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低信噪比下基音检测算

法研究

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背景介绍

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背景介

研究背景

基音检测算法的重要性

语音信号处理的基础：基音检测是语音信号处理中的重要环节，对于后续

的语音分析和编码至关重要。

提高语音质量和可懂度：准确的基音检测可以改善语音质量和可懂度，提

高语音通信和语音识别的性能。

实现语音合成和转换：基音检测算法在语音合成和转换中发挥着重要作用，

可以生成自然、逼真的语音。

低信噪比下基音检测算法的研究现状

l基音检测算法的定义和重要性

l低信噪比下基音检测算法的挑战

l国内外研究现状及发展趋势

算法设计思路

基音周期估计方法：采用短时能量法、短时平均过零率法等

基音周期检测算法：基于波形法的基音周期检测算法

基音周期跟踪算法：采用卡尔曼滤波器进行基音周期跟踪

算法实现过程

基音周期估计：采用短时能基音周期校正：通

量法、时过零率法等

信号预处理：去除噪声，提

高信噪比

实验数据来源及预处理

数据来源：公开数数据预处理：去除数据标准化：将数

据库、实验室数据、异常值、归一化处据转换为标准化的

形式，便于后续处

合作单位数据等理、数据增强等

理和分析

实验结果展示

基音

性能

结果分析

实验数据展示基音检测算法性能评估不同信噪比下的性能对比

与其他算法的比较

与现代基音检测算法的比较与其他先

比

与传统基音检测算法的比较

研究结论

基音检测算法算法能够有效与传统方法相

在低信噪比环地提取出语音比，该算法具

境下具有较好信号中的基音有更高的准确

的性能表现周期性和鲁棒性

创新点总结

提出了一种基于深度学习的低信噪算法具有较好的泛化性能，能够适

比下基音检测算法