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时间:2019-01-30
《基于多小波的基音检测法及歌声的客观评价研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、广西师范大学硕士论文中文摘要基于多小波的基音检测法及歌声的客观评价研究广西师范大学物理与电子工程学院2003级专业:电路与系统研究生:徐国钰导师:王修信胡维平副教授摘要基音检测是语音处理中的一个非常重要的问题,无论是压缩编码、识别还是合成,语音信号基音周期检测的是否准确可靠,将直接影响到整个系统的性能。但由于影响基音周期的因素众多,使得基音周期的准确估计非常困难。本文旨在寻找一种鲁棒的基音周期检测算法。论文首先对数字语音信号处理的基础理论进行了阐述,以了解语音信号处理的基本方法。其次,对传统的基音检测方法,作了详细的分析、探讨和比较;并指出了各自的优缺点以及部分
2、改进算法。再次,详细介绍了Micchelli和Xu不变集多小波滤波器的推导及分解重构算法,并给出了滤波器推导及分解、重构的实例,证明在作小波分解后能精确重构,无边界失真效应。最后,考虑到多小波比单小波具有更大的自由度可同时具有许多良好的性质,如对称性、短支撑性、正交性和高阶消失矩等;将不变集多小波变换与自相关相结合,得到了一种新的基音周期检测算法。其基本思路:先对原始语音信号用不变集多小波滤波器分解,利用小波变换的带通性和去噪性,提取子带信号,得到含有丰富基音信息、周期性更好的信号;将该信号作为待处理信号,采用自相关法检测基音周期。用Matlab在计算机上进行仿真
3、实验。实验表明:该算法在低噪声的环境下与传统的相关法、小波变换法等价,但在噪声较大时其准确性、可靠性与自相关法、小波变换法相比有了较大的提高。该方法能胜任较大噪声干扰坏境下的语音基音周期检测。最后,论文对歌声的计算机客观评价,作了初步的探讨。语音评价问题仍处于研究、发展阶段,尚没有系统的理论和方法。重点对歌声的客观评价方法进行研究,提出了一种应用语音分析技术进行语音客观评价的方法。仿真实验结果表明:客观评价结果与人的主观感受基本一致。关键词:基音检测语音信号处理不变集多小波小波分析歌声客观评价基金项目:广西自然科学基金(No:0448035)I广西师范大学硕士英
4、文摘要SpeechPitchDetectionBasedonMulti-waveletAndtheResearchonobjectiveevaluationofsongsAbstractThePitchdetectionisimportantinspeechsignalprocession,forinstance,speechcompressioncoding,speechrecognitionandspeechsynthesis,etc.Theaccuratenessandreliabilityofpitchperiodwillinfluencetheperfo
5、rmanceofthewholesystemseriously.Butitisdifficultindetectingpitchaccuratelybecausemanyfactorsaffectthedetection.Thispaperaimsatlookingforakindofrobustpitchdetectionalgorithm.Basedonthebasictheoryofthedigitalspeechsignalprocess,themethodsofspeechsignalprocessareexpounded.Secondly,amores
6、ystematicanalysisandcomparisonamongsometypicalmethodsofpitchdetectionismade.Thirdly,thispaperdescribesdetailedlythebasicknowledgeoftheinvariantsetsMulti-wavelet,presentsthecalculationoffilter,thealgorithmofdecomposingandreconstruction.Finally,consideringtheinvariantsetsMulti-waveletpe
7、rfectlycombinesmoothness,shortsupport,orthogonality,symmetry,etc.wecombinetheinvariantsetsMulti-wavelettransformandautocorrelation;proposeakindofnewpitchdetectionalgorithm.Themainideais:Firstly,wedecomposetheoriginalspeechsignalwiththeinvariantsetsMulti-wavelet,getthelow-frequencyband
8、signa
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