安徽财经大学管理科学与工程学院本科毕业论文
图3-7 低通滤波器的频率响应
图3-8 a1经过低通滤波器的波形
再对滤波后的的语音信号y检测基因周期，用上面讲述的自相关函数法和平均幅度差法进行基音周期的检测，再进行中值平滑处理，最后进行比较。
下图是自相关函数法检测滤波后的a1的基音轨迹图。
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图3-9 a1滤波后的基音轨迹图
图3-9跟图3-6比较发现，检测精度有明显的提高。
3.6 本章小结
本章在Matlab上对自相关函数法和平均幅度差法进行了实现，并且进行了比较，随后又把采样语音信号进行滤波处理再进行基音周期的检测，跟之前的进行比较，可以看出，检测精度有明显的提高。Matlab上对a2.wav，a3.wav，a4.wav基音检测的程序跟结果图片全放在附录。
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第4章 总结与展望
语音信号的基音周期是描述激励源的重要特征参数之一，准确的检测语音信号的基音周期对高质量的语音分析与合成、语音压缩编码、语音识别等都具有重要意义。本论文讨论了几种常用的基音周期检测方法自相关函数法和平均幅度差函数法以及在matlab上的实现。
论文中首先介绍了几种常见的语音基音周期检测方法如自相关函数法(ACF)、平均幅度差法(AMDF)。自相关函数方法适合于噪声环境下，但单独使用经常发生基频估计结果为其实际基音频率的二次倍频或二次分频的情况；平均幅度差法在静音环境下或噪声较小时可以取得较好的检测结果，但在语音环境较恶劣、信噪比较低时，检测的结果下降较快，难以让人满意。
基音检测是语音处理中的一个非常重要的问题，但由于影响基音检测的因素众多。使得基音周期的准确估计非常困难。尽管基音周期检测有许多困难，但因为它的重要性，基音周期检测一直是一个研究的重要课题。为了从语音波形中准确地提取基音的工作，使全世界的科学家忙了几十年，从20世纪60年代以来出现了很多种基音周期检测方法，特别是在有噪环境下的语音信号的基音周期检测方面更是提出了许多有效的方法。进行基音检测方面早期研究工作的国家主要有美国等欧美国家，之后，我国在基音检测方面，尤其是对汉语的基音检测工作也取得了很大进展。
为了提高基音检测的准确性，降低计算复杂度，人们已经从基于事件的检测方法和非基于事件的检测方法出发 ,开发了许多基音检测算法 。
我相信以后在基音周期方向，人们会取得重大的突破。
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致 谢
首先衷心感谢我的导师段凯宇段博士。段老师在通信、信号处理等领域都具有很高的理论造诣和丰富的工程经验。他严禁的治学态度，勤奋的工作精神、对事业孜孜不倦的专研精神以及积极的人生态度都给我留下了深刻的印象，让我受益匪浅。在完成论文期间，段老师对我的论文的研究工作进行了悉心的指导，并提出了大量的宝贵意见，使本人的论文工作得以顺利完成。在此，向我培养我而付出辛勤劳动的段老师表示我最崇高的的敬意和诚挚的感谢！
其次，我要感谢13#307寝室全体同学，感谢他们为我创造安静的学习环境，以及对我完成论文所作出的支持和帮助。
由于本人水平有限，本论文在很多方面存在不足，请各位老师、专家批评指正。谢谢！
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