语音信号的时域及频域特征

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(12)
当短时谱为使用 DFT 计算时，可以证明窗函数和插值函数需要满足一下条件：
r
h(n r ) w(r n pN ) ( p)

(13)
例如，我们可以特别地选择 W ( n) 为窗长为 N 的三角窗，而 h[ n] 为矩形窗，
1 n [0, N 1] h[ n] 0 其它
第一章 语音信号的时域及频域特征
1. 语音信号的主要特点
1.1. 语音信号带宽
语音信号的带宽约为 5KHz ， 主要能量集中在低频段。 上图为一段语音信号语谱图。
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1.2. 语音信号是典型的随机信号
1）人的每次发音过程都是一个随机过程。很难得到两次完全相同的发音样本。 2）在信号处理中，通常假设语音信号是短时平稳的。例如，可以认为在语音的浊 音段部分，语音的二阶矩统计量是平稳的(在 5~10mS 内)，即二阶矩平稳，或称为宽平 稳。
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2. 语音信号的时域波形
图 1.
语音信号的波形（shi4）
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图 2. 语音信号波形（shi4）的局部细节
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2.1. 语音时域信号特征
2.1.1. 语音时域信号的特点
1）清音段：能量低，过零率高，波形特点有点像随机的噪声。这部分信号常与语 音的辅音段对应。 2）浊音段：能量高，过零率低，波形具有周期性特点。所谓的短时平稳性质就是 处于这个语音浊音（元音）段中。 3）过渡段：一般是指从辅音段向元音段信号变化之间的部分。信号变化快，是语 音信号处理中最复杂、困难的部分。
r 取值为周期时刻采样分析短时谱，间隔为
h(n)
w( n)
T N 2。

N
h( n )
w(n)
h ( n ) w( n )
k

w [ kT n ] 1
h ( n T ) w (T n )
h(n 2T )w(2T n)
N
N
N
T
T
N
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3.2. 窗函数性质
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2.1.2. 语音的短时能量、短时平均幅度和短时过零率
（1）短时能量:
E s 2 ( n)
n0
N 1
（ 1）
（2）短时平均幅度: M （3）短时过零率:
s ( n)
n 0
N 1
（ 2）
N 1 Z1 2 sgn[ s ( n)] sgn[ s ( n 1)] n0 1 x0 其中sgn[ n] 1 x 0
（ 6）
所以有

Hale Waihona Puke f (t ) e
w(t t ) dt
ˆ dt f ( )
ˆ ( ) | 所精确地分解。这正是我们所希望的性 ˆ 这说明 f ( ) 可以被加窗后的短时谱 f w t0
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质。 更一般地，若 X ( r , ) 是语音序列 x[ n] 的在时刻 r 的短时傅利叶变换



(10)
1 x[m] h[n r ] w[r m] m rS 2
e
j ( n m )
d
1 由于 2
1 , m n j ( n m ) e d 0 , m n

(11)
右边 x[n] h[n r ] w[r n] x[n] r
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图 5. 语音（浊音）的自相关函数和 AMDF 曲线
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（3）中心削波法 在计算语音信号的自关函数时，为了提高效率，减少干扰，可以先对语音信号进行 中心削波，然后再计算自相关函数。 根据实验观察，自相关函数 R (l ) 的局部峰值点位置与语音幅度的峰值点位置重合。 根据这个特点， 在自关法中只需要计算这些峰值点位置的自关函数 R (l ) ， 然后再搜索比 较即可得到信号的基音周期。
rS


jn
d
(9)
公式（8）中的 短时谱。
h[n r ] X (r , ) 项可以理解为利用插值滤波器 h[r ] 得到在 n 时刻的
rS
9
证明：
右边
1 2


e h[n r ] X (r, )
rS


jn
d
1 2
汉语的声调起着辨字、辨义的作用。
4.4.1. 汉语孤立字的四声
阴平-------一声 阳平--------二声 上声--------三声 去声--------四声
布莱克曼（Blackman）窗：
w(n) 0.42 0.5 cos(
0 n N 1
2n 4n ) 0.08 cos( ) N 1 N 1
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Time domain 1 0.9 0.8 0.7
Amplitude
Frequency domain 40 20 0 -20
Magnitude (dB)
（ 3）
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3. 语音信号的短时谱特征
3.1. 短时傅立叶谱分析
对于能量受限的时域信号 f (t ) ，它的傅立叶变换可以写成

ˆ f ( )

f (t ) e
j t
dt
（ 4）
以上这个傅立叶变换， 在 “宏观上” 给出信号 f (t ) 的频谱信息， 但是却无法确定某个 “局 部”时间段频谱的确切信息。在语音信号中，信息是按照特定的时间序列方式出现的。 如果谱分析不能确定这种时间序列的次序（即位置） ，那么这种信号分析的手段在应用 上就会受到限制。同时我们也希望能够通过观测到的局部时域信号的频谱信息来了解 （构造）整个 f (t ) 的频谱信息。为此我们引入了所谓的短时傅立叶谱分析技术。 有许多技术都可以用来完成信号的短时谱分析。 最典型的就是小波变换和我们现在 常采用的傅立叶短时谱分析技术。
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4.2.2. 频域上的基音检测方法
在频域中，常常是用谐波分析法，即对浊音信号的谱线结构进行分析来计算得到基 音周期。
[注意] 在频域上可能不存在与基频对应的谱线。
4.3. 基音的平滑
由于在基音的提取过程中不可避免地要产生误差， 主要是基音周期减半或加倍的现 象（根据方法的不同，误差的现象会有所不同） 。一般情况下 90%左右的基音周期都会 被准确提取，但是总有少部分的基音是提取不准确的。因此需要采取平滑的方法去掉这 些奇异点。 在语音编码和汉语四声识别中，基音平滑直接影响到系统的性能。
[注意]：音高(Pitch)与基音的关系。音高是听觉量，基音是物理量。正如冷热与温度的 关系一样。
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图 4.
基音周期示意图
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4.2. 基音的检测
4.2.1. 时域上的基音检测方法
（1）AMDF 法： 定义平均幅度差函数
(l )
N l 1 n0
S
w
( n l ) S w ( n)

e
，这个窗函数有如下
性质：

w(t t 0 ) dt 0


w(t ) dt 1


fˆ w ( ) |t 0 dt 0
jt
f (t ) w(t t ) e
0 0 0
jt
dt dt0
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傅立叶短时谱分析与窗的形状和位置有关（与时刻有关） 。假设窗函数为 w(t ) ，那 么信号 f (t ) 的短时傅立叶变换为
ˆ ( ) | f w t0


f (t ) w(t t
0
) e jt dt 1 2 a
t2 4a
（ 5）
例如，如果选择窗的形式为一个高斯函数 w(t )
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（2）自相关法 定义语音的自相关函数为：
R (l )
N l 1 n 0
S
w
( n l ) S w ( n)
当 l n T ， n 1,2 , 时， R(l) 函数接近局部极大值。 自相关法特点：在这个算法中使用了乘-累加操作。在数字信号处理器中有专门的 硬件指令来快速完成（只要一个周期）这种乘-累加运算。因此这种算法在 DSP 中得到 了普遍的应用。 无论是使用 AMDF 法或是自关法求语音信号的基音周期，都要在基音周期 T 的范 围内 [Tmin , Tmax ] 搜索 (l ) 或 R(l) 的极值点位置。一般取 0.5 Tmin l 1.5 Tmax ，先计 算所有的 (l ) 或 R(l) 值，然后再搜索得到基音。
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几种常用基音平滑方法： （1）非线性平滑 例如：采用中值平滑。
5点 中值平滑 3点 中值平滑
（2）线性平滑 例如：采用 FIR 滤波器进行低通滤波平滑
FIR 滤波平滑
（3）组合平滑 例如： （1）和（2）方法的组合
中值平滑
线性平滑
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中值平滑
线性平滑

延迟



延迟


中值平滑
线性平滑
4.4. 汉语孤立字的基音调式

h [ n r ] x[m]w[r m]e jm e jn d m rS

1 x[m] 2 m

j ( nm ) d h[n r ] w[r m] e rS
n/(N-1 ), 0 n N 1 0.54-0.46 cos2π n 其它 0,
汉宁窗（Hann） ：
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w(n)
1 2n 1 cos( ) ， 0 n N 1 2 N 1
巴特利特窗（Bartlett） （三角形窗） ：