小波分析法对多带激励声码器基音提取的改进

作者介绍了小波变换用于语音信号基音周期检测的原理，提出了基于小波变换后波形特征的基音提取算法。该算法与原多带激励声码器基音提取算法相比，能有效避开噪声的干扰，正确提取语音的基音，计算复杂度也降低很多。     

低复杂度的基音检测算法

在确保语音信号基音检测算法准确度和稳健性的前提下,降低其复杂度,增强实时性.首先给出了基音周期提取过程的实现框图,而后结合流程图详细阐述了提出的新算法,最后通过对仿真实验结果的分析,表明新算法在噪声环境下,仍能精确地提取基音周期.     

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．     

基于FIR滤波器的基音提取预处理

基音周期是语音信号的重要参数，在语音分析、语音合成和语音识别中，估计基音周期都是一个重要任务。基于MATLAB设计的FIR滤波器，可以随时对比设计要求和滤波器特性调整参数，直观简便，极大的减轻了工作量，使滤波器设计最优化，在语音信号基音提取预处理方面具有精度高、稳定性好、灵活性强等优点，滤波效果较好。把其应用于基音提取预处理将为基音提取后继工作打下良好基础。     

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.     

一种结合线性预测倒谱法和组合滑动窗口平滑法的基音周期估计改进算法

提出了一种结合倒谱法、线性预测法(LPC)以及滑动窗口平滑法的基音周期估计改进算法.即先用LPC逆滤波后的余量信号代替原始语音信号,滤除噪声和声道响应的干扰,接下来用倒谱法初步估计出基音周期,最后对初步估计出的基音周期进行组合滑动窗口平滑处理,去除野点和错误样点的干扰,最终得出较为准确、自然的基音周期.经仿真验证,方法简单有效可以在低信噪比的情况下获取较为准确的基因周期.     

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。     

语音信号变速算法及其TMS320C5402实时实现

语音信号可表述成激励源和线性时变系统的冲激响应的卷积.若激励源是一白噪声信号,则声道发清音;若激励源是一准周期信号,则声道发浊音.在语音信号序列中影响语音表达速度的是浊音,它是基音,是由多次谐波构成的准周期信号.语音信号序列可以看成是基音周期经整数倍延时后叠加而成.插入部分基音周期使语音速度降低,删除部分基音周期能使语音速度提高.但是,插入或删除基音周期使语音信号的相位不连续,造成语音跳变,为此,采用交叠分帧的方法将语音信号划分成短时段序列.然后,求增或删后短时段序列相邻短时段之间的相关函数,进而求出相关函数极大值.按最大相关点实现相邻短时段之间的相位衔接,使其相位接近连续.此外,提出了一个TMS320C5402和AT89C51双处理机系统的硬件设计方案,将语音变速算法用TMS320C5402和人-机交互用单片机AT89C51实现.     

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     

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.     

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.     

一种改进的小波变换基音检测算法

为了克服目前诸多基音频率检测算法精度低、复杂度高和鲁棒性差的缺点,提出一种利用小波变换结合线性预测的去噪方法,并通过自相关函数和平均幅度差函数的线性组合得到基音频率,实验验证,该方法性能明显优于自相关函数法和平均幅度差函数法,减少了倍频及半频的误差提取,提高基音频率的提取精度,同时在低信噪比的情况下,仍能精确提取出基音频率。     

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。     

多带激励声码器的改进双路径基音跟踪算法

为了增强多带激励（MBE）声码器基音估计性能的鲁棒性,提出了一种可适用于低信噪比语音信号的改进双路径基音跟踪算法．采用全新构造的差值不等式作为约束方程,其差值门限的取值在基音跟踪过程中能够根据基音周期长短的统计特征自动更新．实验结果显示：在SNR为-5dB的高斯白噪声干扰的情况下,基音估计的严重错误概率的性能改善平均达到70％．与传统算法相比,该算法对不同讲话者和不同程度高斯白噪声干扰均具有较强的适应能力,尤其在噪声严重的情况下该算法对基音估计的准确性得到明显改善,从而使合成语音具有较好的可懂度和自然度．     

用于周期分解语音活动检测的基频提取方法研究

介绍了基于语音信号周期分解的语音活动检测算法.传统语音活动检测算法在动态低信噪比背景噪声环境下的效果很不理想,这主要是因为传统方法中提取的能量与过零率等检测特征针对的是平稳噪声,对信噪比的变化很敏感.而本文介绍的周期分解语音活动检测方法能较好地解决这个问题,因为语音信号中浊音段的周期性是区别一般噪声信号的重要特征,并且该特征受背景噪声类型和信噪比变化的影响小.在周期分解语音活动检测方法中,基频提取的准确性对最终检测性能有很大影响.针对此情况,提出了自相关、循环均值幅度差分和YIN三种基频提取算法相融合的方法.实验结果表明,在背景噪声为白噪声、汽车噪声、嘈杂人声以及信噪比0dB,5dB,10dB的情况下,该方法相对单一基频提取算法,可以有效提升基频提取与周期分解语音活动检测的准确性.     

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。     

基于频率成型性能指标的主动悬架控制策略的研究

对传统的主动悬架线性二次型控制策略作了改进设计和研究。通过对与平顺性有关的指标项（车体垂直振动、角振动）在性能评价时进行频率加权,并对加权特性在控制策略中加以考虑。与传统的线性二次型全状态反馈控制策略相比,通过振动传递函数、系统对激励的均方响应和系统模态参数的比较,可知改进后的控制策略能够较大地改善车辆的平顺性,而对其他方面的性能指标没有太大影响。     

Implementation of an Autocorrelation Pitch Detector in Application to Query by Humming

A pitch detector for application in query by humming (QBH) is implemented in this paper. This algorithm is made up of two parts: note segmentation and pitch detection. In the first part, voiced/silence decision is made on each segment of the input signal by a pattern recognition approach, and further, the preparatory note borders are obtained; then, via analysis of the instantaneous energy contour, the adjacent notes that adhere to each other are separated. In the second part, pitch is estimated for all frames contained in a note‘s duration by an autocorrelation method and the mean of these pitch values is taken as the average pitch of this note. Moreover, in order to remove the effect of formant structure, a nonlinear preprocessing is adopted in the pitch detection part and the autocorrelation function is properly weighted before peak picking. Finally, hummings of several experimenters with different voice characters are recorded to test this pitch detector, whose efficiency and reliability are proved by the result.     

基于模糊聚类的音乐哼唱检索的研究与实现

针对哼唱检索中匹配过程的耗时性和哼唱的非完全准确性,提出了并行模糊动态时间规整算法实现音乐的哼唱检索。采用相对音高差表示旋律,用动态时间规整算法实现哼唱音高差序列与目标音高差序列的近似匹配。在匹配过程中,引入模糊集合及模糊聚类,通过构造哼唱音高差与目标音高差之间的隶属函数并计算隶属度得到音高差信息的相似度,进而获得转换代价矩阵,最后得到两个匹配序列的匹配距离。为提高检索速度,引入并行算法实现匹配过程。实验结果表明,模糊方法的引入提高了检索精度,并行算法的运用明显缩短了检索时间。基于并行模糊动态时间规整算法的音乐哼唱检索的正确率达到72%左右,在双核计算机上进行实验,引入并行算法后检索时间缩短一半。     

基于多层激励量子神经网络的鲁棒音频水印算法

设计了一种基于多层激励函数量子神经网络的音频水印算法。将水印信号嵌入载体语音的小波低频系数中,再训练量子神经网络建立水印嵌入前后低频小波系数间的联系以便在接收端恢复水印。同时,区别于传统的归一化方法,将小波低频系数规范到同一数量级,避免了恢复水印时小波低频系数的差错传播,提高了算法的鲁棒性。实验结果表明,设计的水印算法对加噪、滤波、重采样和再量化等攻击具有较强的鲁棒性,提取正确率相比BP网络水印算法平均提高1.8%。