一种训练语音的方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及教育培训提高语音发音的一种方法。
【背景技术】
[0002]当今社会，语音教育培训需要很多的人力物力财力、也没有一定的标准模式和尽快培养发音标准的模式和方法。
[0003]因此，需要开发一种合理的标准的发音训练方法，让人在发音方面有尽快的标准方式，实现一套标准的发音状态，进行多次发音训练，养成好的发音习惯，从而很快满足快速、准确发音效果。
【发明内容】
[0004]针对上诉生活中的存在的需求，本发明提供了一种能够快速、准确、智能、高效智能训练语音的方法。
[0005]本发明采用的技术方案是:一种训练语音的方法，其特征在于，所述的训练语音采用电脑或手机把人发出的来的声音波形状态用数字的形式记录下来；通过软件算法处理消除环境噪音，提取发出的各种声波状态特征模型；对照标准的发音状态特征模型进行比较，以取得比较的结果值记录下来；进行评分机制，让人对照评分机制结果的差距，来训练自己发音的缺陷靠近标准发音的差距，从而能快速够训练出达到标准的发音。
[0006]优选的，所述的训练语音的方法，其特征在于所述的采用采用电脑或手机把人发出的来的声音波形状态用数字的形式记录下来。
[0007]人发出来的声音通过空气传输到电脑或手机，通过电脑和手机把过来的声音信号从模拟信号转化成数字信号，并保存起来。
[0008]优选的，所述的训练语音的方法，其特征在于所述的通过软件算法处理消除环境噪音，提取发出的各种声波状态特征模型。
[0009]所述的软件算法处理采用对声音进行采样，预滤波，预加重，预加窗处理，进行端点检查，声波模型的特征提取。
[0010]优选的，所述的训练语音的方法，其特征在于所述的对照标准的发音状态特征模型进行比较，以取得比较的结果值记录下来。
[0011]所述的标准的发音状态特征模型和采样处理后得到的发声模型进行逼近比值。
[0012]优选的，所述的训练语音的方法，其特征在于，所述的进行评分机制采用逼近的比值进行百份化，以到达100%为最好值，也就是能达到靠近发音的标准最近。
【附图说明】
[0013]图1为本发明所诉的一种训练语音的方法的示意图。
[0014]
【具体实施方式】
[0015]下面结合附图对本发明做进一步的详细说明，以令本领域使用人参照说明书文字能够据以实施。
[0016]本发明提供的如图1所诉的一种训练语音的方法从音源经过采样、预滤波、预加重、加窗、端点检查、特征提取、模型对比和评分机制得到的结果。
[0017]训练出靠近以及符合标准的发音结果，从而达到能够快速、准确、智能、高效智能训练语音的方法。
[0018]本发明提供的如图1所诉的一种训练语音的方法从音源经过采样就是音源从模拟信号到数字信号的转换处理。
[0019]本发明提供的如图1所诉的一种训练语音的方法预滤波的作用是通过语音信号的频率不同对语音信号进行一些筛选。
[0020]因为在语音录制过程中，输入语音信号可能都会夹杂着一些噪音，其中很多时候输入的语音信号受语音录制环境中的背景音影响很大，所以在这个预滤波的阶段通过预滤波技术来减低或消除输入语音中的噪音成分。
[0021]本发明提供的如图1所诉的一种训练语音的方法预加重的作用是通过语音信号进行一定程度的提升。
[0022]预加重的目的是为了滤除语音信号中的低频干扰，以加强对语音识别有用
的高频部分，预加重可以使语音信号的频谱变得平坦，从而便于之后对语音信号进行频谱分析，以及相应的处理。
[0023]本发明提供的如图1所诉的一种训练语音的方法预加窗的作用是通过语音信号与窗函数进行相乘，从而使需要处理的语音信号有限化，以便能够进行之后的对语音信号的一系列处。
[0024]加窗处理的另外一个目的，是因为语音信号整体上说是一种非平稳的信号，但是语音信号在短时的时间范围内是接近平稳的，在这个短时的时间内语音的频谱特征和语音特征参数是相同的，近似为恒定的，所以加窗处理也有助于对语音信号的短时特征的分析。
[0025]本发明提供的如图1所诉的一种训练语音的方法端点检测的作用是语音信号的开始前和结束后常常带着无用的语音信号，或噪音信号。
[0026]端点检测的目的便是判定输入语音信号中有用语音信号的开始和结束，以便后面能够准确的对有用的语音信号段进行处理。
[0027]语音的端点检测实质上是通过对语音信号每一帧的特征进行分析，对于每一帧的分析结果按照一定的判断标准得到一个判断结果，从而知道它属于有效语音还是不需要处理的无效语音。
[0028]本发明提供的如图1所诉的一种训练语音的方法特征提取的作用是利用了语音信号的短时平稳性，假设在很小的一段时间内语音信号是平稳的，也就是在这一小段时间内能够用来描述语音信号的特征是恒定的，所以特征提取便是利用这一特点对每一小段的语音信号进行特征提取，并最终将语音信号转化为一组特征序列，之后对语音信号的处理便转化到对提取出的特征序列的处理上了。
[0029]可知特征提取技术不仅使我们能够针对能够描述语音特征的数值进行研宄，而且它也能将所要处理的原始语音信号的数据进行了压缩，减少了存储空间和计算量。
[0030]本发明提供的如图1所诉的一种训练语音的方法模型对比的作用是语音信号通过用来训练的语音信号来对模型参数不断的进行重估，最终使得模型能够更加准确的用来描述语音信号。
[0031]本发明提供的如图1所诉的一种训练语音的方法评分机制的作用是语音信号通过用来训练的语音信号来对模型参数不断的进行重估得到的值，与标准模型参数的值进行百分比评分比较。
[0032]从而让人明白自己发音的标准程度。
[0033]激发使用人的兴趣和爱好，从而达到快速、准确、智能、高效智能训练语音的方法。
【主权项】
1.一种训练语音的方法，其特征在于，所述的训练语音采用电脑或手机把人发出的来的语音波形状态用数字的形式记录下来；通过软件算法处理消除环境噪音，提取发出的各种声波状态特征模型；对照标准的发音状态特征模型进行比较，以取得比较的结果值记录下来；进行评分机制，让人对照评分机制结果的差距，来训练自己发音的缺陷靠近标准发音的差距，从而能快速够训练出达到标准的发音。
2.如权利要求1所述的训练语音的方法，其特征在于所述的训练语音采用电脑或手机把人发出的来的语音波形状态用数字的形式记录下来。
3.如权利要求1所述的训练语音的方法，其特征在于所述的通过软件算法处理消除环境噪音，提取发出的各种声波状态特征模型。
4.所述的软件算法处理采用对音源进行采样、预滤波、预加重、加窗、端点检查、特征提取、模型对比和评分机制的处理。
5.如权利要求1所述的训练语音的方法，其特征在于所述的对照标准的发音状态特征模型进行比较，以取得比较的结果值记录下来。
6.所述的标准的发音状态特征模型和采样处理后得到的发声模型进行逼近比值。
7.如权利要求1所述的训练语音的方法，其特征在于所述的进行评分机制采用逼近的比值进行百份化，以到达100%为最好值，也就是能达到靠近发音的标准最近。
【专利摘要】一种训练语音的方法，其特征在于，所述的训练语音采用电脑或手机把人发出的来的声音波形状态用数字的形式记录下来；通过软件算法处理消除环境噪音，提取发出的各种声波状态特征模型；对照标准的发音状态特征模型进行比较，以取得比较的结果值记录下来；进行评分机制，让人对照评分机制结果的差距，来训练自己发音的缺陷靠近标准发音的差距，激发使用人的兴趣和爱好，从而达到快速、准确、智能、高效智能训练语音的方法。
【IPC分类】G09B19-04
【公开号】CN104809938
【申请号】CN201510226007
【发明人】杨平, 杨胜国
【申请人】上海十牛科技有限公司
【公开日】2015年7月29日
【申请日】2015年5月7日