CN102103857A - 演唱打分*** - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种演唱打分***，包括演唱声音采集模块、演唱声音标准模型模块、演唱声音参考模型模块、通用语音识别打分模块、咬字得分模块、得分规整模块、显示器；演唱声音标准模型模块包括演唱声音标准模型，演唱声音参考模型模块包括演唱声音参考模型，利用通用语音识别打分模块，将演唱声音采集模块采集传来的演唱声音信号，分别与所述演唱声音标准模型、演唱声音参考模型进行匹配，输出对应的演唱声音标准声学得分信号及演唱声音参考声学得分信号到咬字得分模块，咬字得分模块根据所述演唱声音标准、参考声学得分结果，得到该演唱的咬字得分，从而能对演唱者歌词咬字的准确度进行高精确度的咬字打分评测。

Description

演唱打分***
技术领域
本发明涉及人工智能技术，特别涉及一种演唱打分***。
背景技术
演唱打分是一种实时对用户的个人演唱进行即时反馈的技术，可以对演唱者的演唱准确度进行评估，在互动娱乐平台上利用演唱打分***提供演唱打分功能，可以给用户带来很好的体验，具有很高的娱乐性，用户可以进行飚歌、多人PK等娱乐。
由于声音具有相当的不稳定性，难以直接用单一声学模型进行精确评估，常规的演唱打分***，声学模型中通常仅包括音准、音色等因素，而不包括咬字因素，仅根据音准、音色进行打分。常规的演唱打分***，当演唱者的音准、音色并无太大区别，即便演唱者的演唱内容和实际歌词内容不一致，具体打分仍然会无太大差别，具体打分无法体现演唱者对歌词咬字的准确度。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种演唱打分***，能够对演唱者歌词咬字的准确度进行打分。
为解决上述技术问题，本发明的演唱打分***，包括演唱声音采集模块、演唱声音标准模型模块、演唱声音参考模型模块、通用语音识别打分模块、咬字得分模块、得分规整模块、显示器；
所述演唱声音采集模块采集输出演唱声音信号到所述语音识别打分模块；
所述演唱声音标准模型模块，包括演唱声音标准模型；所述演唱声音参考模型模块包括演唱声音参考模型；
所述通用语音识别打分模块，将演唱声音采集模块采集传来的演唱声音信号，分别与所述演唱声音标准模型、演唱声音参考模型进行匹配，输出对应的演唱声音标准声学得分信号及演唱声音参考声学得分信号到所述咬字得分模块；
所述咬字得分模块，根据所述演唱声音标准声学得分信号及演唱声音参考声学得分信号，得到演唱咬字得分，输出咬字得分信号到所述得分规整模块；
所述得分规整模块，根据分数转换模型，将所述咬字得分信号中的演唱咬字得分转换为相应的演唱咬字分值输出到显示器。
所述演唱声音标准声学得分信号中包括有演唱者演唱的歌词中各个字的标准声学得分；
所述演唱声音参考声学得分信号中包括有该首歌词中各个字的参考声学得分；
所述咬字得分模块，将所述演唱声音标准声学得分信号中的演唱者演唱的歌词中各个字的标准声学得分，分别同所述演唱声音参考声学得分信号中的该首歌词中各个字的参考声学得分相减，得到该首歌词中各个字的声学得分差，并将该首歌词中各个字的声学得分差取算术平均后得到该演唱咬字得分，输出咬字得分信号到所述得分规整模块。
本发明的演唱打分***，设置有演唱声音标准模型模块，演唱声音参考模型模块，演唱声音标准模型模块包括演唱声音标准模型，演唱声音参考模型模块包括演唱声音参考模型，利用通用语音识别打分模块，将演唱声音采集模块采集传来的演唱声音信号，分别与所述演唱声音标准模型、演唱声音参考模型进行匹配，输出对应的演唱声音标准声学得分信号及演唱声音参考声学得分信号到咬字得分模块，咬字得分模块根据所述演唱声音标准、参考声学得分结果，得到该演唱的咬字得分，从而能对演唱者歌词咬字的准确度进行高精确度的咬字打分评测，可以克服用单一声学模型进行打分带来的精度不足的问题。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。
图1是本发明的演唱打分***一实施方式示意图。
具体实施方式
本发明的演唱打分***一实施方式如图1所示，包括演唱声音采集模块、演唱声音标准模型模块、演唱声音参考模型模块、通用语音识别打分模块、咬字得分模块、得分规整模块、显示器；
所述演唱声音采集模块采集输出演唱声音信号到所述语音识别打分模块；
所述演唱声音标准模型模块，包括演唱声音标准模型，通过采集多个发音咬字准确的歌唱声音数据，对这批数据进行训练，得到咬字准确的语音识别模型，该咬字准确的语音识别模型作为演唱声音标准模型；所述演唱声音参考模型模块包括演唱声音参考模型，通过采集多个带有咬字不准或者与歌词不匹配的歌唱声音数据，对这批数据进行训练，得到咬字不准确的语音识别模型，该咬字不准确的语音识别模型作为演唱声音参考模型；演唱声音标准及参考模型的充分训练要求对性别、目标客户年龄段、各种口音的完整覆盖；
所述通用语音识别打分模块，将演唱声音采集模块采集传来的演唱声音信号，分别与所述演唱声音标准模型、演唱声音参考模型进行匹配，输出对应的演唱声音标准声学得分信号及演唱声音参考声学得分信号到所述咬字得分模块；所述演唱声音标准声学得分信号中包括有演唱者演唱的歌词中各个字的标准声学得分，所述演唱声音参考声学得分信号中包括有该首歌词中各个字的参考声学得分；
所述咬字得分模块，将所述演唱声音标准声学得分信号中的演唱者演唱的歌词中各个字的标准声学得分，分别同所述演唱声音参考声学得分信号中的该首歌词中各个字的参考声学得分相减，得到该首歌词中各个字的声学得分差，并将该首歌词中各个字的声学得分差取算术平均后得到该演唱咬字得分，输出咬字得分信号到所述得分规整模块。
所述得分规整模块，根据分数转换模型，将所述咬字得分信号中的演唱咬字得分转换为相应的演唱咬字分值输出到显示器；所述分数转换模型，是通过收集多个演唱咬字得分打分数据并和实际人工打分结果进行对照后确定，所述咬字得分信号中的演唱咬字得分结果经过转换后，就得到了实际在显示器上显示的演唱咬字打分值。
一实施例如下。
演唱者A要唱“东方红”时，基本没出错，通用语音识别打分模块根据歌词演唱声音标准模型得到的该首歌词中各个字的演唱声音标准声学得分，分别为：(5834，5736，8249)，根据歌词演唱声音参考模型得到的该首歌词中各个字的演唱声音参考声学得分，分别为：(2874，2873，5473)，所述咬字得分模块，将标准声学得分(5834，5736，8249)同参考声学得分(2874，2873，5473)中的各个字的得分分别对应相减，得到演唱的该首歌词中各个字的声学得分差：(2960，2863，2776)，并将演唱的该首歌词中各个字的声学得分差取算术平均后得到该首歌词的演唱咬字得分2866，所述得分规整模块，根据分数转换模型，将2866映射转换为咬字分值90显示在显示器上；而演唱者B将“红”唱错了，通用语音识别打分模块根据歌词演唱声音标准模型得到的该首歌词中各个字的演唱声音标准声学得分，分别为：(4824，5230，5235)，根据歌词演唱声音参考模型得到的该首歌词中各个字的演唱声音参考声学得分，分别为：(1827，2341，7129)，所述咬字得分模块，将标准声学得分(4824，5230，5235)同参考声学得分(1827，2341，7129)中的各个字的得分分别对应相减，得到演唱的该首歌词中各个字的声学得分差：(2997，2889，-1894)，并将演唱的该首歌词中各个字的声学得分差取算术平均后得到该首歌词的演唱咬字得分1331，所述得分规整模块，根据分数转换模型，将1331映射转换为咬字分值66显示在显示器上。
本发明的演唱打分***，设置有演唱声音标准模型模块，演唱声音参考模型模块，演唱声音标准模型模块包括演唱声音标准模型，演唱声音参考模型模块包括演唱声音参考模型，利用通用语音识别打分模块，将演唱声音采集模块采集传来的演唱声音信号，分别与所述演唱声音标准模型、演唱声音参考模型进行匹配，输出对应的演唱声音标准声学得分信号及演唱声音参考声学得分信号到咬字得分模块，咬字得分模块根据所述演唱声音标准、参考声学得分结果，得到该演唱的咬字得分，从而能对演唱者歌词咬字的准确度进行高精确度的咬字打分评测，可以克服用单一声学模型进行打分带来的精度不足的问题。

Claims (5)

1.一种演唱打分***，其特征在于，包括演唱声音采集模块、演唱声音标准模型模块、演唱声音参考模型模块、通用语音识别打分模块、咬字得分模块、得分规整模块、显示器；
所述演唱声音采集模块采集输出演唱声音信号到所述语音识别打分模块；
所述演唱声音标准模型模块，包括演唱声音标准模型；所述演唱声音参考模型模块包括演唱声音参考模型；
所述通用语音识别打分模块，将演唱声音采集模块采集传来的演唱声音信号，分别与所述演唱声音标准模型、演唱声音参考模型进行匹配，输出对应的演唱声音标准声学得分信号及演唱声音参考声学得分信号到所述咬字得分模块；
所述咬字得分模块，根据所述演唱声音标准声学得分信号及演唱声音参考声学得分信号，得到演唱咬字得分，输出咬字得分信号到所述得分规整模块；
所述得分规整模块，根据分数转换模型，将所述咬字得分信号中的演唱咬字得分转换为相应的演唱咬字分值输出到显示器。
2.根据权利要求1所述的演唱打分***，其特征在于，所述演唱声音标准声学得分信号中包括有演唱者演唱的歌词中各个字的标准声学得分；
所述演唱声音参考声学得分信号中包括有该首歌词中各个字的参考声学得分；
所述咬字得分模块，将所述演唱声音标准声学得分信号中的演唱者演唱的歌词中各个字的标准声学得分，分别同所述演唱声音参考声学得分信号中的该首歌词中各个字的参考声学得分相减，得到该首歌词中各个字的声学得分差，并将该首歌词中各个字的声学得分差取算术平均后得到该演唱咬字得分，输出咬字得分信号到所述得分规整模块。
3.根据权利要求1所述的演唱打分***，其特征在于，所述分数转换模型，是通过收集多个演唱咬字得分打分数据并和实际人工打分结果进行对照后确定。
4.根据权利要求1所述的演唱打分***，其特征在于，通过采集多个发音咬字准确的歌唱声音数据，对这批数据进行训练，得到咬字准确的语音识别模型，该咬字准确的语音识别模型作为演唱声音标准模型。
5.根据权利要求1所述的演唱打分***，其特征在于，通过采集多个带有咬字不准或者与歌词不匹配的歌唱声音数据，对这批数据进行训练，得到咬字不准确的语音识别模型，该咬字不准确的语音识别模型作为演唱声音参考模型。
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