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一种基于声纹识别的点歌系统及其应用方法

阅读：613发布：2024-02-13

专利汇可以提供一种基于声纹识别的点歌系统及其应用方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明公开了一种基于声纹识别的点歌系统，包括：歌曲数据库、录音模块、语音信号处理模块、声纹特征提取模块以及声纹特征比对模块。本发明还公开了上述点歌系统的应用方法，包括：录制用户的语音；对录到的语音信号进行预处理；提取语音信号中包含的用户的声纹特征，建立用户声纹模型；将用户的声纹模型与数据库中歌曲的声纹模型进行相似性匹配，返回匹配的歌曲列表。本发明的点歌系统及其应用方法，可以提高用户唱歌的体验。用户进行点歌时，点歌系统会根据用户的声纹特征，自动检索出适合该用户演唱的歌曲，提供给用户选择，从而保证了用户演唱的效果。，下面是一种基于声纹识别的点歌系统及其应用方法专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种基于声纹识别的点歌系统，其特征在于，包括：
歌曲数据库，存储有歌曲及其对应的歌曲声纹模型，该歌曲声纹模型通过提取歌曲的声纹特征而建立；
录音模块，用于录制用户的语音；
语音信号处理模块，与录音模块相连接，用于对录音模块录制到的语音信号进行预处理；
声纹特征提取模块，与语音信号处理模块相连接，用于分析语音信号，并从语音信号中提取出声纹特征，建立声纹模型；
声纹特征比对模块，与声纹特征提取模块相连接，用于将声纹特征提取模块建立的用户声纹模型与歌曲数据库中歌曲声纹模型进行相似性匹配，返回声纹模型能够与用户声纹模型相匹配的歌曲的列表。
2.如权利要求1所述的点歌系统，其特征在于：所述录音模块为至少一个麦克风。
3.一种权利要求1所述的点歌系统的应用方法，其特征在于，包括下列步骤：
(1)提示用户发出一段语音；
(2)将用户的语音录制下来；
(3)对录到的语音信号进行预处理；
(4)分析步骤(3)中得到的语音信号，提取出该语音信号中包含的用户的声纹特征，并建立用户声纹模型；
(5)将步骤(4)中得到的用户的声纹模型与歌曲数据库中歌曲的声纹模型进行相似性匹配，计算两者的相似度，并根据相似度数值的分布范围，选取适当的数值作为门限值，以控制检索出的声纹模型能与用户的声纹模型相匹配的歌曲的数量；
(6)将步骤(5)检索出的歌曲的列表提供给用户点唱。
4.如权利要求3所述的点歌系统的应用方法，其特征在于：所述步骤(3)中，对语音信号的预处理包括滤波，去除语音信号中的噪声。
5.如权利要求3所述的点歌方法，其特征在于：所述步骤(5)中，采用矢量化模型、随机模型或者神经网络模型进行相似性匹配计算。
6.如权利要求5所述的点歌方法，其特征在于：所述随机模型为隐马尔可夫模型。

说明书全文

一种基于声纹识别的点歌系统及其应用方法

技术领域

[0001] 本发明涉及一种点歌系统，尤其是一种基于声纹识别技术的点歌系统。本发明还涉及一种该点歌系统的应用方法。

背景技术

[0002] 随着人们对生活品质的追求，人们的业余生活变得越来越丰富，唱歌是广受欢迎的一种娱乐方式，人们常常会在家里或歌厅里点唱自己喜欢的或者目前流行的歌曲，但是，由于每个人在声带构造、发声方式等方面的不同，有些歌曲并不适合点歌者演唱，而目前的点歌系统只能提供普通的歌曲列表，不能根据用户的声音特征选择适合该用户演唱的歌曲，如果用户点唱的歌曲不适合自己，演唱的效果就会比较差，不仅达不到娱乐的目的，还可能使自己和听众感到失望。

发明内容

[0003] 本发明要解决的技术问题是提供一种基于声纹识别的点歌系统，它可以提高用户唱歌的体验。

[0004] 为解决上述技术问题，本发明的基于声纹识别的点歌系统，包括：

[0005] 歌曲数据库，存储有歌曲及其对应的歌曲声纹模型，该歌曲声纹模型通过提取歌曲的声纹特征而建立；

[0006] 录音模块，用于录制用户的语音；

[0007] 语音信号处理模块，与录音模块相连接，用于对录音模块录制到的语音信号进行预处理；

[0008] 声纹特征提取模块，与语音信号处理模块相连接，用于分析语音信号，并从语音信号中提取出声纹特征，建立声纹模型；

[0009] 声纹特征比对模块，与声纹特征提取模块相连接，用于将声纹特征提取模块建立的用户声纹模型与歌曲数据库中歌曲声纹模型进行相似性匹配，返回声纹模型能够与用户声纹模型相匹配的歌曲的列表。

[0010] 本发明要解决的另一技术问题是提供一种上述点歌系统的应用方法。

[0011] 为解决上述技术问题，本发明点歌系统的应用方法，包括下列步骤：

[0012] (1)提示用户发出一段语音；

[0013] (2)将用户的语音录制下来；

[0014] (3)对录到的语音信号进行预处理；

[0015] (4)分析步骤(3)中得到的语音信号，提取出该语音信号中包含的用户的声纹特征，并建立用户声纹模型；

[0016] (5)将步骤(4)中得到的用户的声纹模型与歌曲数据库中歌曲的声纹模型进行相似性匹配，计算两者的相似度，并根据相似度数值的分布范围，选取适当的数值作为门限值，以控制检索出的声纹模型能与用户声纹模型相匹配的歌曲的数量；

[0017] (6)将步骤(5)检索出的歌曲的列表提供给用户点唱。

[0018] 本发明的点歌系统及其应用方法，能够根据用户的声纹特征，检索出适合该用户演唱的歌曲，提供给用户点唱，从而可以提高用户的演唱效果，使用户获得良好的唱歌体验。附图说明

[0019] 下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细的说明：

[0020] 图1是本发明的点歌系统的模块示意图；

[0021] 图2是本发明的点歌系统的应用方法流程图。

具体实施方式

[0022] 为对本发明的技术内容、特点与功效有更具体的了解，现结合图示的实施方式，详述如下：

[0023] 声纹，是用电声学仪器显示的携带言语信息的声波频谱。由于人的语言产生是人体语言中枢与发音器官之间一个复杂的生理物理过程，身体在讲话时使用的器官——舌、牙齿、喉头、肺、鼻腔，在尺寸和形态方面每个人的差异很大，因此，任何两个人的声纹图谱都不会完全相同，从而利用声纹图谱的特征可以自动识别该声纹所对应的说话人。

[0024] 目前，声纹识别技术已是一项非常成熟的技术，被广泛应用于刑事侦查等领域。而随着声纹识别技术的发展，声纹识别的准确性也越来越高，本发明就是借助于声纹识别技术，使点歌系统更加智能化，能够检索出适合用户演唱的歌曲，供用户点唱。

[0025] 本发明的基于声纹识别的点歌系统，首先要收集歌曲，分析每首歌曲的音频信号，利用声纹识别技术从音频信号中提取出该歌曲的声纹特征(实际是该歌曲演唱者的声纹特征)，建立歌曲的声纹模型，然后与歌曲一一对应存储在一个歌曲数据库中。此外，如图1所示，本发明的点歌系统还包括有下列模块：

[0026] 录音模块1，用于录制用户的语音，该录音模块1可以是至少一个麦克风；

[0027] 语音信号处理模块2，与录音模块1相连接，用于对录音模块1录制到的语音信号进行预处理，例如进行量化、预加重、加窗、滤波等处理；

[0028] 声纹特征提取模块3，与语音信号处理模块2相连接，用于分析语音信号，并从语音信号中提取出声纹特征，建立声纹模型；

[0029] 声纹特征比对模块4，与声纹特征提取模块3相连接，用于将声纹特征提取模块3建立的用户声纹模型与歌曲数据库中的歌曲声纹模型进行相似性匹配，并返回声纹模型能够与用户声纹模型相匹配的歌曲的列表。

[0030] 当用户进入上述点歌系统，准备进行点歌时，该点歌系统按照下列步骤实现其针对用户选择歌曲的功能：

[0031] (1)提示用户发出一段语音，该语音可以是一段话或者一段歌曲；

[0032] (2)当用户发出语音时，录音模块1将用户的语音录制下来；

[0033] (3)语音信号处理模块2对步骤(2)中录到的语音信号进行预处理，例如，进行滤波，去除该声音信号中的噪声，或进行量化、预加重、加窗等处理；

[0034] (4)声纹特征提取模块3对经过步骤(3)处理的语音信号进行分析，利用声纹识别技术提取出该语音信号中所包含的用户的声纹特征，并建立用户声纹模型；

[0035] (5)声纹特征比对模块4将步骤(4)中得到的用户声纹模型与歌曲数据库中的歌曲声纹模型进行相似性匹配，即计算两者的相似度，然后根据相似度数值的分布范围，选取适当的相似度数值作为门限值(调节门限值可以控制检索出的歌曲数量)，检索出歌曲数据库中与用户声纹模型相匹配的歌曲声纹模型，并返回这些歌曲声纹模型所对应的歌曲的列表；

[0036] (6)将搜索到的歌曲列表提供给用户点唱。

[0037] 上述步骤(5)中的相似性匹配，可以采用矢量化模型、随机模型或者神经网络模型。隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model，HMM)是一种基于转移概率和传输概率的随机模型，它把声音看成由可观察到的符号序列(即发声系统状态序列的输出)组成的随机过程，由于不需要时间规整，能够节约判断识别的计算时间和存储量，因此已被广泛用于语音识别领域。本发明的较佳实施例也选择了隐马尔可夫模型来进行相似性匹配的计算，并通过调整最大概率(即门限值)控制检索出的声纹模型与用户的声纹模型相似的歌曲的数目，即当检索出的歌曲数目过多时，调高最大概率值，提高相似性要求，使检索出的歌曲更适合用户演唱；反之，当检索出的歌曲数目很少时，调低最大概率值，以降低相似性要求，检索出更多的歌曲供用户选择。

[0038] 使用本发明的点歌系统后，用户就可以选择适合自己声音条件的歌曲进行演唱，不会再盲目点唱流行或者自己喜欢但并不适合自己演唱的歌曲了，如此，不仅能够提高用户演唱的效果，达到娱乐的目的，而且还能使演唱者得到听众的认同，使用户获得良好的唱歌体验。

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