基音周期估计中倍数检验算法的研究

讨论了基于自相关函数法基音周期估计过程中的倍数检验和校正问题。自相关函数法是语音信号处理中的一种重要方法,但往往会把真实基音周期的倍数误判为真实的基音周期。为了防止误判,提出了倍数检验算法。实验表明:使用该算法,提高了基音周期估计的准确性,改善了基音周期轨迹的平滑度。     

一种新的鲁棒基音周期估计算法

为了实现甚低码率下的透明语音质量参数语音编码,该文提出了一种新的鲁棒的基音周期估计算法。这种算法采用了改进的自相关函数计算方法,实现了鲁棒的基音周期轨迹跟踪。这种算法不仅能够跟踪快变的基音周期,增强不规则脉冲时基音周期的估计;还能够鲁棒地估计陡变的基音周期。非正式的测试表明这种算法改进了基音周期的估计值,能够极大地降低由于不准确的基音周期估计而引入的听觉失真。     

基于TGMS320C50语音基音周期估计的实时算法

基音周期估计是语 音信号处理中一个十分问题。本文研究了基于ＴＭＳ３２０Ｃ５０处理器的实时语音信号处理中基音周期估计的算法，并简要地讨论了在音乐信号处理中的应用。     

一种改进的基音周期提取算法

摘　要 基音周期的提取在语音信号处理领域有着广泛的应用。受基于归一化自相关函数基音周期提取算法和多带激励(Multi-Band Excitation, MBE)声码器中基音检测算法的启发,本文提出了一种改进的基音周期提取算法。该算法主要由预处理、时域基音粗估、基音平滑、时变滤波搜索、小数基音周期估计等五个部分组成。实验表明：该算法能达到更高的搜索准确度,得到更加平滑的基音周期曲线;与传统自相关检测算法相比,该算法有很好的抗噪性;     

基于时域自相关平方函数的基音周期估计

语音信号的基音估计算法多年来一直是人们关注的问题。属于时域法的基于短时自相关函数的基音估计方法以其算法简单、计算量小而成为人们首选的算法。论文在此法的基础上,提出了一种基于时域自相关平方函数的基音周期估计方法。通过实验仿真表明,该方法简单易行,基音周期估计的准确性比较高。     

汉语声调识别中的基音平滑新方法

汉语普通话是一种带声调的语言。声调可以用基音的轮廓信息进行描述。传统基音的平滑方法:线性平滑、中值平滑和一般的线性插值方法都不能很好地处理连续的基音频率有随机错误点的情况。本文提出了一种通过搜索来得到更精确的基音轮廓的新的基音平滑方法。这种方法具有简单可靠,快速高效的特点。实验表明这种方法比传统的方法识别错误率降低约40%。     

语音编码器中的分数基音估计算法

在保证同等音质的前提下,为降低语音编码器中分数基音估计的复杂度,提出一种基于多项式拟合的分数基音估计算法。以整数点相关度序列为基础,在其最大值点附近进行多项式拟合,解析给出分数基音估计值。与现有的基于采样函数插值的分数基音估计算法相比,不使用常数插值表,无插值、遍历和比较操作,实现运算量与插值因子无关,典型情况下的运算复杂度仅为现有算法的1/25。在实际语音编码器中,所提算法对各类语音的客观及主观测试结果表明,其长时预测增益和编码音质都与现有算法相当。     

基于随机共振的基音周期估计方法

基音周期估计是语音处理和分析的最基本步骤。无论是做语音信号处理,语音压缩,还是语音识别,都要用到基音周期这一重要参数。文章基于随机共振的理论,提出了一种新的估计基音周期的方法。     

Matlab在基音周期检测教学中的应用研究

基音周期是《语音信号处理》中的重点和难点,基音周期作为语音信号的重要参数,在语音编码、语音合成和语音识别等方面,有着非常重要的作用。本文采用Matlab对基因周期进行仿真分析,从仿真图上查看语音信号的基音周期,让学生更形象的理解语音信号的基音周期。     

一种多小波滤波器在基音周期提取中的应用

基音周期是嗓音信号的重要特征参数之一,它在病态嗓音医学临床检测中有广泛的应用。推导了一组双正交多小波滤波器,提出了多小波滤波器与自相关结合的基音周期检测方法,构造了包含汉语拼音6个元音的短语句,利用多小波滤波器从语音信号中提取低频信号,再使用自相关法检测语音信号基音周期。结果表明,该方法提取基音周期具有正确率较高、准确率较高和抗噪性较强的特点,在不同噪声环境下均优于自相关法、单小波与自相关法相结合的方法,尤其在较大噪声干扰下该方法具有明显的抗噪能力,不受语音信号非平稳特性的影响,可以有效地提取病态嗓音的基音周期。     

清浊音判决算法在语言康复训练中的应用

利用LPC求残差系数,然后对残差系统求自相关,再判断自相关的参数序列是否具有周期性而实现清浊音的判决。利用此算法结合计算机的智能诊断实现了一个应用系统,此应用系统能够让语言障碍患者进行清浊音康复训练,在临床应用中取得了良好的效果。     

在汉语语音识别中应用声调信息的研究

声调信息在汉语普通话语音识别系统中,具有非常重要的意义。文章实现了声调特征提取的算法,并主要研究了如何应用这些特征,才能最大限度地发挥声调信息的作用,提高识别系统的性能。实验结果表明,声调特征可以和识别系统原有的特征很好地结合,合理应用声调信息能有效地提高识别系统的性能,系统的误识率下降了22.26%。     

汉语语音的时域声调转换方法

简要地介绍了用于语音分析合成的时城基音同步叠加算法，在此基础上提出一种汉语语音时域声调转换方法。利用这种方法可以将一种声调的语音转换为另一种声调的语音，除微小的音质降低外，仍可保持较好的语音质量。这种方法直接对语音波形进行处理，具有计算简单、能在一般微型计算机上进行实时的特点。将之用于语音合成系统，可以通过相同声韵母的音节只存储一种声调的语音数据而大大降低音库的容量；用这种方法按照汉语语句的语调变化规律来合成语句，还可以较好地改善汉语语句合成的自然度．     

一种高精度的基音提取方案

为了得到准确的基音曲线,该文提出了一个有效的解决方案,通过利用人工神经网络进行浊音判决,以及计算基音频率时利用基于 自相关函数的动态规划算法,有效地克服了在语音信号清音和无声段错误的基音提取以及在浊音段的2倍频或1／2倍频错判。实验证明,利用 该文提出的方案,可以大大提高基音频率提取的准确度,从而得到非常准确的语音基频曲线。     

汉语连续语音中声调识别的特殊性研究

大词汇连续语识别是当前语音识别研究的主流，探讨其中声调识别的特殊是一项有意义的工作，本文从声调获取，语音分割，声调模式和声调识别等进行了研究，通过对现有研究成果的分析和总结，并结合自己的研究工作，得出了若干结论，提出了基于音节的连续语音声调识别思想。     

多语种下情感语音基频参数变化的统计分析

为研究韵律特征中最能反映语音情感信息的基频参数变化,选取7种典型的情感状态、固定句式,对同一说话人的汉语、英语、日语等多语种语音样本进行基频平均值、基频动态范围、基频抖动等参数的统计分析．统计结果表明,情感语音的基频结构特征随情感状态改变有明显的变化,且不同语种下这种结构的变化有较好的一致性．     

IP电话系统中语音芯片的DSP实现

介绍了一种具有G．723．1语音编解码、自适应回声抵消DTMF编解码功能的语音芯片，以满足IP电话系统中低速率语音通信的需要。根据DSP内核的特点，对G．723．1算法进行了优化，降低了算法 复杂度；回声抵消部分使用归一化最小二乘（NL MS）自适应滤波器实现,采用Goertzel算法实现DTMF的检测。使用较少的资源,在一块TMS320C5402芯片上集成了以上全部功能。     

语音处理技术在语言学习中的应用

语音处理技术应用于语言的学习,可以改进、加强和丰富传统的语言学习方法,有利于提高学习效率;然而,如何有效地利用这些技术,建立各种计算机辅助语言学习 ＣＡＬＬ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ－Ａｉｄｅｄ Ｌａｎｇｕａｇｅ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ）系统,是当前语音处理技术研究发展的一个重要方向。该文通过对传统的语言教学方法中所涉及到的主要因素的分析,研究了语音处理技术在语言学习系统中应用的主要层次和方法,以及使其更有效等方面的问题。     

应用语音对比技术构造的英文发音训练系统

学好一门外语是一项既困难又耗时的任务。大多数学生都没有条件单独聘请外籍教师一对一地指导自己的口语，因此只能跟着磁带或碟片模仿纯正的外文发音，并自己检查自己的模仿效果。多数情况下，他们不能发现自己在发音上的弱点和错误。该文介绍了一个应用语音对比技术构造的英文发音训练系统，它可以帮助用户发现自己发音中的问题，定位到是哪个音节的发音最不准确，并提供相应的发音技巧指导。