III.2.1.Valeurs brutes de la Fréquence Fondamentale (F0)

La fréquence fondamentale correspond à la fréquence de vibration des cordes vocales. L’estimation de la fréquence fondamentale continue d’être un champ de recherche actif malgré le nombre d’algorithmes qui ont été proposés. Deux catégories distinguent les algorithmes fondés sur une représentation temporelle de ceux traitant le spectre du signal. Les méthodes temporelles utilisent la similarité du signal d'une période à l'autre pour identifier la période fondamentale. Le décalage observé entre le signal de départ et une répétition de ce signal indique la période du signal. Les méthodes spectrales s’appuient sur les harmoniques de la fréquence fondamentale. Hess (1983 ; 1992) et Hermes (1993) proposent des revues de ces algorithmes. Quelques exemples de méthodes sont ⁴⁰  :

1. La fréquence instantanée (Abe et coll., 1995 ; Kawahara, Katayose, de Cheveigné et Patterson, 1999) ;
2. L’apprentissage statistique et les réseaux de neurones (Barnard, Cole, Vea et Alleva, 1991; Rodet et Doval, 1992; Doval, 1994) ;
3. Des modèles issus de l’audition (Duifhuis, Willems et Sluyter, 1982; de Cheveigné, 1991) ;
4. L’auto-corrélation (Boersma, 1993). La fonction d’autocorrélation est définie à partir d’un paramètre de décalage, et des valeurs du signal. Elle atteint son maximum, lorsque ce paramètre est nul. D’autres maxima sont présents dans le cas où le signal est périodique. Le décalage donnant le premier maximum correspond à la fréquence fondamentale, les suivants correspondent alors à ses multiples (harmoniques). Elle s’inscrit donc dans le cadre des méthodes temporelles.
5. Cross-corrélation ;
6. Sommation sub-harmonique.