The invention discloses a step pitch detection method based on improved wavelet transform experience includes the following steps: 1, the speech signal preprocessing: Calculation of the speech signal short-time energy and zero crossing rate, using the double threshold method of phonological segmentation, and the segmentation of the signal through the 50 ~ 1500Hz bandpass filter filtered speech signal is obtained after pretreatment; step 2, voice signal after pretreatment of decomposition using wavelet transform method to improve the experience, each mode function of speech signal; step 3, according to each function mode, select the main mode of speech signal; step 4, the Hilbert transform, instantaneous frequency for the main mode; step 5, use the rectangular window function on the instantaneous frequency values obtained in step 4 smoothed complete pitch detection. The invention has the characteristics of high accuracy, good robustness and high time resolution.
【技术实现步骤摘要】
一种基于改进的经验小波变换的基频检测方法
本专利技术属于语音信号分析与处理领域,提出一套完整的基于改进的经验小波变换的基频检测算法。
技术介绍
语音信号具有非平稳非线性的特征,研究非平稳信号常用方法有窗口傅里叶变换,连续小波变换,经验模态分解(EMD)等。语音信号基频检测常用的方法分为基于帧的检测与基于事件的检测两类。基于帧的检测通过计算一段语音信号的平均周期来确定基频。假设语音信号在某一段内为平稳信号,且存在两个基音周期以上的采样点。这种方法的缺点是:在基频变化较快的情况下实现很困难,无法实现对高音调以及低音调语音同时适用的情况,另外如果语音存在较大噪声,得到的结果精度不高。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种准确度高、鲁棒性好、时间分辨率高的基于改进的经验小波变换的基频检测方法。实现本专利技术目的的技术解决方案为:一种基于改进的经验小波变换的基频检测方法,步骤如下:步骤1,对语音信号s(t)进行预处理:计算语音信号s(t)的短时能量和过零率,采用双门限法进行声韵分割,并把分割后的信号通过50~1500Hz的带通滤波器进行滤波,得到预处理之后的语音信号步骤2,采用改进的经验小波变换法对预处理之后的语音信号进行分解,得到语音信号的各个模式函数;步骤3,根据各个模式函数,选取语音信号的主模式步骤4,采用希尔伯特变换,求解主模式的瞬时基频值;步骤5,使用矩形窗函数对步骤4所得瞬时基频值做平滑处理完成基频检测。进一步地,步骤2所述采用改进的经验小波变换法对预处理之后的语音信号进行分解,得到语音信号的各个模式函数,具体步骤如下:(2.1)对预处理之后的语音信号 ...
【技术保护点】
一种基于改进的经验小波变换的基频检测方法,其特征在于,步骤如下:步骤1,对语音信号s(t)进行预处理:计算语音信号s(t)的短时能量和过零率,采用双门限法进行声韵分割,并把分割后的信号通过50~1500Hz的带通滤波器进行滤波,得到预处理之后的语音信号
【技术特征摘要】
1.一种基于改进的经验小波变换的基频检测方法,其特征在于,步骤如下:步骤1,对语音信号s(t)进行预处理:计算语音信号s(t)的短时能量和过零率,采用双门限法进行声韵分割,并把分割后的信号通过50~1500Hz的带通滤波器进行滤波,得到预处理之后的语音信号步骤2,采用改进的经验小波变换法对预处理之后的语音信号进行分解,得到语音信号的各个模式函数;步骤3,根据各个模式函数,选取语音信号的主模式步骤4,采用希尔伯特变换,求解主模式的瞬时基频值;步骤5,使用矩形窗函数对步骤4所得瞬时基频值做平滑处理完成基频检测。2.根据权利要求1所述的基于改进的经验小波变换的基频检测方法,其特征在于,步骤2所述采用改进的经验小波变换法对预处理之后的语音信号进行分解,得到语音信号的各个模式函数,具体步骤如下:(2.1)对预处...
【专利技术属性】
技术研发人员:李彧晟,薛彪,洪弘,顾陈,朱晓华,
申请(专利权)人:南京理工大学,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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