DSP课程设计语音信号(4)

语音信号的分析

式中，sgn[ ]是符号函数，即：

sgn?x???1,(x?0)?1,(x?0)

在实际中求过零率参数时，需要十分注意的一个问题是如果输入信号中包含有50Hz的工频干扰或者A/D变换器的工作点有偏移(这等效于输入信号有直流偏移)，往往会使计算的过零率参数很不准确。为了解决前一个问题，A/D变换器前的防混叠带通滤波器的低端截频应高于50Hz，以有效地抑制电源干扰。对于后一个问题除了可以采用低直流漂移器件外，也可以在软件上加以解决，这就是算出每一帧的直流分量并予以滤除。

对语音信号进行分析，发现发浊音时，尽管声道有若干个共振峰，但由于声门波引起功率谱的高频跌落，所以其话音能量约集中在3kHz以下。而发清音时，多数能量出现在较高频率上。高频就意味着高的平均过零率，低频意味着低的平均过零率，所以可以认为浊音时具有较低的过零率，而清音时具有较高的过零率。当然，这种高低仅是相对而言，并没有精确的数值关系。

利用短时平均过零率还可以从背景噪声中找出语音信号，可用于判断寂静无声段和有声段的起点和终点位置。在孤立词的语音识别中，必须要在一连串连续的语音信号中进行适当分割，用以确定一个一个单词的语音信号，即找出每一个单词的开始和终止位置，这在语音处理中是一个基本问题。此时，在背景噪声较小时用平均能量识别较为有效，而在背景噪声较大时用平均过零率识别较为有效。但是研究表明，在以某些音为开始或结尾时。如当弱摩擦音(如[f]、[h]等音素)，弱爆破音(如[p]、[t]、[k]等音素)为语音的开头或结尾；以鼻音(如[n]、[m]等音素)为语音的结尾时。只用其中一个参量来判别语音的起点和终点是有困难的，必须同时使用这两个参数。图3-1是用Mtalab仿真一段语音信号时域波形的短时能量和短时平均过零率。

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语音信号的分析

10.5speech0-0.5-1500100015002000250030003500400040energy3020100510152025303540453020100zcr51015202530354045

图3-1语音信号的短时能量和短时平均过零率

3.3 语音信号的频域分析

语音信号的频域分析就是分析语音信号的频域持征。从广义上讲，语音信号的频域分析包括语音信号的频谱、功率谱、倒频谱、频谱包络分析等，而常用的频域分析方法有带通滤波器组法、傅里叶变换法、线性预测法等几种。本文介绍的是语音信号的傅里叶分析法。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语音信号的频谱进行分析，相应的频谱称为“短时谱”。

3.4 语音信号的语谱图

语音的时域分析和频域分析是语音分析的两种重要方法。显然这两种单独分析的方法均有局限性：时域分析对语音信号的频率特性没有直观的了解；而频域分析出的特征中又没有语音信号随时间的变化关系；语音信号是时变信号，所以其频谱也是随时间变化的。但是由于语音信号随时间变化是很缓慢的，因而在一段短时间内(如10～30ms之间，即所谓的一帧之内)可以认为其频谱是固定不变的，这种频谱又称为短时谱。短时谱只能反映语音信号的静态频率特性，不能反映语音信号的动态频率特性。因此，人们致力于研究语音的时频分析特性。

把和时序相关的傅里叶分析的显示图形称为语谱图(Sonogram，或者Spectrogram)。语谱图是一种三维频谱，它是表示语音频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

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语音信号的分析

度或色调的浓淡来表示。用语谱图分析语音又称为语谱分析。语谱图中显示了大量的与语音的语句特性有关的信息，它综合了频谱图和时域波形的特点，明显地显示出语音频谱随时间的变化情况，或者说是一种动态的频谱；记录这种频谱的仪器就是语谱仪。

语谱仪实际上是一个带通滤波器组的输出随时间发生连续变化，连续重复进行语音信号频率分析的仪器。带通滤波器有两种带宽可供选择：窄带为45Hz，宽带为300Hz。窄带语谱图有良好的频率分辨率，有利于显示基音频率及其各次谐波，但它的时间分辨率较差，不利于观察共振峰(声道谐振)的变化；而宽带语谱图正相反，具有良好的时间分辨率及较差的频率分辨率。宽带语谱图能给出语音的共振峰频率及清辅音的能量汇集区，在语谱图里共振峰呈现为黑色的条纹。

可以利用语谱仪测量语谱图的方法来确定语音参数，例如共振峰频率及基音频率。语语图的实际应用是用于确定出讲话人的本性。语谱图上因其不同的黑白程度，形成了个同的纹路，称之为“声纹”，它因人而异，即不同讲话者语谱图的声纹是不同的。因而可以利用声纹鉴别不同的讲话人。这与不同的人有不同的指纹，根据指纹可以区别不同的人是一个道理。虽然对采用语谱图的讲活人识别技术的可靠性存在相当的怀疑，但目前这一技术已在司法法庭得到某些认可及采用。

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语音信号的分析

0.05 0 -0.05 2.2

2.4

2.6

2.8

3

3.2

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4 x 10

50 100 150 200 250 0

50

100

150

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250

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400

图3-3语谱图

图3-3是用Mtalab绘制的一个宽带语谱图，其中横抽坐标为时间，纵轴坐标为频率，语句内容为“语音信号处理”，它的发音在图下方以音标表示。同时给出了相应的语音的时域波形。语谱图中的花纹有横扛(Bar)、乱纹和竖直条等。横杠是与时间轴平行的几条深黑色带纹，它们相应于短时谱中的几个凸出点，也就是共振峰。从横扛对应的频率和宽度可以确定相应的共振峰频率和带宽。在一个语音段的语谱图中，有没有横扛出现是判断它是否是浊音的重要标志。竖直条(又叫冲直条)是语谱图中出现与时间轴垂直的一条窄黑条。每个竖直条相当于一个基音，条纹的起点相当于声门脉冲的起点，条纹之间的距离表示基音周期。条纹越密表示越音频率越高。[6]

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语音信号的综合仿真分析

四、语音信号的综合仿真分析

4.1本文的仿真软件Matlab

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