实验二语音信号的频域分析.ppt

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1、实验二实验二 语音信号的频域分析语音信号的频域分析一、实验目的一、实验目的理解语音信号的频谱特点；理解语音信号的频谱特点；理解语音信号的频谱分析方法；理解语音信号的频谱分析方法；MATLABMATLAB实现语音信号的频域分析。实现语音信号的频域分析。二、实验原理二、实验原理 语音信号本质上是非平稳信号。但我们可以假设语语音信号本质上是非平稳信号。但我们可以假设语音信号在一个短时间内是平稳的，这样我们用稳态分析音信号在一个短时间内是平稳的，这样我们用稳态分析方法处理非平稳信号。方法处理非平稳信号。应用在傅立叶分析就是短时傅立叶变换应用在傅立叶分析就是短时傅立叶变换。语音的频域分析：包括语音信号的

2、频谱、功率谱、语音的频域分析：包括语音信号的频谱、功率谱、倒频谱、频谱包络等倒频谱、频谱包络等.常用频域分析方法：带通滤波器组法、常用频域分析方法：带通滤波器组法、Fourier Fourier 变变换法、同态分析、线性预测法等。换法、同态分析、线性预测法等。短时傅立叶变换短时傅立叶变换定义式：定义式：式中，式中，w(n-m)是窗函数，是窗函数，n为离散时间，为离散时间，w连续频率。连续频率。令令 ，则可得到离散的短时傅立叶变换，则可得到离散的短时傅立叶变换由上式可以看出：由上式可以看出：当当n固定，就是序列的傅立叶变换；固定，就是序列的傅立叶变换；当当w或或k固定，就是一个卷积，相当于滤波器

3、的运算。固定，就是一个卷积，相当于滤波器的运算。语谱图语谱图语谱图反映了语音信号的动态频率特性，在语音分析语谱图反映了语音信号的动态频率特性，在语音分析中具有重要的实用价值。中具有重要的实用价值。语谱图的时间分辨率和频率分辨率是由窗函数的特性语谱图的时间分辨率和频率分辨率是由窗函数的特性决定的。时间分辨率高，可以看出时间波形的每个周决定的。时间分辨率高，可以看出时间波形的每个周期及共振峰随时间的变化，但频率分辨率低，不足以期及共振峰随时间的变化，但频率分辨率低，不足以分辨由于激励所形成的细微结构，称为宽带语谱图，分辨由于激励所形成的细微结构，称为宽带语谱图，而窄带语谱图正好与之相反。而窄带语谱

4、图正好与之相反。宽带语谱图可以获得较高的时间分辨率，反映频谱的宽带语谱图可以获得较高的时间分辨率，反映频谱的快速时变过程；窄带语谱图可以获得较高的频率分辨快速时变过程；窄带语谱图可以获得较高的频率分辨率，反映频谱的精细结构。两者相结合，可以提供两率，反映频谱的精细结构。两者相结合，可以提供两种语音特性相关的信息。语谱图上因其不同的灰度，种语音特性相关的信息。语谱图上因其不同的灰度，形成不同的纹路，称之为形成不同的纹路，称之为“声纹声纹”。倒倒谱谱分析分析语音信号同态处理方法是一种设法将非线性问题转化语音信号同态处理方法是一种设法将非线性问题转化为线性问题来进行处理的方法。它能将两个信号通过为线

5、性问题来进行处理的方法。它能将两个信号通过乘法合成的信号，或通过卷积合成的信号分开。目的乘法合成的信号，或通过卷积合成的信号分开。目的是要从声道激励响应分量与激励分量的卷积中分开各是要从声道激励响应分量与激励分量的卷积中分开各原始分量。原始分量。这种由卷积结果求得参与卷积的各信号分量这种由卷积结果求得参与卷积的各信号分量解卷。解卷。对语音信号进行同态分析后，将得到语音信号的倒谱对语音信号进行同态分析后，将得到语音信号的倒谱参数，因此同态分析也称为倒谱分析。参数，因此同态分析也称为倒谱分析。同态信号处理的基本原理同态信号处理的基本原理 语音信号不是加性信号，而是乘积性或卷积性信号，语音信号不是加

6、性信号，而是乘积性或卷积性信号，它不能用线性系统，而必须用满足其相应组合原则的它不能用线性系统，而必须用满足其相应组合原则的非线性系统来处理。非线性系统来处理。同态信号处理就是将非线性问题转化为线性问题来处同态信号处理就是将非线性问题转化为线性问题来处理。理。乘积同态处理乘积同态处理 卷积同态处理卷积同态处理卷积同态处理卷积同态处理 同同态态处处理理理理论论的的一一个个重重要要是是任任何何同同态态系系统统都都能能表表示示为为三三个个同同态态系系统统的的级级联联，即即同同态态系系统统可可分分解解为为两两个个特特征征系统和一个线性系统。系统和一个线性系统。第第一一个个系系统统以以若若干干信信号号的

7、的卷卷积积组组合合作作为为其其输输入入，并并将将它变换成对应输出的相加性组合。它变换成对应输出的相加性组合。第二个系统是一个普通线性系统，它服从叠加原理。第二个系统是一个普通线性系统，它服从叠加原理。第第三三个个系系统统是是第第一一个个系系统统的的逆逆变变换换，即即将将信信号号的的相相加加性组合反变换为卷积组合。性组合反变换为卷积组合。语音倒谱的应用语音倒谱的应用基音周期估计基音周期估计 浊音信号的倒谱中存在峰值，它的出现位置等于该语浊音信号的倒谱中存在峰值，它的出现位置等于该语音段的基音周期，而清音的倒谱中不存在峰值。利用音段的基音周期，而清音的倒谱中不存在峰值。利用倒谱的这个特点，我们可以

8、进行语音的清浊音判决，倒谱的这个特点，我们可以进行语音的清浊音判决，并且可以估计浊音的基音周期。首先计算语音的倒谱，并且可以估计浊音的基音周期。首先计算语音的倒谱，然后再可能出现的基音周期附近寻找峰值。如果倒谱然后再可能出现的基音周期附近寻找峰值。如果倒谱峰值超过了预先设置的门限，则输入语音判断为浊音，峰值超过了预先设置的门限，则输入语音判断为浊音，其峰值位置就是基音周期的估计值；反之，如果没有其峰值位置就是基音周期的估计值；反之，如果没有超出门限的峰值的话，则输入语音为清音。超出门限的峰值的话，则输入语音为清音。共振峰估计共振峰估计对倒谱进行滤波，取出低时间部分进行逆特征对倒谱进行滤波，取出

9、低时间部分进行逆特征系统处理，可以得到一个平滑的对数谱函数，系统处理，可以得到一个平滑的对数谱函数，这个对数谱函数显示了输入语音段的共振峰结这个对数谱函数显示了输入语音段的共振峰结构，同时谱的峰值对应于共振峰频率。通过此构，同时谱的峰值对应于共振峰频率。通过此对数谱进行峰值检测，就可以估计出前几个共对数谱进行峰值检测，就可以估计出前几个共振峰的频率和强度。对于浊音的声道特性，可振峰的频率和强度。对于浊音的声道特性，可以采用前三个共振峰来描述；清音不具备共振以采用前三个共振峰来描述；清音不具备共振峰特点。峰特点。三三 实验用函数实验用函数快速傅立叶变换函数快速傅立叶变换函数 fft(x)fft(

10、x)fft(x,N)fft(x,N)ifft(x)ifft(x)ifft(x,N)ifft(x,N)x x是语音信号是语音信号N N是正整数，函数执行是正整数，函数执行N N点点FFTFFT三三 实验用函数实验用函数语谱图绘制函数语谱图绘制函数specgramspecgram调用格式调用格式:specgram(data,nfft,Fs,window,numoverlap)specgram(data,nfft,Fs,window,numoverlap)DataData是语音信号是语音信号 nfft nfft是是fftfft的长度，一般取的长度，一般取10241024或者或者512512。fsfs

11、就是采样率。就是采样率。windowwindow是指窗的长度，一般和是指窗的长度，一般和nfftnfft相同即可。相同即可。numoverlapnumoverlap是帧重叠的长度，取是帧重叠的长度，取1/4*nff 1/4*nff 就可以了。就可以了。三三 实验用函数实验用函数复倒谱：复倒谱：ccepscceps实倒谱：实倒谱：rcepsrceps调用格式调用格式 y=cceps(x)y=cceps(x)y=rceps(x)y=rceps(x)四四 参考例程参考例程短时谱短时谱clearcleara=wavread(beijing1.wav);a=wavread(beijing1.wav);a

12、=a(34000:105000);a=a(34000:105000);subplot(2,1,1)subplot(2,1,1)plot(a);title(original signal);plot(a);title(original signal);grid;grid;N=256;N=256;h=hamming(N);h=hamming(N);for m=1:Nfor m=1:N b(m)=a(m)*h(m);b(m)=a(m)*h(m);endendy=20*log(abs(fft(b);y=20*log(abs(fft(b);subplot(2,1,2)subplot(2,1,2)plot

13、(y);plot(y);title(title(短时谱短时谱););gridgrid语谱图语谱图clearclearx,fs,n,bits=wavread(beijing1.wav);x,fs,n,bits=wavread(beijing1.wav);subplot(2,1,1)subplot(2,1,1)plot(x)plot(x)subplot(2,1,2)subplot(2,1,2)specgram(x,512,fs,100);specgram(x,512,fs,100);xlabel(xlabel(时间时间(s)(s)ylabel(ylabel(频率频率(Hz)(Hz)title(ti

14、tle(语谱图语谱图)倒谱和复倒谱倒谱和复倒谱clearcleara=wavread(beijing1.wav);a=wavread(beijing1.wav);a=a(39000:39999);a=a(39000:39999);N=1000;N=1000;h=hamming(N);h=hamming(N);for m=1:Nfor m=1:N b(m)=a(m)*h(m);b(m)=a(m)*h(m);endendc=cceps(b);c=cceps(b);c=fftshift(c);c=fftshift(c);d=rceps(b);d=rceps(b);d=fftshift(d);d=ff

15、tshift(d);subplot(3,1,1)subplot(3,1,1)plot(a);title(plot(a);title(截取的语音信号截取的语音信号)subplot(3,1,2)subplot(3,1,2)plot(d);title(plot(d);title(加汉明窗时的倒谱加汉明窗时的倒谱)subplot(3,1,3)subplot(3,1,3)plot(c);title(plot(c);title(加汉明窗时的复倒谱加汉明窗时的复倒谱)基音检测基音检测clearcleary,fs,nbits=wavread(china.wav);y,fs,nbits=wavread(chin

16、a.wav);time1=1:length(y);time1=1:length(y);time=(1:length(y)/fs;time=(1:length(y)/fs;framesize=floor(50*fs/1000);%framesize=floor(50*fs/1000);%帧长帧长startindex=round(19000);%startindex=round(19000);%起始序号起始序号endindex=startindex+framesize-1;%endindex=startindex+framesize-1;%结束序号结束序号frame=y(startindex:en

17、dindex);%frame=y(startindex:endindex);%取得该帧取得该帧framesize=length(frame);framesize=length(frame);frame2=frame.*hamming(length(frame);%frame2=frame.*hamming(length(frame);%加汉明窗加汉明窗rwy=rceps(frame2);%rwy=rceps(frame2);%求倒谱求倒谱ylen=length(rwy);ylen=length(rwy);cepstrum=rwy(1:ylen/2);cepstrum=rwy(1:ylen/2)

18、;for i=1:ylen/2for i=1:ylen/2 cepstrum1(i)=rwy(ylen/2+1-i);cepstrum1(i)=rwy(ylen/2+1-i);end endfor i=(ylen/2+1):ylenfor i=(ylen/2+1):ylen cepstrum1(i)=rwy(i+1-ylen/2);cepstrum1(i)=rwy(i+1-ylen/2);end end%基音检测基音检测lf=floor(fs/500);lf=floor(fs/500);hf=floor(fs/70);hf=floor(fs/70);cn=cepstrum(lf:hf);cn=

19、cepstrum(lf:hf);mx_cep ind=max(cn);mx_cep ind=max(cn);if mx_cep0.08&indlfif mx_cep0.08&indlf a=fs/(lf+ind)a=fs/(lf+ind)else else a=0;a=0;endendpitch=a;pitch=a;%画图画图figurefiguresubplot(3,1,1);plot(time1,y)subplot(3,1,1);plot(time1,y)subplot(3,1,2);plot(frame)subplot(3,1,2);plot(frame)time2=-199:1:-1,

20、0:1:200;time2=-199:1:-1,0:1:200;subplot(3,1,3);plot(time2,cepstrum1)subplot(3,1,3);plot(time2,cepstrum1)五、实验内容五、实验内容自选一段语音信号自选一段语音信号对该语音信号进行频域分析，并分别绘制其对该语音信号进行频域分析，并分别绘制其 短时谱短时谱 语谱图语谱图 倒谱图与复倒谱倒谱图与复倒谱 六、六、实验报告要求实验报告要求 1 1、简述实验目的和实验原理；、简述实验目的和实验原理；2 2、自选一个语音信号进行频域分析；、自选一个语音信号进行频域分析；3 3、matlabmatlab程序清单及结果图形；程序清单及结果图形；4 4、实验结果分析、实验结果分析