小波变换与自相关函数结合的语音基音检测算法

"基于小波变换的语音基音周期检测" 语音基音周期检测是语音信号处理中的关键步骤，尤其在语音编码、合成和识别等领域起着至关重要的作用。基音周期，即声门脉冲的周期，是语音信号的基础特征，反映了语音的音调和音色。然而，在实际应用中，语音信号往往伴随着各种背景噪声，这使得基音检测变得复杂。 小波变换是一种强大的信号分析工具，它可以同时在时间和频率域内提供局部化的分析，非常适合处理非平稳信号，如语音。在本文提出的基音检测算法中，首先利用小波变换对语音信号进行处理，通过变换滤除非锐变信息和噪声，突出声门闭合瞬间的短暂变化，这些变化与基音周期紧密相关。 接下来，将小波变换后的信号用于计算自相关平方函数。自相关函数衡量的是信号自身的相似性，特别是在不同时间延迟下的相关性。自相关平方函数在基音周期的整数倍点上会出现峰值，这是由于语音信号的周期性导致的。通过检测这些峰值，可以有效地定位基音周期。 文章进一步指出，此算法在噪声环境中表现优秀，即使在低信噪比的情况下也能准确检测基音周期，体现了算法的鲁棒性。此外，由于算法流程相对简洁，易于实现，使其在实际应用中具有很高的实用价值。 自相关平方函数与小波变换的结合，充分利用了两者的优势。小波变换在去除噪声和增强信号特性方面的优势，配合自相关函数在识别周期性模式上的能力，共同提升了基音检测的精度。这种联合方法为语音处理领域提供了一个有效的噪声抑制和基音检测策略，对于改善语音识别系统性能和开发高效语音编码技术具有积极意义。