小波变换在语音基音检测中的应用研究.docx

摘要:目前语言信号处理研究中，比较典型的检测就是基频检测，通过基频检测能够很好的识别出语音合成、语音编码等方面的信息，并且效率也性对较高。在基频检测中，目前比较流行的技术是经验小波变换检测办法，它的效率相对较高，而且准确率也相对理想。经验小波很大程度上提升了信号分析算法的高度，改变了之前的传统算法只能显示单一域的缺陷，而且经验小波变换法还可以通过多分辨率进行分析，所以特点十分明显。此外，经验小波也有效的利用了经验模式分解办法以及小波变换的优势，并且进行了良好的结合，从而完美的吸收了两者的优势，在适用性上更加全面。所以本文就对经验小波变换法进行分析，详细介绍该算法的概念，并通过实例使用matlab软件进行测试和仿真，从而检验经验小波变换方法的有效性和使用效率，通过对软件的分析和处理进行准确性的校对，旨在能够将经验小波变换法的使用范围和使用途径提升到一个新的高度。

关键词：基频检测;经验小波变换;时频分析

目录

摘要

Abstract

1 绪论-1

1.1 课题的研究背景-1

1.2 课题的研究现状-2

1.3 本文的内容结构安排-2

2 语音信号处理中的基频检测-4

2.1 基音与基音周期-4

2.2 基频检测-5

2.2.1 基频检测的目的和意义-5

2.2.2 目前遇到的困难-5

2.2.3 基频检测方法的分类-6

3 信号的时频分析-9

3.1 语音分析中的窗函数-9

3.2 短时傅里叶变换-9

3.3 小波分析-10

3.3.1 小波的概念-10

3.3.2 小波分析的发展史-11

3.3.3 小波变换的理论-11

3.3.4 小波分析的优势与不足-12

3.3.5小波分析的应用-12

3.4 经验模态分解-12

3.5 经验小波变换-13

4 基于EWT的基频检测算法的方案实现-16

4.1 基于EWT的算法方案-16

4.2 预处理-16

4.3 经验小波变换-17

4.4 希尔伯特变换-18

4.5 平滑处理-18

4.6 最终结果显示-18

4.7 方案的对比-19

结    论-24

参 考 文 献-25

附录 EWT算法的Matlab程序-26

致    谢-33