The proposed algorithm requires fir

The proposed algorithm requires firstly estimating the pitch period using the autocorrelation method. To this end it
is necessary to shift 2N samples, where N is the block size, 3 maximum values, 2 clipping operations and an N point
autocorrelation function. Once the pitch period has been estimated, the proposed algorithm computes Eqs. (1)–(3) together
with the value of factor_gen before to performing the time expansion of speech signal. Thus using the DSP TMS320C6711
and assuming that N = 80 samples with a sampling frequency of 8 kHz the proposed algorithm requires 2,033,100 cycles/s.
Finally taking in account that the DSP TMS320C6711 performs 8 instructions per cycle, the computational complexity of proposed algorithm is about 16.3 MIPS or about 8.2 MFLOPS. Table 2 summarizes the computational complexity of proposed algorithm. From this result it follows that proposed algorithm requires estimating only one autocorrelation function per block, which is a computational complexity lower of at least similar than that presented by the WSOLA algorithms that use the autocorrelation function as a similarity measure to determine the signal segment that must be used to reconstruct the time expanded signal, and then in general requires more than one correlation function per block.

結果 (中文) 1:

该算法需要首先采用自相关法估计的基音周期。为此目的，它是必要的2n个样本，其中n是块的大小，3最大值，2裁剪操作和n
自相关函数点转移。一次的基音周期估计，该算法计算式。 （1） - （3）一起
的的前值factor_gen进行语音信号的时间扩展。使用DSP TMS320C6711
假设n = 80个采样点，采样频率为8 kHz的算法需要2033100个/秒。
终于在DSP TMS320C6711，每个周期执行8条指令，算法的计算复杂度是约16。3 MIPS或约8.2 MFLOPS。表2总结了提出的算法的计算复杂度。从这个结果如下，该算法需要估计每块只有一个自相关函数，这是低的计算复杂度比由wsola的使用的自相关函数的算法，作为相似性测度，必须被用来重建时间扩展的信号，以确定信号段至少是相似的，然后在一般需要一个以上的每块的相关功能。

結果 (中文) 2:

该算法首先需要估计基音周期，利用自相关的方法。为此，必须转变
个样本，其中的块大小，3个最高值，2剪辑操作和一点
自相关函数。一旦基音周期估计已，所提出的算法计算公式。（1）–（3）一起
与价值的factor_gen前表演时间膨胀的语音信号。因此，利用数字信号处理器TMS 320 C6711
和假设，每组80个样本采样频率8千赫该算法需要2033100周期/秒
最后以数字信号处理器TMS 320 C6711帐户，执行8个指令周期，计算复杂性的算法是16。3或8.2次。表2总结了计算复杂度算法。从这一结果表明提出的算法需要估计只有一个自相关函数块，这是一个计算复杂度较低的至少类似比提出的wsola算法，用自相关函数作为相似性度量来确定的信号段，必须被用来重建扩大的时间信号，然后在一般需要一个以上的相关函数块。

結果 (中文) 3:

拟议的算法需要首先估算使用自相关方法的基音周期。到此结束它
是必要的 shift 2N 样本，其中 N 是块大小、 3 最大值、 2 剪切操作和 N 点
自相关函数。一旦基音周期估计，该拟议的算法计算翘楚。(1)–(3) 一起
与之前执行的语音信号的时间扩展到 factor_gen 的值。因此使用 DSP TMS320C6711
和假定 N = 80 样品的采样频率为 8 kHz 的拟议的算法需要 2,033,100 周期/s.
最后以 DSP TMS320C6711 执行 8 说明每个周期的帐户中，拟议的算法的计算复杂性，是约 16。3 MIPS 或约 8.2 百万。表 2 概述了拟议的算法的计算复杂性。从这一结果，它遵循提议算法要求每个块，只有一个自相关函数估计这是计算的复杂性较低的至少比提出类似的 WSOLA 算法，使用自相关函数作为相似性措施以确定必须用于重建时间扩大的信号，信号段，然后在一般需要每个块的多个相关函数。