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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于时频精细化分析的人声风格识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116798444B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310583579.8，技术领域涉及：G10L25/18；该发明授权基于时频精细化分析的人声风格识别方法是由韦岗;何铮;曹燕;王一歌设计研发完成，并于2023-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时频精细化分析的人声风格识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时频精细化分析的人声风格识别方法，过程如下：基频估计和谐波标记步骤，首先对人声信号取短时元音部分进行基频估计，基频估计采用时域自相关和窄带谱能量相结合的频率估计算法，然后根据估计出来的基频对频谱进行自适应谐波标记，做到准确标出频谱的所有谐波；时频精细化分析步骤，分别从时域和频域对人声信号进行精细化分析和特征提取，重点关注周期变化和谐波结构；支持向量机识别模型训练和识别步骤，用提取的特征和相应的人声风格标签进行支持向量机模型的训练，模型训练完毕后则可用于人声风格的识别，把人声信号提取出的特征向量作为输入即可得到风格。

本发明授权基于时频精细化分析的人声风格识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时频精细化分析的人声风格识别方法，其特征在于，所述人声风格识别方法包括： 步骤S1、采集人声信号Svoice并做好标签，构建人声风格数据集，并对Svoice进行预处理，得到预处理后的人声信号Spvoice； 步骤S2、对预处理后的人声信号Spvoice取短时元音部分进行基频估计，得到基频f，再对人声信号Spvoice进行快速傅里叶变换得到频谱图，通过基频f对频谱图进行自适应谐波标记； 步骤S3、对人声信号Spvoice在时域上进行精细化分析，提取时域精细化特征，其中，所述时域精细化特征包括单周期基频序列标准差fstd、单周期基频序列中位数fmed、单周期基频序列均值fmean、单周期基频序列中位数与均值距离fdist； 步骤S4、对谐波标记后的频谱图进行频域精细化分析，提取频域精细化特征，其中，所述频域精细化特征包括一次谐波与二次谐波幅度比Rfir_sec、奇数次谐波与偶数次谐波幅度比Rodd_even、质数次谐波与非质数次谐波幅度比Rprim_none、谐波与频谱幅度比Rharm_spect、低次谐波与高次谐波幅度比Rlow_high、谐波变化率Rdec、谐波峰谷比Rpeak_valley，然后把时域精细化特征和频域精细化特征组合成时频精细化特征向量Vfine； 步骤S5、结合传统特征和时频精细化特征向量Vfine组成特征向量V训练支持向量机模型，其中，所述传统特征包括频谱质心Cspect和梅尔倒谱系数CMFCC； 步骤S6、使用经过训练的支持向量机模型对待测人声信号的风格进行识别。

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