Abstract
An autocorrelation method is used in pitch estimation. Autocorrelation values in time and frequency domains, which have different characteristics, correspond to the pitch period and fundamental frequency, respectively. We utilize an integrated autocorrelation method in time and frequency domains. It can remove the errors of pitch doubling and having. In the time and frequency domains, pitch period and fundamental frequency have reciprocal relation to each other. Especially, fundamental frequency estimation ends up as an error because of the resolution of FFT. To reduce these artifacts, interpolation methods are applied in the integrated autocorrelation domain, which decreases pitch errors. Moreover, only for the pitch candidates found in a time domain, the corresponding frequency-domain autocorrelation values are calculated with reduced computational complexity. Using linear interpolation, we can decrease the required number of FFT coefficients by 8 times. Thus, compared to the conventional methods, computational complexity can be reduced by 9.5 times.
본 논문은 피치를 추출하는 방법으로 자기상관을 이용하였다. 시간과 주파수 영역의 자기상관은 서로 다른 특성을 가지고 있으며, 각각 피치주기와 기본주파수에 대응된다. 본 논문에서는 시간과 주파수 영역에서의 자기상관을 결합하는 방법을 이용하였다. 이 방법은 자기상관에서 발생하는 피치 doubling과 having 에러를 크게 개선시킬 수 있었다. 하지만, 시간과 주파수 영역에서 유성음의 주기적 특성인 피치주기와 기본주파수는 서로 역수 관계이며, 특히 기본주파수의 에러는 FFT의 분해능에 의하여 발생된다. 이러한 영향을 줄이기 위하여 시간 영역과 주파수 영역에서의 자기상관 결합에 보간법을 적용함으로써 피치 검출율을 향상 시킬 수 있었다. 자기상관을 결합할 때 시간영역에서 찾은 피치후보들에 대해서만 주파수영역의 자기상관을 구함으로써 계산량은 감축될 수 있었다. 또한, 선형보간을 이용하여 기존방법 보다 FFT 계수를 8배 줄일 수 있었다. 그 결과, FFT 연산량과 주파수영역의 자기상관 계산량을 크게 감축하여 기존 방법 대비 알고리즘 처리시간을 약 9.5배 줄일 수 있었다.
