改进的用于口语处理的基频提取算法
2017-01-15分类号:TN912.3
【部门】中国科学院自动化研究所数字内容技术与服务中心
【摘要】针对口语语音处理中的基频提取,提出了一种改进的自相关函数基频提取算法。该算法在原始自相关函数方法的基础上,通过利用语音频谱的纹理特征来提高正确基频值的权重,利用增加候选基频的个数来增大搜索空间,以及利用可靠种子来限制搜索路径这3项措施增加了正确基频值在搜索空间中的出现比例和权重,优化了搜索空间,从而改善了原有基频提取算法的性能。在数据集Keele和FDA上的实验结果显示:与原始算法相比,本文算法的有声错误率相对减少28.74%,总体错误率相对减少5.53%,更适合于口语处理。
【关键词】语音信号处理 基频提取 自相关函数
【基金】国家“九七三”重点基础研究项目(2013CB329302)
【所属期刊栏目】清华大学学报(自然科学版)
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