【導(dǎo)讀】語(yǔ)音合成、語(yǔ)音編碼和語(yǔ)音識(shí)別等語(yǔ)音信號(hào)處理等技術(shù)領(lǐng)域。音周期進(jìn)行檢測(cè)將直接影響整個(gè)語(yǔ)音處理系統(tǒng)的性能。常用的基音檢測(cè)算法對(duì)于純凈語(yǔ)音信號(hào)都能達(dá)到較好的檢測(cè)效果。論文首先介紹了語(yǔ)音基音檢測(cè)算法的研究背景極其重要意義。法的基本原理及實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，經(jīng)過(guò)濾波的語(yǔ)音信號(hào)?；魴z測(cè)的研究現(xiàn)狀···············&#183

　　

【正文】 重要特征參數(shù)之一，準(zhǔn)確的檢測(cè)語(yǔ)音信號(hào)的基音周期對(duì)高質(zhì)量的語(yǔ)音分析與合成、語(yǔ)音壓縮編碼、語(yǔ)音識(shí)別等都具 有重要意義。本 論文 討論了幾種常用的基音周期檢測(cè)方法 自相關(guān)函數(shù)法和平均幅度差函數(shù)法 以及 在 matlab上的實(shí)現(xiàn)。 論 文中首先介紹了幾種常見(jiàn)的語(yǔ)音基音周期檢測(cè)方法如自相關(guān)函數(shù)法 (ACF)、平均幅度差法 (AMDF)。自相關(guān)函數(shù)方法適合于噪聲環(huán)境下，但單獨(dú)使用經(jīng)常發(fā)生基頻估計(jì)結(jié)果為其實(shí)際基音頻率的二次倍頻或二次分頻的情況；平均幅度差法在靜音環(huán)境下或噪聲較小時(shí)可以取得較好的檢測(cè)結(jié)果，但在語(yǔ)音環(huán)境較惡劣、信噪比較低時(shí)，檢測(cè)的結(jié)果下降較快，難以讓人滿(mǎn)意。 基音檢測(cè) 是語(yǔ)音處理中的一個(gè)非常重要的問(wèn)題，但由于影響基音檢測(cè)的因素眾 多。 使得基音周期的準(zhǔn)確估計(jì)非常困難。 盡管基音周期檢測(cè)有許多困難，但因?yàn)樗闹匾?，基音周期檢測(cè)一直是一個(gè)研究的重要課題。為了從語(yǔ)音波形中準(zhǔn)確地提取基音的工作，使全世界的科學(xué)家忙了幾十年，從 20 世紀(jì) 60年代以來(lái)出現(xiàn)了很多種基音周期檢測(cè)方法，特別是在有噪環(huán)境下的語(yǔ)音信號(hào)的基音周期檢測(cè)方面更是提出了許多有效的方法。進(jìn)行基音檢測(cè)方面早期研究工作的國(guó)家主要有美國(guó)等歐美國(guó)家，之后，我國(guó)在基音檢測(cè)方面，尤其是對(duì)漢語(yǔ)的基音檢測(cè)工作也取得了很大進(jìn)展。 為了提高基音檢測(cè)的準(zhǔn)確性，降低計(jì)算復(fù)雜度，人們已經(jīng)從基于事件的檢測(cè)方法和 非基于事件的檢測(cè)方法出發(fā) ,開(kāi)發(fā)了許多基音檢測(cè)算法 。 我相信以后在基音周期方向，人們會(huì)取得重大的突破。 安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院本科畢業(yè)論文 20 參考文獻(xiàn) [1] 易克初 ，田斌，付強(qiáng) ．語(yǔ)音信號(hào)處理 [M]．北京：國(guó)防工業(yè)出版社， 2021： 110頁(yè)。 [2] 胡航．語(yǔ)音信號(hào)處理 [M]．哈爾濱：哈爾濱工業(yè)出版社， 2021。 [3] 付青青，吳愛(ài)平．基于 IATLAR 的語(yǔ)音信號(hào)自相關(guān)基音檢測(cè)．長(zhǎng)江大學(xué)學(xué)報(bào)2021． O3— 4： 99— 10l。 [4] 張雄偉，陳亮，楊吉斌 ． 現(xiàn)代語(yǔ)音處理技術(shù)及應(yīng)用 [M]． 北京：機(jī)械工業(yè)出版社， 2021： 911頁(yè)。 [5] 馮康，時(shí)慧坤 ． 語(yǔ)音先好基音檢測(cè)的現(xiàn)狀及發(fā)展 [J]． 微機(jī)發(fā)展， 2021， 14（ 3）：9598頁(yè)。 [6] 李娟 ． 基音周期檢測(cè)算法研究及在語(yǔ)音合成中的應(yīng)用 [D]． 太原理工大學(xué)， 2021：35頁(yè)。 [7] 韓紀(jì)慶，張磊，鄭鐵然 ． 語(yǔ)音信號(hào)處理 [M]． 北京：清華大學(xué)出版社， 2021： 7 8589頁(yè)。 [8] 楊樹(shù)功 ． 小波分析在語(yǔ)音信號(hào)基音檢測(cè)中應(yīng)用研究 [D]． 西安：西北工業(yè)大學(xué)，2021： 12頁(yè)。 [9] 馬祥杰，孟相如，張百生 ． 一種自相關(guān)基音檢測(cè)算法 [J]． 通信技術(shù)， 2021（ 5）：911頁(yè)。 [10] 鮑長(zhǎng)春，樊昌信 ． 基于歸一化互相關(guān)函數(shù)的基音檢測(cè)算法 [J]． 通信學(xué)報(bào)， 1998，19（ 10）： 2731頁(yè)。 [11] 王小亞 ． 倒譜在語(yǔ)音的基音和共振峰提取中的應(yīng)用 [J]． 工程應(yīng)用， 2021， 44（ 1）： 5761頁(yè)。 [12] 趙建偉，樓宏偉，徐大為，劉重慶 ． 噪音環(huán)境下的基音檢測(cè)方法 [J]． 紅外與激光工程， 2021， 21（ 1）： 58頁(yè)。 [13] 徐剛，黃冰 ． 基于小波變換和歸一化自相關(guān)的基音檢測(cè)算法 [J]． 桂林電子工業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào)， 2021， 23（ 6）： 25頁(yè)。 [14] 陳小利，徐金 普 ． 利用小波變換加權(quán)自相關(guān)的基音檢測(cè)算法 [J]． 數(shù)據(jù)采集與處理， 2021， 22（ 4）： 463467頁(yè)。 [15] 李香春，杜利明 ． 一種基于多尺度邊緣特征提取的基音檢測(cè)算法 [J]． 中電子學(xué)報(bào)， 2021， 31（ 10）： 15001502頁(yè)。 安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院本科畢業(yè)論文 21 致 謝 首先衷心感謝我的導(dǎo)師段凱宇段博士。段老師在通信、信號(hào)處理等領(lǐng)域都具有很高的理論造詣和豐富的工程經(jīng)驗(yàn)。他嚴(yán)禁的治學(xué)態(tài)度，勤奮的工作精神、對(duì)事業(yè)孜孜不倦的專(zhuān)研精神以及積極的人生態(tài)度都給我留下了深刻的印象，讓我受益匪淺。在完成論文期間，段老師對(duì)我的論文的研究工作進(jìn)行了 悉心的指導(dǎo)，并提出了大量的寶貴意見(jiàn)，使本人的論文工作得以順利完成。在此，向我培養(yǎng)我而付出辛勤勞動(dòng)的段老師表示我最崇高的的敬意和誠(chéng)摯的感謝！ 其次，我要感謝 13307寢室全體同學(xué)，感謝他們?yōu)槲覄?chuàng)造安靜的學(xué)習(xí)環(huán)境，以及對(duì)我完成論文所作出的支持和幫助。 由于本人水平有限，本論文在很多方面存在不足，請(qǐng)各位老師、專(zhuān)家批評(píng)指正。謝謝！ 安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院本科畢業(yè)論文 22 附 錄 語(yǔ)音信號(hào)讀入、采樣、自相關(guān)運(yùn)算的源程序： function a1 x=wavread(39。39。)。%讀取聲音文件 x=x(11001:22021)。 figure(1)。 stem(x,39。.39。)。 %顯示聲音信號(hào)的波形 n=220。 %取 20ms的聲音片段，即 220個(gè)樣點(diǎn) for m=1:length(x)/n。 %對(duì)每一幀求短時(shí)自相關(guān)函數(shù) for k=1:n。 Rm(k)=0。 for i=(k+1):n。 Rm(k)=Rm(k)+x(i+(m1)*n)*x(ik+(m1)*n)。 end end p=Rm(10:n)。 %防止誤判，去掉前邊 10 個(gè)數(shù)值較大的點(diǎn) [Rmax,N(m)]=max(p)。 %讀取第一個(gè)自相關(guān)函數(shù)的最大點(diǎn) end %補(bǔ)回前邊去掉的 10 個(gè)點(diǎn) N=N+10。 T=N/8。 %算出對(duì)應(yīng)的周期 figure(2)。stem(T,39。.39。)。axis([0 length(T) 0 10])。 xlabel(39。幀數(shù) (n)39。)。ylabel(39。周期 (ms)39。)。title(39。各幀基音周期 39。)。 T1= medfilt1(T,5)。 %去除野點(diǎn) figure(3)。stem(T1,39。.39。)。axis([0 length(T1) 0 10])。 xlabel(39。幀數(shù) (n)39。)。ylabel(39。周期 (ms)39。)。title(39。各幀基音周期 39。)。 語(yǔ)音信號(hào)讀 入、采樣、平均幅度差運(yùn)算源程序： function a11 x=wavread(39。39。)。%讀取聲音文件 b1=x(11001:22021)。 figure(1)。 stem(b1,39。.39。)。 %顯示聲音信號(hào)的波形 N=200。%窗長(zhǎng) A=[]。 for k=1:200%延遲長(zhǎng)度 sum=0。 for m=1:N sum=sum+abs(b1(m)b1(m+k1))。 end A(k)=sum。 end 安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院本科畢業(yè)論文 23 s=x(11001:22021)。 figure(2) subplot(211)。 plot(s)。 subplot(212)。 plot(A)。 低通濾波器設(shè)計(jì)，濾波的源程序： [x,fs,bits]=wavread(39。39。)。 x1=x(11001:22021)。 figure(1)。 plot(x1)。%做原始語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域圖形 title(39。原始語(yǔ)音信號(hào) 39。)。 fc1=500。 N1=2*pi*(*pi) wc1=2*pi*fc1/fs。 if rem(N1,2)==0 N1=N1+1。 end Window= boxcar (N1+1)。 %長(zhǎng)度為 N1的矩形窗 Window b1=fir1(N1,wc1/pi,Window)。 figure(2)。 freqz(b1,1,512)。 title(39。低通濾波器的頻率響應(yīng) 39。)。 y= filter(b1,1,x1)。%對(duì)信號(hào)進(jìn)行低通濾波 figure(3)。 plot(y)。 title(39。信號(hào)經(jīng)過(guò)低通濾波器 (時(shí)域 )39。)。 語(yǔ)音文件 ： 安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院本科畢業(yè)論文 24 圖 1 a2濾波前基音軌跡圖 圖 2 a2濾波后基 音軌跡圖 安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院本科畢業(yè)論文 25 語(yǔ)音文件 ： 圖 3 a3濾波前基音軌跡圖 安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院本科畢業(yè)論文 26 圖 4 a3濾波后基音軌跡圖 語(yǔ)音文件 ： 圖 5 a4濾波前基音軌跡圖 安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院本科畢業(yè)論文 27 圖 6 a4濾波后基音軌跡圖