线性预测残差倒谱在基音周期检测中的应用

"基于线性预测残差倒谱的基音周期检测算法" 本文介绍了一种创新的基音周期检测方法，它利用线性预测残差的倒谱变换作为特征来提升语音信号处理的准确性和效率。基音周期是语音信号分析中的关键参数，对于语音合成、语音识别和音乐处理等领域至关重要。 线性预测（LP）是一种信号建模技术，它通过预测当前样本值基于前几个样本的线性组合来工作。在语音信号处理中，线性预测残差是指实际信号与预测信号之间的差异，它包含了语音信号的高频细节信息，这些信息对于基音检测尤其重要。将线性预测残差进行倒谱变换，可以将时域信息转化为频域信息，这有助于突出语音信号中的周期性特征，从而更好地识别基音。 在提出的算法中，不仅仅依赖于残差倒谱的峰值，还结合了短时能量和短时过零率两种特征。短时能量反映了语音信号的强度变化，而短时过零率则指示了信号在短时间内改变方向的频率，这两者都是判断语音是否含有元音（即“清浊音”）的重要指标。通过构建一个清浊音判决函数，算法能够更简洁高效地进行清浊音判断，从而提高基音检测的准确性。 此外，为了进一步减少基音检测的误差，文中提出了峰值重定位的方法。基于基音的连续性原则，这种方法能够修正因倍频或半频误差导致的基音估计不准确问题。通过这种方法，算法能够有效地降低错误率，提高基音检测的可靠性。 实验结果表明，这种基于线性预测残差倒谱的基音周期检测算法相比于传统倒谱方法和现有的高效算法（如YIN算法和多尺度小波算法）具有更好的性能。这表明，该算法在处理复杂语音信号时能提供更精确的基音估计，对于相关领域的研究和应用具有重要意义。 关键词: 基音周期检测、清浊音判决、线性预测、倒谱 总结来说，这项研究引入了一种新的基音检测策略，通过结合线性预测残差倒谱、短时能量和短时过零率等多种特征，提高了语音信号处理的精确度，并且通过峰值重定位优化了基音周期的识别，降低了错误率。这一算法在实验中表现优越，对于语音处理技术的进步具有积极的影响。