一种参考短时平均能量和平均幅度差函数的基音检测方法

基音检测是语音处理中的一个非常重要的问题,但基音周期的准确估计非常困难,本文提出一种能参考短时平均能量和短时平均幅度差函数的归一化互相关函数的基音检测算法,经实验检验,在安静的现场环境及说话人情感平静时,对给出的测试语句做基音检测,没有出现错误。

一种改进的短时平均幅度差函数算法

在语音信号分析中,对于基音周期的提取目前已有较多的分析和处理方法,在现有的短时平均幅度差函数(AMDF)的处理方法中,只需要加、减和取绝对值运算,运算量较之短时自相关函数大大下降。同时,AMDF函数的谷点提取基音周期比自相关函数的峰值更加尖锐,错判率相对较少,稳健性更高。然而,传统的AMDF算法对窗长的要求较为严格,窗长较短就会有较大的误差。本文针对该缺陷做出的改进算法,使之无论窗长多大均会有较为准确的结果,大大拓展了AMDF算法的适用空间。进一步,将其与同态处理结合,会有更好的效果。

基于短时平均幅度差函数的带噪语音端点检测算法

传统的基于自相关函数的端点检测算法有两个方面的问题,一是计算量大,二是要进行语音信号基音周期的提取.提出了一种改进的方法,用短时平均幅度差函数代替自相关函数,节约了计算量;利用浊音与噪声平均幅度差函数的区别省去了基音周期的计算,同时也避免了误差带来的问题.传统算法与改进算法的仿真比较表明,改进算法的检测曲线噪声容限大,所以在低信噪比下也表现出了较强的稳定性.

加权短时自相关函数的基音周期估计算法

语音基音频率的准确检测是语音信号处理的难点之一。提出一种加权短时自相关函数(Autocorrelation Function,ACF)算法提取基音频率。在传统的ACF方法基础上,利用短时平均幅度差函数(Average Magnitude Difference Function,AMDF)的平方对ACF函数进行加权,由此加强短时自相关函数在基音周期倍数处的峰值特性。对提取出的基频曲线做平滑处理。实验结果表明,该方法提高了基音周期检测的准确率。

基于声学特征的腭裂语音声韵母切分

设计了一种腭裂语音的声韵母切分算法。通过主观的波形测试和客观的F检验及t检验,证明了腭裂语音与正常语音具有显著性差异。定义声母具有清音音素特性的音节为Ⅰ类音节,声母具有浊音音素特性的音节为Ⅱ类音节。首先基于层次聚类模型自动判别Ⅰ类、Ⅱ类音节,然后定义类浊音权重函数和类清音概率函数,实现Ⅰ类音节的声韵母一级切分,再通过短时自相关函数峰值个数的一阶微分实现Ⅰ类音节声韵母的二级切分。基于声韵母波形差异性,检测短时自相关函数的能量跳变点,实现Ⅱ类音节的声韵母切分。通过大样本实验,结果表明提出的腭裂语音声韵母自动判别算法具有较高的正确率,Ⅰ类音节的正确率达到90.72%,Ⅱ类音节的正确率为92.90%。

一种高性能汉语语音基音周期估计方法

在分析 AMDF基音周期估计方法的基础上 ,提出一种新的汉语语音基音周期估计方法MAMDF( Modified AMDF)。实验证明 ,MAMDF方法可以获得更好的基音估计精度和时域分辨度。

基于LV-AMDF的自适应基音检测算法

根据语音信号的基音周期范围有限和周期相对稳定的特点,改进了可变长平均幅度差函数法(LV-AMDF),提出一种自适应幅度差法检测基音周期。它在语音非稳定段通过简单的谷值点评选机制,筛选当前谷值点以及历史谷值点,得到较精确的基音周期;在语音稳定段依据历史谷值点缩短语音段的比较范围,减少计算代价。还改进了浊音起止点检测算法,使浊音起止点的定位更精确。实验证明,该方法在不同的信噪比环境下有效地降低了半周期和倍周期点的发生率。

井下动液面声波信号处理方法研究

石油采收过程中油井动液面深度监测对确保油井的安全生产非常重要。当使用声波法测量油井动液面深度时,受到套管中复杂结构的影响,井口接收到的声波信号的接箍波和液面回波易受到噪声的干扰,导致传统的信号处理方法很难计算声波的速度和旅行时间,从而无法获得油井动液面深度。针对这一问题,首先对接箍波进行巴特沃斯低通滤波,采用短时平均幅度差函数来获取接箍波的平均采样次数,以此来计算声波在油井中传播的速度;在此基础上,对液面回波进行小波去噪,采用小波奇异值检测方法来获取液面回波位置,以此来计算起爆波和液面回波位置的时间差,进而实现油井动液面深度的检测。为了更加直观方便地对比处理效果,设计了基于MATLAB的可视化数据处理软件。选取多组采油现场获得的声波信号进行测试,结果表明,测量绝对误差控制在1 m以内,相对误差不超过0.075%,与其他信号处理方法(相对误差范围0.3%~0.5%)相比,所提的方法误差较小,能够较好地满足实际工程中的需求。

一种新的子带声音强度参数及提取算法

为了使混合激励线性预测语音编码器(MELP)的应用更接近实际,提出了一种基于短时幅度与短时平均幅度差函数的子带声音强度提取方法。该方法根据MELP声码器解码语音的(MOS)评分得出最佳的线性组合系数,进而求出5个子带的清/浊音强度,并将其植入MELP声码器中。仿真实验表明,该算法不仅与原算法具有相同的效果,而且算法复杂度低。