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基音检测算法研究及其在语音合成中的应用

郑瑞  
【摘要】:在语音信号处理的各个领域,无论是语音识别、说话人识别、语音分析与语音合成,以及低码率语音编码、发音系统疾病诊断、听觉残障者的语言指导等,准确有效地提取语音信号的基音周期显得至关重要,基音周期的正确与否直接关系到整个系统的性能。但是,由于基音周期的检测受多种因素影响,目前还没有一种有效的基音检测算法可以适用于任何场合、任何说话人。为此,本文通过深入研究传统的基音检测算法及其几种经典的改进算法,力求找出准确性和鲁棒性都相对较好的基音周期检测算法。 由于平均幅度差函数法(AMDF)具有较低的算法复杂度和较少的计算时间,所以很多基于AMDF的基音检测改进算法相继被提出,但是这些改进算法的基音检测效果依然不能令人满意。本文给予了两种改进的基音检测算法:基于离散小波变换(DWT)的AMDF基音检测改进算法(DW-AMDF)、基于多项式拟合(Polynomial fitting)的AMDF基音检测改进算法(PF-AMDF),这两种算法分别通过小波变换和多项式拟合消除AMDF波形存在的下降趋势,从根本上解决AMDF容易受噪声影响而检测错误。实验结果表明,与传统的AMDF算法及其几种典型的改进算法相比,DW-AMDF算法和PF-AMDF算法的检测精度有了明显的提高。 在用时域基音同步叠加技术(TD-PSOLA)合成语音信号时,基音周期是一个十分重要的参数,它直接决定了基音脉冲标记过程中标记的正确与否,进而影响语音合成的质量。应用本文提出的DW-AMDF算法和PF-AMDF算法检测原始语音信号的基音周期,从而可以得到更精确的基音脉冲标记,提高合成语音的自然度。


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