第三章-语音信号的特征分析讲解讲解学习

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语音信号处理PPT_第三章_语音信号分析

En

xn (m )
2
m 0
T[x]=x2
短时能量及短时平均幅度分析

En是一个度量语音信号幅度值变化的函数，但它有一个缺陷，即它对高电平非常敏感（因为它计算时用的是信号的平方)。为此，可采用另一个度量语音信号幅度值变化的函数，即短时平均幅度 N 1 函数Mn，它定义为：
M
n

xn (m )
它与12位线性转换器等效。
预处理

由于语音信号的平均功率谱受声门激励和口鼻辐射影响，高频端大约在800Hz以上按6dB /倍频程跌落，要在预处理中进行预加重（Preemphasis）处理。预加重目的：提升高频部分，使信号的频谱变得平坦，保持在低频到高频的整个频带中，能用同样的信噪比求频谱，以便于频谱分析或声道参数分析。预加重可在语音信号数字化时在反混叠滤波器之前进行，不仅可以进行预加重，而且可以压缩吸纳后的动态范围，有效提高信噪比。预加重一般在语音信号数字化之后，利用数字滤波器实现： 1 H (z) 1 z 值接近1。
S N R ( d B ) 6 .0 2 B 7 .2
x2 X S N R ( d B ) 1 0 lg 2 6 .0 2 B 4 .7 7 2 0 lg m a x e x

A/D转换器分为线性和非线性转换器两类。目前的线性A/D转换器绝大部分是12bits的（即每一个采样脉冲转换为12位二进制数）。非线性A/D转换器则是8位的，
n n
短时相关分析
右图中：N=401，Fs=8kHz a、b是浊音信号，c位清音信号，由图可以看出浊音信号的自相关函数具有一定得周期性，而清音信号的自相关函数缺乏周期性。

语音信号的特征提取与分类研究

语音信号的特征提取与分类研究语音信号是一种常见的信号，它传递了人类的语言信息，是人类进行交流的重要媒介之一。

但是，要对语音信号进行处理以便于机器学习或实现其他应用，需要提取出语音信号中的特征，并对其进行分类。

本文将重点探讨语音信号的特征提取与分类研究。

一、语音信号的特征提取语音信号是一种时域信号，包含了大量的声音信息。

在对语音信号进行处理前，需要将其转化为数字信号，并从中提取出有用的特征。

下面介绍几种经典的语音信号特征提取方法。

1. 短时能量和短时平均幅值短时能量和短时平均幅值是语音信号最基本的特征之一。

它们可以反映语音信号的音量大小和能量密度分布。

具体方法是将语音信号分成若干小段，在每一小段内求出能量和幅值的平均值。

这种方法简单易行，但是对于含有大量噪声的语音信号效果不佳。

2. 过零率语音信号中能量与过零率相关联，因此，过零率可以反映信号中的频率成分。

过零率表示的是语音信号穿过0的次数。

在计算过零率时，需要将语音信号分成若干小段，计算每一小段内0的穿过次数，并求出平均值。

过零率在识别某些语音词汇时具有一定的作用。

3. 短时倒谱系数短时倒谱系数是一种基于滤波器的语音信号特征提取方法。

它的原理是将语音信号输入到一个数字滤波器中，输出的结果就是短时倒谱系数。

这种方法比较复杂，需要涉及数字滤波器的设计和使用，但是效果很好。

4. 线性预测系数线性预测系数是一种基于自回归模型的语音信号特征提取方法。

它的原理是将语音信号视为一个自回归信号，通过线性预测模型估计自回归系数。

这种方法需要对语音信号进行复杂的数学运算，但是可以提取出语音信号的主要频率成分。

二、语音信号的分类研究经过特征提取后，语音信号就可以被机器进行分类了。

分类的目的是通过对语音信号的特征进行分析，将语音信号划分到不同的类别中，以便于机器进行语音识别或其他应用。

1. 基于深度学习的语音信号分类深度学习是近年来非常流行的一种机器学习方法，其在语音识别领域中也取得了一定的成果。

第三章语音信号的数字分析

Pe
(e)
=
1 ∆
, − ∆ ≤ e(n) ≤ ∆
2
2
0 , 其它
在上述假设的统计模型下，量化噪声的均值和方差分别为：
∫ me
=
∆ 2
e( 1
)de
=
0
−∆2 ∆
∫ σ
2 e
=
∆ 2
−∆2
e2
(1 ∆
)de
=
∆2 12
信噪比：
∑∑ SNR
=
σ x2 σ e2
=
E[x 2 (n)] E[e 2 (n)]
（输入间距）（输出间距）
∆：量化阶距（间距）
例：3bit 均匀量化器
xˆ (输出)
7∆/2
011
5∆/2
010
3∆/2
001
∆/2 000
-4∆ -3∆ -2∆ -∆
∆ 2∆ 3∆ 4∆
100 101 110 111
-∆/2 -3∆/ 2 -5∆/ 2 -7∆/ 2
x (输入)
峰— 峰值范围（a） “上升中点”型量化器
-120 0
(b)
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
归一化频率
图. 矩形窗（ａ）和哈明窗（ｂ）的幅频特性
•哈明窗的带宽大约是同样宽度矩形窗带宽的两倍， •哈明窗通带外的衰减也比矩形窗大一倍多 •这两种窗的衰减基本上与窗的持续时间无关 •矩形窗的谱平滑较好，但波形细节丢失，而哈明窗则反之
2、窗口的长度
•无论窗口形状如何，窗口长度N将起决定性的作用
时域波形展开：
语音信号具有很强的“ 时变特性”，在有些段落中它具有很强的周期性，有些段落中又具有噪声特性，而且周期性语音和噪声语音的特征也在不断变化之中，只有在较短的时间间隔（ 20～200ms）语音信号的特征才基本保持不变

语音信号的识别与分析技术

语音信号的识别与分析技术语音信号是我们日常交流中最为普遍和基础的通信手段，随着科技的不断发展，越来越多的人工智能设备和人机交互系统也采用语音作为信息输入和输出的方式，语音信号的识别与分析技术也越来越成为了一个重要的研究领域。

语音信号的识别可以分为语音识别和说话人识别两种。

语音识别是指将说话人说的语音信号转化为文本或命令等符号组合的技术，它是现代人机交互和自然语言处理的基础；而说话人识别是指通过对语音信号中的说话人身份进行识别，从而实现区分不同说话人的功能。

语音信号的分析则是指对说话人语音信号的声学和语言特征进行分析，以提取有效信息的技术。

从声学角度来说，语音信号的分析可以分别在时域和频域上进行。

在时域上，可以利用数字信号处理技术对语音信号进行连续采样，并对其物理特性(如频率、振幅、波形等)进行分析；在频域上，可以将语音信号转化为频域信号，并利用现代声学理论对其进行分析。

在语言学角度来说，语音信号分析的主要任务是对语音信号中的语言信息进行抽取和处理。

语音信号中的语言信息包括音位、音节、单词和语调等。

而对于这些语言信息的抽取和处理，则需要运用到语言学理论、音韵学和自然语言处理等相关技术。

除了语音识别和说话人识别以外，语音信号的识别和分析技术还能够应用于很多其他领域。

例如，通过语音识别技术的应用，可以实现智能家居、手写识别、虚拟助手等人工智能设备的语音交互功能；通过说话人识别技术的应用，可以实现声纹识别、安全认证等方面的应用；而通过语音分析技术的应用，则可以实现情感分析、语音合成等应用。

尽管语音信号的识别和分析技术在很多领域得到了广泛的应用，但是在实际应用中仍然存在一些困难和挑战。

例如，现有的语音识别技术在语音噪声和口音干扰比较大的情况下准确率较低，而现有的说话人识别技术在多说话人同时发言的情况下也容易出现识别困难；而对于语音信号的分析，则由于人类语言的复杂性和多样性，其分析也面临着很大的挑战。

总体来说，语音信号的识别与分析技术已经逐渐成为了计算机科学和人工智能领域中的研究重点之一，随着机器学习和深度学习等技术的不断进步和应用，我们期待这一领域在未来的进一步发展。

语音信号处理课件__第03章时域分析

SNRdB 6.02B 4.77 20log10 (
x
xmax
)
(3-11)
3.1 语音信号的短时处理方法脉冲编码调制
若是xmax取为4倍方差(δx)
SNRdB 6.02B 7.27
取样之位数 8 16 24
(3-12)
数字信号的信噪比 41 dB 89 dB 137 dB
3.1 语音信号的短时处理方法脉冲编码调制
一个数字信号取样之后，变成离散时间信号，接下来就是要用数字方式来表示这个离散时间信号上的每个取样值。一个电位波形会有固定的电压范围，一个取样值可以是在此电压范围内的任何电位。如果只能用固定数目的位来表示这些取样值，那么这些二进数字就只能代表固定的几个电位值，这个转换就是量化 (quantization)，而转换之后只允许存在的几个电位值就是量化阶数(quantization level)。执行量化转换的硬件电路，就是量化器（quantizer)。以二进数字表示的信号就是数字信号(digital signal)，而这种将信号波形转变成二进数字的方法，就叫脉冲编码调制(pulse code modulation, PCM)。
3.1 语音信号的短时处理方法
预处理平滑滤波器：D/A后面的低通滤波器是平滑滤波器，对重构的语音波形的高次谐波起平滑作用，以去除高次谐波失真。预加重：

现象:由于语音信号的平均功率谱受声门激励和口鼻辐射的影响，高频端大约在800 Hz以上按6dB/ 倍频程跌落，为此要在预处理中进行预加重。目的:提升高频部分，使信号的频谱变得平坦，以便于进行频谱分析或声道参数分析。位置:预加重可在A/D变换前的反混叠滤波之前进行，这样不仅能够进行预加重，而且可以压缩信号的动态范围，有效地提高信噪比。

第3章语音信号的模型ppt课件

声管中声传播特性与传输线中电流传播特性有很强的类比关系。
表3.1：声学量与电学量之间的类比关系。
表3.1 声学量压力 p 体积速度 u 声感 ρ/A 声容A/(ρc2) 电压 v 电流 i 电感 L 电容 C 声学量与电学量之间物理量的类比声学量特性声阻抗 Z0= ρc/A 声激励角频率Ω 单位长度声阻抗粹Z=jΩρ/A 单位长度声导纳 Y=jΩA /(ρc2) 电学量特性电阻抗 Z0 电激励角频率ω 复阻抗 Z 复导纳 Y 电学量
ZG IG U1
I1
图3.6
声门对应等效电路图
式中，U1(0,Ω) ——声门处的体积速度u1(0,t)的Laplace变换； P1(0,Ω) ——声门处的声压p1(0,t)的Laplace变换；
UG (Ω) ——等效体积速度源uG(t)的Laplace变换。
第2章
数字语音处理基础
3.2
语音信号的无损声管模型
该式与电学的欧姆定律相对应（声压对应电压，体积速度对应电流）
c u ( t ) u ( t ) Z u ( t ) u ( t )

LN N N N
u ( t ) N

式中，kL——嘴唇处的反射系数， 1 1 1 k ( c A Zc ) ( A Z ) L N L N L ◆嘴唇处的体积速度为：
第 2章
数字语音处理基础
第 3章
语音信号的模型
语音模型化，便于数字处理。对模型的要求：精确描述语音产生过程、尽可能地简单，便于处理和实现。已提出许多种不同的语音信号模型。 ◆线性模型：广泛使用级联无损声管模型和共振峰模型。 ◆理论基础：发音过程中声道处于运动状态，这种运动与语音信号相比变化缓慢，故可用时变的线性系统来模拟。 ◆更精细分析时，发现语音中也存在较大的非线性现象，某些应用需考虑这些因素对所研究问题的影响。 ◆非线性模型：有多种，调频-调幅模型受到广泛关注。本章讨论：级联无损声管模型、共振峰模型、调频-调幅模型

语音信号的特征分析79页PPT

谢谢！
语音信号的特征分析
21、静念园林好，人间良可辞。 22、步步寻往迹，有处特依依。 23、望云惭高鸟，临木愧游鱼。 24、结庐在人境，而无车马喧；问君何能尔？心远地自偏。 25、人生归有道，衣食固其端。
61、奢侈是舒适的，否则就不是奢侈。——CocoCha nel 62、少而好学，如日出之阳；壮而好学，如日中之光；志而好学，如炳烛之光。 ——刘向 63、三军可夺帅也，匹夫不可夺志也。 ——孔丘 64、人生就是学校。在那里，与其说好的教师是幸福，不如说好的教师是不幸。 ——海贝尔 65、接受挑战，就可以享受胜利的喜悦。——杰纳勒尔·乔治·S·巴顿

第3讲语音信号处理第3

其中，
xn (m) (m)x(n m), (0 k K )
(m)
1, 0,
m 0 ~ (N 1) m 其它值
x'n (m) '(m)x(n m), (0 k N 1 K)
'
(m)
1, 0,
m 0 ~ (N 1 K) m 其它值
2．修正的短时自相关函数
图3-7 修正短时自相关函数计算中窗口长度的说明
N 1
M n xn (m) m0
❖ Mn也是一帧语音信号能量大小的表征，它与En的区别在于计算时小取样值和大取样值不会因取平方而造成较大差异，在某些应用领域中会带来一些好处。
短时过零率分析
❖ 短时过零率表示一帧语音中语音信号波形穿过横轴(零电平) 的次数。过零分析是语音时域分析中最简单的一种。对于连续语音信号，过零即意味着时域波形通过时间轴；而对于离散信号，如果相邻的取样值改变符号则称为过零。过零率就是样本改变符号的次数。
3.1 概述
❖ 语音信号分析分析出可表示语音信号特征参数
进行高效的语音通信、语音合成和语音识别的基础时域特征频率特征
❖ 短时分析技术：贯穿于语音分析全过程语音信号从整体来看其特征及表征其本质特征的参数均是
随时间而变化的，所以它是一个非平衡态过程，不能用处理平衡信号的数字信号处理技术对其进行分析处理。
(m)
1, 0,
m 0 ~ (N 1) m 其它值
❖ 其中，n=0,1T,2T,…,并且N为帧长，T为帧移长度。
❖ 设第n帧语音信号xn(m)的短时能量用En表示，则其计算公式如下：
N 1
En xn2 (m) m0
短时能量及短时平均幅度分析
❖ En是一个度量语音信号幅度值变化的函数，但它有一个缺陷，即它对高电平非常敏感（因为它计算时用的是信号的平方)。为此，可采用另一个度量语音信号幅度值变化的函数，即短时平均幅度函数Mn，它定义为：

第三章语音信号的特征分析讲解

电话语音（固网电话通信频带为300-3400Hz) 可以基本保持语义，不影响人对语音的感知质量不是很好，有时候会有变音

宽带语音信号：fs =16000Hz
一般对语音质量要求较高的场合再提高采样频率也不会对语音质量有太多贡献
量化精度
量化所用比特越大，声音质量越好声音质量也跟量化算法有关，比如同样用8bit量化，非均匀量化（µ-律或A-律）就比均匀量化好很多
对于语音识别系统而言，用于电话用户时要求技术指标与语音编码器相同，如果对于更高的要求场合，则fH=4500Hz或8000Hz, fL=60Hz，
fs=10KHz或20KHz
帧和加窗的概念
短时分析将语音流分为一段一段来处理，每一段称为一“帧”；帧长：10～30；帧移：0～1倍帧长，帧与帧之间的平滑过渡；语音识别中常用的帧长为20~30ms,帧移为10ms
几种常见的窗函数的波形
Matlab中，可以通过help window命令来查看怎么产生不同的窗
1
0.8
rectangular hamming hanning bartlett
0.6
0.4
0.2
0
0
50
100
150
200
250

几种不同的窗函数波形与频谱的比较
Time domain 40 Frequency domain 1 20 0.8 0
1
Hanning
Amplitude
0.8
0
汉宁窗
0.6
Magnitude (dB)
Time domain 30 40 Samples
-50
0.4
-100 0.2

《语音信号处理》讲稿第3章

对性的改进。
03 语音信号的特征提取
时域特征提取
过零率
表示语音信号通过零点的次数，反映了语音信号的频率特性。
能量和振幅
计算语音信号的短时能量和振幅，用于区分清音和浊音。
自相关函数
描述语音信号在不同时间点的相似程度，常用于语音信号的周期性分析。
频域特征提取
傅里叶变换
将时域语音信号转换为频域表示，便于分析语音信号的频谱特性。
滤波器组
将语音信号划分为多个频带，提取每个频带的能量或振幅作为特征。
功率谱密度
描述语音信号在各个频率上的功率分布，反映了语音信号的频谱包络。
倒谱特征提取
1 2
倒谱系数
通过对语音信号的频谱进行对数运算和逆变换，得到倒谱系数，用于描述语音信号的共振峰特性。
梅尔频率倒谱系数（MFCC）基于人耳听觉特性，将频谱转换为梅尔频率尺度，再计算倒谱系数，是语音识别中常用的特征参数。
《语音信号处理》讲稿第3章
目录
• 语音信号处理基础 • 语音信号的预处理 • 语音信号的特征提取 • 语音信号的模型分析 • 语音信号的编码技术 • 语音信号的增强与降噪 • 语音信号的识别技术
01 语音信号处理基础
语音信号的特点
非平稳性
语音信号是一个时变的信号，其特性随时间变
化。
周期性
浊音信号表现出明显的周期性，清音信号则不
（HMM）、深度神经网络（DNN）等，通过统计模型对
语音进行建模和识别。
混合方法
结合基于规则和统计模型的方法，充分利用两者的优点，提高识别性能。
语音识别的实际应用及挑战
实际应用
语音识别技术已广泛应用于智能家居、智能客服、语音输入、语音翻译等领域，为人们的日常生活和工作带来便利。

语音信号处理课件-语音信号的特性分析_10

+ n’
参考输入n1 参考输入n1
自适应滤波器
2.短时自相关函数的定义 2.短时自相关函数的定义
Rn (k ) =
N −1−k m=0
∑ x (m) x (m + k )
n n
0<k ≤ K
(1)说明当时域信号为周期信号时， (1)说明当时域信号为周期信号时，自相关函数说明当时域信号为周期信号时也是周期性函数，两者具有同样的周期。也是周期性函数，两者具有同样的周期。 (k)为偶函数为偶函数， (k)＝ (2)Rn(k)为偶函数， Rn(k)＝Rn(－k) (0)最大最大， (0)≥ (3)Rn(0)最大， Rn(0)≥ |Rn(k)|, Rn(0)=En,对于确定信号， (0)是信号能量是信号能量；确定信号， Rn(0)是信号能量；对于随机信号或周期信号， (0)是平均功率是平均功率。周期信号， Rn(0)是平均功率。
在实际应用中，短时平均过零率容易受到A/D转在实际应用中，短时平均过零率容易受到A/D转 A/D 换是的直流偏移、50Hz交流电源的干扰以及噪声的影换是的直流偏移、50Hz交流电源的干扰以及噪声的影响。减少这些干扰可以有两种方法：减少这些干扰可以有两种方法：一种是采用带通滤波器消除信号中的直流和50Hz低频分量； 50Hz低频分量滤波器消除信号中的直流和50Hz低频分量； Hb(ejw) w Bandpass filte Hb
1
0.5
0
-0.5
-1
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
正弦波周期信号
3000 2000 1000 0 -1000 -2000 -3000 0 1000

语音信号处理-第03章语音信号的时域分析方法

PG ( x ) = [ 3 8πσ x x ] e
1 2 − 3x 2σ x
PL ( x) =
− 1 e 2σ x 2σ x
2x
二、零均值三、非平稳时变信号；短时平稳：10～30ms
§3.2语音信号短时分析方法
语音信号的开窗分析技术：（1）均匀窗：（2）非均匀窗：各种国际标准（3）重叠窗（Overlap）设：语音信号为S(n)，加窗语音记为 Sw(n) = W[S(n)] = S(n) w(n-m)，n=0~(N-1) 则语音处理系统可表示为
5
基于能量和过零率的双门限法检测法
首先用短时能量做第一次判断，然后在此基础上用短时平均过零率做第二次判断。这种方法端点的确定与以后的判决无关，因此称为显式法。
三、短时相关分析
短时自相关函数性质 • 1. R w( −l ) = R w(l ) 为偶函数； • 2. 在-N+1~N-1之间有值； • 3. R ( 0 ) = ∑ s ( n ) ≥ R ( k ) 为最大值。 • 4.当时域信号为周期信号时，自相关函数也是周期性函数，两者周期相同。浊音：呈现‘准’周期性、逐渐衰减
300
350
400
450
女声汉语拼音a的一帧信号（在采样频率为 22050Hz的情况下，取20ms作为一帧），短时过零率为46。
0 .3
0 .2
0 .1
0
-0 . 1
-0 . 2
-0 . 3
-0 . 4
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
男声汉语拼音s的一帧信号（在采样频率为 22050Hz的情况下，取20ms作为一帧），短时过零率为183。

语音信号处理第3章分解PPT课件

14
预处理
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
之间存在下列关系： Δf=1/NTs
语音信号
带通滤波器
自动增益控制（AGC）
模/数转换（A/D）
脉冲编码
存入计算机
调制（PCM）
❖ 预处理一般包括预加重、加窗和分帧等。
5
预滤波、采样、A/D变换
预滤波的目的有两个： ❖ 抑制输入信号各频域分量中频率超出fs/2的所有分量（fs）
为采样频率，以防止混叠干扰。 ❖ 抑制50Hz的电源工频干扰。
0n(N1) nelse
(n ) 0 .5 4 0 .4c6 0 ,o 2 n s /N ([ 1 )]0 , n n e (N l1 s ) e
12
预处理
1.窗口的形状 ❖ 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。这里只以典型的矩形窗和汉明窗为例进行比较，其他窗口可参阅FIR数字滤波器或谱分析的有关书籍。
但是在一个短时间范围内（一般认为在10-30ms的短时间
内），其特性基本保持不变即相对稳定，因而可以将其看作
是一个准稳态过程，即语音信号具有短时平稳性。
3
1 概述
❖ 根据所分析出的参数的性质的不同可以分为：时域分析、频域分析、倒频域分析,线性预测分析等;
❖ 分析方法的不同：模型分析方法和非模型分析方法
原信号值之间的差值称为量化误差，又称为量化噪声。 ❖ 若量化间隔Δ足够小，可以证明量化噪声符合具有下列特征

第2篇语音信号分析

第2篇语音信号分析第3章时域分析3.1 概述语音信号处理包括语音通信、语音合成、语音识别、说话人识别和语音增强等方面，但其前提和基础是对语音信号的分析。

只有将语音信号分析成表示其本质特性的参数，才有可能利用这些参数进行高效的语音通信，才能建立用于语音合成的语音库，也才可能建立用于识别的模板或知识库。

而且，语音合成的音质好坏、语音识别率的高低，都取决于对语音信号分析的准确性和精度。

语音信号是非平稳、时变、离散性大、信息量大的复杂信号，处理难度很大。

语音信号携带着各种信息。

在不同应用场合下，人们感兴趣的信息是不同的。

那些与应用目的的不相干或影响不大的信息，应当去掉；而需要的信息不仅应当提取出来，有时还需要加强。

这涉及到语音信号中各种信息如何表示的问题。

语音信息表示方法的选择原则是使之最方便和最有效。

语音信号可以用语音的抽样波形来描述，也可以用一些语音信号的特征来描述。

提取少量的参数有效地描述语音信号，即语音信号的参数表示，是语音处理领域共用性的关键技术之一。

根据所分析的参数不同，语音信号分析可分为时域、频域、倒谱域等方法。

时域分析具有简单、运算量小、物理意义明确等优点；但更为有效的分析多是围绕频域进行的，因为语音中最重要的感知特性反映在其功率谱中，而相位变化只起着很小的作用。

另一方面，按照语音学观点，可将语音的特征表示和提取方法分为模型分析法和非模型分析法两种。

其中模型分析法是指依据语音产生的数学模型，来分析和提取表征这些模型的特征参数；共振峰模型分析及声管模型(即线性预测模型)分析即属于这种分析方法。

而不进行模型化分析的其他方法都属于非模型分析法，包括上面提到的时域分析法、频域分析法及同态分析法等。

基于语音产生模型的多种参数表示法已在语音识别、合成、编码和说话人识别研究的大量实践中证明是十分有效的。

贯穿于语音分析全过程的是“短时分析技术”。

语音信号特性是随时间而变化的，是一个非平稳的随机过程。

但是，从另一方面看，虽然语音信号具有时变特性，但在一个短时间范围内其特性基本保持不变。

第三章-语音信号分析资料

测试表明，人在正常谈话时，有50％左右是静音。VAD是用来检测输入的信号是实际语音还是背景噪声，若检测是实际语音信号进行固定编码；如果是背景噪声，则采用更低的速率进行编码。 VAD检测的结果传送给CNG则是接收端，重构背景噪声。VAD可通过能量检测来实现。
存在的问题
短时能量函数一个主要的问题是En对信号电平值过于敏感。由于需要计算信号样值的平方和，在实际应用中（如定点设备）很容易溢出。因此，一般用平均幅度函数Mn来代替En。但这时，清音和浊音、有声和无声的幅度差不如短时能量明显。
250
300
350
400
450
男声汉语拼音s的一帧信号（在采样频率为 22050Hz的情况下，取20ms作为一帧），清音的短时能量3.88。
静音检测（VAD）和舒适噪声(CNG)的生成
VAD: Voice Activity Detection
CNG: Comfort Noise Generator
3.短时平均幅度函数和能量函数的作用
(1)区分清/浊音： En、Mn大，对应浊音； En、Mn小，对应清音。
(2)在信噪比高的情况下，能进行有声/无声判决无声时，背景噪声的En、Mn小；有声时，En、Mn显著增大。判决时可设置一个门限。
(3)大致能定出浊音变为清音的时刻，或反之。
1 0.8 0.6 0.4 0.2
x(n)
H(z)=1-z-1 x'(n)
2. 加窗分帧处理：
加矩形窗
第n帧第n+1帧第n+2帧第n+3帧第n+4帧
加汉宁窗 hanning
第n帧第n+1帧第n+2帧
t
各帧之间有0～1/2的重叠，由窗函数的定义决定的。

语音信号的特征分析讲解课件

语音信号的频谱特征
语音信号的动态特性
语音信号具有时变特性，即语音信号的特性随时间而变化。这种动态特性使得语音信号具有丰富的信息，如语调、语速等。
语音信号具有特定的频谱特征，包括基频、共振峰和噪声等。这些特征决定了语音信号的音质、音调和音色。
语音信号的传播
01
语音信号的传播方式
语音信号可以通过空气传播、固体传播和液体传播等多种方式进行传播
。在日常生活中，我们主要通过空气传播的方式接收到语音信号。
02
语音信号的传播速度
在标准大气条件下，语音信号的传播速度约为343米/秒。这意味着在开
放空间中，声音可以在一秒钟内传播约343米。
03
语音信号的衰减
随着距离的增加，语音信号的强度会逐渐减弱。此外，障碍物、温度梯
度等因素也会影响语音信号的传播，导致信号衰减或失真。
HTK语音识别工具包
01
HTK (Hidden Markov Model Toolkit)
用于语音识别的开源工具包，基于隐马尔可夫模型和声学模型，支持连续语音识别和语音合成。
02 03
特征提取
HTK支持多种特征提取方法，如MFCC（Mel-frequency cepstral coefficients）、PLP（Perceptual Linear Prediction）等。
人机交互
语音识别
通过特征分析，将输入的语音信号转化为机器可识别的语言，实现人机交互。例如，语音助手、智能客服等。
语音合成
将文本信息转化为人类可识别的语音信号，实现人机交互。例如，语音导航、语音播报等。
语音识别
声纹识别
通过特征分析，提取出说话人的声音特征，进行身份识别。例如，手机解锁、门禁系统等。