低速率WI語(yǔ)音編碼中基音檢測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、本文對(duì)低速率WI語(yǔ)音編碼中的基音檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行了深入研究，針對(duì)基音檢測(cè)中的清濁誤判、基音加倍減半、基音檢測(cè)精度及基音量化問(wèn)題，提出了包括基音檢測(cè)前端處理、基音檢測(cè)算法及基音量化的一整套基音檢測(cè)技術(shù)。本課題WI編碼器原本采用基于歸一化互相關(guān)函數(shù)(NormalizedCross-CorrelationFunction，NCCF)的基音檢測(cè)算法。該算法在純凈語(yǔ)音環(huán)境下性能優(yōu)異，完全能夠滿足WI編碼器的要求。本文以此為基礎(chǔ)，并取得了如下研究成果：

2、 (1)提出了基于DCT分帶譜熵的語(yǔ)音檢測(cè)算法。針對(duì)NCCF基音檢測(cè)算法在不同噪聲、信噪比下容易發(fā)生清濁誤判的問(wèn)題，本文在基音檢測(cè)前端引入語(yǔ)音檢測(cè)算法劃分語(yǔ)音段與非語(yǔ)音段。由于語(yǔ)音與噪音的頻譜區(qū)別很大，DCT去除信號(hào)相關(guān)性的能力很強(qiáng)，利用DCT譜熵在噪聲環(huán)境下進(jìn)行語(yǔ)音檢測(cè)有其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。不同噪聲、信噪比下的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法可以準(zhǔn)確區(qū)分語(yǔ)音段與非語(yǔ)音段，明顯降低了基音檢測(cè)中清濁誤判現(xiàn)象的發(fā)生； (2)基于“諧波-噪聲”

3、模型提出了一種改進(jìn)的DCT-HN語(yǔ)音分解算法。為了在不同噪聲、信噪比下為基音檢測(cè)算法提供更能準(zhǔn)確反映基音周期實(shí)際變化的輸入語(yǔ)音，本文將信號(hào)分解思想引入基音檢測(cè)前端處理中。改進(jìn)的DCT-HN算法不僅收斂速度快，分解出的周期成分準(zhǔn)確度還稍有提高，在相當(dāng)程度上提高了噪聲污染下的輸入語(yǔ)音信噪比，確保了低信噪比下基音檢測(cè)算法對(duì)濁音段基音的正確檢測(cè)； (3)提出了MCAMDF-NCCF(ModifiedCircularAMDF,MCAMDF

4、)基音檢測(cè)組合算法與高精度MCAMDF-NCCF-FRAC基音檢測(cè)算法。本文在基音檢測(cè)算法方面對(duì)修正的循環(huán)平均幅度差函數(shù)(MCAMDF)與NCCF的性能做了深入分析，根據(jù)變形的MCAMDF與NCCF的峰值共性，結(jié)合基音檢測(cè)前端處理技術(shù)，提出了MCAMDF-NCCF基音檢測(cè)組合算法。為了滿足不同環(huán)境下WI編碼器對(duì)基音檢測(cè)高精度的要求，在合成端更準(zhǔn)確地恢復(fù)相位軌跡，本文又基于MCAMDF-NCCF算法提出了高精度MCAMDF-NCCF-FR

5、AC基音檢測(cè)算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，兩種算法在低信噪比環(huán)境下明顯抑制了基音加倍減半及清濁誤判現(xiàn)象的發(fā)生，得到了優(yōu)異的基音檢測(cè)結(jié)果； (4)實(shí)現(xiàn)了一套針對(duì)漢語(yǔ)語(yǔ)音的4～6比特基音量化方案。在基音量化方面，針對(duì)濁音段基音周期緩慢漸變、前后幀基音周期之間存在很大相關(guān)性的實(shí)際情況，基于ThomasEriksson與Hong-GooKang提出的基音量化算法，實(shí)現(xiàn)了一套切合漢語(yǔ)語(yǔ)音的4～6比特基音量化方案。用一個(gè)具有差分量化與無(wú)記憶均勻量化的