基于自相關(guān)平方函數(shù)與小波變換結(jié)合的帶噪語音基音檢測

全部作者： 林琴 張道信 吳小培 第1作者單位： 安徽大學計算機智能與信息處理教育部重點實驗室 論文摘要： 本文對背景噪聲下的語音信號的基音周期提取進行了研究，提出了1種基于自相關(guān)平方函數(shù)與小波變換結(jié)合的基音檢測算法，該算法在基音檢測主過程中引入了有效的預處理和后處理技術(shù)。該算法在強背景噪聲下仍可以準確提取基音周期，并且算法簡單，易于實現(xiàn)。 關(guān)鍵詞： 語音信號 自相關(guān)平方函數(shù) 小波變換 基音檢測 (瀏覽全文) 發(fā)表日期： 2008年03月11日 同行評議：

基音周期是語音信號中的重要參數(shù)，準確的基音周期提取在語音技術(shù)的很多應用中都有很大價值，因此得到研究人員的普遍重視。本文針對噪聲環(huán)境下的基音周期提取進行了研究，具有1定的參考價值。本文存在的問題如下： 1. 文中有些說法不準確，如在2.1的第1段中“如果兩個信號波形相同，就會在超前，滯后處出現(xiàn)峰值”，希望改進； 2. 作者對方法的測試都只有樣例，而沒有針對1定規(guī)模數(shù)據(jù)庫的統(tǒng)計測試，所以說服力不強； 3. 作者提出的方案中包括若干步驟，但是對于自相關(guān)平方，數(shù)值濾波，小波變換各項措施，各自發(fā)揮了什么樣的作用，沒有給出分析和測試，也看不出改進措施中的關(guān)鍵在什么地方。 4. 基音周期檢測技術(shù)很多，除了自相關(guān)法以外，諧波求和以及基于動態(tài)規(guī)劃的方法都具有很好的效果，也得到了廣泛的應用。作者在文中綜述不夠，也沒有和這些方法進行比較，所以性能在當前的研究狀況中處于什么位置，不能清楚描述。 　

綜合評價： 修改稿： 注：同行評議是由特聘的同行專家給出的評審意見，綜合評價是綜合專家對論文各要素的評議得出的數(shù)值，以1至5顆星顯示。

【基于自相關(guān)平方函數(shù)與小波變換結(jié)合的帶噪語音基音檢測】相關(guān)文章：

基于小波變換的諧波檢測法03-28

小波變換在檢測鐵路信號方面的研究03-07

小波去噪在光纖甲烷傳感器檢測中的應用03-07

基于HOUGH變換的雷達圖像圓檢測03-07

基于提升小波構(gòu)造在圖像去噪的應用研究03-07

基于小波變換的煤巖破裂聲發(fā)射信號分析03-03

基于離散小波變換和圖像融合的彩色圖像數(shù)字水印算法03-07

一種基于小波變換的二級簽名認證方法03-07

基于DSP正弦波調(diào)制的三電平變換器03-18