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1、語音技術(shù)VoiceTechnology文章編號：1002-8684（2011）01-0050-03基于ACF和AMDF的基音檢測改進(jìn)算法·論文·李志軍，尹霞（揚(yáng)州大學(xué)信息工程學(xué)院，江蘇揚(yáng)州225009）【摘要】自相關(guān)函數(shù)法和平均幅度差函數(shù)法是基音周期檢測的兩種常用方法，兩者具有獨(dú)立且相似的統(tǒng)計特性。在討論了傳統(tǒng)基音周期檢測算法及其缺點(diǎn)后，提出了綜合應(yīng)用ACF和AMDF函數(shù)進(jìn)行基音檢測的算法。該算法簡單可行，性能優(yōu)于一般傳統(tǒng)時域基音周期檢測算法。從仿真結(jié)果可以看出，對于含噪語音信號，該算法具有較強(qiáng)的抗噪能力?！娟P(guān)鍵詞】基音檢測；自相關(guān)函數(shù)；平均幅度差函數(shù)【中圖分類號】TN912.3【
2、文獻(xiàn)標(biāo)識碼】AImprovedMethodofSpeechPitchDetectionBasedonACFandAMDFLIZhijun，YINXia（InformationEngineeringCollege，YangzhouUniversity，YangzhouJiangsu225009，China）【Abstract】TheAutoCorrelationFunction（ACF）andtheAverageMagnitudeDifferenceFunction（AMDF）aretwocommonlyusedmethodofpitchdetection.Theyhaveindep
3、endentandsimilarstatisticalcharacteristics.Basedonthediscussionoftraditionalpitchdetectionalgorithm，acomprehensiveapplicationwithACFandAMDFisgiven.Themethodissimpleandpracticable.It′sbetterthantraditionaltime-domainpitchdetectionalgorithm.Simulationresultsshowthatthealgorithmhasstrongantinoise
4、ability.【Keywords】pitchdetection；ACF；AMDF法有普通頻域算法和倒譜法等[3]。1引言2傳統(tǒng)時域基音周期檢測算法人類發(fā)音過程有三類不同的激勵方式，因而能產(chǎn)生三類聲音：濁音、清音和爆破音。當(dāng)氣流通過聲門使2.1ACF法聲帶產(chǎn)生張弛振蕩式振動，產(chǎn)生一股準(zhǔn)周期空氣脈沖，傳統(tǒng)的自相關(guān)函數(shù)法（AutoCorrelationFunction，這些空氣脈沖激勵聲道，便會產(chǎn)生濁音[1][4]是Ross等人于1977年提出的一種基于語音時。這種聲帶振ACF）動的頻率稱為基頻，相應(yīng)的周期稱為基音周期。語音信域分析理論的檢測算法，自相關(guān)函數(shù)法基音周期檢測號的基音周期是
5、描述激勵源的重要特征參數(shù)之一，準(zhǔn)的原理是：周期信號的自相關(guān)函數(shù)將在時延等于函數(shù)確的檢測語音信號的基音周期對高質(zhì)量的語音分析與周期處產(chǎn)生一個極大值，因此通過計算語音信號的自合成、語音壓縮編碼、語音識別等都具有重要意義。但相關(guān)函數(shù)，找到極大值位置，就可以估計信號的基音周由于聲道的易變性及聲道特征因人而異，而基音的范期。這種算法的優(yōu)點(diǎn)是算法簡單，提取出的基音周期較圍又很寬，即使是同一個人在不同情態(tài)下發(fā)音的基音為精確。周期也不同，加之基音周期還受到單詞發(fā)音音調(diào)的影對于離散的數(shù)字語音信號序列x（n）如果具有周響，因而基音周期的精確檢測實際上是一件比較困難期性，即的事情[2]。x（n）=x（n
6、+N）（1）P基音周期檢測算法主要有兩類：時域法和頻域法。則其自相關(guān)函數(shù)也是同周期的周期函數(shù)，即時域法的特點(diǎn)是比較直觀且運(yùn)算量小，缺點(diǎn)是抗噪聲∞1P（k）=limΣx（m）x（m+k）（2）性能差，容易產(chǎn)生倍頻和半頻現(xiàn)象，主要方法有自相關(guān)N→∞2N+1-∞函數(shù)法、平均幅度差函數(shù)法等。頻域法的特點(diǎn)是抗噪聲清音信號沒有周期性，它的自相關(guān)函數(shù)也沒有周的性能較好，但是算法比較復(fù)雜，運(yùn)算量較大，主要方期性規(guī)律，所以沒有明顯的峰值出現(xiàn)[5]，P（k）會隨著k輩輮讂2011年第35卷第01期語音技術(shù)VoiceTechnologY的增大迅速衰減；濁音信號具有準(zhǔn)周期性，它的自相因此錯判率相對較小，穩(wěn)
7、健性更高。但是當(dāng)語音信號的關(guān)函數(shù)P（k）具有與k相同的周期，自相關(guān)函數(shù)在基音幅度快速變化時，函數(shù)的谷值深度會減小，從而影響基周期的整數(shù)倍位置上出現(xiàn)峰值。根據(jù)這個性質(zhì)可以判音估計的精度[8]。斷一個語音信號是清音還是濁音，還可以判斷濁音的圖2為采用平均幅度差函數(shù)法進(jìn)行基音周期檢測基音周期。自相關(guān)法基音檢測正是利用P（k）的這一性的仿真結(jié)果，這里仍采用上例所示的男聲語音材料，從質(zhì)對語音信號進(jìn)行基音檢測的。實驗結(jié)果可以看出，由于重疊的波形越來越短，AMDF仿真實驗所用的原始
