第04章频域解说.ppt

* 4.5 语音的短时合成技术 语音短时合成的叠接相加法 * 短时傅立叶变换主要用于语音分析合成系统，由其逆变换可以精确地恢复语音波形；短时傅立叶变换存在的条件：x(m)w(n-m)对所有的n值绝对可和;在很多语音系统中往往都是利用功率谱参与运算。 * 矩形窗虽然频域分辨率高，但旁瓣过高，频谱泄漏过大，相邻谐波之间干扰过大，以致不能准确地反映基频，故分析短时谱一般采用海明窗;另外窗宽太大将失去短时性，分帧失去意义;频率分辨率高则对应着时间分辨率低;从短时谱中我们可以看见频谱的快变化即各次谐波，它是由周期性激励引起，也能看到慢变化，是由声道滤波器的共振峰特性引起。 * * 矩形窗虽然频域分辨率高，但旁瓣过高，频谱泄漏过大，相邻谐波之间干扰过大，以致不能准确地反映基频，故分析短时谱一般采用海明窗;另外窗宽太大将失去短时性，分帧失去意义;频率分辨率高则对应着时间分辨率低;从短时谱中我们可以看见频谱的快变化即各次谐波，它是由周期性激励引起，也能看到慢变化，是由声道滤波器的共振峰特性引起。 * * * * 矩形窗虽然频域分辨率高，但旁瓣过高，频谱泄漏过大，相邻谐波之间干扰过大，以致不能准确地反映基频，故分析短时谱一般采用海明窗;另外窗宽太大将失去短时性，分帧失去意义;频率分辨率高则对应着时间分辨率低;从短时谱中我们可以看见频谱的快变化即各次谐波，它是由周期性激励引起，也能看到慢变化，是由声道滤波器的共振峰特性引起。 * 矩形窗虽然频域分辨率高，但旁瓣过高，频谱泄漏过大，相邻谐波之间干扰过大，以致不能准确地反映基频，故分析短时谱一般采用海明窗;另外窗宽太大将失去短时性，分帧失去意义;频率分辨率高则对应着时间分辨率低;从短时谱中我们可以看见频谱的快变化即各次谐波，它是由周期性激励引起，也能看到慢变化，是由声道滤波器的共振峰特性引起。 * 矩形窗虽然频域分辨率高，但旁瓣过高，频谱泄漏过大，相邻谐波之间干扰过大，以致不能准确地反映基频，故分析短时谱一般采用海明窗;另外窗宽太大将失去短时性，分帧失去意义;频率分辨率高则对应着时间分辨率低;从短时谱中我们可以看见频谱的快变化即各次谐波，它是由周期性激励引起，也能看到慢变化，是由声道滤波器的共振峰特性引起。 * 矩形窗虽然频域分辨率高，但旁瓣过高，频谱泄漏过大，相邻谐波之间干扰过大，以致不能准确地反映基频，故分析短时谱一般采用海明窗;另外窗宽太大将失去短时性，分帧失去意义;频率分辨率高则对应着时间分辨率低;从短时谱中我们可以看见频谱的快变化即各次谐波，它是由周期性激励引起，也能看到慢变化，是由声道滤波器的共振峰特性引起。 * 矩形窗虽然频域分辨率高，但旁瓣过高，频谱泄漏过大，相邻谐波之间干扰过大，以致不能准确地反映基频，故分析短时谱一般采用海明窗;另外窗宽太大将失去短时性，分帧失去意义;频率分辨率高则对应着时间分辨率低;从短时谱中我们可以看见频谱的快变化即各次谐波，它是由周期性激励引起，也能看到慢变化，是由声道滤波器的共振峰特性引起。 * 矩形窗虽然频域分辨率高，但旁瓣过高，频谱泄漏过大，相邻谐波之间干扰过大，以致不能准确地反映基频，故分析短时谱一般采用海明窗;另外窗宽太大将失去短时性，分帧失去意义;频率分辨率高则对应着时间分辨率低;从短时谱中我们可以看见频谱的快变化即各次谐波，它是由周期性激励引起，也能看到慢变化，是由声道滤波器的共振峰特性引起。 * 如要输出复数形式即同时求an(ω)和bn(ω)时，第一种形式比较简单；而如果只求幅度谱，则用带通滤波器实现就比较简单 * 前面对短时傅里叶变换的理解是从标准傅里叶变换的角度出发的，即将n看作参变量，当n值给定时短时谱就只是连续变量ω函数；本节则从线性滤波的角度来解释短时谱，即把ω看作参变量，当ω给定时，短时谱就只是n的函数。线性滤波器实质上提供了计算短时谱的方法，并可用硬件实现。 * 短时谱的取样包含时域(n)的取样和频域(ω)的取祥，比一维信号的取样要复杂，最终的目的是为了使短时谱取样后不产生混叠失真，从而能由之准确地恢复原语音信号。此处的取样是指将每个语音帧看作某波形自变量的一点，然后对此波形进行取样，取样间隔为时域取样率的倒数。 * 4.4 语音信号的短时综合--滤波器组求和法 hk(n)是一个带通滤波器，其中心频率为ωk。yk(n)是第k个滤波器hk(n)的输出。 * 4.4 语音信号的短时综合--滤波器组求和法 * 4.4 语音信号的短时综合--滤波器组求和法 L≥N时，y(n)正比于x(n)且与窗口w(n)的形状无关 L＜N时，通过合理地选取窗函数，也可以使y(n)得以精确地恢复。 * 4.4 语音信号的短时综合--滤波器组求和法 * 4.4 语音信号的短时综合--快速傅里叶变换求和法 * 4.4 语音信号的短时综合--快速傅