基于gabor波的水声语音基音提取算法研究

基于gabor波的水声语音基音提取算法研究
文重点介绍的是基于gabor波的语音基音提取算法研究。该算法共三个步骤：基音周期的粗定位，基音周期的轨迹平滑和基音周期的精定位。该方法能较为准确的对基音周期进行检测提取，精度高，连续性好，在噪声存在的情况下也能很好的实现语音基音的检测提取，具有良好的抗噪性能。20190805205648
关键词：语音基音提取，自相关函数，平均幅度差函数，小波变换法
4.1 算法总框架
算法框架很简单，分为：基音周期的粗定位、轨迹平滑、精定位。这是整体的三个步骤。
这就是本算法的三个步骤。首先将语音信号输入，进行粗定位的处理，得到候选基音周期F0，然后对于这么多的F0进行处理，也就是第二步骤的轨迹平滑。对F0进行轨迹平滑处理，得到一条较为平滑的基音轨迹，最后在此基础上进行精定位，进行稍微的调整，这样就能得到较为准确的基音周期F0。下面具体的讲解研究各个部分的算法过程。
轨迹平滑处理由两部分组成：第一部分和第二部分。两部分对语音从无音段到有音段，有音段到无音段进行平滑。
第一部分主要处理语音从无音到有音的过渡段，其利用有音开头的第一帧向后回顾，对过渡语音帧的基音进行平滑。
第二部分主要处理语音有音段及语音从有音到无音的过渡段，其主要向前前瞻几帧，平滑未来的语音基音。平滑算法的主要思想是在前后帧中寻找与参考基音最接近的候选基音作为本帧的基音，实现平滑。轨迹平滑的总体流程图就是由图4.8和图4.9两个部分组成
F0精定位部分主要思想和粗定位基本相同，也是利用瞬时频率的概念，但区别在于精定位部分采用FFT变换，计算某频点上误差的瞬时频率，并在本频点上进行微调，达到精确定位的目的
摘  要    I
ABSTRACT    II
第1章 绪论    1
1.1引言    1
1.1.1 语音信号处理的认识    1
1.1.2 语音信号的基音周期    2
1.2 语音的基音检测    2
1.2.1 语音基音检测的重要性    2
1.2.2 影响语音基音检测的因素    3
1.2.3 语音基音检测的方法    3
1.3论文的主要工作和结构安排    4
1.3.1 论文的主要研究内容    4
1.3.2 论文的结构安排    4
第2章 语音信号分析    6
2.1语音信号时域分析    6
2.2 语音信号的频域分析    9
2.3 本章小结    10
第3章 基音检测算法    11
3.1 自相关函数（ACF）法    11
3.2 平均幅度差函数（AMDF）法    12
3.3 小波变换法    13
3.4 本章小结    15
第4章 基于小波变换的基音检测    16
4.1 算法总框架    16
4.2 基音周期粗定位    16
4.3 基音周期轨迹平滑    21
4.3.1轨迹平滑流程图    22
4.3.2轨迹平滑的四个参数    24
4.4 基音周期精定位    27
4.5本章小结    30
第5章 实验结果    32
5.1 基音检测结果    32
5.2 含噪语音基音检测结果    33
5.3本章小结    34
第6章 总结    36
参考文献    37
致谢    39

版权保护: 本文由 hbsrm.com编辑，转载请保留链接: www.hbsrm.com/dzxx/dzkxyjs/2262.html