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针对强噪声干扰环境下的基音检测这一挑战性问题,提出了一种基于深度神经网络的基音检测算法.该算法运用监督学习方法估计基音,在混合语音数据中得到概率性的基音状态.通过静态帧级声音特征训练,采用深度神经网络模拟每个基音状态产生的后验概率,最后执行维特比算法将基音状态连接成基音曲线.实验结果表明：提出的基音检测算法在不同强噪声甚至混响环境中具有很强的鲁棒性,而且明显胜过其他的基音检测算法.