一种基于DDS的简易便携式扫频仪设计

本设计是以STC89C52单片机作为主控芯片,控制一片高速DDS数字频率合成器AD9850,产生两路相正交的扫频信号并实现闭环稳幅,通过D/A和A/D转换器等接口电路,实现扫频信号频率的步进调整、数字显示等.本设计克服了传统模拟扫频仪的缺点,针对目前中低频段的扫频仪比较少的现状,具有很大的应用前景.     

基于视唱语料的颤音分析及其应用研究

为了提高合成歌声的自然度。分析了大规模视唱语料库中的歌唱声音的颤音的声学特征,并应用分析所得的颤音特点辅助歌声合成,实验结果表明,合成的歌曲达到了3.52的平均MOS得分。另外,提出了一种基于希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)的颤音检测算法,此算法用于指导视唱评价过程可提高评价模型的准确度。     

基于GMM的歌曲Morphing算法

针对业余歌手模仿专业歌手唱歌过程中音色不变的问题,提出一种基于高斯混合模型(GMM)的中文歌曲Morphing算法,采用GMM对语音频谱建模,并通过混合业余歌手和专业歌手的语音频谱,实现歌曲的音色转换。结果显示,混合比例因子k=0或1时,ABX测试正确率均为100%,0相似文献   

实时以太网与边缘智能融合控制器设计

为了减少数据通信链路并提高预警事件数据上报的实时性和事件侦测的及时性,将视频事件检测识别与实时以太网通信在边缘控制端直接联系并融合。设计的从站控制器将识别的数据、相似度分数与实时采集的数字量、模拟量数据组包发送给监控主站,主站通过预设控制逻辑与从站控制器进行数据互通,与逻辑联动实现对象的远程控制和管理。此外,通过光模块通信方式级联组网实现超远距离通信,降低了现场布线复杂度与布线成本。     

基于面部行为与语音融合特征的重度抑郁识别

针对实现基于计算机辅助的自动抑郁识别的迫切需求，开展了面向中国人群的基于面部行为和语音特征的重度抑郁识别研究。首先，从已构建的抑郁症数据集中选取符合研究条件的72个样本进行分析；然后，采用变分模态分解法将面部活动和语音数据分解为不同的频率分量，并通过分析不同频段的能量分布来构建特征集；最后，采用多种分类器的投票决策实现抑郁识别。实验结果表明，男性被试组的识别正确率可达到81.1%,女性被试组可达到78.7%,在保护被试个人隐私的前提下获得了较高的分类结果。     

歌词到歌曲转换系统的实现

将文语转换技术与语音修改技术相结合,实现了一个歌词到歌曲的转换系统。首先利用一个文语转换系统将输入的歌词转换为语音,同时从歌曲的MIDI文件中提取歌曲的旋律参数,最后通过旋律控制模型对语音信号的声学特征进行修改,实现由歌词到歌曲的转换。实验结果表明,系统合成的歌曲达到了3.29的平均MOS得分。