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低信噪比下基音检测算法研究的中期报告
本研究旨在探索在低信噪比条件下有效地检测语音信号中的基音周期。本报告介绍了我们进行的初步工作和发现。
首先，我们使用了一种基于自适应滤波器的预处理技术来降低噪声对语音信号的影响。该技术可以有效地减少信号中的噪声成分，提高语音信号的信噪比。然后，我们使用AUTOCORR算法来计算语音信号的自相关函数，并从中提取基音周期。此外，我们还尝试了采用互相关函数和共振峰法进行基音检测的方法。
我们进行了一系列实验来评估这些算法在不同信噪比条件下的性能。结果表明，自适应滤波器的预处理能显着提高基音检测算法的准确性。AUTOCORR算法在适当的参数设置下具有较好的性能，但在低信噪比条件下容易出现误检和漏检。相比之下，互相关函数和共振峰法表现更加鲁棒，但需要更复杂的算法和参数调整。
总的来说，我们的研究初步证明了在低信噪比条件下基音检测的可行性，并且为后续的工作提供了参考。未来我们将进一步探索更高效，更准确的算法，并考虑将多种算法进行融合以提高基音检测的鲁棒性和稳定性。