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。     

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。     

改善基音估计准确度的有效途径

基音周期是语音信号处理中的重要参数,基音周期估计的准确度对合成语音的质量有决定性作用。讨论了多带激励(multi-band excitation,MBE)语音编码模型中,对自相关基音周期估计的2种改善方法:数值滤波和动态基音平滑技术,由此可以得到更精确的基音轮廓。实验证明:在多带激励语音编码模型中,结合这2种改进方法,可有效提高基音周期估计的准确度。     

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.     

2.4kb／s LPC—10语音分析算法及其技术剖析

本文设计了一个２．４ｋｂ／ｓ的语音分析算法，并详细介绍了算法中的技术细节。对语 分析采用ＰＬＣ分析方法，以语音能量、基音周期以及１０个部分相关系数作为一帧语音的参数。在分析算法中采用杜宾递推公式求取部分相关系数，采用并联时域基音检测技术撮基音周期。通过删除语音间隙及进行自动增益控制等措施来提高语音参数的精确度，对语音参数进行编码以达到２．４ｋｂ／ｓ的传输率的要求。     

一种实时基音检测算法

针对目前基音周期检测实时性的要求,提出了一种基于小波变换的语音基音周期实时检测算法,该算法在提取小波系数极大值过程中利用了小波变换极值与信号突变点之间的关系,将小波域波形与时域波形相结合,采取每次搜索以前一个小波系数极值点作为新的基准的自适应基准方式,并利用了平均能量、过零率、历史峰值幅度、当前峰值估计等多特征参数．实验结果表明,该算法在2.5ms时间内可以准确捕捉并检测到新的基音脉冲位置,而且对语音和残差信号均取得了较好的结果。     

一种实时基音检测算法

针对目前基音周期检测实时性的要求,提出了一种基于小波变换的语音基音周期实时检测算法.该算法在提取小波系数极大值过程中利用了小波变换极值与信号突变点之间的关系,将小波域波形与时域波形相结合,采取每次搜索以前一个小波系数极值点作为新的基准的自适应基准方式,并利用了平均能量、过零率、历史峰值幅度、当前峰值估计等多特征参数.实验结果表明,该算法在2.5 ms时间内可以准确捕捉并检测到新的基音脉冲位置,而且对语音和残差信号均取得了较好的结果.     

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。     

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。     

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。     

语音多带激励模型基音搜索算法的一种改进

深入分析了ＭＢＥ模型分析算法的复杂度,认为原算法中的双闭环基音搜索结构有很大的改进余地,提出了一种基于Ｂ－样条二进离散子波变换（Ｂ－ＳＤｙＷＴ）基音检测法的改进ＭＢＥ模型分析算法．其关键在于利用Ｂ－ＳＤｙＷＴ 基音检测原理将这种双闭环搜索算法改造成先开环后闭环的结构．理论分析说明,这种改造可以大幅度地降低基音搜索的复杂度,而不降低其性能．通过仿真实验对改进前、后的ＭＢＥ模型基音搜索算法的复杂度、准确度以及抗噪声能力等方面进行了全面的对比分析．得出的结论是改进算法与原算法相比各项性能均不低于原算法甚至有所改善,特别是证实了理论分析中的复杂度降低作用．     

多带激励语音编码器仿真实现

介绍多带激励(MBE)模型原理、分析和合成,该算法突破了二元激励的局限性,较好的解决了简单二元激励模型导致的合成语音自然度不够以及抗噪声能力差的问题,是目前低速率语音编码较理想的方案．此外,详细阐述了MBE编码器的仿真实现方法,并给出了程序流程和仿真结果．实验结果表明,此仿真系统合成的语音在频谱和波形上都和原始语音比较接近,并具有良好的清晰度和可懂度,任何熟悉的人都可以辨别说话人．     

4．8kbps多带激励语音编码器的模拟实现

文章阐述了多带激励（ＭＢＥ）语音产生模型与以往单一激励语音产生模型的区别及其优越性。研究了以ＭＢＥ模型为基础进行语音分析合成的基本原理和实现的算法。提出了４．８ｋｂｐｓＭＢＥ语音编码方案，并在计算机上进行了模拟实现。实验结果表明，所模拟的４．８ｋｂｐｓＭＢＥ语音编码器系统是成功的。其合成语音在可懂度与自然度方面，与以往的线性预测（ＬＰＣ）、码激励线性预测（ＣＥＬＰ）语音编码系统相比都有了明显的改善。     

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.     

一种自适应时移与阈值的DCT语音增强算法

针对现有语音增强方法在低信噪比下性能降低的问题,提出了一种自适应时移与阈值的离散余弦变换语音增强算法．首先,对软阈值函数进行改进,既能消除噪声主导帧中的噪声,也能消除语音主导帧中的噪声,并依据信噪比自适应地选择阈值,较大程度地保留了语音的原始特征．其次,依据基音周期自适应地选择分析窗时移,降低了固定分析窗时移产生的白噪声,并且引入短时自相关函数和短时平均幅度差函数相结合的加权自相关函数,来进行基音周期的检测,提高了基音周期检测的准确性和对噪声的鲁棒性．理论分析与仿真结果表明,该算法在信噪比低至-5dB噪声环境下,相比现有的经验模态分解算法和子空间算法,输出信噪比有较大提高,鲁棒性更好．     

含噪语音的基音周期提取算法

背景噪声对语音信号的基音周期提取有很大的影响.结合能够对背景噪声进行有效降噪的EMD(Empirical Mode Decomposition)软阈值法,提出了一种噪声背景下语音基音周期提取的方法.首先将EMD软阈值降噪法和中心削波法相结合,对信号进行预处理,然后利用语音信号波形本身的信息,进行波形之间的匹配估计,从而获得准确的语音信号基音周期.仿真实验表明:与传统的基音周期提取方法相比较,所提方法在基音周期提取的准确度方面有很大的提高.