基于自相关法的语音基音周期估计 .pdfVIP

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综合实验报告

自相关法及其变种

学院电子与信息学院

专业信息与信号处理

学生姓名

学生学号

提交日期2013年7月10日

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一、实验目标

1.1了解语音基音周期估计方法，掌握自相关法估计基音周期的原理，分析其变种。

二、实验基础知识

2.1基音与基音周期估计

人在发音时，根据声带是否震动可以将语音信号分为清音跟浊音两种。浊音又称有声语

言，携带者语言中大部分的能量，浊音在时域上呈现出明显的周期性；而清音类似于白噪声，

没有明显的周期性。发浊音时，气流通过声门使声带产生张弛震荡式振动，产生准周期的激

励脉冲串。这种声带振动的频率称为基音频率，相应的周期就成为基音周期。

基音周期的估计称谓基音检测，基音检测的最终目的是为了找出和声带振动频率完全一

致或尽可能相吻合的轨迹曲线。

基因周期作为语音信号处理中描述激励源的重要参数之一，在语音合成、语音压缩编码、

语音识别和说话人确认等领域都有着广泛而重要的问题，尤其对汉语更是如此。汉语是一种

有调语言，而基因周期的变化称为声调，声调对于汉语语音的理解极为重要。因为在汉语的

相互交谈中，不但要凭借不同的元音、辅音来辨别这些字词的意义，还需要从不同的声调来

区别它，也就是说声调具有辨义作用；另外，汉语中存在着多音字现象，同一个字的不同的

语气或不同的词义下具有不同的声调。因此准确可靠地进行基音检测对汉语语音信号的处理

显得尤为重要。

2.2基音周期估计的现有方法

到目前为止，基音检测的方法大致上可以分为三类：

1）时域估计法，直接由语音波形来估计基音周期，常见的有：自相关法、并行处理法、平

均幅度差法、数据减少法等；

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2）变换法，它是一种将语音信号变换到频域或者时域来估计基音周期的方法，首先利用同

态分析方法将声道的影响消除，得到属于激励部分的信息，然后求取基音周期，最常用的就

是倒谱法，这种方法的缺点就是算法比较复杂，但是基音估计的效果却很好；

3）混合法，先提取信号声道模型参数，然后利用它对信号进行滤波，得到音源序列，最后

再利用自相关法或者平均幅度差法求得基因音周期。

三、实验原理

3.1自相关函数

能量有限的语音信号x(n)的短时自相关函数定义为：

n

R(m)x(n)x(nm)

n

此公式表示一个信号和延迟m点后该信号本身的相似性。如果信号x(n)具有周期性，

那么它的自相关函数也具有周期性，而且周期与信号x(n)的周期性相同。自相关函数提供了

一种获取周期信号周期的方法。在周期信号周期的整数倍上，它的自相关函数可以达到最大

值，因此可以不考虑起始时间，而从自相关函数的第一个最大值的位置估计出信号的基音周

期，这使自相关函数成为信号基音周期估计的一种工具。

3.2短时自相关函数法

语音信号是非稳态信号它的特征是随时间变化的，但在一个很短的时间段内可以认为具

有相对稳定的特征即短时平稳性。因此语音具有短时自相关性。这个时间段约5ms-50ms。

为其统计特性和频谱特性都是对短时段而言的。这使得要对语音信号作数字处理必须先按短

时段对语音信号分帧。这样每一帧信号都具有短时平稳性从而进行短时相关分析。

能量有限的语音信号s(n)的短时自相关函数定义为：



N1





R()[s(nm)w(m)][s(nm)w(m)]

n

m0