基于长时特征和短时特征的重叠语音与单人语音区分方法

摘要

本发明公开了一种基于长时特征和短时特征的重叠语音与单人语音区分方法，包括如下步骤：读入语音；语音预处理，包括预加重、分帧、加窗；提取短时特征参数，从每帧语音中提取各种短时特征参数；提取长时特征参数，计算短时特征参数的统计特征；训练高斯混合模型：采用期望最大化算法训练四个高斯混合模型；模型融合判决：从测试语音中提取短时特征参数和长时特征参数分别作为短时特征模型和长时特征模型的输入，将这两种模型的输出概率进行加权得到总的概率输出值，根据该概率输出值的大小将测试语音判为重叠语音或单人语音，实现两者的区分。与采用短时特征的方法相比，本方法取得了更好的区分效果，区分准确率平均提高了5.9%。