本文選題：語音信號處理 + 基頻提取　； 參考：《清華大學學報(自然科學版)》2017年01期

【摘要】：針對口語語音處理中的基頻提取,提出了一種改進的自相關(guān)函數(shù)基頻提取算法。該算法在原始自相關(guān)函數(shù)方法的基礎(chǔ)上,通過利用語音頻譜的紋理特征來提高正確基頻值的權(quán)重,利用增加候選基頻的個數(shù)來增大搜索空間,以及利用可靠種子來限制搜索路徑這3項措施增加了正確基頻值在搜索空間中的出現(xiàn)比例和權(quán)重,優(yōu)化了搜索空間,從而改善了原有基頻提取算法的性能。在數(shù)據(jù)集Keele和FDA上的實驗結(jié)果顯示:與原始算法相比,本文算法的有聲錯誤率相對減少28.74%,總體錯誤率相對減少5.53%,更適合于口語處理。
[Abstract]:In this paper, an improved algorithm of extracting the fundamental frequency of autocorrelation function in speech processing is presented. Based on the original autocorrelation function method, the texture feature of the speech spectrum is used to improve the weight of the correct fundamental frequency value, and the search space is increased by increasing the number of candidate fundamental frequencies. And using reliable seed to limit the search path increases the proportion and weight of the correct fundamental frequency value in the search space, optimizes the search space, and improves the performance of the original fundamental frequency extraction algorithm. The experimental results on the data set Keele and FDA show that compared with the original algorithm, the acoustic error rate and the overall error rate of the proposed algorithm are relatively reduced by 28.74 and 5.53 respectively, which are more suitable for oral processing.
【作者單位】： 中國科學院自動化研究所數(shù)字內(nèi)容技術(shù)與服務中心;
【基金】：國家“九七三”重點基礎(chǔ)研究項目(2013CB329302)
【分類號】：TN912.3

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2 岳f，

本文編號：2070514