毕业论文基于matlab的语音信号基音周期检测

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时间:2018-10-24

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1、基于MATLAB的语音信号基音周期检测目录[摘要]1[关键词]1第一章绪论21、引言22、研究背景23、论文章节安排:3第二章相关理论知识介绍4一、基因周期4二、靖点检测4三、自相关检测原理5四、基音检测顶处理5五、短时自相关函数法6六、短时平均幅度差函数法(AMDF法)7第三章MATLAB软件平台介绍71、MATLAB的安装82、Matlab的主要操作界面83丶Matlab的特点与功能9第4章:具体实现及仿真结果11一、基于MATLAB基音局期检测的实现11第五章小结与展望14参考文献:15[摘要]本文针对

2、语音信号基音周期检测进行分析,并使用mat1ab软件编程实现了语音信号的基音周期检测。在实现基音周期检测时使用中心削波法,该方法使语音信号基音周期检测更为可靠,并采用了三电平削波法减少基于自相关法的基音周期检测的乘法运算量。[关键词]基音检测自相关函数中心削波三电平削波第一章绪论1、引言人在发浊音时,气流通过声门使声带产生张驰振荡式振动,产生一股准周期脉冲气流,这一气流激励声道就产生浊音,又称有声语音,它携带着语音中的大部分能量。这种声带振动的频率称为基频,相应的周期就称为基音周期(Pitch),它由声带逐渐

3、开启到面积最大(约占基音周期的50%)、逐渐关闭到完全闭合(约占基音周期的35%)、完全闭合(约占基音周期的15%)三部分组成,基音周期具有时变性和准周期性,它的大小与个人声带的长短、厚薄、韧性和发音习惯有关,还与发音者的性别、年龄、发音时的力度及情感有关,是语音信号处理中的一个重要参数。基音周期的估计称为基音检测(PitchDetection),它在有调语音的辨意、低速率语音编码、说话人识别等方面起非常关键的作用,基音检测的最终目标是找出和声带振动频率完全一致的基音周期变化轨迹曲线,如不可能则找出尽量相吻合

4、的轨迹曲线。随着语音处理技术及相关学科的发展,人们已经在理论上找到很多比较有效的基音检测方法,但在实现过程中,由于受声带激励波形不是一个完全的周期脉冲串,丰富的谐波成分、声道的影响很难去除,基音周期的定位困难,背景噪声的强烈影响,基音周期的变化范围较大,个人的发音习惯及性别、年龄、发音时的力度及情感对基音周期的定量影响不能准确确定等一系列因素影响,从而使这些方法在使用中,其健壮性、准确性都大打折扣,可以说,至今没有一种万能的方法在任何情况下都能准确可靠地估计出基音周期。目前的方法主要是基于传统的语音模型,最具

5、代表性的就是自相关法、平均幅度差函数法、线性预测分析方法、小波变换法及在四种算法上的基础上的衍生算法(如小波变换和自相关相结合)。2、研究背景传统的语音产生模型,它起源于1930年Duddley发明的声码器,其基本思想是将激励和系统相分离,使语音信号解体来分别进行描述而不是直接研究信号波形的本身。上述基音检测方法都是建立在这个模型上的,使用中,对每帧语音信号只进行一次清浊判决,若判为浊音,则以基音周期间隔的脉冲序列作为该帧的激励信号;若为清音,则以随机噪声作为该帧的激励信号,实际中,清浊信号的过渡段是很难区分

6、的,且激励信号也常常含有类噪声成分,很难以帧加以区分。近年来,基于线性预测分析频谱的Mel倒谱系数在处理带情感的语音识别取得很大的进展,能否将此种方法引入到相应状态下的基音检测,值得广大学者进行研究。国外的学者采用实时监控情感的变化,并把相应的影响修正基音轨迹加以平滑或动态改变窗的宽度,可以有效降低上述影响基音检测一直是语音信号处理中的一大难题,短时自相关函数法、短时平均幅度差函数法、倒谱法、小波变换法等几种经典的基音检测方法,都有各自的适用场合,同时也有其相应的不足,任何一种方法都不能作为万能和通用的方法,

7、但如果能在基音检测的过程中,对预处理和后处理方法上进行一些改进,并突破传统的语音模型,适当考虑说话人的个体特征及发音时的情感及力度对基音检频带内谱包络测的影响,定能增加基音检测的准确性及健壮性。3、论文章节安排:第1章:绪论(背景意义、发展现状、章节安排等)第2章:相关理论知识介绍(基音周期、检测方法等等(至少要介绍两种方法))第3章:MATLAB软件平台介绍(界面介绍、如何使用、作用等等)第4章:具体实现及仿真结果第5章:小结与展望(论文中的不足之处、方法的缺陷,以后如何改进等等)第二章相关理论知识介绍一、

8、基因周期浊音信号的周期称为基音周期,它是声带振动频率的倒数。由于基音周期只具有准周期性,所以只能采用短时平均方法估计该周期,这个过程被称为基音检测(pitchdetection)。基音的提取和估计是语音信号处理中一个十分重要的问题,尤其是对汉语更是如此;因为汉语是一种有调语言,基音的变化模式称为声调,它携带着非常重要的具有辨意作用的信息,有区别意义的功能。自研究语音分析以来,基音提取一直是一个十分重

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