申请/专利权人：电子科技大学

申请日：2024-04-19

公开（公告）日：2024-07-05

公开（公告）号：CN118298810A

主分类号：G10L15/02

分类号：G10L15/02;G10L15/20;G10L19/02;G10L19/26;G10L19/022

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开

摘要：本发明为基于六阶插值小波识别英语短元音O的方法。解决传统小波在分析音频计算量大、精确度差的问题，本发明对待测信号进行三个空间的插值小波变换，得到插值小波系数，并提取奇次列特征系数，小波反变换得到特征空间的小波信号，对该信号进行傅里叶变换，对比频谱图的频带和能量是否符合英语短元音O的特征，实现识别功能。本发明计算量小、精确度高。

主权项：1.基于六阶插值小波识别英语短元音O的方法，其特征在于，包括如下步骤：（1）读取待测音频文件，获取待测信号数组，这里表示第n个时刻采集的音频信号幅值，（2）获取中的最大值，记为，（3）获取中的最小值，记为，（4）对音频信号进行归一化处理，得到归一化之后的音频数组： （1）（5）对归一化处理后得到的音频数组进行阈值处理，选定阈值为T=0.01,得到的数组为,为数组中的第n个数据， （2）（6）将低通滤波器系数记为,其中，=-0.0005=0.0000=0.0012=0.0000=0.0027=0.0000=0.0063=0.0000=0.0147=0.0000=0.0343=0.0000=0.0840=0.0000=0.3099=0.5000=0.3099=0.0000=-0.0840=0.0000=0.0343=0.0000=-0.0147=0.0000=0.0063=0.0000=-0.0027=0.0000=0.0012=0.0000=-0.0005，计算高通滤波器系数记为，其中，=0.0000=-0.0012=0.0000=0.0027=0.0000=-0.0064=0.0000=0.0148=0.0000=-0.0345=0.0000=0.0842=0.0000=-0.3100=0.5000=-0.3100=0.0000=0.0842=0.0000=-0.0345=0.0000=0.0148=0.0000=-0.0064=0.0000=0.0027=0.0000=-0.0012=0.0000=0.0005=0.0000，（7）按式（3）所示计算和，其中是步骤五筛选之后的信号序列，是的数据长度， （3）（8）按式（4）所示计算和，其中是步骤七第零空间的低频分解系数， （4） 是负一空间的低频分解系数，是负一空间的高频分解系数，（9）按式（5）所示计算和，其中是步骤八第零空间的低频分解系数， （5） 是负二空间的低频分解系数， 是负二空间的高频分解系数， （10）按式（6）所示计算和，其中是步骤九第零空间的低频分解系数， （6） 是负三空间的低频分解系数， 是负三空间的高频分解系数， （11）按式（7）所示计算 和 ，其中 是步骤十负三空间的低 频分解系数， （7） 是负四空间的低频分解系数， 是负四空间的高频分解系数， （12）按式（8）所示计算 和 ，其中 是步骤十一负四空间的 低频分解系数， （8） 是负五空间的低频分解系数， 是负五空间的高频分解系数， （13）按式（9）所示计算 和 ，其中 是步骤十二负五空间的 低频分解系数， （9） 是负六空间的低频分解系数， 是负六空间的高频分解系数， （14）按式（10）所示计算 和 ，其中 是步骤十三负六空间 的低频分解系数， （10） 是负七空间的低频分解系数， 是负七空间的高频分解系数， （15）保留负5空间、负6空间、负7空间的小波高频分解系数 、 、 ，分别对其进行 离散傅里叶变换，如下式（11）所示： （11）（16）对求极值点，保留极值点，将非极值点置0，表示在第空间的第个点，是的后一个点，是前一个点， （12）（17）对于第五空间，记录频带分布范围，计算频点极值最大值，是中的最大值，计算频点极值平均值ver， 若满足 ， ， ，则进入步骤十八，否则判断为非英语短元 音 ， （18）对于第六空间，记录频带 分布范围，计算频点极值最大值 ， 是 中的最 大值，计算频点极值平均值ver， 若满足 ， ， ，则进入步骤十九，否则判断为非英语短元音 ， （19）对于第七空间，记录频带 分布范围，计算频点极值最大值 ， 是 中的最 大值，计算频点极值平均值ver， 若满足 ， ， ，则判定为英语短元音 ，否 则不为英语短元音 。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 电子科技大学 基于六阶插值小波识别英语短元音O的方法

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