语音信号处理ppt
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语音信号处理15.ppt
3.6 基音周期估值
基音周期估值在语音信号处理应用中具有十分 重要的作用。本节介绍语音信号基音周期估值 最基本的两种方法：
基于短时自相关法的基音周期估值 基于短时平均幅度差函数法的基音周期 估值
1
3.6 基音周期估值
1. 基于短时自相关法的基音周期估值
语音的浊音信号具有准周期性，其自相关函 数在基音周期的整数倍处取最大值。计算两相邻 最大峰值间的距离，就可以估计出基音周期。
因此，可以通过计算短时平均幅度差函数中两相邻
谷值间的距离来进行基音周期估值。
这里使用修正的短时平均幅度差函数并加矩形窗，
得到：
N 1
rn (k) | x(n) x(n k) |, k 0,1, , N -1 (3.6-3)
n0
10
3.6 基音周期估值
图3.6-7 浊音信号的AMDF
11
3.6 基音周期估值
AMDF函数与短时自相关函数的不同是：
自相关函数进行基音周期估计时寻找的是最大峰值点的位置 AMDF寻找的是它的最小谷值点的位置
由于清音没有周期性，所以它的自相关函数和平均幅度差 函数均不具有准周期性的峰值或谷值。
12
基音周期估值的后处理
在提取基音时，无论采用哪种方法提取的基音频率 轨迹与真实的基音频率轨迹都不可能完全吻合。
图3.6-3 中心削波前后修正自相关函电平削波 为了克服短时自相关函数计算量大的问题，在中
心削波法的基础上，还可以采用三电平削波法，削波 函数如下式
1 f (x) 0
1
x xL xL x xL x xL
(3.6-2)
f(x)
1
-xL
O xL
x
-1
图3.6-4 三电平削波函数
基音周期估值在语音信号处理应用中具有十分 重要的作用。本节介绍语音信号基音周期估值 最基本的两种方法：
基于短时自相关法的基音周期估值 基于短时平均幅度差函数法的基音周期 估值
1
3.6 基音周期估值
1. 基于短时自相关法的基音周期估值
语音的浊音信号具有准周期性，其自相关函 数在基音周期的整数倍处取最大值。计算两相邻 最大峰值间的距离，就可以估计出基音周期。
因此，可以通过计算短时平均幅度差函数中两相邻
谷值间的距离来进行基音周期估值。
这里使用修正的短时平均幅度差函数并加矩形窗，
得到：
N 1
rn (k) | x(n) x(n k) |, k 0,1, , N -1 (3.6-3)
n0
10
3.6 基音周期估值
图3.6-7 浊音信号的AMDF
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3.6 基音周期估值
AMDF函数与短时自相关函数的不同是：
自相关函数进行基音周期估计时寻找的是最大峰值点的位置 AMDF寻找的是它的最小谷值点的位置
由于清音没有周期性，所以它的自相关函数和平均幅度差 函数均不具有准周期性的峰值或谷值。
12
基音周期估值的后处理
在提取基音时，无论采用哪种方法提取的基音频率 轨迹与真实的基音频率轨迹都不可能完全吻合。
图3.6-3 中心削波前后修正自相关函电平削波 为了克服短时自相关函数计算量大的问题，在中
心削波法的基础上，还可以采用三电平削波法，削波 函数如下式
1 f (x) 0
1
x xL xL x xL x xL
(3.6-2)
f(x)
1
-xL
O xL
x
-1
图3.6-4 三电平削波函数
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”。
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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
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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》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PPT_第三章_语音信号分析
① ②
③
应用： 区分清音和浊音； 从背景噪声中找出语音信号，判断寂静无声段和有声段的起点和 终点位置； 当语音以某些音位开始或结尾时（弱摩擦音、弱爆破音、鼻音 等），过零率和短时平均能量一起结合使用，更为有效。
短时过零率分析
实际问题： 如果输入信号中包含有50Hz的工频干扰或者A/D转换器的工作点有 偏移（等效于输入信号有直流偏移），计算的过零率参数很不精 确。 解决方法： ① A/D转换器前的防混叠带通滤波器低端截止频率应高于50Hz，有 效抑制电源干扰。 ② 采用低直流漂移器件，也可以算出每一帧的直流分量并加以滤除。
3.2 数字化和预处理
语音信号的数字化一般包括放大及增益控制、反混叠滤波、 采样、A/D变换及编码（一般就是PCM码）；如下图：
语音信号 带通滤 波器 自动增益控制 （AGC） 存入计算机 模/数转换 （A/D） 脉冲编码 调 制 （ PCM ）
预处理一般包括预加重、加窗和分帧等。 分析和处理之前必须把要分析的要分析的语音信号部分从输 入信号中找出来，叫做语音信号的端点检测。
有时窗口长度的选择，更重要的是要考虑语音信号的基音周期。 通常认为在一个语音帧内应包含1～7个基音周期。然而不同人的 基音周期变化很大，所以N的选择比较困难。通常在10kHz取样频率 下，N折中选择为100～200点为宜(即10～20ms持续时间)。
3.3 语音信号的时域分析
语音信号的时域分析就是分析和提取语音信号的时域参数。 应用范围：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： 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。
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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。
这种方法直接利用语音信号的 时域波形。 语音信号的时域参数有短时能量、短时
过零率、短时 白相关函数和短时平均幅
域波 形。语音信号本身就是时域信号，
时 域
度差函数等，这是语音信号的一组最基 本的短时参数，在各种语音信号数字处 理技术中都要应用。
频域
语谱图
语音信号的频域分析就 是分析语音信号的频域 特征。因为语音波是一 个非平稳过 程，因此适 用于周期、瞬变或平稳 随机信号的
3
02
语音信号的特点及采样
语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行 处理 的新兴的学科，是目前发展最为迅速的信息科学研究领域的核心技术之一。 通过语音传递信息是人类最重要、最有效、最常用和最 方便的交换信息形式。
语音信号的特点
语音信号具有“短时性”的特 点，即在总体上， 语音信号的 特征是随着时间而变化的，但 在一段较短的时间间隔内 语音信号的频谱分量主要集 中在300．3400Hz的范 围内。 利用这个特点，可以用一个 防混迭的带通滤波器
在将语音信号进行数字化前， 必须先进行防混叠预滤波， 预 滤波的目的有两个
03
语音信号分析
语音信号分析技术 贯穿于语音分析全过程的是“短时分析 技术”。根据所分析 出的参数的性质的不同，可将语音信 号分析分为时域分析、频域 分析、倒领域分析等。
语音信号分析
语音信号的时域分析就是分析和提取语 音信号的时域参数。 进行语音分析时， 最先接触到并且也是最直观的是它的时
时
域
语音信号保持平稳。在浊音段 表现出周期信号的特征，在清 音段表现出随机噪声的特征。 将此范围内的语音信号频率分 量取出，然后按8kHz的采样 率对语音信号进行采样，就可 以得到离散的语音信号。
频
域
语音信号的采集 (1)抑制输入信号各领域分量中频率超出 fs ／2的所有分量，以防止混叠干扰。
(2)抑制50Hz的电源工频干 扰。为了将原始模拟 语音信号变为数字信号，必须经过采样和量 化两 个步骤，从而得到时间和幅度上均为离散的数字 语音信号。 采样时必须要注意满足奈奎斯特定理。 语音信号经过预滤波和采 样后，由A／D变换器 变换为二址制数字码。这种防混叠滤波通常与模 数转换器做在一个集成块内。因此目前来说，语 音信号的数 字化的质量还是有保证的。
实 骤 现
步
05
语音信号变采样
采样过程所应遵循的规律，又称取样定理、抽样定理。采 样定理说明采样频率与信号频谱之间的关系，是连续信号 离散化的基本依据。
变采样率的数字信号处理
降采样率（整数倍抽取）的实现原 理，时域和频域的变化情况
TITLE TITLE
降采样率是指每次抽样保留输入序列中的M个 样本，而除去中间的M-1个样本。在降采样率 时，会发生混叠现象，为避免混叠，信号需通 过一个低通滤波器。
04
信号处理过程
一、模拟信号的数字化（即AD转换）二、对已经数字化的信源信号进 行加密，防止被第三者识别。三、对加密后的信号进行信道编码，以 保证一定的可靠性（例如加纠错编码等）。四、数字调制，就是把基 带信号的频谱搬移到高频处，以使之适合信道中的传输。
基本原理
语音科学家将人类发声过程视作一个由声门源输送的气 流经以声道、口、鼻腔组成的滤波器调制而成。人类语音可 分为有声语音和无声语音，前者是由声带振动激励的脉冲信 号经声腔调制变成不同的音，它是人类语言中元音的基础， 声带振动的频率称为基频。无声语音则是声带保持开启状态 ，禁止振动引发的。一般来说，由声门振动决定的基频跟说 话人的性别特征有关，如下表，而无声语音则没有体现这个 特征。说话人的个性化音色和语音的另一个声学参数——共 振峰频率的分布有关。儿童由于声道短，其共振峰频率高于 成年人，成年女性的声道一般短于成年男性，所以女性的共 振峰频率一般高于男性。
01
采样定理
采样过程所应遵循的规律，又称取样定理、抽样定理。采 样定理说明采样频率与信号频谱之间的关系，是连续信号 离散化的基本依据。
采样定理
奈奎斯特(Nyquist) 推导出在理想低通 信道的最高码元传 输速率的公式 由苏联工程师科捷利尼 科夫首次用公式严格地 表述这一定理，因此在 苏联文献中称为科捷利 尼科夫采样定理。
语音信号的采集
信号处理过程
语音信号的特点
采样定理
语音信号变采样
语音信号的分析
语音信号的采集
信号处理过程
语音信号的特点
采样定理
语音信号变采样
语音信号的分析
语音信号 语音信号 语音信号
语音信号处理
语音信号处理
>> >> >> >>
采样定理
语音信号的特点及采样
语音信号的分析 信号处理过程
>> 语音信号变采样
2
定理说明 1
定理分类
在进行模拟/数字信号的转换过 程中，当采样频率fs.max大于信 号中最高频率fmax的2倍时 (fs.max>2fmax)，采样之后的数字 信号完整地保留了原始信号中的 信息，一般实际应用中保证采样 频率为信号最高频率的5～10倍； 采样定理又称奈奎斯特定理。
1.时域：频带为F的连续信号f(t) 可用一系列离散的采样值 f(t1),f(t1±Δt)，f(t1±2Δt)，...来表 示,只要这些采样点的时间间隔 Δt≤1/(2F)，便可根据各采样值 完全恢复原来的信号f(t)。 2.频域：对于时间上受限制的连 续信号f(t)（即当│t│>T时,f(t)=0, 这里T=T2-T1是信号的持续时 间），若其频谱为F（ω）,则可在 频域上用一系列离散的采样值 来 表示,只要这些采样点的频率间隔 ω≦π / tm 。