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语音信号处理实验指导书
《语音信号处理》
实验指导书
姚丽娜
电子信息学院
实验一语音信号的特征提取
一、实验目的
1、熟练运用MATLAB软件进行语音信号实验。
2、熟悉短时分析原理、MFCC、LPC的原理。
3、学习运用MATLAB编程进行MFCC、LPC的提取。
4、学会利用短时分析原理提取MFCC、LPC特征序列。
二、实验仪器设备及软件
PC机、MATLAB
三、实验原理
1、MFCC
语音识别和说话人识别中,常用的语音特征是基于Mel频率的倒谱系数(即MFCC)。
MFCC参数是将人耳的听觉感知特性和语音的产生机制相结合。
Mel频率可以用如下公式表示:
在实际应用中,MFCC倒谱系数计算过程如下;
①将信号进行分帧,预加重和加汉明窗处理,然后进行短时傅里叶变换并得到其频谱。
② 求出频谱平方,即能量谱,并用M个Mel带通滤波器进行滤波;由于每一个频带中分量的作用在人耳中是叠加的。
因此将每个滤波器频带内的能量进行叠加,这时第k个滤波器输出功率谱x'(k)。
③ 将每个滤波器的输出取对数,得到相应频带的对数功率谱;并进行反离散余弦变换,得到L个MFCC系数,一般L取12~16个左右。
MFCC系数为
④ 将这种直接得到的MFCC特征作为静态特征,再将这种静态特征做一阶和二阶差分,得到相应的动态特征。
2、 LPC
由于频率响应H(ejw)反映声道的频率响应和被分析信号的谱包络,因此用
log│H(ejw)│反傅里叶变换求出的LPC倒谱系数。
通过线性预测分析得到的合成滤波器的系统函数
,其冲击响应为
。
的倒谱为
,
就是说
的逆变换
是存在的。
设
,将式
两边同时对
求导,得到
,进而
,于是有
,令其左右两边Z的各次冥前系数分别相等,得到
和
之间的递推关系
,
按其可直接从预测系数
求得倒谱
。
这个倒谱是根据线性预测模型得到的,又称为LPC倒谱。
LPC倒谱由于利用线性预测中声道系统函数H(z)的最小相位特性,因此避免了一般同态处理中求复对数的麻烦。
四、实验步骤及程序
1、MFCC
(1)、实验步骤
①输入样本音频
②给样本音频预加重、分帧、加窗
③将处理好的样本音频做傅里叶变换
④进行Mel频率滤波
⑤进行Log对数能量
⑥对样本求倒谱⑦输出MFCC图像
(2)、MFCC提取程序流程图
图1.1MFCC特征提取
(3)、MFCC特征提取实验源程序
2、LPC
(1)、实验步骤
1、输入原始语音
2、对样本语音进行加窗处理
3、计算LPC系数
4、建立语音正则方程
5、输出原始样本语音、预测语音波形和预测误差
6、输出LPC谱
7、求出预测误差的倒谱
8、输出原始语音和预测语音的语谱图
(2)实验流程
图1.2系数实验流程图
(3)LPC实验源程序
五.实验结果与分析
实验二语音信号的基音周期提取
一、实验目的
1、熟练运用MATLAB软件的运用,学习通过MATLAB软件编程来进行语音信号的基因周期提取。
2、掌握语音信号的基音周期提取的方法,实现其中一种基频提取方法。
3、学会用自相关法进行语音信号的基因检测。
二、实验仪器设备及软件
PC机、MATLAB
三、实验原理
浊音信号的自相关函数在基因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。
因此检测自相关函数是否有峰值就可以判断是清音还是浊音,而峰-峰值之间对应的就是基音周期
影响从自相关函数中正确提取基音周期的最主要原因是声道响应。
当基音的周期性和共振峰的周期性混在一起时,被检测出来的峰值可能会偏离原来峰值的真实位置。
另外,在某些浊音中,第一共振频率可能会等于或低于基音频率。
此时,如果其幅度很高,它就可能在自相关函数中产生一个峰值,而该峰值又可以同基音频率的峰值相比拟。
1、自相关函数
对于离散的语音信号x(n),它的自相关函数定义为:
R(k)=Σx(n)x(n-k),
如果信号x(n))具有周期性,那么它的自相关函数也具有周期性,而且周期与信号x(n)的周期性相同。
自相关函数提供了一种获取周期信号周期的方法。
在周期信号周期的整数倍上,它的自相关函数可以达到最大值,因此可以不考虑起始时间,而从自相关函数的第一个最大值的位置估计出信号的基音周期,这使自相关函数成为信号基音周期估计的一种工具。
2、短时自相关函数
语音信号是非平稳的信号,所以对信号的处理都使用短时自相关函数。
短时自相关函数是在信号的第N个样本点附近用短时窗截取一段信号,做自相关计算所得的结果
Rm(k)=Σx(n)x(n-k)
式中,n表示窗函数是从第n点开始加入。
图2.1基音检测框图
3、算法
通过对自相关基音检测原理的分析,考虑到检测准确度和检测速率2方面的因素,提出了算法实现方案,并对算法进行了Matlab编程实现。
算法包含6个功能模块:
带通滤波、取样、分帧、短时能量分析、相关运算、基音检测。
四、实验步骤及程序
(1)实验步骤
1、取一段录音作为音频样本。
2、对样本音频进行采样。
3、对采样后样本音频进行分帧。
4、对每一帧求短时自相关函数
5、算出对应周期。
6、进行带通滤波去除野点。
(2)语音信号基音周期提取的程序流程图:
(3)实验源程序
五、实验结果与分析
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