改进的自相关函数基音检测算法及其应用

"自相关函数基音检测算法是一种改进的语音信号处理技术，旨在提高基音检测的准确性和鲁棒性。该算法由西安通信学院基础部电子信息研究室的杨森斌、陈砚圃和李真提出。" 自相关函数基音检测算法是语音信号处理领域中的一个重要方法，用于识别和提取语音中的基音周期，即声音的基本频率。基音是语音信号的基础，它与发音人的声带振动频率相关，对于语音识别、语音合成和语音增强等应用至关重要。传统的自相关函数算法在处理噪声环境或信噪比较低的语音信号时，可能会受到共振峰和高频噪声的影响，导致基音检测的准确性下降。 该改进算法首先通过分析自相关函数的幅度值，区分出语音信号中的清音（无声）和浊音（有声）段。清音和浊音的自相关函数特性不同，这一区别可以帮助算法更准确地定位浊音段，从而只在浊音部分进行基音周期的检测，减少了不必要的计算和误差。 在基音检测前，算法采用了预处理步骤，包括带通滤波、中心削波和数值滤波。带通滤波器可以有效去除语音信号中非基音频率成分，特别是共振峰，使信号更加纯净。中心削波可以抑制过大的峰值，防止其对基音检测造成干扰。数值滤波则用于进一步减少高频噪声的影响，提升信号质量。 在基音检测后，采用搜索平滑方法进行后处理。这一方法可以消除半频点和随机错误点，使得检测到的基音周期更加连续和稳定。搜索平滑通过对多个可能的基音周期进行比较和选择，确保选取最有可能的基音值，从而提高检测的准确性和抗噪声能力。 实验结果显示，改进后的自相关函数基音检测算法在信噪比低至5dB时仍能保持良好的清浊音判断和基音检测性能，优于传统的自相关算法。这表明该算法具有较高的鲁棒性和实用性，尤其适用于噪声环境下的语音处理应用。 关键词：基音检测、自相关函数、数值滤波、基音平滑 该研究对于理解和应用自相关函数在语音信号处理中的作用，以及优化基音检测算法具有重要意义。通过结合预处理和后处理技术，该算法提供了一种有效的策略来改善基音检测的精度，为后续的语音处理任务提供了更可靠的基础数据。