術方案中，該步驟s1包括：
20、s11，利用vad端點檢測算法識別一句話的起始幀；
21、s12、在識別起始幀后，判斷當前幀是韻母幀、還是非韻母幀。
22、s12、逐幀對韻母語音幀進行基于gmm-hmm模型的分類檢測，確定該韻母語音幀是否屬于包含n、ng的16類鼻韻母語音幀之一：
23、為每一韻母語音幀提取13維mfcc特征作為當前幀的觀察向量，得到從該句話的起始幀開始到當前幀結束的多幀mfcc特征向量作為觀察向量序列，將該該觀察向量序列代入訓練好的gmm-hmm模型，得出當前幀屬于哪個鼻韻母的結果；
24、s13、當檢測到當前幀為含n、ng鼻韻母幀時，執行前述步驟s2所述的鼻塞語音恢復處理。
25、在另一個技術方案中，在檢測到起始幀后，連續檢測到n幀均為含n、ng鼻韻母時，對當前幀及之后幀執行步驟s2中所述的鼻塞語音恢復處理，n為大于等于3的正整數。
26、在另一個技術方案中，針對一句話中該起始幀后的前m幀鼻韻母幀，m為大于等于5的正整數，所述步驟s21中的低頻調整向量乘以一個系數之后，得到新的低頻調整向量，用于鼻塞語音處理；所述步驟s22中的高頻重建向量乘以一個系數之后，得到新的高頻重建向量，用于鼻塞語音處理；該系數小于1，且針對前m幀逐幀增大。
27、還提出一種實現前述鼻塞語音信號處理方法的實驗教學系統，該系統包括：dsp開發板，以及音頻采集電路、音頻輸出電路；
28、所述dsp開發板包括處理器及集成開發環境，該dsp開發板允許學生將計算機程序下載到開發板進行測試和驗證，該計算機程序能夠實現前述鼻塞語音信號處理方法，音頻采集電路采集的聲音通過dsp開發板實時進行處理，通過音頻輸出電路直接擴音輸出，或者輸入到pc電腦中進行存儲。
29、還提出了一種用于實驗教學系統的實驗教學方法，包括：
30、dsp準備工作包括將dsp開發板與計算機連接，并配置相應的連接選項和參數，這包括選擇正確的接口連接方式、設定串口通信參數等；
31、學生本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種普通話鼻塞語音信號的處理方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，
3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，
4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，
5.如權利要求4所述的方法，其特征在于，
6.如權利要求2-5任一所述的方法，其特征在于，
7.如權利要求6所述的方法，其特征在于，
8.如權利要求6所述的方法，其特征在于，
9.一種實現權利要求1-8所述的鼻塞語音信號處理方法的實驗教學系統，該系統包括：DSP開發板，以及音頻采集電路、音頻輸出電路；
10.一種用于權利要求9所述的實驗教學系統的實驗教學方法，該方法包括：
【技術特征摘要】
1.一種普通話鼻塞語音信號的處理方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，
3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，
4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，
5.如權利要求4所述的方法，其特征在于，
6.如權利要求2-5任一所述的方法，其特征在...
【專利技術屬性】
技術研發人員：吳珺，
申請(專利權)人：張家口市職業技術教育中心張家口市現代職業技師學院，
類型：發明
國別省市：
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