本练习使用四个程序来训练贝叶斯分类器(使用嵌入低级噪声和杂项声学效果(例如唇拍、砰砰声等)背景中的11个语音文件的指定训练集),并将来自独立测试话语的信号帧分类为属于以下三个类别之一: 1. Class 1 –沉默/背景 2. Class 2 –清音 3. Class 3 –浊音。使用TADSP第10.4节中讨论的贝叶斯统计框架。每帧信号相关的特征向量由五个短时语音分析参数组成,即: 1. 短时对数能量, 2. 每10毫秒间隔短时间过零, 3. 单位采样延迟的归一化自相关, 4. 第一个预测系数为p = 12极LPC分析, 5. p = 12 LPC分析的归一化对数预测误差。
VUS-Voiced/Unvoiced/Silence_Training_Bayesian_Classifier_MATLAB
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