改进的用于口语处理的基频提取算法

• 作者: 徐波 陈萧
• 来源期刊: 清华大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 语音信号处理 基频提取 自相关函数
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 自动化
• 页码范围: 95-99
• 页数: 5页
• 分类号: TN912.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2017.21.018

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐波	中国科学院自动化研究所	92	929	15.0	27.0
2	陈萧	中国科学院自动化研究所	1	0	0.0	0.0