摘 要

处理语音信号的时候，准确地提取语音信号的参数十分重要。这是由于在拥有准确参数后，高效地处理参数才变得可行，而基音周期的提取在许多参数提取中具有重要意义，基音周期的提取还在语音识别、语音分析合成和语音压缩编码等多个方面有普遍的应用。因此，在处理语音信号的过程中，准确地估计进而提取基音周期十分重要，这将直接关系到合成语音是不是原始语音的真实再现，关系到能否提高语音识别率，这对语音压缩编码的正确率也有影响。

目前已经有很多基音周期的提取方法，其中常用的基音提取方法有倒谱法、自相关函数法、平均幅度差函数法和线性预测等方法，本文将对不同的估计算法进行分析与研究，并用MATLAB进行了仿真实现，得到结果后，针对处理后的结果，提出了一些优化算法。

本文的主要内容如下：

（1）了解了研究语音基音周期的目的和意义，学习并整理了一些基本的语音基音周期估计算法。

（2）设计出了语音基音周期估计的一般流程，先对信号进行预处理，包括采样、分帧和加窗等，进行基音检测后再进行后处理，可以消除原基音周期检测中出现的错误。

（3）对几种常用的基音检测方法进行了学习与研究，设计出基音检测流程图，并在MATLAB上完成仿真与实现，并针对各个算法的缺点，提出了一些改进算法。

关键词：基音周期；倒谱法；自相关函数法；平均幅度差函数法；线性预测

Abstract

When processing speech signals, it is very important to accurately extract the parameters of speech signals.This is because only can we have accurate parameters, efficiently processing parameters becomes viable, and pitch extraction in many parameter extraction has important significance, pitch extraction is speech recognition, speech synthesis and speech compression coding and multiple has universal application. Therefore, in the process of speech signal processing, accurate estimation and extract the pitch period is very important, which will be directly related to the synthesized speech is not the voice of the original true reproduction in relation to whether can improve speech recognition rate, which the correct rate of speech compression coding may also be affected.

At present,we have known a lot of pitch period extraction method, what is usually used is cepstrum method, autocorrelation function method, average magnitude difference function method and linear prediction method. In this paper, the of different estimation algorithms were analysis and research, and use matlab to achieve the simulation, get the result, according to results of the proposed optimization algorithm.The main contents of this paper are as follows:

1. The purpose and significance of the study of pitch have been studied, and some of the basic pitch estimation algorithm have been learned and finished.
2. The speech pitch estimation process have been designed,at first,the signal preprocessing, including sampling, framing and windowing, pitch detection and post processing which can eliminate errors that appeared in the original pitch detection.
3. Study and Research on several common methods of pitch detection design flow chart of pitch detection, and use MATLAB to complete the simulation and implementation. As for the disadvantages for each algorithm, this paper will put forward some improved algorithms.

key word：pitch period；cepstrum；auto correlation function；average magnitude difference function；linear prediction

目 录

第1章 绪 论 1

1.1 课题研究的目的和意义 1

1.2 基音周期估计的发展与研究现状 1

1.3 论文的结构安排 3

第2章 基音周期提取的预处理 4

2.1 基音检测中的端点检测 4

2.2 基音检测中的带通滤波器 4

第3章 倒谱法的基音检测原理与实现 6

3.1语音信号的同态处理及倒谱分析 6

3.1.1 同态处理的基本原理 6

3.1.2 复倒谱和倒谱 7

3.2 倒谱法的基音检测原理 8

3.3 倒谱法MATLAB仿真 10

3.4 简单的后处理方法 10

第4章 短时自相关法的基音检测原理与实现 12

4.1 短时自相关函数法 12

4.1.1 短时自相关函数法的原理 12

4.1.2 短时自相关函数法的MATLAB仿真 12

4.2 中心削波的自相关法 13

4.2.1 中心削波的自相关法的原理 13

4.2.2 中心削波的自相关法的MATLAB仿真 14

4.3 三电平削波的互相关函数法 15

4.3.1 三电平削波互相关函数法的原理 15

4.3.2 三电平削波互相关函数法的MATLAB仿真 16

第5章 短时平均幅度差函数的基音检测原理与实现 18

5.1 短时平均幅度差函数法 18

5.1.1 短时平均幅度差函数法的原理 18

5.1.2 短时平均幅度差函数法的MATLAB仿真 18

5.2 改进的短时平均幅度差函数法 19

5.2.1 改进的短时平均幅度差函数法原理 19

5.2.2 改进的平均幅度差函数法的MATLAB仿真 20

5.3 循环平均幅度差函数法 21

5.3.1 循环幅度差函数法原理 21

5.3.2 循环幅度差函数法的MATLAB仿真 21

5.4 自相关函数法和平均幅度差函数法的结合 22

5.4.1 自相关函数法和平均幅度差函数法相结合的原理 22

5.4.2 自相关函数法和平均幅度差函数法相结合的MATLAB仿真 23

第6章 线性预测的基音检测原理与实现 24

6.1 线性预测倒谱法 24

6.1.1 线性预测倒谱法的原理 24

6.1.2 线性预测倒谱法的MATLAB仿真 25

6.2 简化逆滤波法 26

6.2.1 简化逆滤波法的原理 26

6.2.2 简化逆滤波法的MATLAB仿真 27

第7章 总结及展望 29

7.1 论文工作总结 29

7.2 未来工作展望 30

致 谢 31

参考文献 32

第1章 绪 论

1.1 课题研究的目的和意义

在对语音信号进行处理的时候，需要根据不同的要求提取出其中不同的物理特征参数，而准确地提取语音信号的参数对于语音处理十分重要^[1]。这是由于有准确的参数，有效地处理参数变得可行，并在许多参数提取的中间具有重要意义，基音周期的提取还在语音识别、语音分析合成和语音压缩编码等多个方面有普遍的应用^[2]。因此，在处理语音信号的过程中，准确地估计进而提取基音周期十分重要，这将直接关系到合成语音是不是原始语音的真实再现，关系到能否提高语音识别率，这对语音压缩编码的正确率也有影响^[3]。

基音周期的估计可以简称为基音检测，人在发浊音时，声带振动的频率具有周期性，这个声带振动的频率的周期相对应的就是基音周期^[4]，声带振动时的频率，我们可以绘出一条描述其轨迹的曲线，而基音周期也会有一条轨迹曲线，而基音检测就是要求出基音周期的轨迹曲线，并使之尽可能的靠近声带振动曲线。