音頻段提取方法及提取裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及音頻段提取方法及提取裝置，其中提取方法包括：獲取被檢測歌曲的音頻信號；按預(yù)設(shè)的時間間隔對音頻信號進(jìn)行分幀處理，以將音頻信號劃分為若干音頻信號段；從每個音頻信號段中提取基音和起始點特征，分別形成基音和起始點的特征序列；以及根據(jù)特征序列對每個音頻信號段進(jìn)行檢測，以得到所需提取音頻段的起始點和結(jié)束點的位置信息。本發(fā)明能夠準(zhǔn)確、快速地提取到所需音頻段位置信息，能夠滿足實時檢測的應(yīng)用需求。
【專利說明】音頻段提取方法及提取裝置
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及音樂處理【技術(shù)領(lǐng)域】，尤其涉及音頻段提取方法及提取裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]一般流行歌曲的結(jié)構(gòu)是以主歌(Verse) (A)、副歌(Chorus) (B)、過渡句(插句)(C)、流行句(記憶點)(D)、橋段(Instrumental and Ending)(序唱,過門，間奏)(E)等組成。歌曲的音頻段提取是音樂處理領(lǐng)域中的一種重要的音樂處理方法。目前對副歌中的音頻段提取尤為常見。副歌具有對比性強(qiáng)烈、歌詞句式重復(fù)、發(fā)展與概括性三大特點。通常，人們對歌曲記憶深刻的高潮部分，一般會出現(xiàn)在歌曲的副歌段內(nèi)。自動提取歌曲副歌高潮段，有助于用戶快速定位歌詞核心(記憶點)部分，制作手機(jī)鈴聲以及快速聆聽歌曲精華部分，從而可提升用戶對音樂服務(wù)的滿意度。
[0003]現(xiàn)有的副歌高潮段的提取方法大都通過人工標(biāo)注歌曲副歌高潮段，即當(dāng)用戶請求獲取音樂庫內(nèi)的某首歌曲的副歌高潮段信息時，則將此請求提交給后臺服務(wù)器，服務(wù)器將人工事先離線計算好的副歌高潮段信息返回給客戶端。由于音樂庫內(nèi)歌曲數(shù)量超過百萬，人工標(biāo)注歌曲副歌高潮段費時費力，且不能根據(jù)用戶需求隨時變更。另外，現(xiàn)有技術(shù)主要考慮提取副歌段，而對副歌中的高潮段(記憶點)缺乏關(guān)注，實際制作用戶彩鈴和快進(jìn)“瀏覽”需要較短的歌曲片段(比如30-40秒)(即副歌中的高潮段)。因為副歌段有可能持續(xù)I分鐘以上，這對手機(jī)彩鈴(一般要求彩鈴時間〈=45秒)等短時間歌曲片段的用戶需求來說，顯得有些不盡合理。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]因此，本發(fā)明提供音頻段提取方法及提取裝置，以克服現(xiàn)有歌曲處理技術(shù)存在的問題。
[0005]具體地，本發(fā)明實施例提出的一種音頻段提取方法，包括步驟:獲取被檢測歌曲的音頻信號；按預(yù)設(shè)的時間間隔對音頻信號進(jìn)行分幀處理，以將音頻信號劃分為若干音頻信號段；從每個音頻信號段中提取基音和起始點特征，分別形成基音和起始點的特征序列；以及根據(jù)特征序列對每個音頻信號段進(jìn)行檢測，以得到所需提取音頻段的起始點和結(jié)束點的位置信息。
[0006]另外，本發(fā)明實施例提出的一種音頻段提取裝置，包括獲取模塊、劃分模塊、特征提取模塊以及檢測模塊。獲取模塊，用于獲取被檢測歌曲的音頻信號；劃分模塊，用于按預(yù)設(shè)的時間間隔對音頻信號進(jìn)行分幀處理，以將音頻信號劃分為若干音頻信號段；特征提取模塊，用于從每個音頻信號段中提取基音和起始點特征，分別形成基音和起始點的特征序列；檢測模塊，用于根據(jù)特征序列對每個音頻信號段進(jìn)行檢測，以得到所需提取音頻段的起始點和結(jié)束點的位置信息。
[0007]由上述實施例可知，本發(fā)明通過從音頻信號中提取基音和起始點特征，分別形成特征序列，并根據(jù)特征序列對音頻信號進(jìn)行所需提取音頻段的檢測，以得到所需提取音頻段的起始點和結(jié)束點的位置信息。從而能夠準(zhǔn)確、快速地提取到所需提取音頻段位置信息，能夠滿足實時檢測應(yīng)用的需求，而且可以靈活的控制輸出檢測結(jié)果的長短，還有助于提升用戶對音樂服務(wù)的滿意度，例如制作手機(jī)鈴聲、快速聆聽歌曲精華部分等。
[0008]上述說明僅是本發(fā)明技術(shù)方案的概述，為了能夠更清楚了解本發(fā)明的技術(shù)手段，而可依照說明書的內(nèi)容予以實施，并且為了讓本發(fā)明的上述和其他目的、特征和優(yōu)點能夠更明顯易懂，以下特舉較佳實施例，并配合附圖，詳細(xì)說明如下。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0009]圖1是本發(fā)明實施例提出的音頻段提取方法的步驟流程圖；
[0010]圖2是本發(fā)明實施例提出的音頻信號的頻譜圖及音頻信號的頻譜圖劃分的示意圖；
[0011]圖3是本發(fā)明實施例提出的音頻信號的波形圖及基音走勢的示意圖；
[0012]圖4是本發(fā)明實施例提出的音頻信號的譜能量特征分布圖；
[0013]圖5是本發(fā)明實施例提出的音頻段提取裝置的主要架構(gòu)框圖。
【具體實施方式】
[0014]為更進(jìn)一步闡述本發(fā)明為達(dá)成預(yù)定發(fā)明目的所采取的技術(shù)手段及功效，以下結(jié)合附圖及較佳實施例，對依據(jù)本發(fā)明提出的音頻段提取方法及提取裝置其【具體實施方式】、結(jié)構(gòu)、特征及功效，詳細(xì)說明如后。
[0015]有關(guān)本發(fā)明的前述及其他技術(shù)內(nèi)容、特點及功效，在以下配合參考圖式的較佳實施例詳細(xì)說明中將可清楚的呈現(xiàn)。通過【具體實施方式】的說明，當(dāng)可對本發(fā)明為達(dá)成預(yù)定目的所采取的技術(shù)手段及功效得以更加深入且具體的了解，然而所附圖式僅是提供參考與說明之用，并非用來對本發(fā)明加以限制。
[0016]圖1是本發(fā)明實施例提供的音頻段提取方法的步驟流程圖。請參閱圖1，本發(fā)明實施例的音頻段提取方法可包括以下步驟S101-S107:
[0017]步驟SlOl:獲取被檢測歌曲的音頻信號。
[0018]本步驟中，可以獲取音頻信號的頻譜圖如圖2所示，也可以是音頻信號的波形(位移圖)如圖3所示的位移波形301。此音頻信號可以是解碼為wav格式的音頻信號。主要是因為歌曲的音頻信號通常為壓縮的信號，因此需要解碼(即解壓縮)為wav格式的音頻信號，才能再進(jìn)行一般的信號處理。
[0019]步驟S103:按預(yù)設(shè)的時間間隔對歌曲的音頻信號進(jìn)行分幀處理，以將音頻信號劃分為若干音頻信號段。
[0020]本步驟中，可以以ts秒/N(N為正整數(shù))的時間間隔將音頻信號分為N段，其中，ts可以為被檢測歌曲的時間長度，將音頻信號劃分為若干段的頻譜圖如圖2所示。此處的時間間隔可以為20ms或其它時間間隔。
[0021]步驟S103后具體還可包括步驟:
[0022]對每個音頻信號段進(jìn)行FFT (傅立葉變換)變換以得到每個音頻信號段的頻譜圖，音頻信號的頻譜圖如圖2所示。
[0023]本步驟中，F(xiàn)FT變換可以采用離散傅立葉變換。[0024]步驟S105:從每個音頻信號段中提取基音和起始點特征，分別形成基音和起始點的特征序列。
[0025]步驟S105中具體還可包括步驟:
[0026]從每個音頻信號段中提取能量值特征，形成能量值的特征序列。
[0027]其中，以副歌高潮段的提取為例進(jìn)行說明，副歌在節(jié)奏上、情感上與主歌形成鮮明對比，曲調(diào)有較大的對比變化。音樂的基音是每個樂音中頻率最低的純音，其強(qiáng)度最大，副歌高潮部分的基音會比較高，以表達(dá)更為強(qiáng)烈的感情?；纛l率是基音周期的倒數(shù)，而基音周期(Pitch)是指發(fā)濁音時聲帶振動所引起的周期運動的時間間隔。由于基音周期只具有準(zhǔn)周期性，所有只能采用短時平均方法估計該周期，這個過程也稱為基音檢測(PitchDe-tection) 0目前成熟的基音檢測的方法主要有短時自相關(guān)函數(shù)法、平均幅度差函數(shù)法、倒譜解卷積法等。采用目前現(xiàn)有的上述基音檢測方法可以獲得音頻信號的基音頻率值，由此根據(jù)音頻信號中每個樂音的基音頻率及音頻信號得到圖3所示的基音走勢曲線
302。圖3的基音走勢曲線302上的點即為每個樂音的基音的音頻信號序列。由基音頻率值形成基音的特征序列。
[0028]此外，起始點的特征序列的獲取方法如下:可以采用現(xiàn)有的如下的函數(shù):能量、差分相位、高頻分量(HFC, High-frequency content)、改進(jìn)的庫爾貝克和萊伯勒散度(Modified Kullback-Leibler divergence)>MFCC (美爾倒譜系數(shù))、LSP (線譜對)、WPD (力口權(quán)相位差分)等函數(shù)對圖2的頻譜圖上的譜能量進(jìn)行累加得到圖4所示的音頻信號的譜能量特征分布圖。而音頻信號是一種短時信號，也就是在小時間單位(比如20毫秒)內(nèi)音頻信號在頻域上變化不大，隨著時間的變化，音頻信號的變化會逐漸加大。例如若歌手演唱歌詞的改變或歌曲配樂的變化，音頻信號都會在時間軸上呈現(xiàn)不均勻的變化。由于音頻信號本身在時間軸上存在著這種不均衡性，副歌高潮段起始點的選擇最好是選取音頻信號能量最集中變化最劇烈的位置。由此可以根據(jù)能量閾值及預(yù)設(shè)時間范圍(某時間的能量大于其前后時間的能量即能量變化最劇烈、時間持續(xù)比較短)來獲取起始點的特征序列。選取如圖4中的波峰位置，即圖4中標(biāo)記的點即持續(xù)時間比較短的波峰位置作為起始點(onset)的特征序列。
[0029]能量的特征序列即對應(yīng)于圖4的譜能量特征分布曲線上的點(即能量值構(gòu)成能量值的特征序列)。
[0030]步驟S107:根據(jù)特征序列對每個音頻信號段進(jìn)行檢測，以得到所需提取音頻段的起始點和結(jié)束點的位置信息。
[0031]本步驟中，仍以副歌高潮段的提取為例進(jìn)行說明，可以根據(jù)特征序列采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對每個音頻信號段進(jìn)行檢測以獲得副歌高潮段，機(jī)器學(xué)習(xí)算法包括采用一些副歌高潮段的各種信息的檢測公式，例如概率公式，而檢測出副歌高潮段在每個音頻信號段的概率，而選擇概率高的音頻信號段作為副歌高潮段所在的音頻信號段。副歌高潮段的各種信息包括副歌高潮段能量比較高、基音的頻率比較高等信息。
[0032]此外，還可以依次將基音、能量和起始點的特征序列與閾值、預(yù)設(shè)時間及每個音頻信號段進(jìn)行比較而得到副歌高潮段的起始點和結(jié)束點的位置信息。具體地，將基音的特征序列與基音閾值進(jìn)行比較而得到第一候選高潮段，即若基音特征序列中的某一時間段基音的強(qiáng)度(基音頻率)大于基音閾值，則將此基音段作為第一候選高潮段，即此基音段所對應(yīng)的時間段作為高潮段的第一候選時間段。將能量值的特征序列與能量閾值進(jìn)行比較而得到第二候選高潮段，即若能量的特征序列中某一時間段能量大于能量閾值，則將此能量段作為第二候選高潮段，即此能量段所對應(yīng)的時間段作為高潮段的第二候選時間段。將起始點的特征序列與起始點閾值進(jìn)行比較而得到高潮段候選起始點，即若起始點特征序列中某一起始點大于起始點閾值，則將此起始點所對應(yīng)的時間作為高潮段的候選起始點。再將所確定的各候選高潮段的時間段(即高潮段的持續(xù)時間)與預(yù)設(shè)時間范圍及每個音頻信號段進(jìn)行比較，而確定高潮段的時間段(即開始時間及結(jié)束時間)及高潮段所在的音頻信號段，即若預(yù)設(shè)時間范圍為20-50秒(主要由所提取的高潮段的時間長度而定)，如果候選高潮段的時間段(即高潮段的持續(xù)時間)在預(yù)設(shè)時間范圍內(nèi)，則確定候選高潮段為所需提取的高潮段，此候選高潮段的開始時間及結(jié)束時間即為所需提取的高潮段的起始點和結(jié)束點，再將候選高潮段的時間段與每個音頻信號段進(jìn)行比較，若候選高潮段的時間段在某個音頻信號段內(nèi)，則判斷為該個音頻信號段為所需提取的高潮段所在的音頻信號段。
[0033]基于上述副歌高潮段檢測能保證較高的準(zhǔn)確率，且計算量相對較小，能滿足實時檢測應(yīng)用的需求。
[0034]在本發(fā)明的實施例中，本發(fā)明通過從音頻信號中提取基音和起始點或能量特征，分別形成基音和起始點或能量的特征序列，再根據(jù)特征序列對每個音頻信號段進(jìn)行檢測，以得到所需提取音頻段的起始點和結(jié)束點的位置信息。從而能夠準(zhǔn)確、快速地提取到所需提取音頻段位置信息，能夠滿足實時檢測的應(yīng)用需求，而且可以靈活的控制輸出檢測結(jié)果的長短，還能夠提升用戶對音樂服務(wù)的滿意度，例如制作手機(jī)鈴聲、快速聆聽歌曲精華部分
坐寸ο
[0035]圖5是本發(fā)明實施例提出的音頻段提取裝置的主要架構(gòu)框圖。請參閱圖5，音頻段提取裝置包括:獲取模塊501、劃分模塊503、特征提取模塊505以及檢測模塊507。
[0036]獲取模塊501，用于獲取被檢測歌曲的音頻信號。
[0037]劃分模塊503，用于按預(yù)設(shè)的時間間隔對音頻信號進(jìn)行分幀處理，以將音頻信號劃分為若干音頻信號段。
[0038]特征提取模塊505，用于從每個音頻信號段中提取基音和起始點特征，分別形成基音和起始點的特征序列。
[0039]此外，特征提取模塊505，還用于采用現(xiàn)有的自相關(guān)等成熟算法獲得每個音頻信號段的各基音頻率值，由基音頻率值形成基音的特征序列，從每個音頻信號段中提取能量值，形成能量值的特征序列；并在每個音頻信號段中選取音頻信號能量集中且變化劇烈的位置作為各起始點，由該起始點形成起始點的特征序列。
[0040]其中，基音頻率是基音周期的倒數(shù)，而基音周期是指發(fā)濁音時聲帶振動所引起的周期運動的時間間隔。由于基音周期只具有準(zhǔn)周期性，所有只能采用短時平均方法估計該周期，這個過程也稱為基音檢測。目前成熟的基音檢測的方法主要有短時自相關(guān)函數(shù)法、平均幅度差函數(shù)法、倒譜解卷積法等。采用目前現(xiàn)有的上述基音檢測的成熟方法可以獲得音頻信號的基音頻率值。
[0041]檢測模塊507，用于根據(jù)特征序列對每個音頻信號段進(jìn)行檢測，以得到所需提取音頻段的起始點和結(jié)束點的位置信息。
[0042]此外，檢測模塊507，還用于依次將特征序列與閾值、預(yù)設(shè)時間及每個音頻信號段進(jìn)行比較而得到所需提取音頻段的起始點和結(jié)束點的位置信息。
[0043]具體地，檢測模塊507，還用于將基音的特征序列與基音閾值進(jìn)行比較而得到第一候選音頻段，將能量值的特征序列與能量閾值進(jìn)行比較而得到第二候選音頻段，將起始點的特征序列與起始點閾值進(jìn)行比較而得到音頻段候選起始點；將各候選音頻段的持續(xù)時間與預(yù)設(shè)時間范圍進(jìn)行比較，若候選音頻段的持續(xù)時間在預(yù)設(shè)時間范圍內(nèi)，則確定候選音頻段為所需提取的音頻段，候選音頻段的開始時間及結(jié)束時間為所需提取的音頻段的起始點和結(jié)束點；并將候選音頻段的持續(xù)時間與每個音頻信號段進(jìn)行比較，若候選音頻段的持續(xù)時間在某個音頻信號段內(nèi)，則判斷為該個音頻信號段為所需提取音頻段所在的音頻信號段。
[0044]此外，音頻段提取裝置還可以包括:變換模塊509。
[0045]變換模塊511，用于對每段音頻信號進(jìn)行FFT (傅立葉)變換以得到每個音頻信號段的頻譜圖。
[0046]在本發(fā)明的實施例中，本發(fā)明通過從音頻信號中提取基音和起始點或能量特征，分別形成基音和起始點或能量的特征序列，再根據(jù)特征序列對每個音頻信號段進(jìn)行檢測，以得到所需提取音頻段的起始點和結(jié)束點的位置信息。從而能夠準(zhǔn)確、快速地提取到所需提取音頻段位置信息，能夠滿足實時檢測的應(yīng)用需求，而且可以靈活的控制輸出檢測結(jié)果的長短，還能夠提升用戶對音樂服務(wù)的滿意度，例如制作手機(jī)鈴聲、快速聆聽歌曲精華部分
坐寸ο
[0047]本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解實現(xiàn)上述實施例方法中的全部或部分流程，是可以通過計算機(jī)程序來控制相關(guān)的硬件來完成，所述的程序可存儲于一計算機(jī)可讀取存儲介質(zhì)中，該程序在執(zhí)行時，可包括如上述各方法的實施例的流程。其中，所述的存儲介質(zhì)可為磁碟、光盤、只讀存儲記憶體(Read-Only Memory, ROM)或隨機(jī)存儲記憶體(Random AccessMemory, RAM)等。
[0048]以上所述，僅是本發(fā)明的較佳實施例而已，并非對本發(fā)明作任何形式上的限制，雖然本發(fā)明已以較佳實施例揭露如上，然而并非用以限定本發(fā)明，任何熟悉本專業(yè)的技術(shù)人員，在不脫離本發(fā)明技術(shù)方案范圍內(nèi)，當(dāng)可利用上述揭示的技術(shù)內(nèi)容作出些許更動或修飾為等同變化的等效實施例，但凡是未脫離本發(fā)明技術(shù)方案內(nèi)容，依據(jù)本發(fā)明的技術(shù)實質(zhì)對以上實施例所作的任何簡單修改、等同變化與修飾，均仍屬于本發(fā)明技術(shù)方案的范圍內(nèi)。
【權(quán)利要求】
1.一種音頻段提取方法，其特征是:包括步驟: 獲取被檢測歌曲的音頻信號； 按預(yù)設(shè)的時間間隔對該音頻信號進(jìn)行分幀處理，以將該音頻信號劃分為若干音頻信號段； 從每個音頻信號段中提取基音和起始點特征，分別形成基音和起始點的特征序列；以及 根據(jù)該特征序列對每個音頻信號段進(jìn)行檢測，以得到該所需提取音頻段的起始點和結(jié)束點的位置信息。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的音頻段提取方法，其特征是:在執(zhí)行按預(yù)設(shè)的時間間隔對音頻信號進(jìn)行分幀處理的步驟后，還包括步驟: 對每個音頻信號段進(jìn)行傅立葉變換以得到每個音頻信號段的頻譜圖。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的音頻段提取方法，其特征是:在執(zhí)行從每個音頻信號段中提取基音和起始點特征，分別形成基音和起始點的特征序列的步驟中，還包括步驟: 采用短時自相關(guān)函數(shù)法、平均幅度差函數(shù)法或倒譜解卷積法獲得每個音頻信號段的各基音頻率值，由該基音頻率值形成該基音的特征序列； 從每個音頻信號段中提取能量值，形成該能量值的特征序列；以及在每個音頻信號段中選取音頻信號能量集中且變化劇烈的位置作為各起始點，由該起始點形成該起始點的特征序列。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的音頻段提取方法，其特征是:在執(zhí)行根據(jù)該特征序列對每個音頻信號段進(jìn)行檢測的步驟中，還包括步驟: 依次將該特征序列與閾值、預(yù)設(shè)時間及每個音頻信號段進(jìn)行比較而得到該所需提取音頻段的起始點和結(jié)束點的位置信息。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的音頻段提取方法，其特征是:還包括步驟: 將該基音的特征序列與基音閾值進(jìn)行比較而得到第一候選音頻段，將該能量值的特征序列與能量閾值進(jìn)行比較而得到第二候選音頻段，將該起始點的特征序列與起始點閾值進(jìn)行比較而得到音頻段候選起始點； 將各候選音頻段的持續(xù)時間與預(yù)設(shè)時間范圍進(jìn)行比較，若該候選音頻段的持續(xù)時間在該預(yù)設(shè)時間范圍內(nèi)，則確定該候選音頻段為所需提取的音頻段，該候選音頻段的開始時間及結(jié)束時間為所需提取的音頻段的起始點和結(jié)束點；以及 將該候選音頻段的持續(xù)時間與每個音頻信號段進(jìn)行比較，若該候選音頻段的持續(xù)時間在某個音頻信號段內(nèi)，則判斷為該個音頻信號段為所需提取音頻段所在的音頻信號段。
6.一種音頻段提取裝置，其特征在于，其包括: 獲取模塊，用于獲取被檢測歌曲的音頻信號； 劃分模塊，用于按預(yù)設(shè)的時間間隔對該音頻信號進(jìn)行分幀處理，以將該音頻信號劃分為若干音頻信號段； 特征提取模塊，用于從每個音頻信號段中提取基音和起始點特征，分別形成基音和起始點的特征序列；以及 檢測模塊，用于根據(jù)該特征序列對每個音頻信號段進(jìn)行檢測，以得到該所需提取音頻段的起始點和結(jié)束點的位置信息。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的音頻段提取裝置，其特征在于，其進(jìn)一步包括: 變換模塊，用于對每個音頻信號段進(jìn)行傅立葉變換以得到每個音頻信號段的頻譜圖。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的音頻段提取裝置，其特征在于，該特征提取模塊，還用于采用短時自相關(guān)函數(shù)法、平均幅度差函數(shù)法或倒譜解卷積法獲得每個音頻信號段的各基音頻率值，由該基音頻率值形成該基音的特征序列；從每個音頻信號段中提取能量值，形成該能量值的特征序列；并在每個音頻信號段中選取音頻信號能量集中且變化劇烈的位置作為各起始點，由該起始點形成該起始點的特征序列。
9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的音頻段提取裝置，其特征在于，該檢測模塊，還用于依次將該特征序列與閾值、預(yù)設(shè)時間及每個音頻信號段進(jìn)行比較而得到該所需提取音頻段的起始點和結(jié)束點的位置信息。
10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的音頻段提取裝置，其特征在于，該檢測模塊，還用于將該基音的特征序列與基音閾值進(jìn)行比較而得到第一候選音頻段，將該能量值的特征序列與能量閾值進(jìn)行比較而得到第二候選音頻段，將該起始點的特征序列與起始點閾值進(jìn)行比較而得到音頻段候選起始點；將各候選音頻段的持續(xù)時間與預(yù)設(shè)時間范圍進(jìn)行比較，若該候選音頻段的持續(xù)時間在該預(yù)設(shè)時間范圍內(nèi)，則確定該候選音頻段為所需提取的音頻段，該候選音頻段的開始時間及結(jié)束時間為所需提取的音頻段的起始點和結(jié)束點；并將該候選音頻段的持續(xù)時間與每個音頻信號段進(jìn)行比較，若該候選音頻段的持續(xù)時間在某個音頻信號段內(nèi)，則判斷為該個音頻信·號段為所需提取音頻段所在的音頻信號段。
【文檔編號】G10L15/05GK103824555SQ201210468058
【公開日】2014年5月28日 申請日期:2012年11月19日 優(yōu)先權(quán)日:2012年11月19日
【發(fā)明者】易立夫 申請人:騰訊科技（深圳）有限公司