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1.
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。 相似文献
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基于声门闭合时刻估计的语音基音周期的提取 总被引:6,自引:0,他引:6
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. 相似文献
3.
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。 相似文献
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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。 相似文献
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基于小波变换的汉语三字词语音基音频率提取 总被引:2,自引:0,他引:2
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. 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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一种小波加权的基音检测方法 总被引:4,自引:0,他引:4
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。 相似文献
11.
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 相似文献
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基于小波变换的电力信号奇异性检测 总被引:1,自引:1,他引:0
电力信号奇异性是分析事故时间和原因的重要依据,小波变换能在时域和频域上同时对信号实现局部化处理,能准确的定位信号的奇异点,因而在信号的奇异性检测方面有广泛的应用价值.本文介绍了小波变换对电能质量信号检测的基本原理和方法,并通过MALAB仿真实验验证. 相似文献
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周开利 《海南大学学报(自然科学版)》2002,20(2):102-103
基于子波变换的多分辨分析特性 ,直接采用Mallat多层分解的低频系数进行语音信号压缩 ,并进行了计算机仿真 ,结果表明该方法是有效的、可行的 . 相似文献
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针对低信噪比条件下相位编码信号检测效果差的问题,运用粗细定位相结合的思想,采用双尺度小波变换对二相编码信号进行了研究.该方法在大尺度的模值点上,对信号的奇异点进行粗略定位;在小尺度的模值点上,对信号的奇异点进行精确定位,进而实现了对二相编码信号的检测.通过仿真实验表明,该算法在信噪比优于0 dB的情况下,可以较好地完成... 相似文献