一种改进的汉语语音基音检测算法

文章在变长平均幅度差函数(LVAMDF)基础上提出一种改进算法(M-LVAMDF),此方法能检测出汉语语音中基音频繁变化帧的平均周期。改进算法先利用修正的阈值参数检测LVAMDF函数值的局部谷点,根据局部谷点将LVAMDF值转换为0/1数据再计算其自相关函数(ACF),最后搜索此函数局部最大值确定为基音。通过对比仿真实验,新算法能检测出汉语语音帧的平均基音周期,提高汉语语音基音检测质量,此算法简单并易于硬件实现。

声门关闭奇异性在小波变换域中的表征

用小波变换从语音声波中对声门关闭（ＧＣ）事件进行时间定位检测等价于在小波变换的时间—比例域中找出局部模量极大值在跨越若干比例尺度演化时的特定模式．本文的研究表明：（１）在语音波形的小波变换域中，存在多种不同的局部模量极大值演化模式，而且对应于声门关闭事件的这种局部出量极大值模式在多数情况下不是垂直于时间轴的直线；（２）在小波变换域里声门关闭事件的局部模量极大值在沿比例尺度方向演化过程中的位置偏差可以用一个ＧＣ局部模量极大值演化锥进行描述；（３）ＧＣ局部模量极大值演化锥反映的是语音波形的声门关闭奇异性在数学上的一种表征．本文讨论了影响这种ＧＣ局部模量极大值演化锥大小的因素，给出了估算ＧＣ局部模量极大值演化锥大小的公式；（４）在声门关闭事件的自动检测中，必须从各种干扰的局部模量极大值模式中，自动辨明每一个ＧＣ局部模量极大值演化雄模式．本文提出了用小波变换大尺度平滑成分进行声门关闭事件粗估定位，用ＧＣ局部模量极大值演化锥匹配过滤对声门关闭事件进行微调定位的“既见树又见林”的鲁棒检测新方法．