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《基于倒谱修正模型的语音基音检测算法》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第31卷第4期南京理工大学学报Vol.31No.42007年8月JournalofNanjingUniversityofScienceandTechnologyAug.2007基于倒谱修正模型的语音基音检测算法1,21曾毓敏,吴镇扬(1.东南大学信息科学与工程学院,江苏南京210096;2.南京师范大学物理科学与技术学院,江苏南京210097)摘要:该文提出了一种基于修正倒谱模型的改进的倒谱基音检测算法。该算法首先对分帧语音进行10阶线性预测编码(LPC)分析和逆滤波,获得LPC预测残差;然后对残
2、差信号进行倒谱分析,倒谱分析中采用了离散傅里叶变换频谱的高频分量置零的计算措施;最后根据倒谱的特征求得浊音语音的基音周期。仿真检测结果表明:该算法无论对纯净语音,还是对不同加噪情况下的含噪语音,其基音检测结果都明显优于传统倒谱基音检测算法,并且也明显优于基于平均幅度差函数的基音检测算法,而略优于基于自相关函数的基音检测算法。关键词:基音;倒谱;线性预测编码;预测残差中图分类号:TN912.3文章编号:1005-9830(2007)04-0503-06SpeechPitchDetectionAlgo
3、rithmBasedonModifiedCepstrumModel1,21ZENGYu2min,WUZhen2yang(1.SchoolofInformationScienceandEngineering,SoutheastUniversity,Nanjing210096,China;2.SchoolofPhysicsandTechnology,NanjingNormalUniversity,Nanjing210097,China)Abstract:Animprovedspeechpitchdet
4、ectionalgorithmbasedonmodifiedcepstrummodelispro2posed.Intheproposedalgorithm,aten2orderLPC(linearpredictivecoding)analysisisperformedonasegmentedspeech,andthesegmentedspeechisfilteredbytheinversefiltertogivetheLPCpredic2tiveresidual.Thecepstrumofthep
5、redictiveresidualiscalculatedwiththesimplemethodofthehighfrequencyspectralcomponentsofDFTbeingsettozero.Thepitchperiodofthevoicedspeechisex2tractedfromthecepstrumofpredictiveresidual.Thesimulatedpitchdetectionresultsshowthatthepitchextractionerrorofth
6、eproposedalgorithmissignificantlylowerthanthatoftheconventionalcep2strumbasedalgorithmbothforcleanspeechanddifferentnoisyspeech.Theperformanceofthepro2posedalgorithmisalsomuchbetterthanthatoftheaveragemagnitudedifferencefunctionbasedpitchdetectionalgo
7、rithmandslightlybetterthanthatofthebasicautocorrelationfunctionbasedalgorithm.Keywords:pitch;cepstrum;linearpredictivecoding;predictivepesidual[1-5]基音周期是语音信号最重要的参数之一。到detectionalgorithm,简称PDA)被提出,但至今目前为止已经有各种各样的基音检测算法(Pitch没有一种算法,可以对各类人群和各种环境条件情收稿日期:2
8、006-05-28修回日期:2007-04-27基金项目:国家973计划项目(2002CB312102);江苏省高校自然科学基础研究项目(07KJD510110)作者简介:曾毓敏(1962-),男,副教授,博士生,主要研究方向:语音与音频信号处理,E2mail:zengyumin@njnu.edu.cn;通讯作者:吴镇扬(1949-),男,教授,博士生导师,主要研究方向:视觉与听觉信号处理,通信信号处理,E2mail:zhenyang@seu.edu.cn。504南京理工大学学报第
