基于短时能量的循环AMDF基音检测算法

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。

一种基于改进CAMDF的进动周期估计方法

针对基于RCS序列估计进动周期出现加倍误判的问题,首先分析弹道中段进动目标RCS序列的统计特性及其周期性特点,然后通过理论分析指出以周期长度采样的样本集合之间必然具有相似性的假设是传统AMDF函数产生加倍误判问题的主要原因,最后分析并证明了当序列长度不等于周期的整数倍时,CAMDF函数具有克服加倍误判问题的特性,提出一种基于改进CAMDF的进动周期估计方法。仿真实验表明,该方法能够有效克服周期估计中的加倍误判问题。

说话人性别识别系统的DSP实现

TM S320VC 5416 DSP是德州仪器公司近年来推出的16位定点数字信号处理器,他不但运算速度快,而且功耗低,是目前全球应用最广泛的DSP芯片。介绍了利用TM S320VC 5416 DSP实现实时说话人性别识别系统。系统采用循环平均幅度差函数(CAM DF)检测基音周期,能够快速、有效的判别说话人的性别。另外,采用DSP/B IO S开发工具编写代码,大大降低了代码的执行时间,满足实时的需求。经过对系统的反复测试,证明其具有较高的可靠性和实时性,所以有广泛的应用空间和良好的市场前景。

基于音频波形极值的基音检测方法

提出了一种基于波形极值的短时基音检测算法。在对语音数据进行预处理、清浊音判断后,提取语音波形极值,进行波形修正,计算幅度差,采用一定的基音判断准则查找基音。该算法无需对音频数据做分窗处理,且主要运算是对波形极值进行处理,比常用的AMDF有着更小的计算量,且有较高的精度。实验结果表明,利用该方法能够很好地得到基音周期,适宜进行实时处理。