語(yǔ)音信號(hào)基音檢測(cè)算法的研究.pdf

1、基音周期是語(yǔ)音信號(hào)的重要參數(shù)之一，準(zhǔn)確而快速的基音周期提取對(duì)語(yǔ)音信號(hào)的合成、編碼、識(shí)別等都具有重要的意義。目前，人們已經(jīng)從語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域特性、頻域特性和時(shí)頻混合特性三個(gè)方面出發(fā)，提出了許多基音檢測(cè)算法。經(jīng)典的語(yǔ)音信號(hào)基音檢測(cè)算法有：自相關(guān)函數(shù)法（Autocorrelation Function）(簡(jiǎn)稱ACF)、平均幅度差函數(shù)法（Average Magnitude Difference Function）（簡(jiǎn)稱AMDF）、倒譜法和小波變換

2、法等。但由于基音周期本身固有的特性，目前還沒(méi)有一種能適應(yīng)任何人、任何應(yīng)用和任何環(huán)境的基音檢測(cè)算法。本論文旨在尋找一種準(zhǔn)確性和魯棒性都相對(duì)較好的基音檢測(cè)算法。
　　首先，本文介紹了語(yǔ)音信號(hào)的生成、聲學(xué)特征、產(chǎn)生的數(shù)學(xué)模型、頻譜特性和短時(shí)特性。其次，對(duì)較典型的幾種語(yǔ)音基音檢測(cè)算法，作了較系統(tǒng)的分析、探討和比較。倒譜法計(jì)算量較大，倒譜的峰值取決的因素較多，常受到模型的帶寬限制。小波變換法具有良好的時(shí)頻局部分析能力，非常適合于探測(cè)正常信號(hào)

3、中的突變，但受聲道響應(yīng)、音聯(lián)、協(xié)同發(fā)音和變調(diào)規(guī)律的影響較大，計(jì)算量大。平均幅度差函數(shù)法無(wú)需乘法運(yùn)算，因而算法復(fù)雜度小，但當(dāng)語(yǔ)音信號(hào)幅度快速變化時(shí)，平均幅度差函數(shù)法估計(jì)的精度會(huì)明顯下降。經(jīng)典的時(shí)域自相關(guān)函數(shù)基音檢測(cè)是其中一種性能較好的算法，然而 ACF算法在無(wú)噪聲環(huán)境下有時(shí)會(huì)發(fā)生基音倍頻和半頻錯(cuò)誤，在噪聲環(huán)境下，這種錯(cuò)誤的發(fā)生率顯著增加。
　　在深入研究小波分析理論和現(xiàn)有基音檢測(cè)算法的基礎(chǔ)上，結(jié)合預(yù)處理、動(dòng)態(tài)規(guī)劃平滑和Teager能

4、量算子（Teager Energy Operator）(簡(jiǎn)稱TEO)等技術(shù)，得到了一種新的基音周期檢測(cè)算法。新算法的基本思想是：首先對(duì)小波系數(shù)的“能量”的計(jì)算采用TEO進(jìn)行，根據(jù)判別門限判斷清濁音，然后僅對(duì)濁音段提取基音周期；在基音周期提取前端用低通、數(shù)值濾波等方法進(jìn)行預(yù)處理，去除工頻干擾、共振峰和高頻噪聲的影響；在基音周期提取后端對(duì)結(jié)果用中值平滑和線性平滑相結(jié)合的平滑法進(jìn)行后處理，去除掉半、倍頻點(diǎn)和隨機(jī)錯(cuò)誤點(diǎn)。
　　論文給出了新

5、基音周期算法的實(shí)現(xiàn)流程，同時(shí)對(duì)算法的每個(gè)階段進(jìn)行了詳細(xì)地闡述。用MATLAB在計(jì)算機(jī)上完成算法程序設(shè)計(jì)，進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，新算法估計(jì)基音周期準(zhǔn)確性高，運(yùn)算速度較快、穩(wěn)定性好，對(duì)噪聲具有較好的魯棒性，充分吸收了自相關(guān)算法和小波變換算法的優(yōu)點(diǎn)，有效地克服了自相關(guān)算法的分頻和倍頻現(xiàn)象，性能明顯優(yōu)于傳統(tǒng)方法。論文的最后還給出了新算法的兩個(gè)應(yīng)用實(shí)例：基于改進(jìn)基音檢測(cè)算法的方言辨識(shí)系統(tǒng)和PSOLA語(yǔ)音合成技術(shù)。說(shuō)明了新算法具有較好的應(yīng)用前