【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2014年第31卷第7期 278-282页,共5页

【作 者】： 马莎莎 ; 戴曙光 ; 穆平安

【摘 要】 在语音识别优化问题的研究中，基音周期是语音信号的重要特征参数，准确提取十分困难。传统自相关函数（ACF）、平均幅度差函数（AMDF）等基音检测算法在基音周期提取中容易出现估计结果减半或者加倍的情况，导致检测结果准确率降低。针对上述问题，提出了短时平均能量和循环平均幅度差函数（CAMDF）相结合的基音周期检测方法。实验结果表明，改进方法在有效分离清浊音的基础上，加强了浊音基音周期所处采样点的谷值特性，减少了估计结果的半倍频错误，提高了基音周期估计精度，性能优于传统算法。