频率跟踪:应用于语音共振峰估计的 LMS 与 RLS (2000)
音频与语音处理
2018-12-10 v1 声音
信号处理
摘要
引言 若干语音处理算法假设信号在短区间(约 20 至 30 ms)内平稳。该假设对若干应用成立,但在某些情境下过于受限。本工作研究自适应信号处理在估计语音共振峰频率问题上的应用。实现并测试了两种算法。第一种是常规最小均方(LMS)算法,第二种是常规递归最小二乘(RLS)算法。共振峰频率是声道的共振频率。语音是激励与声道冲激响应之间的卷积结果 [Rabiner, 78],因此需要一种“解卷积”来恢复共振峰。这并非易事,因为人们无法获得可用的激励信号。已有若干用于共振峰估计的算法 [Rabiner, 78]、[Snell, 93]、[Laprie, 94
引用
@article{arxiv.1812.02705,
title = {Frequency Tracking: LMS and RLS Applied to Speech Formant Estimation (2000)},
author = {Aldebaro Klautau},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.02705},
year = {2018}
}