王景芳，寧礦鳳

WANG Jingfang1,NING Kuangfeng2

1.湖南涉外經(jīng)濟(jì)學(xué)院 電氣工程系，長沙 410205

2.湖南涉外經(jīng)濟(jì)學(xué)院 計(jì)算機(jī)科學(xué)系，長沙 410205

1.Electric Engineering Department,Hunan International Economics University,Changsha 410205,China

2.Computer Science Department,Hunan International Economics University,Changsha 410205,China

1 引言

語音作為語言的聲學(xué)表現(xiàn)，是聽覺器官對外界聲音傳播介質(zhì)機(jī)械振動(dòng)的感知，是人類信息傳遞和情感交流的重要載體。目前，語音處理技術(shù)要求語音輸入在安靜的環(huán)境下進(jìn)行，當(dāng)周圍環(huán)境有噪聲（如工廠、機(jī)場等）時(shí)，系統(tǒng)性能會急劇下降。然而，語音通信過程不可避免地受到來自周圍環(huán)境、傳播介質(zhì)等噪聲的影響。語音端點(diǎn)檢測是數(shù)字語音處理的重要環(huán)節(jié)[1-5]，其目的是從采樣得到的數(shù)字信號中檢測出語音信號段和噪聲信號段。將采集的語音信號分為純噪聲段和帶噪語音段，判斷各語音片段的起止點(diǎn)，是語音增強(qiáng)算法和語音編碼的重要組成部分之一。在語音識別過程中，正確確定語音段的起止端點(diǎn)，可減少計(jì)算量和語音識別誤判率。

短時(shí)能量是語音端點(diǎn)檢測算法中最常用的特征[6]，它在高信噪比環(huán)境中可以有效地分出語音和噪聲，但是大量的實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，基于短時(shí)能量的方法在低信噪比和非平穩(wěn)噪聲環(huán)境中，其性能明顯下降。當(dāng)然，部分算法在低信噪比環(huán)境中可以保持穩(wěn)定的性能[7]。其缺點(diǎn)是計(jì)算復(fù)雜度太大，不適合實(shí)時(shí)語音識別系統(tǒng)的應(yīng)用。Shen[8]最早提出將信息熵用于語音/噪聲分類，人的發(fā)音和噪聲的差異可以從它們的頻譜熵表現(xiàn)出來?；谡Z音頻譜熵的算法在低信噪比環(huán)境下勝過基于能量的方法。在白噪聲效果較好，但在有色噪聲還是難以奏效。

在語音增強(qiáng)方面利用過信號子空間[9-12]；本文針對在低信噪比、非平穩(wěn)噪聲條件下難以實(shí)現(xiàn)語音端點(diǎn)檢測，提出了一種基于Toeplitz最大特征值的去噪語音端點(diǎn)檢測方法。該方法用相語帶頻譜自相關(guān)序列構(gòu)造一個(gè)對稱Toeplitz矩陣，利用該矩陣最大特征值的信息量對語音信號進(jìn)行雙門限端點(diǎn)檢測。該算法大大提高了算法的檢測精度與有效性，能在多種噪聲環(huán)境和低信噪比條件中都能保持較好的檢測性能。

2 構(gòu)造Toeplitz信息矩陣

語音信號從整體來看其特性及表征其本質(zhì)特征的參數(shù)均是隨時(shí)間而變化的，是一個(gè)典型的非平穩(wěn)過程，但在一個(gè)短時(shí)間段內(nèi)（10～30 ms），其特性相對保持穩(wěn)定，因而可以看做是一個(gè)準(zhǔn)平穩(wěn)過程，即語音信號的短時(shí)平穩(wěn)性。目前絕大多數(shù)的語音信號處理技術(shù)均是在“短時(shí)”的基礎(chǔ)上，將語音信號分為許多段來逐段分析其特征參數(shù)，其中每一段稱為一“幀”，分段的過程稱為“分幀”處理，通過對語音信號加窗函數(shù)來實(shí)現(xiàn)，幀長一般取10～30 ms。分幀可以連續(xù)分段，但一般是通過一個(gè)滑動(dòng)窗口進(jìn)行交疊式分段，這樣使幀與幀之間平滑過渡，保持了信號的連續(xù)性。在窗函數(shù)的選取上，為了能夠得到高的頻率分辨率并克服Gibbs現(xiàn)象，選取漢寧（Hanning）窗交疊式分段。

對帶噪語音信號x(n)進(jìn)行分幀，幀長FrameLen，幀移StepLen(StepLen＜FrameLen)，總幀數(shù)Num，若第k幀的信號經(jīng)過快速傅里葉變換（FFT）得到它在譜上的NFFT個(gè)點(diǎn)YF(i，k)(0≤i≤NFFT)，因語音頻譜范圍（200 Hz～4 kHz），找其對應(yīng)的點(diǎn)區(qū)間 [Nd，Ng]點(diǎn) (0≤Nd＜Ng≤NFFT)，記 L=Ng-Nd+1，LM=L/2為Toeplitz矩陣大小；Xk(i)=YF(i+Ng-1，k)(1≤i≤L)。

第k幀語帶頻譜自相關(guān)序列R(m)：

構(gòu)造LM維實(shí)對稱Toeplitz矩陣A：

這樣Toeplitz矩陣階數(shù)不高，求特征值速度快。

3 語音端點(diǎn)檢測實(shí)現(xiàn)過程

3.1 求最大特征值迭代法原理分析

冪法是求方陣的最大特征值及對應(yīng)特征向量的一種迭代法。設(shè) An有n個(gè)線性相關(guān)的特征向量v1，v2，…，vn，對應(yīng)的特征值 λ1，λ2，…，λn，滿足：

3.1.1 基本思想

因?yàn)閧v1，v2，…，vn}為 Cn的一組基，所以任給 x(0)≠0 ，

若 a1≠0，則知，當(dāng) k充分大時(shí) A(k)x(0)≈λk1a1v1=c v1屬λ1的特征向量。

另一方面，記max(x)=xi，其中|xi|=||x||∞，則當(dāng) k充分大時(shí)：

若a1=0，則因舍入誤差的影響，會有某次迭代向量在v1方向上的分量不為0，迭代下去可求得λ1及對應(yīng)特征向量的近似值。

3.1.2 規(guī)范化

在 實(shí) 際 計(jì) 算 中 ，若 |λ1|＞ 1 則 |λk1a1|→ ∞ ，若 |λ1|＜ 1 則

注：若A的特征值不滿足條件式（3），冪法收斂性的分析較復(fù)雜，但若 λ1=λ2= … =λr且 |λ1|＞|λr+1|≥ … ≥|λn|則定理結(jié)論仍成立。此時(shí)不同初始向量的迭代向量序列一般趨向于l1的不同特征向量。

3.2 Toeplitz矩陣A最大特征值求解算法

求解一個(gè)最大特征值，在這里用冪法，這樣避免求特征值中出現(xiàn)矩陣分解或求逆矩陣計(jì)算。其實(shí)現(xiàn)步驟：

（1）賦初值：LM維列向量 y=[1，1，…，1]H，H為轉(zhuǎn)置；LM維列向量 y0=[0，0，…，0]H；循環(huán)判決條件eps=0.000 1（一個(gè)較小數(shù)），d=1。

（2）矩陣計(jì)算：z=A y。

（3）歸一化：

其中 ||z||∞=max{|z(i)|，i=1，2，…，LM}。

（4）計(jì)算：d=max{|y(i)-y0(i)|，i=1，2，…，LM}，保留上一次的 y，y0=y。

（5）循環(huán)判決：如果 d＞eps轉(zhuǎn)第（2）步，否則轉(zhuǎn)第（6）步。

（6）計(jì)算最大特征值：

（7）保留第k幀最大特征值信息量：

3.3 雙門限語音端點(diǎn)判別

為了防止各幀最大特征值信息量Tzv出現(xiàn)鋸齒形波動(dòng)，將Tzv相鄰3幀平均濾波。雙門限語音端點(diǎn)判別：

步驟1認(rèn)定初始的N0幀為噪聲幀，對Tzv(l)(0＜l≤N0)求均值A(chǔ)vg與標(biāo)準(zhǔn)方差Std。定義雙門限語音幀閾值TS和噪聲幀閾值TN分別為：

步驟2計(jì)算下一幀語音信號最大特征值信息量Tzv(l)。當(dāng)前一幀為噪聲幀，則和閾值TS比較，小于TS則判定為噪聲幀，大于TS則為語音幀。當(dāng)前一幀為語音幀，則和閾值TN比較，小于TN則為噪聲幀，大于TN則為語音幀。循環(huán)步驟2至信號采樣結(jié)束。

α、β 可選取在（0，4）之間，不同噪聲選取不同值；語音段至少有一定的延續(xù)段，比如持續(xù)0.2 s；若檢測到語音段小于它，則稱為“語音碎片”（在非高斯噪聲[如：工廠噪聲（factory）、嘈雜噪聲（babble）]下常見），最后對孤立“語音碎片”剔除或?qū)ο噜彙罢Z音碎片”整合。

4 實(shí)驗(yàn)評估

圖1 原語音與混合不同噪聲（SNR=5 dB）的端點(diǎn)檢測對比

背景噪聲選自Noisex-92數(shù)據(jù)庫[13]，它的采樣頻率 fs=19.98 kHz。以同樣的采樣頻率 fs，在計(jì)算機(jī)噪聲與室內(nèi)噪音環(huán)境錄下“語、音、端、點(diǎn)”音見圖1（a），門框折線為本文方法端點(diǎn)檢測結(jié)果。在語音分幀過程中，每幀取25 ms，即幀長 FrameLen=[0.025 fs]點(diǎn)，幀移[FrameLan/4]，確定每幀的快速傅里葉變換（FFT）長度取它等于幀長FrameLen，截取開始噪聲幀N0=20。

將原語音、原語音與噪聲Noisex-92庫中的噪聲——白噪聲（white）、粉色噪聲（pink）、戰(zhàn)機(jī)噪聲（f16_cockpit）、人嘈雜噪聲（babble）用本文Toeplitz矩陣最大特征值法進(jìn)行端點(diǎn)檢測，在信噪比SNR=5 dB、0 dB、－5 dB時(shí)，用本文算法與信號遞歸度分析法[14]對比檢測結(jié)果分別列圖1～3。圖中左部的橫坐標(biāo)為時(shí)間（s）、縱坐標(biāo)為幅度；中部的橫坐標(biāo)為幀數(shù)、縱坐標(biāo)為Toeplitz矩陣最大特征值信息量（dB）；右部的橫坐標(biāo)為幀數(shù)、縱坐標(biāo)為遞歸度（%）。圖1～3的左部為語音、混有不同噪聲的語音及它們的端點(diǎn)檢測，圖中部為本文算法的Toeplitz矩陣最大特征值信息量與端點(diǎn)分割線；本文算法在多種噪聲混合情況下，Toeplitz矩陣最大特征值信息量曲線變化不大，語音端點(diǎn)分割準(zhǔn)確，自適應(yīng)性好。

在混有噪聲的低信噪比情形下測試，測試結(jié)果由3個(gè)指標(biāo)衡量[15]：

其中，N1和N0分別為測試語音中手工標(biāo)記語音幀和噪聲幀總個(gè)數(shù)，N1，0為手工標(biāo)記語音幀而識別為噪聲幀的錯(cuò)誤個(gè)數(shù)，N0，1為手工標(biāo)記噪聲幀而識別為語音幀的錯(cuò)誤個(gè)數(shù)。則P(A/S)為語音幀檢測正確率，P(A/N)為非語音幀檢測正確率，P(A)為總的檢測正確率。

表1給出不同噪聲不同信噪比環(huán)境下的兩種方法實(shí)驗(yàn)結(jié)果的簡表。

5 結(jié)束語

圖2 原語音與混合不同噪聲（SNR=0 dB）的端點(diǎn)檢測對比

圖3 原語音與混合不同噪聲（SNR=－5 dB）的端點(diǎn)檢測對比

表1 語音端點(diǎn)檢測實(shí)驗(yàn)結(jié)果

文中從新視覺角度提出了一種基于Toeplitz最大特征值的含噪語音端點(diǎn)魯棒檢測的新方法，本方法用語帶頻譜范圍（200 Hz～4 kHz）自相關(guān)序列構(gòu)造一個(gè)對稱Toeplitz矩陣，利用該矩陣最大特征值的信息量對語音信號進(jìn)行雙門限端點(diǎn)檢測。用最大特征值抽提主體信號，更好地抑制了噪聲。在信噪比低于5 dB時(shí)，一般的語音端點(diǎn)檢測方法，如短時(shí)譜估計(jì)，顯得幾乎無能為力；該算法仍實(shí)用，它具有計(jì)算簡單，抗噪聲能力強(qiáng)的特點(diǎn)，并通過實(shí)驗(yàn)表明該方法的正確性，還具有很好的魯棒性；本文算法通用性好，適應(yīng)環(huán)境寬。特別是噪聲混疊在低、高頻段的含噪語音檢測甚佳，噪聲混疊在語音帶頻段的情形值得進(jìn)一步改進(jìn)。

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