语音信号处理频域处理
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基于MATLAB 分析语音信号时域特征
钱平(信号与信息处理 s101904010)
一、频域特征实验原理
1、短时傅立叶变换
由于语音信号是短时平稳的随机信号,某一语音信号帧的短时傅立叶变换的定义为:
()()()e
e X
m
j m j n
m n w m x ωω-∞
-∞
=∑
-=
其中w(n-m)是实窗口函数序列,n 表示某一语音信号帧。令n-m=k',则得到
()()()()
e
k k e X
k n j k j n
n x w
--∞
-∞
=∑
-=
ωω
,
,
于是可以得到
)()()e
e
e
X k
j k m
j j n
k n x k w ωωω
-∞
-∞
=-∑
-=
假定
()()()∑
∞
-∞
=-=
k k
j j n
e
e X
k n x k w ωω
则可以得到
()()e X
e
e X
j n
n
j j n
ω
ωω
-=
同样,不同的窗口函数,将得到不同的傅立叶变换式的结果。由上式可见,短时傅立叶变换有两个变量:n 和ω,所以它既是时序n 的离散函数,又是角频率ω的连续函数。与离散傅立叶变换逼近傅立叶变换一样,如令ω=2πk/N ,则得离散的短时傅立叶吧如下:
()()()()()10,/2/2-≤≤-==∑∞
-∞
=-N k m n w m x k m N
m j n
N
nk j n
e X
e
X
π
2、语谱图
水平方向是时间轴,垂直方向是频率轴,图上的灰度条纹代表各个时刻的语音短时谱。语谱图反映了语音信号的动态频率特性,在语音分析中具有重要的实用价值。被成为可视语言。
语谱图的时间分辨率和频率分辨率是由窗函数的特性决定的。时间分辨率高,可以看出时间波形的每个周期及共振峰随时间的变化,但频率分辨率低,不足以分辨由于激励所形成的细微结构,称为宽带语谱图;而窄带语谱图正好与之相反。
宽带语谱图可以获得较高的时间分辨率,反映频谱的快速时变过程;窄带语谱图可以获
得较高的频率分辨率,反映频谱的精细结构。两者相结合,可以提供带两与语音特性相关的信息。语谱图上因其不同的灰度,形成不同的纹路,称之为“声纹”。声纹因人而异,因此可以在司法、安全等场合得到应用。 3、复倒谱和倒谱
复倒谱^
()n x 是
x(n)的Z 变换取对数后的逆Z 变换,其表达式如下:
^
1
[ln [()]]
Z Z x n x
-=
倒谱c(n)定义为x(n)取Z 变换后的幅度对数的逆Z 变换,即
1
()[ln |()|]c n z X z -=
在时域上,语音产生模型实际上是一个激励信号与声道冲激响应的卷积。对于浊音,激励信号可以由周期脉冲序列表示;对于清音,激励信号可以由随机噪声序列表示。声道系统相当于参数缓慢变化的零极点线性滤波器。这样经过同态处理后,语音信号的复倒谱,激励信号的复倒谱,声道系统的复倒谱之间满足下面的关系:
^
^
^
()()()
s n e n v n =+
由于倒谱对应于复倒谱的偶部,因此倒谱与复倒谱具有同样的特点,很容易知道语音信号的倒谱,激励信号的倒谱以及声道系统的倒谱之间满足下面关系:
()()()
s
e
v n n n c
c
c =
+
浊音信号的倒谱中存在着峰值,它的出现位置等于该语音段的基音周期,而清音的倒谱中则不存在峰值。利用这个特点我们可以进行清浊音的判断,并且可以估计浊音的基音周期。
二、频域特征实验结果
下面是录取一段“语音信号处理”然后对它进行频域分析处理 1 短时谱
0.5
1
1.52
2.5
3
3.5x 10
4
original signal
200
400
600
800
1000
1200
短时谱
图1 “语音信号处理”的短时谱 2 语谱图
时间(s)
频率(H z )
语谱图
00.5
1 1.5
2000
4000
6000
8000
10000
图2“语音信号处理”的短时谱
3 倒谱和复倒谱
图3、4是加矩形窗和汉明窗的倒谱图和复倒谱图,图中横轴的单位是Hz ,纵轴的单位是dB 。
50
100
150
200
250
300
-4-3-2-10
1加矩形窗时的倒谱
50
100
150
200
250
300
-4-202
4加矩形窗时的复倒谱
图3 加矩形窗时倒谱和复倒谱图
050100150200250300
-6
-4-20
2加汉明窗时的倒谱
50
100
150
200
250
300
-10-505
10加汉明窗时的复倒谱
图4 加汉明窗时倒谱和复倒谱图
五、频域分析参考程序
1)短时谱