基音和共振峰估计
语音信号处理第6讲介绍
* En X n (k )X n (k ) k 0
*
N 2
某一谱线k的能量谱为 Yn X n (k ) X n (k )
则每个频率分量的归一化谱概率密度函数为
pn
该语音帧的短时谱熵为：
Yn (k )
Y (l )
l 0 n
N 2
Yn (k ) En
H n pn (l )ln pn (l )
clc clear all x= wavread('C:\Users\Desktop\bearings.wav'); figure(1); stem(x,'.');
n=160; %取20ms的声音片段，即160个样点 for m=1:length(x)/n; %对每一帧求短时自相关函数 for k=1:n; Rm(k)=0; for i=(k+1):n; Rm(k)=Rm(k)+x(i+(m-1)*n)*x(i-k+(m-1)*n); end end p=Rm(10:n); %防止误判，去掉前边10个数值较大的点 [Rmax,N(m)]=max(p); %读取第一个自相关函数的最大值 end %补回前边去掉的10个点 N=N+10; T=N/8; %计算出对应的周期 figure(2);stem(T,'.');axis([0 length(T) 0 10]); xlabel(‘帧数(n)’);ylabel(‘周期(ms)’);title(‘各帧基音周期’);
基音检测的主要困难在于： ① 声门激励信号并不是一个完整周期的序列，在语音的头、尾部并不具 有声带振动那样的周期性，有些清音和浊音的过度帧是很难准确地判 断是周期还是非周期性的； ② 在许多情况下，清音语音和低电平浊音语音段之间的过渡段是非常细
毕业设计(论文)-基于共振峰合成法的语音信号合成
毕业设计（论文）-基于共振峰合成法的语音信号合成江西师范大学2006届本科毕业生论文题目:基于共振峰合成法的语音信号合成 Title: Synthesis of Speech Signal based onFormant Synthesis学校名称:江西师范大学院系名称:物理与通信电子学院学生姓名:学生学号:0专业:通信工程指导老师)I声明本人郑重声明:所呈交的毕业设计,论文,是本人在指导教师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
其中除加以标注和致谢的地方外～不包含其他人已经发表或撰写并以某种方式公开过的研究成果～也不包含为获得其他教育机构的学位或证书而作的材料。
其他同志对本研究所做的任何贡献均已在文中作了明确的说明并表示谢意。
本毕业设计,论文,成果是本人在江西师范大学读书期间在指导教师指导下取得的～成果归江西师范大学所有。
特此声明。
声明人,毕业设计,论文,作者,学号:声明人,毕业设计,论文,作者,签名:签名日期: 年月日II目录摘要 -------------------------------------------------------------------------------------------- 1ABSTRACT ----------------------------------------------------------------------------------- 2引言 -------------------------------------------------------------------------------------------- 31语音合成进展-------------------------------------------------------------------------------- 3 2共振峰合成----------------------------------------------------------------------------------- 42.1共振峰产生原理 ------------------------------------------------------------------------------------- 4 2.2激励模型---------------------------------------------------------------------------------------------- 5 2.3共振峰合成三种声道模型 ------------------------------------------------------------------------- 62.3.1级联型共振峰模型 ----------------------------------------------------------------------------- 62.3.2并联型共振峰模型 ----------------------------------------------------------------------------- 72.3.4混联型共振峰模型 ----------------------------------------------------------------------------- 92.4辐射模型---------------------------------------------------------------------------------------------- 9 2.5语音信号综合数字模型 --------------------------------------------------------------------------- 10 3 MATLAB软件合成 ---------------------------------------------------------------------- 103.1软件概述--------------------------------------------------------------------------------------------- 10 3.2提取语音信号的共振峰参数 --------------------------------------------------------------------- 113.2.1用频域分析提取参数 ------------------------------------------------------------------------- 113.3基于参数的共振峰合成 --------------------------------------------------------------------------- 143.3.1固定共振峰不同发音状态的语音信号的合成 -------------------------------------------- 153.3.2变化共振峰的不同状态语音信号的合成-------------------------------------------------- 183.4基于参数修改的语音转换 ------------------------------------------------------------------------ 23 总结 -------------------------------------------------------------------------------------------- 26 参考文献 -------------------------------------------------------------------------------------- 27致谢 -------------------------------------------------------------------------------------------- 28III摘要语音合成是,定义,,目前语音处理中研究最成熟(删除)、应用最广泛的技声道模术。
基音周期估计-共振峰估计-小结
HUAZHONG UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Wuhan,430074, P.R. China 中华人民共和国 湖北 武汉
5 简化逆滤波法 SIFT
• 简化逆滤波法SIFT是进行基音提取的一种新方法。 • 基本思想：首先进行LPC分析和拟滤波，得到预测残 差；然后通过自相关滤波器滤波，峰值检测，获得基音 周期。 • 与倒谱法类似，需有一个有声/无声检测器，以减少运 算量。 • 在基音提取中，采用低通滤波对提高基音提取精度是很 重要的。
原始语音信号 C-AMDF LV-AMDFFn ( k ) =
N − k −1 m=0
基本AMDF W-AMDF
∑
S n ( m + k ) − S n ( m)
LP-AMDF
HUAZHONG UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Wuhan,430074, P.R. China 中华人民共和国 湖北 武汉
Байду номын сангаас
2 倒谱法
虽然可以直接对语音信号求离散傅里叶变换(DFT)，然 后用DFT谱来提取语音信号的共振峰参数。但是，直接DFT 的谱要受基频谐波的影响，最大值只能出现在谐波频率上， 因而共振峰测定误差较大。 为了消除基频谐波的影响，可以采用同态解卷技术，经 过同态滤波后得到平滑的谱，这样简单地检测峰值就可以直 接提取共振峰参数，因而这种方法更为有效和精确。
式中e(n)是声门激励，v(n)是声道响应；倒谱为加法运算， 即倒谱域中基音信息与声道信息是相互分离的。 • 采用简单的倒谱滤波方法可以分离出e(n)和v(n)，根据 激励e(n)及其倒谱的特征，可以求出基音周期。 • 在过渡音或含噪语音中，倒谱峰会变得不清晰，方法 需要采用LPC分析进行改进(略)。
数字语音信号处理教案
数字语音信号处理实验指导书前言语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴的学科，是目前发展最为迅速的信息科学研究领域的核心技术之一。
通过语音传递信息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息形式。
同时，语言也是人与机器之间进行通信的重要工具，它是一种理想的人机通信方式，因而可为信息处理系统建立良好的人机交互环境，进一步推动计算机和其他智能机器的应用，提高社会的信息化程度。
语音信号处理是一门新兴的学科，同时又是综合性的多学科领域和涉及面很广的交叉学科。
虽然从事这一领域研究的人员主要来自信号与信息处理及计算机应用等学科，但是它与语音学、语言学、声学、认知科学、生理学、心理学等许多学科也有非常密切的联系。
20世纪60年代中期形成的一系列数字信号处理的理论和算法，如数字滤波器、快速傅立叶变换（FFT）等是语音信号数字处理的理论和技术基础。
随着信息科学技术的飞速发展，语音信号处理取得了重大的进展：进入70年代之后，提出了用于语音信号的信息压缩和特征提取的线性预测技术（LPC），并已成为语音信号处理最强有力的工具，广泛应用于语音信号的分析、合成及各个应用领域，以及用于输入语音与参考样本之间时间匹配的动态规划方法；80年代初一种新的基于聚类分析的高效数据压缩技术—矢量量化（VQ）应用于语音信号处理中；而用隐马尔可夫模型（HMM）描述语音信号过程的产生是80年代语音信号处理技术的重大发展，目前HMM已构成了现代语音识别研究的重要基石。
近年来人工神经网络(ANN)的研究取得了迅速发展，语音信号处理的各项课题是促进其发展的重要动力之一，同时，它的许多成果也体现在有关语音信号处理的各项技术之中。
为了深入理解语音信号数字处理的基础理论、算法原理、研究方法和难点，根据数字语音信号处理教学大纲，结合课程建设的需求，我们编写了本实验参考书。
本本参考书针对教学大纲规定的四个研究设计型实验，每个实验给出了参考程序，目的是起一个抛砖引玉的作用，学生在学习过程中，可以针对某一个实验进行延伸的创新学习，比如说，语音端点的检测、语音共振峰提取、基于HMM或DTW的有限词汇或大词汇的特定人、非特定人的语音识别、识别率的提高（如何提高有噪环境下的识别率）、以及编码问题等，同时在学习中还可深入思考如何将有关的方法在嵌入式系统或DSP 下的实现问题等。
09语言信号处理第九章语音检测分析
�
下图为语音信号对数频谱示意图. 下图为语音信号对数频谱示意图.
频谱包络的慢变分量 虚线所示) (虚线所示) 基音谐波峰值 的快变分量 实线所示) (实线所示)
幅度
频率Hz
通过滤波或再取一次傅立叶反变换,即可将 慢变分量与快变分量分离开. 下图为倒谱的示意图.
幅度
靠近原点的低 倒频部分是频 谐波峰值的变 谱包络的变换换,表示基音. 表示基音.
C[x]
-CL
+CL
x
CL 由语音信号的峰值幅度来确定
(2)中心削波后的语音再计算自相关函数,求第 )中心削波后的语音再计算自相关函数, 一最大峰值点
中心削波示意图
输入语音
中心削 波后的 语音
计算自相关函数的运算量是很大的,可用一些 减少短时自相关运算的有效方法. 如可对中心削波函数进行修正. 如可对中心削波函数进行修正.
第九章 语音检测分析
基音检测
自相关法 倒谱法 简化逆滤波法
共振峰估计
倒谱法 LPC法 LPC法
9.1 基音周期估计
基音是指发浊音时声带振动所引起的周期 性
基音周期是语音信号最重要的参数之一,也称 是语音产生模型中激励源的一个重要参数 对汉语:是一种有调语言,基音的变化模式称为声调, 对汉语:是一种有调语言,基音的变化模式称为声调, 它携带着非常重要的具有辨意作用的信息. 它携带着非常重要的具有辨意作用的信息.
∑| x
w
(m + k ) x w (m) |
也呈现周期性. 对于周期性的 x(n) ,γ n (k ) 也呈现周期性. 与自相关函数相反,在周期的各整数倍点上 γ n (k ) 与自相关函数相反, 具有的是谷值,而不是峰值. 具有的是谷值,而不是峰值.
共振峰提取的几种方法
题目：共振峰提取技术的理论研究作业题目与要求：题目：共振峰提取技术的理论研究要求：（1）大量查阅关于共振峰提取技术的资料（通过Internet 或图书馆，在Internet上可以通过搜索：formant Estimation等关键字来查找相关的信息）。
（2）分析总结各种共振峰分析方法及其应用领域；（3）写一篇关于共振峰提取技术及其应用技术现状的论文。
一、共振峰的概念共振峰是反映声道谐振特性的重要特征，它代表了发音信息的最直接的来源，而且人在语音感知中利用了共振峰信息。
所以共振峰是语音信号处理中非常重要的特征参数，已经广泛地用作语音识别的主要特征和语音编码传输的基本信息。
共振峰信息包含在频率包络之中，因此共振峰参数提取的关键是估计自然语音频谱包络，一般认为谱包络中的最大值就是共振峰。
与基因检测类似，共振峰估计也是表面上看起来很容易，而实际上又受很多问题困扰。
这些问题包括：（1）虚假峰值。
在正常情况下，频谱包络中的极大值完全是又共振峰引起的。
但在线性预测分析方法出现之前的频谱包络估计器中，出现虚假峰值是相当普遍的现象。
甚至在采用线性预测方法时，也并非没有虚假峰值。
为了增加灵活性会给预测器增加2~3个额外的极点，有时可利用这些极点代表虚假峰值。
（2）共振峰合并。
相邻共振峰的频率可能会靠的太近而难以分辨。
这时会产生共振峰合并现象，而探讨一种理想的能对共振峰合并进行识别的共振峰提取算法存在很多实际困难。
（3）高音调语音。
传统的频谱包络估计方法是利用由谐波峰值提供的样点。
高音调语音的谐波间隔比较宽，因而为频谱包络估值所提供的样点比较少，所以谱包络的估计就不够精确。
即使采用线性预测进行频谱包络估计也会出现这个问题。
在这样的语音中，线性预测包络峰值趋向于离开真实位置，而朝着最接近的谐波峰位移动。
共振峰参数包括共振峰频率、频带宽度和幅值，共振峰信息包含在语音频谱的包络中。
因此共振峰参数提取的关键是估计语音频谱包络，并认为谱包络中的最大值就是共振峰。
情感语音信号中共振峰参数的提取方法毕业论文[管理资料]
![情感语音信号中共振峰参数的提取方法毕业论文[管理资料]](https://img.taocdn.com/s3/m/6c9bac61cc22bcd127ff0c5a.png)
太原理工大学毕业设计（论文）任务书第1页第2页第3页第4页情感语音信号中共振峰参数的提取方法摘要语音情感识别是新型人机交互技术的研究热点之一，在人工智能方面有着较广泛的应用前景。
共振峰频率是反映声道谐振特性的重要特征，它代表了发音信息的最直接的来源。
所以研究情感语音信号中共振峰参数是有很大意义的。
基于共振峰参数在情感语音信号中的重要性，本文主要研究了情感语音信号中共振峰参数的提取方法。
提取共振峰的常用方法包括：谱包络提取法、倒谱法和LPC法。
由于倒谱法根据对数功率谱的逆傅立叶变换，能够分离频谱包络和细微结构，很精确地得到共振峰信息，所以本文重点研究倒谱法提取共振峰。
本文通过MATLAB软件利用倒谱法实现了对高兴、生气、中立三种情感状态的共振峰参数的提取。
分析提取结果，得到了下面的一些结论：相对于中立发音而言，高兴和生气的第一共振峰频率相对升高，从人的发音特点来看，人们在表达高兴和生气时，嘴比平静发音时张得更大，因此会出现这样的结果。
所以说，可以用共振峰作为区分不同情感语音的手段。
关键词：语音情感识别；共振峰参数；共振峰提取方法；倒谱法Extraction method of emotional speech signal of the formantparametersAbstractSpeech emotion recognition is one of the hot research of new human-computer interaction technology, which has a wide application prospect in artificial intelligence. Formant frequency is an important characteristic of reflecting the resonant characteristics of channel, it represents the pronunciation of the most direct source of information. So the research of emotional speech signal of the formant parameters is of great significance.Based on the importance of formant parameter in the emotional speech signals, this paper mainly studied the extraction method of emotional speech signal of the formant parameters. Several main methods of extraction of formant are: spectral envelope extraction, cepstrum method and LPC method. Since cepstrum based on the number of inverse Fourier transform power spectrum, it can separate spectral envelope and the fine structure and get very precise information on the formant, so this paper focuses on research cepstrum formant extraction.This paper use MATLAB software cepstrum emotional state to achieve happy, angry and neutral three formant parameter extraction. Analysis to extract a result, I get some of the following conclusions: Relative to the neutral pronunciation, the happy and angry the first formant frequency is relatively increased. Pronunciation features from the human point of view, people are happy and angry expression, mouth to pronounce than when Zhang was more calm, so there will be such an outcome. So, you can use the formant speech as a means to distinguish between different emotions.Key Words: Speech Emotion Recognition; Formant parameters; Formant extraction method; Cepstrum目录摘要 ..................................................................... Abstract .. (I)第1章绪论 0选题意义 0情感语音识别技术的国内外发展现状 0国际情感语音识别发展现状 0国内情感语音识别发展现状 (1)本文的主要研究内容及结构安排 (2)本文的主要研究内容 (2)本文的结构安排 (2)第2章情感的分类与语音情感识别 (3)情感的分类 (3)情感语音数据库 (4)语音情感识别系统 (5)第3章共振峰的基本概念 (5)共振峰参数的概念及产生原理 (5)共振峰参数的研究意义 (6)提取共振峰参数所遇到的问题 (6)第4章共振峰的提取方法及分析 (7)谱包络提取法 (7)倒谱法提取共振峰 (8)LPC法提取共振峰 (9)求根法提取共振峰 (10)LPC倒谱法提取共振峰 (10)几种提取方法分析比较 (12)同类文章提取方法比较 (13)第5章倒谱法提取共振峰的实现 (15)倒谱的定义 (15)倒谱法提取共振峰原理 (16)倒谱法提取情感语音共振峰具体实现过程 (16)共振峰提取结果及结论分析 (18)情感语音原始波形 (18)情感语音共振峰提取结果 (19)结论分析 (21)第6章总结与展望 (22)全文总结 (22)展望 (22)参考文献 (23)致谢 (24)外文原文 (25)中文翻译 (35)第1章绪论选题意义随着多模态人机交互技术的发展，新型人机交互模式的应用前景更加广阔。
语音信号的同态滤波和倒谱分析
单击此处添加副标题
演讲人姓名
LPC系数 a1,a2,… ap
声道模拟 滤波器H(z) 线性预测滤波器Hl(z)
u(n)
线性预测滤波器Hl(z)
x(n)
2.同态信号处理的基本原理
01.
进行如下处理：
02.
特征系统D*[] 完成将卷积信号转化为加性信号的运算。
添加标题
逆特征系统D*-1[] ，恢复为卷积性信号。
添加标题
进行如下处理：
a.第一步和第三步的运算相同。 b.第二步不同，前者是对数运算，后者是指数运算。
（3）特征系统D*[]和逆特征系统D*-1[]的区别
Z
exp
Z-1
Z
ln
Z-1
x(n)
x(n)
^
x(n)
^
x(n)
添加标题
特征系统 D*[]
添加标题
x(n)
添加标题
验证一个时域信号经过同态处理，是否回到时域？
ln(.)
MFCC
DCT Y(l)
4.MFCC的应用
预处理
语音识别系统框图
特征 提取
模型库
测度 估计
单击此处添加文本具体内容
现有语音识别系统采用的最主要的两种语音特征包括：（1）线性预测倒谱参数（2）MFCC参数 后处理 输入 输出
MFCC系数考虑到了人耳的听觉特性，具有较好的识别性能。但是，由于它需要进行快速傅立叶变换，将语音信号由时域变换到频域上处理，因此其计算量和计算精度要求高，必须在DSP上完成。
1.Mel频率尺度
线性频率f
Mel频率 Mel(f)
Mel频率带宽随频率的增长而变化，在1000Hz以下，大致呈线性分布，带宽为100Hz左右，在1000Hz以上呈对数增长。将频谱通过24个三角滤波器，其中中心频率在1000Hz以上和以下的各12个。滤波器的中心频率间隔特点是在1000Hz以下为线性分布，1000Hz以上为等比数列分布。
实验二语音信号的基音周期提取最终报告
实验二语音信号的基音周期提取一、实验目的1、熟练运用MATLAB软件的运用，学习通过MATLAB软件编程来进行语音信号的基因周期提取。
2、掌握语音信号的基音周期提取的方法,实现其中一种基频提取方法。
3、学会用自相关法进行语音信号的基因检测.二、实验仪器设备及软件HP D538、MATLAB三、实验原理浊音信号的自相关函数在基因周期的整数倍位置上出现峰值,而清音的自相关函数没有明显的峰值出现。
因此检测自相关函数是否有峰值就可以判断是清音还是浊音，而峰-峰值之间对应的就是基音周期。
影响从自相关函数中正确提取基音周期的最主要原因是声道响应。
当基音的周期性和共振峰的周期性混在一起时,被检测出来的峰值可能会偏离原来峰值的真实位置。
另外，在某些浊音中,第一共振频率可能会等于或低于基音频率.此时，如果其幅度很高，它就可能在自相关函数中产生一个峰值，而该峰值又可以同基音频率的峰值相比拟。
1、自相关函数对于离散的语音信号x（n）,它的自相关函数定义为：R（k)=Σx（n)x（n-k),如果信号x(n））具有周期性，那么它的自相关函数也具有周期性，而且周期与信号x(n）的周期性相同。
自相关函数提供了一种获取周期信号周期的方法。
在周期信号周期的整数倍上，它的自相关函数可以达到最大值,因此可以不考虑起始时间，而从自相关函数的第一个最大值的位置估计出信号的基音周期，这使自相关函数成为信号基音周期估计的一种工具.2、短时自相关函数语音信号是非平稳的信号，所以对信号的处理都使用短时自相关函数。
短时自相关函数是在信号的第N 个样本点附近用短时窗截取一段信号，做自相关计算所得的结果Rm(k）=Σx（n)x(n-k)式中,n表示窗函数是从第n点开始加入。
3、算法通过对自相关基音检测原理的分析，考虑到检测准确度和检测速率2方面的因素，提出了算法实现方案,并对算法进行了Matlab编程实现。
算法包含6个功能模块：带通滤波、取样、分帧、短时能量分析、相关运算、基音检测。
东南大学语音信号处理期末考试复习总结(全面)
语音信号处理是研究数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门科学语音：是声音和语言的结合体，是一连串的音组成的语言的声音。
人的说话过程：想说，说出，传送，接收，理解。
句法的最小单位是单词，词法的最小单位是音节。
语音特征：音色，音调，音强，音长。
语音音素：元音和辅音。
辅音包括浊音（声带振动）和清音共振峰：元音激励进入声道时引起共振特性，产生一组共振频率。
基音频率：浊音的声带振动的基本频率。
汉语是一种声调语言，声调具有辩义作用。
声调的变化就是浊音基音周期的变化。
汉语音节的一般结构：声带，韵母，声调对发音影响最大的是声带。
基音周期：声带每开启和闭合一次的时间，倒数就是基音频率。
语音听觉系统：耳：内耳（将机械信号转化为神经信号），中耳（声阻抗变换），外耳（声源定位和声音放大）。
掩蔽效应：在一个强信号附近，弱信号将变得不可闻。
被掩蔽掉的不可闻信号的最大声压级称为掩蔽门限或掩蔽阈值。
掩蔽效应:同时掩蔽和短时掩蔽。
同时掩蔽：存在一个弱信号和一个强信号频率接近，强信号会提高弱信号的听阀，当弱信号的听阀被升高到一定程度就会导致这个弱信号弱不可闻。
短时掩蔽：当A声和B声不同时存在时也存在掩蔽作用，称为短时掩蔽。
语音信号生成的数学模型：激励模型（一般分为浊音激励和清音激励），声道模型（一般分为声管模型和共振峰模型，共振峰模型又分为三种：级联，并联，混合型），辐射模型。
浊音激励模拟成是一个以基音周期为周期的斜三角脉冲串。
可以把清音模拟成随机白噪声。
完整的语音信号的数学模型的传输函数H(z) = AU(z)V(z)R(z).一阶高通形式的R(z)=R0(1-z^(-1)) 把和时序相关的傅里叶分析的显示图形称为语谱图。
语谱图是一种三维频谱，它是表示语音频谱随时间变化的图形。
第三章：语音信号分析1.参数性质不同：时域，频域，倒频域。
分析方法：模型分析法（根据语音信号产生的数学模型来分析和提取表征这些模型的特征参数）和非模型分析法（时域，频域，倒频域）。
倒谱计算与分析..
《视频语音处理技术》倒谱计算与分析学院名称：计算机与信息工程学院专业名称：计算机科学与技术年级班级：姓名：学号：计算机与信息技术学院综合性、设计性实验报告一、 实验目的：对语音信号进行同态分析可得到语音信号的倒谱参数。
语音的倒谱是将语音的短时谱取对数后再进行IDFT 得到的，所以浊音信号的激励反映在倒谱上是同样周期的冲激，借此，可从倒谱波形中估计出基音周期。
对倒谱进行低时窗选，通过语音倒谱分析的最后一级，进行DFT 后的输出即为平滑后的对数模函数，这个平滑的对数谱显示了特定输入语音段的谐振结构，即谱的峰值基本上对应于共振峰频率，对于平滑过的对数谱中的峰值进行定位，即可估计共振峰。
对于倒谱计算与分析的设计实验可作如下训练： 1、复倒谱的几种计算方法： 2、最小相位信号法和递归法； 3、基音检测； 4、共振峰检测。
二、实验仪器或设备：windowsXP 下的Matlab 编程环境 三、总体设计（设计原理、设计方案及流程等）1．复倒谱的几种计算方法：在复倒谱分析中，z 变换后得到的是复数，所以取对数时要进行复对数运算。
这时存在相位的多值性问题，称为“相位卷绕”。
设信号为则其傅里叶变换为对上式取复对数为 则其幅度和相位分别为：)()()(21n x n x n x *=)()()(21ωωωj j j e X e X e X ⋅=)(ln )(ln )(ln 21ωωωj j j e X e X e X +=)(ln )(ln )(ln 21ωωωj j j e X e X e X +=)()()(21ωϕωϕωϕ+=)()()(21ωϕωϕωϕ+=上式中，虽然 ， 的范围均在 内，但 的值可能超过范围。
计算机处理时总相位值只能用其主值表示，然后把这个相位 主值“展开”，得到连续相位。
所以存在下面的情况：（K 为整数） 此时即产生了相位卷绕。
下面介绍几种避免相位卷绕求复倒谱的方法。
最小相位信号法这是解决相位卷绕的一种较好的方法。
语音信号共振峰检测方法
语音信号共振峰检测方法嘿，咱今儿就来聊聊语音信号共振峰检测方法。
你说这语音信号，就好像是声音的密码，而共振峰呢，那就是密码里的关键数字呀！咱先想想，声音是咋来的呀？不就是物体振动产生的嘛。
那这语音信号里啊，就藏着好多秘密呢。
共振峰呢，就是其中特别重要的一部分。
检测共振峰，就像是在声音的海洋里寻宝。
咱得有合适的工具和方法，才能把那些宝贝给找出来呀。
比如说，可以用频谱分析的方法，就好像拿着一个超级放大镜，去仔细观察声音的频谱图，找出那些突出的部分，那可能就是共振峰啦。
或者呢，还可以用一些算法，就像是聪明的小侦探，能从复杂的语音信号里找出共振峰的蛛丝马迹。
这就好比你在一堆乱七八糟的东西里找一个特别的小物件，得有技巧才行呢。
你想想看，如果没有好的检测方法，那我们对语音的理解不就乱套啦？说话都听不明白，那可不行呀！检测共振峰还能有啥用呢？哎呀，那用处可多啦！比如在语音识别里，它能帮我们更准确地识别出说的是什么。
就像你跟朋友聊天，要是听不清他说啥，那不就尴尬啦？共振峰检测就像是给我们的耳朵加了个清晰滤镜。
再比如在音乐领域，了解共振峰能让我们更好地理解声音的特质，创作出更美妙的音乐呢。
这不就像厨师知道了各种调料的特点，才能做出美味的菜肴一样嘛！而且哦，这检测方法还在不断发展和进步呢。
科学家们就像勤劳的小蜜蜂，一直在努力研究更好的方法，让我们能更准确、更快速地检测出共振峰。
咱普通人虽然不用自己去研究这些复杂的方法，但了解一下也挺有意思的呀。
说不定哪天你跟别人聊天的时候，就能显摆一下：“嘿，你知道语音信号共振峰检测方法不？”那多牛呀！总之呢，语音信号共振峰检测方法可真是个神奇的东西。
它让我们能更好地理解和利用声音，让我们的生活变得更加丰富多彩。
所以呀，可别小瞧了它哟！。
空中交通管制员疲劳检测与管理综述
空中交通管制员疲劳检测与管理综述摘要：中国民航事业要发展，需要以大型运输客机自主研发为基础，以高效空中交通管理体系为支撑，两大软硬实力缺一不可。
空中交通管制员是空中交通管理中最核心的因素，他们对疲劳状态的发现和管理对航空安全起着至关重要的影响。
论文首先对国内外疲劳检测研究成果进行了详细描述，包括传统的主观量表评定与客观评定方法，并对各自的优缺点进行了分析；接着介绍了一种基于语音分析对管制员进行疲劳特征提取和检测的算法，并重点研究了以陆空通话为载体进行语音疲劳检测的方法；可供管制员疲劳检测及管理相关研究人员借鉴和参考。
关键词：空中交通管理；管制员；疲劳检测；语音分析；特征提取引言民航的迅猛发展为空中交通管理提出了重大挑战，继而空中交通管制员需求量激增。
空中交通管制这一专业承担着重要的安全责任，管制员的一个错误命令就有可能导致严重航空安全事故的发生，所以空中交通管制在全球范围内都面临着挑战与难题。
管制员的工作职能分为三类，即塔台管制，进近管制和区域管制。
塔台管制员管理机场区域内的作业，主要向飞行员发出起降指令；进近管制员担负着终端区进出场飞机的顺序指挥任务；区域管制员的职责是在航线上控制飞机。
管制员因工作重要，在工作期间需保持精神饱满、注意力高度分散，再加上他们昼夜倒班工作制度、航班量剧增所造成的工作负荷等原因，使管制员极易陷入劳累之中。
疲劳一般表现为生理或心理疲倦状态，有研究显示疲劳状态会明显降低人们的警觉性，判断力和反应力，并被视为造成人为差错最主要的潜在风险因素之一。
历史研究资料显示，航空安全事故涉及管制员的大部分都是由于管制员疲劳导致的“错误，忘记，漏掉”，所以管制员疲劳检测对航空安全和风险管控都有着十分重要的作用。
1主观评价方法1.1管制员工作负荷的评价方法工作负荷对疲劳有重要影响，所以对工作负荷进行评价则可以间接的判断疲劳程度。
早在20世纪60年代就有关于管制员工作量的研究，其主要研究方法是以主观评价为主，目前常用的主观疲劳评价方法有两种。
基于基音周期和共振峰频率检测的倒谱特征研究
在噪声环境下,短时能量与其它特征参数都不能很好地区分语音段与非语音段。
倒谱能很好表示语音的特征,因此在大多数语音识别系统中选择倒谱系数作为输入特征矢量。
语音信号不是加性信号，而是卷积信号。
为了能用线性系统对其进行处理，可以先采用卷积同态系统处理。
经过卷积同态系统后输出的伪时域序列称为原序列的“复倒频谱”。
它的定义式可以表示为倒谱或称“倒频谱”的定义为。
它和复倒谱的主要区别是对序列对数幅度谱的傅立叶逆变换，它是复倒谱中的偶对称分量。
它们都将卷积运算,变为伪时域中的加法运算，使得信号可以运用满足叠加性的线性系统进行处理。
复倒谱涉及复对数运算，而倒谱只进行实数的对数运算，较复倒谱的运算量大大减少。
2 倒谱法检测基音周期噪声环境下常用基音检测方法的检测效果都不理想，而实际语音在产生过程中，不可避免地要受到背景噪声的影响。
语音的倒谱是将语音的短时谱取对数后再进行IDFT 得到的，所以浊音信号的周期性激励反映在倒谱上是同样周期的冲激。
因此，可以从倒谱波形中估计出基音周期。
先计算倒谱，然后在预期的基音周期附近寻找峰值。
如果倒谱的峰值超出了预先规定的门限，则输入语音段定位浊音，而峰的位置就是基音周期的良好估值。
如果没有超出门限的峰值，则输入语音段定位清音。
图1是倒谱法求浊音的基音周期。
语音信号是缓慢的时变的信号，倒谱是时变的，可以估计出激励源模型及基音周期随时间的变化。
通常每20-30ms 计算一次倒谱。
浊音是周期性的，清音不是周期性的，没有强烈的峰起，利用倒谱可以判断出清浊音和估算基音周期。
图1 倒谱法求浊音的基音周期3 倒谱法检测共振峰频率共振峰参数包括共振峰频率、频带宽度和幅值，共振峰信息包含在语音频谱的包络中。
因此共振峰提取的关键是估计语音频谱包络，并认为谱包络中的最大值就是共振峰。
利用语音频谱傅里叶变换相应的低频部分进行逆变换，就可以得到语音频谱的包络曲线。
依据包络线各峰值能量的大小确定出第一至第四共振峰。
语音信号与图像处理知识点
语⾳信号与图像处理知识点⼀、语⾳、语⾳信号处理的名词解释1、语⾳：是语⾔的声学表现，是声⾳和意义的结合体，是相互传递信息的重要⼿段，是⼈类最重要、最有效、最常⽤和最⽅便的交换信息的形式。
2、语⾳信号处理：是研究⽤数字信号处理技术对语⾳信号进⾏处理的⼀门学科，它是⼀门新兴的学科，同时⼜是综合性的多学科领域和涉及很⼴的交叉学科。
它与语⾳学、语⾔学、声学、认知科学、⽣理学、⼼理学有密切关系。
⼆、语⾳学的名词解释语⾳学：是研究⾔语过程的⼀门科学，它包括三个研究内容：发⾳器官在发⾳过程中的运动和语⾳的⾳位特性；语⾳的物理特性；以及听觉和语⾔感知。
§1.2 语⾳信号处理的发展概况1、语⾳编码：语⾳编码技术是伴随着语⾳信号的数字化⽽产⽣的，⽬前主要应⽤在数字语⾳通信领域。
2、语⾳合成：语⾳合成的⽬的是使计算机能像⼈⼀样说话。
3、语⾳识别：语⾳识别是使计算机判断出所说的话得内容。
§2.2 语⾳产⽣的过程⼀、语⾳、清⾳、浊⾳1、语⾳：声⾳是⼀种波，能被⼈⽿听到，振动频率在20Hz-20kHz之间。
语⾳是声⾳的⼀种，它是由⼈的发⾳器官发出的、具有⼀定语法和意义的声⾳。
语⾳的振动频率最⾼可达15kHz左右。
2、浊⾳、清⾳：语⾳由声带振动或不经声带振动来产⽣，其中由声带振动产⽣的⾳统称为浊⾳，⽽不由声带振动产⽣的⾳统称为清⾳。
浊⾳中包括所有的元⾳和⼀些辅⾳，清⾳包括另⼀部分辅⾳。
⼆、语⾳的产⽣过程：空⽓从肺部排出形成⽓流。
空⽓通过声带时，如果声带是紧绷的，则声带将产⽣张弛振动，即声带周期性地开启和闭合。
声带开启时，空⽓流从声门喷射出来，形成⼀个脉冲；声带闭合时相应于脉冲序列的间歇期。
语⾔交际：通过连接说话⼈⼤脑的⼀连串⼼理、⽣理、和物理的转换过程实现的。
这个过程包括：发⾳-传递-感知。
因此现代语⾳的三个分⽀：发⾳语⾔学、声学语⾔学、听觉语⾔学。
三、基⾳周期、基⾳频率基⾳周期：声带开启和闭合⼀次的时间即振动周期称为⾳调周期或基⾳周期。
基频和共振峰频率
基频和共振峰频率
基频和共振峰频率是声音信号中重要的特征参数。
基频是指声波振动的最低频率，即声音的基调频率。
在人的声音中，男性的基频一般在100Hz左右，女性则在200Hz左右。
共振峰频率则是声音信号中的峰值频率，它反映了声音信号中存在的谐波频率。
共振峰频率的大小与声道的形状有关，不同的语音发音方式会产生不同的共振峰频率。
因此，基频和共振峰频率可以用来识别不同的语音或说话人。
在语音识别、说话人识别等方面有着广泛的应用。
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基于MATLAB的语音共振峰的估计
题目：基于MATLAB的语音共振峰的估计英文题目：MATLAB—BASED ESTIMATES OFFORMANTS院系：电子工程学院专业：通信工程姓名：年级：二零零六级指导教师：***二零零九年十二月摘要语音是人类相互之间进行交流时使用最多最自然最基本也是最重要的信息载体在高信息化得今天，语音处理的一系列技术及其应用几经成为信息社会部可或缺的最重要组成部分。
语音编码算法利用语音信号的冗余信息及某些人耳不敏感的信息，可以在低比特率上获得较高质量的重建语音，压缩编码一直是通信中的关键技术。
语音信号研究者们一直在寻求一种在保持语音质量不显著下降的情况下使语音信号的编码比特率最小的方法，特别地，低比特率语音编码体制(比特率在4.8 kb／s以下)因其广泛的需求而得到研究者的重视。
语音编码器的性能常常用比特率、延时、复杂度和质量4个属性来进行衡量，因此，在分析语音编码器的性能时，主要应该考虑这些属性。
值得注意的是，这些属性之间不是孤立的，而是相互紧密联系的，例如，低比特率的编码器一般比高比特率的编码器有更大的延时、更高的算法复杂度和较低的语音质量。
因此在对各种编码算法进行取舍时，应根据实际应用环境，在这些属性之间进行权衡。
共振峰参数编码算法在低码率的音频编码中应用越来越广泛。
与基于时域波形的压缩算法相比，他在传输的过程中只需要传输构造信号所用的基频和共振峰参数，因此可以大大地降低传输的码率，实现低码率下的多媒体通信。
而且，基于共振峰参数的算法无须严格限制信号的结构，他可以灵活地描述音频信号的特征。
这一灵活性决定了基于共振峰参数的算法，可以满足对音频信号进行方便访问和控制的需要。
关键字：共振峰线性预测ABSTRACTThe human voice to communicate with each other using the most natural and the most fundamental and most important information carriers in high-information that today, a series of voice processing technology and its application several times in the information society available to the Department or the lack of the most important component of the . Speech coding algorithm using speech signals redundant information and some people's ears are not sensitive information, you can gain at low bit-rate reconstruction of a high-quality voice compression coding has been the communication of key technologies. Speech Signal researchers have been looking for a way to maintain voice quality in asignificant decline in the case of voice signals in the smallest bit rate coding methods, in particular, the low bit rate speech coding system (bit-rate of 4.8 kb / s or less) because of its wide range of demands to be researchers attention.The performance of speech coding devices often usebit rate, delay, complexity and quality of the four attributes to measure, therefore, in analyzing the performance of speech coder, the main consideration should be given these attributes. It is noteworthy that among these attributes are not isolated, but closely interrelated, for example, low bit rate encoder in general than high bit-rate encoder greater delay, higher algorithm complexity and the lower voice quality. Therefore, various coding algorithms to choose should be based on the actual application environment, in the trade-off between these attributes.Formant parameter coding algorithm at low bit-rate audio coding more and more widely applied. Time-domain waveform based on the compression algorithm, the process of transmission, he need only transmit the signal structure used for the base frequency and formant parameters, it can greatly reduce the transmission rate, low bit-rate multimedia communication. Moreover, the algorithm based on formant parameters do not strictly limit the signal structure, he has the flexibility to describe the audio signal characteristics. This flexibility determines the parameters of formant-based algorithms, to meet the audiosignal to facilitate access and control needs.KEY WORDS:第一章语音信号处理基础1.1语音信号处理概述语音编码算法利用语音信号的冗余信息及某些人耳不敏感的信息，可以在低比特率上获得较高质量的重建语音，压缩编码一直是通信中的关键技术。
第五讲 共振峰估计3.9
LPC法（了解）
这一章讨论了语音信号数字处理的一 些基本问题和最重要或常用的若干处 理方法，这些内容对语音信号数字处 理的任何一个研究领域都是必需的， 基中贯穿全书的是语音信号产生模型 和语音信号的短时分析技术。
编程实现：
1.提取一段语音信号的短时能量、过零率、短 时平均幅度差。 2.提取一段语音的傅里叶变换幅度谱、线性倒 谱、梅尔频率倒谱（MFCC）。 3. 提取一段语音的LPC参数。
倒谱法
• 下图所示为倒谱法求取语音频谱包络的原理。实验表明，倒 谱法因为其频谱曲线的波动比较小，所以估计共振峰参数的 效果是较好的，但其运算量太大。
LPC法（了解）
• 从线性预测导出的声道滤波器是频谱包络估计器的最新形式， 线性预测提供了一个优良的声道模型(条件是语音不含噪声)。 尽管线性预测法的频率灵敏度和人耳不相匹配，但它仍是最 廉价、最优良的行之有效的方法。 • 用线性预测可对语音信号进行解卷：即把激励分量归入预测 残差中，得到声道响应的全极模型H(z)的分量，从而就得到 这个分量的ai参数。另外，也可以采用抛物线内插技术，解 决频率分辨率较低的情况下的共振峰频率值的求取，它的原 理如图3-22所示。
4. 估计一段语音的基音频率。
5. 估计一段语音的前3个共振峰频率。
3.9共振峰估计
3.9 共振峰估计
• 声道可以看成是一根具有非均匀截面的声管，在发音时起 共鸣器的作用。当准周期脉冲激励进入声道时会引起共振 特性，产生一组共振频率，称为共振峰频率或简称共振峰。 共振峰参数包括共振峰频率和频带宽度，它是区别不同韵 母的重要参数。共振峰信息包含在语音频谱包络中，因此 共振峰参数提取的关键是估计自然语音频谱包络，并认为 谱包络中的最大值就是共振峰。
带通滤器组法
语音情感识别中特征参数的性别差异和规整
3
数和情感类型的关系来看，不存在明显规律。 根据情感语音信号中提取的共振峰参数相对于不同情感的分布，可以总结规律如表 1：
(1) ϕ( f ) ≥ 0
(2) ∫ϕ( f )dx = 1
实际上，只要ϕ( f ) 自己也是一个概率密度函数，就能满足要求。满足这些条件的常用
的窗函数有方窗，正态窗和指数窗等。在这里我们选用中心数据加权特性介于方窗和指数窗 之间的正态窗函数
ϕ( f ) =
1
e−
1 2
(
f
− fi hN 2
)2
hN 2π
（3）
4
落入以 f 为中心的正态窗内的所有样本数表示为
∑ kN
=
N⎛ ⎜
i=1 ⎜⎝ hN
1 2π
− 1 ( f − fi )2
e 2 hN 2
⎞ ⎟ ⎟⎠
（4）
将（4）式代入（1）式，可以得到
∑ p)N (x) =
1 N
N1 V i=1 N
⎛ ⎜ ⎜⎝ hN
(1)
其中VN 是区域 ℜ N 的覆盖范围。ℜ N 是一个包含f在内的区域，N是所有样本数，kn是落入区
域 ℜ N 的样本个数。定义一个窗函数ϕ( f ) 来表示落入区域 ℜ N 的样本数
N
kN = ∑ϕ ( fi )
(2)
i =1
要使估计量 p)N (x) 成为一个合理的密度函数，需要窗函数满足以下两个条件
2 语音情感特征参数的性别差异学家广泛的研究认为，人的情绪状态通常分布在一个三维的维度空间里。情感 状态具有激活维度（也叫激励维度）、评价维度（也叫效价维度）和控制维度（也叫能力维 度或者信心维度）。激活维度主要体现为情绪的激烈程度，是对情绪的内在能量的一种度量。 评价维度主要体现为情感主体的情绪感受，是对情绪和主体关系的一种度量。控制维度体现 的是人对情感的控制能力和主动程度，比如轻蔑和恐惧，就处于控制维度不同的两端。不同 的情感具有不同的激活度、评价度和控制度，他们分别处于这个三维空间的不同位置。
语音识别在公安工作中的应用
语音识别在公安工作中的应用中国人民公安大学(自然科学版)2007年第4期N042007JournalofChinesePeople'sPublic§!堡!!()垂箜塑璺语音识别在公安工作中的应用于瑞华(中国人民公安大学安全防范系,北京102600)摘要语音识别是根据语音波形中反映说话人生理,心理和行为的语音特征参数识别说话人身份.由于其独特的技术优势,语音识别技术在公共安全领域得到越来越广泛应用,为公安部门有效预防犯罪和快速侦查破案,提高工作水平和工作效率提供支持和帮助.随着技术的发展,语音识别必将成为科技强警的重要手段之一.关键词语音识别;公安应用;声纹特征中图分类号D6310引言语音识别是根据语音波形中反映说话人生理,心理和行为的语音特征参数识别说话人身份.它涉及多学科的知识和经验,如信号处理,计算机科学,通信,语言学,生理学,心理学,模式识别等.语音识别属于一种行为特征识别方式,对语音识别技术的研究从20世纪50年代到现在一直非常活跃,随着技术的发展和不断成熟,语音识别必将在公安,司法及生产过程的自动控制等方面得到广泛应用.1语音识别的原理和方法1.1语音识别的可行性语音是由人的发声器官所产生的,其产生过程是声带振动产生声带音,声带音经过调制(传输共鸣),最后由嘴唇辐射出去.由声带产生声源,声带的长短,宽窄,厚薄决定了语音音调的高低.人类语音特征与发声人的发音器官,大脑神经的生理特性,心理素质,心理状态和发声人所生活的言语环境,社会规范密切相关,并且具有相对稳定性和唯一性.稳定性是指人的语音特征在一生中虽然是变化的,但是在一段时期内,特别是生理和作者简介于瑞华(1965一),女,天津人,副教授.?96?心理成熟以后的相当长的时期内具有相对稳定性. 唯一性是指它因人发声器官的生理构造及说话时的配合习惯,心理素质,言语水平不同而具有个体特殊性.这些都说明根据语音来识别具体的说话人是可行的,这就是语音识别的前提和基本依据.1.2语音识别的分类根据不同的标准,可以把语音识别分为不同的类型.从对语音的要求上,分为与文本无关的语音识别和与文本相关的语音识别.与文本无关的语音识别指语音不要求特定的语言和内容,而且探测到的语音与测试语料之间也不要求一致;与文本有关的语音识别指探测到的语音应与测试语料相一致. 按照应用方式,分为语料分析,说话人辨认和说话人识别.语料分析,是根据某一具体的语料的特点和内容,通过对方言,音调,词汇,语法,口头语等进行直接分析来确定其说话人的性别,年龄,地域,文化水平,职业,身高,体态等身份信息,是一种一对一的识别;说话人辨认,是在众多的语料中判断是否含有与已获取的特定说话人的原始语音材料相同的,发现后将其查找出来,以确定原始语音的说话人身份,是一种多对一的识别;说话人识别,是将获取的某一说话人的语料与数据库中已有于瑞华:语音识别在公安工作中的应用的众多语料进行比对,以确认此说话人的身份,是一种一对多的识别.1.3语音识别系统的基本原理语音识别是一种多维模式的识别系统,一个完整的语音识别系统包括语音材料获取,声纹特征提取,语音模式匹配三个部分.1.3.1语音材料的获取原始语音材料的获取是进行语音识别的首要问题,这就需要语音记录,传输和存储等方面的技术和设备来支持.声音经过记录,存储,传输到声音播出时的质量常常只能达到记录时采样频率的一半,因此须采取双倍采样率才能将原音准确重现.由于人说话的语音频率大约为10KHz,在一般的语音识别系统中,对此频率加倍采样,采样频率达到22KHz即可.虽然采样率越高,所记录下来的音质就越清晰,但同时采样所记录下来的数据所需的存储空问就会越大.1.3.2声纹特征提取声纹特征提取即提取声音信号中所表征的说话人的基本特征,该特征能有效地区分不同的说话人,且对同一说话人的变化保持相对稳定.说话人特征大体归为以下几类:(1)基音轮廓,共振峰频率带宽及其轨迹.这是基于发声器官生理结构的特征参数.(2)谱包络参数.声音通过滤波器组输出,以适当的频率对输出抽样,作为声纹特征参数. (3)听觉特性参数.这是模拟人耳对声音频率感知特性而提出的,如感知线性预测等.人耳朵所能听到的频率范围约在20～20000Hz之间,能听到的最低声强约为10W/m,可见人耳对声音的接收本领是非常强的.(4)线性预测系数.线性预测与声道参数模型相符合,将它导出的各种参数,如反射系数,自相关系数,线性预测系数等作为识别特征.1.3.3语音模式匹配(1)矢量量化.以量化产生的失真度作为判决标准,识别精度较高,判断速度较快.(2)概率统计.因为短时问内语音信息相对平稳,通过对稳态特征参数统计分析,利用均值,方差等统计量和概率密度函数进行判决.其优点是不用对特征参量在时域上进行规整,适合文本无关的说话人识别.(3)动态时间规整.说话人声音信息既有稳定的因素如发声习惯,发声器官结构,又有时变的因素如语速,语调,重音,韵律等.常用基于最近邻原则的动态时问规整来判断特征的相似程度.(4)人工神经网络.这种分布式并行处理结构的网络模型在某种程度上模拟生物感知特性,具有自组织和自学习能力,很强的复杂分类边界区分能力及对不完全信息的鲁棒性,其性能近似理想的分类器.(5)隐马尔可夫模型.这种基于转移概率和传输概率的随机模型,最早被美国的IBM公司用于声音识别.它把声音看成由可观察到的符号序列组成的随机过程,该序列是发声系统状态序列的输出.识别时,为每个说话人建立发声模型,通过训练得到状态转移概率矩阵和符号输出概率矩阵.具体应用时,计算未知声音在状态转移过程中最大概率,根据最大概率对应的模型进行判决.它不需时问规整,可节约判决的计算时间和存储量.这是目前广泛采用的一种语音识别技术.1.4语音识别的优缺点和其他生物识别技术相比较,语音识别既有许多特有的优点,也有自己的不足之处.语音识别的优点:(1)便于采集由于语音传播所需条件简单,记录,存储和传输技术成熟,设备轻巧且使用方便,所以语音的采集非常容易实现.而且语音识别是非接触式的,对被采集对象没有过多的特殊要求.(2)实时处理能力强语音识别系统的处理速度相对较快,做出响应的时间比较短,一般最短的可以在250ms内做出响应,实时处理能力强,能够保证系统的持续工作和识别的延续进行.(3)应用范围广语音识别除了可以用在公安,司法等部门外,在生产过程的自动控制,商务或办公系统中产品和文件的加密,电信和医疗设备的检测评价等方面也得到广泛应用.语音识别的缺点:(1)区分度差,误识率高具有唯一性的语音特征提取起来比较困难,而且稳定性相对较低,造成系统误识率较高.(2)变异性较大,易受环境影响由于生病,伪装,不同的说话速度等原因,使得语音信号本身有较大的变异性.同时,在环境比较嘈杂,杂音较大时,语音会受到背景噪声的干?97?于瑞华:语音识别在公安工作中的应用扰,使得信噪比下降,特征提取难度增加.(3)保密性不好语音识别可以不依赖于活体目标,对于采用高保真录音,再利用他人原声录音进行回放,系统判断起来比较困难,尤其是在基于语音识别技术的出人口控制系统中,如果没有其他复核手段,容易造成误判.2语音识别在公安工作中的应用2.1历史背景和现状由于语音的可行性,可用性,并且具有诸多优点,在国外,电子监听技术很早就作为安全部门侦查破案的技术手段而被采用.世界上最早将语音识别技术用于安全工作是1963年4月发生在东京的拐卖幼儿案中.该案唯一的线索就是犯罪嫌疑人打电话威胁的声音.声纹专家通过对其语音材料的分析, 推断出犯罪嫌疑人年龄,职业,出生地,为发现嫌疑人提供了极有价值的线索.初步确定犯罪嫌疑人后,办案人员秘密获取了嫌疑人的语音材料,并将电话录音和嫌疑人的声纹进行比对,参加声纹鉴定的专家们一致对两次录音做出同一认定的结论,办案人员据此成功侦破了这桩轰动一时的案件.但是,公安机关作为执法部门和打击犯罪的刑事司法力量,其行为应首先符合法律的规定.语音识别要在公安工作中得到合法而有效的应用,并为诉讼和审判提供证据,必须得到相关法律的支持. 1968年,美国制定了《综合控制犯罪和街道安全法》,允许办案警察对特定的严重犯罪进行监听. 英国,日本等国家也先后制定了《通讯截获法》, 《电子监听法》等法律法规,允许警察和情报部门对某些嫌疑人实施监听.1971年,美国首次公开认可声纹鉴定结论可以作为证据使用.在我国,《人民警察法》第十六条规定:"公安机关因侦查犯罪的需要,根据国家有关规定,经过严格的批准手续,可以采取技术侦察措施". 《中华人民共和国国家安全法》第十条规定:"国家安全机关因侦查危害国家安全行为的需要,根据国家有关部门的规定.经过严格的批准手续,可以采取技术侦察措施".在上述两法中规定的"技术侦查措施"包括电子监听,秘密拍照或录像,秘密获取某些物证,邮件检查等秘密的技术手段.这是我国公安机关采取电子监听措施的法律依据. 尽管国内对这项技术一直存在着质疑甚至否定, 但是,目前语音识别技术作为一种有效的手段在公?98?安和司法部门已经得到比较广泛的应用,声纹鉴定结论也作为初始证据在刑事诉讼中获得认可.公安机关如果能掌握和利用好这项技术,合理地把它用到公安警务工作的各个方面,必然能使其为提高工作效率和增强公安实战能力做出更大的贡献. 2.2语音识别在侦查工作中的应用某些案件中,在受案和侦查的初始阶段,公安机关所能掌握的线索可能只有一段录音.例如绑架案和敲诈案,犯罪嫌疑人往往通过电话来作案,其语音就成了唯一的线索.而提取嫌疑人的语音特征,通过语音识别和说话内容分析,对说话人身份进行判断,是侦查工作的重要突破口.1996年河北省发生一起绑架杀人案,警方所能利用的只有一盘由录音电话录制的录音带,被绑架者家属称其无任何仇人,也没有怀疑目标.而录音里嫌疑人使用的是普通话,家属听着比较陌生. 面对这种情况,办案人员委托有关的声纹鉴定专家对该录音进行了分析.专家们经过认真,反复的声音辨听,发现嫌疑人普通话的语音里有三处山西方言成分,并通过对该语音音色和用词情况的分析推断,做出如下认定:打电话的嫌疑人是一男性,从小生活在山西,后在北京生活过较长一段时间,有初中以上文化程度,年龄在26～29岁之间,身高1.75米左右.侦查人员根据这一结论,迅速展开调查,终于发现了犯罪嫌疑人,并追踪破获了一个绑架勒索杀人的犯罪团伙.2.3语音识别在抓捕中的应用抓捕是公安机关在侦破案件中危险最大的一个环节,也是比较辛苦和耗费时间的.在线索不多,对犯罪嫌疑人情况了解不足的情况下,容易发生危险或者是抓错人.将语音识别用在公安机关的抓捕过程中,可以很好地解决这些难题.在进入抓捕现场前,先通过技术监听设备实现对犯罪嫌疑人所藏匿的房间进行监听,并进行语音识别,确认是不是要抓捕的犯罪嫌疑人,并初步判断房间内人员数量,类型,所处状态和拥有武器情况,以便制定正确的抓捕方案,合理布置警力,变被动为主动,减少不必要的伤亡和损失.在有些案件中,犯罪分子在某处作案后往往未被及时抓获,可能潜逃并流窜到其他地点再行作案.而如果犯罪分子在作案前后留有录音,我们就町以提取其留下的语音信息,并发到全国各地的公安机关,由民警携带存有犯罪分子语音信息并能自动识别的仪器,在犯罪分子可能出现的地方守候或于瑞华:语音识别在公安Z-作中的应用者安置在其最有可能出现的场所.如果犯罪分子出现并发出声音时,仪器捕捉其语音并通过与已有的信息进行比对,确认是要抓捕的犯罪嫌疑人后,民警可以及时将其抓获.在通过接群众举报或其他方式抓获犯罪嫌疑人但无法确认时,还可以用语音识别来确认其身份. 在震惊全国的马加爵特大杀人案件中,通缉令在全国范围的公开发布,加上25万元的奖励,除了急于破案的公安民警外,还有众多的目光在搜寻着马加爵.在抓到他之前,先后在云南昆明,江西萍乡,浙江宁波,四川宜宾,甘肃陇西,山西太原,辽宁风城,广西钦州等地有人举报发现有与马加爵体貌特征相同的人.甚至有故意冒用马加爵姓名的不良青年在网上出现过.真正的马加爵在三亚被抓获时,已是灰头土脸,衣衫褴褛,多Et饥饿和精神紧张令他明显比通缉令上瘦弱.民警从他身上搜出了几盘磁带,录音内容与杀人案有关.为了确认抓获人的身份,昆明市人民检察院还委托鉴定水平位于全国前列的深圳市检察院对录音带进行鉴定.经语音辨听和声谱分析,鉴定方最后认定抓获的嫌疑人就是马加爵.2.4语音识别在取证中的应用录音作为视听资料的一种,是《民事诉讼法》规定的七种法定证据形式之一.语音识别和语音资料的司法鉴定,除了可以用在上面提到的绑架案, 敲诈案中外,在诬告陷害,威胁恐吓,诽谤谩骂骚扰他人的案件中,还有贪污,行贿,受贿案件,经济交往中的钱物,财产纠纷案,以及谎报火警,匪警等恶意扰乱机关办公秩序的案件中,也是重要的取证手段.这些都可以利用语音识别来协助破案. 2000年4月8日,河北省某市发生一起绑架案.事主张明的儿子被绑架.绑匪打来匿名电话,让事主马上准备20万元,第二天晚上8点送到某路口的圆盘下面,并且强调要按时送到,不准报案,否则就撕票.办案民警对其家中的电话进行了技术监听,在绑匪再次打电话时进行了录音.通过对录音进行分析,确定了一个嫌疑对象何方华,并将其传唤到案,经过8个多小时讯问,何方华始终没有承认打过电话,更不承认已经撕票的行为.最后,民警将匿名电话录音和传讯录音送到声纹鉴定部门,经过专家的听辨和用仪器进行声谱分析,电话录音和传讯录音中相同字词在共振峰模式,基频,振幅,音强等特征参量上符合较好,反映了同一个人的语音特征,认定何方华就是打电话的人.面对强有力的证据,犯罪嫌疑人何方华的心理防线被彻底摧毁,终于低头认罪并坦白交待了自己绑架杀人的全部罪行.2.5语音识别在执行取保候审,监视居住等强制措施中的应用根据《中华人民共和国刑事诉讼法》第五十条至五十八条之有关规定,公安机关可对某些犯罪嫌疑人采取取保候审或监视居住的强制措施.但要求犯罪嫌疑人不得离开一定的区域,公安机关要对其行为进行监控.而由于公安机关严重的警力不足,如果办案民警每天到现场对这些被采取强制措施的犯罪嫌疑人进行察看,无疑会加重民警的工作负担.如果将语音识别技术应用在对犯罪嫌疑人的监控中,将会极大地减轻民警的工作负担并提高工作效率.可以通过对犯罪分子住处的声音进行监听判断犯罪分子的活动情况,通过要求犯罪分子使用某一地点的固定电话与民警进行通话并对其身份进行识别和判断,确定犯罪嫌疑人是否一直处在法律规定的区域内.3结语由于语音识别系统的应用环境非常复杂,造成训练环境与识别环境不能完全一致,使得在实验环境下的效果与实际应用场合的效果往往会有较大差距,从而限制了语音识别技术的应用范围.然而,语音识别技术的优势是不可否认也不容忽视的.随着相关技术和设备的改进,语音识别的准确率和有效性将不断得到提高,其应用范围将更为广泛.语音识别技术在公安工作中的广泛应用,必将为公安部门有效预防犯罪和快速侦查破案,提高工作水平和工作效率提供支持和帮助,并成为科技强警的重要手段之～参考文献1.张战海,张铎.现代自动识别技术与应用[M].北京: 清华大学出版社,2003.2.陈方,高升.语音识别技术及发展[j].电信科学, 1996(12).3.杨大利,徐明星,吴文虎.语音识别特征参数选择方法研究[J].计算机研究与发展,2003(7).4.聂敏.语音识别技术及关键技术[J].微波与卫星通信,1999(4).(责任编辑陈晓明)?99?。
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基音和共振峰估计
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（3）并行处理技术（PPROC）方法
• 运用并行处理技术检测基音周期的方法的基本思想是：对经过 预处理的语音信号实施一系列的基音初步检测，或分别对原始 信号和经处理后的信号实施系列检测，然后根据系列检测的初 步结果，综合判定基音周期。
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基音和共振峰估计
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（2）平均幅度差函数法（AMDF）
• 语音信号的短时平均幅度差函数(AMDF) Fn(k)定义为：
Nk1
Fn(k) Sn(mk)Sn(m) m0
• 与短时自相关函数一样，对周期性的浊音语音，Fn(k)也呈 现与浊音语音周期相一致的周期特性，不过不同的是Fn(k) 在周期的各个整数倍点上具有谷值特性而不是峰值特性，因 而通过Fn(k)的计算同样可以来确定基音周期。而对于清音 语音信号，Fn(k)却没有这种周期特性。利用Fn(k)的这种特 性，可以判定一段语音是浊音还是清音，并估计出浊音语音 的基音周期。
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2.基音周期估计的方法
(1)自相关法 (2)平均幅度差函数法 (3)并行处理法 (4)倒谱法 (5)简化逆滤波法 (6)小波变换法
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（1）自相关法
• 语音信号s(m)经窗长为N的窗口截取为一段加窗语音信号 Sn(m)后，定义Sn(m)的自相关函数(ACF)Rn(k)(亦即语音信 号s(m)的短时自相关函数)为：
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然而，反应信息的倒谱峰，在过渡音和含噪语音中将 会变得不清晰甚至完全消失。其原因当然主要是因 为过渡音中周期激励信号能量降低和类噪激励信号 干扰或含噪语音中的噪声干扰所致。对于一帧典型 的浊音语音的倒谱，其倒谱域中基音信息与声道信 息并不是完全分离的，在周期激励信号能量较低的 情况下，声道响应(特别是其共振峰)对基音倒谱峰 的影响就不可忽略。如果设法除去语音信号中的声 道响应信息，对类噪激励和噪声加以适当抑制，倒 谱基音检测算法的检测结果将有所改善，特别对过 渡语音的检测结果将有明显改善。
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• 简化逆滤波器的原理框图如图3-26所示。其工作过程为：
• ①语音信号经过10kHz取样后，通过0-900Hz的数字低通 滤器，其目的是滤除声道谱中声道响应部分的影响，使峰值 检测更加容易。然后降低取样率5倍（因为激励序列的宽度 小于1 kHz，所以用2kHz取样就足够了)；当然，后面要进 行内插。
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（4）倒谱（CEP）法
• 倒谱法是传统的基音周期检测算法之一，它利用语音信号的 倒频谱特征，检测出表征声门激励周期的基音信息。
• 正如在3.5小节介绍的，语音s(n)是由声门脉冲激励e(n)经 声道响应v(n)滤波而得。即：
• ②提取降低取样率后的信号模型参数（LPC参数），检测出 峰值及其位置就得到基音周期值。
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§3.7 基音周期和共振峰频率估计
§3.7 基音周期和共振峰频率估计
一、基音周期估计 二、共振峰估计
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一、基音周期估计 1.基音周期估计的重要性
一、基音周期估计
基音周期是语音信号最重要的参数之一，它描述 了语音激励源的一个重要特征。基音周期信息在多 个领域中有着广泛的应用，如：语音识别、说话人 识别、语音编码、语音合成、发音系统疾病诊断、 听觉残障者的语言指导等。因为汉语是一种有调语 言，基音的变化模式称为声调，它携带着非常重要 的具有辨意作用的信息，有区别意义的功能，所以， 基音的提取和估计对汉语更是一个十分重要的问题。
• 图3-21所示的是一个并行处理法的实现框图，它是一种时域方 法，检测器找出语音波形的六个测度，而这六个测度应用于六 个独立的基音检测器。由六个检测器驱动“服从多数”逻辑电 路而进行最终的基音判决。用到的波形属性是正负峰值的幅度 和位置，后峰至前峰的测度以及峰值至谷值的测度。语音最初 经截止频率为900Hz的低通滤波，如果需要的话加高通滤波去 除60Hz的交流声。用这种方法找出的基音测度与经过检验确定 的基音测度相当吻合，而且处理过程具有抗噪声能力。
Nk1
Rn(k) Sn(m)Sn(mk) m0
• Rn(k)不为零的范围为是k=(-N+1)～(N—1)，且为偶函数。 由3．3小节的分析可知，浊音信号的自相关函数在基音周期 的整数倍位置上出现峰值；而清音的自相关函数没有明显的 峰值出现。因此检测是否有峰值就可判断是清音或浊音，检 测峰值的位置就可提取基音周期值。
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（5）简化逆滤波法（SIFT）
• 简化的逆滤波跟踪(SIFT)算法是相关处理法进行基 音提取的一种现代化的版本。该方法的基本思想是： 先对语音信号进行LPC分析和逆滤波，获得语音信号 的预测残差，然后将残差信号通过自相关滤波器滤 波，再作峰值检测，进而获得基音周期。语音信号 通过线性预测逆滤波器后达到频谱的平坦化，因为 逆滤波器是一个使频谱子坦化的滤波器，所以它提 供了一个简化的（亦即廉价的）频谱平滑器。预测 误差是自相关器的输入，通过与门限的比较可以确 定浊音，通过辅助信息可以减少误差。
s(n)=e(n)*v(n)
• 设三者的倒谱分别为s^(n)、e^(n)及v^(n)，则有：
s^(n)=e^(n)+v^(n)
• 可见，倒谱域中基音信息与声道信息可以认为是相对分离的。 采取简单的倒滤波方法可以分离并恢复出e(n)和v(n)，根据 激励e(n)及其倒谱的特征可以求出基音周期。
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