采用AMDF法提取基音周期，识别说话人性别

资 源 简 介

采用AMDF法提取基音周期，识别说话人性别

详 情 说 明

AMDF（Average Magnitude Difference Function）是一种经典的基音周期提取算法，特别适用于语音信号分析。这种方法通过计算信号与其自身延迟版本之间的平均幅度差来定位周期性特征，进而得到基音周期。

在说话人性别识别任务中，AMDF的应用主要包含两个关键步骤：首先，通过AMDF算法从语音信号中提取基音周期；其次，基于男性和女性基音频率的统计差异（男性基频通常为85-180Hz，女性为165-255Hz）进行性别分类。

AMDF的优势在于实现简单且对周期性信号敏感，但需注意其对噪声和非周期性成分的鲁棒性较弱。实际应用中常结合预处理（如滤波）和后处理（如动态规划平滑）提升准确性。这种方法的扩展性较强，可与其他声学特征（如共振峰）结合以优化分类效果。