3.8-3.9 基音和共振峰估计解析
核磁共振谱图解析
1.955 1.941 1.936 1.922 1.918 1.910 1.907 1.904 1.899 1.895 1.884 1.867 1.853 1.848 1.664 1.658 1.650 1.645 1.638 1.632 1.628 1.619 1.610 1.602 1.589
1N
J(1-2)=2-3
2
3
1
J(1-2)=7-10
2 N
J(1-3)=0-3
5S 2
4N
J(4-5)=3-4 J(2-5)=1-2 J(2-4)=0
H 2N
5
3 4
J(2-3)=2-3 J(3-4)=3-4 J(2-4)=1-2 J(2-5)=1.5-2.5
J(2-3)=4.7-5.5
2
S 5
J(3-4)=3.3-4.1
RCOH(醛氢） RCONH2; ArCONH2; RCONHR`;ArCONHAr;
ArCONHR RNH2.HCl
(R是脂肪链基团)
B 0.5－4.0 3-6 (CDCl3); 5-11(DMSO) 10-14 (DMSO); 7-10 (CDCl3) 8-10 (峰型尖锐) 5-8 (并且两个氢会分开)
活泼氢
与O、S、N相连的氢是活泼氢. 切记想看活泼氢 一定选择氘代氯仿或DMSO做溶剂. 在DMSO中活泼 氢的出峰位置要比CDCl3中偏低场些.活泼氢由于受氢 键、浓度、温度等因素的影响，化学位移值会在一个 范围内变化.有时分子内氢键的作用会使峰型变得尖锐. 后面附注一些常见活泼氢的核磁谱图。
A ROH; RNH2; R2NH ArOH; ArSH; ArNH2 RSO3H; RCOOH;
下面是四氢糖醇的结构图,可以看出手性碳对2,3,4,5位氢的空间上的影响.
共振峰估计基础
共振峰估计基础
什么是共振峰及共振峰的作⽤
前⾯讲过语⾳的激励模型，当声门周期脉冲激励信号通过声道时，会在声道内引起共振作⽤（这个过程在语⾳产⽣模型中叫做声道模型），从⽽产⽣⼀组共振频率，这组共振频率就被称为共振峰（频率），通常认为，语⾳谱包络中的⼏个极⼤值就是共振峰频率。
准确的检测共振峰频率和带宽，有利于区分不同韵母，从于提⾼对语⾳语义的识别度。
共振峰估计的困难
（1）虚假共振峰的存在。
（2）相邻共振峰频率离的⽐较近时难以区分
（3）⾼⾳调语⾳的提取有⼀定困难。
总之，跟基⾳周期估计⼀样，⽬前尚没有⼀个完全准确的估计⽅法。
共振峰估计预处理
（1）预加重。
⽬的是为了对去除⼝唇辐射的影响，便于对声道响应进⾏分析。
（2）端点检测。
⽬的跟基⾳周期估计⼀样，不需要对静⾳段的语⾳做分析。
共振峰估计的⽅法
（1）倒谱法。
对语⾳做倒谱处理可以把激励信号与声道响应分离出来，然后去掉激励信号，之后再做傅⾥叶变换，就可以得到声道响应的包络线，对包络上寻找极⼤值，就是相应的共振峰频率。
（2）LPC法
由于通过线性预测我们可以求出⼀组预测系数，根据这组系数和全极点声道响应模型进⾏FFT变换，就可以得到声道传递函数的功率谱，再通过计算得到相应的极⼤值，就可以得到对应的共振峰频率
（3）HHT法
这个⽅法还没有细看，具体步骤还不详，主要是通过经验模态分解（EMD）和希尔伯特变换来求信号的幅值，频率、相位。
各元音平均共振峰频率 -回复
各元音平均共振峰频率-回复"各元音平均共振峰频率"元音是语音的重要组成部分，是我们进行语言交流的基石。
在语言学上，元音可以根据其共振特性和发音方式进行分类。
而元音的共振峰频率则是研究声音的一项重要指标。
本文将介绍各元音的平均共振峰频率，并逐步回答相关问题。
首先，我们需要了解什么是共振峰频率。
共振峰频率是指在声音传播过程中，声波通过空腔（如口腔、鼻腔等）时产生的共振效应。
不同的共振腔体会对声音波动产生不同的共振峰频率。
这些频率的存在导致了声音的共振加强，使得不同的元音有着特定的共振峰频率。
其次，我们将逐个介绍各个元音的平均共振峰频率。
1. /i:/：这个元音在发音时舌头靠近上颚，声音通过口腔传播。
其平均共振峰频率约为3700Hz。
2. /i/：与/i:/的发音方式相似，但发音位置稍微低一些，平均共振峰频率约为2400Hz。
3. /e/：这个元音的发音方式是舌头靠近上颚，嘴巴稍微张开，声音通过口腔传播。
其平均共振峰频率约为2300Hz。
4. /æ/：在发音时，舌头稍微下降，嘴巴张得比/e/更大一些，声音通过口腔传播。
其平均共振峰频率约为1900Hz。
5. /a:/：这个元音的发音方式是张嘴很大，舌头放松，声音通过口腔传播。
其平均共振峰频率约为660Hz。
6. /ɔ:/：这个元音的发音方式是张嘴很大，嘴形呈圆形，声音通过口腔传播。
其平均共振峰频率约为600Hz。
7. /u:/：这个元音的发音方式是嘴巴张的很大，嘴唇形成圆形，声音通过口腔传播。
其平均共振峰频率约为375Hz。
8. /ʊ/：与/u:/的发音方式类似，但发音位置稍微低一些，平均共振峰频率约为650Hz。
通过上述介绍，我们可以看到不同元音的平均共振峰频率是不同的，这是由于其发音方式和声音通过的共振腔体导致的。
这些不同的共振峰频率形成了元音的声音特色，并且使得人们能够准确地识别和理解语音。
在语音学研究中，共振峰频率是一项重要的参数，可以用于对语音进行分析、合成和识别。
核磁共振波谱法的基本原理和解析方法
一、原子核的自旋
1、原子核的自旋角动量（P）、核磁距（μ）及磁旋比（γ）
h I(I1) 2
μ＝γP
2、自旋分类
I与原子的质量数A和原子序数Z有下列关系：
AC Z
质量数 [ A ] 原子序数 [ Z ]
奇数
奇数或偶数
偶数
偶数
自旋量子数 [ I] 1/2,3/2,5/2, …
Hb
Ha
C﹦C
Hc
CN
二、偶合常数
发生自旋偶合时，核磁共振谱线发生分裂．由分裂产 生的裂距反映了相互作用的强弱，称为偶合常数．单位 为Hz。Ｊ值表示。
偕偶、邻偶、远程偶合。H-H,C-H偶合，JC-Ｈ、JH-H。 峰裂距只决定于偶合核的局部磁场强度，因此偶合常 数与外加磁场强度H0无关．
１、间隔的键数
(C ≡C-H)
(４)单键的磁的各向异性效应
屏蔽区 ⊕
Θ
Ｃ
Ｃ
Θ
去屏蔽区
⊕
H C-C-H ()
H
C C-C-H (δ=1.20-1.40)
H
去屏蔽效应增加
C C-C-C (δ=1.40-1.65)
H
环已烷氢核共振峰
去屏蔽区
环已烷氢核共振峰
4 氢键对化学位移的影响
缔合的氢核与不呈现缔合时比较，其电子屏蔽作用减 小，吸收峰移向低场，化学位移值增大．
（一）自旋分裂的产生
1、碘乙烷中CH3和CH2氢核的自旋分裂
（1）甲基受亚甲基两个氢 的干扰分裂为三重峰：
简单偶合时，峰裂距称为偶 常数（J）,Jab=Jba
1:2:1 三重峰
(2)亚甲基受甲基三个氢的干扰分裂为四重峰：
基音周期估计-共振峰估计-小结
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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。
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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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)。
共振峰分析实验总结视听检验
共振峰分析实验总结视听检验
在实验中，我们首先构建了一个系统，该系统包括一个麦克风、一个
扬声器和一只音叉。
我们使用音叉作为输入信号，通过麦克风采集到系统
的输出信号。
然后，我们对采集到的信号进行频谱分析，以确定系统的频
率响应和共振峰的特性。
在实验过程中，我们设置了不同的音叉频率，并记录了相应的输出信号。
通过对这些数据进行分析，我们可以确定系统的频率响应和共振峰的
位置、幅度和宽度。
通过视听数据的检验，我们可以对实验结果进行评估。
首先，我们可
以通过观察频谱图来确定系统的频率响应和共振峰的位置。
如果频谱图显
示的共振峰与实际音叉频率相符，并且峰值处于较大的幅度范围内，那么
可以认为实验结果比较准确。
其次，我们可以通过听觉感受来评估实验结果。
如果系统的频率响应
和共振峰符合人耳的感知特性，那么我们可以认为实验结果比较可靠。
例如，如果实验结果显示共振峰在人耳相对敏感的频率范围内，并且音调清晰、动听，那么可以认为实验结果是合理的。
此外，从实验结果中我们还可以得到一些有关系统特性的信息。
例如，共振峰的宽度可以反映系统的带宽，宽度越大代表系统带宽越宽。
共振峰
的幅度可以反映系统在特定频率下的增益，幅度越大代表增益越高。
通过
观察和比较这些数据，我们可以了解系统的性能和特性。
总的来说，共振峰分析实验是一种常用的信号处理方法，通过对实验
结果进行视听检验，可以对实验结果进行评估和分析。
通过观察频谱图和
听觉感受，我们可以确定实验结果的准确性和合理性，并获得一些关于系统特性的有用信息。
第四节 核磁共振谱图解析
（3）丙醛CH3CH2CHO
（4）异丙氯（CH3)2CHCl
（5）2—苯基乙醇C6H5CH2CH2OH 解：（1）甲苯C6H5CH3 δ7.2，单峰； δ2.2单峰。 面积比为5:3。
（2）二乙醚C2H5OC2H5 δ3.1, 四重峰; δ 2.1, 三重峰; 面积比为2:3
（3）丙醛CH3CH2CHO
质子b直接与吸电子元素相连，产生去屏蔽效应，峰在低场 （相对与质子a ）出现。 质子a也受其影响，峰也向低场位移。
谱图解析（ 3 ）
苯环上的质子在低场出现。为什么？ 为什么1H比6H的化学位移大？
例：试预测下列化合物的核磁共振波谱。指出各波峰的化学位 移，分裂型态，及相对强度。
（1）甲苯C6H5CH3 （2）二乙醚C2H5OC2H5
7.x:
8.x:
苯
HCOO ArCHO
9.x: RCHO, 11.x:
RCOOH
二、谱图解析
谱图解析(1)
6个质子处于完全相同的化学环境，单峰。
没有直接与吸电子基团（或元素）相连，在高场出现。
谱图解析（ 2 ） 质子a与质子 b所处的化学环境 不同，两个单峰。 单峰：没有相邻 碳原子（或相邻 碳原子无质子）
O CH2CH3
正确结构：
HC
O CH2CH3 O CH2CH3
谱图解析与结构确定(3)
化合物 C10H12O2，推断结构
δ7.3 δ1.2
5H
δ 5.21 2H
δ2.3
2H
3H
化合物 C10H12O2，
u=1+10+1/2(-12)=5
a O b CH2 C O CH2CH3 a CH2
1) δ 2.32和δ 1.2—CH2CH3相 互偶合峰 2) δ 7.3芳环上氢，单峰烷基 单取代 3) δ 5.21—CH2上氢，低场与 电负性基团相连
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
基于共振峰增强的语音信号共振峰频率估计
基于共振峰增强的语音信号共振峰频率估计
语音信号共振峰频率（Pitch）的估计一直是语音处理技术中的一个关键问题。
基于共振峰增强的语音信号共振峰频率估计是最近几年出现的一种新的估计方法。
它利用共振峰增强技术，即改变语音信号的频谱，从而提高自身对语音输入信号频率解码能力。
首先，基于共振峰增强的语音信号共振峰频率估计中采用的是一种端系统向量
自相关（SSCA）算法。
通过这种算法，可以扩大分析滤波器的小带宽，从而提高信号共振峰频率估计的精度。
其次，基于共振峰增强的语音信号共振峰频率估计中还采用了阈值处理技术和信息检测方法。
通过使用阈值处理技术，可以减少误差，提高准确性，而信息检测方法则可以有效地处理噪声等干扰。
最后，基于共振峰增强的语音信号共振峰频率估计中还采用了统计参数估计和多项式拟合等方法。
它们可以有效地帮助估计语音信号共振峰频率。
由此可见，基于共振峰增强的语音信号共振峰频率估计是一种有效的语音处理
技术。
它通过综合不同的技术，成功地提高了估计语音信号共振峰频率的精度，为语音处理技术的进一步发展提供了可靠的依据。
可以预期，随着语音处理技术的进一步发展，基于共振峰增强的语音信号共振峰频率估计将会得到更大的应用。
共振峰估计的基本原理
共振峰估计的基本原理共振峰估计是一种通过分析信号的频谱特征来估计信号的基频的方法。
在语音信号处理中，共振峰估计可以用来提取人声的谐振峰，并进一步用于语音特征分析、语音识别等任务。
本文将首先介绍共振峰的定义和特征，然后详细阐述共振峰估计的基本原理。
共振峰是指频谱中的明显峰值区域，它们代表了声音信号中声道形状的谐振频率。
在语音信号中，共振峰的频率范围通常集中在100Hz到8000Hz之间。
这些共振峰对于人类语音产生的声道产生了显著的影响，它们的变化反映了不同发音的声音特征。
因此，通过分析共振峰可以推测出人们的语音特征和说话方式。
共振峰估计的基本原理是通过对信号频谱进行分析来确定共振峰的位置和强度。
频谱分析是将时域信号转换到频域的过程，它描述了信号在不同频率上的能量分布。
在语音信号处理中，经典的频谱分析方法是进行傅里叶变换，将信号从时域表示转换到频域表示。
通过对频谱进行进一步处理，可以得到信号的谱包络，即信号在不同频率上的振幅分布。
在共振峰估计中，一种常用的分析方法是线性预测编码（Linear Predictive Coding，LPC）。
LPC是一种通过对信号进行自回归建模来估计共振峰的方法。
它假设信号是由前几个采样点的线性组合得到的，并通过最小化预测误差来确定模型参数。
LPC可以用来估计信号的自回归系数和激励参数，从而得到信号的频谱估计。
在LPC中，信号的频谱估计通过预测多项式来实现。
预测多项式可以用来模拟信号的自回归关系，即通过线性组合得到后续采样点的值。
预测多项式的阶数决定了模型的复杂度，通常会选择一个合适的阶数来平衡模型的准确性和计算效率。
通过LPC方法估计的频谱包络可以通过求解预测多项式的根来获得。
预测多项式的根被称为声道极点，它们代表了信号声道的共振峰的位置。
声道极点的位置可以通过求解预测多项式的特征根来实现，一般使用Levinson-Durbin算法来求解。
在LPC估计共振峰的过程中，通常会限制只提取主要的共振峰，并去除一些次要的峰值。
音的共振与共振峰的测量
音的共振与共振峰的测量音是我们日常生活中常常遇到的物理现象之一，通过声音的传播，我们可以感知到世界的各种信息。
在声学领域中，音的共振和共振峰是两个重要的概念。
本文将介绍音的共振现象以及如何测量共振峰。
一、音的共振现象共振是指一个系统在受到外界激励的情况下，会发生振动的现象。
在音学中，当一个音源发出波长接近或等于某个物体固有长度的声音时，这个物体就会发生共振现象。
共振现象可通过简单的实验来观察。
我们可以使用一个弹簧振子和一个音叉来进行实验。
首先，将弹簧振子垂直悬挂，然后用手将音叉激励一下并将其靠近弹簧振子。
当音叉发出的声音波长与振子的长度相匹配时，振子开始共振，产生明显的振动效应。
二、共振峰的概念共振峰是指在一个音频系统中，频率特性曲线上出现的振幅最大的点。
当声源发出频率与音频系统中某个固有频率相等时，会导致这个频率处的振幅达到最大值，形成共振峰。
共振峰在声学工程和音频信号处理中具有重要的应用。
例如，在音频均衡器中，可以通过调整某个频段的增益以提高或降低该频段的共振峰，从而调整音频的音质。
三、共振峰的测量方法要测量共振峰，可以使用频谱分析仪或声音编辑软件等工具。
下面介绍一种简单的频谱分析仪测量共振峰的方法：1. 准备工作：将麦克风或传感器与频谱分析仪连接好，并确保设备正常工作。
2. 发出声音信号：使用声源发出一段代表性的声音信号，例如一个特定频率的音调或声音片段。
3. 接收信号：频谱分析仪将接收到声音信号，并将其转换成频率特性曲线，显示在频谱图上。
4. 观察共振峰：通过观察频谱图，可以找到频率响应曲线上振幅最大的点，这就是共振峰所在的频率位置。
5. 记录和分析结果：将共振峰的频率和振幅数值记录下来，并进行进一步的分析和处理。
通过测量共振峰，我们可以了解声音信号在不同频率下的振幅变化情况，从而更好地理解和处理声音现象。
结论音的共振现象是声学中的一个重要概念，它与物体的固有长度和声音的频率相关。
共振峰则是音频系统中频率特性曲线上的一个振幅最大点，对音频处理和音质调整具有重要意义。
有机化合物波谱解析：第三章 核磁共振谱
Hβ
Hα
H
Cβ ＝ Cα
X
δ Cβ
δ Cα
δHβ δCβ
X H 123.3 123.3 5.28 5.28
X OMe 84.4 152.7 3.85 6.38
X COMe 129.1 138.3 6.40 5.85
p
i OCH3
mo
δC
δ↑ i 158.7 δ↓ o 113.8
m 129.4
精细结构：一般把被邻近的磁性核分裂后的NMR吸收峰称 为精细结构，通常要求不超过3个化学键的间隔
HA H1 Cl C C H2
HA HB HA C C Br
Cl Cl HA
HA HB
HA C C C
HA HM Hx
峰的裂分数：服从 n+1律: 某个1H 核旁边有n个等同的其它1H 核 信号强度比：二项式展开( a + b )n 系数比
3.7 1H- 1H 一级偶合 (1H- 1H first-order coupling)
直偶 偕偶 Geminal coupling 邻偶 Vicinal coupling
1H- 1H 1H- C- 1H 1H- C-C - 1H
远程偶 Long rang coupling 四键以上
自旋分裂的精细结构
B
δB
v4 v3v2 v1
例：哥伦比亚甙元
gh AB自 旋 系 统 Jgh 8 Hz
if AB自 旋 系 统 Jif 9.5 Hz
ed AX 2自 旋 系 统
a : A3 b : A3
c: A
哥伦比亚甙元
3.9 1H-1H 偶合常数的大小 (The magnitude of 1H-1H coupling constants）
各元音平均共振峰频率 -回复
各元音平均共振峰频率-回复【各元音平均共振峰频率】是指不同元音所对应的声音共振峰的平均频率。
要理解这一概念，首先需要了解元音的产生过程以及共振峰的概念。
在人类语言中，元音是由发音器官中的声带、喉头和口腔等部位协同工作所产生的声音。
发音器官通过不同的位置和形状来改变声音的频率和响度。
在元音的产生过程中，空气从肺部经过声带振动，进入口腔，最后经由嘴唇或舌头的位置和形状而形成不同的元音。
共振峰是指在特定频率下，声波在体腔或空腔内产生共振现象。
对于人类的发音系统来说，口腔是产生共振峰的主要空腔。
不同的共振峰频率会产生不同的声音色彩和音调。
要计算各元音的平均共振峰频率，我们需要收集大量关于元音发音的数据，并进行统计分析。
在以下的文章中，我将一步一步回答如何计算各元音的平均共振峰频率。
第一步：收集数据要计算各元音的平均共振峰频率，我们需要收集大量关于元音发音的数据。
这些数据可以通过声音分析仪器、声学实验等科学方法进行采集。
我们可以请多位发音专家进行声音记录，或者使用虚拟发音仪器，例如电子键盘等，以模拟不同的元音发音。
在数据收集过程中，需要注意控制实验条件，例如确保发音者的喉结位置、喉咙张开程度等参数保持一致，以保证实验数据的准确性。
第二步：音频处理在收集到元音发音数据后，我们需要对这些音频数据进行处理和分析。
可以使用声音分析软件，例如Praat等，对音频数据进行频谱分析和共振峰检测。
频谱分析是指将声音信号分解为不同频率成分的过程。
在频谱图上，可以观察到不同频率的能量分布情况。
通过频谱图，我们可以确定声音中存在的共振峰频率。
共振峰检测是指在频谱图中检测出共振峰的位置和强度。
可以使用特定的算法或者手动操作来确定共振峰的频率。
第三步：计算平均共振峰频率在确定了每个元音的共振峰频率后，我们可以计算各元音的平均共振峰频率。
首先，将每个元音的共振峰频率进行记录。
然后，对于每个元音的共振峰频率进行求和，再除以元音的数量，即可得到平均共振峰频率。
基音周期估计-共振峰估计-小结
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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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)；
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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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。
峰值-前峰值 谷值 谷值+ 峰值 峰值-前谷值
什么是共振峰,它与声响有何关系？
什么是共振峰，它与声响有何关系？共振峰是声学中一个重要的概念，它对于声音的产生和传播起着关键的作用。
共振峰指的是声音在特定频率上振幅相对较大的现象。
而共振峰与声响之间存在着密切联系，下面将从几个方面详细介绍。
一、共振峰的定义与特点共振峰是指在特定频率上，声音的振幅相对较大。
这是因为在共振频率附近，声音产生的能量会得到增强并被放大，从而使得声音听起来更加明亮和富有魅力。
共振峰通常是由于空腔的谐振效应引起的，比如乐器的空腔或者喉咙中的声门。
共振峰的频率与共振体的物理属性有关，它可以通过改变共振体的尺寸和形状来调节。
二、共振峰与音色的关系共振峰在音色的形成中扮演着重要角色。
音色是声音的特征之一，不同乐器或不同声源的音色各有千秋。
共振峰的存在使得不同乐器或声源的声音在频谱上有所区别，从而使得人们能够识别出不同的音色。
比如，小提琴和大提琴的音色差别就部分来自于它们的共振峰位置和能量分布的不同。
因此，共振峰可以说是音色的一个重要构成要素。
三、共振峰与声响的产生共振峰对于声响的产生起着至关重要的作用。
声响是声音的一种特殊形式，它在空间中传播时会产生一定的强度和音质。
如果没有共振峰的存在，声响就无法形成。
共振峰的存在使得声音在传播过程中得到了加强和改善，从而使得人们能够更好地感知到声音的存在。
比如，房间的共振峰可以改善音乐会的音质，使得音乐更加动听。
四、共振峰在音波分析中的应用共振峰在音波分析领域具有广泛的应用。
通过分析共振峰的频率和幅度，可以得出许多有关声音特性的信息。
比如，在语音识别中，共振峰的变化可以用来区分不同的语音音素；在音乐分析中，共振峰的分布可以用来判断乐器的类型和演奏技巧等。
因此，共振峰的研究对于理解声音的物理特性和应用具有重要意义。
综上所述，共振峰是声学领域中一个重要的概念，它与声响密切相关。
共振峰的存在使得声音的音色更加丰富和独特，同时也对声响的产生和传播起到关键作用。
共振峰的研究不仅对于提高音乐表演和音频技术有重要意义，还在许多其他领域如语音识别等中具有广泛的应用前景。
音高音调基频共振峰
音高音调基频共振峰一、什么是音高、音调和基频共振峰音高是指声音的高低，是人们对声音频率的主观感受。
音调是指声音的音质特征，是由声音的谐波成分及其强弱所决定的。
基频共振峰是声音中频率最低的共振峰，是声音的基频特征。
二、音高的形成机制2.1 声带的振动声带是人类发声的主要器官，当我们发声时，空气从肺部经过声门进入喉咙，声带开始振动。
声带的振动速度决定了声音的频率，也就是音高的高低。
2.2 声道的共振声道是声音传播的通道，包括喉咙、口腔和鼻腔等部分。
不同的发音方式会改变声道的形状和长度，从而改变声音的共振特性。
共振是指声道对特定频率的声音有放大作用，这就是为什么不同人的声音听起来会有差异的原因。
三、音调的影响因素3.1 声带的特性声带的长度、厚度和张力等特性会影响声音的音调。
一般来说，声带越长、越松弛，声音的音调越低；声带越短、越紧张，声音的音调越高。
3.2 声道的形状和长度声道的形状和长度决定了声音的共振特性，从而影响音调的高低。
例如，口腔的形状可以通过张开或闭合嘴唇、舌头的位置等方式来改变，从而产生不同的音调。
3.3 谐波成分的强弱声音是由多个频率的谐波成分组成的，谐波成分的强弱会影响声音的音质特征。
当某个谐波成分的强度较高时，会使声音听起来更加明亮；而当某个谐波成分的强度较低时，会使声音听起来更加柔和。
四、基频共振峰的意义基频共振峰是声音中频率最低的共振峰，它具有以下几个重要意义：4.1 音高的基础基频共振峰决定了声音的基本频率，也就是音高的高低。
它是声音的基础，其他频率成分都是基频的整数倍，所以基频共振峰对于确定音高非常重要。
4.2 语音识别基频共振峰在语音识别中起着重要的作用。
通过分析声音中的基频共振峰，可以识别出不同的语音特征，从而实现语音识别和声纹识别等应用。
4.3 音乐表达基频共振峰对音乐的表达也有很大的影响。
不同的基频共振峰可以产生不同的音调和音色，使音乐更加丰富多样。
音乐家可以通过控制基频共振峰来表达情感和创造独特的音乐效果。
共振峰的名词解释
共振峰的名词解释共振峰是信号处理领域中的一个概念，用于描述信号在频域上特定频率处增强或减弱的现象。
它是频率分析和音频处理中一个关键的概念，对于理解和优化声音的特性非常重要。
在信号处理中，共振峰通常与滤波器相关联。
滤波器是一种用于选择或抑制特定频率信号的设备，而共振峰则是滤波器的输出信号频谱中突出显示的特定频率区域。
共振峰的出现是由于滤波器的共振效应。
共振峰的主要特征是其频率和幅度。
频率指的是共振峰所处的特定频率位置，而幅度则表示该峰的强度或增益。
共振峰的频率和幅度对于声音的特征非常重要，并且在音频处理中经常用于调整音频质量和音色。
以人声处理为例，共振峰在人的发声中起着关键作用。
人声是一种复杂的信号，其中包含了很多不同频率的声波。
当声音通过人的喉咙时，由于声带和喉部的特殊结构，不同频率的声波会强调或抑制，从而形成共振峰。
通过调整共振峰的频率和幅度，我们可以改变人声的音色和音调。
例如，在演唱中，一些歌手可能会有一个特别突出的共振峰，这使得他们的声音更加明亮和有穿透力。
另一方面，某些声音调音师可能会降低特定的共振峰，以减少尖锐或刺耳的感觉。
在音频处理中，我们可以使用数字滤波器来调整共振峰。
数字滤波器是一种将输入信号转换为输出信号的算法或电路。
通过调整滤波器的参数，我们可以选择增强或衰减特定频率范围内的信号，从而改变共振峰的特性。
理解共振峰的特性对于音频相关行业非常重要。
例如，在音乐制作过程中，制作人可以使用等化器来调整音频信号的共振峰。
通过优化和平衡共振峰的分布，制作人可以实现所需的音色效果，使音乐更加生动或温暖。
此外，共振峰的概念也应用于许多其他领域。
在光学中，共振峰用于描述光波在特定波长处受到增强的现象。
在电子学中，共振峰用于描述电路中特定频率的振荡现象。
总结来说，共振峰是信号处理领域中描述频率特性的重要概念。
它可以帮助我们理解声音的特性，优化音频处理，并应用于许多其他领域。
通过合理利用共振峰的概念，我们可以实现高质量的音频效果和优化的信号处理。
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N k 1 m 0
S (m)S
n
n
(m k )
• 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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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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（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。
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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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（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：
Fn (k )
N k 1 m 0
S (m k ) S (m)
n n
• 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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（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。 • 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。
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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： 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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• 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。 • 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。 • ③最后进行有/无声判别。此处与倒谱法类似，有一个无声 检测器，以减少运算量。
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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
一、基音周期估计 1.基音周期估计的重要性 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。