一种新的清浊音在线辨识法

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1、’’第!&卷’第"&期计’算’机’仿’真!""(年"&月’’文章编号：)""#$*%&+（!""(）"&$""(!$"%一种新的清浊音在线辨识法吴恬盈（泉州师范学院理工学院，福建泉州%#!"""）摘要：清浊音的判决在语音信号处理中是一个非常重要的方面。文中就语音信号的清浊音判决方法提出了一种新的在线判决的方法。传统的清浊音判决方法都必须在离线的情况下对数据进行处理。文中采用了递推最小二乘法，以非线性处理的方法实现了对语音信号的在线清浊音判决。立足于语音信号的非平稳特性，从传统的短时分析出发，结合预测的方法对语音信号进行自适应预测，设定目标函数，得到预期

2、的效果。在,-./-0平台上，对语音信号进行清浊音判决，实验结果证明，基于1/2的新方法能够较好地进行在线辨识。关键词：递推最小二乘；清浊音；短时过零率；短时能量中图分类号：.3*)!4%’’文献标识码：-!"#$#%&’($#)#"%*+)(,"%-./01&"2#34556.789$:79;（<9=>?@8A7>9.BCD9>E>;:89FG9;79BB?79;H>EEB;B，IJ8K78>697LB?M7A:，NJ89OD>JPJQ789%#!"""，HD798）0*/6-076：.DBL>7C79;FBC7M7>97M8LB?:7@R>?A89

3、AMJSQBCA79MRBBCDR?>CBMM79;4.D7MR8RB?R?BMB9AM89BT>9$E79BFBC7M7>9@BAD>F，C>@R8?BFT7ADADBA?8F7A7>98E>9BTD7CD7M>RB?8ABF>==$E79B4.D7M9BT@BAD>FJMBMADB1/2A>?B8E7OBADB>9$E79BL>7C79;FBC7M7>9S:9>9E79B8?T8:4.DB9BT@BAD>F7MBMA8SE7MDBF79ADB9>9E79B8?CD8?8CAB?7MA7C，JM79;ADB1BCJ?M7LBEB8MAMKJ8?BC>

4、@S79BFT7ADR?BF7CA7LBT8:A>R?BF7CAADBMRBBCDM7;98E4-;>8E=J9CA7>97MMBA89FADBBURBCA89A?BMJEA7M8CD7BLBF4.DBFBC7M7>9@BAD>F7MM7@JE8ABF>9ADB,-./-0，89FADB?BMJEA79F7C8ABMAD8AADB9BT8E;>?7AD@C89RB?=BCAE:F>ADB>9$E79BFBAB?@798A7>9489:;<-’/：1BCJ?M7LBEB8MAMKJ8?B；V>7CB89FJ9L>7CB；2D>?A$RB?7>FOB?>$

5、C?>MM$?8AB；2D>?A$RB?7>FB9B?;:就影响了在线处理的实时性。采用对语音数据进行短时过零=>引言率和短时能量分析，并以“短时”为单位，进行在线递推最小在语音信号处理中，有声段的清浊音判决是语音信号预二乘分析。处理的一个重要环节。能否准确地对语音信号进行清浊判［?］，［@］决，决定着后续的工作能否顺利进行。基音周期的检测、语音?>语音信号的时域特征的合成效果很大程度上都取决于清浊音的判断正确与否。到)）短时能量及短时平均幅度目前为止，已经提出了一百多种清浊音判决算法，主要有基对于｛（!"）｝，短时能量的定义如下：［+，*］［)"］于

6、组合参数法，基于小波分析的方法和基于神经网络W!!的方法［))］。但是基本上所有的算法都是在离线的条件下对#"$5［（!%）’（"&%）］$!（"）2(（"）（)）%$&W语音信号进行清浊音辨识的，本文提出了一种新的在线清浊由（)）式所定义的短时能量函数的一个困难在于它对音辨识方法。在过零率和短时能量相结合进行语音端点检高电平信号非常敏感。为此，可采用另一个度量语音信号幅［)］测的基础上，提出了一种宏观的语音检测方法，采用自适度值变化的函数，即短时平均幅度函数：应的递推最小二乘法对非平稳的语音信号进行清浊音分割。W"+,&))"$5*（!%）*’（"&

7、%）$5*!（’%）*（!）考虑到语音信号数据的冗长，如果对逐个数据进行递推最小%$&W%$"二乘分析，以确定清浊音的分界点，运算量是比较大，这样也!）短时平均过零率短时平均过零率的公式为W)收稿日期：!""#$"%$"&’修回日期：!""#$"%$!"-"$5*M;9［（!%）］&M;9［（!%&)）］*’（"&%）!%$&W—(!—"#$%!!行预测是不合适的，用递推最小二乘法来对整段非平稳的语!5’#$%［(（)&）］%#$%［(（)&%!）］’（&）"&!"音信号进行自适应预测却是可行的。其中基于./0的清浊音判决算法如下：!（("）%’#$%

8、［（("）］!{（(）!将语音信号进行分帧，每!’-#为一帧，帧移为)-#；%!（("）*’"