语音频域分析

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1、1•实验目的由于语音信号是随着时间变化的，通常认为，语音是一个受准周期脉冲或随机噪声源激励的线性系统的输出。输出频谱是声道系统频率响应与激励源频谱的乘积。声道系统的频率响应及激励源都是随时间变化的，因此一般标准的傅立叶表示虽然适用于周期及平稳随机信号的表示，但不能直接用于语音信号。由于语音信号可以认为在短时间内，近似不变，因而可以采用短时分析法。录入一段文字“Nothingisimpossible”保存为wav格式，进行频域方面的处理分析。2•利用短时傅立叶变换求短时谱对第n帧语音信号冷伽丿的短时傅立叶变换的定义如下：8)二工

2、x(m)w(n-m)e~jwm由定义可知，短时傅立叶变换实际就是窗选语音信号的标准傅立叶变换，这里w(n-m)是一个“滑动的”窗口，它随n的变化而沿着序列兀伽丿滑动。令n-m=k则得到k、=v于是可以得到Xn(ejw)=e-jwn£w(k)x(n-k)ejwl(假是元3)垃w⑹如TR=-oo则可以得到根据信号的时宽带宽积为一常数之一基本性质，可知主瓣宽度和窗口宽度成反比，N越大W(R")越窄。尤其是N值大于语咅咅素长度时Xfl(ej(o)已不能反应语咅咅素的频谱了。因此，应折衷选择窗的宽度N。另外，窗的形状也对短时谱有影响，

3、如矩形窗，虽然频率分辨率很高，但由于第一旁瓣的衰减很小，所以不适合用于频谱成分很宽的语音分析中，而汉明窗在频率范围屮分辨率较高，而且旁瓣衰减大，具有频谱泄露少的优点，所以在求短时频谱时一般采用汉明窗。图1与图2分别是不同窗长的汉明窗下的短时谱仿真图，x104图I窗长为5121000-100-200200400600800WOO1200图2窗长为1024附程序源码：cleara=wavread(,3.wav,);subplot(2JJ),plot(a);gridN=512;h=hamming(N);form=1:Nb(m)=a(

4、m)*h(m)endy=20*log(abs(fft(b)))subplot(2,l,2)plot(y);titlc('短时谱*);grid2•语谱图谱图就是语音频谱图，一般是通过处理接收的时域信号得到频谱图，因此只要有足够时间长度的时域信号就可。(时间长度为保证频率分辨率)语谱图的横坐标是时间，纵坐标是频率，坐标点值为语音数据能量。rh于是采用二维平面表达三维信息，所以能量值的大小是通过颜色来表示的，颜色深，表示该点的语音能量越强。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，可以看岀时间波形的每个周期

5、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；而窄带语谱图正好与之相反。xio4yupu0.50.60.70.80.911.11.21.31.41.5图3语谱图图中可以看到明显的一条条横方向的条纹，我们称为“声纹"，有很多应用。条纹的地方实际是颜色深的点聚集的地方，随时间延续，就延长成条纹，也就是表示语音中频率值为该点横坐标值的能量较强，在整个语音中所占比重大，那么相应影响人感知的效果要强烈得多。而一般语音中数据是周期性的，所以，能量强点的频率分布是频率周期的。附程序源码：a=wav

6、read('3.wav');aFFT=abs(fft(a));%可以获得傅立叶谱幅度aFFTdB=20*logl0(aFFT);%变成分贝值image(aFFTdB);titleCyupu1);2•复倒谱和倒谱在语音信号处理的实际应用中，很多场合需要根据语音信号反过来求解声门信号或声道冲激响应。这就需要在知道卷积结果的基础上，利用“解卷”求得参与卷积的各个信号，同态处理是常用的解卷方法。由于语音信号进行同态分析后得到的是语音信号的倒谱参数，因此同态分析也叫倒谱分析。A复倒谱x(n)是兀⑺)x(n)的Z变换取对数后的逆Z变换，其

7、表达式如下：x=Z_l[inZ[%(/:)]]倒谱c(n)定义为x(n)取Z变换后的幅度对数的逆Z变换，即c(n)=Z-,[ln

8、X(z^]在时域上，语音产生模型实际上是一个激励信号与声道冲激响应的卷积。对于浊音，激励信号可以由周期脉冲序列表示；对于清音，激励信号可以由随机噪声序列表示。声道系统相当于参数缓慢变化的零极点线性滤波器。这样经过同态处理后，语音信号的复倒谱，激励信号的复倒谱，声道系统的复倒谱Z间满足下而的关系：AAA5(77)=e(/?)+v(/?)由于倒谱对应于复倒谱的偶部，因此倒谱与复倒谱具冇同样的特点，很容易

9、知道语音信号的倒谱，激励信号的倒谱以及声道系统的倒谱之间满足下面关系：皿)=")+皿)加矩形窗时的倒谱0v/**l-2'4050100150200250300加汉明窗时的复倒谱11-————.111050100150200250300图4不同窗的倒谱与复倒谱倒谱基音检测屮，语