改进的自相关函数基音检测算法：减小共振峰影响

本文主要探讨了减小共振峰影响的措施在交换机原理以及语音信号处理中的应用，特别是在自相关函数基音检测算法中。共振峰是语音信号中的一种现象，特别是在300~1000 Hz的频率范围内，可能会导致语音的谐波分量过高，从而干扰基音检测，可能导致倍频或半频错误。 首先，作者提出了一种改进的自相关函数基音检测算法。该算法的核心在于区分清音和浊音，利用清浊音自相关函数幅度值的差异来进行判断。在实际操作中，对于浊音段，即可能含有较高谐波成分的部分，采用了一系列预处理步骤。这包括： 1. 带通滤波：通过一个60 Hz到900 Hz的带通滤波器，保留语音的一次和二次谐波，同时抑制50 Hz的电源干扰。这样做有助于减轻共振峰的影响。 2. 中心削波：对输入信号进行削波处理，通常使用信号最大幅度的60%~70%作为削波电平。削波后，信号的白相关函数峰值在基音周期位置显著降低，有助于减少高频噪声和共振峰的影响。 3. 数值滤波：这是一种进一步平滑信号的方法，可以消除噪声和异常点，提高基音检测的准确性。 在基音检测之后，作者还引入了搜索平滑技术，用于处理可能出现的半频和倍频错误，以及随机错误点，确保基音检测结果的稳定性和精度。 实验结果显示，这种改进的自相关函数基音检测算法在性能上优于传统的自相关算法，即使在信噪比较低（如5 dB）的情况下，仍能保持良好的清浊音判决和基音检测能力。这对于实际的语音处理应用，如语音识别、语音合成等领域具有重要意义，因为它提高了语音信号处理的鲁棒性和准确性。 本文通过详细介绍这些技术措施，为我们理解如何有效减小共振峰对基音检测的影响提供了深入的见解，并展示了在复杂语音环境下优化基音检测算法的重要性。