基于dct分带谱熵与信号分解的高精度基音检测算法new

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1、第1期电子学报Vol.35No.12007年1月ACTAELECTRONICASINICAJan.2007基于DCT分带谱熵与信号分解的高精度基音检测算法罗亚飞,鲍长春(北京工业大学电子信息与控制工程学院,北京100022)摘要:本文就低速率WI语音编码中的基音检测技术进行研究,针对基音检测在不同噪声与信噪比下容易发生清浊误判的问题,在基音检测前端引入基于DCT分带谱熵的语音检测算法划分语音段与非语音段;为了向基音检测算法提供更能准确反映基音周期实际变化的输入语音,基于谐波2噪声模型提出了一种改进的DCT域语音分解算法.然后,根据变形的MC

2、AMDF(ModifiedCircularAverageMagnitudeDifferenceFunction)与NCCF(NormalizedCross2CorrelationFunction)的峰值共性,结合上述两项基音检测前端处理技术,提出了MCAMDF2NCCF基音检测组合算法.为了满足不同环境下WI编码器对基音检测高精度的要求,在合成端更准确地恢复相位轨迹,本文又基于MCAMDF2NCCF算法提出了高精度MCAMDF2NCCF2FRAC基音检测算法以计算分数基音.将算法应用与2kb/sWI编码器,主观A/B听力测试结果表明,本文提

3、出的基音检测算法在低信噪比下明显抑制了基音加倍减半及清浊误判现象的发生,得到了优异的基音检测结果,合成语音质量完全满足低速率WI编码器对基音检测技术的要求.关键词:语音编码;基音检测;语音检测;信号分解;波形内插中图分类号:TN91213文献标识码:A文章编号:037222112(2007)0120013210SuperResolutionPitchDetectionBasedonBand2PartitioningSpectralEntropyandSignalDecompositioninDCTDomainLUOYa2fei,BAOCha

4、ng2chun(SchoolofElectronicInformationandControlEngineeringBeijingUniversityofTechnology,Beijing100022,China)Abstract:Inthispaper,theresearchfocusesonpitchdetectiontechniquesofthelow2rateWIspeechcoding.Asthepitchdoublingandhalvingproblemsofpitchdetectionoftenoccurredwithvar

5、iednoisesandSignaltoNoiseRatio(SNR),voiceactivitydetection(VAD)algorithmbasedonDCTband2partitioningspectralentropyisemployedinpre2processingtoseparatespeechandnon2speechsegments.Inordertoprovideanaccurate2pitch2cyclespeechforpithdetectionalgorithm,animprovedspeechdecompo2s

6、itionalgorithminDCTdomainbasedontheHarmonic2NoiseModelispresented.Then,usingthesamecharacteristicofmaximumpeaksofMCAMDFandNCCFandtwopro2processingtechniquesmentionedabove,apitchdetectionalgorithminacombinationbothoftwofunctionstogethernamedMCAMDF2NCCFisproposed.Inordertosa

7、tisfytheneedsofthepitchaccuracyofWIcoderandsynthesizephasetrackcorrectly,asuperresolutionpitchdetectionalgorithmnamedMCAMDF2NCCF2FRACbasedonMCAMDF2NCCFisalsogiventogetfractionalpitch.WeappliedthesealgorithmstoWIcoder,theresultsfromthesubjectiveA/Blisteningtestindicatedthat

8、bothofthesetwoalgorithmshaveagreatperformanceandheavilyreducepitchdoublingandhalvingandvo

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