《语音信号处理》实验指导书初稿

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1、5-1语音信号的时域、频域分析一、实验目的1.理解和掌握语音信号短时能量、短时过零、短时自相关和短时平均幅度差函数等分析方法的理论含义，并理解各种分析方法的应用2.掌握语音信号的短时傅里叶分析方法的原理及应用3.了解语谱图中三维频谱的具体含义及应用二、实验原理语音信号分析是语音信号处理的基础,只有分析出可表示语音信号本质特征的参数,才有可能利用这些参数进行高效的语音通信,语音合成,语音识别等处理。语音合成的音质好坏,语音识别率的高低,都取决于对语音分析的准确性和精确性语音分析有举足轻重的作用。1.短时分析语音信号具有时变特性，

2、是一个非平稳的随机过程；但是，语音信号又具有“短时平稳性”，即在一个短时间范围内其特性基本保持不变。这是语音信号处理的一个重要出发点。即“短时分析”。2.时域分析时域分析是最简单、最直观的方法，它直接对语音信号的时域波形进行分析。主要提取的特征参数有：短时能量、短时平均过零率、短时自相关函数、短时平均幅度差函数。ò短时能量语音信号的能量分析是基于语音信号能量随时间有很大的变化，清音段的能量一般比浊音段的能量小得多。定义式如下：∞n22En=∑[w(m)x(n+m)]=∑[w(m)x(n+m)]m=−∞m=n−N+1其中x（n）

3、是语音信号，w（n）为窗函数。ò短时平均过零率语音信号x(n)的短时平均过零数定义为：N−11Zn=∑sgn[x(m)]−sgn[x(m−1)]2m=0其中⎧1x≥0sgn(x)=⎨⎩−1x<0清音和浊音过零分布是不同的，清音具有较高的过零数，而浊音则具有较低的过零数。ò短时自相关函数自相关函数有一系列有用的性质：1）如果x(n)是周期信号（NP），则{R(k)}也是周期性信号，而且其周期与{x(n)}相同。即：R(k)＝R(k+NP)2）偶函数：R(k)＝R(－k)。3）R(0)>=

4、R(k)

5、,即零滞后自相关值最大。语音信

6、号自相关函数定义如下：N−1−kR(k)=∑x(m)x(m+k)(0

7、=−∞m=0ò语谱图语谱图（Spectrogram）是一种时间依赖于傅立叶分析的显示图形。它是一种三维频谱，可同时在时间和频率上显示语音频谱随时间的变化，其纵轴为频率，横轴为时间；任意给定频率成分在给定时刻的强弱用相应点的灰度或色调的浓度来表示。通过语谱图可以确定共振峰频率及基因频率，确定讲话人的本性。窄带语谱：带通滤波器45Hz，有良好的频率分辨率，有利于显示基音频率及各次谐波，但时间分辨率较差，不利于观察共振峰的变化。宽带语谱：带通滤波器300Hz，有良好的时间分辨率及较差的频率分辨率给出语音的共振峰频率及清浊音的能量汇集

8、区，在语谱图中共振峰呈现为条纹。3.实验内容1）读取语音信号文件，或实时采集语音信号，进行时域观察语音波形的幅度、频率及形状特点，并区分浊音段和清音段。2）对语音信号短时处理（加窗分帧处理），分别选择矩形窗和海明窗实验，比较效果。窗长10~20ms为宜。3）求短时能量后图形显示，并比较浊音段及清音段的特征有何不同。4）求短时过零率后图形显示，并比较浊音段及清音段的特征有何不同。5）求短时相关函数后图形显示，并比较浊音段及清音段的特征有何不同。6）求短时傅里叶变换后图形显示，并比较浊音段及清音段的特征有何不同。7）绘制出给定语音

9、信号的语谱图，并从中分析语谱图的物理含义。4.实验思考题ò总结时域分析方法：短时能量分析、短时过零分析、短时相关分析和短时平均幅度差函数的主要应用。ò总结短时傅里叶分析方法及语谱图分析技术的特点及应用。ò如何应用短时能量及短时过零率来对语音信号进行端点检测。5-2语音信号的基音频率、共振峰频率分析一、实验目的1.理解倒谱技术的原理，并掌握其实现方法2.理解语音信号的基音频率和共振峰频率的基本概念，并了解常见的估计方法及应用3.熟悉应用倒谱分析技术进行基音频率及共振峰估计的原理及实现流程二、实验原理（1）倒谱分析倒谱定义为时间序

10、列的z变换的模的对数的逆z变换,序列s(n)的倒谱c(n)傅里叶变换形式为：−1c(n)=Z[log

11、Z[x(n)

12、]在频域内,语音信号的短时谱等于激励源频谱与滤波器频谱的乘积,浊音信号的短时谱中包含的快变化的周期性细致结构,必定对应着周期性脉冲激励的基和各次谐波。（2）基音