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基于经验模式分解的汉语共振峰检测算法(8)

时间:2017-01-11 10:17来源:毕业论文
(4)获取最终共振峰轨迹 基于参考共振峰包络 和利用EMD或LIM法计算出的共振峰轨迹 ,最终共振峰轨迹可以根据如下关系获得, ,n=1,2,3. (4.1) 5 实验结果


(4)获取最终共振峰轨迹
基于参考共振峰包络 和利用EMD或LIM法计算出的共振峰轨迹 ,最终共振峰轨迹可以根据如下关系获得,
 ,n=1,2,3.   (4.1)
5  实验结果
5.1  汉语声母相同韵母不同
    首先我们对一个带声调的汉语“玩”(wan)进行分析。语音信号波形和传统LPC法计算出的前三个共振峰轨迹如图5.1,图5.2所示。
接着,我们利用EMD分解语音信号,并对前三个内禀模式函数分别加窗进行LPC谱计算。如图5.2所示,原始语音信号的LPC谱有三个明显的尖峰,分别代表前三个共振峰;而经过EMD分解后的单个 (n =1,2,3)的LPC谱都只有一个明显的尖峰,且与原始语音信号的LPC谱峰一一对应。由此可见,通过EMD分解可将前三个共振峰信息分解到不同内禀模式函数中。进而,我们对前三个内禀模式函数分别加窗进行LPC谱计算,然后通过峰值计算出各自共振峰的中心频率。新算法的计算结果如图5.3中所示。新算法的检测结果与传统算法计算结果相比,具有更高时间分辨率。
 
图5.1 汉语“玩”的波形
图5.2 传统LPC算法计算出“玩”的共振峰轨迹
图5.3 基于经验模式分解(EMD)新算法提取“玩”的共振峰轨迹
图5.4 汉语“温”的波形
图5.5 传统LPC算法计算出“温”的共振峰轨迹
图5.6 基于经验模式分解(EMD)新算法提取“温”的共振峰轨迹  接下来,我们对另一个汉语单音节“温”(wen)进行分析。图5.4表示语音信号波形和图5.5表示传统方法计算出的前三个共振峰轨迹;其中一帧语音信号及其 (n = 1,2,3) 的LPC谱和最终共振峰轨迹如图5.6所示。新算法的检测结果比传统方计算结果相比,在获得更高时间和频率分辨率的前提下,共振峰轨迹更平滑。

5.2  汉语声母不同韵母相同
同样我们对一个带声调的汉语“蓝”(lan)进行与“玩”(wan)的类比分析。语音信号波形和传统LPC法计算出的前三个共振峰轨迹如图5.7,图5.8所示 基于经验模式分解的汉语共振峰检测算法(8):http://www.751com.cn/tongxin/lunwen_2168.html
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