基于FFT-ACF和候选值估计的基音周期提取方法.PDF

Vol. 24 No.4 第24 卷第4 期 深圳大学学报理工版 2007 年 10 月 JOURNAL OF SHENZHEN UNIVERSITY SCIENCE AND ENGINEERING Oct. 2007 文章编号: 1000-2618( 2007 ) 04- 0388 - 05 基于 FFT-ACF 和候选值估计的基音周期提取方法 徐明1 ，陈知因1 ， 2 ，黄云森1 (1.深圳大学信息中心，深圳 518060; 2. 深圳大学信息工程学院，深圳 518060) 摘 要:利用 FFT-ACF 算法进行基音周期候选值估计，减少在语音基音周期提取中常见的倍频和半频 错误，提出针对候选值的多重后处理算法.后处理过程:首先运用峰值筛选法进行初选，接着利用一次均 值法将语音分为不同的音高段，再使用二次均值法为每个音高段确定合适的频率范围，最后精确提取出基 音周期.实验结果表明，基音周期后处理算法有效，在音乐哼唱识别应用中收到良好效果. 关键词:语音信号处理;基音周期提取; FFT-ACF; 后处理算法;候选值估计 中图分类号: TP 391; TN 912 文献标识码:A 在基音周期提取的整个过程中 最耗时的步骤 基音周期是语音信号最重要的参数之一，在语 音识别、语音编码和语音合成中有着广泛的应用， 是对基音周期候选值的估计，因此基音周期候选值 特别是汉语普通话的声调信息和歌曲的旋律信息更 估计函数应尽量高效且准确;而使用的后处理算法 是与基音周期有着密切的联系. 则要求能简单、有效的从基音周期的候选值中选取 飞 r 出准确的基音周期.本文选取FF~T- 由于语音信号是非平稳的时变信号，只有其中 的浊音部分能够看作是准周期的，所以在语音信号 期估计函数，利用FFT 计算有效降低算法时间复杂 的基音周期提取中通常采取短时处理技术，即对语 度，并在此基础上提出一种新的多重后处理算法. 音信号加窗(矩形窗、汉宁窗等)分帧，然后针对 实验证明，这种后处理算法能有效的从基音周期候 每帧进行基音周期提取. 选值中选出准确的基音周期. 基音周期的提取应包括两个步骤:基音周期候 选值估计和对候选值的后处理.常用的基音周期候 1 基音周期候选值估计函数 选值估计的方法有AMDF 和 ACF，及一些针对AM­ DF 和 ACF 不足之处提出的改进方法，如: FFT- 最为传统的基音周期候选值估计函数是ACF 和 J ACF[l [2J 、混合幅度差函 AMDF. 这两个函数的时间复杂度都比较高，设要 、幅度差平方和函数 J 数[3J 、 CAMDF[4 LVAMDF[町等.但在实际应用 和 处理的语音帧的采样点个