【正文】 期性，所以在劃分清濁音的過渡幀是，是很難去判定的，到底是該歸類到周期性的還是歸類到非周期性的。雖然目前基音檢測的方法有很多種，但是這些方法都有其局限性。 基音周期檢測現(xiàn)狀 自從進(jìn)行語音信號分析研究以來，基音檢測一直是一個重點研究的課題。漢語是一門講聲調(diào)的語言，基音周期的變化恰好就是聲調(diào)，它攜帶的信息的辨別作用很重要，具有區(qū)別功能，聲調(diào)對于漢語語音的理解極為重要。 基音是指發(fā)濁音時聲帶震動所引起的周期性，基音周期是指聲帶震動頻率的倒數(shù)。一般來說，男性說話者的基音頻率較低，大部分在 70～ 200Hz的范圍內(nèi)，而女性說話者和小孩的基音頻率相對較高，在 200～ 450Hz 之間。 基音周期與先天個人的聲帶條件（比如聲帶的厚薄，韌性等）還有后天的個人說話習(xí)慣都有關(guān)系，在很大程度上反應(yīng)了個人的語音特征。這種聲帶振動的頻率稱為基音頻率，相應(yīng)的周期就成為基音周期。攜帶者語言中大部分的能量，濁音在時域上呈現(xiàn)出明顯的周期性。根據(jù)聲帶是否震動可 以將語音信號分為清音跟濁音兩種。準(zhǔn)確可靠的對基音周期進(jìn)行檢測將直接影響整個語音處理系統(tǒng)的性能。實驗語音學(xué)給出的語音信號的特征參數(shù)本質(zhì)上講是客觀，合理的，存在的問題是不夠完全。語音信號是十分復(fù)雜的非平穩(wěn)信號，它不僅包括語義信息，還有個人特征信息，對 于語音信號特征參數(shù)的研究是語音識別的基礎(chǔ)。 基音周期檢測對語音識別的意義 基音周期是語音信號最重要的參數(shù)之一，它描述了語音激勵源的一個重要特征。因此，表征語音特征參數(shù)的獲取，是利用它們進(jìn)行準(zhǔn)確語音識別的關(guān)鍵。在基音提取時，容易錯誤的提取真正基頻兩倍的頻率（倍基音）和基頻一攀枝花學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計（論文） 1 緒論 2 半的頻率（半基音），至于產(chǎn)生哪種錯誤隨抽取方法而變化，本論文中會 介紹兩種比較好的算法來進(jìn)行基音檢測?；魴z測是語音處理中的一項重要技術(shù)之一 , 也是語音處理中最困難的工作之一，而且是語音處理領(lǐng)域最具挑戰(zhàn)的任務(wù)之一。它的準(zhǔn)確性及實時性對系統(tǒng)起著非常關(guān)鍵的作用 ,影響著 整個系統(tǒng)的性能。 基音周期檢測也稱為基頻檢測 (Pitch Detection) ,它的目標(biāo)是找出和聲帶振動頻率完全一致的基音周期變化軌跡曲線 ,或者是盡量相吻合的軌跡曲線。只有將語音信號分析成其本質(zhì)的特性參數(shù)，才能建立用于識別的模板或知識庫。語音信號處理是研究用數(shù)字信號處理技術(shù)對語音信號進(jìn)行處理的一門學(xué)科，它是一門新興的學(xué)科，同時又是綜合性的多學(xué)科領(lǐng)域和涉及面很廣的交叉學(xué)科，其中包括語音識別只是其中的一個分支。語音信號中的情感信息是一種很重要的信息資源，它是人們在感知事物時的一種獨特的信息，就比如，雖然是同樣的語音內(nèi)容，不同的人就會表現(xiàn)出不同的情感，也會有不用的意思。語音識技術(shù)是用來設(shè)計一種會聽話的計算機(jī)，只要對著麥克風(fēng)講話，便可以指揮計算機(jī)動作，也就是要實現(xiàn)“芝麻開門”聲控計算機(jī)的夢想，當(dāng)然 現(xiàn)在這已經(jīng)不是夢想。語音識別技術(shù)是一項集聲學(xué)，語音學(xué)，計算機(jī)，信息處理，人工智能計算機(jī)接口的范疇。同時語言又屬于聲學(xué)范疇，是相互傳遞信息最重要的手段，是人類最重要，最有效，最常用和最方便的交換信息的形式。 pitch contrail， Speech recognition 攀枝花學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計（論文） 目錄 目 錄 摘 要 .................................................................................................................................... I Abstract ............................................................................................................................ II 1 緒論 ............................................................................................................................. 1 ........................................................................................................................1 ..............................................................................2 ...................................................................................................3 .......................................................................................................4 2 基音檢測常用的算法 .................................................................................................. 5 ........................................................................................................................5 常用的基音檢測算法及其原理 .................................................................................5 自相關(guān)函數(shù)法 ................................................................................................5 平均幅度差函數(shù)法 .........................................................................................8 本章小結(jié) .............................................................................................................. 10 3 基于 Matlab 基音周期的檢測 ...................................................................................11 語音文件的錄制與讀入 ......................................................................................... 11 語音信號的采樣和分幀 ......................................................................................... 12 語音信號基音周期的檢測 ...................................................................................... 16 短時自相關(guān)函數(shù)法檢測基音周期 .................................................................. 16 短時平均幅度差函數(shù)法檢測基音周期 ........................................................... 17 基音周期檢測的后處理 ......................................................................................... 19 濾波后的基音周期檢測 ......................................................................................... 23 本章小結(jié) .............................................................................................................. 25 4 語音識別結(jié)果分析 .................................................................................................... 26 5 展望與應(yīng)用 ................................................................................................................. 30 附錄 ................................................................................................................................. 33 致 謝 ............................................................................................................................. 39 攀枝花學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計（論文） 1 緒論 1 1 緒論 引言 通過語言相互傳遞信息是人類最重要的基本功能之一。 關(guān)鍵詞 ： 預(yù)處理 ,基音檢測 ,自相關(guān)函數(shù)法 ,平均幅度差函數(shù)法 ,基音軌跡 ，語音識別攀枝花學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計（論文） Abstract II Abstract pitch is characterization parameters of speech signal characteristics, belongs to the category of speech analysis, only the accurate analysis and extract the characteristic parameters of speech signal can use these parameters to speech recognition processing. voice recognition rate of high and low, are dependent on the accuracy of the analysis of speech signal and accuracy, so the pitch period of the study on speech signal processing plays an important role in this paper, through the two algorithm in Matlab pitch period detection, respectively is shorttime autocorrelation method and short time average magnitude difference function method. Pitch period is obtained by the experiment results of speech signal analysis to identify the different people. The curriculum design of pitch detection of speech signals, speech signal, the speech signal processing, distinguish between the voiced and unvoiced speech has different samples values in the filtering, framing, asks the shorttime autocorrelation function, have voiced sound pitch perio