中北大學(xué)信息探測(cè)與處理技術(shù)研究所 李 凱 鄭長(zhǎng)海

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基于希爾伯特黃變換的頻分編碼聲信號(hào)識(shí)別算法

中北大學(xué)信息探測(cè)與處理技術(shù)研究所 李 凱 鄭長(zhǎng)海

【摘要】在聲定位系統(tǒng)中信源的識(shí)別是需要解決的一個(gè)問題，對(duì)此提出了一種頻分編碼方式。該編碼由特征信號(hào)段和信源標(biāo)識(shí)信號(hào)段。信號(hào)編碼的長(zhǎng)度固定，特征信號(hào)的頻率及長(zhǎng)度固定，同時(shí)在編碼中的位置固定。那么針對(duì)這種頻分編碼，提出了一種基于希爾伯特黃變換的識(shí)別算法。通過對(duì)實(shí)際采樣信號(hào)的分析處理已驗(yàn)證該方法能準(zhǔn)確的分辨聲源，同時(shí)能比較準(zhǔn)確的定位信號(hào)的位置從而減小盲區(qū)。

【關(guān)鍵詞】頻分編碼；聲定位；希爾伯特-黃變換

0　引言

目前，聲定位技術(shù)主要應(yīng)用于水聲定位和近地炸點(diǎn)定位。其基本都是采用時(shí)差法進(jìn)行定位。而目前還缺乏利用固定聲源對(duì)各聲傳感器的位置進(jìn)行定位的應(yīng)用研究，雖然在陸地上可以利用GPS進(jìn)行定位，但是一般的GPS定位精度低，對(duì)于高精度的GPS定位需要在地面建立基站，成本大[1]。在爆炸試驗(yàn)中，沖擊波傳感器的節(jié)點(diǎn)很多。為此設(shè)計(jì)出一套定位系統(tǒng)。該系統(tǒng)以喇叭作為發(fā)聲源，在進(jìn)行試驗(yàn)時(shí)把聲接收裝置分布在沖擊波傳感器及炸點(diǎn)所在的位置，從而通過一定的算法來確定沖擊波傳感器和炸點(diǎn)的位置。而本算法是為了解決定位系統(tǒng)中信源的識(shí)別，同時(shí)減小盲區(qū)。根據(jù)信源（喇叭）發(fā)聲的實(shí)際特性，提出頻分編碼方式[2]，同時(shí)給出了具體的識(shí)別算法。

1　聲信號(hào)的編碼

本文給出的編碼方式是由兩部分組成：特征信號(hào)段和信源標(biāo)識(shí)信號(hào)段。編碼的時(shí)間長(zhǎng)度是固定的，特征信號(hào)段的時(shí)間長(zhǎng)度和在編碼中的位置是固定的。具體信號(hào)編碼的特征如圖1所示。

圖1　信號(hào)編碼特征

2　HHT在編碼聲信號(hào)識(shí)別中的應(yīng)用

HHT是一種通過計(jì)算信號(hào)的瞬時(shí)頻率來分析信號(hào)的計(jì)算方法，它是通過先對(duì)非線性非平穩(wěn)信號(hào)進(jìn)行EMD分解得到瞬時(shí)頻率有實(shí)際物理意義（Physical Meaningful）且逐級(jí)分布、能反映信號(hào)內(nèi)部震動(dòng)模式的一組單一分量IMF，然后對(duì)分解獲得的IMF進(jìn)行希爾伯特變換，最終利用變換的結(jié)果來分析信號(hào)。

因此本算法第一步，是對(duì)采集的編碼聲信號(hào)進(jìn)行EMD分解。EMD過程的合理性和有效性是基于以下兩點(diǎn)。

EMD是 HHT 的關(guān)鍵步驟，可以視為獲取IMF的篩選過程（Sifting Processing）。EMD過程的合理性、有效性基于以下兩點(diǎn)：

（1）任何復(fù)雜信號(hào) s(t)都可以表示成n個(gè)瞬時(shí)頻率有實(shí)際物理意義、可非正弦波信號(hào)的單分量imfk(t)的疊加，即：

其中imfk(t),k=1,2,...,n,是否滿足線性性并不做要求，rn(t)為殘余分量

（2）篩選的終止條件：該信號(hào)相對(duì)于局部零均值線對(duì)稱，且極值點(diǎn)與零穿越點(diǎn)有相同的數(shù)目。

EMD分解的步驟如下[3]：

1）找出s (t)的所有極大值點(diǎn)Maximum-set和極小值點(diǎn)Minimum-set。

2）用Maximum-set擬合s(t)的上包絡(luò)u(t)，用Minimum-set擬合s(t)的下包絡(luò) l(t)。

3）計(jì)算 s(t)局部均值 m(t) = (u(t) + l(t))/2。

4）去均值： h(t) = s(t) ? m(t)。

5）判斷h(t)是否滿足IMF定義？，如果不滿足，s(t)=h(t)，返回步驟1，如果滿足，記imfi(t)=h(t),i=1,2,3，...,n，判斷是否滿足rn(t)為一個(gè)單調(diào)函數(shù)，不再能篩選出任何IMF分量？如果不滿足，s(t)=s(t)-imfi(t)，返回步驟1，如果滿足，結(jié)束。

第二步，得到一組IMF分量之后，對(duì)IMF分量進(jìn)行希爾伯特變換，其計(jì)算方法如下[4]：

對(duì)于任意給定一個(gè)時(shí)間序列信號(hào)X(t)，總是可以得到它的 HT 結(jié)果 Y(t)，如下：

其中P 表示柯西主值（Cauchy Principal Value），HT對(duì)于所有Lp類函數(shù)都存在。通過這個(gè)定義，將 X(t)、Y (t)形成一個(gè)復(fù)數(shù)共軛對(duì)，來定義一個(gè)解析信號(hào) Z(t)：

于是可以推出如下的瞬時(shí)頻率計(jì)算公式：

通過以上的計(jì)算我們就可以得到每個(gè)單模式分量信號(hào)的瞬時(shí)頻率和幅值。

圖2　實(shí)驗(yàn)采集信號(hào)

圖3　EMD分解結(jié)果

第三步，通過比較每個(gè)信號(hào)分量瞬時(shí)頻率的幅值，以幅值最大確定瞬時(shí)頻率。然后給定一個(gè)頻率區(qū)間對(duì)瞬時(shí)頻率進(jìn)行量化，通過量化后的時(shí)頻分布圖來確定信號(hào)的類型，根據(jù)量化后但頻率信號(hào)連續(xù)持續(xù)的長(zhǎng)短來確定信號(hào)的位置。這樣就可以識(shí)別信源，同時(shí)本算法由于對(duì)信號(hào)的定位比較準(zhǔn)確。

3　實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析

下面我們以實(shí)際所采信號(hào)為例驗(yàn)證該算法的可行性。

實(shí)際信號(hào)如圖2所示。

實(shí)驗(yàn)采樣信號(hào)中包括兩個(gè)信號(hào)，信源標(biāo)識(shí)頻率依次是3.072k、4.608k，兩組信號(hào)距離大致相差10ms，對(duì)采集信號(hào)進(jìn)行EMD分解后的結(jié)果如圖3所示。

采樣信號(hào)時(shí)頻分布圖及量化結(jié)果如圖4所示。

圖4　時(shí)頻分布及量化結(jié)果圖

從圖4中可以看出信源標(biāo)識(shí)段的頻率總體分布在一個(gè)信號(hào)標(biāo)識(shí)頻率附近，在信源標(biāo)識(shí)段中存在一些頻率跳躍點(diǎn)，為了縮小量化頻率所需的頻率帶寬，因此需要對(duì)時(shí)頻分布圖進(jìn)行平滑處理，消除這些跳躍點(diǎn)。在消除跳躍點(diǎn)后對(duì)信號(hào)進(jìn)行量化。量化后可以看出信源標(biāo)識(shí)段的頻率的時(shí)間長(zhǎng)度比非信號(hào)區(qū)明顯寬，兩段不同頻率的信號(hào)可以明顯的區(qū)分出來，因此本算法能很好的識(shí)別不同信源，同時(shí)能減小因?yàn)樾盘?hào)太近而產(chǎn)生盲區(qū)。

4　結(jié)論

由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，基于希爾伯特黃變換的頻分編碼聲信號(hào)識(shí)別算法，實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，能夠比較準(zhǔn)確的識(shí)別信源。完全能滿足定位系統(tǒng)的要求，具有很高的應(yīng)用價(jià)值。

參考文獻(xiàn)

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[3]徐曉剛,徐冠雷,王孝通,秦緒佳.經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?EMD)及其應(yīng)用[J].電子學(xué)報(bào),2009,03:581-585.

[4]王宏宇.基于希爾伯特—黃變換的語音識(shí)別特征提取方法研究[D].華南理工大學(xué),2012.