一种基音提取算法

根据基音周期平滑变化的特点，基于语音信号的准周期性进行了语音信号的基音提取。该算法主要针对多带激励模型（ＭＢＥ），采用传统的时域分析法，先用语音信号的相关性进行基音周期的估计，再由分数延迟法提取基音周期，使预测结果更加准确，更具实时性，有利于语音编码与识别。

电话线质量语音的基音周期提取算法

基音周期提取算法是语音编码中至关重要的组成部分,针对传统自相关方法在电话线质量语音中提取准确度不高的现状,该文提出了一种新的时频结合的基音周期提取算法。时域上,引进一个新的参数——长时基音周期,并根据语音短时平稳特性,对自相关函数进行时域修正,去除不可能成为基音周期的延时值。频域上,计算频域自相关函数,将基音周期候选值所对应的频域自相关值也作为候选值权重的一部分,以增大真正基音周期的权重。通过Keele语音库进行性能测试表明:该算法对电话线质量语音的严重错误率比传统自相关方法的降低46.8%,极大地提高了电话线质量语音的基音周期判决准确度,同时对正常语音的严重错误率也降低了31.2%。