汉语语音基音轨迹的形态学滤波和平滑

本文依据数字语音信号的特点,设计了一种用于语音处理的形态学滤波算法,合理选择结构元素构筑了一组用于汉语语音基音轨迹平滑的形态学滤波器,仿真数据的实验结果表明这种方法对于随机误判点与传统中值组合平滑相比效果更佳,同时也证明了数学形态学用于语音信号研究的可行性。

一种基于数学形态学的语音基音轨迹平滑的改进算法

利用了形态学的概念和方法对语音基音轨迹进行平滑滤波,在结构元素的选取方面进行了研究,并针对形态学滤波的特点提出了改进,使算法的精确性进一步提高,复杂性大大降低.实验结果表明,提出的方法对语音基音轨迹进行平滑滤波,在强制性平滑滤波的情况下,能够有效保留语音信号中的某些固有突变和破坏信号的细节特征,更好地达到平滑滤波的效果.

汉语语音基音轨迹的层叠滤波和平滑

为了获得更加精确的汉语语音基音周期轨迹,研究了对汉语语音的基音周期轨迹进行层叠滤波和平滑的方法.基音是指发浊音时声带振动所引起的周期性,而声带振动频率的倒数就是基音周期.语音信号处理中精确提取特定语音的基音周期有重要的意义,基音周期的检测无论在语音信号的合成、编码还是识别方面,都起着非常重要的作用.本文依据数字语音信号的特点,设计了一种用于语音处理的层叠滤波算法,合理选择结构元素构筑了一组用于汉语语音基音轨迹平滑的层叠滤波器,仿真实验结果表明这种方法对于随机误判点与传统的基于中值与线性平滑的组合平滑相比效果更佳,同时也证明了层叠滤波器用于语音信号研究的可行性.

基于数学形态学的语音基音轨迹平滑新算法

依据数字语音信号的特点和形态滤波器的基本特征,合理选择结构元素构筑了一组用于汉语语音基音轨迹平滑的形态学滤波器,这是继中值滤波和动态规划后一种新的非线性基音轨迹平滑算法.仿真数据的实验结果表明这种方法对于随机误判点与传统中值组合平滑相比效果更佳.

一种汉语语音基音轨迹的平滑算法

基音是指人们发浊音时声带振动所引起的周期性,而声带振动频率的倒数就是基音周期.语音信号处理中精确提取特定语音的基音周期有重要的意义,基音周期的检测无论在语音信号的合成、编码还是识别方面,都起着非常重要的作用.该文依据数字语音信号的特点,设计了一种用于语音处理的层叠滤波算法,合理选择结构元素构筑了一组用于汉语语音基音轨迹平滑的层叠滤波器,仿真实验结果表明,这种方法对于随机误判点与传统的基于中值与线性平滑的组合平滑相比效果更佳,同时也证明了层叠滤波器用于语音信号研究的可行性.

一种采用三次指数的语音基音轨迹平滑算法

基音周期的检测无论在语音合成、语音压缩编码、语音识别和说话人确认等领域都起着非常重要的作用。为了获得更加精确的汉语语音基音周期轨迹,作者依据数字语音信号的特点和三次指数平滑模型的具体特征,采用了一种三次指数平滑法,该方法是在移动平均法基础上发展起来的一种时间序列分析预测法。相对于传统的中值平滑和线性平滑组合方法,该方法有效的解决了传统的语音基音轨迹平滑法中平滑过度的问题,更好的保留了语音基音周期轨迹的细节部分。