[发明专利]基于遗传算法的基音频率检测方法

摘要

本发明提供一种极低信噪比环境下的基音频率检测方法。其特征在于利用PEFAC算法提取语音帧信号的特征波形，然后利用最佳优化因子对特征波形进行优化从而构造新的特征波形，最后找出特征波形最大峰值所对应的频率值作为基音频率的估计值。其中最佳优化因子依靠GA算法搜索得到。

主权项

1.一种极低信噪比环境下的基于遗传算法(GA)的基音频率检测方法，其特征在于该方法包括以下步骤：/na.训练过程：/n(1)对语音数据库按时间顺序作语音分帧{frm(1),frm(2),…,frm(N)},并利用标准算法提取语音帧的基音频率F₀作为基音频率真实值，并构成序列{F₀(1),F₀(2),…,F₀(N)}，其中N为语音帧的总数；/n(2)在纯净语音帧基础上叠加噪声制作新的语音分帧序列{frm_noise(1),frm_noise(2),…,frm_noise(N)}，并利用PEFAC算法将语音帧信号转化为相对应的特征波形序列/n(3)利用优化因子与特征波形一起构造GA适应度函数，并进行全局搜索，直至得到最佳优化因子，其中优化因子为未知的M维向量α＝[α₁,α₂,…,α_M]，优化因子优化之后的特征波形构成新的特征波形序列提取特征波形的最大峰值peak和其所对应的频率值f_peak作为基音频率估计值，并形成序列{(peak_max(1),f_peak(1)),(peak_max(2),f_peak(2)),…,(peak_max(N),f_peak(N))}，GA适应度函数即基音频率估计值与真实值误差不超过5％的概率，然后设置GA算法的相关参数进行搜索，最终找出最佳的优化因子α_optimal；/nb.测试过程：/n(1)对测试语音信号进行分帧处理，并提取其基音特征波形/n(2)利用最佳优化因子α_optimal优化，即构造优化后的基音特征波形/n(3)识别并找出的最大峰值所对应的频率值作为基音频率的估计值。/n