一种改进的基音周期提取算法.pdf

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1、第29卷第2期数据采集与处理Vol_29NO．22O14年3月JournalofDataAcquisitionandProcessingMar．2O14文章编号：1004—9037(2014)02—0304—05一种改进的基音周期提取算法赵神张盛林孝康(清华大学深圳研究生院深圳市信息科学与技术重点实验室，深圳，518055)摘要：基音周期的提取在语音信号处理领域有着广泛的应用。受基于归一化自相关函数基音周期提取算法和多带激励(Multi—bandexcitation，MBE)声码器中基音检测算法的启发，本文提出了一种改进的基音周期提取算法。该算法主要由预处理、时域基音粗

2、估、基音平滑、时变滤波搜索、小数基音周期估计等5个部分组成。实验表明：该算法能达到更高的搜索准确度，得到更加平滑的基音周期曲线；与传统自相关检测算法相比，该算法有很好的抗噪性。关键词：基音周期；归一化自相关；基音平滑；时变滤波中图分类号：TN912．3文献标志码：AImprovedAlgorithmforPitchPeriodDetectionZhaoYi，ZhangSheng，LinXiaokang(ShenzhenKeyLaboratoryofInformationScienceandTechnology，GraduateSchoolatShenzhen，Tsing

3、huaUniversity，Shenzhen，518055，China)Abstract：Theextractionofpitchperiodhasawiderangeofapplicationsinthefieldofspeechsignalprocessing．Inspiredbytraditionalautocorrelationalgorithmandthepitchdetectionmethodthatusedinmulti—bandexcitation(MBE)vocoder，animprovedalgorithmisputfor—wardforpitchp

4、eriodextraction．Thisalgorithmhasfiveparts：pre—process，pitchroughesti—mationintimedomain，pitchsmoothing，searchwithtimevariablefilter，anddecimalpitches—timation．Experimentalresultsshowthatthisnewalgorithmcanachievehigheraccuracyandcomparedwithtraditionalautocorrelationalgorithm，thisapproac

5、hhasabetternoiseimmuni—ty．Keywords：pitchperiod；normalizedautocorre1ation；pitchsmoothing；timevariablefilter类l_2]：波形估计法、相关处理法以及变换法。波形引口估计法[3直接通过语音时域上的波形分析周期峰值，算法简单，硬件实现容易，但语音信号幅度或频语音信号的大部分能量集中在浊音信号中，浊率快速变化时，精度下降很明显。相关处理法[4通音信号呈现准周期性。称浊音的周期为基音周期，过比较原始语音和原始语音移位后信号间的相似在时域波形里反映为峰值点和峰值点之间的距离。性来

6、确定基音周期。由于它硬件实现较为简单且基音周期的提取在语音合成、语音识别、语音编码具有很强的抗波形相位失真能力，在语音信号处理等领域有着广泛的应用。由于语音信号变化的复中广泛使用。变换法_5通常是将语音信号变换到杂性，迄今为止，并未找到一个完善的适用于不同频域和倒谱域来估计，倒谱参数是一种重要的说话环境和要求，不同讲话者的可靠准确的检测基音周人个性特征参数，主要反映声道响应的特性_6]，效期的办法_1]。果较好但是算法复杂。现有的基音周期的检测算法大致可以分为三受基于归一化自相关函数基音检测算法和收稿日期：2013-02—26；修订日期：2o13—05—21第2期赵神，

7、等：一种改进的基音周期提取算法305多带激励(Multi—bandexcitation，MBE)声码器中为4个步骤：高、低通滤波，基音粗估，基音平滑以基音检测算法的启发，本文提出了一种改进的基及基音细搜索。该算法是在频域进行基音检测，算音周期检测算法，通过计算归一化自相关函数搜索法准确度高但是计算复杂度也很高。每一语音帧的备选基音周期，利用维特比算法搜索1．3语音信号频谱最佳基音转移路径，平滑基音曲线，在时域得到的图1为语音信号经过短时傅里叶变换后得到粗略基音周期的基础上，利用时变滤波器进一步从的三维频谱图。图2将三维转化成了二维，图中黑