文档介绍：第29卷第2期2008年4月华侨大学学报(自然科学版)JournalofHuaqiaoUniversity(NaturalScience):1000—5013(2008)02—0225—04清浊音分段判决的递推最小二乘自适应算法谢维波,王永初,戴在平,吴恬盈。(;,福建泉州,362021;,福建泉州,362000)摘要:在“零一能”判决法的基础上,结合递推最小二乘(RLS)对非平稳信号的白适应跟踪能力,,,由RIs算法在清音段、浊音段及清浊音段交界处不同的跟踪能力来判别清/,算法基于极值点的识别,避免各种基于样本集训练的白适应学****算法在泛化能力上的缺陷,对于不同采样率、说话人、音量、背景噪声等变化因素,:清浊音分段;递推最小二乘;短时过零率;短时能量中图分类号::A在语音信号预处理中,,清浊音判决算法都是通过样本集训练来确定阈值,以提高算法的自适应学****能力,主要有组合参数法]、小波分析方法和神经网络方法[(ITU—I),对语音的清浊音判决采用组合参数法(能量、过零率、线谱频率及低通能量),,不同话者对于同一音素的声学实现存在明显差异,在实现清浊音分段时,、话者音量及环境噪声的变化,“零一能”判决法的基础上,结合递推最小二乘(RLS),提出了一种不需要通过样本集训练进行参数调整,“零-能"判决法及清/,,清/浊音段的主要时域特征有短时能量(Short—PeriodEnergy,SPE)和短时过零率(Short—PeriodCross—Ze—ro—Rate,SRCZR),,文中选取时域特征进行清/{z(n)),l"l时刻的时域特征SPE定义为E。(n),即EsP(,2)一∑[z()砌(,2一)].(1)式(1)中,w(n—)(1)定义的E。(n),可以采用定短时平均幅度Ms(n)函数,(,2)一∑Iz()砌(,2一)I=::∑Iz()I.(2)一。。Il?ll式(2)中,,另一个时域特征SPCZR定义为R。Pc(,2),即1n+N--1IIRsPcz(,2)一1∑Isgn[x()]一sgn[x(一1)]I.(3)收稿日期:2007—10-25作者简介:谢维波(1964一),男,副教授