语音信号处理中基频提取算法综述
语音信号处理中基频提取算法综述，论述了各种基频检测的算法，对比分析各方法与思想，不错的总结增刊张杰等:语音信号处理中基频提取算法综述101信号是由频率具有谐波关系的信号组成的,因此有的一个改进是采用多分辩率方法。该方法的思想是:很多尝试利用频域信息提取基频的方法如果一个特定算法在特定分辨率下的准确性是可疑21基于滤波器的算法的,那么采用更高或者更低的分辨率,可以进一步21.1最佳梳状滤波器法判断前面的基频估计是否可信。如果在全部或人部最仹梳状滤波器法閃是具有高鲁棒性但计算代分的分辨率下求得相同的基频,那么该频率值就可价很大的算法。一个梳状滤波器有很多等距离分布以作为最终的基频估计结果。当然,在带来好处的的通带,在最佳梳状滤波器算法中,通带的位置都同时,该方法也会带来计算量上的代价,因为针对是由第一个迸带决定的,即通带的中心频率都是第每个分辨率都需要重新计算频谱,这也是为什么一个通带中心频率的整数倍。输入信号通过多个与多分辨率的傳里叶分析比专门的多分辨率变换(如第一个通带中心频率不同的梳状滤波器。如果输入离散小波变換)要慢的原因信号是由一组频率成谐波关系的信号组成的,那么2.4离散小波变换法滤波器的输出在全部谐波成分都通过滤波器时达到离散小波变换是一个强大的工具,它允许在连最大。但是如果信号只有一个基频成分,该方法就续的尺度上把信号分解为高频成分和低频成分,它会失效,因为会有很多个梳状滤波器能让信号通过。是时间和频率的局部变换,能有效地从信号中提取不过,语音信号的频率具有谐波结构,所以可采用信息。与快速傅里叶变换相比,离散小波变换的主该方法提取基频。要好处在于,在髙频部分它可以取得好的时间分辨2.1.2可调的IR滤波器率,在低频部分可以取得好的频率分辨率。文献四提出了一种基于中心频率可调节的带通3统计的方法IR滤波器提取棊频的方法,随着用户的调节,滤波器的中心频率扫过整个频域。当输入信号的一个强在某种意义上,基频提取的问题可以被看作是的频率成分在通带沱围内时,滤波器会输出最大值,个统计问题。每一个输入帧都被划分给一组类中信号的基频就可以用此时滤波器的中心频率来估的一个,代表信号的基频估计。所以很多研究者计。文献[9提到,对于可调的I滤波器,有经验的直试图将现代的统计方法应用于基频提取问题用户能够识别只有一个谐波结构的信号的输出和包Boris和 Xavier发表了一系列使用最人似然法估含多个基频信号的输出的差异计基频的方法。他们的模型如卜:观察集是语音信2.2倒谱分析法号分帧后做短时傅里叶变换的结果,每一个观察都倒谱分析是谱分析的一种方法,翰出是傅里叶被看作是基频激励产生的信号与其他剩余信息(包变换的幅度谱取对数后做傅里叶逆变换的结果。该括非谐波部分和噪声)两部分的混合。该模型是由方法所依据的理论是,一个具有基频的信号的傅立般的语音信号产生的模型的简单化得到的,假没叶变换的幅度谱有一些等距离分布的峰值,代表信个语音包括在基频及其整数倍点的值处较大的谐波号中的谐波结构,当对幅度谱取对数之后,这些峰成分,以及在非谐波处和噪声处的很小的值。对于值被削弱到一个可用的范围。幅度谱取对数后得到一组候选的基频值,该方法计算每一个观察可能是的结果是在频域的一个周期信号,而这个频域信号由某一个基频产生的概率,并将概率最大的基频值的周期(是频率值)可以认为就是原始信号的基频,所作为最终的估计值。所以候选的基频值的选择是很以对这个信号做傅里叶逆变换就可以在原始信号的重要的,因为从理论上讲,观察可能对应着任意的基音周期处得到一个峰值基频值。另妒,如果对信号的傅里叶变换的嘔度谱取对数后的结果直接进行分析,而不是雨接着做傅里叶4算法的改进逆变换,就是谐波成分谱的方法。进一步,如果在前面提到的每种算法都有自己的改进方法,下求频域的变换时不使用傅里叶变换,而使用能使频面介绍两种对以上大部分算法均适用的改进方法。谱更加精细的Chip变换,就是基」Chi变换的提取41人的听觉模型基频的方法,该方法具有高分辨率和高鲁棒性。由于基频提取本身就是听觉感知问题,所以所23多分辨率的方法有的算法都可通过加入人耳的听觉模型提扃性能对于任何基于傅里叶分析的频域方法都可以做人耳的听觉模型将人的听觉系统对声音信号的处理102电子科技大学学报第39卷分为分析、传递和还原3个阶段。分析阶段主要考虑5经典的基频检测方法耳蜗的分频效应,耳蜗的外端对高频敏感,内端对低频敏感,可以用一组中心频率不同的带通滤波器自从有了语音信号分析饼究这门学科以来,基来模拟。传递阶段声波振动沿基膜传播,并在听觉频的检测一直是一个重点研究的课题。经典的基频神经纤维内产生电流,最终传入听觉中枢。还原阶检测方法可以大致分为3类,如表1所示段听觉系统提取语音中诸如音质、音调、时域和位表1经典的基音检测方法以及特点置等信息。分类基因检测方法特点在声学中,声强是指单位时间内通过垂直」声由多种简单的波形峂值泼传播方向的单位面积的声波能量,用表示。当声并行处理法检沏器提取基音周期波的频率在20~20000Hz(可闻频率)之间,而声强波形根据各种理沦探作,从波形中去行计法数据减少法达到一定的强度(听阈),就能被人耳感知。前人大量掉修正基音以外的数的实验测试结果表明,人耳对不同频率的声波感受讨零率法利用波形的讨零率,差眼于重复图形到相同响度时的声强是不同的。人耳对两端频段的利用语音波形的自相关函数提取自相关法声波反应较为迟钝,而对中间频段的声波反应相对基音,采用中心削波平坦欠理频谱,及其改进较为敏感采用峰值削波可以简化运算对于任意的频域方法,简单的改进是用Q值恒语音波形降低采样率斤,进行IPC分析相关定的谱变换方法代替傅里叶变换。恒的变换方法SIFT法用逆滤波器平坦处理频谱,通过预测误差处埋法计算代价更人,但更接近于人的听觉感知系统。的自相关函数恢复时间精度在决定是否使用人的听觉模型吋必须考虑两个采用平均幅度差函数(AMDF检测周期AMDF法性,也可以根据残差信号的因素:(1)基频提取的用途。如果应用的目的很简单,AMDF法行提取要求也不是太高,那么人的听觉感知因素也许不是倒谱法根据对数功率谱的傅立叶反变换很必要。(2)计算的复杂度。使用人的听觉感知模型分离频谱包络和微细结构会使计算复杂度大大增加,如果原来算法的复杂度变换法在频谱上求出基频高次谐波成分的直方已经很大,再加入人的听觉感知模型可能会使算法循环直方图法图,根据高次谐波的公约数决定某音的复杂度过高4.2基频的跟踪(1)波形估计法。直接由语音波形估计、分析波另一种对基频提取的改进是基频跟踪。前面提形上的周期峰值到的基频提取都是在个单独的时间窗内进行的。(2)相关处珄法。时域中周期信号最明显的特征人的听觉系统是能够眼踪输入信号的基频的。一个是波形的类似性,因而可以道过比较原始信号和它只包含有限个基音周期的时间窗内的基频是很难提位移后的信号之间的相似性确定基音周期。该类方取的。但是,如果输入是连续的语音信号,相当于法抗波形的相位失真能力强,且馍件处理结构简单。很多时间窗个接个输入,基频的提取反而变得3)变换法。将语音信号变換至频域或倒谱域估很容易。研究发现,语音信号的基频具有连续性,计基音周期即前后两帧的基频是连续的,不出现跳变。一帧内6总结的基频提取常见的问题是得到的佔计值是正确值的本文列出了若干基频提取的主要方法,对它们整数倍或者整数倍分之一。针对该问题,利用语音分别进行了简单的介绍,并讨论了对算法的改进。信号基频的连续性,可对基频提取算法做一个简单需要注意的是,所介绍的方法都是针对一个语音信的改进:在计算某一恢的基频时对于它前血一帧的号而言的,对于混合的语音信号的基频提取,如果基频附近的值给予更大的可能性,即一唢语音信号可以先将混合的语音信号分离丌,那么基频提取就中基频的值不可能出现崁变的情况。这就是简单的会变待很简单。同样地,在一些基于时频分析的语基频跟踪思想,并且不会在计算上增加任何复杂度。音分离算法中,如果知道了各个语音的基频,那么另外一种比较复杂的基频跟踪方法是使用隐马语吝分离也就变得很容易解决了。尔科大模型。(下转第126页)126电子科技大学学报第39卷L9 GONG L, NEEDIIAM R, YAIIALOM R Reasoning about1990 IEEE Symposium on Research in Security and privacybelief in cryptographic protocols C]/Proceedings of the Los Alamitos, CA: IEEE Computer Society Press, 1990编辑税红(上接第102页)参考文献[5 BENJAMiN K. Spectral analysis and discrimination by[ DELLER了R, PROAKIS了 G HANSEN J H Lzero-crossings[C]Proceedings of the Institute of ElectricalDiscrete-time processing of speech signals [M]. New York:and Electronics Engineers. S 1.: [ s.n. 1986: 1477-1493[6] CURTIS R. The computer music tutorial]. CambridgeMaxell McMillan. 1993MIT Press. 1996[2 FORT A, ISMAELLI A, MANFREDI C, et al. Parametric[7] DE CHEVEIGNE A, YIN H K. A fundamental frequencyd non-parametric estimation ofapplication to infant cry[]. Med Eng Phys, 1996, 18(8estimator for speech and music[J]. Journal of the AcousticalSociety of America, 2002,11(4):1917-1930[3] PARSONS T. Voice and speech processing[M]. New York[8 EARGLE J M. Music, sound and technology M. TorontoHill,1986.Van Nostrand reinhold. 19954 RABINERR L, SCIIAFERR W. Digital processing ofspeech signals. Englewood Cliffs M]. New Jersey: Prentice编辑税红Hll,1978
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自适应信号处理（沈福民）.pdf
研究生自适应信号处理课程用书 信号与信息处理专业研究生系列教材自适应信号处理沈福民编著西安电子科技大学出版社2001内容简介木书主要介绍自适应信号处理的基本理论、基本电路与系统的性能和应用以及近年来的新进展。全书共分10章,在第三、四、五、六章中,着重分析和讨论自适应基本准则和自适应主要算法;为了便于理解和掌握自适应的基本理论,在本书的第一、二章中介绍了有关自适应及自适应信号处理的基本概念,发展概况和有关的基础知识;自第七章后,特别增加了关于自适应信号处理基本电路与系统的性能和应用方面的内容。本书可作为通信、电子信息工程专业及其他相关专业大学高年级学生和研究生的教科书,也可以作为从事自适应信号处理研究领域工程技术人员的自学用书。图书在版编目CIP)数据自适应信号处理/沈福民编著.一西安:西安电子科技大学出版社,2001.3研究生系列教材ISBN7-5606-0979-11.自…Ⅱ.沈…Ⅱ.自适应通信系统一信号处理一研究生一教材Ⅳ,TN914中国版本图书馆CIP数据核字(2000第82675号责任编辑夏大平出版发行西安电子科技大学出版社(西安市太白南路2号)电话(029)8227828邮编710071http://www.xduph.comE-mail: xdupfxb@ pub. xaonline com经销新华书店印刷西安市第三印刷厂版次2001年3月第1版2001年3月第1次印刷开本787毫米×1092毫米1/16印张14.625字数341千字印数1~4000册定价16.00元ISBN7-5606-0979-1/TN·0170*如有印装问题可调换**本书封面贴有西安电子科技大学出版社的激光防你标志,无标志者不得锵售。前言随着信号处理学科领域理论与技术的迅速发展,自适应信号处理作为一门新的学科分支应运而生,并在诸如通信、雷达、工业控制、地震勘探及生物医学电子学等领戎获得愈来愈广泛的应用。近儿十年来,在自适应信号处理的理论、方法与应用技术方面的研究己取得了丰硕成果,与之相关的研究文献及论著也不断问世。然而,作为适合该学科领域研究生教学与培养专业技术人才的教科书数量甚少,特别在我国还未见到。这就很难满足实际教学及科研工作的迫切需要。本书的编写旨在弥补在自适应信号处理理论、方法与应用技术的学习及研究之中教材的不足。全书以“自适应性能测度”、“自适应算法”等基本現论的介绍分析及应用方面的讨论贯穿前后各章内容。全书共分10章,其主要内容可概括如下:1.随机信号与信号矩阵理论(第一、二章):为便于初学者入门,在本书前面增加了有关自适应信号处理理论学习必备知识方面的内容。2.性能测度与性能表面搜索(第三、四章):这是自适应信号处理全部理论的核心思想与基本出发点,由此可推导出冬种形式的自适应基本算法和相应的改进算法。3.基本自适应算法与适于不同应用情况下的自适应改进算法(第五、六章):这是本书最重要的内容,它体现了自适应信号处理理论与技术发展的方向与水平。本书除介绍较早期的研究成果和基本理论外,同玗关注近年来取得的新成果。4.自适应模拟与逆模拟,自适应于扰对消与自逅应预测滤波电路〔第七、八章):主要分析了它们的基本原理和有针对性地介绍了它们的实际应用。5.自适应阵列与自适应波束形成(第九章):较详细地介绍了阵列波束形成的一般原理、旁瓣对消器和各种自适应波束形成器及它们的应用。6.自适应控制(第十章):这涉及到一个专门的学科领域,但本书主要想使读者了解和掌握自适应信号处理理论与技术在该领域的应用情况,并不想全面深入地研究整个领域。读者应当从以下几个方面把握本书的主要特色:1.较全面地集中介绍了自适应信号处理的基本理论与方法。2.为了不使学生的学习仅仅停留在比绞抽象的理论之上,在本书中特别用较多的篇幅介绍了各种自适应算法在多个学科领域内的应用(其中包括对各种不同自适应电路与系统的分析),但主要侧重于通信、雷达及阵列信号处理等方面的实际应用。3.基于对复随机信号(或复确知信号)的自适应信号处理理论,从而使研究更具普遍性,本书的研究内容不仅针对复信号,而且也同样包含了(适合)实信号。本书是在作者参加科研工作及承担本课程的多年研究生教学工作基础上编写完成的,因而较多地考虑到了教学工作中的实际要求和一般有关专业人员的自学需要。但是,由于本学科的发展十分迅速,本书对有些近年来才获得的新成果还不能满意地介绍给大家,加之作者水平所限,书肀难免有错误与不当之处,敬请广大读者谅解并不吝赐教。淸华大学张贤达教授在百忙之中对书稿进行了认真审阅,并对书稿提出了十分宝贵的修改意见,在此深表感谢。本书的编写与出版工作得到了西安电子科技大学教材建设基金和研究生教材建设基金的专项资助,在此也特表感谢。沈福民2000年9月于西安电子科技大学目录第一章概论1.1主要研究领域1.2发展和应用………自。·鲁音◆◆◆··鲁···4●音●·●鲁命鲁鲁·鲁非●●命21.3章节内容安排第二章信号矩阵理论2.1信号、信号向量与权向量…2.2输入信号的相关矩阵……2.3信号子空间和噪声子空间…457◆··●●鲁鲁●●●。●●鲁鲁·啁●·晋●··番·。鲁自·鲁●。。·●·●●曹春鲁鲁●·鲁布·自。。●垂●·●b曹2.4梯度运算··鲁音自·普p·自自●非●·看自鲁。鲁自●●●鲁·非奇自·晋带●··●鲁自4音●●·q●非ψ●●鲁●●·音●·●●山◆。鲁鲁●鲁●·第三章性能测量方法3.1均方误差(MSE)性能测度……………………………………………………113.2最大信噪比(MSN)性能测度……………●·●●·●●···普●命●垂●●命·自曹鲁●·鲁●音备3.3最大似然(ML)性能测度…183.4最小噪声方差(MV)性能测度19习题…………………………………………………………………21第四章性能表面的搜索4.1最速下降法梯度搜索……………………………………224.2牛顿法梯度搜索·音音鲁●。◆.鲁●···●●···命命……264,3梯度估值及其对自适应过程的影响●带●P。鲁●30习题……………ss46第五章基本自适应算法5.1LMS算法485.2序贯回归(SER)算法……………………………………563RLS算法………………625.4随机搜索算法…665.5直接矩阵求逆(DMI法…………………………………………7习题···鲁鲁鲁看··非●··甲垂●电●75第六章自适应算法的改进形式6.1约束LMS算法………………………………776.2自适应递归滤波器…………………………………816.3自适应格型滤波器…866.4用正交信号的自适应滤波…986.5解相关LMS算法…鲁●·●·自曹D曹看垂备春●咖↓◆事●4l046.6一种新的拟牛顿自适应滤波算法……………………………………106习题…………………………108第七章自适应模拟与逆模拟7.1概述………………………………………………………………………1117.2多径通信信道的自适应模拟……ss…ss1147.3FIR滤波器综合的自适应模拟……………………………………118电话信道的自适应均衡…………………………………………………1217.5雪达信道的自适应均衡………1247.6IR滤波器自适应综合125习题………130第八章自适应干扰对消8.1概述………13682单信道噪声对消器…………………………………1378.3用作陷波滤波器的自适应干扰对消器1448.4自适应预测器的几种应用…147具有多参考输入的噪声对消……………………153习题…………………………辛鲁垂●垂鲁·。·●154第九章自适应阵列与自适应波束形成9.1阵列波束形成的基本原理……………………1579.2自适应天线旁瓣对消……………………………1619.3采用引导信号的波束形成…………1689.4格里菲思LMS波束形成器………………………………………1769.5弗罗斯特自适应波束形成器…………:1789.6具有零点和极点的自适应波束形成器………1829.7杜瓦尔自适应波束形成器……………………………………1849.8跳频扩谱技术…●香●鲁鲁●鲁命p●鲁垂…ss1879.9超分辨波束形成…89习题195第十章自适应控制系统10.1白适应控制的基本概念…………………………………19910.2自适应模型控制(AMC)……………………………………,20210.3自适应逆控制…………………20410.4被控系统噪声及过滤后ⅹ-LMS算法………●●·◆····哥··。··音非自··。·。●;·●·●20710.5模型参考自适应控制●●◆鲁·◆··昏··自曹●辛●香●非●音··●●。自。鲁音非·●D●◆自····昏·番209习题…●鲁。鲁211附录附录A信号复包络表示◆…·214附录B有用的矩阵关系和施瓦茨不等式……………216附录C多变量的高斯分析………………………………….217C.1实高斯随机向量…………218C.2复高斯随机向量···●···P··。●·········:·;s··s;s·s.saa219参考文献鲁·●···章……………………………222第一章概论自适应信号处理( Adaptive Signal Processing)是近40年来发展起来的信号处理领域一个新的分支。随着人们在该领域研究的不断深入,自适应信号处理的理论和技术日趋完善,其应用的范围也愈来愈广泛通过信号和信号的传送,人们可以获取(有用)信息,而经对信号进行处理使蕴含于信号中的(有用)信息提取出来。由于信号形式及信号传送方式和传送环境的复杂性(例如信号在传送过程中受到噪声和干扰的污染等),促使信号处理理论和技术不断发展,从而使人们更有效地、最大可能地获取信息。1.1主要研究领域自适应信号处理是研究一类结构可变或可以调整的系统,它可以通过自身与外界环境的接触来改善自身对信号处理的性能。通常这类系统是时变的非线性系统,可以自动适应(即“自适应”)信号传送变化的环境和要求,无须详细知道信号的结构和信号的实际知识无须精确设计信号处理系统本身。自适应系统( Adaptive System)的非线性特性主要是由系统对不同信号环境实现自身调整确定的。假如一个自适应滤波器( Adaptive Filter)的输入仅为有用信号,那么,它可以是个全通滤波器,但若输入为有用信号加噪声(或干扰),则可成为一个带通或带阻滤波器。自适应系统的时变特性主要是由其自适应响应(自适应“学习”)过程确定的。当自适应过程结束,系统调整不再进行时,有一类自适应系统可成为线性系统,并称为“线性自适应系统”( Linear Adaptive system)。因便于设计并易于作数学处理,这类自适应系统特别有用。自适应系统和一般系统类似,可以分为开环自适应和闭环自适应两种类型。开环自适应系统的工作主要为:对输入信号或信号环境进行测量,并用测量得到的信息形成公式或算法( Algorithm),用以调整自适应系统自身;而闭环自适应系统还利用系统调整所得纬果的有关知识去优化系统某种性能,即该类系统是一种带“性能反馈”的自适应系统。图1.1(a)表示一个开环自适应系统,控制该系统的自适应算法仅由输入确定。图1.1(b)则表示一个闭环自适应系统,控制该系统相应的自适应算法除取决于输入外,同时还依赖于系统输出的结果自适应信号处理所研究的信号既可以是随机平稳信号,也可以是局部平稳的随机信号。在大量的工程应用和研究中,又将信号在频率域分成窄带和宽带两种,在两种情况下研究或处理的方法及自适应系统的结构也不同。信号的统计量极其重要。人们最常用的统
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