2025【基于提升算法的语音基音周期检测及MATLAB仿真研究15000字】.doc

摘要

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基于提升算法的语音基音周期检测及MATLAB仿真研究

目录

TOC\o1-3\h\u15138摘要 III

324991绪论 1

33811.1课题研究背景与意义 1

96901.2国内外研究现状 1

187801.3论文研究的内容及章节安排 2

121472语音基音周期检测概述 3

1392.1语音信号的基本模型 3

254992.2语音基音周期 4

220352.3基音周期检测的经典方法 5

40012.3.1平均幅度差函数法 5

174732.3.2倒谱法 5

15242.3.3自相关法 6

224863基于提升算法的语音基音周期检测 8

154083.1小波变换的基本理论 8

256833.1.1小波变换的概念 8

7053.1.2利用小波变换进行基音周期检测的原理 10

244813.1.3小波基的选取 11

272543.1.4小波变换分解层数的确定 14

183823.2.1提升算法的基本思想 14

203983.2.2提升算法 15

194613.2.3常用小波基的提升算法实现 18

183.2.4基于提升算法的语音基音周期检测 20

312033.3本章小结 21

222624算法仿真及结果分析 22

314484.1MATLAB仿真平台介绍 22

199214.2算法仿真与结果分析 22

23624.2.1纯净信号的基音周期检测仿真与分析 22

106094.2.2不同小波基的检测效果比较 24

171954.2.3算法抗噪性能分析 26

291394.2.4自然语音段的基音周期检测 32

290655总结与展望 34

4557参考文献 35

19324附录 37

摘要

随着社会的进步和科学的发展，语音信号处理逐渐成为信息科学研究领域的核心技术之一，不管是在语音合成还是语音编码方面，准确地提取出语音基音周期显得尤为重要。现有的检测方法主要有时域估计法、变换法、混合法。

本文研究了利用提升算法来实现基音周期检测。首先介绍了课题的研究背景和现状，然后对基音周期检测的理论作了一个概述，简单介绍了一些经典的检测方法，接着详细介绍了小波变换的提升算法。最后分别用自相关法、提升算法以及提升算法-自相关的方法,编程实现了不同的信噪比之下的语音基音周期检测。实验结果表明，提升算法-自相关法性能优于提升算法，提升算法的性能优于自相关，在低信噪比的情况下，提升算法-自相关法提取基音周期的准确度更高。

关键词：小波变换；提升算法；基音周期检测

第1章绪论

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1绪论

1.1课题研究背景与意义

语音信号，是一种非平稳的随机信号，在社会进步与科技的快速发展中扮演着重要的角色。语音信号大致可分成清音信号跟浊音信号两种，发音时，这两种信号所对应的激励和声道的情况是不同的，其对应的模型也会有所不同。当人们在发浊音的时候，假如声带崩的很紧的话，空气流在通过声带的时候就会使得声带产生一定的振动，当声带处于开启状态的时候，空气流会经由声门喷射而出，最终产生脉冲，声带在闭合状态下的情况相应于脉冲序列的间隙期。在这类情形下会于声门处形成一个准周期空气流[1]。而这个准周期脉冲的周期就是所谓的基音周期。基音周期是语音信号处理的一个重要参数，不论是在语音编码还是语音增强等其它多个领域，基音周期都有着广泛的应用[2]。

就常说的汉语而言，它有四种声调，其中声调指的就是基音周期的变化。在平时和人交谈的时候，人们不仅要通过一些不同的元音以及辅音来辨别这些词的意思是什么，还需要从语音声调来对它们的意义进行辨别，因此在处理信号时能够准确地进行基音周期检测就显得至关重要。但是语音信号具有非平稳性，并且通过声门激励之后形成的波形也不是完整的具有周期性的序列，所以到现在为止，研究人员还不能比较满意的在任何形式下准确地检测出语音信号的基音周期。相对于传统的短时傅里叶变换来说，最近的几十年里发展起来的小波变换的理论在时变信号的分析方面具备一定的优势，能够有力地对具有非平稳性质的信号进行分析与处理，为较为准确地检测出基音周期提供了可能。

1.2国内外研究现状

1930年，Duddley研究发明