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。     

一种基于小波变换的混叠语音基音提取方法

小波变换对单一信号源的基音提取非常有效，但在多音源混叠语音的基音提取中则无法有效地获得基音信息。为解决这一问题，先从混叠语音信号中确定信号的个数以及每路信号的时间间隔范围，之后再对其进行奇异点的分离，以便提取各源信号的谐波分量。为简化计算并避免由于幅值的不同而影响搜索效果，对各次谐波的幅值进行了归一化、卷积等处理，最后使用小波变换精确地提取出混叠语音的基音。实验表明了这一方法的有效性。     

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。     

基于小波变换的语音基音周期实时检测算法

针对基音周期检测实时性的要求,提出了基于小波变换的语音基音周期实时检测算法。该算法利用小波变换极值与信号突变点之间的关系,将小波域波形与时域波形相结合,采取自适应基准、多特征参数提取小波系数极大值,并在2.5 ms时间内捕捉并检测到新的基音脉冲位置。实验表明,该算法对语音和残差信号取得了较好结果。     

基于Hilbert-Huang变换基音周期检测算法

介绍了一种与传统算法相比有更好的自适应性和优越性的基音周期检测算法,Hilbert-Huang变换不需要对语音信号进行短时平稳假设,检测精度高,适应范围广,帧长大大增加;与小波变换相比,Hilbert-Huang变换依据信号本身的信息对信号进行分解,随信号本身变化而变化,表现了信号内含的真实物理信息,具有更好的自适应性和优越性。     

基于小波变换的语音基音周期检测

本文根据语音信号在声门闭合时刻（ＧＣＩ）的锐变特性，利用小波变换的时频局部化性质，构造了一个基音检测系统．通过使用不同的压扩因子，根据语音信号小波变换的局部最大值的位置，确定出对应的语音信号的锐变时刻（即ＧＣＩ），而相邻两个ＧＣＩ的间隔即为基音周期．本方法具有准确性高、抗嗓声性能好、检测范围宽、动态性能好等传统方法所不具备的特点．     

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。     

基音周期的一种检测方法

自相关函数法是语音信号周期估计中的一种简单、有效的方法,但是它需要大量的乘法运算。中心削波法是用来去除声道影响,以获得更准确的基音周期的一种方法。结合两种方法,提出了一种可以避免自相关函数中大量的乘法运算的方法,从而提高了算法的运行效率。     

基于小波变换的汉语三字词语音基音频率提取

声调是基音频率的轮廓,为准确提取基音频率,进行具有汉语特色的连续语音识别,提出了具有汉语特色的清浊音切分方法.与常用的阈值法相比,该方法能更好地找到清浊音的切分点,尤其是在字与字连接紧密时更有效(在这种情况下阈值法往往失效).在此基础上,利用小波变换的多分辨分析特性进行了汉语三字词语音基音频率的提取.实验结果显示,该算法能有效地将三字词语音分开,且得到的基音频率曲线符合汉语三字词语音的声调模式.     

基于样条小波变换的语音基音检测

作者在分析小波变换时频局部化特性的基础上，选取样条小波函数对语音信号进行处理，给出了基于小波变换极大模的基音周期检测方法和实验结果。     

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．     

基于小波变换的基音同步叠加技术

针对传统的基音同步叠加方法的缺陷提出了相应的改进方法：一是将小波变换用于声门闭合时刻（ＧＣＩ）的检测,获得ＧＣＩ的准确位置,在此基础上,按每个基音周期起始的精确位置进行基音同步叠加,在一定的范围内,改变单音节的基频和时长去拟合连续语流中音节的超音段变化;二是用升余弦滚降窗函数代替基音同步叠加算法中的Ｈａｍｍｉｎｇ窗函数,使合成语音的质量明显提高,调节更加方便．     

基于小波变换和空域相关函数的基音周期检测及其在DSP上的实现

利用TI公司制造的DSP芯片TMS320VC5509和CODEC芯片TLV320AIC23构建一个语音采集系统,为语音信号处理搭建一个有效的平台.具体方法是:采用TMS320VC5509的I2C模块对TLV320AIC23进行配置,并通过TMSVC5509的McBSP实现两者之间的数据通信;利用小波变换在信号突变检测方面的原理在不同尺度下对采集到的语音信号进行小波变换,并引入空域相关函数,利用相邻尺度的相关系数代替传统小波变换方法中的小波系数寻找局部极大值之间的距离.实验结果表明,系统以22 kHz的采样频率采集到语音信号;通过计算不同尺度下的相关系数局部极大值之间的距离,能估计出基音周期:与传统的小波变换方法相比,基于空域相关函数的小波变换方法在锐化信号边缘的同时抑制了噪声,对噪声的鲁棒性更强.     

一种基于基音周期估计的音频水印算法

提出了一种水印信号与载体信号均为语音的数字音频水印算法．主要由用混沌序列对音频水印加密，基于载体信号基音周期估计确定水印嵌入位置和根据量化步长△确定水印嵌入强度等关键步骤所组成．仿真结果表明，该算法不仅具有较好的透明性，而且也对叠加噪声、低通滤波、重新采样等攻击具有较好的鲁棒性．     

小波的提升方法在基音提取中的应用

提出用第二代小波构造算法———提升算法 ,提取声音的基音 ,并以软件实现了提升算法对音乐和语音基音的提取 ,取得了准确的结果     

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.     

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％。