基于改进基音跟踪算法的单通道语音分离

基于计算听觉场景分析(Computational Auditory Scene Analysis,CASA)的语音分离系统通过模拟人耳的听觉感知系统对混合信号进行处理并分离出感兴趣的目标语音,近年来得到了很大的发展。如何在干扰噪声存在的情况下进行正确的基音提取跟踪一直是CASA系统研究的重点。提出了一种基于目标语音源的改进基音跟踪算法。该算法通过对目标源估计和基音检测两个步骤的反复迭代计算,得到最终的基音轨迹。通过在不同噪声干扰条件下与传统基音跟踪算法对比的实验结果证明,该算法能够有效地抑制噪声,提高输出语音的信噪比和语音质量。

基于FFT-ACF和候选值估计的基音周期提取方法

利用FFT-ACF算法进行基音周期候选值估计,减少在语音基音周期提取中常见的倍频和半频错误,提出针对候选值的多重后处理算法.后处理过程:首先运用峰值筛选法进行初选,接着利用一次均值法将语音分为不同的音高段,再使用二次均值法为每个音高段确定合适的频率范围,最后精确提取出基音周期.实验结果表明,基音周期后处理算法有效,在音乐哼唱识别应用中收到良好效果.

MBE语音模型中快速基音细搜索算法的研究

基音细搜索是MBE（MultiBand Excitation）模型的语音分析中运算量最大的部分。本文对MBE基音细搜索中频域误差函数在基音周期附近的形状进行了研究，并在此基础上提出一种基于基音处频域误差函数特性的新的细搜索算法。与通常用的逐点搜索相比，改进算法在保持搜索效果基本不变的情况下，可大大减少所需的运算量。

一种新的鲁棒基音周期估计算法

为了实现甚低码率下的透明语音质量参数语音编码,该文提出了一种新的鲁棒的基音周期估计算法。这种算法采用了改进的自相关函数计算方法,实现了鲁棒的基音周期轨迹跟踪。这种算法不仅能够跟踪快变的基音周期,增强不规则脉冲时基音周期的估计;还能够鲁棒地估计陡变的基音周期。非正式的测试表明这种算法改进了基音周期的估计值,能够极大地降低由于不准确的基音周期估计而引入的听觉失真。

ITU-T G.723.1语音编码算法分析及优化策略

本文介绍了国际电信联盟（ITU）建议中G.723.1低速率语音编码器的基本原理,分析了其中主要模块的实现算法,并对一些计算量较大的模块（基因估计、自适应码本搜索、固定码本搜索）提出优化策略,对编码时间进行优化,使得算法有可能在DSP上实时实现。通过对根据优化策略优化的代码和未优化代码的测试分析,结果显示,优化代码比未优化代码的运行时间减少了21%~31%。

MBE声码器的基音估计研究

主要对MBE声码器了研究,简单介绍了AMBE编解码算法的基本原理。MBE编码基于3个参数(基音周期、谱包络参数、以及每个频带的U/V判决信息)的提取,其中基音周期的估计准确性将直接影响到语音的合成质量;文中重点分析了基音估计部分;考虑到在实际应用中可能会出现的基音错锁问题,提出了一种改进的基音估计算法。改进算法不但可以省略基音平滑这一过程,简化了整个算法过程;而且改善了基音周期的帧间连续性,并提高了语音合成的自然度。

语音编码器中的分数基音估计算法

在保证同等音质的前提下,为降低语音编码器中分数基音估计的复杂度,提出一种基于多项式拟合的分数基音估计算法。以整数点相关度序列为基础,在其最大值点附近进行多项式拟合,解析给出分数基音估计值。与现有的基于采样函数插值的分数基音估计算法相比,不使用常数插值表,无插值、遍历和比较操作,实现运算量与插值因子无关,典型情况下的运算复杂度仅为现有算法的1/25。在实际语音编码器中,所提算法对各类语音的客观及主观测试结果表明,其长时预测增益和编码音质都与现有算法相当。

基于动态规划的低延时基音提取算法

基音周期是语音信号的一个重要参数。为了在低延时条件下准确地提取语音基音周期参数,提出了一种基于动态规划的单路径搜索算法。该算法引入了清浊音信息和帧间相对能量对相邻帧代价函数进行加权;使用了一种更加有伸缩性的方式对基音变化幅度进行控制,以代替基音变化的硬性限制;专门针对基音突变和自身错误的情况,对过去帧影响进行限制,在保持基音跟踪性能和允许基音突变之间寻找一个平衡点。最后,使用Keele数据库进行的测试表明,该算法在只有一帧延时的情况下,严重错误率比传统算法下降2.32%。