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論文-語(yǔ)音信號(hào)的基音頻率提取算法研究-資料下載頁(yè)

2025-06-04 23:07本頁(yè)面
  

【正文】 音 ,致使其發(fā)音速度及質(zhì)量發(fā)生變化 )。 在這些感情和力度的驅(qū)使下 ,人的聲帶開(kāi)啟到最大面積時(shí)間及關(guān)閉的速度與平靜時(shí)相比 ,都要發(fā)生變化。同時(shí) ,共振峰的帶寬和位置都要發(fā)生畸變 , 這些變化不可避免地影響到基音周期。 可見(jiàn)不同的情感的影響是不同的 ,這些影響無(wú)疑使上述的基音檢測(cè)方法的預(yù)處理及后處理變得復(fù)雜 ,國(guó)外的學(xué)者采用實(shí)時(shí)監(jiān)控情感的變化 ,并利用相應(yīng)的影響來(lái)修正基音軌跡,以平滑或動(dòng)態(tài)改變窗的 寬度 ,可以有效降低上述影響。近年來(lái) ,基于線性預(yù)測(cè)分析頻譜的 Mel 倒譜系數(shù)在處理帶情感的語(yǔ)音識(shí)別中取得很大的進(jìn)展 ,能否將此種方法引入到相應(yīng)狀態(tài)下的基音檢測(cè) ,仍值得廣大學(xué)者去研究。 參 考 文 獻(xiàn) [1]馮康,時(shí)慧琨,語(yǔ)音信號(hào)基音檢測(cè)的現(xiàn)狀及展望[ J],微機(jī)發(fā)展, . [2]韓紀(jì)慶,張磊,鄭鐵然 .語(yǔ)音信號(hào)處理[ M] .清華大學(xué)出版社 ,. [3]楊行峻,遲惠生,等 .語(yǔ)音信號(hào)數(shù)字處理[ M] .北京 :電子工業(yè)出版社 ,1995, 68, 2932. [4]鮑長(zhǎng)春 .低比特率數(shù)字語(yǔ)音 編碼基礎(chǔ)[ M] .北京 :北京工業(yè)大學(xué)出版社, . [5]趙建偉,樓紅偉,徐大為,劉重慶 .噪聲環(huán)境下的基音檢測(cè)方法[ J] .紅外與激光工程 2021,21(1) : 58. [6]劉麗娟,馮宏偉,基音周期的一種檢測(cè)方法[ J],科學(xué)技術(shù)與工程 ,. [7]馮康,時(shí)慧琨,一種參考短時(shí)平均能量和平均幅度差函數(shù)的基音檢測(cè)方法[ J],淮南師范學(xué)院學(xué)報(bào), : 9~ 11. 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[35]]陳小利.含噪語(yǔ)音基音周期檢測(cè)算法研究 [D].解放軍信息工程大學(xué), 2021.致謝 第 39 頁(yè) (共 45 頁(yè) ) 致謝 本論文是在導(dǎo)師錢 何朝霞講師 精心指導(dǎo)和悉心關(guān)懷下完成的。從論文的選題、定題,論文研究?jī)?nèi)容的探討,到論文大綱、確定稿的形成,期間每一個(gè)階段都滲透著老師的心血。導(dǎo)師嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)態(tài)度、踏實(shí)的工作作風(fēng)、銳意進(jìn)取的開(kāi)拓精神、追求科學(xué)前沿的求實(shí)學(xué)風(fēng)、樂(lè)觀自信的風(fēng)度、高尚樸實(shí)的人格, 這也 潛移默化地影響著我,也將指引我未來(lái)工作和生活前進(jìn)的道路。在此,懷著深深的敬意,謹(jǐn) 向?qū)熤乱宰钫鎿吹闹x意 ! 特別感謝我的父母,感謝他們和風(fēng)細(xì)雨般的教誨,感謝他們百般呵護(hù)、無(wú)微不至的關(guān)懷。多年來(lái)的含辛茹苦,他們?yōu)榱宋业某砷L(zhǎng)傾注了太多的心血和無(wú)私的關(guān)愛(ài)。不平坦的求學(xué)路上,父母用他們溫暖寬厚的雙手?jǐn)v扶著我一路走來(lái),不管遇到多大的雨雪風(fēng)霜,只要有父母在身邊,一切都會(huì)迎刃而解,他們永遠(yuǎn)都是我堅(jiān)強(qiáng)的后盾和避風(fēng)的港灣。親情似海,恩重如山 ! 感謝為審閱本文而付出辛勤勞動(dòng)的所有 老師 們。 最后,衷心感謝所有關(guān)心和幫助我的人,祝福他們健康、幸福、平安 ! 語(yǔ)音信號(hào)的基音頻率提取算法研究 第 40 頁(yè) (共 45 頁(yè) ) 附錄: 程序清單一(短時(shí) 自相關(guān)函數(shù)法基音檢測(cè)): Y=WAVREAD(39。39。,)。 subplot(211)。 plot(x)。 grid。 xlabel(39。原始信號(hào) 39。)。ylabel(39。幅度 39。) x=Y(500:799)。%取幀 x=x.*boxcar(300)。 R=zeros(1,300)。 %自相關(guān)分析 for k=1:300 for n=1:300k R(k)=R(k)+x(n)*x(n+k)。 end end j=1:300。 subplot(212)。 plot(j,R)。 grid。 xlabel(39。濁音音信號(hào)的自相關(guān)函數(shù) 39。)。ylabel(39。幅度 39。) Y=WAVREAD(39。39。)。 x=Y(500:799)。%取幀 x=x.*boxcar(300)。 R=zeros(1,300)。 %自相關(guān)分析 for k=1:300 for n=1:300k R(k)=R(k)+x(n)*x(n+k)。 end end j=1:300。 subplot(211)。 plot(j,R)。 grid。 xlabel(39。原始信號(hào)的自相關(guān)函 數(shù) 39。)。ylabel(39。幅度 39。) x=x+*randn(size(x))。%加噪 x=Y(500:799) x=x.*boxcar(300)。 R=zeros(1,300)。 %自相關(guān)分析 for k=1:300 for n=1:300k 附錄 第 41 頁(yè) (共 45 頁(yè) ) R(k)=R(k)+x(n)*x(n+k)。 end end j=1:300。 subplot(212)。 plot(j,R)。 grid。 xlabel(39。加噪信號(hào)的自相關(guān)函數(shù) 39。)。ylabel(39。幅度 39。) 程序清單二(短時(shí)平 均幅度差函數(shù)法基音檢測(cè)): Y=WAVREAD(39。39。)。%讀取語(yǔ)音信號(hào) x=Y(500:799)。%取幀 x=x+*randn(size(x))。 subplot(211)。 plot(x)。 grid。 subplot(211) xlabel(39。加噪 S(n)39。)。ylabel(39。幅度 39。) x=x.*boxcar(300)。 R=zeros(1,300)。 %ADMF 分析 for k=1:300 for n=1: 300k R(k)=R(k)+abs(x(n+k)x(n))。 end end subplot(212) j=1: 300。 plot(j,R)。 grid。 xlabel(39。加噪后信號(hào)的 AMDF 函數(shù) 39。)。ylabel(39。幅度 39。) 程序清單三(倒譜法基音檢測(cè)): [signal,Fs]=wavread(39。39。)。%讀取語(yǔ)音號(hào) Y=signal(500:1011)。%選擇其中 512 點(diǎn) Y=Y.*hamming(512)。%加漢明窗 a=fft(Y,512)。%%FFT 變換 b=a.*conj(a)。% b=sqrt(b)。%求模 c=log(b)。%取對(duì)數(shù) subplot(211) plot(c)。 語(yǔ)音信號(hào)的基音頻率提取算法研究 第 42 頁(yè) (共 45 頁(yè) ) xlabel(39。對(duì)數(shù)幅度譜 39。)。ylabel(39。幅度 39。) d=ifft(c,512)。%逆變換 subplot(212)。 plot(abs(d))。 xlabel(39。倒譜波形 39。)。ylabel(39。幅度 39。) 程序清單四(經(jīng)中心消波處理后自相關(guān)函數(shù)法基音檢測(cè)): y=WAVREAD(39。39。)。 x=y(500:799)。 x=x.*boxcar(300)。 R=zeros(1,300)。 for k=1:300 for n=1:300k R(k)=R(k)+x(n)*x(n+k)。 end end j=1:300。 subplot(211)。 plot(j,R)。 grid。 xlabel(39。原始信號(hào)的自相關(guān)函數(shù) 39。)。ylabel(39。幅度 39。) for i=500:799。 if ( y(i
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