改进的用于口语处理的基频提取算法

发布时间：2018-06-26 13:24

  本文选题：语音信号处理 + 基频提取　； 参考：《清华大学学报(自然科学版)》2017年01期

【摘要】：针对口语语音处理中的基频提取,提出了一种改进的自相关函数基频提取算法。该算法在原始自相关函数方法的基础上,通过利用语音频谱的纹理特征来提高正确基频值的权重,利用增加候选基频的个数来增大搜索空间,以及利用可靠种子来限制搜索路径这3项措施增加了正确基频值在搜索空间中的出现比例和权重,优化了搜索空间,从而改善了原有基频提取算法的性能。在数据集Keele和FDA上的实验结果显示:与原始算法相比,本文算法的有声错误率相对减少28.74%,总体错误率相对减少5.53%,更适合于口语处理。
[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.
【作者单位】： 中国科学院自动化研究所数字内容技术与服务中心;
【基金】：国家“九七三”重点基础研究项目(2013CB329302)
【分类号】：TN912.3

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本文编号：2070514