基于径向基函数统计模型的演唱评分方法

专利名称：基于径向基函数统计模型的演唱评分方法
技术领域：
本发明涉及演唱评分领域，特别是涉及ー种基于径向基函数统计模型的演唱评分方法。
背景技术：
演唱评分方法主要用于卡拉OK装置或软件，目的是对演唱者的声音作评价，増加歌唱乐趣。传统的演唱评分方法通过比对目标音频与參考音频的声学特征差异进行评分，其缺陷在于使用不同的參考音频将得到迥异的评分結果。

发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明公开了ー种基于径向基函数统计模型的演唱评分方法。本发明采用了如下的技术方案一种基于径向基函数统计模型的演唱评分方法，其特征在于，包括以下步骤(1)预处理，包括如下步骤制作特征库采集同一歌曲的若干參考音频样本，即同一歌手在不同时期的录音及不同歌手的录音，记为{Si}，将样本分割成相互重叠时间长度为T的音频段，记为，提
取音频段的短时信号特征，包括梅尔倒谱系数特征、线性预测系数、基频特征，记为び乃；建立统计模型并训练建立各段音频对应的径向基函数统计模型Pj(X) = R(Dj(X))
权利要求
1.基于径向基函数统计模型的演唱评分方法，其特征在于，包括以下步骤 (1)预处理，包括如下步骤 制作特征库采集同一歌曲的若干參考音频样本，即同一歌手在不同时期的录音及不同歌手的录音，记为{Si}，将样本分割成时间长度为T、前后重叠时间长度一致的音频段，记为，提取音频段的短时信号特征，包括梅尔倒谱系数特征、线性预测系数、基频特征，记MFib 建立统计模型并训练建立各段音频对应的径向基函数统计模型 Pj (X) = R (Dj (X))Dj (X) = (X - "y) ·び,1 · (X — "y) 其中，R为单调递减径向基函数；μ j为各音频样本的第j段音频均值；σ j为第j段音频的协方差矩阵，代表样本在空间中的分布巩(X)为输入向量X与音频均值的马氏距离，该距离计算方法用于归ー化特征向量在不同方向上长度め(X)为第j段音频对应的径向基函数统计模型；通过如下计算μ j与:
2.如权利要求I所述的基于径向基函数统计模型的演唱评分方法，其特征在于，步骤(I)的所述的单调递减径向基函数为高斯函数或样条函数。
全文摘要
本发明公开了一种基于径向基函数统计模型的演唱评分方法。传统的演唱评分方法通过比对目标音频与参考音频的声学特征差异进行评分，其缺陷在于使用不同的参考音频将得到迥异的评分结果。本发明提出一种基于径向基函数统计模型的演唱评分方法，采集标准样本不同的参考音频并提取声学特征，包括梅尔倒谱系数特征、线性预测系数、基频特征，使用这些特征训练得到基于径向基函数统计模型，再利用该模型计算目标音频的对数概率矩阵，最后使用动态规整计算最佳匹配对数概率，能得到更精确而稳定的评分。
文档编号G10L19/00GK102664018SQ20121012713
公开日2012年9月12日 申请日期2012年4月26日 优先权日2012年4月26日
发明者刘康苗, 刘迪搏, 张恺, 林裕旭 申请人:杭州来同科技有限公司