### 基于小波变换的语音信号基音周期估计 #### 概述 基音周期作为语音信号处理中的一个重要参数，在语音信号的数字处理中扮演着至关重要的角色。无论是语音编码、识别还是合成，准确地估计出语音信号的基音周期都是基础性的任务。基音周期指的是声带振动所引起的周期性现象，它反映了语音信号的基本频率特征。 #### 小波变换与语音信号处理 小波变换作为一种时频分析工具，因其在时频域的良好分辨率，成为语音信号处理中的有效手段之一。与传统的短时傅里叶变换相比，小波变换能够更好地适应语音信号的非平稳性特点，从而为提取更为精确的基音周期提供了一种新方法。 #### 小波变换的概念 小波变换是一种通过对原始信号进行平移和伸缩操作来构建一系列子函数的过程，这些子函数统称为小波函数簇。这些小波函数簇能够捕捉到信号在不同时间尺度上的特征变化，对于语音信号来说，这意味着可以更精细地分析信号中的细节信息。 - **母小波函数**：如果一个函数ψ(t)满足特定的可容许性条件（如积分存在且有限），则称其为母小波函数。 - **小波变换公式**：对于任意信号f(t)，其连续小波变换可以通过下式计算：\[ W_f(a,b) = \int_{-\infty}^{+\infty} f(t)\psi^*_{a,b}(t)dt \] 其中，\(\psi^*_{a,b}(t) = \frac{1}{\sqrt{|a|}}\psi(\frac{t-b}{a})\) 是小波函数经过平移和伸缩后的形式，\(a\) 表示尺度因子，\(b\) 表示平移因子。 #### 小波变换的基音周期估计原理 为了从语音信号中估计基音周期，可以利用小波变换的多尺度边缘检测能力。语音信号在产生过程中，由于声门闭合瞬间声道受到的强烈激励会在信号中产生明显的突变点。小波变换能够有效检测这些突变点，进而确定声门闭合时刻。通过计算相邻两次闭合时刻之间的距离，即可得到基音周期。 - **多尺度边缘检测**：在不同的尺度上先对原始信号进行平滑处理，然后通过平滑后信号的一阶或二阶导数来检测原始信号中的突变点。例如，可以通过构造一个平滑函数\(\phi(t)\)，并求其导数\(\psi(t)=-\phi'(t)\)作为小波函数。 - **计算步骤**：选择合适的母小波函数，并根据式(6)和式(7)构建小波函数；对信号进行小波变换，计算每个尺度下的小波系数；找到小波系数的极大值点，这些点对应于信号中的突变点；通过分析这些突变点之间的距离，估计基音周期。 #### 实验验证与结论 该文中提到了实验结果表明，基于小波变换的方法可以有效地估计出大动态范围内的语音信号基音周期，并且能够获得满足实际需求的较为精确的结果。这证明了小波变换在语音信号处理领域的强大适用性和准确性。 通过小波变换对语音信号进行基音周期估计不仅理论上可行，而且在实践中也得到了很好的验证。这种方法为语音信号处理提供了一种有效的工具，有助于进一步提高语音识别、编码和合成等领域的性能。

提出一种基于线性预测残差倒谱的基音周期检测算法．该算法对语音信号的线性预测残差信号做倒谱变 换，将其作为基音检测特征．并综合残差倒谱峰、短时能量和短时过零率三种特征，构造一个清浊音判决函数，简化 清浊音判决过程，提高判决精度．在基音周期检测过程中，根据基音连续原则，提出峰值重定位方法，有效降低基音 倍频和半频的错误率．对比实验表明，本文算法的性能不仅较之传统的倒谱方法有明显改善，同时也优于目前效果 较好的YIN算法和多尺度小波算法．

此 MATLAB 练习设计并实现了一个基音周期检测器，该检测器基于检测和跟踪浊音区域期间 LPC 误差信号自相关中的峰值。 音高检测过程称为 SIFT（简单逆滤波跟踪）方法。 SIFT 基音周期检测器使用二次自相关峰值来检测和校正由于基音周期加倍和相关现象等效应引起的基音周期检测误差。 文件“4.6 LPC Sift Pitch Detector.pdf”提供了本练习的用户指南。

基于线性预测共振峰检测和基音参数的语音合成实验（内涵数据集以及源码）

自己做的提取语音信号的基音周期的matlab程序 做语音的朋友都知道语音处理中最常用的一个参量就是人说话的基音，可以无论对说话人的识别还是对语音的识别都很有用，本程序可以对一段语音信号进行读取，然后通过短时自相关的方法求出这段语音的基音周期 包括去除野点 。文件中包括几个测试语音文件的片段，已经用praat得知其基音。

基于MATLAB的基音周期估计包括端点检测算法、线性预测法、倒谱法、自相关法+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

加权短时自相关函数的基音周期估计算法.doc

基于机器学习的共振峰检测和基音参数的语音合成系统，包含数据集以及算法源码

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