【摘 要】
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字幕唱词信息帮助观众对音视频内容进行理解,在音视频文件中有着非常重要的作用。本文针对唱词定位系统的要求和特点,采用基于隐马尔可夫模型(HMM)的训练算法,实现了可以在复
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字幕唱词信息帮助观众对音视频内容进行理解,在音视频文件中有着非常重要的作用。本文针对唱词定位系统的要求和特点,采用基于隐马尔可夫模型(HMM)的训练算法,实现了可以在复杂背景噪声的情况下,从连续的音频信号中提取语音端点,并结合唱词进行精确定位最后生成字幕的自动系统。本文简要介绍了HMM在语音处理中的应用,并针对大词汇量,非特定人的汉语连续语音模型训练的特点,研究了系统中声学模型的构造和音频参数的选择,采用39维的MFCC参数和对音素建模进行汉语语音HMM模型的训练。在此基础上,利用唱词文件提供的字幕文本信息,将音素HMM模型前后级联成语句HMM模型,并采用令牌传递算法对音频句子进行分割,实现唱词与音频的对齐功能。最后实现了自动生成字幕的唱词精确定位系统,进一步验证了本文提出技术的可行性。
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