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        Matlab在基音周期檢測(cè)教學(xué)中的應(yīng)用研究

        2020-03-16 03:17:39朱徐來
        電腦知識(shí)與技術(shù) 2020年2期
        關(guān)鍵詞:仿真

        朱徐來

        摘要:基音周期是《語音信號(hào)處理》中的重點(diǎn)和難點(diǎn),基音周期作為語音信號(hào)的重要參數(shù),在語音編碼、語音合成和語音識(shí)別等方面,有著非常重要的作用。本文采用Matlab對(duì)基因周期進(jìn)行仿真分析,從仿真圖上查看語音信號(hào)的基音周期,讓學(xué)生更形象的理解語音信號(hào)的基音周期。

        關(guān)鍵詞:基音周期;語音編碼;語音合成;語音識(shí)別;仿真

        中圖分類號(hào):G642? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

        文章編號(hào):1009-3044(2020)02-0188-02

        1 概述

        語音信號(hào)是通信工程專業(yè)的一門必修課,其中基音周期是一個(gè)重要的知識(shí)點(diǎn),對(duì)于基音周期的檢測(cè)十分困難,處理復(fù)雜,且變化范圍較大,不同的人群,他們的基音周期差別相當(dāng)明顯。即使同一個(gè)人在不同環(huán)境下的基音周期也會(huì)有所不同,如何在教學(xué)中把語音信號(hào)的基音周期講解清楚,讓學(xué)生理解透徹,是該知識(shí)點(diǎn)講解的難點(diǎn)。本文采用Matlab對(duì)基音周期進(jìn)行仿真分析,從仿真圖中很直觀地看到基音周期,有利于把復(fù)雜的問題簡(jiǎn)單化。

        2 基音周期檢測(cè)的難點(diǎn)

        2.1 基音周期沒有完全的周期性

        語音信號(hào)是隨時(shí)間變化的信號(hào),是非線性信號(hào),在信號(hào)分析處理時(shí)進(jìn)行短時(shí)加窗,近似為線性信號(hào)進(jìn)行處理,而語音信號(hào)的產(chǎn)生采用二元激勵(lì)的方式,即清音和濁音。對(duì)于清音,沒有明顯的周期性;對(duì)于濁音,聲門激勵(lì)的波形并不是一個(gè)完全的周期序列,從而也就無法準(zhǔn)確地計(jì)算基音周期[1,3,7]。

        2.2 聲道的影響

        語音信號(hào)從聲帶部位產(chǎn)生到從口腔發(fā)出,經(jīng)過聲道的干擾,基音的周期性和共振峰的周期性會(huì)產(chǎn)生交疊現(xiàn)象,疊加后波形的峰值可能會(huì)與原來峰值相差較大,所以要從語音信號(hào)中去除聲道的影響。常見的方法有采用逆濾波器法[2]、同態(tài)分析法等?;蛘咧苯尤〕鰞H與聲帶振動(dòng)有關(guān)的聲源信息,在聲帶部位直接取出語音信號(hào),這也并非易事。

        2.3 端點(diǎn)檢測(cè)的準(zhǔn)確性

        語音信號(hào)的端點(diǎn)檢測(cè)非常困難,一段語音信號(hào),哪些是無聲段,哪些是有聲段。在有聲段中,哪些是清音,哪些是濁音,它們的分界點(diǎn)很難準(zhǔn)確的判決,也就無法準(zhǔn)確地判定基音周期的開始和結(jié)束位置[3],所以一個(gè)完整的周期很難準(zhǔn)確的檢測(cè)。

        3 基音周期檢測(cè)的方法

        3.1 時(shí)域分析法

        時(shí)域法主要包含短時(shí)自相關(guān)法(ACF)和短時(shí)平均幅度差法(AMDF) [6]。語音信號(hào)分析采用短時(shí)加窗處理,把非線性時(shí)變信號(hào)近似變成線性時(shí)不變信號(hào),以利于分析處理。如若用符號(hào)T來表示 ,得到的便是一個(gè)時(shí)間序列Pn:

        時(shí)域分析法的主要特點(diǎn)是運(yùn)算量小,但抗噪性能比較差,很容易產(chǎn)生倍頻和半頻現(xiàn)象,并且觀察基音周期不明顯。

        3.2 頻域分析法

        目前,用得比較多的頻域檢測(cè)法是倒譜法,下面就倒譜法進(jìn)行分析:

        對(duì)于一個(gè)原始語音信號(hào)x(n),其倒譜函數(shù)可以定義為

        上式(2)表示一個(gè)信號(hào)的倒譜函數(shù),它可以通過對(duì)信號(hào)實(shí)施傅里葉變換,再進(jìn)行取模和取對(duì)數(shù)運(yùn)算,再進(jìn)行一個(gè)傅里葉逆變換,完成倒譜函數(shù)的計(jì)算。

        倒譜法在提取基音周期中的應(yīng)用一般步驟如下:

        (l)對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行分幀處理(一般選擇漢明窗);

        (2) 對(duì)分幀后的各段信號(hào)做離散傅里葉變換,并取模;

        (3) 對(duì)上述得到的信號(hào)進(jìn)行取對(duì)數(shù)處理;

        (4) 經(jīng)過上面處理后,進(jìn)行離散逆傅里葉變換;

        (5) 設(shè)置一個(gè)峰值幅度的閾值,幅值大于這個(gè)閾值,判定為濁音段,否則判定為清音段。倘若語音被判定為濁音信號(hào),則以第二個(gè)沖激點(diǎn)的時(shí)間值作為基音周期。

        4 Matlab在基音周期檢測(cè)中的應(yīng)用

        語音信號(hào)進(jìn)行時(shí)域分析和頻域分析,得到濁音信號(hào)的基音周期,然后利用Matlab進(jìn)行仿真分析,在基音周期仿真圖上可以看出語音信號(hào)的基音周期,為了更加清楚的分析出基音周期,可以調(diào)整采集的語音信號(hào)的幀數(shù),已達(dá)到更加的效果。

        4.1 仿真過程

        語音信號(hào)采用電腦自帶的錄音功能,錄制一段語音,采樣率為8kH,窗序列采用300點(diǎn)的漢明窗,幀疊200點(diǎn),選取幀數(shù)2000幀。具體步驟如下:

        (1) 語音信號(hào){ x(n)} 用900Hz低通濾波器進(jìn)行濾波,去掉開頭的15個(gè)輸出值,得到{ x'(n)}[7];

        (2) { x'(n)}進(jìn)行削波處理,采用三電平中心削波,得到信號(hào){ y(n)};

        (3) 信號(hào){ y(n)}求基音周期。

        4.2 仿真結(jié)果

        仿真環(huán)境,采用Microsoft Windows 7 版本2009,Service Pack 1,Intel(R) Core(TM)i5-3320M CPU @2.60GHz 2.60GHz,8GB的內(nèi)存。

        圖1是時(shí)間波形,關(guān)于采樣點(diǎn)數(shù)和歸一化聲壓值。

        從圖2中可以看出濁音信號(hào)波形的幀數(shù)為本次試驗(yàn)所設(shè)置的2000幀,經(jīng)過削波后修自相關(guān)可以大致可以看出基音周期,為了明顯看出基音周期,可以縮小所采集的幀數(shù),把framelength=2000中的2000更換為200,則可以得到圖3:

        如圖3可以很明顯地看出基音周期,基音周期為38幀左右。

        從基音周期值的仿真圖上可以看出,經(jīng)過MATLAB仿真的基音周期圖形,可以清晰地觀察到語音信號(hào)的基音周期,對(duì)于學(xué)生而言,波形圖非常直觀,讓學(xué)生清晰地認(rèn)識(shí)到語音信號(hào)分為清音和濁音,濁音有周期性的特點(diǎn),在語音信號(hào)處理上能夠?qū)W以致用。

        5 結(jié)束語

        本文針對(duì)《語音信號(hào)處理》中基音周期這一教學(xué)難點(diǎn)進(jìn)行分析,并借助于Matlab仿真軟件對(duì)基音周期進(jìn)行仿真,觀察了不同幀數(shù)下的基音周期圖,說明仿真圖在基音周期檢測(cè)中有著較為直觀的作用。

        參考文獻(xiàn):

        [1] Sung M o-kung,Elemnts of low power design for integrated systems[M].Low Power E lectron ics and Design ,2003.

        [2] Andrei Grebennikov. RF and m icnow ave power am plifier design[M].McG raw-Hill Companies,2005.

        [3] 施曉敏.基于聽覺感知的電子耳蝸語音信號(hào)處理方案[D].蘇州大學(xué)碩士論文,2009-05-01.

        [4] Katsumi Sakakibara, et al. Backoff Algorithm with Release Stages for Slotted ALOHA Systems [J]. ECTI Transactions On Electrical Engineering, 2005, 3(1):59-70.

        [5] K.Yu, I.B. Collings. Performance of low-complexity code acquisition for direct-sequence spread spectrum systems. IEE Proc-Commun, 2003, 150(6):453-460

        [6] 成新民,曾毓敏,趙力.一種改進(jìn)的AMDF求取語音基音周期的方法[M].微電子學(xué)與計(jì)算機(jī),2005-12-20

        [7] 張營(yíng).基音特征提取算法的研究及其在語音門鎖中的應(yīng)用[D].吉林大學(xué)碩士論文,2007-04-23.

        [8] 韓紀(jì)慶,張磊,鄭鐵然.語音信號(hào)處理[M].北京:清華大學(xué)出版社,2008.

        【通聯(lián)編輯:王力】

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