基于FPGA的实时基音周期估计系统

提出一种基于现场可编程门阵列FPGA的实时基音周期估计系统。语音信号先通过模数转换器转换成无符号位的8-bit的语音数字信号,然后,对每一帧语音信号进行电平削波,并将削波后的语音信号转换为带符号位的2-bit的数字信号,再采用自相关函数方法估计语音信号的基音周期,对一帧带符号位的2-bit的数字信号做自相关运算能够转换为简单的加法运算,只要用简单的组合逻辑电路和计数器就能够实现。使用SpartanIIXC2S30芯片将实时的基音周期估计算法用芯片内的存储器、门电路和时序电路实现,达到实时基音周期估计的目的。     

循环AMDF及其语音基音周期估计算法

基音周期是语音压缩、合成以及识别中的一个重要参数.传统的基于AMDF的基音估计算法容易导致估计的基音周期加倍.本文针对该现象,分析了AMDF函数的特性及其用于基音检测时存在的不足,提出了新的CAMDF函数.CAMDF有效地克服了AMDF函数的不足,简化了基音检测过程.在此基础上,本文给出了新的基于CAMDF的基音检测算法.该算法不仅简化了基音检测过程,而且降低了误判率,提高了估计精度.大量实验表明其性能优于其它AMDF或LVAMDF的方法.     

基于河南方言的低信噪比下基音检测算法研究

基音检测是河南方言语音信号处理中的一个重要环节,针对低信噪比环境下的河南方言语音基音检测准确率低的问题,提出了一种语音信号增强和基音检测相结合的算法.通过多窗谱估计的改进谱减法对语音信号进行降噪处理,对增强后的语音信号用中心削波法消除偏离基音轨迹的野点,再通过自相关法实现基音检测.仿真结果表明,对于低信噪比环境下河南方言语音信号的基音估值检测结果准确,估算出的基音频率和实际基音频率能很好的重合.     

基于三阶累积量的语音信号的基音周期检测

本文提出了一种新的语音信号的基音周期检测方法,该方法根据语音信号的三阶累积量去确定语音信号的基音周期,能有效地排除白色或有色的高斯加性噪声所带来的干扰.与传统的基音周期估计的自相关函数法或平均幅度差函数法(AMDF)相比,该方法更精确、有效,具有更强的鲁棒性.     

高性能汉语语音基音周期估计

精确度、连续性和可行性是语音基音分析中必须考虑的三个主要问题,为解决这些问题,本文提出一种新的汉语语音基音周期估计方法,首先,我们通过以ＬＶＡＭＤＦ方法替代ＡＭＤＦ方法获得了更好的基音估计精度和进域分辨度;其次,我们根据汉语语音的特点提出了元音清晰度的概念,在ＬＶＡＭＤＦ和元音清晰度的基础上,本文设计了元音中心定位、基音谐波单周期校正、基音邻近搜索等一系列算法,从而大大提高了汉语语音基音估计的精确     

基于幅度压缩滤波的清浊音分类及基音估计

该文针对传统算法在实环境(不同噪声类型和信噪比)下容易发生清浊误判和基音估计错误问题,提出一种基于幅度压缩基音估计滤波(PEFAC)的清浊音分类及基音估计方法。首先,通过PEFAC削弱语音的低频噪声,提取出基音谐波;然后,采用基于对称平均幅度和函数的脉冲序列加权算法(SIM)确定谐波数目;最后,利用动态规划估计出基音,用基于3元素特征矢量的高斯混合模型对清浊音进行分类。仿真结果表明,在实环境下,所提方法能有效抑制清浊误判及基音估计错误现象的发生,性能优于传统方法。     

基于ACF的基音检测改进算法

自相关函数法是基音周期提取中一种简单而有效的检测算法,针对传统的自相关函数法在低信噪比环境下鲁棒性较差的问题,提出一种改进的基音周期提取算法。该算法通过谱减法对语音信号降噪,随后进行端点检测,并提取元音的主体,在自相关函数的基础上进行改进,对元音主体及过渡区间进行基音检测。实验结果表明,该算法具有较高的准确率,与传统自相关检测算法相比,鲁棒性明显提高。     

基于归一化互相关函数的基音检测算法

本文提出了一种归一化互相关函数基音检测算法（ＮＣＣＦＰＤＡ——ＮｏｒｍａｌｉｚｅｄＣｒｏｓｓ－ＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎＦｕｎｃｔｉｏｎＰｉｔｃｈＤｅｔｅｃｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍ），该算法在基音检测主过程的前端和末端加入了有效的预处理和后处理技术，实验分析表明，该方法在一般噪声环境下，基音周期提取和清浊判决具有令人满意的效果。     

基于ACF和AMDF的基音检测改进算法

自相关函数法和平均幅度差函数法是基音周期检测的两种常用方法,两者具有独立且相似的统计特性。在讨论了传统基音周期检测算法及其缺点后,提出了综合应用ACF和ANDF函数进行基音检测的算法。该算法简单可行,性能优于一般传统时域基音周期检测算法。从仿真结果可以看出,对于含噪语音信号,该算法具有较强的抗噪能力。     

基于Matlab的一种基音周期检测算法

在对自相关基音检测算法进行分析的基础上,对此算法进行了深入探讨,针对以往研究中存在的不足加以改进,考虑到检测准确度和检测速率两方面的因素,引入了三电平削波模块,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.     

一种改进的自相关函数基音检测算法

提出了一种改进的自相关函数基音检测算法:首先利用清浊音自相关函数幅度值的不同性质进行清浊音判决,然后仅对浊音段检测基音周期。在基音检测前用带通滤波、中心削波和数值滤波等方法进行预处理,去除共振峰和高频噪声的影响;在基音检测过程的后端用搜索平滑方法进行后处理,平滑掉半、倍频点和随机错误点。实验结果表明,改进算法的效果优于传统自相关算法,而且在信噪比低至5 dB时仍有良好的清浊音判决和基音检测性能。     

一种实时基音检测算法

为了克服目前诸多基音周期检测算法迟延较大的缺点,本文提出了一种基音周期的实时检测算法.实验结果表明:该算法可在当前帧内实时提取精确的基音周期估计值,减少了传统的自相关基音检测算法因平滑处理而带来的编码迟延.     

噪声环境下语音信号的基音检测

研究和改进了一种基于归一化互相关系数的基音检测方法(NCCFPDA)。NCCFPDA算法利用归一化互相关系数、短时归一化能量和自适应门限来区分清/浊音和选取基音周期,计算量小,精度高。在NCCFPDA算法的基础上,采用动态规划的方法对检测出的基音周期进行平滑,并在噪声环境下与自相关法检测基音周期的检测结果进行了比较。实验表明NCCFPDA算法在基音轨迹的平滑和清/浊判别方面都具有令人满意的效果,能实现基音周期的鲁棒性检测。     

基于Teager能量算子和空域相关函数的基音检测算法

结合Teager能量算子和空域相关函数,提出了一种有效的基音周期检测方法。检测前在小波域上用Teager能量算子对语音信号进行清浊音判决,对浊音段采用空域相关函数提取基音周期。实验表明,与传统的小波变换算法和自相关法相比,该方法鲁棒性好,具有更高的准确性。     

基于折线削波电平的自相关函数法检测基音

基音信息隐含于语音信号的局部极值点处,将语音信号分帧后,通过修正由局部极值点拟合的包络线得到折线削波电平,并将削波后的信号用自相关函数法估计基音。数值实验表明,语音信号经折线削波较中心削波后可保留更多的基音信息,并能有效地减少基音检测的错误。     

基于DyWT基音检测的改进MBE语音压缩算法

在对ＭＢＥ算法的复杂度进行深入分析的基础上，本文提出了一种基于二进离散小波变换（ＤｙＷＴ）基音检测法的改进ＭＢＥ语音在压缩算法，并利用仿真结果，对改进前，后的ＭＢＥ算法性能作了一个全面的地比分析，从而得出这样的结论：改进的ＭＢＥ算法保持了原算法各项优点的基础上，大大降低了其复杂度。     

基于混合幅度差函数的基音提取算法

为了减少基音周期提取中的倍频和半频错误,进行更准确的基音周期估计,提出一种基于混合幅度差函数的基音周期提取方法.分析比较了不同幅度差和自相关函数估计基音周期错误率的分布,结合两类典型幅度差函数的优点定义了混合幅度差函数;进而基于混合幅度差函数,给出了使用历史信息进行校正的后处理方法.分析表明,所提方法可提高基音周期估计准确率,接近实时地确定基音周期,减少了传统基音周期估计因平滑处理而带来的误差或者动态规划处理带来的延迟.大量实验表明本文提出的基音周期提取方法比传统方法的错误率降低了13.8%.