作业语音特征分析语音信号基本分析算法.ppt

语音信号基本分析算法 概述 根据参数性质的不同，语音信号分析分类： 时域分析 频域分析 倒频域分析 线性预测分析 概述 语音信号分析结构框图 数字化过程由声卡完成 预处理和特征分析是需要仿真实验完成 预处理 预加重 高通滤波器： 加窗 汉明窗、汉宁窗 分帧 10~40ms，针对8kHz的采样，一般而言，帧长为80~320个采样点 帧移为半帧长度，即40~160个采样点 概述 概述 提取特征参数 时域：短时能量、短时过零率 频域：短时傅里叶变换、倒谱、MFCC倒谱、LPC谱 估计共振峰（频谱结构） LPC谱分析 带通滤波器组 估计基音周期（分帧进行） 基于互相关函数的方法 基于中心削波后进行互相关函数估计基音周期 基于LPC分析后残差信号互相关函数的方法 基于简化逆滤波器的残差信号互相关函数估计基音周期 概述 原始信号 选取合适的语音段 自相关计算 直接自相关法基音提取 原始信号 三电平削波 取信号绝对值的最大值 选取合适的语音段 自相关计算 中心削波的自相关法基音提取 概述 概述 简化逆滤波法 设计截止频率为900Hz的切比雪夫2型低通滤波器 内插1:5 LPC逆滤波 求线性预测系数 降低取样率5:1 将信号通过低通滤波器处理 残差信号自相关计算 LPC 逆滤波法 语音信号分帧 LPC逆滤波 求线性预测系数 残差信号自相关计算 语音信号分析的作业主要是完成语音信号分析的基本处理过程，掌握和熟悉语音信号的预处理和特征参数提取，为后面的语音信号应用过程奠定基础。 主要任务： 提取时域特征参数，同时比较不同语音段时域特征参数的区别和特点，不同语音分类如浊音、清音的时域特征参数区别。 提取频域特征参数，同时比较不同语音段对应频谱差异，如浊音、清音。 任务要求 估计基音周期，同时比较不同性别语音、不同语种语音的基音周期参数区别，如男声、女声，汉语、英语。 估计共振峰，比较不同语音段共振峰谱结构的区别 任务要求 根据自愿原则进行分组。根据各个班级的选课人数，现将各班分组个数列出： 任务要求 班级选课人数（57人） 分组个数：12组 040110:14人 3组 040111:13人 3组 040112:11人 2组 040113:19人 4组 分组完成以上实验和分析，分析结果以表格或者图示的形式给出，这样更为直观。 实验完成后，每组完成一份实验报告ppt，分组讨论时由每组派一个学生介绍本组的实验过程和结果分析，给出相应的结论。 分组讨论时，各组介绍完各自工作后，其他组或者老师有什么问题，自由提问和回答。 每次研讨之前请将各组的实验报告和任务安排名单发至邮箱：Linchou@。 由于组较多，因此研讨课随机选择组进行汇报，但每次实验每组都必须提交实验报告。 任务要求 实验由MATLAB程序实现，在提供的.m程序基础上，修改或者改进相应的参数，完成相应的分析过程。 注意的问题： 在运行程序时，工具箱voicebox的所有文件和文件夹必须加载到当前目录。 程序中对应的参数，如帧号、文件名称必须根据各自的目录进行修改。 语音信号分析MATLAB程序结构 时域分析：主要指短时能量、过零率和自相关函数 语音信号分析MATLAB程序结构 语音信号分析MATLAB程序结构 频域分析：LPC系数、LPC谱、倒谱系数 语音信号分析MATLAB程序结构 语音信号分析MATLAB程序结构 计算倒谱函数：function cep = melcep(x,fs,w,p,n,fl,fh) 包括两部分功能 计算美尔倒谱 cep = melceps(x,fs,w,nc,p,n,inc,fl,fh); 计算计算倒谱 % f=fft(x); % pw=abs(f); % y=log(pw); % cep=real(ifft(y)); 语音信号分析MATLAB程序结构 fs=8000;w=d;nc=20;p=20;inc=n/2;fl=0;fh=0.5; cep = melceps(x,fs,w,nc,p,n,inc,fl,fh);%求噪声的特征参数 x： 需要分析的语音信号帧 fs：采样率 w：MFCC系数的求解特征，‘d’表示包括倒谱差值 nc: 倒谱系数的阶数 p: 滤波器的个数 n:一帧信号的长度 inc: 帧移，通常为1/2帧长 Fl:求解MFCC系数时包含的最低频率 Fh:求解MFCC系数时包含的最高频率 语音信号分析MATLAB程序结构 语音信号分析MATLAB程序结构 * *