在人类的生活中,计算机扮演着越来越重要的角色,人类期望可以用更加直接快速的方式与计算机进行交流,让计算机能够理解人类的语言,而不再是仅仅依靠键盘和鼠标的输入,语音识别技术可以满足人类的这种愿望。语音识别以语音信号为研究对象,将人类的声音信号转化为文字或者指令的过程,其最终目的是让自然语音成为人与计算机之间交流的方式。语音识别技术已普遍应用于人类生活的很多领域,为人类的生活提供了更多的便利,因此它具有广阔的应用前景。特征参数提取是语音识别的首要任务,是从含有丰富的语音信号中提取出对识别有用的信息,对语音信号进行分析处理,去除对语音识别无用的冗余信息的过程。基音周期是语音特征值中一个十分重要的特征参数,在语音编码、语音合成、说话人识别和语音识别等多个领域中扮演重要的角色,因此检测基音周期的准确性是十分重要的。本文采用小波变换对原始语音信号进行降噪处理,对处理后的信号进行自相关函数法基音周期提取,在信噪比较低的情况下,传统的自相关函数容易出现倍周期和倍周期错误。为解决这一问题,在谐波积谱法的启发下,本文提出了基于自相关函数的类谐波积谱基音周期检测算法。经实验证明,该算法能准确划分出清浊音,检测所得的基音曲线光滑规整,准确描述出基音周期的变化,而且可以有效地提高基音周期检测的可靠性。