导读:本文包含了基音跟踪论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:基音,语音,听觉,声码,基频,场景,方程。
基音跟踪论文文献综述
蔡良,夏秀渝,陆雄,孙文慧[1]（2019）在《基于基音跟踪的语音增强研究》一文中研究指出在移动通信、语音识别、基于语音的语音交互等领域,采集的语音信号往往混杂具有谐波结构的噪声,因此语音增强都有非常重要的应用价值。语音的能量大部分集中在浊音段,浊音具有谐波结构。基于实际混合声音在时频域具有近似稀疏性特点,提出一种基于基音跟踪的语音增强算法,利用基音特征尽可能地恢复语音的谐波结构同时抑制噪声信号能量来达到提升语音信噪比的目的。首先对混合声音流进行切分、浊音段提取,接着对浊音段信号进行多基频提取,并利用维特比解码找出主导基频,使用BP神经网络对主导基频进行是否人声基频的判别,最后利用梳齿滤波器重构浊音段语音或抑制干扰音。仿真实验表明,算法能够从混有音乐和背景噪声的混合音频中提取语音,语音信噪比增益平均达8 dB。(本文来源于《成都信息工程大学学报》期刊2019年01期）
王雨,林家骏,袁文浩,陈宁[2]（2013）在《基于改进基音跟踪算法的单通道语音分离》一文中研究指出基于计算听觉场景分析(Computational Auditory Scene Analysis,CASA)的语音分离系统通过模拟人耳的听觉感知系统对混合信号进行处理并分离出感兴趣的目标语音,近年来得到了很大的发展。如何在干扰噪声存在的情况下进行正确的基音提取跟踪一直是CASA系统研究的重点。提出了一种基于目标语音源的改进基音跟踪算法。该算法通过对目标源估计和基音检测两个步骤的反复迭代计算,得到最终的基音轨迹。通过在不同噪声干扰条件下与传统基音跟踪算法对比的实验结果证明,该算法能够有效地抑制噪声,提高输出语音的信噪比和语音质量。(本文来源于《华东理工大学学报(自然科学版)》期刊2013年03期）
黄姗姗,许钢,李远军[3]（2012）在《一种改进的MBE基音跟踪算法》一文中研究指出通过对基音周期慢时变特性的研究,提出了一种改进的MBE基音跟踪算法.该算法旨在减少运算量,提升基音检测的实时性,将传统的基音跟踪算法改进为前后向各跟踪一帧.仿真实验表明,改进算法与传统算法对基音跟踪均取得了良好的效果,但是新算法计算量大幅度减少,执行速度明显提升.(本文来源于《安徽工程大学学报》期刊2012年04期）
周群群,马泳,鲁瑞津,王宏远[4]（2012）在《多带激励声码器的改进双路径基音跟踪算法》一文中研究指出为了增强多带激励(MBE)声码器基音估计性能的鲁棒性,提出了一种可适用于低信噪比语音信号的改进双路径基音跟踪算法.采用全新构造的差值不等式作为约束方程,其差值门限的取值在基音跟踪过程中能够根据基音周期长短的统计特征自动更新.实验结果显示:在SNR为-5dB的高斯白噪声干扰的情况下,基音估计的严重错误概率的性能改善平均达到70%.与传统算法相比,该算法对不同讲话者和不同程度高斯白噪声干扰均具有较强的适应能力,尤其在噪声严重的情况下该算法对基音估计的准确性得到明显改善,从而使合成语音具有较好的可懂度和自然度.(本文来源于《华中科技大学学报(自然科学版)》期刊2012年06期）
李鹏,关勇,刘文举,徐波[5]（2008）在《基于多基音跟踪的单声道混合语音分离》一文中研究指出针对许多计算听觉场景分析系统无法很好地解决多说话人混合语音信号分离的问题,提出了一种基于多基音跟踪的单声道混合语音分离系统。该系统充分利用了多基音跟踪研究的最新成果,通过将多基音跟踪得到的目标语音和干扰语音的基音轨迹信息结合到分离系统中,有效地改善了分离系统在包括多说话人混合在内的多种干扰情况下的分离效果,为多说话人语音分离问题的解决提供了新的思路。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2008年06期）
王都生,铁满霞,樊昌信[6]（1999）在《一种实用的双向跟踪基音周期平滑算法》一文中研究指出本文运用动态规划技术，提出了一种实用的双向跟踪基音周期平滑算法．实验结果表明，在用多带激励时域自相关法估计基音周期时，结合该算法对基音周期进行双向跟踪平滑处理，可显着提高基音周期估计的准确度(本文来源于《电子学报》期刊1999年10期）
基音跟踪论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
基于计算听觉场景分析(Computational Auditory Scene Analysis,CASA)的语音分离系统通过模拟人耳的听觉感知系统对混合信号进行处理并分离出感兴趣的目标语音,近年来得到了很大的发展。如何在干扰噪声存在的情况下进行正确的基音提取跟踪一直是CASA系统研究的重点。提出了一种基于目标语音源的改进基音跟踪算法。该算法通过对目标源估计和基音检测两个步骤的反复迭代计算,得到最终的基音轨迹。通过在不同噪声干扰条件下与传统基音跟踪算法对比的实验结果证明,该算法能够有效地抑制噪声,提高输出语音的信噪比和语音质量。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
基音跟踪论文参考文献
[1].蔡良,夏秀渝,陆雄,孙文慧.基于基音跟踪的语音增强研究[J].成都信息工程大学学报.2019
[2].王雨,林家骏,袁文浩,陈宁.基于改进基音跟踪算法的单通道语音分离[J].华东理工大学学报(自然科学版).2013
[3].黄姗姗,许钢,李远军.一种改进的MBE基音跟踪算法[J].安徽工程大学学报.2012
[4].周群群,马泳,鲁瑞津,王宏远.多带激励声码器的改进双路径基音跟踪算法[J].华中科技大学学报(自然科学版).2012
[5].李鹏,关勇,刘文举,徐波.基于多基音跟踪的单声道混合语音分离[J].计算机应用研究.2008
[6].王都生,铁满霞,樊昌信.一种实用的双向跟踪基音周期平滑算法[J].电子学报.1999
论文知识图
