關於基音週期搜尋,分子是自相關,但還做了乙個與能量相除的操作,
筆者最近一直在思考諧波雜訊成形的問題,偶然情況下對基音週期的這個
搜尋演算法有了點心得,實際上這個演算法跟自適應有點關係.
我們先來看723對基音週期搜尋的條件,筆者在之前的文章中描述過,同學們
n=119 n=119
( (σ s[n] * s[n - j])^2 ) / (σ s[n - j] * s[n - j]) 18<=j<=142 --- 式1
n=0 n=0
注意分母項,是對應位置的能量,為何要將它加入分母項呢?
筆者做了這樣的假設
假設基音週期為l
那麼語音取樣值y[n] 應該可用用下式下估值:
y[n] = b*y[n - l] b為乙個估值係數
計算估值誤差
e = y[n] - b*y[n - l]
所有能量的誤差
n=119 n=119
e= σ e^2 = σ (y[n] - b*y[n - l])^2
n=0 n=0
我們希望 e 值最小,自然想到對 b 求導數為零時,得到b的表示式
n=119 n=119
b = ( (σ y[n] * y[n - l])^2 ) / (σ y[n - l] * y[n - l])
n=0 n=0
呵呵,很眼熟的表示式,它實際上就是723對基音週期搜尋的判斷表示式《式1>
我們希望估值係數最大,即希望能量衰減最小
即就是求《式1>的指定範圍的最大值.
這了算是對基音週期搜尋的一種解釋吧,跟自相關肯定有關,但也可以認為跟自適應演算法
有關另外補充另一種思想，分母引入能量，是為了防某些延後由於能量大，而引起自相關的值
也變大，分母的作用也可以認為是乙個歸一化
g723原始碼分析 五 基音週期補充
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