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专利:基于蚁群优化的基音频率检测方法技术

2017-08-11 10:58:13 来源:齐鲁在线 编辑:K027_小凯乐
本发明专利技术提供一种极低信噪比环境下的基音频率检测方法。其特征在于利用PEFAC算法提取语音帧信号的特征波形,然后利用最佳优化因子对特征波形进行优化从而构造新的特征波形,最后找出特征波形最大峰值所对应的频率值作为基音频率的估计值。其中最佳优化因子依靠蚁群优化(ACO)算法搜索得到。

Pitch frequency detection method based on Ant Colony Optimization

The invention provides a pitch frequency detection method in an extremely low signal-to-noise ratio environment. It is characterized in that the waveform feature extraction of speech frame signal using PEFAC algorithm, and then use the optimal factor to optimize the structural features of new waveform characteristics of waveform, finally finding the corresponding characteristic waveform peak frequency values as the estimated pitch frequency value. Among them, the best optimization factor is searched by ant colony optimization (ACO) algorithm.

 

1 技术实现步骤摘要


本专利技术涉及基音频率检测方法,特别是一种极低信噪比环境下的基音频率检测方法。
技术介绍
基音频率检测作为语音的基本参数,在语音分析合成以及语音分离等语音处理领域有着广泛的用途。准确可靠地估计并提取基音频率对语音信号处理至关重要。高信噪比的基音频率检测已经十分成熟,但这些方法在低信噪比环境下难以较好效果,特别是极低信噪比环境下的检测效果很差。鉴于此,本专利技术提供一种极低信噪比环境下的基音频率检测方法。
技术实现思路
针对现有技术在极低信噪比环境下的进行基音频率检测有着明显不足,本专利技术提供了一种极低信噪比环境下的基音频率检测方法。该方法包括以下步骤:1.训练过程:(1)对语音数据库按时间顺序作语音分帧{frm(1),frm(2),…,frm(N)【详细说明在详细技术资料中】

2 技术保护点

一种极低信噪比环境下的基音频率检测方法,其特征在于该方法包括以下步骤:a.训练过程:(1)对语音数据库按时间顺序作语音分帧{frm(1),frm(2),…,frm(N)},并利用标准算法提取语音帧的基音频率F0作为基音频率真实值,并构成序列{F0(1),F0(2),…,F0(N)},其中N为语音帧的总数;(2)在纯净语音帧基础上叠加噪声制作新的语音分帧序列{frmnoise(1),frmnoise(2),…,frmnoise(N)},并利用PEFAC算法将语音帧信号转化为相对应的特征波形序列(3)利用优化因子与特征波形一起构造蚁群适应度函数,并进行全局搜索,直至得到最佳优化因子。其中优化因子为未知的M维向量α=[α1,α2,…,αM],优化因子优化之后的特征波形构成新的特征波形序列提取特征波形的最大峰值peak和其所对应的频率值fpeak作为基音频率估计值,并形成序列{(peakmax(1),fpeak(1)),(peakmax(2),fpeak(2)),…,(peakmax(N),fpeak(N))},蚁群信息素释放函数即基音频率估计值与真实值误差不超过5%的概率。然后设置蚁群算法的...

3 技术保护范围摘要

1.一种极低信噪比环境下的基音频率检测方法,其特征在于该方法包括以下步骤:a.训练过程...

4 专利技术属性

发明(设计)人:张小恒
申请(专利权)人:重庆工商职业学院
专利类型:发明
专利号:201610077857
国别省市:重庆;50


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