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。     

一种高性能汉语语音基音周期估计方法

在分析 AMDF基音周期估计方法的基础上 ,提出一种新的汉语语音基音周期估计方法MAMDF( Modified AMDF)。实验证明 ,MAMDF方法可以获得更好的基音估计精度和时域分辨度。     

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。     

汉语语音的基音快速提取算法

根据汉语语音信号的特点．该文提出一种简化的自相关基音提取的方法，算法具有简便、快速、准确和易于实现等特点。此方法不仅可用于孤立字．更适用于提取二字词的声词。实验表明，所得到的１５种二字词声调的基本模式和轻声变调等都与已有的研究报导相符。含有清声母音节时，二字词声调能提供音节分割和声韵分离的准确信号．基音提取成功率高于９０％。     

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。     

基于小波变换的汉语三字词基音提取

给出了一种基于小波变换的汉语三字词基音提取方法。根据小波变换应用于突变信号检测的原理,充分利用多分辨率分析,准确地实现了汉语三字词基音的提取,同时给出了小波变换的快速算法。     

基于循环自相关/平均幅度差函数的弹道目标微动周期估计

雷达微多普勒(m-D)是弹道目标的突出特征,为弹头识别提供了重要手段.然而,当弹道目标的微动伴随平动时,时频分布不再表现为正弦调制曲线,此时基于时频分布正弦假设的微多普勒特征提取方法可能失效.针对这一问题,提出了一种循环自相关函数(CACF)和循环平均幅度差函数(CAMDF)相结合的估计算法,来获取时频分布的循环系数矩阵和该矩阵的平均循环系数,从而估计出弹道目标的微动周期.该算法以时频分布的循环周期性代替正弦调制的周期性,不需要假设目标平动已被准确补偿,有效克服了传统微动周期估计方法的不足.理论推导论证了该算法的可行性,仿真实验验证了该算法的有效性和抗噪性.     

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。     

平方补数与除数和函数的混合均值

考虑平方补数S2（n）与除数和函数σ-1（n）的混合均值,用解析方法得到了∑n≤xσ-1（S2（n））n的渐近公式,所得结果补充了有关文献的结论.     

关于方幂和的新求法

本文给出了关于∑ｎｋ＝１ｋ２ｌ和∑ｎｋ＝１ｋ２ｌ＋１的较好的性质和简单的递推公式     

利用差分法求一类幂级数的和函数

利用差分法导出了求幂级数和函数的一个通项公式 ,用它能求出系数为高阶等差数列和高阶等比数列的幂级数 ∑∞n=0 anxn的和函数     

关于Lebesgue型和的最佳常数

给出了Lebesgue型和的最佳常数λn(s,t)。     

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。     

一种改进的MBE基音跟踪算法

通过对基音周期慢时变特性的研究,提出了一种改进的MBE基音跟踪算法．该算法旨在减少运算量,提升基音检测的实时性,将传统的基音跟踪算法改进为前后向各跟踪一帧．仿真实验表明,改进算法与传统算法对基音跟踪均取得了良好的效果,但是新算法计算量大幅度减少,执行速度明显提升．     

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.     

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.     

基于基音频能值的端点检测算法

根据语音的发声特点,基于分析语音信号中的基音频率和语音之间的关系,提出一种在强噪声环境下实现提高语音识别率的方法,并对基于基音频能值的端点检测算法和传统语音端点检测算法进行比较.实验结果表明该方法不仅能够有效提高语音段的检测率,同时还具有计算量小、实时性高、不受噪声影响即鲁棒性好等特点.