1、基音周期作為語音信號處理中描述激勵源的重要參數(shù)之一，廣泛的應(yīng)用于語音合成、語音編碼和語音識別等語音信號處理技術(shù)領(lǐng)域。準(zhǔn)確可靠地對基音周期進行檢測將直接影響整個語音處理系統(tǒng)的性能。
　　 常用的基音檢測算法對于純凈語音信號都能達到較好的檢測效果。然而，實際當(dāng)中的語音信號不可避免的會受到外界背景噪聲的影響，使得這些檢測算法的檢測效果都不是很理想。為此，本文旨在研究一種檢測精度和魯棒性都相對較好的基音檢測算法。
　　 論文首先

2、介紹了基音檢測算法的研究背景及其重要意義。其次，對現(xiàn)有的基音檢測算法進行了歸納和總結(jié)，并詳細(xì)介紹了幾種常用基音檢測算法的基本原理及實現(xiàn)。最后，在深入研究經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EMD）、奇異值分解（SVD）理論和現(xiàn)有基音檢測算法理論的基礎(chǔ)上，提出了以下幾種算法。
　　 （1）針對常用基音檢測算法的檢測性能受外界噪聲強烈影響，參照小波閾值去噪方法，提出了一種基于EMD的自適應(yīng)語音去噪算法。同時提出了一種基于EMD的清濁音判別方法。
　

3、　 （2）基于EMD自適應(yīng)去噪算法和中值平滑算法，提出一種循環(huán)平均幅度差函數(shù)和自相關(guān)函數(shù)相結(jié)合的改進基音檢測算法。
　　 （3）利用奇異值比率（SVR）譜探測信號周期性的原理，提出一種新的基音檢測算法。該算法采用基于EMD的清濁音判決算法對濁音幀進行提取，將清音幀的基音周期置零，對每一幀濁音信號進行平均幅度差計算，并將計算的結(jié)果進行SVR譜分析，最后通過峰值檢測對基音周期進行提取。
　　 論文還完成了算法的程序設(shè)計，在