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        聲源信號優(yōu)化識別系統(tǒng)仿真研究

        2016-12-27 08:18:36張得生
        實(shí)驗(yàn)室研究與探索 2016年1期
        關(guān)鍵詞:低通濾波器時(shí)域頻譜

        黃 祎, 張得生

        (1. 重慶電子工程職業(yè)學(xué)院 通信工程學(xué)院,重慶 401331;2. 黃淮學(xué)院 信息工程學(xué)院, 河南 駐馬店 463000)

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        聲源信號優(yōu)化識別系統(tǒng)仿真研究

        黃 祎1, 張得生2

        (1. 重慶電子工程職業(yè)學(xué)院 通信工程學(xué)院,重慶 401331;2. 黃淮學(xué)院 信息工程學(xué)院, 河南 駐馬店 463000)

        針對現(xiàn)實(shí)環(huán)境中,大多數(shù)聲音都存在于背景聲源的干擾影響中,為了獲得需要的聲音,在頻譜技術(shù)分析現(xiàn)有的聲信號的基礎(chǔ)上,開發(fā)出了基于Matlab GUI界面的混合聲信號的可視化頻譜分離系統(tǒng)。該系統(tǒng)軟件可讀取并存儲采集到的聲信號,然后通過分析,做出采集信號或者讀取信號的時(shí)域圖以及該信號的頻譜圖,通過對頻譜圖的分析,選擇合適的濾波器,設(shè)定合理的頻率范圍,對混合信號進(jìn)行分離,最終分離出需要的信號。通過對一段wav格式的音樂進(jìn)行分析分離處理,驗(yàn)證了該系統(tǒng)的可行性以及正確性。

        聲信號; 分離技術(shù); 濾波器; Matlab GUI

        0 引 言

        混合信號分離算法主要包括如下幾種技術(shù):正弦模型技術(shù)、計(jì)算聽覺場景分析技術(shù)、模式識別技術(shù)、頻譜濾波技術(shù)和非負(fù)矩陣分解技術(shù)等[1-11]。本文主要采用的則是基于Matlab GUI開發(fā)了頻譜濾波技術(shù)對聲卡采集到的聲音信號進(jìn)行信號分離的系統(tǒng),并且通過本系統(tǒng)對音樂文件進(jìn)行了測試和分析處理,取得了較好的效果,實(shí)現(xiàn)了將音樂原聲和伴奏通過雙聲道相分離,驗(yàn)證了該系統(tǒng)的可行性。

        1 聲信號分離方法

        聲音信號和音樂信號通常都是具有諧波特性的,其音色也通常是與信號的陣列關(guān)系相關(guān)的[3]。那么聲音信號可以通過濾波器進(jìn)行重構(gòu),從而將其聲音分離出來,完成本系統(tǒng)的功能。其頻譜分析的算法通常是有兩種的,這兩種算法分別是:頻譜抽取的分離算法,時(shí)域?yàn)V波的分離算法[2-3]。

        1.1 頻譜抽取的分離算法

        頻譜抽取的分離算法往往是針對單聲道聲音信號的,該算法首先采用STFT分析聲音的結(jié)構(gòu),再使用ICA算法找到聲音信號的功率譜和時(shí)變譜。由于每段頻譜的結(jié)構(gòu)是通過ICA算法得到的,因此,在進(jìn)行信號分離之前,需要結(jié)合被分離聲音信號的特征,對其頻譜進(jìn)行重新的構(gòu)建和反變換,由此求出聲音的分離信號[2]。一般情況下,基于頻譜抽取的聲音分離方法,需要按以下步驟進(jìn)行:

        (1) 混合聲音信號的預(yù)處理,多基頻檢測;

        (2) 利用選取合適的濾波器,結(jié)合待處理信號的高音頻段的信息,選取相應(yīng)的頻譜成分進(jìn)行信號分離;

        (3) 逆變換分離后頻譜得到分離樂音的時(shí)域信號。

        1.2 時(shí)域?yàn)V波的分離算法

        采用迭代算法,通過將重構(gòu)系統(tǒng)信息函數(shù)最大化,也可以對重構(gòu)的誤差函數(shù)進(jìn)行最小化處理,自定義重構(gòu)信號的重構(gòu)系數(shù),來得到聲音信號中各個不同聲音源的重構(gòu)信號。本算法在原理上,與頻域?yàn)V波器的分離算法是基本相同的,只是在得到信號的結(jié)構(gòu)后,將高斯-牛頓迭代算法加載到需要設(shè)計(jì)的頻域?yàn)V波中去,將其轉(zhuǎn)化為需要的時(shí)域?yàn)V波器,就可以直接對聲音信號進(jìn)行濾波,從而得到聲信號的分離信號[3]。

        2 基于頻譜分析濾波的聲信號分離

        2.1 過程描述[1,14-15]

        頻譜分析濾波的聲信號的分離方法是根據(jù)被分離聲音信號的波形信息,去尋找合適的濾波器,分離出需要的頻譜信息。該算法的核心部分就是濾波器的設(shè)計(jì)。

        圖1 頻譜分析技術(shù)的分離系統(tǒng)框圖

        本系統(tǒng)主要采用了兩種濾波器的設(shè)計(jì)方法:低通濾波器和帶阻濾波器。

        2.2 低通濾波器的設(shè)計(jì)

        低通濾波器的設(shè)計(jì)原理:可以除去信號中的高頻噪聲,對信號進(jìn)行有限帶寬處理[4,12-13]。其濾波性能可以采用傳遞函數(shù)H(s)表示:

        (1)

        式中,U1和U2分別為輸入電壓和輸出電壓。但是由于實(shí)際差異,需要對以上傳遞函數(shù)進(jìn)行修正,從而制作出接近理想特性的實(shí)用濾波器。則式(1)可表示為:

        (2)

        其中:a、b為常數(shù);m,n=1,2,3(m≤n);分母的多項(xiàng)式的冪n就是濾波器的階數(shù)。若a1,a2,…,am均為0,則該濾波器為全極點(diǎn)濾波器。

        而對于二階的低通濾波器,若其截止頻率為ω,則其全極點(diǎn)的傳遞函數(shù)可以表示為:

        (3)

        式中,B和C都是歸一化的常數(shù)系數(shù),其中ωt=1,這個函數(shù)中K表示增益。

        由此,在使用Matlab設(shè)計(jì)濾波器時(shí),可以采用下列語句來完成:

        [b,a]=butter(4,ws,'low');

        本系統(tǒng)采用的濾波器幅頻特性曲線如圖2所示:

        圖2 低通濾波器的幅頻特性圖

        2.3 帶阻濾波器的設(shè)計(jì)

        帶阻濾波器(又稱陷波器)的作用是抑制某一頻率信號而通過其他頻率的信號。在Matlab中用[B,A]=Butter(N,Wn,′Stop′,′S′)語句來實(shí)現(xiàn)帶阻濾波器,其中[B,A]是濾波器傳遞函數(shù)多項(xiàng)式的系數(shù);N為濾波器的階數(shù);Wn=[Fl*2*PiFu*2*Pi]分別為阻帶低端-3 dB和高端-3 dB處的角頻率[5]。因此,本系統(tǒng)采用的帶阻濾波器的幅頻特性如圖3所示。

        圖3 帶阻濾波器的幅頻特性圖

        3 基于Matlab GUI的聲信號分離系統(tǒng)

        根據(jù)本系統(tǒng)需要實(shí)現(xiàn)的頻譜分析和信號處理功能,本文選擇使用Matlab GUI作為聲信號頻譜分離系統(tǒng)的開發(fā)平臺。

        在Matlab GUI的平臺下,可以設(shè)置各項(xiàng)菜單和按鈕,并對其位置和功能屬性進(jìn)行編輯,同時(shí)可以自定義設(shè)置人機(jī)交互界面[6-8]。在完成人機(jī)交互界面的設(shè)計(jì)之后,需要對各菜單和按鈕進(jìn)行回調(diào)函數(shù)的編寫,用以實(shí)現(xiàn)本系統(tǒng)應(yīng)具備的功能[9-10,12]。

        該系統(tǒng)主要由4大模塊組成,即聲音采集或加載模塊、聲信號的頻譜分析模塊、聲信號分離模塊和圖形顯示模塊。圖4介紹了聲信號分離系統(tǒng)的運(yùn)行流程圖。

        圖4 聲信號分離軟件的運(yùn)行流程圖

        3.1 聲信號處理流程

        先將WAV 格式音頻信號經(jīng)wavread 函數(shù)轉(zhuǎn)換成Matlab列數(shù)組變量;再用Matlab強(qiáng)大的運(yùn)算能力進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和處理,如時(shí)域分析、頻域分析、數(shù)字濾波、信號合成、信號變換、識別和增強(qiáng)等等;處理后的數(shù)據(jù)如是音頻數(shù)據(jù),則可用wavwrite 轉(zhuǎn)換成WAV 格式文件或用sound、wavplay 等函數(shù)直接回放。下面分別介紹Matlab 在聲信號的采集或加載模塊、聲信號的頻譜分析模塊、聲音分離模塊、圖形顯示模塊的實(shí)現(xiàn)。

        3.2 聲信號的采集或加載模塊

        在 “聲信號的采集或加載”模塊中,通過點(diǎn)擊“錄音”或“瀏覽”按鈕,實(shí)現(xiàn)聲卡采集聲音并保存和讀取現(xiàn)有的聲音文件,其文件名顯示在文本框中,見圖5,同時(shí)在圖形顯示區(qū)域,顯示出聲音信號的時(shí)域圖,以便為下面的頻譜分析步驟做準(zhǔn)備。

        圖5 Matlab GUI的聲音頻普分離系統(tǒng)界面

        Matlab語句表述為:

        function pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles)

        %調(diào)用聲卡采集聲音

        y=wavrecord(1+str2double(get(handles.edit4,′String′))*Fs, Fs,′double′);

        Y2=y;

        %對采集到的聲音進(jìn)行保存

        [FileName,PathName]=uiputfile(′*.wav′,′存儲文件′);

        wavwrite(y,Fs,[PathName,FileName]);

        %文件的讀取

        [FileName,PathName]=uigetfile(′*.wav′,′選擇播放文件′);

        handles.tp=wavread(FileName);

        3.3 信號的頻譜分析模塊

        頻譜分析模塊主要功能有3部分:時(shí)域分析、頻域分析和畫出信號的頻譜圖。在完成聲信號的加載以后,分別點(diǎn)擊“時(shí)域分析”和“頻域分析”后,在時(shí)域分析結(jié)果板塊中會顯示出結(jié)果,在頻域分析結(jié)果中會顯示出信號的周期和頻率,在圖形顯示區(qū)域會顯示出信號的幅頻特性等信息。 在上述的各個控件中,寫入實(shí)現(xiàn)其功能的回調(diào)函數(shù)。

        3.4 聲音分離模塊

        根據(jù)頻譜模塊分析的結(jié)果,選擇點(diǎn)擊“低通濾波器”或者“帶阻濾波器”,會彈出相應(yīng)的對話框,按要求寫入截止頻率,點(diǎn)擊“分離并播放”,實(shí)現(xiàn)聲音信號的分離。

        Matlab語句表述為:

        %低通濾波

        function filter1_Callback(hObject, eventdata, handles)

        value=inputdlg(prompt,dlg_title,num_lines,def);

        F1=str2num(value{1});

        ws=2*F1/40960;

        [b,a]=butter(4,ws,'low');

        %帶阻濾波

        function filter2_Callback(hObject, eventdata, handles)

        value=inputdlg(prompt,dlg_title,num_lines,def);

        F2=str2num(value{1});

        F3=str2num(value{2});

        ws=[2*F2/40960 2*F3/40960];

        [b,a]=butter(4,ws,'stop','s');

        若分離效果良好,則結(jié)束;若分離效果較差,則返回,根據(jù)頻譜分析結(jié)果,重新選擇濾波器和截止頻率,進(jìn)行再次分離,直到達(dá)到滿意的分離效果為止。

        3.5 圖形顯示模塊

        為了讓該系統(tǒng)的人機(jī)交互界面更加直觀,便于操作者選擇合理的濾波形式,本系統(tǒng)加入了圖形顯示模塊,而圖形顯示模塊本身無需添加回調(diào)函數(shù)。其功能主要顯示原聲音信號的時(shí)域圖、頻譜圖,同時(shí)分離完成后,也將分離結(jié)果顯示出來。

        4 聲信號分離驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)

        實(shí)驗(yàn)中,對截取的一段音樂“God is a girl.wav”進(jìn)行測試,時(shí)域、頻域分析的結(jié)果見圖6,其時(shí)域圖、頻譜圖如圖7所示。

        圖7 原音樂的時(shí)域圖與頻譜圖

        通過以上得到的對音樂的分析信息,運(yùn)用頻譜分析技術(shù)得出,可以采用截止頻率為100 Hz的低通濾波器進(jìn)行聲音信號的分離,其分離出的伴奏時(shí)域、頻譜圖如圖8所示。同時(shí)也可以采用低截止頻率200 Hz、高截止頻率1.0 kHz的帶阻濾波器進(jìn)行分離,其分離出的伴奏結(jié)果如圖9所示。

        圖8 低通濾波器分離出伴奏的時(shí)域圖與頻譜圖

        通過驗(yàn)證,運(yùn)用該軟件分離出的伴奏達(dá)到了預(yù)期的效果,音質(zhì)效果也符合要求。

        由上述實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以得以下結(jié)論:

        (1) 肯定了頻譜分析、濾波技術(shù)在聲音分離處理中的可行性;

        (2) 通過實(shí)驗(yàn)的驗(yàn)證,肯定了該聲信號的頻譜分離系統(tǒng)的正確性;

        圖9 帶阻濾波器分離出伴奏的時(shí)域圖與頻譜圖

        (3) 通過實(shí)驗(yàn)測試,分離出了良好的伴奏效果,肯定了該系統(tǒng)軟件的可用性。

        5 結(jié) 語

        本文詳細(xì)介紹了聲信號的頻譜分離系統(tǒng)的工作原理,并且基于Matlab GUI設(shè)計(jì)了聲信號頻譜分離系統(tǒng)軟件,提供了很好的人機(jī)交互性,通過對一段wav格式的音樂文件進(jìn)行實(shí)際測試,驗(yàn)證了該軟件系統(tǒng)的正確性和可行性。

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        Simulation Study of Sound Source Signal Recognition System

        HUANGYi1,ZHANGDe-sheng2

        (1.School of Communication Engineering,Chongqing College of Electronic Engineering, Chongqing 401331, China;2.School of Information Engineering, Huanghuai University, Zhumadian 463000, China)

        In real-world environment, most speech signals are interfered by noises originated from various sources. The authors developed a Matlab GUI-based visualized spectral separation system based on the existing spectral separation method of acoustic signals. The Matlab system first reads and stores the collected sound signals, presents the time- and frequency-domain spectrums, then compares the frequency spectrums, and elects an appropriate band filter to separate the required acoustic signals. The validity and feasibility of the system are verified by error analysis and an example of processing the measured data of a song in WAV format.

        acoustic signal; separation technology; filter; Matlab GUI

        2015-05-29

        黃 祎(1980-),女,四川渠縣人,碩士,講師, 主要研究方向:信號與信息處理。

        Tel.:13618297568,023-65926039;E-mail:huangyi8078@126.com

        TP 391.9

        A

        1006-7167(2016)01-0068-04

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