Abstract: J. F. Wang (2012)

In this paper, a new method of the recurrence analysis pitch detection of nonlinear dynamical characteristics for speech signals is designed which calculated firstly the pitch by recurrence quantification and then distinguished accurately voiced/unvoiced by the product of the recurrence degree and the pitch, and modified the fluctuating pitch. The results show that the new method performance is better than the conventional autocorrelation algorithm and cepstrum method especially in the part that the surd and the sonant are not evident, and get a high robustness in noisy environment.

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Ihr Browser versucht gerade eine Seite aus dem sogenannten Internet auszudrucken. Das Internet ist ein weltweites Netzwerk von Computern, das den Menschen ganz neue Möglichkeiten der Kommunikation bietet.

Da Politiker im Regelfall von neuen Dingen nichts verstehen, halten wir es für notwendig, sie davor zu schützen. Dies ist im beidseitigen Interesse, da unnötige Angstzustände bei Ihnen verhindert werden, ebenso wie es uns vor profilierungs- und machtsüchtigen Politikern schützt.

Sollten Sie der Meinung sein, dass Sie diese Internetseite dennoch sehen sollten, so können Sie jederzeit durch normalen Gebrauch eines Internetbrowsers darauf zugreifen. Dazu sind aber minimale Computerkenntnisse erforderlich. Sollten Sie diese nicht haben, vergessen Sie einfach dieses Internet und lassen uns in Ruhe.

Die Umgehung dieser Ausdrucksperre ist nach §95a UrhG verboten.

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Pitch Detection Based on Recursive Analysis