基音周期估计-共振峰估计-小结

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语音的多级小波变换
• 在基音检测中应用的小波一般采用二进小波变换； • 可以采用Gaussian函数作为小波函数。
一帧语音的多级小波变换示例
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3 LPC法估计
• 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。 • • 求根法:计算全极点模型分母多项式A(z)的根； DFT法:求A(z)的离散频率响应A(k)的谷点来得到共振
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带通滤波器组法提取共振峰
带通滤波器组法估计共振峰系统结构示意图。
滤波器组 检测与平滑
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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。
语音信号的短时平均幅度差函数（AMDF）Fn(k)定义为：
Fn (k ) =
N − k −1 m=0
∑
S n ( m + k ) − S n ( m)
Fn(k)在周期的各个整数倍点上具有谷值特性，类似 于短时自相关函数的峰值特性，因而通过Fn(k)的计算同
样可以来确定基音周期。 由于AMDF的计算无需乘法运算，因而其算法复杂度 较小。另外在基音周期点处AMDF的谷点锐度比AFC的峰 点锐度更尖锐，因此估值精度更高。但是，AMDF对语音 信号幅度的快速变化比较敏感，它影响估计的精度。
一、基音周期估计
• 基音周期是指声带振动频率的倒数，是语言信号最重 要的参数之一，在语音识别、说话人识别、语音分析、 语音编码中都有应用。 • 基音周期估计比较困难，目前还没有十分完善的方法 可以对于各类人群、各类应用都能获得满意的结果。 • 基音的检测和提取包括：自相关函数法ACF、峰值提取 算法PPA、平均幅度差函数法AMDF、并行处理技术、倒 谱法、SIFT、谱图法、小波法等。
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3 并行处理技术(PPROC)方法
• 图示检测六个语音测度的并行处理实现框图； • 六个独立的基音检测器，得到六个基音周期估值，最终 进行服从多数的基音判决。
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
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1 带通滤波器法
带通滤波器法类似于语谱仪，是共振峰提取的最早形 式，通过滤波器组的设计可以使估计的共振峰频率同人耳 的灵敏度相匹配。 滤波器的中心频率有两种分布方法：均匀分布，所有 带通滤波器的带宽相同；非均匀分布，如低频端间距小， 高频端间距大(带宽增加)；
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中心削波方法
• 设中心削波器的输入信号为x(n),输出信号为y(n)=C[x(n)] ； • 一种中心削波器和削波输出结果如下图：
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数字语音处理
基音周期估计-共振峰估计
小结
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平均幅度差函数法改进
对短时平均幅度差函数AMDF进行改进，有对基本 AMDF函数进行线性加权的方法W- AMDF、采用变长度 的AMDF(LV- AMDF)、经过LPC预测分析获得预测残差 后再计算残差信号的AMDF函数(LP- AMDF)等方法。
及自相关函数
• 中心削波后的信号
以及自相关函数
• 三电平削波后的信
号以及自相关函数
削波后的信号
削波后的信号的自相关函数
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2 平均幅度差函数法（AMDF）
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倒谱法
• 采用倒谱法求取语音频谱包络的原理图。
•
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比较好的，缺点是计算量太大。
• 因为削波后的信号取值只有0，1，-1三种情况，自相关 函数计算很简单。不需做乘法运算，只需组合逻辑运算。
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中心削波举例
• 不削波的原信号以
3 并行处理技术(PPROC)方法
• PPROC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。 • PPROC是时域估计方法，优点是运算简单、硬件容易 实现； • 即可估计出基音周期，还可以确定峰点位置。
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二、共振峰估计
• 声道可以看成是一根具有非均匀截面的声管，在发声时 起共鸣器作用。 • 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音频包络，并认为谱包络中的最大 值就是共振峰。
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并行处理技术(PPROC)方法
原始信号 峰值 峰值- 前谷值
• 基音周期计算比较 估计值，出现次数 最多的值就是该时 刻的基音周期；4 • 浊音可估计出基音 周期，清音各个估 计值不一致，可判 断为清音。
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)。
峰的位置；若p不大，影响精度，可以采用抛物线插值技 术解决分辨率较低时的共振峰频率值的求取。
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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。
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6 小波变换法
• 语音的产生过程实际上是气流通过声门在经声道响应后 变成声音。对于浊音语音，它是由气流冲击声门，使声 门发生周期性的开启或闭合，这种周期性的气流经声道 响应就形成了浊音。声门的这种开启与闭合，在语音信 号中引起一个锐变。对语音信号作小波变换，则其极值 点对应于声门的开启或闭合点，相邻极值点的距离就对 应着基音周期。因而，采用语音信号的小波变换可以检 测基音周期。 • 一个信号的小波变换具有这样的性质：信号经过小波变 换的极值点对应于信号的锐变点或不连续点。
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源自文库
1 自相关函数法ACF
语音信号的短时自相关函数 • 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，清音信号的自相关函数没有明显的峰值出现； • 检测是否有峰值就可判断是清音还是浊音； • 检测峰值的位置就可提取基音周期值； • 方法：采用矩形窗，窗长至少应大于两个基音周期； • 消除声道特性影响的方法：(声道共振峰特性造成的干 扰会带来检测误差)采用60-900Hz的带通滤波器对语音 信号进行滤波；对语音信号进行非线性变换后再求自相 关函数(如中心削波)；
峰值-前峰值 谷值 谷值+ 峰值 峰值-前谷值
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4 倒谱方法
• 倒谱法是传统的基音周期检测算法之一。语音s(n)
ˆ ˆ ˆ s (n) = e(n) ∗ v(n); s (n) = e(n) + v(n)
中心削波函数: CL削波电平 只保留超过削波电平的部分
中心削波器的输出
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三电平中心削波方法
• 三电平中心削波器的方法采用如下的削波函数 ；