语音信号处理课件语音信号特性分析

1、语音信号处理课件语音信号特性分 析 3 语音信号的时域分析 一、短时能量及短时平均幅度分析 二、短时过零率分析 三、短时相关分析 四、短时平均幅度差函数 语音信号处理课件语音信号特性分 析 1.1.幅度分析的依据幅度分析的依据：是基于语音信号幅度随时间：是基于语音信号幅度随时间 变化。清音段幅度小，其能量集中于高频段；浊变化。清音段幅度小，其能量集中于高频段；浊 音段幅度较大，其能量集中于低频段。音段幅度较大，其能量集中于低频段。 2.2.短时能量函数和短时平均幅度函数短时能量函数和短时平均幅度函数 一、短时能量及短时平均幅度分析 1 0 2 )( N m nn mxE 1 0 )( N m

2、nn mxM T T为帧移长度为帧移长度 N N为帧长为帧长 ,.,T2 ,T1 , 0 0 101 )( 10)()()( n others Nm mw Nmmnxmwmxn 语音信号处理课件语音信号特性分 析 男声男声“深圳深圳 广州广州 珠海珠海”的短时幅度统的短时幅度统 计。在采样频率为计。在采样频率为22050Hz22050Hz的情况下，取的情况下，取20ms20ms作作 为一帧，帧长为为一帧，帧长为441441点，一共统计了点，一共统计了180180帧。帧。 短时平均幅度短时平均幅度 原始原始 语音语音 语音信号处理课件语音信号特性分 析 3.短时平均幅度函数和能量函数的作用短时平

3、均幅度函数和能量函数的作用 (1)(1)区分清区分清/ /浊音：浊音： E En n、M Mn n大，对应浊音；大，对应浊音； E En n、M Mn n小，对应清音。小，对应清音。 (2)(2)在信噪比高的情况下，能进行有声在信噪比高的情况下，能进行有声/ /无声判决无声判决 无声时，背景噪声的无声时，背景噪声的E En n、M Mn n小；小； 有声时，有声时，E En n、M Mn n显著增大。判决时可设置一个门限。显著增大。判决时可设置一个门限。 (3)(3)大致能定出浊音变为清音的时刻，或反之。大致能定出浊音变为清音的时刻，或反之。 语音信号处理课件语音信号特性分 析 0501001

4、50200250300350400450 -1 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 女声汉语拼音女声汉语拼音a a的一帧信号（在采样频的一帧信号（在采样频 率为率为22050Hz22050Hz的情况下，取的情况下，取20ms20ms作为一帧），作为一帧）， 浊音的短时能量浊音的短时能量78.6178.61 语音信号处理课件语音信号特性分 析 050100150200250300350400450 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0 0.1 0.2 0.3 男声汉语拼音男声汉语拼音s s的一帧信号（在采样频率为的一帧信号（在采样频率为 2205

5、0Hz22050Hz的情况下，取的情况下，取20ms20ms作为一帧），清音的作为一帧），清音的 短时能量短时能量3.883.88。 语音信号处理课件语音信号特性分 析 1.1.过零率定义：信号跨越横轴的情况。过零率定义：信号跨越横轴的情况。 对于连续信号，观察语音时域波形通过横轴的情况；对于连续信号，观察语音时域波形通过横轴的情况； 对于离散信号，相邻的采样值具有不同的代数符号，对于离散信号，相邻的采样值具有不同的代数符号， 也就是样点改变符号的次数。也就是样点改变符号的次数。 t tn n 二、短时过零率分析 语音信号处理课件语音信号特性分 析 ZCR 语音信号处理课件语音信号特性分 析

6、对于语音信号，是宽带非平稳信号，应考察其对于语音信号，是宽带非平稳信号，应考察其 短时平均过零率。短时平均过零率。 1 0 )1(sgn)(sgn 2 1 N m nnn mxmxZ sgn(sgn(x x( (n n)=1 )=1 x x( (n n) ) 0 0 sgn(sgn(x x( (n n)= -1 )= -1 x x( (n n)0)0 sgn.sgn.为符号函数为符号函数 语音信号处理课件语音信号特性分 析 3 3、短时平均过零的作用、短时平均过零的作用 1.1.区分清区分清/ /浊音：浊音： 浊音平均过零率低，集中在低频端；浊音平均过零率低，集中在低频端； 清音平均过零率高，

7、集中在高频端。清音平均过零率高，集中在高频端。 2.2.从背景噪声中找出是否有语音，以及语音从背景噪声中找出是否有语音，以及语音 的起点。的起点。 语音信号处理课件语音信号特性分 析 050100150200250300350400450 -1 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 女声汉语拼音女声汉语拼音a a的一帧信号（在采样频的一帧信号（在采样频 率为率为22050Hz22050Hz的情况下，取的情况下，取20ms20ms作为一帧），作为一帧）， 短时过零率为短时过零率为4646。 语音信号处理课件语音信号特性分 析 男声汉语拼音男声汉语拼音s

8、s的一帧信号（在采样频的一帧信号（在采样频 率为率为22050Hz22050Hz的情况下，取的情况下，取20ms20ms作为一帧），作为一帧）， 短时过零率为短时过零率为183183。 050100150200250300350400450 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0 0.1 0.2 0.3 语音信号处理课件语音信号特性分 析 语音信号处理课件语音信号特性分 析 在实际应用中，短时平均过零率容易受到在实际应用中，短时平均过零率容易受到A/DA/D转转 换是的直流偏移、换是的直流偏移、50Hz50Hz交流电源的干扰以及噪声的影交流电源的干扰以及噪声的影 响。响。 减少这些干扰可以

9、有两种方法：一种是采用带通减少这些干扰可以有两种方法：一种是采用带通 滤波器消除信号中的直流和滤波器消除信号中的直流和50Hz50Hz低频分量；低频分量； Bandpass filte Hb w Hb(ejw) x(n)x(n)y(n)y(n) 语音信号处理课件语音信号特性分 析 另一种是用过门限率来修改过零率，减少随机噪另一种是用过门限率来修改过零率，减少随机噪 声的影响。声的影响。 过门限率反映了穿过正负门限的次数，如果存在过门限率反映了穿过正负门限的次数，如果存在 随机噪声，只要信号没有超过随机噪声，只要信号没有超过-T,T-T,T的范围，就没有的范围，就没有 有过零率产生。有过零率产生

10、。 T -T 语音信号处理课件语音信号特性分 析 三、短时相关分析 1.相关分析的依据： 用于确定两个信号在时域内的相似性。常用的用于确定两个信号在时域内的相似性。常用的 物理量为自相关函数和互相关函数。当两个信号物理量为自相关函数和互相关函数。当两个信号 的互相关函数大时，则说明一个信号可能是另一的互相关函数大时，则说明一个信号可能是另一 个信号的时间滞后或提前；当互相关函数为个信号的时间滞后或提前；当互相关函数为0 0时，时， 则两个信号完全不同。则两个信号完全不同。 自相关函数用于研究信号本身，如波形的同步自相关函数用于研究信号本身，如波形的同步 性和周期性。性和周期性。 语音信号处理课

11、件语音信号特性分 析 语音信号处理课件语音信号特性分 析 主信号主信号s+n0s+n0，为有用信号，为有用信号s s（来自信号源）和一（来自信号源）和一 个与它不相关的噪声信号的混合而成。个与它不相关的噪声信号的混合而成。 n1n1为另外拾取的噪声参考信号，与为另外拾取的噪声参考信号，与n0n0相关。相关。 主输入信号主输入信号x=s+n0 + x=s+n0 + 输出输出ss 参考输入参考输入n1n1自适应自适应 滤波器滤波器 + + nn - - 利用信号的相关性达到消除噪声的目的利用信号的相关性达到消除噪声的目的 语音信号处理课件语音信号特性分 析 2.2.短时自相关函数的定义短时自相关函

12、数的定义 KkkmxmxkR kN m nnn 0)()()( 1 0 (1)(1)说明当时域信号为周期信号时，自相关函数也说明当时域信号为周期信号时，自相关函数也 是周期性函数，两者具有同样的周期。是周期性函数，两者具有同样的周期。 (2)R(2)Rn n(k)(k)为偶函数，为偶函数， R Rn n(k)(k)R Rn n( (k)k) (3)R(3)Rn n(0)(0)最大，最大， R Rn n(0)(0) |R |Rn n(k)|, R(k)|, Rn n(0)=E(0)=En n, ,对于对于 确定信号，确定信号， R Rn n(0)(0)是信号能量；对于随机信号或是信号能量；对于随

13、机信号或 周期信号，周期信号， R Rn n(0)(0)是平均功率。是平均功率。 语音信号处理课件语音信号特性分 析 0100020003000400050006000 -1 -0.5 0 0.5 1 0100020003000400050006000 -3000 -2000 -1000 0 1000 2000 3000 正弦波周期信号正弦波周期信号 正弦波周期信号的自相关函数波形正弦波周期信号的自相关函数波形 语音信号处理课件语音信号特性分 析 0100020003000400050006000 -3000 -2000 -1000 0 1000 2000 3000 正弦波周期信号和其自相关函

14、数叠加正弦波周期信号和其自相关函数叠加 语音信号处理课件语音信号特性分 析 3 3、相关函数的作用、相关函数的作用 1.1.区分清区分清/ /浊音。浊音。 浊音语音的自相关函数具有一定的周期性。浊音语音的自相关函数具有一定的周期性。 清音语音的自相关函数不具有周期性，类似噪声，清音语音的自相关函数不具有周期性，类似噪声， 有点如语音信号本身。有点如语音信号本身。 2.2.估计浊音语音信号的周期，即估计基音周期。估计浊音语音信号的周期，即估计基音周期。 语音信号处理课件语音信号特性分 析 女声汉语拼音女声汉语拼音a a的一帧信号（在采样频率为的一帧信号（在采样频率为 22050Hz22050Hz

15、的情况下，取的情况下，取20ms20ms作为一帧），自相关作为一帧），自相关 波形图。说明浊音的自相关函数具有一定的周期波形图。说明浊音的自相关函数具有一定的周期 性。性。 050100150200250300350400450 -1 -0.5 0 0.5 1 050100150200250300350400450 -100 -50 0 50 100 原始语音信号原始语音信号 自相关函数波形自相关函数波形 语音信号处理课件语音信号特性分 析 050100150200250300350400450500 -60 -40 -20 0 20 40 60 80 原始语音信号和其自相关函数波形原始语音信

16、号和其自相关函数波形 语音信号处理课件语音信号特性分 析 Auto-correlation peaks 语音信号处理课件语音信号特性分 析 050100150200250300350400450 -0.4 -0.2 0 0.2 0.4 050100150200250300350400450 -2 -1 0 1 2 3 男声汉语拼音男声汉语拼音s s的一帧信号（在采样频率为的一帧信号（在采样频率为 22050Hz的情况下，取的情况下，取20ms作为一帧），自相关作为一帧），自相关 波形图。波形图。 原始语音信号原始语音信号 自相关函数波形自相关函数波形 语音信号处理课件语音信号特性分 析 男声汉

17、语拼音男声汉语拼音s s的一帧信号（在采样频率为的一帧信号（在采样频率为 22050Hz的情况下，取的情况下，取10ms作为一帧），自相作为一帧），自相 关波形图。关波形图。 原始语音信号原始语音信号 修改坐标的自相关函数波形修改坐标的自相关函数波形 语音信号处理课件语音信号特性分 析 用用MATLABMATLAB的函数的函数randnrandn，产生一帧高斯白，产生一帧高斯白 噪声，其自相关函数图。说明清音是噪声激励噪声，其自相关函数图。说明清音是噪声激励 的正确性。的正确性。 白噪声信号白噪声信号 修改坐标的自相关函数波形修改坐标的自相关函数波形 语音信号处理课件语音信号特性分 析 声道的

18、共振峰特性对基音周期的估计造成干扰，声道的共振峰特性对基音周期的估计造成干扰， 这是因为语音信号包含丰富的谐波分量。基音频率的这是因为语音信号包含丰富的谐波分量。基音频率的 范围分布在范围分布在5050450Hz450Hz左右。同时，第一共振峰通常左右。同时，第一共振峰通常 在在2002001000Hz1000Hz的范围内，这样可能导致语音的谐波的范围内，这样可能导致语音的谐波 分量高于基频分量，对基音周期的估计造成错误。分量高于基频分量，对基音周期的估计造成错误。 采用中心削波法：采用中心削波法： ( )( ) ( )( )( )( ) 0| ( )| x nTx nT y nc nx nT

19、x nT x nT 1 0 ( )( )()0 Nk nnn m Rky m y mkkK 语音信号处理课件语音信号特性分 析 Center-clipping technique Cn 语音信号处理课件语音信号特性分 析 三、短时平均幅度差函数（AMDF） 1.短时平均幅度差函数的意义： 短时自相关函数是语音信号时域分析的重要参短时自相关函数是语音信号时域分析的重要参 量，但由于乘法运算所需要的时间长。为了避免量，但由于乘法运算所需要的时间长。为了避免 乘法，一个简单的方法就是利用差值，为此常常乘法，一个简单的方法就是利用差值，为此常常 采用另一种与自相关函数有类似作用的参量，短采用另一种与自

20、相关函数有类似作用的参量，短 时平均幅度差函数。时平均幅度差函数。 语音信号处理课件语音信号特性分 析 短时平均幅度差函数能够代替自相关函数的短时平均幅度差函数能够代替自相关函数的 原理是：如果信号是完全的周期信号（设周期为原理是：如果信号是完全的周期信号（设周期为 N Np p）, ,则相距为周期的整数倍的样点上的幅值相等，则相距为周期的整数倍的样点上的幅值相等， 差值为零：差值为零：d(n)=x(n)-x(n-k)=0d(n)=x(n)-x(n-k)=0，短时平均幅度，短时平均幅度 差函数定义为：差函数定义为： 语音信号处理课件语音信号特性分 析 KkkmxmxkF kN m nnn 0|

21、 )()(|)( 1 0 对于周期性的对于周期性的x(n)x(n)，F Fn n(k)(k)也呈周期性，也呈周期性， 与与R Rn n(k)(k)相反的是在相反的是在R Rn n(k)(k)谷点时，对应谷点时，对应F Fn n(k)(k) 是峰值。是峰值。 语音信号处理课件语音信号特性分 析 0200400600800100012001400160018002000 -1 -0.5 0 0.5 1 0200400600800100012001400160018002000 0 500 1000 1500 2000 2500 周期为（周期为（629点）的正弦波点）的正弦波 正弦波的平均幅度差函数波形正弦波的平均幅度差函数波形 语音信号处理课件语音信号特性分 析 0200400600800100012001400160018