第三章 语音信号的时频分析
声学信号处理的时频分析方法概述
声学信号处理的时频分析方法概述声学信号处理是指对声音信号进行处理和分析的一门学科，其目的是从声音信号中获取有用的信息和特征。
声学信号处理在音频处理、语音识别、音频编码等领域有着广泛的应用。
而声学信号的时频分析是声学信号处理中的重要内容之一，它可以将信号在时间和频率上进行分析，从而揭示出声音信号的时域特征和频域特征。
时频分析是一种将信号在时间和频域上进行分析的方法。
在声学信号处理中，时频分析可以帮助我们理解声音信号的频率内容随时间的变化。
常用的时频分析方法有傅里叶变换、短时傅里叶变换、小波变换和光谱分析等。
傅里叶变换是一种将信号从时域转换到频域的方法。
它可以将一个连续时间的信号分解为不同频率的正弦波成分，从而得到信号在频域上的表示。
傅里叶变换的主要思想是将信号拆解成一系列正弦波的叠加，而每个正弦波都有不同的频率和振幅。
通过对傅里叶变换结果的分析，可以得到信号的频谱信息，即不同频率成分的强度和相位。
短时傅里叶变换（STFT）是一种将信号分解成时域和频域上的幅度谱的方法。
它通过在时间上将信号进行分帧处理，然后对每一帧信号进行傅里叶变换，得到该时刻的频谱信息。
STFT的一个重要参数是窗函数，它决定了每一帧信号的长度和形状。
不同的窗函数选择会影响到STFT的频率分辨率和时间分辨率。
小波变换是一种时频分析方法，它可以同时提供高时间分辨率和高频率分辨率。
小波变换使用一组具有不同尺度和位置的小波函数来分析信号的时频内容。
通过对小波变换系数的处理和分析，可以得到信号在时频域上的局部特征，更好地揭示信号的瞬时变化。
除了以上提到的方法，光谱分析也是声学信号处理中常用的一种时频分析方法。
光谱分析通过对信号的频谱进行分析，得到信号在频率上的分布情况。
常用的光谱分析方法包括理想光谱估计、周期图谱和功率谱估计等。
这些方法可以帮助我们分析信号的频率特征和谱线性质。
总结起来，声学信号处理的时频分析方法有傅里叶变换、短时傅里叶变换、小波变换和光谱分析等。
第三章-语音信号的特征分析讲解讲解学习
Magnitude (dB)
40 20
0 -20 -40 -60 -80 -100
0 50
Frequency domain
0.2
Fre0q.u4ency do0m.6ain
0.8
Normalized Frequency ( rad/sample)
0
-50
-100
-150 0
40 30 20 10
0 -10 -20
1 0.8 0.6 0.4 0.2
0 0
rectangular hamming hanning bartlett
50
100
150
200
250
❖ 几种不同的窗函数波形与频谱的比较
1
Hamming 0.8 哈明窗 0.6
Amplitude
0.4
0.2
0
1
Hanning 0.8
汉宁窗
0.6
Amplitude
0.4
0.2
0
1
矩形窗
0.8
Amplitude
0.6
0.4
0.2
0
Time domain
10
20 Tim3e0domain40
50
60
Samples
10
20 Tim3e0domain40
50
60
Samples
10
20
30
40
50
பைடு நூலகம்
60
Samples
Magnitude (dB)
Magnitude (dB)
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”；
3第三章 语音信号分析---时域分析 语音信号处理 课件
4/25/2021
32/66
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。
4/25/2021
33/66
二、短时过零率分析
Telephone
Frequency scope
200-3400
Sampling frequency
8 khz
Quantizati on bits
8 bits
Wide band 50-7000
16 khz
16 bits
Broadcasti ng
CD
20-15khz 20-20khz
37.8 khz 44.1 khz
4/25/2021
xa(t) t
xa(nT) n
5/66
• Ideal sampling and real sampling
4/25/2021
6/66
3. A/D转换
对离散时间信号进行量化，在每一时刻对xa(nT) 独立进行量化，把给定的幅度连续的信号变成为有限 多个幅度的集合中某个幅度值的过程。
4/25/2021
37/66
1 0.8 0.6 0.4 0.2
0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8
-1 0
50
100
150
200
250
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。
4/25/2021
语音信号处理课件__第03章时域分析
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。
4第三章 语音信号分析---频域、倒谱、线性预测 语音信号处理 课件
D*1[ ] :
X
(e
jw
)
exp[Xˆ
(e
jw
)]
逆特征系统
x(n) IDTFT[ X (e jw )]
33
☆复倒谱的离散傅立叶变换定义
xˆ(n) IDFT [ln DFT (x(n))] IDFT [ Xˆ (k)]
N 1
X (k) DFT(x(n)) x(n)WNnk n0
x(n)
fˆl fˆk fˆl1
如果采样频率为8kHz,在0.1～4kHz范围内需要 安排16个临界带。将每个临界带内中的|Xn(k)|2取 和即可得到相应的临界带特征矢量。记为： G=[g1,g2,….gL]。
18/160
第1临界带
第2临界带
fˆ1 118 .6Hz fˆ2 188 .7Hz
fˆ3 297.2Hz
越逼X n近(e j于w)
。
但窗长X (Ne j太w) 大，窗选信号不满足语音的短时平稳
特性，
不能正X n确(e反jw映) 短时语音的频谱了。
为此，必须要合理选择窗长N。
4
3.短时功率谱和短时谱的关系
Sn (e
jw )
X n (e
jw )
X
* n
(e
jw )
|
X n (e
jw )
|2
4.短时功率谱和短时自相关函数的关系
D*1[D*[x(n)]] x(n)
(1)Z[x(n)] X (z), (2) ln X (z), (3)Z 1[ln X (z)] (4)Z{Z 1[ln X (z)]} ln X (z), (5) exp{ln X (z)} X (z) (6)Z 1[ X (z)] x(n)
语音信号的短时频域分析耿李广
本科毕业设计题目语音信号的短时频域分析学院信息工程学院专业电子信息工程班级081信工3班学号200883097姓名耿李广指导老师殷仕淑2012 年 5 月目录摘要 (1)第1章绪论 (3)1.1 课题的背景与意义 (3)1.2 国内外研究现状及发展趋势 (4)1.3 本文的仿真软件MATLAB (5)1.4 本文主要工作 (6)第2章语音信号的频域特点和抽样 (8)2.1 语音信号分析处理的一般流程 (8)2.2 语音信号的特点 (8)2.3 语音信号的抽样 (9)2.4 语音信号的分析技术 (11)第3章语音信号的频域分析 (12)3.1 语音信号分析的预处理 (12)3.2 利用短时博里叶变换求语音的短时谱 (13)3.3 语音信号的功率谱 (16)3.4 语音信号的语谱图 (17)3.5 复倒谱和倒谱 (19)第4章语音信号的综合仿真分析 (22)参考资料 (26)致谢 (27)附录 (28)语音信号的频域分析摘要语音信号的采集与分析技术是一门涉及面很广的交叉科学，它的应用和发展与语音学、声音测量学、电子测量技术以及数字信号处理等学科紧密联系。
其中语音采集和分析仪器的小型化、智能化、数字化以及多功能化的发展越来越快，分析速度较以往也有了大幅度的高。
将语音看为一种特殊的信号，即一种“复杂向量”来看待。
通过调用处理数字信号工具MA TLAB里的命令函数，利用数字信号处理的知识来解决问题。
像给一般信号做频谱分析一样，也分析了语音信号的频谱。
本文简要介绍了语音信号采集与分析的发展史以及语音信号的特征、采集与分析方法，并通过PC机录制自己的一段声音，运用MATLAB进行仿真分析。
关键词：语音信号；频域分析；MA TLABSpeech signal analysis in frequency domainAbstractSpeech signal acquisition and analysis techniques are a wide range of cross-scientific，Its application and development of voice study, sound measurement study, electronic measuring technology, and digital signal processing disciplines, such as close contact. Collection and analysis of voice one of the small-scale equipment, intelligence, digital and multi-functional development of more and more quickly, faster than the previous analysis has been substantially high. The voice is taken as a special signal, a complex vector. By using the command functions in the digital signal processing tool－MATLAB, the digital signal processing can solve many problems. The spectrum of voice signals are analyzed, which is the same as the spectrum analysis of common signals. This paper introduces the voice signal acquisition and analysis of the history of the development, as well as the characteristics of speechsignal，Collection and analysis methods，Recording machine through the PC section of my own voices，the use of MA TLAB for simulation analysis.Keywords：audio signal，acquisition and analysis，MATLAB第1章绪论随着现代计算机技术的普及和发展,数字电子产品的使用越来越深入到人们的日常生活中。
语音信号的短时频域分析
语音信号的短时频域分析目录一、内容简述 (2)二、基础知识 (2)2.1 语音信号处理基础 (3)2.1.1 语音信号的特点 (5)2.1.2 语音信号的数字表示 (6)2.2 频域分析介绍 (7)三、短时傅里叶变换 (8)3.1 STFT的基本原理 (9)3.2 STFT的应用场景 (10)3.3 窗函数的选择和影响 (11)四、短时傅里叶变换的变体 (12)4.1 连续小波变换 (13)4.1.1 CWT的基本概念 (14)4.1.2 CWT与STFT的比较 (15)4.2 离散小波变换 (16)4.2.1 DWT的基本概念 (18)4.2.2 DWT在语音信号处理中的应用 (19)五、短时频域特征提取 (20)5.1 梅尔频率倒谱系数 (21)5.1.1 MFCC的计算过程 (23)5.1.2 MFCC在语音识别中的作用 (24)5.2 谐波和基频估计 (26)5.2.1 基本周期分析与提取 (26)5.2.2 基频和共振峰的定位 (28)六、短时频域分析在实际中的应用 (29)6.1 语音增强 (30)6.2 语音去噪 (32)6.3 说话人识别与语音合成 (33)七、总结 (35)7.1 短时频域分析方法总结 (36)7.2 语音信号处理领域的发展趋势 (37)7.3 下一步研究方向与思考 (38)一、内容简述语音信号的短时频域分析是语音处理领域中一项重要的技术，该技术主要通过对语音信号进行短时的时间窗口划分，然后在每个时间窗口内进行频域分析，从而提取语音信号的频率特性。
这种分析方法有助于我们理解语音信号在不同时间段的频率变化，对于语音识别、语音合成、音频信号处理等领域具有广泛的应用价值。
本文将详细介绍短时频域分析的基本原理、方法、步骤以及在实际应用中的效果评估。
通过本文的阅读，读者将能够了解如何对语音信号进行短时频域分析，从而深入理解和掌握这一技术的实际应用。
二、基础知识信号是信息传递的一种形式，可以是模拟的或数字的。
语音与图像处理技术作业指导书
语音与图像处理技术作业指导书第1章引言 (3)1.1 语音与图像处理技术概述 (3)1.2 作业目的与要求 (3)第2章语音信号处理基础 (4)2.1 语音信号的特点与表示 (4)2.1.1 语音信号的特点 (4)2.1.2 语音信号的表示 (4)2.2 语音信号的预处理 (5)2.2.1 预加重 (5)2.2.2 噪声消除 (5)2.2.3 静音检测与端点检测 (5)2.3 语音信号的时频分析 (5)2.3.1 短时傅里叶变换（STFT） (5)2.3.2 小波变换 (5)2.3.3 希尔伯特黄变换（HHT） (5)2.3.4 基于高斯混合模型（GMM）的时频表示 (5)第3章声学与语音学基础 (5)3.1 声学基本概念 (5)3.1.1 声波与声速 (5)3.1.2 声压与声强 (6)3.1.3 频率与波长 (6)3.1.4 音高与音量 (6)3.2 语音学基本概念 (6)3.2.1 发音器官 (6)3.2.2 元音与辅音 (6)3.2.3 声调与语调 (6)3.2.4 节奏与韵律 (6)3.3 声学与语音学的应用 (6)3.3.1 声学在语音信号处理中的应用 (6)3.3.2 语音识别与合成 (6)3.3.3 语音编码与传输 (7)3.3.4 声学在语音通信中的应用 (7)第4章语音识别技术 (7)4.1 语音识别基本原理 (7)4.1.1 声音信号的产生 (7)4.1.2 语音信号的数字化表示 (7)4.1.3 语音识别系统基本架构 (7)4.2 特征提取与选择 (7)4.2.1 常用特征提取方法 (8)4.2.2 特征选择策略 (8)4.3 语音识别算法 (8)4.3.1 隐马尔可夫模型（HMM） (8)4.3.2 支持向量机（SVM） (8)4.3.3 深度神经网络（DNN） (8)4.3.4 集成学习算法 (8)第5章说话人识别与确认 (8)5.1 说话人识别技术概述 (8)5.2 说话人特征提取 (9)5.3 说话人识别算法 (9)第6章语音合成技术 (9)6.1 语音合成基本原理 (9)6.2 文本到语音的转换 (10)6.3 语音合成算法 (10)第7章图像处理基础 (10)7.1 数字图像的基本概念 (10)7.1.1 图像的数字化表示 (10)7.1.2 图像的类别 (11)7.1.3 数学模型 (11)7.2 图像增强 (11)7.2.1 空间域增强 (11)7.2.2 频率域增强 (11)7.2.3 彩色图像增强 (11)7.3 图像复原 (11)7.3.1 噪声模型与去噪 (11)7.3.2 图像模糊与锐化 (11)7.3.3 超分辨率复原 (11)第8章图像分割与特征提取 (12)8.1 图像分割技术 (12)8.1.1 基本概念 (12)8.1.2 传统图像分割方法 (12)8.1.3 基于聚类的图像分割 (12)8.2 边缘检测算法 (12)8.2.1 基本原理 (12)8.2.2 经典边缘检测算子 (12)8.2.3 边缘检测功能评价 (12)8.3 区域生长与合并 (12)8.3.1 区域生长算法 (12)8.3.2 区域合并算法 (13)8.3.3 区域生长与合并在实际应用中的优化 (13)第9章模式识别与机器学习 (13)9.1 模式识别基本概念 (13)9.1.1 模式识别的定义 (13)9.1.2 模式识别的基本过程 (13)9.1.3 模式识别的主要方法 (13)9.2 统计模式识别方法 (13)9.2.1 概率论基础 (13)9.2.2 参数估计 (13)9.2.3 判别函数和分类器设计 (13)9.3 机器学习算法在语音与图像处理中的应用 (13)9.3.1 机器学习概述 (14)9.3.2 监督学习在语音与图像处理中的应用 (14)9.3.3 无监督学习在语音与图像处理中的应用 (14)9.3.4 深度学习在语音与图像处理中的应用 (14)第10章语音与图像处理技术的应用 (14)10.1 语音与图像处理在生活中的应用 (14)10.1.1 智能家居 (14)10.1.2 娱乐与休闲 (14)10.1.3 语音与聊天 (14)10.2 语音与图像处理在工业中的应用 (14)10.2.1 自动化生产 (15)10.2.2 设备维护与管理 (15)10.3 语音与图像处理在医疗领域的应用 (15)10.3.1 医学影像诊断 (15)10.3.2 手术导航与辅助 (15)10.4 语音与图像处理在安全监控领域的应用 (15)10.4.1 人脸识别与追踪 (15)10.4.2 声音识别与定位 (15)第1章引言1.1 语音与图像处理技术概述信息技术的飞速发展，语音与图像处理技术在多媒体通信、智能监控、人机交互等领域发挥着越来越重要的作用。
3语音信号处理 时频分析
语音产生模型
主要内容 2.1 语音信号的产生模型 2.2 语音的感知 2.3 语音学基础知识
语音产生模型（1）
2.1 语音的产生
鼻 鼻腔 硬腭 齿龈 上唇 牙齿 下唇 下颚骨 舌骨 鼻咽 软腭 口腔 小舌 舌根
发音器官包括：肺、气 管、喉、咽、鼻腔、口 腔、唇。 声道是对发音起重要作 用的器官。 声带每开启和闭合一次 的时间是基音周期 （Pitch Period），其倒 数为基音频率。
1
a z
i 0 i
p
i
P为全极点滤波器的阶，在8-12内取值。一对极点对应一个 共振峰。
语音产生模型（7）
辐射模型 研究表明：辐射效应在高频段较为明显，在低频段影响较小。 可用一个高通滤波器来表示辐射模型。
R( z) (1 rz 1 )
其中r接近1。 在实际信号分析时，常采用这样的预加重技术。即在采样 之后，插入一个一阶高通滤波器。在语音合成时再进行 “去加重”处理，就可以恢复原来的语音。
5
450
570 700 840 1000 1170 1370 1600 1850 2150 2500
110
120 140 150 160 190 210 240 280 320 380
20
21 21 22 22 23 23 24 25 25 26
400
510 630 770 920 1080 1270 1480 1720 2000 2320
2 4 r (n) x(n) a(n) sin ( f (n))
语音产生模型（19）
以 a(n) 和 f (n) 为未知函数，联立求解，可得到 信号的幅值包络和瞬时频率如下：
第3章 语音信号分析(全)
x1 (n) x2 (n)
D
L
D
ˆ y ( n)
1
ˆ ˆ x1 (n) x2 (n)
ˆ ˆ y1 (n) y2 (n)
x(n)
ˆ x ( n)
y1 (n) y2 (n)
y(n)
b）同态系统的组成
D1
D 是特征子系统 L
是线性子系统
振 幅
· ·· · · · · ·· · ·· ·· ·
x(n)= x(nT)：取样值 时间 采样周期(T)
第3章 语音信号分析
量化： 幅值方向的离散化
量化信噪比
SNR(dB) 6.02 B 7.2
其中，B表示量化字长 B=7bit时，SNR=35dB，可以满足一般通信系统 的要求。
Fn (k )
N k 1 m 0
x ( m) x ( m k )
n n
(0 k K )
第3章 语音信号分析
极小值
图3-9 与图3-5有相同语音段的AMDF函数的例子
第3章 语音信号分析
短时平均幅度差函数的作用 求语音序列的基音周期 用于区分语音中的清音段和浊音段
0 m N 1 K
m 0 ~ ( N 1 K ) m 其他值
第3章 语音信号分析
图3-6 修正短时自相关函数计算中窗口长度的说明
第3章 语音信号分析
3.3.4 短时平均幅度差函数
平均幅度差函数（ AMDF） Average Magnitude Difference Function 短时平均幅度差函数的定义
语音信号处理_3_特征分析
窗函数对频率分析的影响
窗函数带宽or主瓣宽度为B，不同窗函数相对于矩形窗
具有不同的等效窗长。
fs
B
N 2 fs
N
矩形窗 海明窗
时域取样率
Xn(e j )为低通w(n)的输出，带宽为B Xn(e j ) 分析窗的采样率（时域取样率）大于等于2B
矩形窗，帧移为N/2 海明窗，帧移为N/4
短时傅里叶变换
标准傅里叶变换的解释
短时功率谱是短时自相关函数的傅里叶变换 信号谱与窗函数傅里叶变换的卷积 测不准原理：信号的等效时长与其等效频率
带宽之积大于二分之一。
(x) (X ) 1 2
短时傅里叶变换
标准傅里叶变换的解释
短时功率谱是短时自相关函数的傅里叶变换 信号谱与窗函数傅里叶变换的卷积 窗函数的作用
理论完善 计算方便 概念易于理解
短时傅里叶变换
滑动的窗口w(n)选取一帧数据进行傅里叶变换
短时傅里叶变换
定义：短时傅里叶变换是窗选语音信号的傅里叶变换
X n (e j ) x(m)w(n m)e jm
理解：
m
一帧时间序列在以复变函数e j 为基函数的正交分解
一帧时间序列在各个频段的分解
数量级为10ms时段，将语波形分段进行分析 客观现实：时变过程，短时基本稳定
特点
直观 计算量，一般较小 重要参数：能量energy, 音长duration, 音强pitch等
0.7663
0
-0.6245 0
Time (s)
0.0530159
短时能量
作用
0.7663
区分浊音和清音 0
短时傅里叶变换
滤波器的解释，用滤波器组实现频谱分析
低通滤波器，输入端将x(n)的频谱从w 移到零
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。
语音信号分析的课程设计
语音信号分析的课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解并掌握语音信号的基础知识和分析方法，包括语音信号的时域、频域特性。
2. 学习并识别不同语音特征参数，如振幅、频率、共振峰等，及其在语音信号分析中的应用。
3. 掌握语音信号的数字化过程，理解采样、量化等基本概念。
技能目标：1. 能够运用所学知识，使用软件工具对语音信号进行基本分析，如绘制频谱图、语谱图。
2. 培养学生通过分析语音信号，识别和改进语音质量的能力，例如去噪、增强等。
3. 能够设计简单的语音信号处理程序，提高解决实际问题的能力。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对语音信号分析的兴趣，激发其探索声音世界的热情。
2. 增强学生的团队协作意识，通过小组合作完成任务，学会相互尊重和沟通。
3. 通过对语音信号处理的学习，引导学生关注其在生活中的应用，如智能助手、语音识别等，培养学生的创新意识和实践能力。
本课程针对高年级学生，结合其已具备的基础知识和抽象思维能力，设计具有挑战性和实用性的教学内容。
课程性质偏重理论与实验相结合，强调在理论学习的基础上，通过实际操作加深理解，达到学以致用的目的。
在教学过程中，注重引导学生主动探究，激发学习兴趣，培养学生解决实际问题的能力。
通过具体的学习成果分解，使学生在知识、技能和情感态度价值观方面得到全面提升。
二、教学内容1. 语音信号基础概念：包括语音信号的物理特性、心理声学基础，介绍声音的产生、传播和接收过程。
教材章节：第一章 语音信号概述内容列举：声音的三要素、声波图、听觉特性。
2. 语音信号的数字化：讲解采样、量化、编码等基本概念，以及语音信号在计算机中的表示方法。
教材章节：第二章 语音信号的数字化内容列举：采样定理、量化方法、编码技术。
3. 语音信号的时频分析：介绍短时傅里叶变换、语谱图等分析方法，以及如何提取语音信号的频域特征。
教材章节：第三章 语音信号的时频分析内容列举：短时傅里叶变换、语谱图、频谱特征提取。
声学信号处理的时频分析方法综合总结
声学信号处理的时频分析方法综合总结声学信号处理是一种应用领域广泛的技术，其重要性在于对声音信号进行分析、处理和提取有价值的信息。
在声学信号处理中，时频分析方法是一种常用的技术手段。
本文将对几种常见的时频分析方法进行综合总结，包括短时傅里叶变换、连续小波变换和高分辨率频率分析方法等。
一、短时傅里叶变换（STFT）短时傅里叶变换是时频分析中最常见的方法之一。
它通过将信号分解为一系列连续的窗口，对每个窗口应用傅里叶变换来获取信号的频谱。
由于窗口的移动和重叠，可以得到信号在不同时间段的频谱特性。
STFT具有分辨率高、计算速度快等优点，但在频域和时间域上的分辨率无法完全兼顾。
二、连续小波变换（CWT）连续小波变换是一种基于小波分析的时频分析方法。
它与STFT相比，具有更好的时频局部化特性。
CWT通过将信号与连续小波函数进行卷积来获得不同尺度和不同位置的频谱特性。
连续小波变换适用于分析非平稳信号和有时频变化的信号。
但CWT计算量大，实时性较差。
三、高分辨率频率分析方法高分辨率频率分析方法是近年来发展起来的一类时频分析技术。
它通过将信号转换为高维空间或者引入先验信息来提高频率分辨率。
常见的高分辨率频率分析方法有MUSIC、ROOT-MUSIC、ESPRIT等。
这些方法适用于信号的频率分辨率要求较高的场景，如雷达信号处理、声源定位等。
高分辨率频率分析方法具有较高的精确度和抗噪声能力，但计算复杂度较高。
综上所述，时频分析是声学信号处理中的一项重要技术。
本文对常见的时频分析方法进行了综合总结，包括了短时傅里叶变换、连续小波变换和高分辨率频率分析方法等。
不同方法在分辨率、实时性和计算复杂度等方面有所差异，根据具体应用需求选择适合的方法。
随着声学信号处理技术的不断发展，时频分析方法将在更多领域得到应用和完善。
声学信号处理中的时频分析算法综述
声学信号处理中的时频分析算法综述在声学领域中，声学信号处理是一项至关重要的任务，它对于理解和分析声音的特性、来源以及传播等方面具有关键意义。
而时频分析算法作为声学信号处理的重要工具，能够帮助我们更深入地洞察声学信号在时间和频率上的变化规律。
时频分析算法的出现，主要是为了解决传统的时域分析和频域分析方法在处理非平稳声学信号时的局限性。
时域分析可以清晰地展示信号随时间的变化，但无法提供关于频率成分的信息；频域分析则能够揭示信号的频率组成，但却丢失了时间信息。
时频分析算法则试图在一个统一的框架内同时展示信号的时间和频率特性，为声学研究和应用带来了新的视角和可能性。
常见的时频分析算法包括短时傅里叶变换（ShortTime Fourier Transform，STFT）、小波变换（Wavelet Transform，WT）和魏格纳威利分布（WignerVille Distribution，WVD）等。
短时傅里叶变换是一种较为基础且应用广泛的时频分析方法。
它的基本思想是将信号分成短的时间段，然后对每个时间段进行傅里叶变换，从而得到信号在不同时间点的频率成分。
通过选择合适的窗函数和窗长，可以在时间分辨率和频率分辨率之间进行权衡。
然而，STFT 存在一个固有的缺陷，即窗函数的长度一旦确定，时间分辨率和频率分辨率就固定不变了，无法同时达到最优。
小波变换则是一种多分辨率的分析方法。
它通过使用不同尺度的小波基函数来对信号进行分解，从而能够自适应地对信号的不同频率成分进行分析。
在处理突变信号和非平稳信号时，小波变换具有较好的性能。
小波变换的优点在于能够根据信号的特点灵活地调整时间和频率的分辨率，但小波基函数的选择对于分析结果有较大的影响，需要根据具体问题进行合适的选择。
魏格纳威利分布是一种具有较高时频分辨率的二次型时频分布。
它能够清晰地展示信号的时频特性，但由于存在交叉项干扰，可能会导致时频分布的模糊和不准确。
为了减少交叉项的影响，人们提出了许多改进的方法，如平滑魏格纳威利分布、伪魏格纳威利分布等。
声音信号的时频分析技术研究
声音信号的时频分析技术研究第一章：引言声音是一种重要的信息传达方式，广泛应用于通信、语音识别、音频处理等领域。
然而，声音信号是一种非稳态信号，其频谱特性在时间上具有很大的变化。
因此，为了充分挖掘和利用声音信号中的信息，时频分析技术成为必要的研究方向。
第二章：声音信号的时频特性声音信号是一种复杂的振动信号，其频率和幅度在时间上都会发生变化。
通过对声音信号的时频特性分析，可以揭示出声音信号中蕴含的丰富信息。
2.1声音的频谱分析频谱分析是衡量声音信号频率特性的一种方法。
通过将声音信号转换到频域中，我们可以获得声音信号的频谱分布情况。
在频谱图中，横轴表示频率，纵轴表示幅度或能量。
2.2声音的时域分析声音信号的时域分析主要是通过对声音信号的波形进行分析。
通过观察声音信号的振幅变化，我们可以了解声音信号在时间上的变化情况。
第三章：时频分析技术为了更准确地分析声音信号的时频特性，研究者们提出了多种时频分析技术。
3.1 窗函数窗函数是时频分析技术中常用的一种方法。
通过对声音信号进行窗函数处理，可以实现信号的局部分析，突出信号的时频特性。
3.2 短时傅里叶变换(STFT)STFT是一种常用的声音信号时频分析方法。
它将声音信号分解为一系列时域上移动的窗口，并对每个窗口进行傅里叶变换得到频谱。
通过将这些频谱拼接起来，即可获得声音信号的时频分布情况。
3.3 小波变换小波变换是一种多分辨率分析方法，可以同时提供时域和频域信息。
通过小波变换，可以将声音信号分解为不同频率范围内的子信号，实现对声音信号更细粒度的时频分析。
第四章：时频分析在语音识别中的应用时频分析技术在语音识别中有着重要的应用。
语音信号的时频特性是语音中包含的语义信息的重要源泉。
通过对声音信号进行时频分析，可以提取出声音信号中的频率、频谱等特征，并用于语音识别模型的训练和识别。
第五章：时频分析在音频处理中的应用时频分析技术在音频处理中也有着广泛的应用。
例如，通过时频分析可以实现音频信号的去噪、音质改善、音频特征提取等。
声学信号处理的时频分析方法综述
声学信号处理的时频分析方法综述声学信号处理是指对声音波形进行特征提取、分析和处理的一种方法。
声学信号通常包含有关声源、环境和传感器的信息，因此其处理对于实现音频识别、音频处理和音频编码等应用具有重要意义。
时频分析是声学信号处理中的关键技术之一，旨在将声音信号的时域特性与频域特性结合起来，从而更全面地理解和处理信号。
一、傅里叶变换方法傅里叶变换是一种将时域信号转换为频域信号的方法，它可以将信号分解为一系列正弦和余弦函数的组合。
在声学信号处理中，傅里叶变换可以用于分析音频信号的频谱特征。
具体而言，通过对信号进行傅里叶变换，可以得到信号的频谱图，从而观察信号在不同频率上的能量分布情况。
这对于声音的音调、音色等特征的分析非常重要。
此外，傅里叶变换还可以用于滤波和频谱修复等信号处理任务中。
二、短时傅里叶变换方法傅里叶变换方法具有很好的频域分析能力，但是它无法在时间上提供准确的定位信息。
为了解决这个问题，短时傅里叶变换（STFT）方法被提出。
STFT首先将原始信号分成若干个时间窗口，每个窗口内的信号进行傅里叶变换。
通过将窗口进行平移和重叠，就可以获得信号在时间和频率上的变化信息。
STFT方法广泛应用于语音识别和音频压缩等领域。
三、小波变换方法小波变换是一种将时域信号转换为时频域信号的方法，它通过采用一组名为小波的基函数，可以在时间和频率上对信号进行局部化分析。
与傅里叶变换相比，小波变换可以提供更好的时间和频率分辨率。
这使得小波变换在音频信号的时频分析中具有重要的应用价值。
例如，小波变换可以用于音频信号的时间定位和音频事件的检测。
四、光谱分析方法光谱分析是声学信号处理中的一种重要方法，它可以从时域上提取信号的频谱特性。
光谱分析方法常用的技术包括自相关函数分析、功率谱密度分析和相关分析等。
自相关函数分析可以用于声音信号的周期性分析和谐波检测。
功率谱密度分析能够提取信号的功率特性，用于估计信号的能量分布。
相关分析则可以用于声音信号的相关程度测量和信号的匹配等应用。
语音信号处理-第03章 语音信号的时域分析方法
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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
3.1.1采集
• Mic种类
– 动圈 – 电容
• 指向性
• MIC阵列
录音注意事项
• a. 录音环境要安静，避免录制过多的噪音; • b. 在录制开始后，应先录制一段空白，用于降 噪时的噪音采样; • c. 录音时，话筒与音源的距离、角度(话筒辐射 角的轴线和音源的夹角)要适中，距离太近、角 度太小容易把呼吸、咂嘴等声音也采集进来， 距离太远、角度太大，可能录制的声音音量太 小。
预处理
• 短时分析的必要性 • 短时分析的实现-加窗分帧 • 窗函数的种类
短时分析的必要性
• 非平稳 • 短时平稳
加窗分帧
• 从语音信号流中切取出短时语音信号的 过程称为分帧 • 语音信号的分帧是通过可移动的有限长 度窗口进行加权的方法来实现的。 • Sw(n)=s(n)*w(n)
– 帧长: 一帧的长度(等于加窗的窗长)， 10~30ms – 帧移: 相邻帧间交叠的部分
距离 近距离(1~5cm) 中距离(5~20) 远距离(10~30)
角度
15~30度
15度
0度(音源正对mic轴线)
3.1.2 语音信号的数字化
• 预滤波
– 60~100,3400
• 取样 • 量化
抽样频率及应用场合
抽样频率 kHz 8 16 32 48 应用场合 抽样频率 kHz 应用场合
电话音质，窄带 11.025 语音识别常用 MiniDV数码音 频等 22.05 44.1
• Windows WAVE format(Byte order: Little-endian) • Offset Length Contents • 0 4 bytes "RIFF" // Resource Interchange File Format • 4 4 bytes <File length - 8> • 8 4 bytes "WAVE" • 12 4 bytes "fmt " • 16 4 bytes <Length of the fmt data> // (=16) • 20 2 bytes <WAVE File Encoding Tag> • 22 2 bytes <Channels> // Channels: 1 = mono, 2 = stereo • 24 4 bytes <Sample rate> // Samples per second: e.g., 44100 • 28 4 bytes <bytes/second> // sample rate * block align • 32 2 bytes <block align> // channels * bits/sample / 8 • 34 2 bytes <bits/sample> // 8 or 16 • 36 4 bytes "data" • 40 4 bytes <Sample data size(n)> • 44 (n)bytes <Sample data>
– 文件头 – 数据块
• • • • • • • • • • • •
char riff_id[4]; \\RIFF int size0; \\File length - 8 char wave_fmt[8]; \\ wave_fmt int size1; \\Length of the fmt data 16 short int fmttag; \\<WAVE File Encoding Tag> short int channel; int sampl; int bytepersecblockalign; short int blockalign; // channels * bits/sample / 8 short int bitpersamples; // 8 or 16 char data[4]; \\”data” int datasize; \\Sample data size
– 频率分辩率=1/NTs
• 时频的矛盾 • 能量的角度 • 基音周期
– 1~7，2~14ms
短时分析的参数
• • • • • • 采样率 量化比特数 窗函数 帧长 帧移 预加重
3.3 时域分析
短时平均能量
短时平均幅度
短时能量和平均幅度的应用
• 区分清音段和浊音段的特征参数 • 在信噪比较高的情况下，可用作区分有 声和无声的依据 • 作为辅助的参数用于语音识别中
0x0001 0x0002 0x0006 0x0007 0x0010 0x0015 0x0016 0x0101 0x0102 0x0103
3.1.4 采样率转化
• 升采 短时分析
• • • • • • 预处理 短时能量和平均幅度 短时过零率 短时自相关 短时平均幅度差函数 短时频谱与语谱图
短时平均幅度差函数
3.4 频域分析
• 短时频谱与语谱图 • FFT的要求
– 加窗(两端衰减型) – 数据长度
• 形式
– 振幅谱和功率谱
• 窗长的影响
– 时频分辩率
语谱图
子带能量
• 子带能量
– 低频能量—端点检测
• 子带能量比
子带频谱流量
频率中心（亮度）和带宽
高基本频率能量比
3.3 端点检测/语音激活检测(VAD)
• • • • • • • • • • •
/* Windows WAVE File Encoding Tags */ #define WAVE_FORMAT_PCM #define WAVE_FORMAT_ADPCM #define WAVE_FORMAT_ALAW #define WAVE_FORMAT_MULAW #define WAVE_FORMAT_OKI_ADPCM #define WAVE_FORMAT_DIGISTD #define WAVE_FORMAT_DIGIFIX #define IBM_FORMAT_MULAW #define IBM_FORMAT_ALAW #define IBM_FORMAT_ADPCM
• 为什么？ • 方法 • 评价
• • • •
语音识别 语音编码 语音合成 语音增强
难点
• 高信噪比
– 能量，过零率
• 低信噪比
方法
• 典型的二分类问题
– 语音信号 – 非语音信号
• 两类方法：
– 基于阈值的方法 – 基于模型匹配的方法
基于阈值的方法
• • • • • • • 基于能量 过零率 基频 谱熵 倒谱特征 高阶统计量 似然比测试
低短时能量比例
短时过零率
• 频率信息 • 直流或50Hz干扰
过门限率
端点检测
• 意义 • 方法
短时自相关
• • • •
浊音信号 清音信号 窗长 衰减
短时自相关的应用
• ①提取语音信号的基音周期，获取声调 模式；②对带噪信号进行语音端点检测； ③区分有声与无声语音的分界、连字 （指字之间无间隙）的分界等。此外， 在后面的线性预测分析中也要用到自相 关函数。
基于模型匹配的方法
• HMM • Svm • NN
3.4 实验
语音信号的读取及端点检测
3.5 矢量量化
第三章 语音信号的时频分析
Lg
iespeech@
密码: wispeech
语音信号的时频分析
• 预处理
– 语音信号的数字化 – 短时分析
• • • • •
时域分析 频域分析 端点检测 矢量量化 实验
语音信号的预处理
3.1 语音信号的预处理
• • • • 采集 语音信号的数字化 语音信号的存储 短时分析
窗函数的种类
• 理想窗函数的特性
– 主瓣无限狭窄 – 没有旁瓣(无频谱泄漏)
窗函数的种类
• 矩形窗
• 汉明窗(Hamming)
• 汉宁(Hanning)窗
• Blackman窗
• 频谱分析
– 汉明窗
• 短时能量、平均幅度
– 矩形窗
窗口的长度
• 采样周期Ts=1/fs，窗口长度N,频率分辩 率
电话音质，窄带 广播音质 CD音质，CD, MEPG-1 音频等 DVD-Audio、一些 LPCM DVD 音轨、 BD-ROM（蓝光盘） 音轨、和 HD-DVD （高清晰度 DVD）音 轨
miniDV、数字 96/192 电视、DVD、 DAT、电影 和专业音频
3.1.3 语音信号的存储
• RAW • wave文件(*.wav)