基于小波變換和自相關函數的基音頻率檢測算法
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從圖5(c)可以看到，用自相關函數法在A，B，C三幀判斷錯誤，使基音頻率軌跡估計值偏離了正常的軌跡(通常偏離到正常值的2倍或1／2倍)，這就是基音軌跡的“野點”。圖5(d)是文中提出的算法的計算結果，很好地去除了這些野點，提高了檢測的準確率。
5 結 語
自相關函數法是一種簡單，計算速度快的基音頻率估計算法。但該方法易受噪音和共振峰的影響，為了提高自相關函數法檢測基音頻率的準確性，在此使用小波變換對語音信號進行預處理，一定程度上消除了高頻噪音和共振峰的影響，能夠準確反映語音段中基音頻率的變化，得到比較真實的基音頻率曲線。
傳統(tǒng)的小波變換的基頻檢測，通過對語音信號進行3個連續(xù)尺度上的小波變換，比較相鄰兩尺度下的極值點位置是否一致，來確定聲門閉合時刻，進而求得基音頻率。由于需要進行多次小波變換及極值搜索和判定，計算量大，實時性不好。這里只需要在固定的尺度下做1次小波變換，然后用自相關函數法檢測基音頻率，計算量小，實時性較好。
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