基于线性预测和小波变换的语音基音周期检测新算法

将小波变换与语音信号短时线性预测（ＬＰＣ）及自相关函数相结合，得出了清、浊瞳 判决及基音周期检测的新算法，实验结果表明，该算法的性能良好。     

基于小波变换的语音信号基音周期估计

基音周期是语音信号最重要的参数之一，是进行语音信号数字处理的基础。小波变换具有良好的时频分辨率，为语音信号基音周期提取提供了新的途径。基于小波变换及其多尺度边缘检测的基本特性，阐述了语音信号基音周期估计的原理、实现方法、算法流程；并给出了实验结果。实验表明：该方法可以实现大动态范围的语音信号基音周期估计计算，并可获得满足实用的较为精确的结果。     

语音信号的自相关基音周期检测

自相关基音周期检测是语音信号处理的关键技术,除了保证信号处理的质量外还要注重算法的效率.通过短时自相关函数得到浊音语音的基音周期,在自相关运算过程中采用极性相关法和峰值估算法以提高运算效率.     

基于MBE模型的基音周期估计算法改进

多带激励(multibandexcitation,MBE)模型是低速率语音编码中最为成功的模型之一,基音周期是MBE模型中的重要参数。基于MBE模型,首先研究了语音信号的基音周期估计算法,包括语音信号预处理、基音周期粗搜索与细搜索;然后,在此基础上,针对基音粗搜索中可能出现的基音周期加倍或减倍现象及细搜索过程中运算量过大等问题,提出了相应的动态规划平滑和细搜索改进算法,从而使基于MBE模型的基音估计算法更具实用性。     

基于语音分组的基音周期检测方法

针对语音信号的特点,清音和浊音,清音没有明显的周期性,它类似于高斯白噪声,浊音具有周期性的特征,并且浊音的基音周期只有准周期的特点,另外语音信号是非线性时变的信号,只能采用短时平均方法估计基音周期。针对这些特点,本文对处理的语音信号按照频率进行分组,分组后再进行基音周期的提取,减少了处理的复杂度和增加了准确率。     

基于小波变换和归一化自相关的基音检测算法

通过对小波变换的多分辨率分析和抗噪特性的研究，提出了一种基于小波变换和归一化自相关的基音周期检测算法。该算法能精确地从含噪语音中分离出包含基音信息的低频子带信号，并且对基音周期的突变能够很好地纠正。实验表明：该算法要优于现有的自相关基音检测算法，具有较高的精度、可靠性和抗噪性。     

汉语语音基音轨迹的层叠滤波和平滑

为了获得更加精确的汉语语音基音周期轨迹,研究了对汉语语音的基音周期轨迹进行层叠滤波和平滑的方法.基音是指发浊音时声带振动所引起的周期性,而声带振动频率的倒数就是基音周期.语音信号处理中精确提取特定语音的基音周期有重要的意义,基音周期的检测无论在语音信号的合成、编码还是识别方面,都起着非常重要的作用.本文依据数字语音信号的特点,设计了一种用于语音处理的层叠滤波算法,合理选择结构元素构筑了一组用于汉语语音基音轨迹平滑的层叠滤波器,仿真实验结果表明这种方法对于随机误判点与传统的基于中值与线性平滑的组合平滑相比效果更佳,同时也证明了层叠滤波器用于语音信号研究的可行性.     

基于FFT-ACF和候选值估计的基音周期提取方法

利用FFT-ACF算法进行基音周期候选值估计,减少在语音基音周期提取中常见的倍频和半频错误,提出针对候选值的多重后处理算法.后处理过程:首先运用峰值筛选法进行初选,接着利用一次均值法将语音分为不同的音高段,再使用二次均值法为每个音高段确定合适的频率范围,最后精确提取出基音周期.实验结果表明,基音周期后处理算法有效,在音乐哼唱识别应用中收到良好效果.     

一种基音提取算法

根据基音周期平滑变化的特点,基于语音信号的准周期性进行了语音信号的基音提取。该算法主要针对多带激励模型（ＭＢＥ）,采用传统的时域分析法,先用语音信号的相关性进行基音周期的估计,再由分数延迟法提取基音周期,使预测结果更加准确,更具实时性,有利于语音编码与识别。     

多种噪声环境下语音检测算法

提出针对语音检测的一种新的算法-傅立时谱矩阵,该方法以傅立叶变换为基础,对含噪语音信号直接进行分帧,对每帧做傅立叶变换后以帧为单位,构建能反映语音特征频段及能量的傅立叶谱矩阵.在傅立叶谱矩阵中找到语音信号能量的集中区域,从而找出所需的语音特征谱矩阵的范围,达到对语音的有效检测.     

基于二进小波变换的基音检测算法

为了克服目前诸多基音周期检测算法精度低、计算复杂度高、鲁棒性差的缺点,研究了一种采用二进小波变换模极大值进行基音周期检测的算法。仿真结果表明,该算法在强背景噪声下仍可以准确提取基音周期,并且具有复杂度低、分辨率高和实时性好的特点。     

基于短时平均幅度差函数的带噪语音端点检测算法

传统的基于自相关函数的端点检测算法有两个方面的问题,一是计算量大,二是要进行语音信号基音周期的提取.提出了一种改进的方法,用短时平均幅度差函数代替自相关函数,节约了计算量;利用浊音与噪声平均幅度差函数的区别省去了基音周期的计算,同时也避免了误差带来的问题.传统算法与改进算法的仿真比较表明,改进算法的检测曲线噪声容限大,所以在低信噪比下也表现出了较强的稳定性.     

改进型先验信噪比估计语音增强算法

在DCT域提出了一种改进STNR(M-STNR)算法,其在原算法的第二步中利用信号的高斯模型假设条件,采用MMSE估计来获取当前帧先验信噪比的估计,算法无需语音增强系统增益因子的任何先验条件,在保持简单结构的同时避免了原算法的不足。仿真结果表明,基于该改进方案的语音增强算法在多种噪声背景下具有更出色的语音增强效果。     

基于小波变换的静音与语音分割新算法

含噪语音信号的静音与语音分割，即端点检测问题是语音识别至关重要 的一步，为了提高语音分割对环境的适应性，提出了一种利用小波变换分割含噪语音信号中静音与语音的新算法，该算法首先将语音信号进行小波变换，利用小波系数去噪，然后选择小波部分子带跟踪信号的能量变化以分割语音与静音，仿真实验表明该算法在低信噪比条件下也能够有效分割语音。     

Pitch models of Mandarin text-to-speech

The function of prosody model will directly affect the naturalness of synthesized speech.Aimed at the difficulty in generating the pitch contour in prosody model,two pitch models namely corpus-based pitch model and pitch pattern model are deeply studied in this paper.Key problems in the corpus-based model are calculation of the distance and searching of the optimal path with dynamic programming algorithm.For the pitch pattern model,parameters such as pitch pattern,pitch average and pitch range are used to describe the pitch contour,and six pitch patterns are presented.For the generation of pitch contour,the pitch pattern model is more flexible than the corpus-based model.Both of the two models are linked to the real TTS system,and the MOS results of synthesized Mandarin speech show that the pitch pattern model is better than the corpus-based pitch model.