摘要
本发明提供了一种嗓音训练方案生成方法及系统。应用于嗓音训练技术领域,所述方法包括:采集嗓音数据嗓音信号及与嗓音产生相关的生理学特征数据并进行预处理;从预处理后的数据中提取时域和频域特征:所述时域特征包括基本频率、峰值振幅、信号能量等;所述频域特征包括谐波噪声比、快速傅里叶变换中位数、语音信号在各频段的能量分布、频谱质心及其宽度等;通过向后/向前顺序特征选择从初始提取的时域特征和频域特征中筛选高区分度特征以构建优化特征集,然后将其输入改进的S4神经网络模型进行训练;基于训练好的模型分析嗓音类型,动态生成个性化嗓音训练方案并进行动态调整。本发明提高了嗓音训练方案的准确性、适应性和鲁棒性。
技术关键词
频域特征
生成方法
神经网络模型
特征选择
时域特征
加权损失函数
嗓音训练技术
谐波噪声
数据
动态
多传感器采集
线性预测编码
非参数方法
短时傅里叶变换
特征数
语音
鲁棒方法
状态空间模型
注意力
混沌特征