低信噪比下的信号基音检测.doc

摘要：语音信号数字处理是一个大的课题，在其各个领域之中，基音信号的周期是非常重要的，在语音信号处理这个课题之中，它是一个非常重要的参数，能够表现出产生信号的激励源的特点，它在许多行业或学术界都有应用，不仅在医学、语音学、音乐、语音的压缩编码，同时，就本论文而言，它在对于原始采集的语音信号的识别方面也有很大的作用，利用这一参数和现有的技术条件，还可以用来确认说话者等等，综上所述，基音周期在许多领域都有着很重要的作用。我们现在虽然有许多的检测方法，但是这些方法都往往是在对纯净的信号进行检测时，能达到很好的检测效果。但现实中来自外界的各种各样的噪声无疑会影响语音信号的纯净。在本篇论文中，能够发现一种有效地在较低的信噪比这样的环境下仍然能够准确无误的检测出基音信号的方法是首要任务。同时，论文还要将主要精力集中于使用自相关检测方法来进行高效的基音检测。

关键词：基音检测；自相关；傅里叶变换

目录

摘要

ABSTRACT

摘要-I

ABSTRACT-II

引言-1

1绪论-2

1.1什么是基音周期-2

1.2  基音检测技术的研究现状-2

1.2.1 本文研究过程概述-3

1.2.2 本文使用的主要软件简介-3

2语音基音检测技术-5

2.1语音信号处理-5

2.1.1语音信号处理简介-5

2.1.2语音信号处理的主要内容-5

2.2基音检测的实质-6

2.2.1 基音检测面临的客观情况-6

2.2.2基音检测的意义-7

2.2.3影响基音检测的因素-8

3 进行基音检测的方法-10

3.1时域算法-10

3.1.1 自相关检测算法-10

3.1.2 平均幅度差函数法-10

3.2频域算法-11

3.2.1倒谱法-11

3.3时频域混合算法-11

3.4发展展望-12

3.5当前的研究重点-12

4 自相关法进行基音检测-14

4.1语音信号的特性分析-14

4.1.1 语音信号的声学特性-14

4.1.2语音信号的时域波形和频谱特性-15

4.2自相关函数-15

4.2.1 自相关函数的工作原理-15

4.2.2自相关函数实现基音检测-16

4.2.3短时自相关函数-16

4.3运行结果分析-16

4.3.1读取声音波形-17

4.3.2 利用自相关函数的处理图形-18

4.3.3 去除野点-20

4.3.4 对得到的结果进行傅里叶变换-22

4.4基音检测的后处理-23

结论-24

致谢-25

参考文献-24

附录-27