第七讲 VQ语音信号处理第4章PPT课件
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❖ 特征参量评估方法 F比：在给定一种识别方法后，识别的效果主要取决于特征
参数的选取。对于某一维单个的参数而言，可以用F来表征 它在说话人识别中的有效性。
F 不 同 同 一 说 说 话 话 人 人 特 特 征 征 参 方 数 差 均 的 值 均 的 值 方 差 [x [ a (i)i i] ] 2 2 ia ,i
一个说话人识别系统的好坏是由 许多因素决定的。其中主要有正确 识别率（或出错率）、训练时间的 长短、识别时间、对参考参量存储 量的要求、使用者适用的方便程度 等，实用中还有价格因素。图10.3 表示了说话人辨别与说话人确认系 统性能与用户数的关系。
10.3应用DTW的说话人确认系统
一个应用DTW说话人识别系统如图10-4所示。它采用的识别 特征是BPFG（附听觉特征处理），匹配时采用DTW技术。
2. 动态时间规整方法（DTW）
将识别模板与参考模板进行时间对比，按照某种距离测度得出两个模板 之间的相似程度。常用的分法：基于最近邻原则的动态时间规整。
3. 矢量量化方法（VQ）
将每个人的特定文本训练成码本，识别时将测试文本按此码本进行编码， 以量化产生的失真度作为判决标准。优点：速度快，识别精度不低。
❖ 说话人识别特征的选取
在说话人识别系统中特征提取是最重要的一环，特征提取就 是从说话人的语音信号中提取出表示说话人个性的基本特征。
在理想情况下，选取的特征应当满足下述准则： ① 能够有效地区分不同的说话人，但又能在同一说话人的语音
发生变化时相对保持稳定。 ② 易于从语音信号中提取 ③ 不易被模仿 ④ 尽量不随时间和空间变化
10.4应用VQ的说话人识别系统
目前自动说话人识别的方法主要是基于参数模型的HMM的方 法和基于非参数模型的VQ的方法。应用VQ的说话人识别系 统如图10-5所示。
语音信号处理与现代语音通信PPT课件
.
.
第二章 语音信号的产生、特征与人耳的 听觉特性
☆临界频带这个参数提出的意义是可将人耳当
作一个并联的滤波器组，各个滤波器有不同 的带宽，分别对听觉作出不同的贡献
☆临界频带的单位一般用Bark来表示以纪念科
学家Barkhauseu。1 Bark用来指明一个临界 频带的频率宽度
☆若记Bark域的频率变量为b,赫兹(Hertz)域
第二章 语音信号的产生、特征与人耳的 听觉特性
60
50
强 度SPL（dB）
40
30
20
后向屏蔽区
10
前向屏蔽区
0
-100
-50
0
50
100
150
200
时 间 （ ms）
非同时掩蔽（时间掩蔽）：. 纯音的非同时掩蔽现象
第二章 语音信号的产生、特征与人耳的 听觉特性
§2.5 人耳的各种听觉效应
哈斯（Hass）效应 双耳效应 鸡尾酒会效应
第一章 声音信号的分类与数字化
§1.4 声音信号的数字存储格式 WAV：数字音频波形格式，微软公司开发 VOC和DAT：多用于声霸卡等一些声音采集
程序的DOS软件环境，新加坡创新公 司开发 AU：工作站的UNIX环境下使用 MIDI：数字乐器合成器，多用于合成音乐 目前我们遇到的多数为.wav和.mid文件
社，1987 11、陈尚勤等 “语言信号数字处理” 电子科技大学出版社，1991 12、陈永彬, 王仁华 “语言信号数字处理” 中国科技大学出版社，
1990
.
参考文献
外文
1 、 R.P.Ramachandran, R.Mammane “Modern Methods of Speech Processing”, Kluwer Academic Publishers, 1995
.
第二章 语音信号的产生、特征与人耳的 听觉特性
☆临界频带这个参数提出的意义是可将人耳当
作一个并联的滤波器组，各个滤波器有不同 的带宽，分别对听觉作出不同的贡献
☆临界频带的单位一般用Bark来表示以纪念科
学家Barkhauseu。1 Bark用来指明一个临界 频带的频率宽度
☆若记Bark域的频率变量为b,赫兹(Hertz)域
第二章 语音信号的产生、特征与人耳的 听觉特性
60
50
强 度SPL（dB）
40
30
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后向屏蔽区
10
前向屏蔽区
0
-100
-50
0
50
100
150
200
时 间 （ ms）
非同时掩蔽（时间掩蔽）：. 纯音的非同时掩蔽现象
第二章 语音信号的产生、特征与人耳的 听觉特性
§2.5 人耳的各种听觉效应
哈斯（Hass）效应 双耳效应 鸡尾酒会效应
第一章 声音信号的分类与数字化
§1.4 声音信号的数字存储格式 WAV：数字音频波形格式，微软公司开发 VOC和DAT：多用于声霸卡等一些声音采集
程序的DOS软件环境，新加坡创新公 司开发 AU：工作站的UNIX环境下使用 MIDI：数字乐器合成器，多用于合成音乐 目前我们遇到的多数为.wav和.mid文件
社，1987 11、陈尚勤等 “语言信号数字处理” 电子科技大学出版社，1991 12、陈永彬, 王仁华 “语言信号数字处理” 中国科技大学出版社，
1990
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参考文献
外文
1 、 R.P.Ramachandran, R.Mammane “Modern Methods of Speech Processing”, Kluwer Academic Publishers, 1995
《语音信息处理》PPT课件
2.语音信号处理的学科基础
消费 电子 …
声学 信息论
残疾人 用品
语音、 语言学
听写机
语音识别
信号 处理
查询 系统
电话 拨号
… 实际应用
学科基础
人工 智能
模式 识别
数理 统计
语音识别的应用背景和学科基础
3.语音信号处理的分支和应用
语音识别 语音合成 语音编码 说话人识别
3.1 语音识别
4.语音信号处理的发展历史
国外发展历史
人们在19世纪就已经发现，元音主要是靠第一 共振峰和第二共振峰来区别，声母的感知主要 靠共振峰的弯曲方向和力度。但是，真正的语 音识别却是始于1952 年，当时贝尔实验室 Davis等人通过提取语音的第一、第二共振峰 作为语音特征参数，采用专用硬件实现了一台 10个英文数字的语音识别系统Audry System。
语音编码的应用
数字通信系统 移动无线通信 保密语音通信
3.4 说话人识别
说话人识别（声纹识别） 可分为两种： 说话人辨认 说话人确认
目前，声纹识别已经在证券交易、银行交易、身份 证、信用卡的认证等领域均有应用。在国外，声纹 识别技术已经取得了较为广泛的应用。美国已把声 纹识别用到保险、银行等行业，迪拜在交通管理上 使用声纹验证来确认驾驶员身份，戴尔公司已经实 施了声纹认证用于网上订购，菲律宾政府的养老金 系统现在也可以通过声纹识别来完成身份认证。
语音识别的分类
针对说话人：特定说话人语音识别和非 特定说话人语音识别
针对词汇量：小词汇量、中词汇量和大 词汇量的识别
针对说话方式：孤立词识别和连续语音 识别
针对识别环境：实验室环境语音识别、 电话语音识别和广播语音识别
语音信号处理(ppt)语音识别
3.语音识别技术 语音识别系统的分类方式及依据 根据对说话人说话方式的要求,可以分 为孤立字(词)语音识别系统,连接字 语音识别系统以及连续语音识别系统 根据对说话人的依赖程度可以分为特定 人和非特定人语音识别系统. 根据词汇量大小,可以分为小词汇量, 中等词汇量,大词汇量以及无限词汇量 语音识别系统.
Hale Waihona Puke 3 动态时间规整方法 说话人信息不仅有稳定因素(发声器官 的结构和发声习惯),而且有时变因素 (语速,语调,重音和韵律).将识别 模板与参考模板进行时间对比,按照某 种距离测定得出两模板间的相似程度. 常用的方法是基于最近邻原则的动态时 间规整DTW.
4 矢量量化方法 矢量量化最早是基于聚类分析的数据压 缩编码技术.Helms首次将其用于声纹 识别,把每个人的特定文本编成码本, 识别时将测试文本按此码本进行编码, 以量化产生的失真度作为判决标准. Bell实验室的Rosenberg和Soong用VQ进 行了孤立数字文本的声纹识别研究.这 种方法的识别精度较高,且判断速度快.
2. 概率统计方法 语音中说话人信息在短时内较为平稳, 通过对稳态特征如基音,声门增益,低 阶反射系数的统计分析,可以利用均值, 方差等统计量和概率密度函数进行分类 判决.其优点是不用对特征参量在时域 上进行规整,比较适合文本无关的说话 人识别 利用子词单元构成的隐含马尔柯夫模型, 构成了一个说话人确认系统,每个子词 单元用一个从左至右的HMM描写,每 个模型包含2到3个状态.
1.什么是说话人识别(SR)? 说话人识别(Speaker Recognition, SR)技术是以话音 对说话人进行区分,从而进行身份鉴别与认证的技术. 在国外,说话人识别技术获得了广泛的研究,同时也 有少量成熟产品问世.AT&T,TI与美国著名的通讯公 司Sprint都已经展开了在声音识别领域的实验和实际的 应用.说话人识别技术有着广阔的市场应用前景.通 过SR技术,可以利用人本身的生物特性进行身份鉴别, 例如为公安部门进行语音验证,为一般用户提供防盗 门开启功能等等.在互联网应用及通信领域,SR技术 可以应用于诸如声音拨号,电话银行,电话购物,数 据库访问,信息服务,语音E-mail,安全控制,计算机 远程登录等领域.在呼叫中心应用上,SR技术同样可 以提供更加个性化的人机交互界面.当顾客以电话方 式对呼叫中心进行请求时,系统能够根据话音判断出 来者的身份,从而提供更个性化,更贴心的服务.
语音信号处理7.ppt
3
一个声音的听觉 感受性受同时存 在的另外一个声 音的影响，这个 现象称为人耳的 “掩蔽效应”。
2
2.4 语音的感知
2.4.3 临界带宽与频率群
临界频带也可定义为：一个给定的正弦纯音在基底 膜上能够产生谐振反应的那一部分。一个频率群的 划分相应于基底膜分成许多很小的部分，每一部分 对应一个频率群。 一个临界带的单位用巴克（Bark）表示。
2.4 语音的感知
2.4.1 几个概念
人耳听觉界限的频率范围大约为20Hz-20kHz。 响度 这是频率和强度级的函数。
响度的单位是宋，响度级的单位是方 音高(音调) 音高也叫基音。 响度和音高之间互为补充
1
2.4 语音的感知
2.4.2 掩蔽效应
两个响度不等的 声音作用于人耳 时，则响度较高 的频率成分的存 在会影响到对响 度较低的频率成 分的感受，使其 变得不易察觉，
一个声音的听觉 感受性受同时存 在的另外一个声 音的影响，这个 现象称为人耳的 “掩蔽效应”。
2
2.4 语音的感知
2.4.3 临界带宽与频率群
临界频带也可定义为：一个给定的正弦纯音在基底 膜上能够产生谐振反应的那一部分。一个频率群的 划分相应于基底膜分成许多很小的部分，每一部分 对应一个频率群。 一个临界带的单位用巴克（Bark）表示。
2.4 语音的感知
2.4.1 几个概念
人耳听觉界限的频率范围大约为20Hz-20kHz。 响度 这是频率和强度级的函数。
响度的单位是宋，响度级的单位是方 音高(音调) 音高也叫基音。 响度和音高之间互为补充
1
2.4 语音的感知
2.4.2 掩蔽效应
两个响度不等的 声音作用于人耳 时，则响度较高 的频率成分的存 在会影响到对响 度较低的频率成 分的感受，使其 变得不易察觉，
语音信号处理PPT课件
F2 F3
a 10
频率范围(Hz)
成年男子
成年女子
带宽
F1
200～800
250～1000
40～70
F2
600～2800
700～3300
50～90
F3
1300～3400
1500～4000
60～180
一般地：语音识别，取前3个共振峰，而对 语音合成，需取5个
a
11
2.3 语音信号的特性
2.3.1 语言和语音的基本特性
[x(n)x(n-k)]*h (n) 计算自m 相 关 ，先乘后加，运算hk量(n)大=w！(n)w(n+k)
R n ( k ) R n ( k ) m x ( m ) x ( am kk ) [ w hk( (n n -mm )) w ( n m k ) ]
36
3.5.2 修正的短时自相关函数 1、存在的问题 随kk=的0变化，参加运算的项减少。极限k=N-1时无运算k项=！250 2、修正的短时自相关函数
当w1,w2为直角窗时
(0≤k≤K)
^
N1
Rn(k)x(nm )xa(nmk)
m0
37
3.5.3 短时平均幅度差函数
问题的提出：自相关计算量大，大在乘法！ 短时平均幅度差函数(AMDF)定义：
F n (k ) R 1 m |x (n m )w 1 (m ) x (n m k )w 2 (m k )|
式中R为x(n)的平均值 w1、w2同修正的自相关函数中的定义 对于浊音信号，在周期倍数点上，幅值相等，Fn＝0
a 38
第三章小结
• 采样与反混叠 • 短时分析方法、窗口与长度选择 • 短时能量定义 • 短时过零分析 • 短时相关分析与修正 • 短时平均幅度分析(AMDF)
《语音信号处理》课件
《语音信号处理》PPT课件
目 录
• 语音信号处理概述 • 语音信号的采集与预处理 • 语音信号的特征提取 • 语音识别技术 • 语音合成技术 • 语音信号处理的发展趋势与挑战
01
语音信号处理概述
语音信号处理定义
01
语音信号处理是一门研究语音信 号采集、传输、分析和处理的技 术，旨在提高语音信号的质量、 识别率和传输效率。
在移动通信、视频会议等本流程
预处理
包括噪声抑制、回声消除、混 响消除等，以提高语音信号的
清晰度和可懂度。
特征提取
从语音信号中提取出反映语音 特征的信息，如音高、音强、 时长等。
模式匹配
将提取出的特征与预先训练好 的模型进行匹配，实现语音识 别或分类。
后处理
对识别结果进行优化或编辑， 以满足实际应用需求。
02
语音信号的采集与预 处理
语音信号的采集
01
02
03
采集设备
使用麦克风等声音采集设 备，将声音转换为电信号 ，以便后续处理。
采样率
采样率决定了语音信号的 精度，采样率越高，音质 越好，但数据量也越大。
量化精度
量化精度决定了声音的动 态范围和音质，常见的量 化精度有8位、16位等。
02
语音信号处理涉及的领域包括语 音合成、语音识别、语音增强、 语音编码等。
语音信号处理的应用领域
语音助手
如Siri、Alexa等，通过语音识别技术 将用户的语音转化为文字，再通过自 然语言处理技术理解用户的意图，实 现智能交互。
语音通信
语音娱乐
语音合成技术可以用于智能语音玩具 、电子宠物等领域，提供丰富的语音 交互体验。
目 录
• 语音信号处理概述 • 语音信号的采集与预处理 • 语音信号的特征提取 • 语音识别技术 • 语音合成技术 • 语音信号处理的发展趋势与挑战
01
语音信号处理概述
语音信号处理定义
01
语音信号处理是一门研究语音信 号采集、传输、分析和处理的技 术，旨在提高语音信号的质量、 识别率和传输效率。
在移动通信、视频会议等本流程
预处理
包括噪声抑制、回声消除、混 响消除等，以提高语音信号的
清晰度和可懂度。
特征提取
从语音信号中提取出反映语音 特征的信息，如音高、音强、 时长等。
模式匹配
将提取出的特征与预先训练好 的模型进行匹配，实现语音识 别或分类。
后处理
对识别结果进行优化或编辑， 以满足实际应用需求。
02
语音信号的采集与预 处理
语音信号的采集
01
02
03
采集设备
使用麦克风等声音采集设 备，将声音转换为电信号 ，以便后续处理。
采样率
采样率决定了语音信号的 精度，采样率越高，音质 越好，但数据量也越大。
量化精度
量化精度决定了声音的动 态范围和音质，常见的量 化精度有8位、16位等。
02
语音信号处理涉及的领域包括语 音合成、语音识别、语音增强、 语音编码等。
语音信号处理的应用领域
语音助手
如Siri、Alexa等，通过语音识别技术 将用户的语音转化为文字，再通过自 然语言处理技术理解用户的意图，实 现智能交互。
语音通信
语音娱乐
语音合成技术可以用于智能语音玩具 、电子宠物等领域，提供丰富的语音 交互体验。
语音信号处理ppt
标准傅里叶变换不 能用 来直接表示语音信号，而 应该用短时傅里叶变换对
添 加 标 题
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
语音信号 的频谱进行分
析，相应的频谱称为“短 时谱”。
随时间变化的图形，其纵轴 为频
率，横轴为时间，任一给定频率 成分在给定时刻的强弱用相 应点 的灰度或色调的浓谈来表示。
升采样率（整数倍内插）的实现原 理，时域和频域的变化情况
TITLE TITLE
升采样率是指通过在对原离散信号的两个连续 样本间插入L-1个等距的样本值（不一定为零）， 亦即抽样因子为L的上抽样。上抽样后的序列长 度为原来的L倍。
THANK YOU
——王少丹
1928
美国电信工程师H. 奈奎斯特推出采样 定理，因此称为奈 奎斯特采样定理。
1948
1924
1933
பைடு நூலகம்
信息论的创始人C.E.香农对这 一定理加以明确地说明并正式 作为定理引用，因此在许多文 献中又称为香农采样定理。采 样定理有许多表述形式，但最 基本的表述方式是时域采样定 理和频域采样定理。
采样定理
基本原理
人群 男声 女声 童声
基频分布 [50,180] [160,380] [400,1000]
共振峰频率分布 偏低 中 偏高
信号变声器的实现
进行频谱分析
2 1 3
进行滤波处理
4 5
语音信号恢复
6
语音信号读入
实现快慢放频率
改变基频变声
实现步骤
• • • • • • • • •
语音信号的录制与读入； 语音信号的频谱分析； 实现慢录快放和快录慢放功能； 设计数字滤波器和画出其频率响应； 用滤波器对信号进行滤波； 比较滤波器前后语音信号的波形及频谱； 通过搬移、改变基波频率实现变声； 语音信号恢复； 在 MATLAB 下绘制出各个部分的输出波 形，前后对比。
语音信号处理语音识别.课件.ppt
单词或者句子，同时，在噪声环境下由噪音引起的语音区间检测 错误也可能产生许多误识别的结果。所以在实际语音识别系统中，
对信赖度低的识别结果的Rejection处理也是一个很重要的课题， 可以考虑利用音节识别得到的得分补偿的方式进行拒识别处理， 在这种方式中，利用在不限定识别对象的条件下求得的参考得 分来补偿的识别结果，并用补偿过的识别得分进行拒识别判定。
❖ 语音区间的端点检测:端点检测的目的是从包含语音的一段信号 中确定出语音的起点以及终点。有效的端点检测不仅能使处理 时间减到最小，而且能排除无声段的噪声干扰，从而使识别系 统具有良好的识别性能。传统的端点检测方法是将语音信号的 短时能量与过零率相结合加以判断的。但这种端点检测算法如 果运用不好，将会发生漏检或虚检的情况。为了克服传统端点 检测算法的缺点，已有很多改进方法被提出来。例如，可以考 虑采用基于相关性的语音端点检测算法。
第9页，共17页。
❖ 连续语音的自动分段:连续语音的自动分段，是指从语音信号流中
自动地分割出识别基元的问题。把连续的语音信号分成对应于各 音的区间叫做分割（Segmentation），分割的结果产生的区间 叫做分割区间（Segment），给分割区间付与表示音种的符号 叫做符号化。汉语自动分段是指根据汉语特点及其参数的统计规律，
一般语音识别系统按不同的角度有下面几种分类方法。 ❖ 孤立词、连接词、连续语音识别系统以及语音理解和会话系统。
❖ 大词汇、中词汇和小词汇量语音识别系统。
❖ 特定人和非特定人语音识别系统。
❖ 语音识别所采用的方法也可以作为语音识别系统分类的依据， 因此，也有从识别方法上来对语音识别系统进行分类的。语音 识别方法一般有模板匹配法、随机模型法和概率语法分析法三 种。
需要指出的是，一个成功的语音识别系统的建立，一定要结合其具 体的应用背景，选择不同的识别策略、以及硬件平台和软件平台。另外， 更应注意的是，语音识别系统的建立应当结合语言的自然特点，否则， 将很难达到较高的水平。
对信赖度低的识别结果的Rejection处理也是一个很重要的课题， 可以考虑利用音节识别得到的得分补偿的方式进行拒识别处理， 在这种方式中，利用在不限定识别对象的条件下求得的参考得 分来补偿的识别结果，并用补偿过的识别得分进行拒识别判定。
❖ 语音区间的端点检测:端点检测的目的是从包含语音的一段信号 中确定出语音的起点以及终点。有效的端点检测不仅能使处理 时间减到最小，而且能排除无声段的噪声干扰，从而使识别系 统具有良好的识别性能。传统的端点检测方法是将语音信号的 短时能量与过零率相结合加以判断的。但这种端点检测算法如 果运用不好，将会发生漏检或虚检的情况。为了克服传统端点 检测算法的缺点，已有很多改进方法被提出来。例如，可以考 虑采用基于相关性的语音端点检测算法。
第9页，共17页。
❖ 连续语音的自动分段:连续语音的自动分段，是指从语音信号流中
自动地分割出识别基元的问题。把连续的语音信号分成对应于各 音的区间叫做分割（Segmentation），分割的结果产生的区间 叫做分割区间（Segment），给分割区间付与表示音种的符号 叫做符号化。汉语自动分段是指根据汉语特点及其参数的统计规律，
一般语音识别系统按不同的角度有下面几种分类方法。 ❖ 孤立词、连接词、连续语音识别系统以及语音理解和会话系统。
❖ 大词汇、中词汇和小词汇量语音识别系统。
❖ 特定人和非特定人语音识别系统。
❖ 语音识别所采用的方法也可以作为语音识别系统分类的依据， 因此，也有从识别方法上来对语音识别系统进行分类的。语音 识别方法一般有模板匹配法、随机模型法和概率语法分析法三 种。
需要指出的是，一个成功的语音识别系统的建立，一定要结合其具 体的应用背景，选择不同的识别策略、以及硬件平台和软件平台。另外， 更应注意的是，语音识别系统的建立应当结合语言的自然特点，否则， 将很难达到较高的水平。
语音信号处理第4讲讲义
时域分析是最早使用，也是应用最广泛的一种分析方法，这 种方法直接利用语音信号的时域波形。时域分析通常用于最 基本的参数分析及应用，如语音的分割、预处理、大分类等。 特点是：
①表示语音信号比较直观、物理意义明确。 ②实现起来比较简单、运算量少。 ③可以得到语音的一些重要的参数。 ④只使用示波器等通用设备，使用较为简单等。
矩形窗： 汉明窗：
(n)
1, 0,
0 n (N 1) n else
(n)
0.54
0.46
cos[2n
0,
/(N
1)],
0 n (N 1) n else
语音分帧
1.窗口的形状
虽然，不同的短时分析方法(时域、频域、倒频域分析)以及 求取不同的语音特征参数可能对窗函数的要求不尽一样，
一般来讲，一个好的窗函数的标准是：在时域因为是语音波 形乘以窗函数，所以要减小时间窗两端的坡度，使窗口边缘 两端不引起急剧变化而平滑过渡到零，这样可以使截取出的 语音波形缓慢降为零，减小语音帧的截断效应；在频域要有 较宽的3dB带宽以及较小的边带最大值。
语音分帧
2.窗口的长度 采样周期Ts=1/fs，窗口长度N和频率分辨率Δf之间存在下列
进行过预加重数字滤波处理后，接下来就要进行加窗分帧处 理。一般每秒的帧数约为33-100帧，视实际情况而定。分帧 虽然可以采用连续分段的方法，但一般要采用如图3-1所示 的交叠分段的方法，这是为了使帧与帧之间平滑过渡，保持 其连续性。前一帧和后一帧的交叠部分称为帧移。帧移与帧 长的比值一般取为0-1/2。
这样，经过上面介绍的处理过程，语音信号就已经被分割成一帧 一帧的加过窗函数的短时信号，然后再把每一个短时语音帧看成 平稳的随机信号，利用数字信号处理技术来提取语音特征参数。 在进行处理时，按帧从数据区中取出数据，处理完成后再取下一 帧，等等，最后得到由每一帧参数组成的语音特征参数的时间序 列。
①表示语音信号比较直观、物理意义明确。 ②实现起来比较简单、运算量少。 ③可以得到语音的一些重要的参数。 ④只使用示波器等通用设备，使用较为简单等。
矩形窗： 汉明窗：
(n)
1, 0,
0 n (N 1) n else
(n)
0.54
0.46
cos[2n
0,
/(N
1)],
0 n (N 1) n else
语音分帧
1.窗口的形状
虽然，不同的短时分析方法(时域、频域、倒频域分析)以及 求取不同的语音特征参数可能对窗函数的要求不尽一样，
一般来讲，一个好的窗函数的标准是：在时域因为是语音波 形乘以窗函数，所以要减小时间窗两端的坡度，使窗口边缘 两端不引起急剧变化而平滑过渡到零，这样可以使截取出的 语音波形缓慢降为零，减小语音帧的截断效应；在频域要有 较宽的3dB带宽以及较小的边带最大值。
语音分帧
2.窗口的长度 采样周期Ts=1/fs，窗口长度N和频率分辨率Δf之间存在下列
进行过预加重数字滤波处理后，接下来就要进行加窗分帧处 理。一般每秒的帧数约为33-100帧，视实际情况而定。分帧 虽然可以采用连续分段的方法，但一般要采用如图3-1所示 的交叠分段的方法，这是为了使帧与帧之间平滑过渡，保持 其连续性。前一帧和后一帧的交叠部分称为帧移。帧移与帧 长的比值一般取为0-1/2。
这样，经过上面介绍的处理过程，语音信号就已经被分割成一帧 一帧的加过窗函数的短时信号，然后再把每一个短时语音帧看成 平稳的随机信号，利用数字信号处理技术来提取语音特征参数。 在进行处理时，按帧从数据区中取出数据，处理完成后再取下一 帧，等等，最后得到由每一帧参数组成的语音特征参数的时间序 列。
第四章 语音信号处理技术
语音信号处理简称语音处理，是以语音学和数 字信号处理为基础而形成的一门综合性学科， 处理的目的是要得到一些语音参数以便高效的 传输或存储，或者通过处理的某种运算以达到 某种用途的要求，例如人工合成出语音，辨识 出说话者，识别讲话的内容等。 基础： 指导： 技术手段:
语音信号处理的发展
在语音波形片断拼接之前首先根据语义用psola算法对拼接单元的韵律特征进行调整使合成波形既保持了原始语音基元的主要音段特征又使拼接单元的韵律特征符合语义从而获得很高波形合成法参数合成法规则合成法基本信息波形特征参数语言的符号组合语音质量词汇量小500字以下大数千字无限合成方式pcmadpcmapclpclsp共振数码率9664kbits2496kbits5075bits1mbit可合成的语音长度15100s100s7分钟无限合成单元音节词组句子音节词组句子因素音节装置简单比较复杂复杂目前的语音合成方法实质上并未解决机器说话的问题本质上只是一个声音还原的过程
量化等级的划分
量化级越多，量化误差越小。每个采样点占用的 Bit就会越多，在语音信号处理中常用的有16bit、 8bit等量化。
xa(t)
xa(nT)
x(n)
采样
x1
xa1
量化
xk
xak xak+1
x(n)=Q[xa(nT)]
xk+1
xaL
xL xaL+1
量化后的信号值与原信号值之间的差值称为 量化误差(噪声) e(n)=x(n)- xa(nT) -/2 e(n) /2
建立数学模型：寻求一种可以表达一定物理状态 下量与量之间关系的数学表示。 语音生成系统： 在声门以下，负责产生激励振动——激励系统 从声门到嘴唇的呼吸通道是声道——声道系统 语音从嘴唇辐射出去，嘴唇以外——辐射系统 语音信号的分析，就是找出语音产生模型的各种 参数（语音的特征参数），应用于语音的编码、 识别和合成等。
《数字语音处理》PPT课件
Tangora-20英语听写机，Dragon Dictate 词汇翻译系统 (70000)，汉语听写机。CMU语音组研制成功SPHINX系 统（997，95.8%); 国内，清华大学、中科院声学所和中科院自动化所在 汉语听写机研究方面有一定成果。
17
讲授内容
语音信号产生的数字模型 语音信号处理方法
语音处理的发展历史（3）
50年代第一台口授打字机和英语单词语音识别器； 60年代出现了第一台以数字计算机为基础的孤立词语
音识别器和有限连续语音识别器； 70年代动态规划技术、隐马尔可夫模型、线性预测技
术和矢量量化码书生成方法用于语音编码和识别； 80、90年代语音处理技术产品化—IBM Tangora-5和
E(z) G(z)
Av 1 z 1
(1 g1z
, Av是调节浊音的幅值或能量的参数
1
1 )(1
g2
z
1
)
,
g1
g
2都接近1
U (z)
G(z)E(z)
Av 1 z 1
(1
1 g1 z 1 )(1
g2 z 1)
由左边的频谱图可知
声门脉冲模型是一个
低通滤波器，一个二
级点模型。
35
2.3.1 激励模型
2.3.2 声道模型－－共振峰模型
1、级联型： 适用于一般单元音,认为声道是一组串联的二阶谐振器：
G V (z) P
1 ak zk k 1
这是一个全极点模型，极点 就是这个多项式的根：
P
1 ak z k 0 k 1
若P为偶数，解其根会得到共扼复数(conjugate complex)
的根，表示成： P/2 (1 pi z 1 )(1 pi* z 1 ) i 1
17
讲授内容
语音信号产生的数字模型 语音信号处理方法
语音处理的发展历史（3）
50年代第一台口授打字机和英语单词语音识别器； 60年代出现了第一台以数字计算机为基础的孤立词语
音识别器和有限连续语音识别器； 70年代动态规划技术、隐马尔可夫模型、线性预测技
术和矢量量化码书生成方法用于语音编码和识别； 80、90年代语音处理技术产品化—IBM Tangora-5和
E(z) G(z)
Av 1 z 1
(1 g1z
, Av是调节浊音的幅值或能量的参数
1
1 )(1
g2
z
1
)
,
g1
g
2都接近1
U (z)
G(z)E(z)
Av 1 z 1
(1
1 g1 z 1 )(1
g2 z 1)
由左边的频谱图可知
声门脉冲模型是一个
低通滤波器，一个二
级点模型。
35
2.3.1 激励模型
2.3.2 声道模型－－共振峰模型
1、级联型： 适用于一般单元音,认为声道是一组串联的二阶谐振器：
G V (z) P
1 ak zk k 1
这是一个全极点模型，极点 就是这个多项式的根：
P
1 ak z k 0 k 1
若P为偶数，解其根会得到共扼复数(conjugate complex)
的根，表示成： P/2 (1 pi z 1 )(1 pi* z 1 ) i 1
语音信号处理(张力编)课件第四章
wen {X , X , … , X } 1 2 N
语 码本
{Y1 ,Y2 ,…,YN} 模板库
文 码本 音 码本 学 码本
四、矢量量化的关键之处
1. 首先设计一个好码本。关键在于如何划分
J个区域边界。这需要大量的输入信号矢量，经
过统计实验才能确定，这个过程称为“训练”或 “学习”。 应用聚类算法，按照一定的失真度准则（失
三、线性预测失真测度
四、识别失真测度
一、失真测度的定义 失真测度（距离测度）就是将输入矢量Xi用码
本重构矢量Yj来表征时所产生的误差或失真的度量
方法，它可以描述两个或多个模型矢量之间的相
似程度。常用的失真测度为欧氏距离测度、加权
欧氏距离测度和识别失真测度。
K维语音特征矢量X和码本Y的失真测度d(X,Y)需 满足下列条件： （1）对称性 d(X,Y)＝d(Y,X) （2）正值性 d(X,Y)>0,d(X,X)=0 （3）d(X,Y)在频域有物理意义
第四章 矢量量化技术
(vector quantization
§4.1 概述 §4.2 矢量量化的基本原理 §4.3 矢量量化的失真测度 §4.4 矢量量化的最佳码本设计 §4.5 矢量量化技术的优化设计
VQ)
§4.1 概述
一、矢量量化的应用 二、标量量化和矢量量化的区别
一、矢量量化的应用 矢量量化技术技术是一种数据压缩和编码技术，
（4）对d(X,Y)有高效率的计算方法
二、欧式距离测度 K维特征矢量：
Xi＝{xi1 , xi2 , …… , xiK}
Yj＝{yj1 , yj2 , …… , yjK} 1.均方误差欧式距离
1 d 2 ( X ,Y ) K
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20
LBG算法步骤 第一步：初始化
给出训练VQ码书所需的全部参考矢量X， X的集合用S表示；设定量化级数，失真控制门
限 ，算法最大迭代次数L以及初始码
书 {Y1(0),Y2(0), ,YN (0)}；设总失真 D(0) ；迭代次
数的初始化为m＝1
21
第二步：迭代
1）根据最近邻准则将S分成N个子集
d (f,E ) d L( L f,R f)g (E E )
加权因子 码书重构矢量的归一化能量
0 g(x) x
xF
(x xd ) (x x xd )
(x xF)
当两矢量的能量接近时（即 EE xd），忽略能量差异引起的影响；当 两矢量能量相差很大时，即进行线性加权；而当能量差超过门限 xF 时，则 为固定值
5
矢量量化研究的目的？ 针对特定的信息源和矢量维数，设计
出一种最优化的量化器，在R（量化速率） 一定的情况下，给出的量化失真尽可能 接近D(R)(最小量化失真)。
6
图7-2 矢量量化系统的组成
7
4.3 矢量量化的失真测度
失真测度（距离测度）：是将输入矢量Xi用码本 重构矢量Yi来表征时所产生的误差或失真的度量方 法，它可以描述两个或多个模型矢量间的相似程度。
16
4 .4 最佳矢量量化器和码本的设计
一、矢量量化器最佳设计的两个条件 最佳设计就是使失真最小 1、最佳划分 2、最佳码书
17
最佳矢量量化器满足的两个必要条件 1）Voronoi分割条件（最近邻准则） 对信号空间的分割应满足
S l { X R K :d ( X ,Y l) d ( X ,Y i)i ;l}
9
一、欧氏距离－均方误差
设输入信号的某个K维矢量X，与码书中某个K维 矢量Y进行比较，xi,yi分别表示X和Y中的各元 素 (1iK ，)则定义均方误差为欧氏距离：
d 2(X ,Y )K 1iK 1(x iyi)2(X Y )K T (X Y )
几种其他常用的欧氏距离：
1. r方平均误差
1 K
失真测度是矢量量化和模式识别中一个十分重 要的问题，选择合适与否直接影响系统的性能。
8
失真度选择必须具备的特性 必须在主观评价上有意义，即小的失真应该对应于 好的主观语音质量； 必须是易于处理的，即在数学上易于实现，这样可 以用于实际的矢量量化器的设计； 平均失真存在并且可以计算； 易于硬件实现 失真测度主要有均方误差失真测度（即欧氏距 离）、加权的均方误差失真测度、板仓－斋藤 （Itakura－Saito）距离，似然比失真测度等，还 有人提出的所谓的“主观的”失真测度。
是 S l 中包含的矢量个数 19
二、LBG算法 K-means clustering algorithm 1980年由Linde，Buzo和Gray提出，
它是标量量化器中Lloyd算法的推广，在矢 量量化中是一个基本算法。
LBG算法由于其理论上的严密性、应用 上的简便性以及较好的设计效果，得到了广 泛的应用，并常被作为各种改进算法的基础
信号的功率谱 预测逆滤波器的频率响应
12
相应的，设码书中某重构矢量的功率谱为
f()X(ej)2
p2
A(ej)2
则定义Itakura-Saito距a离T 为
dIS (f,f)aT Ral
2 n1
p
aTR ar(0)ra(0)2 r(i)ra(i) i1
13
这种失真测度是针对线性预测模型、用最 大似然准则推导出来，所以特别适用于LPC参 数，描述语音信号的情况，常用于LPC编码中。 我们由此又推导出两种线性预测色失真测度， 他们比上述具有更好的性能，即
❖ 凡是要用量化的地方都可以采用矢量量化。
3
矢量量化研究的目的？ 针对特定的信息源和矢量维数，设计
出一种最优化的量化器，在R（量化速率） 一定的情况下，给出的量化失真尽可能 接近D(R)(最小量化失真)。
4
术语
❖ 码本 Codebook ❖ 码字 CodeWord ❖ 码本大小 Codebook Size ❖ Voronoi Cell 胞腔
用全极模型表示的线性预测方法，广泛应用于语音 信号处理中。它在分析时得到的是模型的预测系数.仅 由预测系数的差值，不能完全表征这两个语音信息的 差别。应该直接由这些系数所描述的信号模型的功率 谱来进行比较。
当预测器的阶数 p，信号与模型
完全匹配时，信号功率谱为：
f()X(ej)2
2 预测误差能量
A(ej)2
根据该条件可以对信号空间进行最佳划分， 得到的 S l 称为一个胞腔
18
2）Centroid质心条件
子空间分割固定后，Voronoi胞元 的质心就是量化器的码字
Yl E[XXSl]
对于一般的失真测度和信源分布，很难找到
质心的计算方法，但对于一般的分布和常用的
均方失真测度，可以证明
1
பைடு நூலகம்
Yl
Nl
X
XSl
回顾 失真测度 最佳矢量量化器和码本设计 降低复杂度的矢量量化系统 语音参数的矢量量化
1
整体概述
概况一
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概况二
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概况三
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2
回顾
❖ 矢量量化（VQ，Vector Quantization）是 一种极其重要的信号压缩方法。VQ在语音信 号处理中占十分重要的地位。广泛应用于语 音编码、语音识别和语音合成等领域。
①对比似然比失真测度
dLL (fR,f)ln p 2 2lna aT T (R R a)a
14
②模型失真测度
dm (f,f) p 2 21a aT TR R aa 1
注：这两种失真测度都仅仅比较两矢量的 功率谱，而没有考虑其他能量信息。
15
三、识别失真测度
失真测度的定义
输入信号矢量的归一化能量
S
( 1
m
)
，
S
(m 2
)
，┅，S
(m N
，)
即当
XS1(m时) ，下式成
立： d (X ,Y l(m 1 ) d (X ,Y i(m 1 )) i ,,j l
dr(X,Y)Ki1
xi yi
r
10
2. r平均误差
d'r(X,Y)[1 K
Ki1
xi yi
1
r]r
3.绝对值平均误差
d1(X,Y)K 1iK 1 xi yi
4.最大平均误差
1
dM (X ,Y )lr i [m dr(X ,Y )r]m 1 iKx a iy x i
11
二、线性预测失真测度
LBG算法步骤 第一步：初始化
给出训练VQ码书所需的全部参考矢量X， X的集合用S表示；设定量化级数，失真控制门
限 ，算法最大迭代次数L以及初始码
书 {Y1(0),Y2(0), ,YN (0)}；设总失真 D(0) ；迭代次
数的初始化为m＝1
21
第二步：迭代
1）根据最近邻准则将S分成N个子集
d (f,E ) d L( L f,R f)g (E E )
加权因子 码书重构矢量的归一化能量
0 g(x) x
xF
(x xd ) (x x xd )
(x xF)
当两矢量的能量接近时（即 EE xd），忽略能量差异引起的影响；当 两矢量能量相差很大时，即进行线性加权；而当能量差超过门限 xF 时，则 为固定值
5
矢量量化研究的目的？ 针对特定的信息源和矢量维数，设计
出一种最优化的量化器，在R（量化速率） 一定的情况下，给出的量化失真尽可能 接近D(R)(最小量化失真)。
6
图7-2 矢量量化系统的组成
7
4.3 矢量量化的失真测度
失真测度（距离测度）：是将输入矢量Xi用码本 重构矢量Yi来表征时所产生的误差或失真的度量方 法，它可以描述两个或多个模型矢量间的相似程度。
16
4 .4 最佳矢量量化器和码本的设计
一、矢量量化器最佳设计的两个条件 最佳设计就是使失真最小 1、最佳划分 2、最佳码书
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最佳矢量量化器满足的两个必要条件 1）Voronoi分割条件（最近邻准则） 对信号空间的分割应满足
S l { X R K :d ( X ,Y l) d ( X ,Y i)i ;l}
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一、欧氏距离－均方误差
设输入信号的某个K维矢量X，与码书中某个K维 矢量Y进行比较，xi,yi分别表示X和Y中的各元 素 (1iK ，)则定义均方误差为欧氏距离：
d 2(X ,Y )K 1iK 1(x iyi)2(X Y )K T (X Y )
几种其他常用的欧氏距离：
1. r方平均误差
1 K
失真测度是矢量量化和模式识别中一个十分重 要的问题，选择合适与否直接影响系统的性能。
8
失真度选择必须具备的特性 必须在主观评价上有意义，即小的失真应该对应于 好的主观语音质量； 必须是易于处理的，即在数学上易于实现，这样可 以用于实际的矢量量化器的设计； 平均失真存在并且可以计算； 易于硬件实现 失真测度主要有均方误差失真测度（即欧氏距 离）、加权的均方误差失真测度、板仓－斋藤 （Itakura－Saito）距离，似然比失真测度等，还 有人提出的所谓的“主观的”失真测度。
是 S l 中包含的矢量个数 19
二、LBG算法 K-means clustering algorithm 1980年由Linde，Buzo和Gray提出，
它是标量量化器中Lloyd算法的推广，在矢 量量化中是一个基本算法。
LBG算法由于其理论上的严密性、应用 上的简便性以及较好的设计效果，得到了广 泛的应用，并常被作为各种改进算法的基础
信号的功率谱 预测逆滤波器的频率响应
12
相应的，设码书中某重构矢量的功率谱为
f()X(ej)2
p2
A(ej)2
则定义Itakura-Saito距a离T 为
dIS (f,f)aT Ral
2 n1
p
aTR ar(0)ra(0)2 r(i)ra(i) i1
13
这种失真测度是针对线性预测模型、用最 大似然准则推导出来，所以特别适用于LPC参 数，描述语音信号的情况，常用于LPC编码中。 我们由此又推导出两种线性预测色失真测度， 他们比上述具有更好的性能，即
❖ 凡是要用量化的地方都可以采用矢量量化。
3
矢量量化研究的目的？ 针对特定的信息源和矢量维数，设计
出一种最优化的量化器，在R（量化速率） 一定的情况下，给出的量化失真尽可能 接近D(R)(最小量化失真)。
4
术语
❖ 码本 Codebook ❖ 码字 CodeWord ❖ 码本大小 Codebook Size ❖ Voronoi Cell 胞腔
用全极模型表示的线性预测方法，广泛应用于语音 信号处理中。它在分析时得到的是模型的预测系数.仅 由预测系数的差值，不能完全表征这两个语音信息的 差别。应该直接由这些系数所描述的信号模型的功率 谱来进行比较。
当预测器的阶数 p，信号与模型
完全匹配时，信号功率谱为：
f()X(ej)2
2 预测误差能量
A(ej)2
根据该条件可以对信号空间进行最佳划分， 得到的 S l 称为一个胞腔
18
2）Centroid质心条件
子空间分割固定后，Voronoi胞元 的质心就是量化器的码字
Yl E[XXSl]
对于一般的失真测度和信源分布，很难找到
质心的计算方法，但对于一般的分布和常用的
均方失真测度，可以证明
1
பைடு நூலகம்
Yl
Nl
X
XSl
回顾 失真测度 最佳矢量量化器和码本设计 降低复杂度的矢量量化系统 语音参数的矢量量化
1
整体概述
概况一
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概况三
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2
回顾
❖ 矢量量化（VQ，Vector Quantization）是 一种极其重要的信号压缩方法。VQ在语音信 号处理中占十分重要的地位。广泛应用于语 音编码、语音识别和语音合成等领域。
①对比似然比失真测度
dLL (fR,f)ln p 2 2lna aT T (R R a)a
14
②模型失真测度
dm (f,f) p 2 21a aT TR R aa 1
注：这两种失真测度都仅仅比较两矢量的 功率谱，而没有考虑其他能量信息。
15
三、识别失真测度
失真测度的定义
输入信号矢量的归一化能量
S
( 1
m
)
，
S
(m 2
)
，┅，S
(m N
，)
即当
XS1(m时) ，下式成
立： d (X ,Y l(m 1 ) d (X ,Y i(m 1 )) i ,,j l
dr(X,Y)Ki1
xi yi
r
10
2. r平均误差
d'r(X,Y)[1 K
Ki1
xi yi
1
r]r
3.绝对值平均误差
d1(X,Y)K 1iK 1 xi yi
4.最大平均误差
1
dM (X ,Y )lr i [m dr(X ,Y )r]m 1 iKx a iy x i
11
二、线性预测失真测度