赵 萍

(上海电力学院计算机与信息工程学院，上海 200090)

基音周期的估计称为基音周期检测，基音周期检测的最终目的是得到与声音振动频率吻合较好的基音周期变化轨迹曲线.在语音信号的处理中只有准确捕获语音信号参数，才能高效地识别语音.而在这些语音信号参数中，基音周期提取的精确性和效率直接影响到合成语音能否真实快速地再现原始语音信号.本文在基音周期检测一般方法的基础上，对自相关运算过程加以修改，并给出使用该种方法对两段语音信号进行基音周期检测的结果.

1 语音信号基音周期检测一般过程

语音信号基音周期检测的一般处理过程［1］如图1所示.

图1 基音周期检测的处理过程

图1 中各部分的功能及原理主要有:

(1)带通滤波模块 语音信号包含非常丰富的谐波分量，基音频率最低可达80 Hz，最高可达500 Hz，但基音频率大多数分布在100～200 Hz，为了提高检测的准确度，算法中引入了一个60～500 Hz的带通滤波模块滤除语音帧的高次谐波分量;

(2)取样模块 从频率为8 000 Hz的语音信号中截取Length(样点数)长的个样点值，一般取样点数设计成帧长度的整数倍;

(3)分帧模块 主要将语音去样点分割为若干个语音帧，语音信号属于短时平稳信号，一般认为在10～30 ms内语音特性基本上是不变的，或者变化缓慢，因此可从中截取一段进行频谱分析，在范例中取一帧信号的长度为30 ms，即每帧为240点;

(4)短时能量分析 对分割好的语音帧信号进行清浊音的判……