一种基音周期检测中减小中值平滑误差的方法

在语音信号处理中,常用的基音检测算法对于纯净语音信号的检测效果较好;然而,实际的语音信号都会受到背景噪音的影响,使得常用的检测算法不能达到最优化,为提高检测基音周期的准确性,可以在基音检测后处理中采用多种平滑技术,但大多情况下后处理基音周期估值仍然产生很大的误差,为此文章针对语音信号基音周期估值的中值平滑处理中,可能产生基音提取的误差,进行误差分析,提出一种减小中值平滑误差的方法。     

一种改进的基于小波变换的基音周期提取算法

基音周期是语音信号重要的参数之一,是进行语音信号数字处理的基础。针对传统自相关提取方法的不足。本文提出了一种小波变换和自相关结合的基音周期检测算法,它克服了小波变换法对某些信号检测时的缺点,在真实语音的基音周期检测中取得了较为满意的效果。     

基于声门闭合时刻估计的语音基音周期的提取

根据语音信号在声门闭合时刻（ＧＣＩ）的锐变特性,通过检测语音信号小波变换发生在ＧＣＩ附近的局部极大值的位置估计声门闭合时刻,两个相邻ＧＣＩ的距离为该段语音的基音周期,它的倒数即为基频Ｆ０．实验结果表明,采用本方法检测到的基音周期准确,能按基音周期及时反映它的迅速变化,且抗噪声性能强,还能可靠的判别清／浊音．     

一种汉语语音基音轨迹的平滑算法

基音是指人们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.该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.     

一种有效的语音基音周期提取算法

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．采用了一种有效方法，即在浊音中用段内位移匹配的方法提取出基音周期，有效地防止由于一个周期内的2段相似波形被误判为两个周期的情况，同时也防止取到倍周期的可能．实验证实，此方法提取出的基音周期准确，能较好地合成出特定人的语音来．     

一种适于改进的LPC声码器的语音特征提取方法

运用了一种较为有效的清、浊音判决方法以及基音平滑方法来提高基音检测的准确性 .减小了基音周期不规则的不平稳语音段基音估计的误差 ,改善了在低速率的基础上合成语音的质量     

一种基于段的基音检测算法

作为语音信号处理领域一项基本、关键的技术,基音检测在语音信号处理中扮演着重要的角色,一直是语音信号处理的一个研究热点.首先对传统的基于短时自相关函数法的基音检测进行了研究;在此基础上提出了一种能同时检测一段语音信号基音周期的方法,有效地克服了传统基音检测算法只能检测一帧语音信号基音的缺点.进行了实验仿真,结果表明通过去野点,中值平滑等后处理的基于段的基音检测算法比传统的基于帧的基音检测算法具有更好的抗噪性.     

自相关基频提取算法的MATLAB实现

在对自相关基音检测算法进行分析的基础上,对自相关基频提取算法进行了探讨.考虑到检测准确度和检测速率两方面的因素,结合带通滤波及三电平削波模块,设计了基于Matlab的估计方法,然后通过对一段具体的语音进行处理,得到了比较准确的浊音语音的基音周期.实验证明,该方法简单有效.     

2．4kb／sLPC－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。对语音的分析采用ＬＰＣ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提取基音周期。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。     

中心消波自相关法语音基音检测

采用非线性中心消波与自相关/AMDF相结合的算法提取语音基音周期,有效去除声道共振峰的影响和噪声的干扰,实现语音的基音检测;绘制了周期轨迹平台图,使周期/频率读取更加直观.MATLAB仿真实验结果表明,该方法有效、准确地提取了基音周期,并且对噪声有一定的鲁棒性.     

基于藏语拉萨语语音识别中端点监测算法的研究

藏语语音识别技术研究已成为当今一大热点,而端点检测则是语音识别预处理阶段的关键环节之一。文章以标准拉萨藏语为对象,通过将加窗、短时能量和过零率相结合的方法对藏语语音识别技术中端点检测的算法进行了研究。实验表明,采用上述三种算法相结合的研究方法对浊音较重的藏语语音识别较为合适,可显著提高识别率。     

藏语孤立词语音识别系统研究

藏语语音研究相当滞后,文章结合语音识别知识和藏语特点,尝试性地研究了藏语孤立词语音识别研究.首先提取MFCC参数作为语音特征参数,形成语音模板库,采用DTW模型实现了语音识别系统,并且针对藏语孤立词多音节的特点,改进了传统的基于短时能量和短时过零率双门限检测法,即加入了音节间静音段时长门限,提高了孤立词语音信号检测的准确性和识别率.     

双门限算法在藏语语音音节分割中的应用分析

双门限算法是语音端点检测的一种重要方法,对藏语语音识别和处理具有重要意义。提出了用双门限端点检测技术对藏语语音进行音节分割的方法,首先根据双门限语音端点检测原理进行Matlab编程和仿真,然后结合藏语语音的音节特点和双门限算法分别在正常语速和慢语速环境下对藏语的30个辅音语音、随机抽取的双音节、三音节及句子语音进行双门限算法的音节分割和分析,实验表明双门限算法对没有太多连读音节的藏语语音和慢语速下长句的音节分割准确率较高。     

藏语语音信号降噪算法研究

藏语语音在识别过程中会受到各种信号的干扰,从而影响语音识别的质量。在进行语音识别预处理过程中,语音信号的降噪技术是一个关键的环节。文章通过分析各种降噪手段,重点研究了藏语语音信号降噪方法,提出了符合藏语语音信号降噪的小波包降噪算法。其研究结果为进一步的藏语语音识别技术的研究提供了基础。     

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。     

基于小波变换的基音同步叠加技术

针对传统的基音同步叠加方法的缺陷提出了相应的改进方法：一是将小波变换用于声门闭合时刻（ＧＣＩ）的检测,获得ＧＣＩ的准确位置,在此基础上,按每个基音周期起始的精确位置进行基音同步叠加,在一定的范围内,改变单音节的基频和时长去拟合连续语流中音节的超音段变化;二是用升余弦滚降窗函数代替基音同步叠加算法中的Ｈａｍｍｉｎｇ窗函数,使合成语音的质量明显提高,调节更加方便．     

韵律控制技术及其在藏语TTS中的应用研究

语音是人类相互交流和通信最方便快捷的手段,而语音中的韵律包含了说话人的意图信息,在帮助听者理解语言及意图时十分有用.韵律的研究是语音合成技术中的重要研究课题.藏语语音韵律控制技术及其在藏语TTS中的应用,内容包括藏语语音韵律研究的基本情况及今后的工作重点,藏语语音合成技术中韵律调整的方法以及藏语TTS 中的韵律生成模型和声学模块.     

一种小波加权的基音检测方法

噪声环境下的基音检测在语音信号分析和识别中占有重要地位。自相关法是一种常用的基音检测方法，利用自相关法结合小波变换检测信号突变的灵敏性，提出了一种噪声环境下有效的基音检测方法。实验结果表明，与传统方法相比，该方法鲁棒性好，对基音检测具有更高的准确率。     

藏语语音合成语料库的韵律标注规则设计

韵律标注是藏语语音合成语料库建设的重要环节.文章参考汉语韵律标注的研究成果,结合藏语自身的语音特点以及韵律特征,进行了面向藏语语音合成语料库的韵律标注研究,并设计一套包含拉丁转写、声调类型、音节结构、重音类型以及停顿指数的标注规则,为藏语语音韵律特征的研究提供了直观的、科学的方法.