语音信号中基音周期提取算法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

基音周期是语音信号最主要的特征参数之一，在语音识别、语音合成、说话人识别、语音编码等领域具有重要的应用价值。

##研究目的本研究旨在深入探讨语音信号中基音周期提取的算法，针对传统算法在噪声环境下鲁棒性差、计算复杂度高等问题，提出一种改进的基音周期提取算法，提高算法的准确性和效率，为语音信号处理相关领域提供技术支持。

##研究意义本研究的意义主要体现在以下几个方面：
1.理论意义:深入研究语音信号的特性和基音周期的提取机理，为语音信号处理领域提供理论依据。

2. 本选题国内外研究状况综述

基音周期提取作为语音信号处理领域的基础研究内容之一，一直受到国内外学者的广泛关注。

##国内研究现状国内学者在基音周期提取方面做了大量研究，并取得了一定的成果。

例如，清华大学的王华等人提出了一种基于改进自相关函数的基音周期提取算法，有效提高了算法在噪声环境下的鲁棒性；中国科学院声学研究所的李明等人提出了一种基于小波变换和神经网络的基音周期提取方法，取得了较好的提取效果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

##主要内容本研究将针对语音信号中基音周期提取问题展开深入研究，主要内容包括：1.语音信号及基音周期概述:介绍语音信号的产生机制、特性以及基音周期的定义和重要性，为后续研究奠定基础。

2.常用的基音周期提取算法:介绍常用的基音周期提取算法，包括基于时域的自相关方法、基于频域的倒谱法、基于时频分析的小波变换法等，并分析各种算法的优缺点。

3.改进的基音周期提取算法:针对传统算法的不足，提出一种改进的基音周期提取算法。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法。

1.理论分析阶段:深入研究语音信号的特性和基音周期的提取机理，分析现有基音周期提取算法的优缺点，为改进算法提供理论基础。

2.算法设计阶段:针对传统算法的不足，设计一种改进的基音周期提取算法。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于提出一种改进的语音信号基音周期提取算法，该算法将结合传统算法的优点，并引入新的技术手段，以提高算法在噪声环境下的鲁棒性和计算效率。

具体的创新点将在后续研究中逐步明确和完善。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.李晓东,牛瑞卿,王栋.基于语音信号基音周期的性别识别[j].计算机工程与应用,2023,59(14):157-164.

2.李劲卓,郭立,袁宇浩,等.融合多尺度特征的语音情感识别[j].计算机应用,2023,43(08):2493-2499.

3.李浩然,李龙.基于改进鲸鱼算法优化svm的语音情感识别[j].计算机工程与设计,2023,44(08):2280-2286.