基于短时能量的循环AMDF基音检测算法.docx

第31卷第7期 计算机仿真 第31卷第7期 计算机仿真 2014年7月 文章编号：1006—9348(2014)07—0278—05 基于短时能量的循环AMDF基音检测算法 马莎莎，戴曙光，穆平安 (上海理工大学光电与计算机工程学院，上海200093) 摘要：在语音识别优化问题的研究中，基音周期是语音信号的重要特征参数，准确提取十分困难。传统自相关函数(ACF)、 平均幅度差函数(AMDF)等基音检测算法在基音周期提取中容易出现估计结果减半或者加倍的情况，导致检测结果准确率 降低。针对上述问题，提出了短时平均能量和循环平均幅度差函数(CAMDF)相结合的基音周期检测方法。实验结果表明， 改进方法在有效分离清浊音的基础上，加强了浊音基音周期所处采样点的谷值特性，减少了估计结果的半倍频错误，提高了 基音周期估计精度，性能优于传统算法。 关键词：基音周期检测；短时能量；平均幅度差函数；循环平均幅度差函数 中图分类号：TP391．9 文献标识码：B Circular AMDF Pitch Detection Algorithm Based on Short-Time Energy MA Sha—sha，DAI Shu-guang，MU Ping-an (School of Optical-Electrical and Computer Engineering，University of Shanghai for Science and Technology， Shanghai 200093，China) ABSTRACT：Pitch period is key characteristic parameter of speech signal，but accurate extraction of the period is very difficult．It usually OCCUrs that halving and doubling frequency errors appear in the estimated results during the pitch tracking of traditional algorithm like the auto correlation function(ACF)and the average magnitude difference function(AMDF)．To solve this problem，a detection method of combining the short-time average energy with the circular average magnitude difference function(CAMDF)for pitch period is proposed．Experimental results indicate that，on the basis of effectively separating the voiced speech from the unvoiced speech，this method increase the valley features of sampling point which indicates the voiced speech pitch period，reduce the halving，and doubling rors and improve the precision of estimated values．The performance of this method is better than that of the traditional algorithms． KEYWORDS：Pitch period detection；Short-time energy；Average magnitude difference function(AMDF)；Circular AMDF 1 引言 准确检测基音周期。在时域上，最具代表性的基音周期检测 基音频率描述了声带的周期性振动。基音频率的检测 算法有文献[1]提出的自相关函数(ACF)检测法和文献[2] 在语音信号处理领域占有举足轻重的位置，可以应用在声调 提出的平均幅度差函数(AMDF)检测法。ACF法是计算浊 辨识、语音识别、语音合成和编码等领域中。由于语音信号 音语音波形的自相关度，根据自相关函数的周期性推测语音 中的静音和清音不具有像浊音一样的周期性，对基音频率的 序列的周期性，自相关函数的第一个峰值位置对应基音周 准确提取增加了干扰信息，在实际基音周期检测过程中必须 期，这种方法虽然简单