語(yǔ)音信號(hào)的基音檢測(cè)法研究.pdf

1、語(yǔ)言是人類(lèi)最重要的交流工具，與機(jī)器進(jìn)行語(yǔ)音交流，讓機(jī)器明白我們說(shuō)的是什么，這是人們長(zhǎng)期以來(lái)的夢(mèng)想。隨著信息技術(shù)的發(fā)展，語(yǔ)音信號(hào)處理的重要性日顯突出，比方，它將成為信息化戰(zhàn)爭(zhēng)不可或缺的重要組成部分。
　　在語(yǔ)音信號(hào)處理中，重點(diǎn)是分析研究表征語(yǔ)音信號(hào)本質(zhì)特征的參數(shù)，只有很好地掌握語(yǔ)音特征參數(shù)的提取，才可能依據(jù)這些參數(shù)來(lái)進(jìn)行語(yǔ)音增強(qiáng)、語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音合成和語(yǔ)音壓縮編碼等處理?；糁芷谑敲枋稣Z(yǔ)音激勵(lì)源性質(zhì)的重要特征參數(shù)之一。針對(duì)目前基音檢測(cè)

2、的研究狀況，本文做了以下研究工作：
　　(1)對(duì)傳統(tǒng)的自相關(guān)法進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)該算法中隨著延時(shí)量的增加相關(guān)系數(shù)求和項(xiàng)數(shù)逐漸減少，導(dǎo)致自相關(guān)函數(shù)中峰值的幅度逐漸減小，給峰值位置的檢測(cè)帶來(lái)困難。針對(duì)該情況，本文提出了改進(jìn)自相關(guān)法。通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真，驗(yàn)證了本方法對(duì)峰值幅度的衰減有很好的抑制作用，突出了峰值信息。
　　(2)自相關(guān)函數(shù)法和小波變換法是經(jīng)典的基音檢測(cè)方法,但自相關(guān)法存在倍頻和半倍頻的影響,而小波變換存在偽峰值影響，在簡(jiǎn)要分析

3、單獨(dú)使用它們進(jìn)行基音檢測(cè)存在不足的基礎(chǔ)上,提出一種結(jié)合改進(jìn)自相關(guān)與加權(quán)小波分量的檢測(cè)方法。將多級(jí)小波變換分量加權(quán)求和以突出語(yǔ)音的基音信息，然后將兩種方法結(jié)合突出真實(shí)基音周期點(diǎn)處的峰值。實(shí)驗(yàn)表明,與傳統(tǒng)的自相關(guān)函數(shù)法和小波變換法獨(dú)立使用相比,兩者相結(jié)合的方法減少了倍頻、半頻及偽隨機(jī)點(diǎn)的錯(cuò)誤,提高了基音檢測(cè)的精度。
　　(3)根據(jù)語(yǔ)音信號(hào)非平穩(wěn)非線性的時(shí)變特點(diǎn)，提出了一種基音周期檢測(cè)的希爾伯特-黃變換方法。首先利用短時(shí)能量對(duì)語(yǔ)音進(jìn)行清