摘要
基音周期是语音信号的重要特征参数之一，在语音识别、语音合成、说话人识别等领域有着广泛的应用。
准确提取语音信号中的基音周期对于提高语音处理系统的性能至关重要。
本文首先介绍了语音信号和基音周期的相关概念，并概述了基音周期提取的研究背景和意义；接着，重点综述了国内外现有的主要基音周期提取算法，包括基于时域的自相关方法、基于频域的倒谱法以及基于时频分析的小波变换法等，并对这些算法的优缺点进行了分析比较；最后，总结了当前基音周期提取算法面临的挑战，并展望了未来的研究方向。
关键词：语音信号；基音周期；基音周期提取；自相关函数；倒谱法；小波变换
语音信号是一种复杂的声学信号，包含着丰富的信息，其中基音周期是语音信号最主要的特征参数之一，反映了发音源的振动频率，是语音信号处理中一个非常重要的参数。
1.1语音信号语音信号是指人说话时产生的声波信号，它是一种短时平稳信号，在一般情况下，可以认为其在10ms到30ms的短时间范围内其特征基本保持不变，但在长时间范围内，其特性是随着时间而变化的。
语音信号的产生过程是：当人们说话时，肺部呼出的气流经过声带、喉腔、咽腔、鼻腔和口腔，经过调制后形成语音信号。
1.2基音周期基音周期是指声带振动一个周期所需要的时间，通常用T来表示，单位是秒(s)。
基音周期的倒数就是基音频率，也称为基频，通常用f0来表示，单位是赫兹(Hz)。
基音周期是语音信号中非常重要的一个参数，它能够反映出发音源的振动频率，对于语音识别、语音合成、说话人识别等领域具有重要的意义。
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