摘要
基音周期是语音信号处理中的一个重要参数，在语音识别、说话人识别、语音合成等领域有着广泛的应用。
本文首先介绍了语音信号和基音周期的基本概念，然后对传统的基音周期提取算法，包括自相关函数法、倒谱分析法、以及基于深度学习的基音周期提取算法进行了详细的综述。
此外，本文还对各种算法的优缺点、适用范围和性能进行了比较分析，并展望了基音周期提取算法的未来发展趋势。
关键词：语音信号；基音周期；自相关函数；倒谱分析；深度学习
语音信号是人类最自然、最便捷的交流方式，包含着丰富的信息。
基音周期作为语音信号的重要特征参数之一，反映了发声器官的振动频率，是语音信号处理领域中的一个关键研究方向。
准确地提取基音周期对语音识别[1]、说话人识别[2]、语音合成[3]、语音编码[4]等领域具有重要的意义。
基音周期是指声带振动一个周期所需要的时间，通常用频率的倒数表示，单位为秒(s)或毫秒(ms)。
基音周期的提取就是从语音信号中估计出基音周期的值，也称为基音检测或基音跟踪。
基音周期提取一直是语音信号处理领域中的一个难题，其难点主要在于：（1）语音信号本身的复杂性，包括清音和浊音段的区分、噪声的干扰、基音周期的变化范围大等；（2）不同说话人、不同语种、不同情感、不同环境下的语音信号差异很大，难以用一种通用的方法准确提取基音周期。
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