RU2184399C2 - Method for selecting fundamental tone from speech signal - Google Patents
Method for selecting fundamental tone from speech signal Download PDFInfo
- Publication number
- RU2184399C2 RU2184399C2 RU2000124181/09A RU2000124181A RU2184399C2 RU 2184399 C2 RU2184399 C2 RU 2184399C2 RU 2000124181/09 A RU2000124181/09 A RU 2000124181/09A RU 2000124181 A RU2000124181 A RU 2000124181A RU 2184399 C2 RU2184399 C2 RU 2184399C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- frequency
- speech signal
- fundamental tone
- average
- values
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 16
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims abstract description 9
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims abstract description 8
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims abstract description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 7
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 6
- PCHJSUWPFVWCPO-UHFFFAOYSA-N gold Chemical compound [Au] PCHJSUWPFVWCPO-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 6
- 239000010931 gold Substances 0.000 claims description 6
- 229910052737 gold Inorganic materials 0.000 claims description 6
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims description 4
- 230000010354 integration Effects 0.000 claims description 4
- 238000012887 quadratic function Methods 0.000 claims description 4
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 claims description 2
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 claims description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 2
- 239000010755 BS 2869 Class G Substances 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000005314 correlation function Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000002996 emotional effect Effects 0.000 description 1
- 230000002045 lasting effect Effects 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 238000001208 nuclear magnetic resonance pulse sequence Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к анализу речи и может быть использовано для выделения мгновенной частоты основного тона речевого сигнала в задачах распознавания речи, идентификации диктора по его голосу, определения эмоционального состояния говорящего. The invention relates to speech analysis and can be used to highlight the instantaneous frequency of the fundamental tone of a speech signal in speech recognition tasks, speaker identification by his voice, determination of the speaker’s emotional state.
Известен способ выделения частоты основного тона [1], основанный на преобразовании речевых колебаний в импульсную последовательность. Каждый импульс соответствует переходу через ноль речевого колебания (берется однополярный переход). Используется свойство, что на периоде основного тона последовательности межимпульсных интервалов повторяются. A known method of separating the frequency of the fundamental tone [1], based on the conversion of speech vibrations into a pulse sequence. Each pulse corresponds to a transition through zero of a speech vibration (a unipolar transition is taken). The property is used that, in the period of the fundamental tone, the sequences of interpulse intervals are repeated.
Однако данный способ обладает существенным недостатком, который связан с пропусками интервалов, обладающих основным тоном, при смене одной фонемы другой. Это происходит благодаря тому, что при смене одной звучащей фонемы другой между двумя соседними периодами основного тона изменения межимпульсных интервалов становятся значительными. However, this method has a significant drawback, which is associated with omissions of intervals with a fundamental tone when changing one phoneme to another. This is due to the fact that when changing one sounding phoneme to another between two adjacent periods of the fundamental tone, the changes in the pulse intervals become significant.
Известен также способ выделения частоты основного тона с помощью узкополосного фильтра [2], следящего за изменением частоты первой гармоники речевого сигнала, причем ширина полосы итерационно подстраивается под среднюю частоту основного тона, рассчитываемую на основании выходной функции этого фильтра и передаваемую на фильтр благодаря обратной связи. There is also a method of isolating the frequency of the fundamental tone using a narrow-band filter [2], monitoring the change in the frequency of the first harmonic of the speech signal, the bandwidth iteratively adjusting to the average frequency of the fundamental tone, calculated on the basis of the output function of this filter and transmitted to the filter due to feedback.
Данный способ проявляет хорошую работоспособность при условии, что фильтр подстраивается под диктора в течение нескольких минут. Однако способ не пригоден для выявления частоты основного тона в коротких сообщениях, длительность которых составляет несколько секунд. This method shows good performance, provided that the filter adapts to the speaker for several minutes. However, the method is not suitable for detecting the frequency of the fundamental tone in short messages, the duration of which is several seconds.
Наиболее близким к предлагаемому является способ выделения основного тона, предложенный в работе [3], принятый за прототип, заключающийся в предварительной записи речевого сигнала и его последующей обработке. В прототипе используется трехканальный метод обработки речевого сигнала. В первом канале проводится амплитудная селекция по схеме Голда, во втором канале используется аппроксимация первой гармоники основного тона экспоненциальной функцией и в третьем канале проводится вычисление корреляционной функции по схеме Медана. Считается, что частота основного тона найдена, если разность между полученными значениями оценок частоты основного тона для различных каналов не превышает заданную величину. Closest to the proposed is a method for highlighting the fundamental tone, proposed in [3], adopted as a prototype, which consists in pre-recording a speech signal and its subsequent processing. The prototype uses a three-channel method for processing a speech signal. In the first channel, amplitude selection is performed according to the Gold scheme, in the second channel, the approximation of the first harmonic of the fundamental tone is used by an exponential function, and in the third channel, the correlation function is calculated according to the Medan scheme. It is believed that the frequency of the fundamental tone is found if the difference between the obtained values of the estimates of the frequency of the fundamental tone for different channels does not exceed a given value.
Недостатком данного способа является низкая точность, которая связана с сильной зависимостью схемы в целом от точности каждого алгоритма, входящего в его состав. The disadvantage of this method is the low accuracy, which is associated with a strong dependence of the circuit as a whole on the accuracy of each algorithm included in its composition.
Технический результат, получаемый от внедрения изобретения, заключается в повышении точности определения частоты основного тона. The technical result obtained from the implementation of the invention is to increase the accuracy of determining the frequency of the fundamental tone.
Данный технический результат достигается за счет того, что в описываемом способе выделения частоты основного тона из речевого сигнала, заключающемся в предварительной записи речевого сигнала и его последующей обработке, обработку речевого сигнала ведут путем его разложения в последовательность спектров Фурье на интервалах длительностью не менее 0,2 с с последующим интегрированием каждого из этих спектров с множеством сумм параметрических функций Лапласа и нахождением абсолютного максимума результатов проведенного интегрирования, последующим вычислением среднего значения аргумента последовательности полученных максимумов, по полученному значению которого осуществляют предварительную оценку средней частоты основного тона исследуемого речевого сигнала, затем используя результаты предварительной оценки средней частоты основного тона с помощью трех видов выделителей параллельно проводят амплитудную селекцию сигналов по схеме Голда, вычисление значений определителя автокорреляционной матрицы с последующей фильтрацией этих значений низкочастотным фильтром Баттерворта с частотой среза, равной найденной средней частоте основного тона, и фильтрацию речевого сигнала полосовым фильтром Чебышева со средней частотой полосы пропускания, равной найденной средней частоте основного тона, и шириной полосы пропускания, равной 100 Гц, затем определяют моменты времени появления максимальных значений выходных функций перечисленных трех выделителей и проводят формирование из них единичных импульсов в найденные моменты времени, после чего осуществляют проверку синхронности появления этих импульсов от трех выделителей и формирование выходной последовательности единичных импульсов, соответствующих событиям синхронности, и вычисление длительности межимпульсных интервалов, по обратной величине которых проводят оценку мгновенной частоты основного тона речевого сигнала. This technical result is achieved due to the fact that in the described method of extracting the frequency of the fundamental tone from the speech signal, which consists in pre-recording the speech signal and its subsequent processing, the speech signal is processed by its decomposition into a sequence of Fourier spectra at intervals of at least 0.2 with the subsequent integration of each of these spectra with the set of sums of parametric Laplace functions and finding the absolute maximum of the results of the integration, n by the next calculation of the average value of the argument of the sequence of the obtained maxima, from the obtained value of which a preliminary estimate of the average frequency of the fundamental tone of the studied speech signal is carried out, then using the results of a preliminary assessment of the average frequency of the fundamental tone using three types of isolators, the amplitude selection of signals is carried out in parallel using the Gold scheme, calculation of the determinant values autocorrelation matrix with subsequent filtering of these values by low-pass filter B overworth with a cutoff frequency equal to the found average frequency of the fundamental tone, and filtering the speech signal with a Chebyshev bandpass filter with an average frequency of the passband equal to the found average frequency of the fundamental tone, and a bandwidth of 100 Hz, then determine the times of appearance of the maximum values of the output functions of the three separators listed above and carry out the formation of single pulses from them at the found time instants, after which they check the synchronism of the appearance of these pulses from t ex highlighters and forming an output sequence of single pulses corresponding synchronous events, and calculating duration interpulse intervals of the reciprocal of which assess the instantaneous pitch frequency of the speech signal.
Кроме того, дополнительно проводят аппроксимацию полученных длительностей межимпульсных интервалов квадратичной функцией и вычисление ошибки аппроксимации, по значению которой судят о достоверности определения текущего межимпульсного интервала основного тона исследуемого речевого сигнала. In addition, an additional approximation is made of the obtained durations of the interpulse intervals by a quadratic function and the calculation of the approximation error, the value of which judges the reliability of determining the current interpulse interval of the fundamental tone of the studied speech signal.
Согласно предлагаемому способу выделения мгновенной частоты основного тона все операции обработки речи можно разделить на три класса: а) операции предварительной оценки средней частоты основного тона; б) операции предварительной оценки мгновенной частоты основного тона; с) операции принятия решения о текущей частоте основного тона. According to the proposed method for isolating the instantaneous fundamental frequency, all speech processing operations can be divided into three classes: a) preliminary estimates of the average frequency of the fundamental tone; b) operations preliminary estimates of the instantaneous frequency of the fundamental tone; c) the operation of deciding on the current frequency of the fundamental tone.
Предварительная оценка средней частоты основного тона включает в себя следующие операции обработки речевого сигнала: определение спектра Фурье на сегментах речи длительностью не менее 0,2 с, интегрирование произведения спектра Фурье и множества сумм параметрических функций Лапласа, нахождение абсолютного максимума этого множества интегралов, получение предварительной оценки средней частоты основного тона на основе известного значения максимума. A preliminary estimate of the average frequency of the fundamental tone includes the following operations of processing a speech signal: determining the Fourier spectrum on speech segments lasting at least 0.2 s, integrating the product of the Fourier spectrum and the set of sums of parametric Laplace functions, finding the absolute maximum of this set of integrals, obtaining a preliminary estimate the average frequency of the fundamental tone based on the known maximum value.
Множество предварительных оценок мгновенной частоты основного тона использует три вида выделителей основного тона, выполняющих следующие операции: амплитудную селекцию по схеме Голда, вычисление значений определителя автокорреляционной матрицы с последующей фильтрацией этих значений низкочастотным фильтром Баттерворта с частотой среза, равной найденной средней частоте основного тона, фильтрацию речевого сигнала полосовым фильтром Чебышева со средней частотой полосы, равной найденной средней частоте основного тона, определение моментов времени появления максимальных значений выходных функций выделителей и формирование единичных импульсов в эти моменты времени, проверка синхронности появления этих импульсов у всех трех выделителей, формирование выходной последовательности единичных импульсов, соответствующих событиям синхронности, вычисление длительности межимпульсных интервалов, обратная величина которой соответствует предварительной оценке мгновенной частоты основного тона. Many preliminary estimates of the instantaneous frequency of the fundamental tone use three types of pitch selectors that perform the following operations: amplitude selection according to the Gold scheme, calculating the values of the determinant of the autocorrelation matrix with subsequent filtering of these values by a low-frequency Butterworth filter with a cutoff frequency equal to the found average frequency of the fundamental tone, filtering speech signal with a Chebyshev bandpass filter with an average band frequency equal to the found average frequency of the fundamental tone, m the time of occurrence of the maximum values of the output functions of the separators and the formation of unit pulses at these time points, checking the synchronism of the appearance of these pulses for all three separators, the formation of the output sequence of unit pulses corresponding to synchronization events, the calculation of the duration of the interpulse intervals, the reciprocal of which corresponds to a preliminary estimate of the instantaneous frequency main tone.
Принятие окончательного решения о текущей частоте основного тона включает в себя следующие операции: аппроксимацию длительностей межимпульсных интервалов квадратичной функцией, вычисление ошибки аппроксимации, на основании которой принимается решение о том, является ли текущий межимпульсный интервал основным тоном. Making a final decision about the current frequency of the fundamental tone includes the following operations: approximating the duration of the interpulse intervals by a quadratic function, calculating the approximation error, based on which it is decided whether the current interpulse interval is the fundamental tone.
Изобретение поясняется чертежом, на котором представлена блок-схема устройства для реализации способа. The invention is illustrated in the drawing, which shows a block diagram of a device for implementing the method.
Устройство включает в себя блок вычисления спектра Фурье (блок 1), см., например, [4]. The device includes a block for calculating the Fourier spectrum (block 1), see, for example, [4].
Блок 2 (интегратор, см., например, [5]) проводит интегрирование полученного спектра Фурье с суммой функций Лапласа, зависящих от параметра τ в соответствии с формулой
где F(w)-cneктp Фурье,
where F (w) is Fourier
Блок 3 соответствует выделителю основного тона по схеме Голда, описанному в [6]. Этот блок подстраивается под вычисленную среднюю частоту основного тона. Такая подстройка соответствует тому, что анализироваться будут только межимпульсные интервалы, длительность которых d удовлетворяет условию
где Δd - допустимое отклонение длительности межимпульсных интервалов.Block 3 corresponds to the pitch selector according to the Gold scheme described in [6]. This block adjusts to the calculated average pitch frequency. Such a adjustment corresponds to the fact that only interpulse intervals whose duration d satisfies the condition
where Δd is the permissible deviation of the duration of the pulse intervals.
Работа блока 4 основана на вычислении значений определителя автокорреляционной матрицы (см., например, [7]) с последующей фильтрацией этих значений низкочастотным фильтром Баттерворта (см., например, [8]), такая подстройка соответствует тому, что срез фильтра Баттерворта устанавливается равным средней частоте основного тона. Block 4 is based on calculating the values of the determinant of the autocorrelation matrix (see, for example, [7]), followed by filtering these values with a low-frequency Butterworth filter (see, for example, [8]), this adjustment corresponds to the fact that the cutoff of the Butterworth filter is set equal to mid-pitch.
В блоке 5 для выделения основного тона используется полосовой фильтр Чебышева, описанный в [9] , для которого устанавливается средняя частота полосы пропускания, равная найденной средней частоте основного тона, и ширина полосы пропускания, равная 100 Гц. In block 5, to isolate the fundamental tone, the Chebyshev bandpass filter described in [9] is used, for which the average passband frequency is set equal to the found average fundamental frequency and the passband width is 100 Hz.
После подстройки параметров выделителей основного тона, с целью получения множества мгновенных оценок частоты основного тона на вход каждого из выделителей подается речевой сигнал. Каждый i-ый выделитель генерирует на своем выходе единичные импульсы
в те моменты времени t'j, когда либо выходные функции фильтров испытывают максимальные значения (для фильтров Баттерворта и Чебышева) либо принимается решение об окончании одного импульса основного тона и начале другого импульса (для схемы Голда). Величина обратная скважности выходных импульсов каждого выделителя является оценкой мгновенной частоты основного тона.After adjusting the parameters of the pitch selectors, in order to obtain many instantaneous estimates of the pitch frequency, a speech signal is supplied to the input of each highlight. Each i-th isolator generates single pulses at its output
at those times t ' j , when either the output functions of the filters experience maximum values (for Butterworth and Chebyshev filters) or a decision is made to end one pulse of the fundamental tone and the beginning of another pulse (for the Gold scheme). The reciprocal of the duty cycle of the output pulses of each separator is an estimate of the instantaneous fundamental frequency.
Блок 6 (см., например, [10]) предназначен для проверки синхронности появления импульсов на выходе выделителей. Эта проверка происходит на основе решения неоднородного дифференциального уравнения звена первого порядка с правой частью, равной сумме выходных функций выделителей основного тона
как только для решения уравнения выполняется условие вида φ(t) = Q, то принимается решение о синхронности выходных импульсов выделителей, где Q -порог, который принимает значение 2,3.Block 6 (see, for example, [10]) is designed to check the synchronism of the appearance of pulses at the output of the isolators. This check is based on the solution of the inhomogeneous differential equation of the first-order link with the right-hand side equal to the sum of the output functions of the pitch selectors
as soon as a condition of the form φ (t) = Q is satisfied to solve the equation, a decision is made on the synchronism of the output pulses of the isolators, where Q is the threshold, which takes a value of 2.3.
События синхронности импульсов порождают новую последовательность единичных импульсов. Последовательность скважностей {Li} этих импульсов разбивается на подпоследовательности по R штук. В блоке 7 эти подпоследовательности аппроксимируются квадратичной функцией (см., например, [11])
Если ошибка аппроксимации меньше пороговой величины, т.е. Fk(a,b,c) <QF, то принимается решение о том, что импульсы этой последовательности соответствуют основному тону.Pulse synchronization events give rise to a new sequence of single pulses. The sequence of duty cycles {L i } of these pulses is divided into subsequences of R pieces. In block 7, these subsequences are approximated by a quadratic function (see, for example, [11])
If the approximation error is less than the threshold value, i.e. F k (a, b, c) <Q F , then the decision is made that the pulses of this sequence correspond to the fundamental tone.
Источники информации
1. Патент РФ 2007763 С1, кл.G 10 L 5/00, G 10 L 9/12.Sources of information
1. RF patent 2007763 C1, class G 10 L 5/00, G 10 L 9/12.
2. Вокодерная телефония. Под ред. А.А. Пирогова. М.: Связь, 1974. 2. Vocoder telephony. Ed. A.A. Pirogov. M .: Communication, 1974.
3. М.Е. Hernandez-Diaz Huici and J.V. Lorenzo Ginori Combined algorithm for pitch detection of speech signals // Electronics Letters 5-th January 1995 Vol. 31, No. 1, pp. 15-16 - прототип. 3. M.E. Hernandez-Diaz Huici and J.V. Lorenzo Ginori Combined algorithm for pitch detection of speech signals // Electronics Letters 5th January 1995 Vol. 31, No. 1, pp. 15-16 is a prototype.
4. Ж. Макс. Методы и техника обработки сигналов при физических измерениях, в 2-х томах. М.: Мир, том 2, стр. 85. 4. J. Max. Methods and techniques for signal processing in physical measurements, in 2 volumes. M.: World, volume 2, p. 85.
5. Алексенко А.Г. и др. Применение прецизионных аналоговых микросхем/ А. Г. Алексенко, Е.А. Коломбет, Г.И. Стародуб. - 2-е изд. перераб. и доп. - М.: Радио и связь, 1985, стр. 102. 5. Aleksenko A.G. et al. Application of precision analog microcircuits / A. G. Aleksenko, E. A. Colombet, G.I. Starodub. - 2nd ed. reslave. and add. - M.: Radio and Communications, 1985, p. 102.
6. Л. Рабинер, Б.Голд. Теория и применение цифровой обработки сигналов. М.: Мир, 1978, стр. 745. 6. L. Rabiner, B. Gold. Theory and application of digital signal processing. M.: Mir, 1978, p. 745.
7. Патент РФ 95122722 А. 7. RF patent 95122722 A.
8. У.М. Сиберт. Цепи, сигналы, системы: В 2-х ч. Ч. 1. Пер. с англ. - М. : Мир, 1988, стр.115. 8. U.M. Sibert. Chains, signals, systems: In 2 hours. Part 1. Trans. from English - M.: Mir, 1988, p. 115.
9. Р.В.Хемминг. Цифровые фильтры. Пер. с англ./ Под ред. А.М. Трахтмана. - М.: Сов. Радио, 1980, стр.202. 9. R.V. Hemming. Digital filters. Per. from English / Ed. A.M. Trakhtman. - M .: Owls. Radio, 1980, p. 202.
10. Патент РФ 2092899 С1, кл. 6 G 06 G 7/38. 10. RF patent 2092899 C1, cl. 6 G 06 G 7/38.
11. Патент РФ 98103390 А, кл. 7 Н 04 J 13/02. 11. RF patent 98103390 A, cl. 7 H 04 J 13/02.
Claims (2)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2000124181/09A RU2184399C2 (en) | 2000-09-22 | 2000-09-22 | Method for selecting fundamental tone from speech signal |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2000124181/09A RU2184399C2 (en) | 2000-09-22 | 2000-09-22 | Method for selecting fundamental tone from speech signal |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2184399C2 true RU2184399C2 (en) | 2002-06-27 |
Family
ID=20240301
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2000124181/09A RU2184399C2 (en) | 2000-09-22 | 2000-09-22 | Method for selecting fundamental tone from speech signal |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2184399C2 (en) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2364957C1 (en) * | 2007-12-27 | 2009-08-20 | Общество с ограниченной ответственностью "Стэл-Компьютерные Системы" | Determination method of parameters of lined voiced sounds spectrums and system for its realisation |
| RU2385272C1 (en) * | 2009-04-30 | 2010-03-27 | Общество с ограниченной ответственностью "Стэл-Компьютерные Системы" | Speaker voice recognition system |
| RU2421826C2 (en) * | 2006-10-13 | 2011-06-20 | Нокиа Корпорейшн | Estimating period of fundamental tone |
| RU2459281C1 (en) * | 2011-09-15 | 2012-08-20 | Общество с ограниченной ответственностью "Цифрасофт" | Device and method to generate signature of acoustic signal, device to identify acoustic signal |
| RU2546311C2 (en) * | 2012-09-06 | 2015-04-10 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Воронежский государственный университет" (ФГБУ ВПО "ВГУ") | Method of estimating base frequency of speech signal |
| RU2580796C1 (en) * | 2015-03-02 | 2016-04-10 | Государственное казенное образовательное учреждение высшего профессионального образования Академия Федеральной службы охраны Российской Федерации (Академия ФСО России) | Method (variants) of filtering the noisy speech signal in complex jamming environment |
| RU2668407C1 (en) * | 2017-11-07 | 2018-09-28 | Акционерное общество "Концерн "Созвездие" | Method of separation of speech and pause by comparative analysis of interference power values and signal-interference mixture |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4811404A (en) * | 1987-10-01 | 1989-03-07 | Motorola, Inc. | Noise suppression system |
| SU1629917A1 (en) * | 1989-02-10 | 1991-02-23 | Институт Систем Управления Ан Гсср | Method of speaker identification |
| RU2007763C1 (en) * | 1991-04-04 | 1994-02-15 | Завод "Калугаприбор" | Method for decoding of main tone from speech signal |
-
2000
- 2000-09-22 RU RU2000124181/09A patent/RU2184399C2/en not_active IP Right Cessation
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4811404A (en) * | 1987-10-01 | 1989-03-07 | Motorola, Inc. | Noise suppression system |
| SU1629917A1 (en) * | 1989-02-10 | 1991-02-23 | Институт Систем Управления Ан Гсср | Method of speaker identification |
| RU2007763C1 (en) * | 1991-04-04 | 1994-02-15 | Завод "Калугаприбор" | Method for decoding of main tone from speech signal |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| HERNANDEZ-DIAZ M.E. etc. Combiner algoritm for pitch detection of speech signals. Electrinics Letters. 5-th January 1995, vol.31, №1, p.p.15-16. * |
| Вокодерная телефония. /Под ред. ПИРОГОВА А.А. - М.: Связь, 1974, с.49. * |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2421826C2 (en) * | 2006-10-13 | 2011-06-20 | Нокиа Корпорейшн | Estimating period of fundamental tone |
| RU2364957C1 (en) * | 2007-12-27 | 2009-08-20 | Общество с ограниченной ответственностью "Стэл-Компьютерные Системы" | Determination method of parameters of lined voiced sounds spectrums and system for its realisation |
| RU2385272C1 (en) * | 2009-04-30 | 2010-03-27 | Общество с ограниченной ответственностью "Стэл-Компьютерные Системы" | Speaker voice recognition system |
| RU2459281C1 (en) * | 2011-09-15 | 2012-08-20 | Общество с ограниченной ответственностью "Цифрасофт" | Device and method to generate signature of acoustic signal, device to identify acoustic signal |
| RU2546311C2 (en) * | 2012-09-06 | 2015-04-10 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Воронежский государственный университет" (ФГБУ ВПО "ВГУ") | Method of estimating base frequency of speech signal |
| RU2580796C1 (en) * | 2015-03-02 | 2016-04-10 | Государственное казенное образовательное учреждение высшего профессионального образования Академия Федеральной службы охраны Российской Федерации (Академия ФСО России) | Method (variants) of filtering the noisy speech signal in complex jamming environment |
| RU2668407C1 (en) * | 2017-11-07 | 2018-09-28 | Акционерное общество "Концерн "Созвездие" | Method of separation of speech and pause by comparative analysis of interference power values and signal-interference mixture |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| EP2178082B1 (en) | Cyclic signal processing method, cyclic signal conversion method, cyclic signal processing device, and cyclic signal analysis method | |
| JP4177755B2 (en) | Utterance feature extraction system | |
| US7508948B2 (en) | Reverberation removal | |
| US6343268B1 (en) | Estimator of independent sources from degenerate mixtures | |
| EP4165633B1 (en) | Methods, apparatus, and systems for detection and extraction of spatially-identifiable subband audio sources | |
| RU2184399C2 (en) | Method for selecting fundamental tone from speech signal | |
| WO2002093181A1 (en) | Waveform detector and state monitoring system using it | |
| CN109473091A (en) | A kind of speech samples generation method and device | |
| WO2010086020A1 (en) | Audio signal quality prediction | |
| Nagarajan et al. | Minimum phase signal derived from root cepstrum | |
| Boashash et al. | Time-frequency signal analysis and instantaneous frequency estimation: methodology, relationships and implementations | |
| US8311812B2 (en) | Fast and accurate extraction of formants for speech recognition using a plurality of complex filters in parallel | |
| US4845753A (en) | Pitch detecting device | |
| RU85445U1 (en) | ANNOUNCER VOICE IDENTIFICATION SYSTEM | |
| EP1260967A2 (en) | Prediction parameter analysis apparatus and a prediction parameter analysis method | |
| Agcaer et al. | Optimization of amplitude modulation features for low-resource acoustic scene classification | |
| RU2385272C1 (en) | Speaker voice recognition system | |
| EP1906385A1 (en) | Sound signal processing device capable of identifying sound generating period and sound signal processing method | |
| JP2001007866A (en) | Electrical parameter measuring method and device | |
| JPH0944186A (en) | Noise suppressor | |
| RU2362272C1 (en) | Method of analysing network traffic | |
| JP2668721B2 (en) | Limiter interpolation type DFT operation method | |
| RU2726221C1 (en) | Method of determining parameters of frequency-coded signals in an autocorrelation receiver | |
| JPH08328593A (en) | Spectrum analysis method | |
| JP2880683B2 (en) | Noise suppression device |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20040923 |