语音信号的自相关基音周期检测
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基音周期的估计称为基音周期检测， 基音周 期检测的最终 目的是得到与声音振动频率吻合较
好 的基 音周 期 变 化 轨 迹 曲线 ． 语 音 信 号 的 处 理 在
如图 １ 所示 ．
中只有准确捕获语 音信号参 数 ， 才能高效地识别 语音． 而在这些语音信号参数中 ， 基音周期提取的 精确性和效率直接影响到合成语音能否真实快速
为在 ｌ ３ Ｏ～ ０ｍｓ内语 音 特 性 基 本 上 是 不 变 的 ， 或
算法 中采用布莱克曼窗 ， 具体实现代码如下 ： ｙ３＝ ｌ ｒｈ，，３ ； １ ｆｔ （ ｌ， ） ％滤 波处 理 ； ｉｅ ，
Ｌ Ｌ＝ｌｎｔ（ １ ） ２ ０ ｅｇ ｙ３ ／４ ； ｈ
的谐波分量 ， 基音频率最低可达 ８ ｚ最高可达 ０Ｈ ， ５０Ｈ ， ０ ｚ但基音频率大多数分布在 １０ ２０Ｈ ， ０ ～ ０ ｚ为 了提高检测的准确度 ， 算法 中引入了一个 ６ ～ ０ ０ ５０ Ｈ 的带通滤波模块滤除语音帧的高次谐波分量 ； ｚ
１ 语音信 号基 音周 期检测一般过程
１ ３ ｔ ｍ． ６ ．ｏ
上
海
电
力
学
院
学
报
（） ２ 取样模块 从频率为 ８００Ｈ 的语音信 ０ ｚ 号 中截取 Ｌ ｎｔ（ 点数 ） ｅｇ 样 ｈ 长的个样点值 ， 一般取
样 点数 设计 成 帧 长度 的整数 倍 ；
Ⅳ—— 窗 长 ； （ ）＝ ｎ ２ ｎ （ ）．
（） ３ 分帧模块 主要将语 音去样点分割为若 干个语音帧 ， 语音信号属于短时平稳信号 ， 一般认
Ａｂ ｔａ ｔ Ａｕｏ ｏｒｌｔ ｎ ｐｔｈ ｐ ｒ ｄ ｄ ｔｃｉｎ ｉ ｅ ｔｃ ｎｑ ｅ ｉ ｖ ｉｅ ｉｎ ｌ ｐ ｏ ｅｓ ｓｒ ｃ ： ｔｃ ｒｅａｉ ｉ ｅ ｏ ｅｅ ｔ ｓ ａ ｋ ｙ ｅ ｈ ｉｕ ｎ ｏｃ ｓ ａ ｒｃ ｓ ． ｏ ｃ ｉ ｏ ｇ
文章 编号 ：１０ —４ ２ （０ １ ０ Ｏ ９ ｏ ０ ６ ７ ９ ２ １ ）３一 ２ ７一 ４
语 音 信 号 的 自相 关基 音周 期 检 测
赵 萍
２０９ ） ０００
（ 上海 电力学院 计算机与信息工程 学院 ， 上海 摘
要 ：自相关基音周期 检测是语音信 号处理 的关键 技术 ， 了保 证 信号 处理 的质量外还 要注重 算 法 的效 除
图 １ 基 音周 期检测的处理过程
地再现原始语音信号． 本文在基音周期检测一般 方法 的基础上 ， 自相关运算过程加以修改 ， 对 并给
出使用该种方法对两段语音信号进行基音周期检 测 的结果 ．
图 ｌ中各部 分 的功 能及原 理 主要 有 ：
（） １ 带通滤波模块
语音信号包含非常丰富
率． 通过短 时 自相关函数得到浊音语 音的基音 周期 ， 自相关 运算 过程 中采用极性 相关法 和峰值估算 法 以提 在
高运算效率．
关 键词 ：自相关 ； 音周期 ； 性相关 基 极 中图分 类号 ：Ｔ ９ ２ ３ Ｍ １．４ 文献标志码 ：Ａ
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语音信号基 音周期检 测 的一般 处理过 程…
收 稿 日期 ：２ １ ０ ０ ０— ７—１ ２
通讯作者简 介 ：赵 萍（ ９ ９一） 女 ， 士 ， 师 ， １７ ， 硕 讲 吉林敦 化人 ． 主要 研 究方 向为 信号 与信息 处 理． － ａ ：ｑｕ２ ３ Ｅ ｍ ｉ ｑ ｙ０ ０ ＠ ｌ
第２ ７卷第 ３期 ２１ ０ １年 ６月
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Ｖｏ ． ７． Ｎｏ ３ ２ １ ．
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中只有准确捕获语 音信号参 数 ， 才能高效地识别 语音． 而在这些语音信号参数中 ， 基音周期提取的 精确性和效率直接影响到合成语音能否真实快速
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算法 中采用布莱克曼窗 ， 具体实现代码如下 ： ｙ３＝ ｌ ｒｈ，，３ ； １ ｆｔ （ ｌ， ） ％滤 波处 理 ； ｉｅ ，
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要 ：自相关基音周期 检测是语音信 号处理 的关键 技术 ， 了保 证 信号 处理 的质量外还 要注重 算 法 的效 除
图 １ 基 音周 期检测的处理过程
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语音信号包含非常丰富
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语音信号基 音周期检 测 的一般 处理过 程…
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