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AMDF方法用于提取基音周期。

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简介：
通过在MATLAB环境中对基音周期进行计算，我们取得了令人满意的结果，并采用了AMDF方法来实现这一计算。

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  • 基于AMDF法的基音周期提取方法
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    本研究提出了一种改进的AMDF（平均幅度差函数）算法用于语音信号处理中基音周期的精确提取，提高了语音识别和合成技术中的关键参数准确性。 在基于MATLAB环境的基音周期计算中，采用AMDF方法取得了很好的结果。
     
  • MATLAB中的基音周期提取
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    本篇文章主要探讨在MATLAB环境下进行基音周期（或称声波周期）的有效提取方法与应用技巧，适用于语音信号处理的研究者和工程师。 我编写了一个使用自相关法提取基音周期的程序，最后得到的是平均基音周期。
     
  • 自制的用于提取语音信号基音周期的MATLAB程序
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    本项目开发了一套基于MATLAB的自定义软件工具，专门用于高效准确地从语音信号中提取基音周期信息。该程序为声学研究和语音处理提供强大支持。 自己制作了一个用于提取语音信号基音周期的MATLAB程序。在语音处理领域，说话人的基音是一个非常重要的参数，无论是在说话人识别还是语音识别中都具有重要作用。本程序能够读取一段语音信号，并通过短时自相关的方法计算出该段语音的基音周期，同时还能去除异常点。文件中包含几个测试用的语音片段样本，这些样本已经使用Praat软件确定了其基音信息。
     
  • 自制的用于提取语音信号基音周期的MATLAB程序
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    本简介介绍一个用于从语音信号中提取基音周期的MATLAB编程实现。该程序能够帮助研究人员及工程师深入分析语音信号特性。 自己制作了一个用于提取语音信号基音周期的MATLAB程序。对于从事语音处理的人来说，人说话的基音是一个非常重要的参数，在识别说话人以及分析语音方面都具有重要作用。本程序可以读取一段语音信号，并通过短时自相关方法求出这段语音的基音周期，并且包括去除异常数据点的功能。文件中包含几个测试用的语音片段，这些片段已经使用Praat软件确定了其基音信息。
     
  • 基音周期提取的典型方法及其特征-语音信号处理
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    本文综述了基音周期提取在语音信号处理中的重要性及常用算法，探讨其技术特点和应用范围。 典型的基音周期提取方法及特征分类如下： - 波形估计法：使用多种简单的波形峰值检测器来决定大多数基因周期。 - 数据减少法：根据理论操作从原始语音信号中去除非修正的基音脉冲数据，以减少处理的数据量。 - 过零数法：基于过零点（即正负交替）的数量进行分析，识别重复图形中的规律性特征。 - 相关处理法：包括自相关和改进方法。通过计算语音波形的自相关函数，并使用中心削波和平坦化频谱技术来简化运算过程。 - SIFT计算法：降低采样率后执行线性预测编码（LPC）分析，接着用逆滤波器进行频谱平坦处理，最后利用预测误差的自相关函数恢复时间精度。 - AMDF方法：采用平均幅度差函数检测周期性特征，并通过残余信号的AMDF进一步提取基音信息。 - 变换法： - 倒谱法：基于对数功率谱的逆傅里叶变换，分离频谱包络和微细结构成分； - 循环直方图：在频域内计算高次谐波组成的分布情况，并利用这些高频分量的最大公约数值确定基音频率。
     
  • 音频信号滤波加窗分帧与基音周期提取-enframe0613pm.m
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    本程序实现对音频信号进行滤波、加窗及分帧处理，并提取基音周期，适用于语音信号处理研究。版本日期为2023年06月13日下午。 音频信号的滤波、加窗、分帧及基音周期提取是通过enframe0613pm.m程序实现的功能。这段文字描述了对音频信号进行预处理和特征提取的过程。首先应用滤波器去除不需要的频率成分，然后使用窗口函数减少频谱泄漏的影响，并将信号分割成一系列短时帧以便进一步分析。在每个分帧基础上可以计算并提取基音周期等语音特征参数。
     
  • 基于自相关方法的语音基音周期估计-MATLAB实现
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    本研究采用MATLAB编程实现了基于自相关法的语音信号基音周期估计技术，有效提升了语音处理中的时域分析精度。 基于自相关法的语音基音周期估计-MATLAB实现 该标题描述了一种使用MATLAB软件进行语音信号处理的方法，特别关注于通过自相关技术来估算语音中的基音周期（即声音的基本频率）。这种方法在声学研究和通信工程中非常有用。
     
  • 基于MATLAB的音频特征提取方法
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    本研究探讨了一种利用MATLAB软件进行音频信号处理的方法，专注于开发高效的音频特征提取技术。通过该方法可以有效分析音乐和语音数据中的关键特性，为音频内容识别、分类及检索提供了强有力的技术支持。 利用MATLAB实现了音频特征的提取，主要包括过零率、短时能量和包络等。
     
  • 基于SIFT的方法进行基音周期检测 - MATLAB开发
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    本项目采用MATLAB实现基于SIFT算法的语音信号处理技术，专注于基音周期的自动化检测，适用于语音分析和识别领域。 此 MATLAB 练习设计并实现了一个基音周期检测器，该检测器基于在浊音区域期间 LPC 误差信号自相关中的峰值进行检测和跟踪。 音高检测过程称为 SIFT（简单逆滤波跟踪）方法。 SIFT 基音周期检测器使用二次自相关峰值来识别和校正由于基音周期加倍及相关效应导致的错误。文件“4.6 LPC Sift Pitch Detector.pdf”提供了本练习的用户指南。
     
  • 基于自相关算法的基音周期检测
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    本研究提出一种基于自相关算法优化的基音周期检测方法，有效提高语音信号处理中的准确性和稳定性，为语音识别和合成等领域提供技术支持。 用MATLAB编写的自相关基音周期检测算法非常实用且详细。