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。     

基于情感基音模板的情感语音合成

为了合成能够模拟表达说话人的情感状态的语音,提出一种基于情感基音模板的情感语音合成方法.该方法分别建立高兴、愤怒、悲伤和中立4种不同情感下的韵母基音模板库,建立4种声调模型,统计分析语音库中情感语音的韵律特征参数,运用基音同步叠加算法(PSOLA)合成含情感色彩的语音.实验以音节为合成单位,根据情感特征参数的统计分析结果调节合成语音的韵律特征,合成各种情感的语音.仿真实验结果表明:用情感基音模板合成的目标情感语音具有目标情感的音质色彩,再通过韵律参数调节,可合成较理想的情感语音.该方法可用于增加语音合成系统的智能化,提高人机交互的能力.     

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。     

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．     

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。     

语音基音检测的多分辨率分析法

介绍了一种语音基音检测的多分辨率分析法。它将语音在不同的分辨率下判决出基音,然后相互比较得出正确的基音。还比较了它与两种传统方法的性能。实验结果说明,多分辨率分析法具有精度高、抗干扰能力强的特点。     

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.     

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。     

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.     

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。     

改进的频域基音检测算法

在语音信号的低码率参数编码算法中,准确地提取基音信息是一个重要环节,文中对基于正弦波语音模型的频域基音检测算法的运算量大、易受共振峰干扰等问题提出了改进,改进后算法的运算量小,算法的准确性高,有效地减小了共振峰对频域基音检测算法的影响,模拟实验表明,改进算法的运算量仅为原算法的13%。     

汉语普通话与沈阳方言转换的研究

中国地域辽阔,汉语包括多种方言。方言转换技术可实现方言间语音的转换,丰富语音交流的方式,增强语音交流的可懂性、友好性和趣味性。该文分析了普通话与沈阳方言在声调调类与调值、时长和特殊词等方面的差异;探讨了普通话与沈阳方言转换的可行性;提出了基于混合聚类算法的方言基频转换模型、基于统计的方言时长转换模型和基于加权有限状态机的特殊词识别算法;通过基本转换和说话人音色还原构建了方言转换系统,实现了实时普通话语音输入、沈阳方言语音输出。评测结果显示通过方言转换系统得到的方言语音与目标方言语音具有较高相似度。     

基于小波变换的语音基频检测

用小波变换法对语音基频进行检测。结果表明 ,小波变换法比传统方法更准确地提取基频 ,并具有相当的稳健性和适应性。对汉语而言 ,有利于语音四声的识别     

基于幅度差平方和函数的基音周期提取算法

为了在任意采样率下都可以高效、准确地进行基音周期提取,提出基于归一化幅度差平方和函数的基音周期提取算法。导出高效计算幅度差平方和函数的方法,时间复杂度是O(N lbN),给出该函数的归一化定义。归一化幅度差平方和函数的取值反映语音信号的非周期性程度,由此定义了基音周期的状态损失函数和转移损失函数,从而能在后处理过程中利用V iterb i算法,确定最优的基音周期序列。实验结果表明:与通用基音提取算法相比,在保证实时性的基础上错误率降低了9.31%,证明使用该算法提高了基音周期提取的准确率。     

基于小波变换的语音基音周期实时检测算法

针对基音周期检测实时性的要求,提出了基于小波变换的语音基音周期实时检测算法。该算法利用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,采取自适应基准、多特征参数提取小波系数极大值,并在2.5 ms时间内捕捉并检测到新的基音脉冲位置。实验表明,该算法对语音和残差信号取得了较好结果。