基于两层神经网络的基音检测算法

• 作者: 任雪妮 刘利 孙洁 王民 贠卫国
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 基音频率 反向传播(BP)神经网络 自相关函数 平均幅度差函数 清浊音分离
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 信号处理
• 页码范围: 199-202,251
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3781字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1209-0254

摘要

传统基音检测方法中当信噪比较低时，会出现清浊音检测效果差、算法精度低、鲁棒性差的缺点。为了克服这些缺点，提出了一种基于两层神经网络的基音检测算法。该方法采用BP人工神经网络进行端点检测，再采用第二层BP神经网络进行清浊音分离，最后通过动态验证得到基音频率。实验结果证明，与传统的自相关法相比，该方法减少了倍频及半频的误差提取，提高了基音频率的提取精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王民	西安建筑科技大学信息与控制工程学院	108	458	11.0	17.0
2	贠卫国	西安建筑科技大学信息与控制工程学院	36	152	6.0	10.0
3	孙洁	西安建筑科技大学信息与控制工程学院	3	14	3.0	3.0
4	刘利	西安建筑科技大学信息与控制工程学院	23	116	7.0	10.0
5	任雪妮	西安建筑科技大学信息与控制工程学院	2	10	2.0	2.0