以巴克频谱失真为基础之语音音调周期估测

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1、以巴克頻譜失真為基礎之語音音調週期估測國科會專題研究計畫成果報告計畫編號：NSC90-2213-E-324-025執行期限：90年8月1日至91年7月31日主持人：朝陽科技大學資訊工程系助理教授王德譽E-mail:dywang@mail.cyut.edu.tw共同主持人：計畫參與人員：4一、中文摘要音高估測在語音信號理中是一個當重要的問題，目前研究不論是時域或頻域之估測，基本上都是藉由比較預估波形與原始波形的關聯性或信號雜訊比來決定音調週期。對於完美清音，簡單的波形比對即可達到正確之音高估測，然而實

2、際語音是時變信號，對於清/濁音變換、共振峰混淆等，若音高估測不當，將使合成之語音品質嚴重下降。故本論文以巴克頻譜失真，比較原始語音及預估諧波頻譜，求得最佳之音高週期。模擬結果發現以巴克頻譜失真為基礎之音高估測，配合正弦語音模型，可有效合成高品質之語音。關鍵詞：音高估測、巴克頻譜失真，正弦語音模型。AbstractPitchdetectionisanimportantissueinavarietyofspeechprocessingapplications.Manypitchdetectionalgo

3、rithms(PDAs),bothinthetimeandfrequencydomains,havebeenproposedforthevoiced/unvoiceddetectionandpitchabstraction.Duringhighlyvoicedstationarysectionsofspeech,thepitchperiodiseasilyobservedusingPDAsbasedonpeakdetectioninthetimedomain,suchasauto-correlati

4、onfunction,zerocrossingrateandaveragemagnitudedifferencefunction(AMDF).Inthefrequencydomain,thePDAsutilizetheharmonicstructureofthespeechspectrumorthespectralauto-correlationproperty.Alloftheproposedalgorithmshavetheirlimitations,andnopresentlyavailabl

5、ePDAscanbeexpectedtogiveperfectlysatisfactoryresultsacrossawiderangeofspeakers,applications,andoperatingenvironments.Inthispaper,weprovideapitchdetectionalgorithmbasedonBarkSpectralDistortion(BSD),inwhichseveralknownfeaturesoftheperceptualprocessingofs

6、peechsoundsbythehumanearareemulated.Theexperimentalresultsshowthattheproposedmethodcanprovideamoreaccuratethanthatofsinusoidalspeechmodel,andthereconstructedspeechsoundsmorenaturalness.Keywords:Pitchdetection,BarkSpectralDistortion,sinusoidalspeechmode

7、l.二、緣由與目的音高估測(pitchdetection)在語音信號處理中是一個相當重要的問題，尤其在語音編碼器(Vocoders)[1]中經常假設清音為完美週期性信號以減少編碼位元。對於此問題，已有很多的研究提出並由Hess整理於[2]，大體上可分成時域音調估測及頻域音高估測，時域估測往往利用波形位移前後的關聯性(correlation)找到音高週期。運用的關聯函數如自相關函數(auto-correlation)[3]，或平均振幅差函數(AverageMagnitudeDifferenceFunc

8、tion,AMDF)[3]；頻域估測則是計算頻譜的基頻(fundamentalfrequency)(音高週期的倒數)諧波(harmonic)匹配程度來決定清音的週期性，例如正弦轉換編碼中的基頻估測[4]。然而，實際語音信號並非完美的週期信號，估測時必須面對下列問題：(1)語音信號並不是完美的週期信號，而只是準週期性信號；(2)較強的共振腔的共振峰(formant)4會影響音高週期的估測；(3)倍音高週期混淆，例如音高週期為T，2T也會是其週期，所以估測時亦要避免錯估為