含噪語音信號的基音提取算法的研究.pdf

1、語音信號的基音周期是其非常重要的特征參數之一,它是語音信號中濁音信號的周期,攜帶著信號中大部分有用信息,利用它可以有效實現(xiàn)語音合成、語音識別、語音編碼、說話者身份識別等技術,為此,分析和應用語音信號的前提是特征參數的準確提取。
　　 為了提取和檢測淹沒在噪聲中的語音信號,本文在對含噪語音信號的特征和現(xiàn)有的基音周期方法進行深入研究的基礎之上,提出了針對含噪語音信號進行基音周期提取的新方法,大大提高了基音檢測準確度,降低了運算的復雜

2、度。
　　 本文對原有的基音周期檢測方法進行了研究和分析,通過實驗仿真指出了各自的適用條件和優(yōu)缺點。
　　 根據空域相關濾波法能夠在低信噪比下取得很好的降噪效果,提出了將空域相關濾波法和時域波形相結合的基音檢測算法。該算法采用空域相關濾波法和中心削波相結合對含噪語音信號進行預處理,然后提取所需語音信號的波形信息,根據“使得所有匹配項具有最小誤差”的原則進行信號匹配,進而求出初始的信號基音周期,最后結合中值濾波法對所得基音

3、周期進行平滑得到最終的基音周期,并通過實驗仿真與實際數據相對比,驗證算法的可行性和準確性。
　　 根據經驗模態(tài)分解法的多分辨率特性,提出了將EMD軟閾值降噪法與Hilbert-Huang變換相結合的基音檢測算法。該算法首先對原始語音信號進行EMD分解,然后在各層IMF分量上設置閾值,進行降噪處理,再對降噪后的各支IMF分量計算瞬時頻率和瞬時幅值,得出Hilbert譜,利用濁音信號的周期性較強、信號頻率處于一個相對較低的區(qū)間且信號