基于短时能量的循环AMDF基音检测算法

发布时间：2018-05-07 09:26

  本文选题：基音周期检测 + 短时能量　； 参考：《计算机仿真》2014年07期

【摘要】：在语音识别优化问题的研究中,基音周期是语音信号的重要特征参数,准确提取十分困难。传统自相关函数(ACF)、平均幅度差函数(AMDF)等基音检测算法在基音周期提取中容易出现估计结果减半或者加倍的情况,导致检测结果准确率降低。针对上述问题,提出了短时平均能量和循环平均幅度差函数(CAMDF)相结合的基音周期检测方法。实验结果表明,改进方法在有效分离清浊音的基础上,加强了浊音基音周期所处采样点的谷值特性,减少了估计结果的半倍频错误,提高了基音周期估计精度,性能优于传统算法。
[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.
【作者单位】： 上海理工大学光电与计算机工程学院;
【分类号】：TN912.3

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本文编号：1856373