### 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。

pitch-detection, 在 C 中，基音检测算法 基于的基音周期检测算法一种 C 基音检测算法的。McLeod节距方法阴自相关因为它给出了不正确的结果而被移除- MPM是对标准自相关的增强DFTGoertzel语阴和McLeod实现由 https://github.

基音周期是语音信号的重要参数之一，准确而快速的基音周期提取对语音信号的合 成、编码、识别等都具有重要的意义。目前，人们已经从语音信号的时域特性、频域特 性和时频混合特性三个方面出发，提出了许多基音检测算法。经典的语音信号基音检测 算法有：自相关函数法（Autocorrelation Function）(简称 ACF)、平均幅度差函数法 （Average Magnitude Difference Function）（简称 AMDF）、倒谱法和小波变换法等

用自相关法和幅度差函数法基音检测MATLAB程序

实现一种基于频谱压缩（又称谐波积谱）的基音检测方法。对于一个给定的音频时间信号x(t),经过短时傅立叶变换到频域为X( )。通过压缩频谱，得到多个谐波谱，做乘积，然后找出其最大值，确定基音频率。并讨论频谱压缩法中存在的倍频问题。 matlab仿真，代码附注释，简单易懂

语音信号基音周期检测一直以来都是语音信号处理的关键技术和热点领域。对传统的基音检测方法进行研究分析，提 出基于自相关和倒谱法的基音检测改进算法。先将语音信号进行最小均方误差(LMs)自适应滤波和非线性处理进行语音增强，后 进行自相关法和倒谱法加权平方运算来检测基音周期。经Matlab实验仿真，该算法在低信噪比环境中能精确检测基音周期，较传 统基音检测方法鲁棒性更好、更精确。

基于二进小波变换的语音基音检测

完整的语音信号基音检测程序和论文，包括滤波、分帧、请浊音判别和基音周期估计