摘要：基音是由基本声音发出的基本谐波,即声带振动产生的周期。基音的周期大约等于声带振动频率的倒数。对于汉语来说,它的提取和估计是信号处理中的一个重要问题。基音周期的特点是其时间性和周期性,声带的大小与声带的长度、厚度、韧性和发音习惯密切相关。它也与声音的性别、年龄、强度与情绪有关。基音周期作为语音刺激的重要特征之一,是语音信号处理中的重要参数。基音的估测被称为基音检测。

本文从语音信号基音检测的现状出发，首先介绍了语音信号基音周期的概念。其次，对几种常见的语音基音检测方法如自相关函数 (ACF)法、平均幅度差函数(AMDF)法作了详细的原理分析、探讨和比较；并指出了各自的优缺点以及部分改进算法。然后用Matlab去分别实现，最后在此基础上对经典算法进行一些改进并介绍几种新型算法，如小波变换，倒谱法。

自相关函数方法适合于噪声环境下，但单独使用经常发生基频估计结果为其实际基音频率的二次倍频或二次分频的情况；平均幅度差函数法、倒谱法在静音环境下或噪声较小时可以取得较好的检测结果，但在语音环境较恶劣、信噪比较低时，检测的结果下降较快，难以让人满意。基于此，本文提出了一种抗噪性很好的自相关能量函数(ACEF)和幅度差能量函数(MDEF)相结合的基音周期检测算法，抑制了自相关函数不必要的峰值，提高了抗噪性，有效弥补了传统基音周期检测算法的缺点。

关键词：基音周期；短时自相关函数；短时平均振幅函数；小波变换；预处理；后处理

目录

摘要

Abstract

1 绪论-1

1.1 引言-1

1.2 基音周期检测对语音识别的重要意义-2

1.3基音周期检测现状-3

2 基音检测常用的算法-5

2.1 引言-5

2.2常用的基音检测算法及其原理-5

2.2.1 自相关函数法(ACF)-5

2.2.2 平均幅度差函数法（AMDF）-8

2.3小结-8

3 基于Matlab基音周期的检测-9

3.1 语音文件的录制与读入-9

3.2语音信号的采样和分帧-10

3.3 语音信号基音周期的检测-12

3.3.1 短时自相关函数法检测基音周期-12

3.3.2 短时平均幅度差函数法检测基音周期-13

3.4滤波后的基音周期检测-14

3.5小结-16

4 基音周期检测新型算法及其改进处理-17

4.1 结果分析-17

4.2 新型算法的研究-19

4.2.1 小波变换法-19

4.2.2 倒谱法-21

4.2.3 一种改进的基于小波变换的基音检测方法-21

4.3 改进方法-22

4.3.1在预处理上改进-22

4.3.2 在后处理上改进-23

4.3 3考虑个性特征及情感、发音强度的影响-23

结    论-25

参 考 文 献-26

致    谢-27