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。     

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鲁棒性检测

固定门限的小波变换基音检测算法,在浊音信号起始段和结束段的模极大值不能有效提取。文中提出一种基于小波变换模极大值的基音周期自适应前后向跟踪算法,并结合过零率检测,实现了弱浊音信号基音周期的鲁棒性检测。算法对浊音信号采用自适应帧长,对陡变的基音周期能够准确提取,对噪声有较强的鲁棒性。     

基音检测的小波快速算法

文中给出小波变换用于基音周期检测的基本原理及快速算法，实验表明，该方法基其它基音检测方法相比具有明显的优越性。     

一种基于三阶统计量的基音周期检测新方法

利用小波变换和三阶统量的基本特性,提出了一种小波变换与三阶统计量结合的基音周期检测新方法;在低信噪比的基音周期检测中,该方法可以获得比其它基音周期检测法更精确的结果;文中还分析了压扩因子和门限因子Ｋ的选择,实验表明,Ｋ在一定范围内取值时对基音周期检测结果影响不大。     

一种基于三阶统计量的基音周期检测新方法

本文利用小波变换和三阶统计量的基本特性,提出了一种小波变换与三阶统计量结合的基音周期检测新方法;在低信噪比的基音周期检测中,本方法可以获得比其它基音周期检测法更精确的结果文中还分析了压扩因子和门限因子K的选择,实验表明,K在一定范围内取值时对基音周期检测结果影响不大.     

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。     

一种改进的混合激励线性预测的基音周期估计算法

本文详细讨论了混合激励线性预测(MELP)的基音周期估计算法及其改进算法.该算法采用了分数基音周期、倍数检测等技术,保证了基音周期估计的精度.同时又采用了滑动窗的方法,使得对基音周期不规则的不平稳的语音段进行基音周期估计时的误差减小.本文最后给出了该算法的测试结果及优缺点.     

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。     

Improving pitch estimation for efficient multiband excitationcoding of speech

The authors describe an improved pitch detection algorithm for efficient multiband excitation (MBE) coding of speech. The improved algorithm adds a corrective measure to the error measure for spectrum matching employed in conventional MBE pitch analysis. This corrective measure effectively applies equal weighting to all harmonic bands by normalising the error energy in each band. The result is the reduction of gross pitch errors owing to pitch doublings. An additional advantage of using this corrective measure is that, because this measure is based on a sum-of-product formula, comparisons of matching scores may be performed with partial-sums computed during the evaluation of the measure, therefore, facilitating fast searching of the optimum pitch period. Simulation results show that, with the deployment of the improved algorithm, pitch tracking procedure is no longer needed, and the coding delay of the MBE coder is significantly reduced     

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%。      

一种2.4kbps改进型MBELP编码

该文给出了一种改进的2.4kb/s多带激励线性预测(IMBELP)语音编码算法。与传统的MBELP算法相比,本算法在基音提取和清/浊音判决上采取了一些改进措施,使得合成语音质量有一定的提高。本文详细介绍了改进后的MBELP算法,并将其在基音提取和清/浊音判决的结果与传统的MBELP进行比较。     

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.     

一种改进的强噪声背景下基音检测算法

针对强噪声背景下语音基音检测这一困难的问题,提出了一种基于计算声场景分析的基音检测的改进算法。该方法利用人的听觉感知特性,引入广义自相关函数以增强基音信息,适用于低信噪比和存在其它语音干扰下基音信息的提取。另外,对于混叠语音的基音周期轨迹的检测,提出一种比较简单的方法。实验结果证明,提出的算法是十分有效的。     

基于B-样条子波变换的MBE语音模型分析算法改进

首先对 ＭＢＥ模型分析算法的复杂度进行了深入的分析,认为原算法中的双闭环基音搜索结构有很大的改进余地．为此提出了一种基于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。理论分析可以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,我们对改进前、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作了一个全面的对比分析。得出这样的结论：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。     

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。