基于两层神经网络的基音检测算法-论文.pdf

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1、ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用@信号处理@基于两层神经网络的基音检测算法王民，孙洁，贪卫国，刘利，任雪妮WANGMin，SUNJie，YUNWeiguo，LIULi，RENXueni西安建筑科技大学信息与控制工程学院，西安710055SchoolofInformationandControlEngineering，Xi’anUniversityofArchitectureandTechnology,Xi’an710055，ChinaWANGMin，SUNJie，YUNWeiguo，eta1．Pitchdetectionmethodbase

2、dontwo-layerneuralnetwork．ComputerEngineeringandApplications，2014，50(5)：199—202．Abstract：Traditionalpitchdetectionmethodspresentpoorvoicingdetectionaccuracyandrobustnesswhenthesignal--to··noiseratioislow．Toovercometheseshortcomings，atwo—layerneuralnetworkbasedpitchdetectionalgorithmispro-posedinthi

3、spaper．ThemethodutilizestheBPartificialneuralnetworktoconductendpointdetectionandthenthesecondBPneuralnetworktoseparatetheclearsonant．Atlast，thedynamictestisadoptedtogetpitchfrequency．Theexperimentalresultsshowthattheproposedalgorithmcandecreasedoubleandhalffrequencyerrorsandimprovethepitchdetectio

4、naccuracycomparedwithtraditionalautocorrelationfunctionmethod．Keywords：pitchdetection；BackPropagation(BP)neuralnetwork；autocorrelationfunction；averagemagnitudediffer—encefunction；separationofunvoicedsoundsandvoicedsounds摘要：传统基音检测方法中当信噪比较低时，会出现清浊音检测效果差、算法精度低、鲁棒性差的缺点。为了克服这些缺点，提出了一种基于两层神经网络的基音检测算法。该方法

5、采用BP人工神经网络进行端点检测，再采用第二层BP神经网络进行清浊音分离，最后通过动态验证得到基音频率。实验结果证明，与传统的自相关法相比，该方法减少了倍频及半频的误差提取，提高了基音频率的提取精度。关键词：基音频率；反向传播(BP)神经网络；自相关函数；平均幅度差函数；清浊音分离文献标志码：A中图分类号：TP391．4doi：l0．3778／j．issn．1002．8331．1209．0254l引言地提取出浊音段。常用的基音提取方法包括自相关函基音是指发浊音时声带振动的周期性，基音的周期数法(ACF)、平均幅度差函数法(AMDF)等。利用传统估汁称为基音检测，其目的是提取出与声带振动频率一

6、的AMDF或ACF估计基音周期的结果普遍存在不少错致或尽可能相吻合的基音周期变化的轨迹曲线，提取该误，相关文献提出了许多改进方法，文献[5】采用LMS自参数是语音信号处理中一个十分重要的问题。基音周适应滤波器进行语音增强，再对语音信号进行自相关函期在语音识别、语音合成和语音编码中有广泛的应用。数／平均幅度差函数加权平方进行基音检测，该方法对在一般语音处理的过程中，需要进行端点检测以确语音进行降噪，但在进行基音检测时易受共振峰的影定语音信号中的各种段落开始和结束的位置。常用的响，使得准确率不够高。文献[6]的方法采用小波去噪端点检测方法有：基于能量、基于能量与过零率、基于信与自相关平方的基音提

7、取方法，该方法去除了噪声，计息熵、基于频域特征等。。文献[4】中采用能量比例和算复杂度低，但是计算的基音频率受到共振峰的影响，过零率综合判断清浊音，但对于噪声干扰时不能较准确其准确率也远没达到要求。基金项日：国家自然科学基金(No．61073196)。作者简介：王民(1959一)，男，副教授，主研方向为智能信息处理；孙洁(1988一)，女，硕士研究生，主研方向为语音信号处理；贪卫国(1962一)，男，教授，主