基于小波变换的清浊音分类及基音周期检测算法

该文提出了一种基于小波变换的鲁棒性基音周期检测方法。检测前在小波域上用Teager能量算子对语音信号进行清浊音判决,对浊音段采用空域相关函数提取基音周期。实验表明,与传统的小波变换算法和自相关法相比,该方法鲁棒性好,具有更高的准确性。     

一种基于小波变换的清浊音分类基音检测方法

提出了一种基于小波变换的鲁棒性基音周期检测方法。首先结合平均能量频带分布和短时过零率这两个特征参数对语音信号进行清浊音判决,然后对浊音段采用空域相关函数提取基音周期。实验表明,与传统的小波变换和自相关算法相比,该方法鲁棒性好,对基音检测具有更高的准确性。     

基于小波变换的语音基音周期检测

语音信号是一种非平稳信号,基音周期是语音信号最重要的参数之一,传统的基音检测方法存在一些缺陷.小波变换鲁棒性强、能很好地反映信号的时频特性,非常适合处理非平稳信号.为准确提取基音频率,提出了一种基于小波变换的基音周期检测方法.检测前在小波域上用Teager能量算子分离出语音信号的浊音段,然后对浊音段采用空域相关函数降噪...     

基干Teager能量算子和空域相关函数的基音检测算法

结合Teager能量算子和空域相关函数,提出了一种有效的基音周期检测方法.检测前在小波域上用Teager能量算子对语音信号进行清浊音判决,对浊音段采用空域相关函数提取基音周期.实验表明,与传统的小波变换算法和自相关法相比,镇方法鲁棒性好,具有更高的准确性.     

基于Teager能量算子和空域相关函数的基音检测算法

结合Teager能量算子和空域相关函数,提出了一种有效的基音周期检测方法。检测前在小波域上用Teager能量算子对语音信号进行清浊音判决,对浊音段采用空域相关函数提取基音周期。实验表明,与传统的小波变换算法和自相关法相比,该方法鲁棒性好,具有更高的准确性。     

基于形态滤波和小波变换的基音检测新方法

提出了一种基于数学形态滤波和小波变换相结合的基音检测方法。检测前采用文中提出的形态滤波算法对噪声信号进行滤除，突出了基音周期。用小波变换对滤波后语音信号的突变点进行检测，进而提取出了基音周期。实验表明该方法对噪声有较强的鲁棒性，能够精确地检测出基音周期。     

基于小波变换的汉语声调识别新方法

利用小波变换能够模拟人耳听觉特性的优点及其时频局部化特性,对实际语音信号进行分析。根据小波变换模极大值原理以及语音信号的奇异和瞬态特性,提出了一种新的小波变换峰值检测算法。该算法可用于精确提取语音的基音周期,准确进行声调识别。最后,给出应用实例说明了本文算法的有效性。     

基于自适应滤波和小波变换的基音检测

针对语音信号在小信噪比条件下检测其基音周期。考虑自适应滤波和小波变换的优点对小信噪比条件下的语音信号进行基音周期检测,实验证明此方法能有效检测-20dB下的基音周期。     

小波包变换频带划分在MELP声码器中的应用

提出了一种基于小波包变换划分信号频带的方法,并以此为基础对MELP声码器基音检测算法做出改进。原始语音信号经过多尺度正交小波包变换得到MELP声码器所要求的多种子带信号输出;然后对0-1KHZ和0-500Hz子带输出信号进行基音周期的估计。实验表明,该方法提取出的基音周期不仅具有较高的可靠性和精度,而且对环境噪声有较强的稳健性。     

一种改进的自相关基音检测算法

提出了一种改进的ACF基音检测算法。检测前在小波域上用Teager能量算子对语音信号进行清浊音判决,在基音检测过程的前端和末端加入了有效的预处理和后处理技术。实验结果表明,该算法比传统的自相关算法具有更高的准确性,在低信噪比下,基音周期提取和清浊判决具有令人满意的效果。     

噪声环境下语音信号的基音检测

研究和改进了一种基于归一化互相关系数的基音检测方法(NCCFPDA)。NCCFPDA算法利用归一化互相关系数、短时归一化能量和自适应门限来区分清/浊音和选取基音周期,计算量小,精度高。在NCCFPDA算法的基础上,采用动态规划的方法对检测出的基音周期进行平滑,并在噪声环境下与自相关法检测基音周期的检测结果进行了比较。实验表明NCCFPDA算法在基音轨迹的平滑和清/浊判别方面都具有令人满意的效果,能实现基音周期的鲁棒性检测。     

基于形态滤波的基音检测新方法

提出了一种数字形态滤波与数字低通滤波器相结合作为基音检测预处理的基音检测新方法，本方法是线性滤波与非线性滤波相结合的一种新的尝试。实验结果表明，该方法可以得到比传统自相关法和倒谱法更好的结果，尤其是清浊音特征不明显的音段，基音检测的性能更好。     

Estimating the pitch period of voiced speech

In speech processing an estimation of the speech pitch period is important. Real time pitch detection is only possible by the selection of an efficient algorithm suitable for implementation on a programmable processor or in special-purpose hardware. The use of the periodogram algorithm (p.a.) is proposed to detect the pitch period of voiced speech. This algorithm is attractive for the following reasons: (a) it has no multiply operation; (b) when implemented on a 16-bit computer (e.g. microprocessor) the computation can be done in integer arithmetic without exceeding the microprocessor's dynamic range; (c) it is a simple technique for estimating the pitch period with reasonable accuracy. Results of the analysis of speech signals and sinusoids using the periodogram algorithm are presented and comparisons are made with the average magnitude difference function (a.m.d.f.) which is an alternative method of estimating the pitch period of the voiced speech.     

基于小波变换的MBE模型基音估计算法改进

基音周期是语音信号最重要的参数之一。MBE模型的基音周期搜索算法存在着运算量大,抗噪性能一般等缺点。本文基于小波变换,对算法进行了改进。阐述了小波变换基音周期估计原理,基音估计算法实现和实验。分析和实验表明改进算法更具实用性。     

基于多带的2.4 kbit/s波形内插算法

由于传统特征波形内插语音编码算法对特征波形相位信息的忽略,以及对特征波形的整体对齐,往往造成语音高频谐波分量丢失,从而导致语音的噪声感。为了提高合成语音的质量,该文引入语音多带清浊音标志,并以此为依据对波形内插编码模型中的慢渐变波形和快渐变波形的相位谱进行估计,在语音合成时则对特征波形采取部分对齐的方法,最后提出了一种基于多带的2.4 kbit/s特征波形内插算法。与传统算法相比,新算法明显提高了语音的清晰度。与标准2.4 kbit/sMELP算法相比,该算法合成语音质量亦略显优势。     

G.729A声码器高效基音搜索算法研究

为了进一步降低G.729A复杂度,提出了一种高效的基音搜索算法。在对基音搜索的两个环节开环基音分析和闭环搜索进行研究的基础上,分别采用了4：1抽取来减少开环基音分析的搜索范围和改进闭环基音搜索模型的方法。该算法降低了基音搜索时所需要的运算量,在总体上降低了原算法的复杂度。最后通过仿真实验,验证了所提方法的有效性。     

基于束搜索法的基音标注新方法

基音标注在语音合成等方面起着重要作用。目前使用比较广泛的动态规划基音标注算法,约束准则大都比较简单,采用的动态规划算法往往偏重于局部最优,而非全局最优。基于此,提出了一种基于束搜索法的基音标注新方法。除周期与幅度外,引入了图形与位置作为约束准则,更严格地筛选基音标注候选点,并采用束搜索的方式,从全局最优出发,兼顾局部最优,进行基音标注。此外,为了提高基音估计准确度,获得更精准的基音标注,还提出了一种基于束搜索法的基音轨迹提取方法,从多种不同的基音检测算法结果中提取基音轨迹。仿真结果表明,与传统的动态规划基音标注算法相比,基于束搜索法的基音标注新方法具有更高的准确率。仿真中,新方法的平均准确率为98.57%,而传统方法的平均准确率为94.70%。      

语音基音周期精确测量方法研究

文章对短时自相关测语音基音周期的方法进行改进,提出一种精确的基音周期测量方法。根据语音共振峰的特点,滤除高频分量,降低语音短时周期性对基音周期测量的影响。     

基于小波变换和时域波形的基音检测算法

为了准确地检测语音信号的基音周期,采用小波变换和时域波形相结合的方法,分别用传统的自相关法、平均幅度差法及文中算法对纯净语音和不同信噪比时的含噪语音进行基音检测。实验表明,自相关法易出现半频错误,平均幅度差法易出现倍频错误,且两者随着信噪比的降低,错误帧数呈增加趋势。然而文中算法倍频、半频错误相对较少,基音轮廓清晰、平滑,无大的跳变,符合语音信号慢时变性的一般规律,从而提高了基音检测的精度。     

一种基于MBE的快速基音搜索算法研究

多带激励声码器(MBE)是目前理想的语音编码方案之一，他的核心参数是基音周期，分析过程采用ABS方法，提高了语音参数提取的准确性，可在噪声环境中合成出自然度和可懂度很高的语音。针对其基音搜索算法计算量过大的缺点，首先提出了一种新颖的中心偏离函数计算法，该方法先对原始语音进行傅里叶变换得到原始语音谱，再针对各个基音候选值确定其相应于原始语音谱的予带划分，通过对比每个划分的中心偏离量，可以确定最佳基音周期；其次设计了一种简单有效的倍频消除算法，通过简单的循环计算，可以消除倍频现象；仿真结果表明，这两种方法的结合不仅大大降低了原算法的计算量，而且保持了他精度高的优点。