語(yǔ)音基頻檢測(cè)及其頻模型的研究.pdf

1、近年來(lái)隨著計(jì)算機(jī)及數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)的發(fā)展，人機(jī)交互技術(shù)有了很大的進(jìn)展，作為其中重要組成部分的語(yǔ)音合成技術(shù)也得到了迅速的提高。目前已有許多語(yǔ)音合成方法，合成語(yǔ)音的清晰度達(dá)到了令人滿意的效果；而其自然度和韻律性還跟人們的期望有一定的差距，帶有很大的機(jī)器味。從而尋找一種能夠有效模擬自然語(yǔ)音的韻律特征的方法一直是語(yǔ)音合成技術(shù)的一個(gè)研究熱點(diǎn)。 語(yǔ)音的韻律特征包括基頻、時(shí)長(zhǎng)及幅度等，其中最主要的是基頻。自然語(yǔ)音基頻曲線的準(zhǔn)確檢測(cè)在語(yǔ)音信號(hào)處

2、理中占重要地位；它不僅是我們分析自然語(yǔ)音的韻律特征的一個(gè)重要工具，而且在語(yǔ)音合成和語(yǔ)音識(shí)別中有廣泛的應(yīng)用。為提高合成語(yǔ)音的自然度，需要建立一個(gè)更加有效的基頻模型，而良好的模型的建立是以自然語(yǔ)音基頻曲線準(zhǔn)確有效的檢測(cè)為基礎(chǔ)的。 論文首先概述了課題的研究背景，并對(duì)語(yǔ)音的發(fā)音機(jī)制、語(yǔ)音產(chǎn)生的數(shù)學(xué)模型及語(yǔ)音的時(shí)頻特性做了介紹。然后，對(duì)國(guó)內(nèi)外基頻檢測(cè)的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了回顧，論述了自相關(guān)法、倒譜法、平均幅度差法及小波變換等基頻檢測(cè)的原理及算法

3、。簡(jiǎn)要的闡述了語(yǔ)音合成中的基頻控制的現(xiàn)狀；并對(duì)小波變換的原理及性質(zhì)進(jìn)行了詳細(xì)的介紹。 本文提出了一種基于最佳尺度的小波變換基頻檢測(cè)。傳統(tǒng)的小波變換基頻檢測(cè)，通過(guò)比較相鄰兩尺度下的極值點(diǎn)的位置是否一致，來(lái)確定聲門閉合時(shí)刻，求得基頻。由于小尺度下容易引入偽極值點(diǎn)，需要進(jìn)行多次的小波變換及極值點(diǎn)搜索和判定，降低了算法的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。本文提出的最佳尺度的小波變換基頻檢測(cè)方法，利用發(fā)聲器官的生理特性以及語(yǔ)音基頻曲線內(nèi)在的特點(diǎn)，結(jié)合小波變

4、換的優(yōu)點(diǎn)，先進(jìn)行最佳尺度的判定，然后在該尺度下進(jìn)行基頻檢測(cè)。新算法不僅有效的去除了偽極值點(diǎn)，增強(qiáng)了檢測(cè)的準(zhǔn)確性；而且不必進(jìn)行多個(gè)尺度下的極值點(diǎn)搜索和確定，利用改進(jìn)的極值搜索方法，提高了算法的實(shí)時(shí)性。 論文利用提出的基頻檢測(cè)方法，對(duì)一標(biāo)準(zhǔn)單音節(jié)語(yǔ)音庫(kù)進(jìn)行了基頻的提取，闡述了各個(gè)聲調(diào)的典型基頻曲線模式。在此基礎(chǔ)上對(duì)Target模型中的Target進(jìn)行更詳細(xì)的分類，設(shè)置了更加合理的Target；在設(shè)定好Target模型的表達(dá)式后，用改