Открытый доступ
Только для подписчиков
Алгоритм измерения частоты основного тона речевых сигналов на основе комплементарной множественной декомпозиции на эмпирические моды
Аннотация
Рассмотрена проблема повышения точности измерений частоты основного тона речевых сигналов. Представлены существующие алгоритмы определения этой частоты, разработан новый алгоритм на основе метода комплементарной множественной декомпозиции на эмпирические моды. Результаты исследований подтверждают устойчивость алгоритма к частотным модуляциям основного тона речевых сигналов.
Список литературы
1. Михайлов В. Г., Златоусова Л. В. Измерение параметров речи / Под ред. М. А. Сапожникова. М.: Радио и связь, 1987.
2. Camacho A., Harris J. G. A sawtooth waveform inspired pitch estimator for speech and music // J. Acoust. Soc. Am. 2008. V. 123 (4). N. 9. P. 1638-1652.
3. Жиляков Е. Г., Фирсова А. А. Оценивание периода основного тона звуков русской речи // Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: История. Политология. Экономика. Информатика. 2013. № 1 (144). Вып. 25/1. С. 173-181.
4. Azarov E., Vashkevich M., Petrovsky A. Instantaneous pitch estimation based on RAPT framework // Signal Proc. Conf. (EUSIPCO). 2012. Proc. of the 20th European. 2012. P. 2787-2791.
5. Abe T., Kobayashi T., Imai S. Robust pitch estimation with harmonics enhancement in noisy environment based on instantaneous frequency // Proc. ICSLP96. 1996. V. 2. P. 1277-1280.
6. Hasan M. K., Shahnaz C., Fattah S. A. Determination of pitch of noisy speech using dominant harmonic frequency // Proc. IEEE Int. Symp. on Circuits and Systems. 2003. V. 2. P. 556-559.
7. Cheveigne A., Kawahara H. YIN, a fundamental frequency estimator for speech and music // J. Acoust. Soc. Am. 2002. V. 111(4). N. 4. P. 1917-1930.
8. Yeh J. R., Shieh J. S., Huang N. E. Complementary ensemble empirical mode decomposition: A novel noise enhanced data analysis method // Advances in Adaptive Data Analysis. 2010. V. 2 (2). P. 135-156.
9. Алимурадов А. К., Муртазов Ф. Ш. Методы повышения эффективности распознавания речевых сигналов в системах голосового управления // Измерительная техника. 2015. № 10. С. 20-24.
10. Alimuradov A. K., Churakov P. P. Noise-robust speech signals processing for the voice control system based on the complementary ensemble empirical mode decomposition / Int. Siberian Conf. Control and Communications (SIBCON 2015). 2015. May 21-23. Russia. Omsk.
11. Huang N. E., Zheng S., Steven R. L. The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis // Proc. the Royal Society of London A. 1998. V. 454. P. 903-995.
12. Zhaohua W, Huang N. E. Ensemble empirical mode decomposition: A noise-assisted data analysis method // Advances in Adaptive Data Analysis. 2009. V. 1 (1). P. 1-41.
13. Yeh, J. R., Shieh, J. S., Huang N. E. Complementary ensemble empirical mode decomposition: A novel noise enhanced data analysis method // Advances in Adaptive Data Analysis. 2010. V. 2 (2). P. 135-156.
14. Bhawna Sh., Sukhvinder K. Distinction Between EMD & EEMD Algorithm for Pitch Detection in Speech Processing // Int. J. Engineering Trends and Technology (IJETT). 2014. V. 7. N. 3. P. 119-125.
15. Schlotthauer G., Torres M. E., Rufiner H. L. A new algorithm for instantaneous f0 speech extraction based on ensemble empirical mode decomposition / 17th European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2009), Glasgow, Scotland. 2009. P. 2347-2351.
16. Priyanka G., Mahendra Kumar P. Determine the Pitch Markers in Speech Signal Using Ensemble Empirical Mode Decomposition, Int. J. Advanced Research in Computer Science and Software Engineering, 2012. V. 2 (7). N. 7. P. 90-96.
17. Алимурадов А. К. Исследование частотно-избирательных свойств методов декомпозиции на эмпирические моды для оценки частоты основного тона речевых сигналов // Труды МФТИ. 2015. Т. 7. № 3. С. 56-68.
18. Алимурадов А. К., Муртазов Ф. Ш. Методы повышения эффективности распознавания речевых сигналов в системах голосового управления // Измерительная техника. 2015. № 10. С. 20-24.
19. Huang X., Acero A., Hon H.-W. Spoken Language Processing. Guide to Algorithms and System Developmen // Prentice Hall, 2001.
Рецензия
Для цитирования:
Алимурадов А.К. Алгоритм измерения частоты основного тона речевых сигналов на основе комплементарной множественной декомпозиции на эмпирические моды. Измерительная техника. 2016;(12):53-57.
Просмотров: 15
Послать статью по эл. почте 