本文關(guān)鍵詞：基于多窗譜和均值移動算法的基音檢測研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)正在日益迅猛發(fā)展,語音處理技術(shù)也變得越來越豐富、成熟。在語音信號處理中,基音是表征語音特性的一個重要參數(shù)。然而在實(shí)際生活中語音常常伴有噪聲,噪聲會干擾語音參數(shù)提取的準(zhǔn)確性。所以從含噪語音中檢測基音是一個重要并且困難的課題。本文研究了利用均值移動算法從含噪語音的多窗譜中進(jìn)行基音檢測和清濁音判決。本文首先研究了多窗譜的性能,通過分析可以得出多窗譜可以抑制噪聲。均值移動算法是一種時頻域算法,通過設(shè)定恰當(dāng)?shù)幕舫跏贾?逐次加進(jìn)高次諧波進(jìn)行迭代,使得能量中心收斂于基音頻率處,從而實(shí)現(xiàn)可靠的基音檢測。將均值移動算法與多窗譜結(jié)合,可以實(shí)現(xiàn)低信噪比下的基音檢測和清濁音判決。實(shí)驗結(jié)果表明,多窗譜可以提高低信噪比情況下清濁音判決的準(zhǔn)確率,且運(yùn)用Sine函數(shù)窗比Slepian窗的性能好。與幾個經(jīng)典算法相比,本文方法程序代碼較少,運(yùn)行速度也快,而且具有較好的清濁音判決和基音估計性能。
【關(guān)鍵詞】：均值移動 多窗譜 基音檢測 清濁音判決
【學(xué)位授予單位】：蘇州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN912.3
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 緒論8-13
• 1.1 引言8-9
• 1.2 基音檢測的研究背景及其意義9-10
• 1.3 基音檢測的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.4 本論文的安排11-13
• 第二章 語音信號及其特征13-20
• 2.1 語音信號產(chǎn)生過程13-14
• 2.2 語音信號特性14
• 2.3 噪聲特性14-15
• 2.4 含噪語音信號模型15-16
• 2.5 分幀加窗16-17
• 2.6 語譜圖17-20
• 第三章 常用基音檢測方法20-30
• 3.1 時域中基音檢測方法20-23
• 3.1.1 短時自相關(guān)方法20-22
• 3.1.2 短時平均幅度差方法22-23
• 3.2 頻域中基音檢測方法23-26
• 3.2.1 倒譜法23-25
• 3.2.2 諧波法25-26
• 3.3 經(jīng)典算法介紹26-30
• 第四章 多窗譜和均值移動算法30-39
• 4.1 多窗譜原理和計算30-33
• 4.1.1 多窗譜原理30-31
• 4.1.2 多窗譜計算31-33
• 4.2 均值移動算法原理33-35
• 4.3 均值移動算法運(yùn)用于基音檢測35-39
• 第五章實(shí)驗39-57
• 5.1 系統(tǒng)框圖39
• 5.2 基音和噪聲數(shù)據(jù)庫介紹39-40
• 5.3 參數(shù)設(shè)置40
• 5.4 性能指標(biāo)的定義40-41
• 5.5 實(shí)驗結(jié)果41-57
• 5.5.1 傅里葉變換譜與多窗譜的比較41-42
• 5.5.2 諧波次數(shù)的確定42-43
• 5.5.3 多窗譜的窗個數(shù)的確定43-44
• 5.5.4 基音估計和清濁音判決準(zhǔn)確性的比較44-50
• 5.5.5 本文算法與其它算法的比較50-57
• 第六章 總結(jié)與展望57-59
• 6.1 論文總結(jié)57
• 6.2 后期展望57-59
• 參考文獻(xiàn)59-62
• 致謝62-63

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 李鄉(xiāng)儒,吳福朝,胡占義;均值漂移算法的收斂性[J];軟件學(xué)報;2005年03期

  本文關(guān)鍵詞：基于多窗譜和均值移動算法的基音檢測研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：488179