基音检测算法研究及其在方言辨识中的应用
基音频率作为语音信号的重要参数之一，它的精确提取对于高质量的语音分析合成、语音压缩编码、语音识别及说话人确认等方面都具有很重要的意义。本文在对传统算法进行深入研究的基础上，给出了两种准确性和鲁棒性都相对较高的基音检测算法，并将基音频率作为特征参量应用于方言辨识系统。论文的研究工作和成果有如下几个方面：
（1）对目前国内外几种典型的基音检测算法进行了阐述与分析，并通过仿真实验，对不同算法进行了比较和评价。
（2）提出一种清浊音分类与多带激励（MBE）自相关法相结合的基音检测算法。该方法采用多参数高斯混合模型对语音信号的清浊音进行判决，对浊音信号采用多带激励自相关法进行基音检测。实验证明，该方法与传统自相关法相比，提高了清、浊音判决率，特别是在清、浊音过渡音段，有效改善了语音的基音轨迹。
（3）提出了一种将预测神经元模型与LP—CEP相结合的基音检测算法。实验结果表明：该算法无论对纯净语音，还是对低信噪比情况下的含噪语音，其基音检测效果都明显优于传统倒谱基音检测算法。
（4）建立了基于SOM神经网络和支持向量机（SVM）的汉语方言辨识系统。该系统以湖南方言作为研究对象，借助SOM神经网络对不同方言的基音频率进行聚类，并用SVM作为最终的决策辨识器。实验结果表明：该系统实时性和辨识率较好，可适用于信噪比低的情况。
基音检测;方言辨识;语音信号处理
湖南师范大学
硕士
物理电子学
钱盛友
2009
中文
TN912.3
60
2009-09-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）