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.     

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.     

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。     

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.     

一种基音周期估计的改进CAMDF算法

本文首先介绍了传统基音周期估计算法:ACF算法和AMDF算法.为了克服AMDF算法容易导致估计出的基音周期加倍的缺陷,本文重点阐述了CAMDF基音周期估计算法,并提出了改进CAMDF算法.该法是在CAMDF算法之前,对语音信号进行降比特处理.实验表明,改进CAMDF算法在降低对处理器件复杂度和精度方面要求的同时并不会影响基音周期的估计效果.最后,本文进行了各种基音检测算法的仿真比较,实验表明改进CAMDF算法在基音估计效果上具有很好的准确性和稳定性.     

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。     

基于EMD的ACF基音检测改进算法

针对传统的自相关函数基音检测算法容易出现倍频错误的问题,本文提出了一种基于经验模式分解的ACF基音检测改进算法.该改进算法利用EMD将一帧语音信号的ACF分解成多个本征模式函数和残余分量,同时根据IMF的累积能量分布情况找出含有基音信息的IMF,最后通过该IMF准确地估计出该语音帧的基音.仿真实验结果表明:本文所提算法性能明显优于传统ACF算法;相比较于检测效果较好的WAC算法,本文所提算法的性能依然有了一定的提升.     

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.     

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．     

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.     

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．     

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。     

对复杂边缘检测的Snake改进算法

针对Snake原始模型对包含凹陷形状目标或信噪比较低的图像边缘检测结果差的问题,通过对复杂形状目标及含噪声图像的特性研究,从能量函数和迭代策略两个方面对Snake原始模型进行改进,增加了新的控制能量,并对各能量因素的影响权值进行了讨论,同时对蛇点采用了动态分布方法,以适应不同的目标形状特性.仿真结果表明,改进后的Snake模型较原始模型大大减弱了对蛇点初始位置的依赖,并在一定程度上有效地克服了图像噪声对迭代算法的影响,提高了对复杂目标的边缘检测性能.     

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EMD的基音检测预处理技术

针对基音检测的性能严重受背景噪声影响的问题,论文基于经验模态分解(EMD)理论,研究了含噪语音信号的EMD分解特性,参照小波阈值去噪方法,提出了一种基于EMD的自适应语音去噪算法,并且针对软、硬阈值函数的不足提出了一种新的阈值函数.MATLAB仿真结果表明,该方法可以有效地去除噪声,较好地恢复语音信号,与小波阈值去噪方法相比,信噪比、均方根误差等性能指标均有明显提高.     

基于人脑相关模型的视觉时间和空间感

一种典型的时间性的感觉是对于闪烁灯光缺失基频的现象.对此可用从信号的自相关函数(ACF)中导出的时间性因子加以描述.此方法与关于复音的音调评价所采用的方法相类似.此外,视觉的空间感,例如纹理感,包括对比、韵律和粗糙度,这些感觉也可用从灰度的ACF中导出的因子加以描述.其主观优选条件已经从其与时间和空间因子的关系中找出.文中还发现大脑的活动与对视觉有关的时间性因子的主观优选具有良好的对应性,当时间因子改变时,左脑的α波形更为显著.该理论结合时间和空间值可应用于实现更佳的视觉环境.此项关于时间性设计的新概念也可应用于建筑与环境设计中,人们可从2001年以来发表于网页http://www.jtdweb.org/中的文献里得到更多的关于JTD的信息.