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    在语音信号处理中，常用的语音特性是基于Mel频率的倒谱系数（MFCC）以及一些语音信号的固有特征，如基音周期等。倒谱法可以较好地将语音信号中的激励信号和声道响应分离，并只需要用一些倒谱系数就能较好地描述语言信号的声道响应，在语音信号处理中占有很重要的位置。而倒谱解卷积法受加性噪声影响比较大，抗噪声性能不是很好。针对这一存在问题，利用EMD 方法在理论上可以应用于任何类型的信号的分解,在处理非平稳及非线性数据上, 具有非常明显的优势这一优点。本文中提出一种基于倒谱和EMD的语音基音周期提取的改进算法。并在Matlab中予以实现。
    关键字：基音周期 倒谱法 EMD8664
    Title    Pitch Period Extraction of Speech Signals based
              on Cepstrum and EMD                         
    Abstract
    In voice signal processing, MFCC and some inherent characteristics of voice signals, such as the frequency of pitch. Cepstrum can be used to separate the excitation signal and channel response, and can represent channel response with only a dozen cepstral coefficients. As a result, it has been a very important role in voice signal processing. While cepstrum deconvolution method is largely influenced by additive noise,and anti-noise performance is not very good.The EMD method can be applied to decompose any type of signals,and thus,having a very distinct advantage in handing non-stationary and non-linear data.For this problem,in this paper,an improved algorithm of pitch period extraction of speech signals based on cepstrum and EMD is proposed. Its implementation in MATLAB are described in detail.
    Key words:   pitch period   Cepstrum   EMD
    目 次

    1 引言    1
    1.1 背景    1
    1.2 语音特性的提取    1
    2 基于倒谱的基音周期的提取    2
    2.1 基音的相关知识    2
    2.1.1 基音周期    2
    2.1.2 基音检测的难点    2
    2.2 基音周期提取方法    3
    2.3 倒谱和复倒谱    3
    2.4 倒谱的特点    5
    2.5 求倒谱的算法    6
    2.6 倒谱提取基音周期算法的原理    7
    2.7 MATLAB的设计与实现    8
    3 EMD的相关知识    11
    3.1 EMD    11
    3.2 EMD的特点    12
    3.2.1 本征模函数    12
    3.2.2 EMD的分解    12
    4 基于倒谱和EMD的基音周期的提取    13
    4.1 倒谱和EMD    13
    4.2 基于倒谱和EMD的基音提取流程图    13
    4.3 MATLAB中的设计与实现    13
    4.3.1 基于倒谱和EMD的基因提取新算法仿真    14
    4.4 新算法与倒谱法的比较    14
    4.4.1 简单音节的比较和复杂音节的比较    14
    4.4.2 不同声调的单音节比较    17
    4.4.3 同声母不同韵母的单音节比较    19
    4.4.4 加噪下的单音节比较    25
    结论    29
    致谢    30
    参考文献    31                                                                                
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