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申请/专利权人：云知声智能科技股份有限公司
摘要：本发明涉及一种基频提取模型的训练方法及装置、基频提取方法及装置，包括：基于预设的干净语音数据库，提取所述干净语音数据库中干净语音的基频信息作为训练目标数据；对所述干净语音进行加噪处理，得到加噪语音；提取所述加噪语音的特征；将所述加噪语音的特征作为待训练模型的输入数据，将所述训练目标数据作为所述待训练模型的输出数据，对所述待训练模型进行训练，得到基频提取模型。本发明实现了对待训练模型的输入数据的降维处理，并利用已知的输出数据进行训练，使得基频提取模型的训练效率有较大的提升。
主权项：1.一种基频提取模型的训练方法，其特征在于，包括：基于预设的干净语音数据库，提取所述干净语音数据库中干净语音的基频信息作为训练目标数据；对所述干净语音进行加噪处理，得到加噪语音；通过分帧、加窗、短时傅里叶变换计算所述加噪语音的幅度谱特征；对所述加噪语音的幅度谱特征进行降采样，确定所述加噪语音的初始谐波乘积谱；基于预设的改进谐波乘积谱计算式，对所述初始谐波乘积谱进行改进得到改进谐波乘积谱作为所述加噪语音的特征；其中，所述改进谐波乘积谱计算式为：HPS2＝explogHPS1-maxlogHPS1；其中，HPS2所述改进谐波乘积谱；logHPS1表示初始谐波乘积谱对数，maxlogHPS1表示初始谐波乘积谱对数的最大值；将所述加噪语音的特征作为待训练模型的输入数据，将所述训练目标数据作为所述待训练模型的输出数据，对所述待训练模型进行训练，得到基频提取模型。
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权利要求：
百度查询： 云知声智能科技股份有限公司 基频提取模型的训练方法及装置、基频提取方法及装置
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