摘要基频检测是语音信号处理中一个非常重要的课题，它直接影响到语音编码、语音合成及语音识别等方面，而杰姆罗·吉尔斯提出的经验小波变换 (EWT) 是其中一种新型的高效、精准的时频分析方法。该算法解决了传统的信号分析算法只能显示单一域的缺陷，具有多分辨率分析的特点，并且它结合经验模式分解（EMD）和小波变换（WT）的优势也优化了其它时频分析方法的局限性，具有自适应性。本文主要介绍这种新算法的概念及原理，将汉语语音信号作为输入用Matlab软件进行编程、仿真验证此基频检测方法的有效性，对结果的精确度和其它方法进行对比分析证明了其高准确性，从而将这种方法应用到更广泛的领域中去。 79788

毕业论文关键词  基频检测, 经验小波变换, 时频分析

毕业设计说明书外文摘要

Title        Instantaneous Pitch Estimation Based on Empirical Wavelet Transfrom             

Abstract Instantaneous Pitch Estimation is an extremely significant subject in speech signal process,Which has a direct influence in voice coding,speech synthesis and recognition。Empirical Wavelet Transfrom (EWT) which is proposed by Jérôme Gilles is one new type of efficient and accurate Time-frequency analysis method。This method slove the problem of conventional signal analysis algorithms which can only display a single domain,having the characteristics of multi-resolution analysis。It combine the advantages of Empirical Mode Decomposition and Wavelet transform to optimize other limitations of the time-frequency analysis method,and it is self-adaptive。This passage describes the concept and principle of this new algorithm。The Chinese speech signal is used as an input programmed with Matlab software simulation to verify the validity of this fundamental frequency detection method。The accuracy of the result is compared with other methods to prove its high accuracy so that we can applie it to wider fields。

Keywords   Instantaneous Pitch Estimation ,  Empirical Wavelet Transfrom , time-frequency analysis 

目   次

1  绪论1

1。1  课题的研究背景1

1。2  课题的研究现状2

1。3  本文的结构安排2

2  语音信号处理中的基频检测4

2。1 基音与基音周期  4

2。2 基频检测5

2。2。1 基频检测的目的和意义 5

2。2。2 目前遇到的困难 5

2。2。3 基频检测方法的分类 6

3 信号的时频分析 9

3。1 语音分析中的窗函数 9

3。2 短时傅里叶变换 9

3。3 小波分析 10

3。3。1 小波的概念 10

3。3。2 小波分析的发展史 11

3。3。3 小波变换的理论 11

3。3。4 小波分析的优势 12

3。3。5 小波分析的应用 12

3。4 经验模态分解 13

3。5 经验小波变换 14

4 基于EWT的基频检测算法的方案实现 17

4。1 方案设计 17

4。2 预处理 17

4。3 经验小波变换18

4。4 希尔伯特变换19

4。5 平滑处理19

4。6 最终结果显示20

47 方案的对比20

结论 25

致谢 26

参考文献27

1  绪论

1。1 课题的研究背景

语音是人类发出的声音，是人类所独有的区别于其它生物的表达方式。日常生活中人们无时无刻不涉及到语音，换句话说就是人每时每刻都要说话，人与人之间需要沟通，所以说语音信号处理是一个非常重要的研究内容。而基音周期估计（又称基频检测）又是语音信号处理中一个重点研究课题，因为基音周期是表征语音信号最重要的参数之一，并且它跟语音信号处理的其他方面也息息相关，它会直接影响到最终所得语音能否真实还原初始的语音信号，它还会影响语音识别的识别率和语音压缩编码的正确率高低。我们所讲的汉语是一种有调的语言，汉语的声调就取决于基音的变化，所以准确地提取出基音周期也是汉语语音信号处理分析的内在要求。自基频检测这一概念提出以后国内外就开始了针对性的研究，方法也在不断地更新和优化。论文网