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首页数字语音信号处理:理论、算法与应用
"Matlab语音信号处理-P84.pdf" 本文主要介绍了语音信号处理这一重要的信息科学研究领域,特别是在Matlab环境下的应用。语音信号处理利用数字信号处理技术和语音学原理,处理和分析语音信号,它是信息科技发展中的关键技术之一。由于语音是人类交流的主要方式,因此在人机交互和通信系统中扮演着关键角色,促进了计算机和智能设备的广泛应用,提升了社会信息化水平。 语音信号处理是一个多学科交叉的领域,涵盖了信号与信息处理、计算机应用、语音学、语言学、声学、认知科学、生理学和心理学等多个学科。20世纪60年代以来,数字信号处理的理论和算法,如数字滤波器和快速傅立叶变换(FFT),为语音信号处理奠定了基础。随着科技的进步,线性预测编码(LPC)、动态规划、矢量量化(VQ)和隐马尔可夫模型(HMM)相继出现并广泛应用在语音分析、合成、压缩和识别等方面。 其中,HMM的发展对于现代语音识别研究具有里程碑意义,而人工神经网络(ANN)的迅速发展也为语音信号处理提供了新的工具和思路。实验参考书旨在帮助学生理解和掌握数字语音信号处理的基础理论、算法原理,并提供实践平台,鼓励他们进行创新性实验,如语音端点检测、共振峰提取、语音识别(包括特定人和非特定人识别)以及在有噪声环境下的识别率提升等。 此外,书中还强调了将这些方法应用于嵌入式系统或数字信号处理器(DSP)的实际实现,这不仅锻炼学生的实际操作能力,也为实际工程应用提供了理论指导。通过Matlab这样的强大工具,学生可以深入探索语音信号处理的各个方面,进一步推动这个领域的技术进步。
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4 基因周期和共振峰估计
0 100 200 300 400 500 600
-3
-2
-1
0
1
点数N
倒谱幅度
0
100
200 300 400 500
600
-200
-100
0
100
时间/m s
幅度
/d B
图 2.5 倒谱图
分析第 15 帧其中第一峰值出现在第 2 个样点,窗长为 512(64ms),抽样频率为 11KHz,说明基因频率就
在这个点上,其基因频率为 5.5KHz,基音周期为 0.182ms。
四、附录(参考程序)
1)短时谱
clear
a=wavread('beifeng.wav');
subplot(2,1,1),
plot(a);title('original signal');
grid
N=256;
h=hamming(N);
for m=1:N
b(m)=a(m)*h(m)
end
y=20*log(abs(fft(b)))
subplot(2,1,2)
plot(y);title('短时谱');
grid
2)语谱图
[x,fs,nbits]
=wavread('beifeng.wav')
specgram(x,512,fs,100);
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/12004166/bgf.jpg)
xlabel('时间(s)');
ylabel('频率(Hz)');
title('语谱图');
3)倒谱和复倒谱
(1)加矩形窗时的倒谱和复倒谱
clear
a=wavread('beifeng.wav',[4000,4350]);
N=300;
h=linspace(1,1,N);
for m=1:N
b(m)=a(m)*h(m);
end
c=cceps(b);
c=fftshift(c);
d=rceps(b);
d=fftshift(d);
subplot(2,1,1)
plot(d);title('加矩形窗时的倒谱')
subplot(2,1,2)
plot(c);title('加矩形窗时的复倒谱')
(2)加汉明窗时的倒谱和复倒谱
clear
a=wavread('beifeng.wav',[4000,4350]);
N=300;
h=hamming(N);
for m=1:N
b(m)=a(m)*h(m);
end
c=cceps(b);
c=fftshift(c);
d=rceps(b);
d=fftshift(d);
subplot(2,1,1)
plot(d);title('加汉明窗时的倒谱')
subplot(2,1,2)
plot(c);title('加汉明窗时的复倒谱')
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实验三 基于 MATLAB 的 LPC 分析
一、实验目的
线性预测分析是最有效的语音分析技术之一,在语音编码、语音合成、语音识别和说话人识别等语音处理
领域中得到了广泛的应用。语音线性预测的基本思想是:一个语音信号的抽样值可以用过去若干个取样值的线
性组合来逼近。通过使实际语音抽样值与线性预测抽样值的均方误差达到最小,可以确定唯一的一组线性预测
系数。
采用线性预测分析不仅能够得到语音信号的预测波形,而且能够提供一个非常好的声道模型。如果将语音
模型看作激励源通过一个线性时不变系统产生的输出,那么可以利用 LP 分析对声道参数进行估值,以少量低
信息率的时变参数精确地描述语音波形及其频谱的性质。此外,LP 分析还能够对共振峰、功率谱等语音参数进
行精确估计,LP 分析得到的参数可以作为语音识别的重要参数之一。
由于语音是一种短时平稳信号,因此只能利用一段语音来估计模型参数。此时有两种方案:一种是将长的
语音序列加窗,然后对加窗语音进行 LP 分析,只要限定窗的长度就可以保证分析的短时性,这种方案称为自
相关法;另一种方案不对语音加窗,而是在计算均方预测误差时限制其取和区间,这样可以导出 LP 分析的自
协方差法。
本实验要求掌握 LPC 原理,会利用已学的知识,编写程序估计线性预测系数以及 LPC 的推演参数,并能
利用所求的相关参数估计语音的端点、清浊音判断、基因周期、共振峰等。
二、实验原理
1 LP 分析基本原理
LP 分析为线性时不变因果稳定系统 V(z)建立一个全极点模型,并利用均方误差准则,对已知的语音信
号 s(n)进行模型参数估计。
如果利用 P个取样值来进行预测,则称为 P 阶线性预测。 假设用过去 P个取样值
( ) ( ) ( )
{ }
1, 2,Sn Sn Sn p−− −
的加权之和来预测信号当前取样值
( )
Sn
,则预测信号
( )
Sn
∧
为:
( ) ( )
1
p
k
k
Sn a n k
∧
=
= −
∑
(1)
其中加权系数用
k
a
表示,称为预测系数,则预测误差为:
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
1
p
k
k
en sn Sn sn a n k
∧
=
=−=− −
∑
(2)
要使预测最佳,则要使短时平均预测误差最小有:
( )
2
minEe n
ε
= =
(3)
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( )
2
0, (1 )
k
en
kp
a
∂
= ≤≤
∂
(4)
令
( ) ( ) ( )
,,ik E s n i S n k
φ
=−−
(5)
最小的
ε
可表示成:
( ) ( )
min
1
0,0 0,
p
k
k
ak
εφ φ
=
= −
∑
(6)
显然,误差越接近于零,线性预测的准确度在均方误差最小的意义上为最佳,由此可以计算出预测系数。
通过 LPC 分析,由若干帧语音可以得到若干组 LPC 参数,每组参数形成一个描绘该帧语音特征的矢量,
即 LPC 特征矢量。由 LPC 特征矢量可以进一步得到很多种派生特征矢量,例如线性预测倒谱系数、线谱对特
征、部分相关系数、对数面积比等等。不同的特征矢量具有不同的特点,它们在语音编码和识别领域有着不同
的应用价值。
2 自相关法
在最佳线性预测中,若用下式定义的时间平均最小均方准则代替(3)式的集合平均最小均方准则,即令
( )
1
2
0
1
min
Np
n
en
N
ε
+−
=
= =
∑
(7)
事实上就是短时自相关函数,因而
( ) (
)
,Ri k ik
φ
−=
(8)
( ) ( ) ( )
,Rk ESn Sn k= −
(9)
根据平稳随机信号的自相关性质,可得
( )
( )
, , 1, 2 ; 0,1ik R i k i pk p
φ
=−= =
(10)
由(6)式,可得:
( ) ( )
min
1
0
p
k
k
R a Rk
ε
=
= −
∑
(11)
综上所述,可以得到如下矩阵形式:
(12)
(
)
( )
( )
( )
( )
(
)
( ) ( ) (
)
01 1
10 2
1 20
R R RP
R R RP
RP RP R
−
−
−−
( )
( )
(
)
( )
1
2
3
1
2
3
n
R
a
R
a
aR
a
Rp
=
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