基于前向-后向卡尔曼滤波的有声语音无监督分类与基音追踪
声音
2021-03-02 v1 机器学习
音频与语音处理
摘要
有声语音检测、基频估计以及基音值随时间追踪是多种语音处理技术的关键子任务。针对这三个子任务已开发出许多不同算法。我们提出一种将三个子任务整合为单一流程的新算法。该算法可应用于存在大量背景噪声的预录制语音片段。我们结合一组标准度量（例如过零率）来构建无监督清浊音分类器。基音值的估计采用基于混合自相关的技术完成。我们提出前向-后向卡尔曼滤波器以平滑估计的基音轮廓。实验中，我们表明所提方法优于当前最先进的基音检测算法。
引用
@article{arxiv.2103.01173,
title = {Unsupervised Classification of Voiced Speech and Pitch Tracking Using Forward-Backward Kalman Filtering},
author = {Benedikt Boenninghoff and Robert M. Nickel and Steffen Zeiler and Dorothea Kolossa},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.01173},
year = {2021}
}
备注
Speech Communication; 12. ITG Symposium, 5-7 Oct. 2016