文档介绍：基于MATLAB的自相关函数基音检测的优化摘要:基音是语音信号的一个重要参数,它是指发浊音时声带振动所引起的周期性。基音的提取是语音处理中的重要任务。目前对基音的检测方法有很多,典型的就有自相关法,AMDF(短时平均幅度差)法,倒谱法等等。这里介绍一种自相关和倒谱相结合的算法,较传统的自相关法有一定的改进和优化。关键词:自相关;倒谱;三电平中心削波中图分类号:TP391文献标识码:A文章编号:1009-3044(2009)36-10611-02 TheAutocorrelationFunctionbasedonMATLABOptimizationofPitchDetection WANGLi (QinghaiNormalUniversityPhysicsDepartmentPronunciationandImageLaboratory,Xi'ning810008,China) Abstract:Pitchisanimportantparameterofspeechsignals,,typicallythereisself-correlationmethod,AMDF(short-timeaveragemagnitudedifference)method,cepstrum,-binationofalgorithms,themoretraditionalautocorrelationhavesomeimprovements. Keywords:autocorrelation;cepstrum;thethree-levelcenterclipping 基音是语音信号处理中的一个非常重要的参数。准确地检测出基音周期对语音的分析,合成,以及语音的压缩编码,语音识别等有重要的意义。自相关法和倒谱分析是基音周期估计比较常用的方法,浊音信号的自相关函数在基音周期的整数倍位置上出现峰值。文献[3]采用对浊音信号的预处理,改进自相关函数,文献[4]采用自相关函数与短时平均幅度差函数的结合,改进自相关函数。本文提出自相关法和倒谱分析相结合的处理方法,获得优于传统自相关函数的检测效果。 1各种函数应用于基音检测的原理 ,自相关函数定义为: (1) 对于周期性信号序列,自相关函数定义为: ,式中k为延迟点数。(2) 自相关反映了信号和其自身作了一段延迟后的相似程度,一个周期信号的自相关函数也是周期的,并且和原信号的周期相同,有R(k)=R(k+Np)。浊音是声带的周期性开启,闭合产生的,具有周期性。所以它的自相关的周期就代表着浊音的周期,且在周期整数倍位置上出现峰值,一般情况取最大峰值点作为基频点;清音是不由声带振动产生的,因而不具周期性。自相关法就是通过这个性质来检测基音的。。