【正文】 樣處理可以減少自相關(guān)檢測法的錯判倍頻和分頻的情況。利用 MATLAB 編程得出語音信號“ 1． wav”的平均幅度和短時能量，平均幅度函數(shù)。己知該語音信號經(jīng)過 16KHZ 采樣， PCM脈沖編碼調(diào)制，音頻采樣大小是 16 位，頻道是單聲道。 8 8 第三章 MATLAB 軟件平臺介紹 Matlab 是一種廣泛應(yīng)用于工程計算及數(shù)值分析領(lǐng)域的新型高級語言，自 1984 年推向市場以來，歷經(jīng)二十多年的發(fā)展與競爭，現(xiàn)已成為國際公認(rèn)的最優(yōu)秀的工程應(yīng)用開發(fā)環(huán)境。另一種思路是使用兩個窗函數(shù)，為變形的短時自相關(guān)函數(shù)法。(P+ )??（ ） =R 。 (二 )為了減少自相關(guān)計算中的乘法運算，可以把上述中心削波以后的信號 {y(n)}的自相關(guān)用兩個信號的互相關(guān)代替，其中一個信號是 (y(n))另一個信號是對 {y(n)}進(jìn)行三電平量化產(chǎn)生的結(jié)果 {y39。短時平均過零率可以在一定程度上反映頻率的高低，和短時平均幅 度函數(shù)想結(jié)合起來就可以判斷聲音信號起止點的位置，即進(jìn)行端點檢測。最后通過 MATAIJB 軟件實現(xiàn)了語音信號的基音周期檢測。國外的學(xué)者采用實時監(jiān)3 3 控情感的變化，并把相應(yīng)的影響修正基音軌跡加以平滑或動態(tài)改變窗的寬度，可以有效降低上述影響基音檢測一直是語音信號處理中的一大難題，短時自相關(guān)函數(shù)法、短時平均幅度差函數(shù)法、倒譜法、小波變換法等幾種經(jīng)典的基音檢測方法，都有各自的適用場合，同時也有其相應(yīng)的不足，任何一種方法都不能作為萬能和通用的方法，但如果能在基音檢測的過程中，對預(yù)處理和后處理方法上進(jìn)行一些改進(jìn)，并突破傳統(tǒng) 的語音模型，適當(dāng)考慮說話人的個體特征及發(fā)音時的情感及力度對基音檢頻帶內(nèi)譜包絡(luò)測的影響，定能增加基音檢測的準(zhǔn)確性及健壯性。 [關(guān)鍵詞 ] 基音檢測 自相關(guān)函數(shù) 中心削波 三電平削波 2 2 第一章 緒論 引言 人在發(fā)濁音時，氣流通過聲門使聲帶產(chǎn)生張馳振蕩式振動，產(chǎn)生一股準(zhǔn)周期脈沖氣流，這一氣流激勵聲道就產(chǎn)生濁音，又稱有聲語音，它攜帶著語音中的大部分能量。隨著語音處理技術(shù)及相關(guān)學(xué)科的發(fā)展，人們已經(jīng)在理論上找到很多比較有效的基音檢測方法，但在實現(xiàn)過 程 中，由于受聲帶激勵波形不是一個完全的周期脈沖 串，豐富的諧波成分、聲道 的影響很難去除，基音周期的定位困難，背景噪聲的強(qiáng)烈影響，基音周期的變化范圍較大，個人的發(fā)音習(xí)慣及性別、年齡、發(fā)音時的力度及情感對基音周期的定量影響不能準(zhǔn)確確定等一系列因素影響，從而使這些方法在使用中，其健壯性、準(zhǔn)確性都大打折扣，可以說，至今沒有一種萬能的方法在任何情況下都能準(zhǔn)確可靠地估計 出基音周期。基音的提取和估計是語音信號處理中一個十分重要的問題，尤其是對漢語更是如此；因為漢語是一種有調(diào)語言，基音的變化模式稱為聲調(diào)，它攜帶著非常重要的具有辨意作用的信息，有區(qū)別意義的功能。漢語詞語的起點檢測不僅有一定難度，而且檢測是否準(zhǔn)確對語音識別性能影響頗大，因為大多數(shù)聲母都是清聲母，還有送氣與不迭氣的塞音和塞擦音，將它們與環(huán)境噪聲分辨是比較因難的。即： x(n)=x（ n + N)則： R(k)=R(k + N)清音信號沒有周期性，它的自相關(guān)函數(shù)也沒有周期， R(k)會隨著 k的的 增大迅速衰減。 6 6 五 、 短時自相關(guān)函數(shù)法 能 量 有 限 的 語 音 信 號 {( )}sn 的 短 時 自 相 函 數(shù) 定 義 為1m0R 39。 39。但通常情況下，基因頻率與第一共振峰頻率比較接近，當(dāng)聲道響 應(yīng)的相關(guān)峰大于基音周期的自相關(guān)峰時，單獨使用自相關(guān)函數(shù)會導(dǎo)致半倍和雙倍基因的提取誤差。目前， Matlab 是一種具有廣泛應(yīng)用前景的全新的計算機(jī)高級編程語言了，有人稱它為 “第四代 ”計算機(jī)語言。根據(jù)語音信號的短時特點， [Y， FS， NBS]=wavread(’ 1． Way’ )，對語音信號進(jìn)行采樣，采樣后總點數(shù)可以通過 N=size(Y)求取得到 Y=15716。找出一幀濁音信號和一幀清音信號。 Tc= * MA。 k2=k2+1。這樣就估計 出了該幀語音信號的基音為 fs／ (131)= l6000／ 130=123． 0Hz，基音周期為 47ms 左右。 [3]付青青，吳愛平．基于 ^IATLAR 的語音信號自相關(guān)基音檢測．長江大學(xué)學(xué)報 2020． O3— 4： 99— 10l。 近年來，基于線性預(yù)測分析頻譜的 Mel 倒譜系數(shù)在處理帶情感的語音識別取得很大的進(jìn)展，能否將此種方法引入到相應(yīng)狀態(tài)下的基音檢測 ，值得廣大學(xué)者進(jìn)行研究。波形如圖 2所示 13 13 從圖 2 中的右下方的相關(guān)函數(shù)波形可以大致估計出，第一個峰值大約出現(xiàn)在采樣點 l00— 2o0 點之間。 else if Yc(e)1。在進(jìn)行基音周期估計前 ,為了提高自相關(guān)法的可靠性采用了中心削波電平 Tc， Tc 選擇了第 l7 幀最大信號幅度的 0． 7 倍。設(shè)定 好門限后進(jìn)行端點檢測及其 清濁判別。 11 11 第 4 章：