有效提取耳语音共振峰的改进方法
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收稿口期：２００８—０４—２５ 修同日期：２００８—０７－０７
万方数据
吕 岗，赵鹤鸣，刘建新，等：有效提取耳语音共振峰的改进方法
２００９，４５（１９） １３５
为便于讨论，先假设存在两个极点孙孙则在辐角咖，处的极点
上兀———Ｌ１
（７）
．２
功率ｌＨ（，’）Ｉ为：
（１－ｒｉ’）‘“‘１一轨’ｃ∞（也—屯）ｔ
极点半径氍‘
（２）
由辐角和半径，盯得传递函数：
日（盈）＝—上丽
（３）
ｌ—ｒｆｅ ｚ‘
极点盈在。域的功率谱为：
ｆｌ州ｌ一枷１（；磊 ∽舻Ｉ ２ ‘－１ ｌ一２ｒ ｃｏｓ（口—西；）＋Ｌ
‘４’
基金项目：国家自然科学基金（ｔｈｅ Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ ｏｆ Ｃｈｉｎａ ｕｎｄｅｒ Ｇｒａｎｔ Ｎｏ．６０５７２０７６）；江苏省高校自然科学研究计划项目 （Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｐｒｏｊｅｃｔ ｏｆ Ｊｉｎｇｓｕ Ｐｉｎ，ｎｅｅ ｏｆ Ｃｈｉｎａ Ｇｒａｎｔ Ｎｏ．０５ＫＪＢ５１０１ １３）。
图２是耳语音【６】的语谱图，由图可以大体估计出前三个共 振峰的频率分别在６００ Ｈｚ、１ ０００Ｈｚ和３０００Ｈｚ附近。
３共振峰提取方法的改进 ３．１带宽修正算法
根据前述分析，在极点功率谱中，如果删除—个根，那么离 这个根相近的极点共振峰的带宽将变窄，而与这个根相距远的 极点共振峰的带宽将变宽。因此，本文提出了一种改进的ＬＰＣ 算法，它根据极点功率不变的原则，在删除根的同时利用极点 交互因子修改剩余根的共振峰带宽。从而实现准确提取耳语音 共振峰的目的。
点的同时，利用极点交互因子修正剩余极点的共振峰带宽，通 过减小极点交互影响引起的误差实现准确提取共振峰的目的。
２极点交巨影响问题 首先，实现频域到：域的转换。若采样频率是只，则ＬＰｃ算
法求得的共振峰Ｅ和３ ｄＢ带宽最，可按如下公式转换为：域 上角度为也半径为Ｆｉ的极点。
极点辐角咖ｌ－２１Ｔ鲁
（１）
一半
【２】Ｚｈａｏ Ｑｉ—ｆａｎｇ，Ｓｈｉｍａｍｕｒａ Ｔ，Ｓｕｚｕｋｉ Ｊ．Ａ ｒｏｂｕｓｔ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ ｆｏｒ＿ ｍａｎｔ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ｏｆ ｎｏｉｓｙ ｓｐｅｅｅｈ［Ｃ］／／ＩＳＣＡＳ，１９９８，５：５３４－ ５３７．
【３】Ｚｏｌｆａｇｈａｒｉ Ｐ，Ｒｏｂｉｎｓｏｎ Ｔ．Ｆｏｒｍａｎｔ ａｎａｌｙｓｉｓ ｕｓｉｎｇ ｍｉｘｔｕｒｅｓ ｏｆ Ｇａｕｓ— ｓｉａｎｓ［Ｃ］／／ＩＣＳＬＰ，１９９６，２：１２２９—１２３２．
ＬＶ Ｇａｎｇ，ＺＨＡＯ Ｈｅ－ｍｉｎｇ，ＬＩＵ ＪＬａｎ一】ｄｎ，ｅｔ ａｉ．Ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ ｅｘｔｒａｃｔｉｎｇ ｗｈｉｓｐｅｒ ｓｐｅｅｃｈ ｆｏｒｍａｎｔ． Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２００９，４５（１９）：１３４－１３６．
４实验结果 实验选取汉语普通话中的［ａ】、【ｏ】、［ｅ１、【ｉ】、［ｕ】、［ｎ】六个单元音
耳语音音素为样本。分别采用ＬＰＣ算法和ＰＩＦ—ＬＰＣ算法提取 前三个共振峰，并用轨迹跟踪法判别提取结果的准确性。
实验语音样本的采样率为８ ｋＨｚ，采用Ｈａｍｍｉｎｇ窗，每帧 ２５６个采样点，帧移为帧长的１／４。
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｗｈｉｓｐｅｒ ｉｓ ｓｔｉｒｒｅｄ ｂｙ ｎｏｉｓｅ．Ｃｏｍｐａｒｉｎｇ ｗｉｔｈ ｎｏｒｍａｌ ｓｐｅｅｃｈ。ｔｈｅ ｆｏｒｍａｎｔ ｏｆ ｗｈｉｓｐｅｒ ｉｓ ｓｈｉｆｔｅｄ ａｎｄ ｔｈｅ ｂａｎｄｗｉｄｔｈ ｉｓ ｂｒｏａｄｅｎｅｄ，ａｎｄ ｔｈａｔ ｗｉｌｌ ｂｒｉｎｇ ｕｐ ｔｈｅ ｐｒｏｂｌｅｍ ｏｆ ｓｐｕｒｉｏｕｓ ｐｅａｋｓ ｗｈｅｎ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｔｒａｎｄｉｔｉｏｎａｌ ｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌ ｌｉｎｅｒ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｃｏｄｉｎｇ ｆｏｒ ｆｏｒｍａｎｔ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ．Ｂｙ ａｎａｌｙｚｉｎｇ ｐｏｗｅｒ ｓｐｅｃｔｒｕｍ，ａｎ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ａｐｐｒｏａｃｈ ｈａｓ ｂｅｅｎ ｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｒｏｌｅ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｐｏｌｅ ｐｏｗｅｒ ｉｓ ｎｏｔ ｃｈａｎｇｅ，ｔｈｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｍｏｄｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｗｈｉｓｐｅｒ ｆｏｒｍａｎｔ ｂａｎｄｗｉｄｔｈｓ ｕｓｉｎｇ ｐｏｌｅ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ ｆａｃｔｏｒ，ａｎｄ ｅｘｔｒａｃｔｓ ｆｏｒｍａｎｔｓ ｅｘａｃｔｌｙ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｒｅｓｕｌｔｓ ｗｉｔｈ ｍｏｎｏ－ｖｏｗｅｌ ｐｈｏｎｅｓ ｉｎ Ｍａｎｄａｒｉｎ ｓｐｅｅｃｈ ｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｔｈｉｓ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｗｈｉｓｐｅｒｅｄ ｓｐｅｅｃｈ；ｆｏｒｍａｎｔ；ｌｉｎｅｒ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｃｏｄｉｎｇ；ｐｏｌｅ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ
时间／ｍｓ 图５基于ＰＩＦ—ＬＰＣ算法的耳语音同共振蜂轨迹
仿真实验证明改进算法能更有效地提取噪声激励的耳语音共 振峰。
参考文献：来自百度文库
【１】Ｇａｏ Ｍ．Ｔｏｎｅｓ ｉｎ ｗｈｉｓｐｅｒｅｄ Ｃｈｉｎｅｓｅ：Ａｒｔｉｃｕｌａｔｏｒ ａｎｄ ｐｅｒｃｅｐｔｕａｌ ｃｕｅｓ［Ｄ］．Ｃａｎａｄａ：Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｖｉｃｔｏｒｉａ，２００２．
１３４ ２００９，４５（１９）
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ计算机工程与应用
有效提取耳语音共振峰的改进方法
吕 岗，赵鹤鸣，刘建新，龚呈卉 ＬＶ Ｇａｎｇ，ＺＨＡＯ Ｈｅ－ｍｉｎｇ，ＬＩＵ Ｊｉａｎ－ｘｉｎ，ＧＯＮＧ Ｃｈｅｎｇ－ｈｕｉ
苏州大学电子信息学院，江苏苏州２１５０２１ Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ ａｎｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｓｏｏｅｈｏｗ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｕｚｈｏｕ，Ｊｉａｎｇｓｕ ２１５０２１，Ｃｈｉｎａ Ｅ－ｍａｉｌ：ｌｖｇａｎｇ＠ｓｕｄａ．ｅｄｕ．ｃｎ
算法的实现原理如下：假设需要保留的是角度为靠半径
２２南×瓦靠２南（６） 为ｒｉ的共振峰极点％需要删除的是角度为幽半径为ｒｊ的共振
峰极点研。根据公式（５），角度如处的功率为：
Ｉ舻）Ｉ
图２耳语音【６】的语谱图
图３是采用传统ＬＰＣ算法提取耳语音【６】的前三个共振峰 的帧轨迹图，从图中可发现语音的第３、４、５、８、１１、１８帧提取的 共振峰发生了错误。
１引言 耳语音是一种特定的发音模式，人们发耳语音时，声带不
振动，语音信号没有基，频”。因此，共振峰成为表征耳语音信号 特征的最基本参数。目前，线性预测编码（１２Ｃ）是提取语音信 号共振峰的基本方法。然而ＬＰＣ算法在提取共振峰时，易受信 号中噪音产生的虚假峰干扰，从而影响提取结果的准确度。为 了克服这个缺点，各种改进算法被提出，如Ｚｈａｏ的自相关函数 法【２｜，Ｚｏｌｆａｇｈａｆｉ的高斯滤波法ｐ等等。这些改进算法都足采用对 语音信号去噪的方法达到消除虚假峰的效果。但是耳语音的激 励源就是噪声Ｉｌｊ，所以上述的改进算法并不适合提取耳语音的 共振峰。
ＬＰＣ算法是通过求解线性预测多项式的根并根据根对应 的共振峰带宽大小来决定根取舍的方法来提取共振峰的…。由 于根极点之问存在交互影响嘲，可能导致—个甚至更多的实际 根被当成虚假根而删除。相对于正常音，耳语音声强降低，共振
峰带宽增宽悯。所以极点交互影响问题在提取耳语音共振峰时 显得更加突出。通过分析产生极点交互影响的原凶，提出了一 种改进ＬＰＣ算法。它根据极点功率不变的原则，在删除多余极
图５是采用ＰＩＦ—ＬＰＣ算法提取耳语音Ｍ的前三个共振峰 的帧轨迹图，与耳语音的语谱图相比，ＰＩＦ—ＬＰＣ算法求得了耳 语音Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３共振峰的正确值。
５结论 由于传统ＬＰＣ算法是根据共振峰带宽大小决定根的取
舍，在极点交互影响的情况下，往往会将实际根误判为虚假根 而删除，这种现象在共振峰带宽增大的耳语音上表现的更加显 著。因此基于极点功率不变的原则，提出了ＰＩＦ—ＬＰＣ算法，它 通过在删除根的同时利用极点交互因子修改剩余根的共振峰 带宽的办法来减小极点交互问题的影响。对汉语单元音音素的
上．————Ｌ—一：上．△１日ｌ（５） （１一ｒ１）‘１—２ｒ２ ｃｏｓ（‘ｂｌ咄）ｔ（１一ｒ１）‘
这里“是其他极点的半径，ｈ’是对应的修改后的极点半 径，Ⅳ是保留的线性预测多项式极点的个数。
这里△旧称之为极点交互因子四（Ｐｏｌｅ Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ Ｆａｃｔｏｒ，ＰＩＦ）。 ３．２算法的实现
它反映了极点＝：对极点：。处功率的影响程度。
万方数据
１３６ ２００９，４５（１９）
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ计算机工程与应用
∞
螽
孽
频率，Ｈｚ 图４两种算法对耳语音【６】的第四帧共振蜂的提取效果对比
变宽了。传统ＬＰＣ算法就会将１ ００２ Ｈｚ处的极点作为虚假根 删除。而改进的ＰＩＦ—ＬＰＣ算法由于在删除根的同时，利用极点 交叉因子修改了共振峰带宽，所以将频率３ ６７３ Ｈｚ处的虚假峰 识别出来，避免误删实际的共振峰。
（４）根据共振峰的带宽大小排序，将带宽最大的极点删除；
（５）由公式（６）求取修改后的共振峰带宽；
（６）由公式（７）修正其余共振峰的带宽；
（７）重复第（４）步～第（６）步，直到得到需要保留的共振峰个
数为止。
频翠，№ 图Ｉ极点交互问题示意图
在语音信号分析中，极点的总功率不会因为极点的增减而 发生变化。所以，假设存在—个极点钆它的功率谱包络如图Ｉ 中虚线所示，则增加了一个极点幻后，由于极点交互，增加的 这个极点将影响原先极点的共振峰带宽，从图Ｉ中的实线可以 看到增加的极点：：使得＝。处的共振峰带宽增宽。这就可能导 致按照共振峰带宽大小取舍根的ＬＰＣ算法将ｚ，这个实际根误 判成虚假根而删除。
‘
算法的基本流程如下：
在：域上，当极点：：向ｚ。逐渐靠近时，由公式（５）可知，辐
（１）预处理；
角差值将减小，由于极点在单位园内，所以ＰＩＦ将增大，极点：。
（２）运用ＬＰＣ法求极点；
处的功率将增大。反之当极点ｚ：向：，逐渐远离时，ＰＩＦ将减
（３）由公式（２）计算每个极点对应的共振峰带宽；
小，极点ｚ。处的功率将变小。这种现象称为极点交互影响问题。
摘要：耳语音是噪声源激励，与正常音相比，其共振峰位置发生了偏移，带宽增宽。故采用传统的线性预测法提取耳语音共振峰 时存在虚假峰问题。通过分析功率谱，提出了一种改进算法。根据极点功率不变的原则，利用极点交互因子修正共振峰的带宽，从 而准确地提取出耳语音的共振峰。对汉语普通话单元音音素仿真实验的结果证明了该算法的有效性。 关键词：耳语音；共振峰；线性预测编码；极点交互 ＤＯＩ：１０．３７７８／ｊ．ｉｓｓｎ．１００２—８３３１．２００９．１９．０４１ 文章编号：１００２—８３３１（２００９）１９－０１３４－－０３ 文献标识码：Ａ 中图分类号：ＴＮ９１２．３
作者简介：吕岗（１９７３一），男，博士，讲师，研究方向：ｉｇ音信号处理、计算智能等；赵鹤鸣（１９５７一），男，教授，博士生导师，主要研究方向：语音信号处 理、神经网络理论及应用；刘建新（１９７８－），硕士研究生，主要研究方向：语音信号处理；龚呈卉（１９８１一），硕士研究生，主要研究方向：语 音信号处理。
这里‘’表示删除极点：，而保持谱能量不变时对应的新的 极点半径。
考虑到改变—个极点的半径对其他极点的影响。因此公式
（６）扩上展为兀：———上——可×———上——了＝ （１一ｒｉ）１“ｌ－２～ｃｏｓ（６，—丸）ｔ ｌ一奶ｃｏｓ（屯—屯）哼
图３基于ＬＰＣ算法的耳语音【６】共振峰轨迹
图４是耳语音【６】的第４帧语谱图，从图中可知，由于真正 的第一、第二共振峰靠的很近，受极点的交互影响，它们的带宽
【４】Ｌｉｍａ Ａｍｕｊｏ Ａ Ｍ，Ｖｉｏｌａｒｏ Ｆ．Ｆｏｒｍａｎｔ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ａ ｍｅｌ ｓｃａｌｅ ＬＰＣ ａｌｇｎｒｉｔｈＩｌｌ【Ｃ］／／ＩＥＥＥ ＩＴＳ，１９９８，１：２０７－２１２．
【５】ｈｏｈ Ｔ。Ｔａｋｅｄａ Ｋ，Ｉｔａｋｕｒａ Ｆ．Ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｏｆ ｗｈｉｓｐｅｒｅｄ ｓｐｅｅｃｈ［Ｊ］．Ｓｐｅｅｃｈ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ，２００５，４５（２）：１３９—１５２．
万方数据
吕 岗，赵鹤鸣，刘建新，等：有效提取耳语音共振峰的改进方法
２００９，４５（１９） １３５
为便于讨论，先假设存在两个极点孙孙则在辐角咖，处的极点
上兀———Ｌ１
（７）
．２
功率ｌＨ（，’）Ｉ为：
（１－ｒｉ’）‘“‘１一轨’ｃ∞（也—屯）ｔ
极点半径氍‘
（２）
由辐角和半径，盯得传递函数：
日（盈）＝—上丽
（３）
ｌ—ｒｆｅ ｚ‘
极点盈在。域的功率谱为：
ｆｌ州ｌ一枷１（；磊 ∽舻Ｉ ２ ‘－１ ｌ一２ｒ ｃｏｓ（口—西；）＋Ｌ
‘４’
基金项目：国家自然科学基金（ｔｈｅ Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ ｏｆ Ｃｈｉｎａ ｕｎｄｅｒ Ｇｒａｎｔ Ｎｏ．６０５７２０７６）；江苏省高校自然科学研究计划项目 （Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｐｒｏｊｅｃｔ ｏｆ Ｊｉｎｇｓｕ Ｐｉｎ，ｎｅｅ ｏｆ Ｃｈｉｎａ Ｇｒａｎｔ Ｎｏ．０５ＫＪＢ５１０１ １３）。
图２是耳语音【６】的语谱图，由图可以大体估计出前三个共 振峰的频率分别在６００ Ｈｚ、１ ０００Ｈｚ和３０００Ｈｚ附近。
３共振峰提取方法的改进 ３．１带宽修正算法
根据前述分析，在极点功率谱中，如果删除—个根，那么离 这个根相近的极点共振峰的带宽将变窄，而与这个根相距远的 极点共振峰的带宽将变宽。因此，本文提出了一种改进的ＬＰＣ 算法，它根据极点功率不变的原则，在删除根的同时利用极点 交互因子修改剩余根的共振峰带宽。从而实现准确提取耳语音 共振峰的目的。
点的同时，利用极点交互因子修正剩余极点的共振峰带宽，通 过减小极点交互影响引起的误差实现准确提取共振峰的目的。
２极点交巨影响问题 首先，实现频域到：域的转换。若采样频率是只，则ＬＰｃ算
法求得的共振峰Ｅ和３ ｄＢ带宽最，可按如下公式转换为：域 上角度为也半径为Ｆｉ的极点。
极点辐角咖ｌ－２１Ｔ鲁
（１）
一半
【２】Ｚｈａｏ Ｑｉ—ｆａｎｇ，Ｓｈｉｍａｍｕｒａ Ｔ，Ｓｕｚｕｋｉ Ｊ．Ａ ｒｏｂｕｓｔ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ ｆｏｒ＿ ｍａｎｔ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ｏｆ ｎｏｉｓｙ ｓｐｅｅｅｈ［Ｃ］／／ＩＳＣＡＳ，１９９８，５：５３４－ ５３７．
【３】Ｚｏｌｆａｇｈａｒｉ Ｐ，Ｒｏｂｉｎｓｏｎ Ｔ．Ｆｏｒｍａｎｔ ａｎａｌｙｓｉｓ ｕｓｉｎｇ ｍｉｘｔｕｒｅｓ ｏｆ Ｇａｕｓ— ｓｉａｎｓ［Ｃ］／／ＩＣＳＬＰ，１９９６，２：１２２９—１２３２．
ＬＶ Ｇａｎｇ，ＺＨＡＯ Ｈｅ－ｍｉｎｇ，ＬＩＵ ＪＬａｎ一】ｄｎ，ｅｔ ａｉ．Ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ ｅｘｔｒａｃｔｉｎｇ ｗｈｉｓｐｅｒ ｓｐｅｅｃｈ ｆｏｒｍａｎｔ． Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２００９，４５（１９）：１３４－１３６．
４实验结果 实验选取汉语普通话中的［ａ】、【ｏ】、［ｅ１、【ｉ】、［ｕ】、［ｎ】六个单元音
耳语音音素为样本。分别采用ＬＰＣ算法和ＰＩＦ—ＬＰＣ算法提取 前三个共振峰，并用轨迹跟踪法判别提取结果的准确性。
实验语音样本的采样率为８ ｋＨｚ，采用Ｈａｍｍｉｎｇ窗，每帧 ２５６个采样点，帧移为帧长的１／４。
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｗｈｉｓｐｅｒ ｉｓ ｓｔｉｒｒｅｄ ｂｙ ｎｏｉｓｅ．Ｃｏｍｐａｒｉｎｇ ｗｉｔｈ ｎｏｒｍａｌ ｓｐｅｅｃｈ。ｔｈｅ ｆｏｒｍａｎｔ ｏｆ ｗｈｉｓｐｅｒ ｉｓ ｓｈｉｆｔｅｄ ａｎｄ ｔｈｅ ｂａｎｄｗｉｄｔｈ ｉｓ ｂｒｏａｄｅｎｅｄ，ａｎｄ ｔｈａｔ ｗｉｌｌ ｂｒｉｎｇ ｕｐ ｔｈｅ ｐｒｏｂｌｅｍ ｏｆ ｓｐｕｒｉｏｕｓ ｐｅａｋｓ ｗｈｅｎ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｔｒａｎｄｉｔｉｏｎａｌ ｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌ ｌｉｎｅｒ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｃｏｄｉｎｇ ｆｏｒ ｆｏｒｍａｎｔ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ．Ｂｙ ａｎａｌｙｚｉｎｇ ｐｏｗｅｒ ｓｐｅｃｔｒｕｍ，ａｎ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ａｐｐｒｏａｃｈ ｈａｓ ｂｅｅｎ ｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｒｏｌｅ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｐｏｌｅ ｐｏｗｅｒ ｉｓ ｎｏｔ ｃｈａｎｇｅ，ｔｈｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｍｏｄｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｗｈｉｓｐｅｒ ｆｏｒｍａｎｔ ｂａｎｄｗｉｄｔｈｓ ｕｓｉｎｇ ｐｏｌｅ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ ｆａｃｔｏｒ，ａｎｄ ｅｘｔｒａｃｔｓ ｆｏｒｍａｎｔｓ ｅｘａｃｔｌｙ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｒｅｓｕｌｔｓ ｗｉｔｈ ｍｏｎｏ－ｖｏｗｅｌ ｐｈｏｎｅｓ ｉｎ Ｍａｎｄａｒｉｎ ｓｐｅｅｃｈ ｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｔｈｉｓ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｗｈｉｓｐｅｒｅｄ ｓｐｅｅｃｈ；ｆｏｒｍａｎｔ；ｌｉｎｅｒ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｃｏｄｉｎｇ；ｐｏｌｅ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ
时间／ｍｓ 图５基于ＰＩＦ—ＬＰＣ算法的耳语音同共振蜂轨迹
仿真实验证明改进算法能更有效地提取噪声激励的耳语音共 振峰。
参考文献：来自百度文库
【１】Ｇａｏ Ｍ．Ｔｏｎｅｓ ｉｎ ｗｈｉｓｐｅｒｅｄ Ｃｈｉｎｅｓｅ：Ａｒｔｉｃｕｌａｔｏｒ ａｎｄ ｐｅｒｃｅｐｔｕａｌ ｃｕｅｓ［Ｄ］．Ｃａｎａｄａ：Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｖｉｃｔｏｒｉａ，２００２．
１３４ ２００９，４５（１９）
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ计算机工程与应用
有效提取耳语音共振峰的改进方法
吕 岗，赵鹤鸣，刘建新，龚呈卉 ＬＶ Ｇａｎｇ，ＺＨＡＯ Ｈｅ－ｍｉｎｇ，ＬＩＵ Ｊｉａｎ－ｘｉｎ，ＧＯＮＧ Ｃｈｅｎｇ－ｈｕｉ
苏州大学电子信息学院，江苏苏州２１５０２１ Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ ａｎｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｓｏｏｅｈｏｗ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｕｚｈｏｕ，Ｊｉａｎｇｓｕ ２１５０２１，Ｃｈｉｎａ Ｅ－ｍａｉｌ：ｌｖｇａｎｇ＠ｓｕｄａ．ｅｄｕ．ｃｎ
算法的实现原理如下：假设需要保留的是角度为靠半径
２２南×瓦靠２南（６） 为ｒｉ的共振峰极点％需要删除的是角度为幽半径为ｒｊ的共振
峰极点研。根据公式（５），角度如处的功率为：
Ｉ舻）Ｉ
图２耳语音【６】的语谱图
图３是采用传统ＬＰＣ算法提取耳语音【６】的前三个共振峰 的帧轨迹图，从图中可发现语音的第３、４、５、８、１１、１８帧提取的 共振峰发生了错误。
１引言 耳语音是一种特定的发音模式，人们发耳语音时，声带不
振动，语音信号没有基，频”。因此，共振峰成为表征耳语音信号 特征的最基本参数。目前，线性预测编码（１２Ｃ）是提取语音信 号共振峰的基本方法。然而ＬＰＣ算法在提取共振峰时，易受信 号中噪音产生的虚假峰干扰，从而影响提取结果的准确度。为 了克服这个缺点，各种改进算法被提出，如Ｚｈａｏ的自相关函数 法【２｜，Ｚｏｌｆａｇｈａｆｉ的高斯滤波法ｐ等等。这些改进算法都足采用对 语音信号去噪的方法达到消除虚假峰的效果。但是耳语音的激 励源就是噪声Ｉｌｊ，所以上述的改进算法并不适合提取耳语音的 共振峰。
ＬＰＣ算法是通过求解线性预测多项式的根并根据根对应 的共振峰带宽大小来决定根取舍的方法来提取共振峰的…。由 于根极点之问存在交互影响嘲，可能导致—个甚至更多的实际 根被当成虚假根而删除。相对于正常音，耳语音声强降低，共振
峰带宽增宽悯。所以极点交互影响问题在提取耳语音共振峰时 显得更加突出。通过分析产生极点交互影响的原凶，提出了一 种改进ＬＰＣ算法。它根据极点功率不变的原则，在删除多余极
图５是采用ＰＩＦ—ＬＰＣ算法提取耳语音Ｍ的前三个共振峰 的帧轨迹图，与耳语音的语谱图相比，ＰＩＦ—ＬＰＣ算法求得了耳 语音Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３共振峰的正确值。
５结论 由于传统ＬＰＣ算法是根据共振峰带宽大小决定根的取
舍，在极点交互影响的情况下，往往会将实际根误判为虚假根 而删除，这种现象在共振峰带宽增大的耳语音上表现的更加显 著。因此基于极点功率不变的原则，提出了ＰＩＦ—ＬＰＣ算法，它 通过在删除根的同时利用极点交互因子修改剩余根的共振峰 带宽的办法来减小极点交互问题的影响。对汉语单元音音素的
上．————Ｌ—一：上．△１日ｌ（５） （１一ｒ１）‘１—２ｒ２ ｃｏｓ（‘ｂｌ咄）ｔ（１一ｒ１）‘
这里“是其他极点的半径，ｈ’是对应的修改后的极点半 径，Ⅳ是保留的线性预测多项式极点的个数。
这里△旧称之为极点交互因子四（Ｐｏｌｅ Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ Ｆａｃｔｏｒ，ＰＩＦ）。 ３．２算法的实现
它反映了极点＝：对极点：。处功率的影响程度。
万方数据
１３６ ２００９，４５（１９）
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ计算机工程与应用
∞
螽
孽
频率，Ｈｚ 图４两种算法对耳语音【６】的第四帧共振蜂的提取效果对比
变宽了。传统ＬＰＣ算法就会将１ ００２ Ｈｚ处的极点作为虚假根 删除。而改进的ＰＩＦ—ＬＰＣ算法由于在删除根的同时，利用极点 交叉因子修改了共振峰带宽，所以将频率３ ６７３ Ｈｚ处的虚假峰 识别出来，避免误删实际的共振峰。
（４）根据共振峰的带宽大小排序，将带宽最大的极点删除；
（５）由公式（６）求取修改后的共振峰带宽；
（６）由公式（７）修正其余共振峰的带宽；
（７）重复第（４）步～第（６）步，直到得到需要保留的共振峰个
数为止。
频翠，№ 图Ｉ极点交互问题示意图
在语音信号分析中，极点的总功率不会因为极点的增减而 发生变化。所以，假设存在—个极点钆它的功率谱包络如图Ｉ 中虚线所示，则增加了一个极点幻后，由于极点交互，增加的 这个极点将影响原先极点的共振峰带宽，从图Ｉ中的实线可以 看到增加的极点：：使得＝。处的共振峰带宽增宽。这就可能导 致按照共振峰带宽大小取舍根的ＬＰＣ算法将ｚ，这个实际根误 判成虚假根而删除。
‘
算法的基本流程如下：
在：域上，当极点：：向ｚ。逐渐靠近时，由公式（５）可知，辐
（１）预处理；
角差值将减小，由于极点在单位园内，所以ＰＩＦ将增大，极点：。
（２）运用ＬＰＣ法求极点；
处的功率将增大。反之当极点ｚ：向：，逐渐远离时，ＰＩＦ将减
（３）由公式（２）计算每个极点对应的共振峰带宽；
小，极点ｚ。处的功率将变小。这种现象称为极点交互影响问题。
摘要：耳语音是噪声源激励，与正常音相比，其共振峰位置发生了偏移，带宽增宽。故采用传统的线性预测法提取耳语音共振峰 时存在虚假峰问题。通过分析功率谱，提出了一种改进算法。根据极点功率不变的原则，利用极点交互因子修正共振峰的带宽，从 而准确地提取出耳语音的共振峰。对汉语普通话单元音音素仿真实验的结果证明了该算法的有效性。 关键词：耳语音；共振峰；线性预测编码；极点交互 ＤＯＩ：１０．３７７８／ｊ．ｉｓｓｎ．１００２—８３３１．２００９．１９．０４１ 文章编号：１００２—８３３１（２００９）１９－０１３４－－０３ 文献标识码：Ａ 中图分类号：ＴＮ９１２．３
作者简介：吕岗（１９７３一），男，博士，讲师，研究方向：ｉｇ音信号处理、计算智能等；赵鹤鸣（１９５７一），男，教授，博士生导师，主要研究方向：语音信号处 理、神经网络理论及应用；刘建新（１９７８－），硕士研究生，主要研究方向：语音信号处理；龚呈卉（１９８１一），硕士研究生，主要研究方向：语 音信号处理。
这里‘’表示删除极点：，而保持谱能量不变时对应的新的 极点半径。
考虑到改变—个极点的半径对其他极点的影响。因此公式
（６）扩上展为兀：———上——可×———上——了＝ （１一ｒｉ）１“ｌ－２～ｃｏｓ（６，—丸）ｔ ｌ一奶ｃｏｓ（屯—屯）哼
图３基于ＬＰＣ算法的耳语音【６】共振峰轨迹
图４是耳语音【６】的第４帧语谱图，从图中可知，由于真正 的第一、第二共振峰靠的很近，受极点的交互影响，它们的带宽
【４】Ｌｉｍａ Ａｍｕｊｏ Ａ Ｍ，Ｖｉｏｌａｒｏ Ｆ．Ｆｏｒｍａｎｔ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ａ ｍｅｌ ｓｃａｌｅ ＬＰＣ ａｌｇｎｒｉｔｈＩｌｌ【Ｃ］／／ＩＥＥＥ ＩＴＳ，１９９８，１：２０７－２１２．
【５】ｈｏｈ Ｔ。Ｔａｋｅｄａ Ｋ，Ｉｔａｋｕｒａ Ｆ．Ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｏｆ ｗｈｉｓｐｅｒｅｄ ｓｐｅｅｃｈ［Ｊ］．Ｓｐｅｅｃｈ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ，２００５，４５（２）：１３９—１５２．