一种改进的基音检测算法

提出了一种改进的基音检测算法,通过最小化重建谐振峰与原始谐振峰之间的误差得到最佳的基音估计。在基音估计中引入误差控制因子以得到无偏的误差函数,同时对基音轨迹跟踪技术作了改进,以保证基音轨迹的正确演变。实验结果表明,与ＩＭＢＥ标准中的基音检测算法相比,该方法能够提供更正确且平滑的基音轨迹,尤其在过渡段能有效地跟踪快速基音变化,从而使重建语音具有更好的连续性和主观质量。     

基于样条小波变换的语音基音检测

作者在分析小波变换时频局部化特性的基础上，选取样条小波函数对语音信号进行处理，给出了基于小波变换极大模的基音周期检测方法和实验结果。     

M-AMDF基音提取算法

本文介绍了一种改进的基于LPC逆滤波的AMDF基音提取算法——M-AMDF基音提取算法。该算法重点在预处理和后处理上下功夫以提高基音提取的准确率。我们的介绍分为两个部分,一是算法介绍,另一是对算法的评价。算法介绍的重点是预处理和后处理,对算法的评价采用了四个客观评价标准。     

一种整数基音检测新方法STA的实用改进

对新的基音检测算法STA作简要介绍，对于在基音检测的实际应用中，遇到的由于受到噪声、共振峰影响造成基音周期检测点的偏移问题，提出STA的改进方案ISTA，并对前后2种方案的实际效果进行了比较，ISTA在基音检测时可以得到比STA更理想的效果．     

基于频域和时域结合的基音周期提取算法

基音周期提取是语音编码和语音识别领域的一项重要研究课题。为了解决传统的自相关方法容易出现的半频倍频错误,提出了基于时域和频域分析的提取算法。该算法首先提取时域自相关值最大的若干个候选值;然后统计每个候选值对应的频域上所有相邻两个谐波能量和的最大值,用来对其自相关值进行加权;最后根据历史的基音周期值以及候选基音周期所对应的频域能量值对加权值进行修正。使用Keele数据库进行测试表明,使用该算法后基音周期提取的半频倍频错误率比传统算法下降了50%左右。     

可视式语音信号的分析及基音检测

本文研究了简易的语音信号处理系统.着重介绍了语音信号的分析和基频检测技术.本文为一般人语言音调语调、聋哑儿童的语言训练的研究和实验,提供了可视式硬件基础,对类似语音信号处理系统有一定的参考价值.     

基音同步分析在语音波形矢量编码中的应用

论述了一种基于基音同步分析的语音波形矢量编码方法,该方法利用语音浊音部分具有周期性的特点,采用小波分析方法进行基音同步分析,准确提取语音周期构成矢量,实现了语音信号的低数码率矢量编码,同时保持了较好的语音质量。     

高性能基音检测新方法

本基音检测方法是利用汉语语音结构特点,以主循环为基本概念,在时域上处理确定浊音音段的基音,而对清浊不明晰的音段,从时、频域两方面进行基音估算,并设计了基音选择逻辑和清浊音判断逻辑。实验结果表明,本方法的性能明显优于大多数流行的基音检测器,且计算速度快,是自相关方法和倒谱法的４倍和８倍。     

用峰值校正自相关函数检测的汉语基音周期

在对大量的汉语普通话的语音波形进行分析之后发现汉语普通话的基音提取不能用简单的中心削波自相关方法,在进行基音标记时会存在一种基音标记偏移的现象,为此在自相关理论的基础上,根据声调语言的语音信号音高变化特征,对声调语音的基音标记的偏移现象提出了一种基于自相关法和峰值校正的算法,经实践检验,这种算法对声调语言的基音标记的偏移现象能够得到很好的校正。     

可视式语音信号的分析及基音检测

本文研究了简易的语音信号处理系统。着重介绍了语音信号的分析和基频检测技术。本文为一般人语言音调语调、聋哑儿童的语言训练的研究和实验,提供了可视式硬件基础,对类似语音信号处理系统有一定的参考价值.     

基于倒谱修正模型的语音基音检测算法

该文提出了一种基于修正倒谱模型的改进的倒谱基音检测算法.该算法首先对分帧语音进行10阶线性预测编码(LPC)分析和逆滤波,获得LPC预测残差;然后对残差信号进行倒谱分析,倒谱分析中采用了离散傅里叶变换频谱的高频分量置零的计算措施;最后根据倒谱的特征求得浊音语音的基音周期.仿真检测结果表明:该算法无论对纯净语音,还是对不同加噪情况下的含噪语音,其基音检测结果都明显优于传统倒谱基音检测算法,并且也明显优于基于平均幅度差函数的基音检测算法,而略优于基于自相关函数的基音检测算法.     

基于小波变换的汉语三字词语音基音频率提取

声调是基音频率的轮廓,为准确提取基音频率,进行具有汉语特色的连续语音识别,提出了具有汉语特色的清浊音切分方法.与常用的阈值法相比,该方法能更好地找到清浊音的切分点,尤其是在字与字连接紧密时更有效(在这种情况下阈值法往往失效).在此基础上,利用小波变换的多分辨分析特性进行了汉语三字词语音基音频率的提取.实验结果显示,该算法能有效地将三字词语音分开,且得到的基音频率曲线符合汉语三字词语音的声调模式.     

一种基于小波变换的混叠语音基音提取方法

小波变换对单一信号源的基音提取非常有效，但在多音源混叠语音的基音提取中则无法有效地获得基音信息。为解决这一问题，先从混叠语音信号中确定信号的个数以及每路信号的时间间隔范围，之后再对其进行奇异点的分离，以便提取各源信号的谐波分量。为简化计算并避免由于幅值的不同而影响搜索效果，对各次谐波的幅值进行了归一化、卷积等处理，最后使用小波变换精确地提取出混叠语音的基音。实验表明了这一方法的有效性。     

一种改进的抗噪基音周期检测算法

介绍了一种改进的抗噪性强的基音周期检测算法,该算法利用经典的自相关函数和平均幅度差函数,并将二者相结合.它继承了自相关函数的抗噪特性,并通过能量函数进一步加重基音峰值点,进而提高了在噪声环境下的提取准确度.与传统自相关方法相比,该算法很好地克服了基音半倍和双倍错误.实验证明:这种算法简单易行,又有很好的抗噪性能,在存在噪声的条件下,仍能比较精确地检测出基音周期.     

基于LPC预测误差DWT的语音基音检测

在对语音信号进行ＬＰＣ分析的基础上，提出了一种有效的语音基音周期检测算法。该算法利用小波变换中著名的Ｍａｌｌａｔ算法逐层分解ＬＰＣ预测误差信号，在最低分辨率的逼近信号中寻找峰值，然后逐层回溯各个分辨率的逼近信号，最后在ＬＰＣ预测误差中确定出峰值，从而求出相应的基音周期。     

4kb/s低速率语音编码的一种新算法

4kb/s低速率语音编码是近年来语音信号处理研究的重要课题,也是ITU－T下步要标准化的重点,介绍了目前4kb/s低速率语音编码的最新进展,关重分析了基音位置同步码激励线性预测编码（PPS－CELP）的原理和结构,并与G.729、G.723.1等算法进行了性能比较。     

基音周期的一种检测方法

自相关函数法是语音信号周期估计中的一种简单、有效的方法,但是它需要大量的乘法运算。中心削波法是用来去除声道影响,以获得更准确的基音周期的一种方法。结合两种方法,提出了一种可以避免自相关函数中大量的乘法运算的方法,从而提高了算法的运行效率。     

带有频谱补偿的基频修改算法

针对当前多数在基于拼接的语音合成系统中使用的基频修改算法缺少对频谱进行补偿的情况,提出了一种带有频谱补偿的基频修改算法.在传统基音同步叠加(PSOLA)算法的基础上,以共振峰参数和频谱倾斜参数描述频谱特性,通过对频谱参数进行预测及修改,在修改基频的同时,有效地补偿了频谱特性.频谱参数的预测公式由各基频下的条件概率密度函数导出,频谱参数的修改通过正弦模型实现.实验表明,对于不同的汉语元音、基频修改因子和听者,在平均86.25%的情况下,该算法较传统PSOLA算法能够获得更接近自然音质的语音.