本文選題：基音周期檢測(cè) + 短時(shí)能量��； 參考：《計(jì)算機(jī)仿真》2014年07期

【摘要】：在語(yǔ)音識(shí)別優(yōu)化問(wèn)題的研究中,基音周期是語(yǔ)音信號(hào)的重要特征參數(shù),準(zhǔn)確提取十分困難。傳統(tǒng)自相關(guān)函數(shù)(ACF)、平均幅度差函數(shù)(AMDF)等基音檢測(cè)算法在基音周期提取中容易出現(xiàn)估計(jì)結(jié)果減半或者加倍的情況,導(dǎo)致檢測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確率降低。針對(duì)上述問(wèn)題,提出了短時(shí)平均能量和循環(huán)平均幅度差函數(shù)(CAMDF)相結(jié)合的基音周期檢測(cè)方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)方法在有效分離清濁音的基礎(chǔ)上,加強(qiáng)了濁音基音周期所處采樣點(diǎn)的谷值特性,減少了估計(jì)結(jié)果的半倍頻錯(cuò)誤,提高了基音周期估計(jì)精度,性能優(yōu)于傳統(tǒng)算法。
[Abstract]:In the research of speech recognition optimization, pitch period is an important characteristic parameter of speech signal, so it is very difficult to extract accurately. Traditional pitch detection algorithms such as autocorrelation function (ACFF) and average amplitude difference function (AMDF) are prone to halve or double the estimated results in the pitch period extraction which results in a decrease in the accuracy of the detection results. In order to solve the above problems, a pitch period detection method combining short time mean energy and cyclic mean amplitude difference function (CAMDF) is proposed. The experimental results show that on the basis of effectively separating the voiced sound, the improved method strengthens the valley value characteristics of the sampling point where the pitch period is located, reduces the half-frequency error of the estimation result, and improves the accuracy of the pitch period estimation. The performance is superior to the traditional algorithm.
【作者單位】： 上海理工大學(xué)光電與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院;
【分類(lèi)號(hào)】：TN912.3

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2 王s，

本文編號(hào)：1856373