语音信号基音周期的提取方法研究.doc

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语音信号基音周期的提取方法研究
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马梦轩
赵振东
(华北电力大学电子与通信工程系,河北保定 071003)
摘要:本文介绍从浊音语音信号中提取基音周期,提出一种改进的基音周期检测算法( 自相关函数法) 。实验结果表明
所提出的方法能提供一种更精确和更平滑的基音周期轨迹。用这种算法可以得到精确和稳定的基音估值。模拟试验的结果证明了这些算法的效果。
关键词:语音信号;基音周期检测;自相关函数法
语音( Speech) 是声音(Acoustic) 和语言(Language) 的组合
体。可以这样定义语音,语音是由一连串的音组成语言的声音。
基音是指发浊音时声带振动所引起的周期性频率。基音周期值是声带振动频率的倒数,它是随着时间和发音高低而不断变化的。它的检测和估计是语音信号处理中的一个非常重要的问题,一项重要技术之一,与许多语音信号处理技术相关。基音周期作为语音信号的一个重要参数,它反映了语音激励源的一个重要特征, 它的提取对语音声调的识别,特征的提取等有很大关系。一个好的基音声调的提取算法对于高质量的语音数据合成、语音数据编码及机器识别等方面都具有十分重要的意义。
语音信号的基音周期提取问题实质上也就是准周期信号的周期估计问题。在收集语音音高模型数据时,一个快速且可信的基音提取工具是十分必要的。国内使用的较多的是 SFS 这种分析软件。
基音提取的方法很多,诸如:平均幅度差函数(AMDF) 法
( ROSS 等 1974) ;中心削波法(自相关函数(ACF) 法) (Dubnows2 ki ,1978) ;倒谱( CEP) 法( Schafer 和 Rablner ,1970) ;数据压缩法(Miller ,1975 ) ; 线性预测法( Atal ) ; 并行处理法( GOLD 和 Rablner ,1969) ;简化逆滤波器跟踪法(Markel ,1972) 等等。上述各种方法分属于时域法、变换域法和混合法,变换域法涉及傅立叶变换或 LPC 运算,计算量大,影响估值速度。
基音提取的方法大致可分为三类。波形估计法: 直接由语音波形来估计基音周期,分析出波形上的周期峰值。包括并行处理法( PPROC) ,数据减少法(DARD) 等。相关处理法: 这种方法在语音信号处理中被广泛使用。这是因为相关处理法抗波形的相位失真强,另外它在硬件处理上结构简单。包括波形自相关法(MAVTO) ,平均幅度差函数法(AMDF) ,简化逆滤波法( SIFT) 等。变换法: 将语音信号变换到频域或倒谱来估计基音周期,比如倒谱法( CEP) 。它采用对数倒频谱
分析提取基音。虽然倒谱分析算法比较复杂,但基音估计效
果较好。ACF 法提取出的基音周期较为精确。AMDF 法无需乘法运算,因而算法复杂度小,但当语音信号幅度快速变化时,AMDF 法估计的精度不够理想。CEP 法可以较好地从语音信号中分离出基音信息和声道信息( 共振峰信息) ,但是, 反映基音信息的倒谱峰在过渡音和含噪语音中将会变得不清晰甚至完全消失。
本文引入自相关函数(ACF) 法对语音信号基因周期的提取。
1. 对