声码器清浊音判决算法优化

为了解决低速声码器合成语音的偶发性嘶哑或变调问题,对参数提取进行改善,采用有监督学习的Fisher判决法,利用多个特征值组成的特征向量为判据;基音周期平滑的准确度在利用了更准确的清浊音信息后大有提高。测试结果表明:该算法能够大大降低清浊音误判率,减少严重基音周期错误数;应用该算法的SELP(sinuous excitationlinear prediction)2.4 kb/s的PESQ-MOS分优于2.4 kb/s的MELPe(mixed excitation linear prediction)和AMBE+(advanced multi-band excitation)算法,DRT(diagnosticrhythm test)分数达95%,具有良好的可懂度和自然度。