一种新的汉语连续语音统计切分算法

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1、第!"卷第#期徐州师范大学学报!自然科学版">)3(!"#/)(#!$$%年&!月’()*+,-.),/)01234567(!/28,0239:6;5:;<=686)5"?;:(#!$$%一种新的汉语连续语音统计切分算法顾明亮#代春倩!徐州师范大学物理系#江苏徐州!!!&&&B"摘要$在分析最小相位群延迟函数特点的基础上#提出了一种改进的汉语连续语音自动切分算法#该算法利用短时能量和类音节平均统计时长构造的最小相位群延迟函数为切分依据#将连续语音切分成一系列类音节单元(实验结果表明#本算法具有EBl#m的切分正确率#比原算法提高%l!m(关键词$最小相位函数%统计平均时长%自动

2、语音切分中图分类号$ZJ"E&(#!!!文献标识码$D!!!文章编号$&$$A@B%A"!!$$%"$#@$$#%@$%$!引言语音切分!或分段"是指将连续语音信号切分成不同音素或音节的过程#它是语音信息处理中一项非常重要的基础工作(传统的手工分段方法虽然具有分段可靠性好的突出优点#但它对分段人的要求比较高#即分段人既要有足够的语音专业知识又要有较好的视力和听力#否则会影响分段的精度和工作的进程(此外#不同分段人因视觉和听觉的主观影响#分段的结果往往不具有统一性#难以达成统一的切分(&)边界(因此#省时*省力且分段结果具有一致性和可重复性的自动分段方法一直是语音信号处理讨论(&

3、!%)的热点((&)目前的自动语音分段方法大致可分成两类$一类是利用语言学知识进行切分#如K2S65;0等根据语言学中音素的先验知识进行划分%另一类则不用语言学知识#直接根据语音信号的频域特征或时域特(!)(")征进行切分#如I63P)5和725V;1;08等提出的利用语音信号帧与帧之间的频谱变化特点进行切(#)分的方法(但此类方法存在边界划分不可靠和计算复杂度高等问题(U0;;5S;0M则提出了利用时域特征进行语音切分的思想#该方法适合于与语言无关的语音分段#或作为语种辨识的前端处理#但也存在边界插入和缺失错误以及倒置失真的问题(在汉语语音切分方法中#人们还提出了基于神经网络

4、切分算(B)(A)(N)法*分形切分算法*模糊切分算法等#这些算法对提高汉语的切分精度进行了有益的探索#但由于计算的工作量和复杂性#目前还很难进行实时处理((%)最近#J02O2=等提出了一种利用最小相位群延迟函数进行语音切分的新算法#该算法根据语音信号的最小相位群延迟函数来进行切分#具有切分精度高*计算简单*运算速度快的特点(但该算法也存在切分边界动态范围大*对噪声干扰不稳定以及部分参数需要人工干预设定的缺点(本文根据汉语语音特点和统计自适应方法对上述算法进行了必要的改进#提出了一种新的统计切分算法(该算法在保留最小相位群延迟算法优点的情况下#基本解决了上述问题(&!最小相位

5、群延迟函数语音切分原理&l&!最小相位群延迟函数的特点最小相位函数是指信号Y变换后的极点和零点都在Y平面单位圆内的信号!群延迟函数是信号傅里叶变换后相位的负导数!最小相位群延迟函数是具有最小相位函数的信号傅里叶变换后相位的负导数!它具有如下特点$&"最小相位群延迟函数具有可加性!收稿日期$!$$%@&$@&A基金项目$江苏省教育厅高校自然科学基金资助项目!EEe’Q%&$$$!"%江苏省&十五’社科基金资助项目!e"@$&""作者简介$顾明亮!&EB"F"#男#江苏无锡人#副教授#博士#主要从事信号与信息处理的研究(徐州师范大学学报!自然科学版"第!"卷#B!!设信号为C!<"

6、#经过系统!其单位冲击响应为6!<""后的输出为E!<"#则E!<"#C!<":6!<"#!&"其傅里叶变换g3"#X!;g3"$’!;g3"#!!"P!;幅度特性g3"L#LX!;g3"L$L’!;g3"L#!""LP!;相位特性g3""#20M!X!;g3""-20M!’!;g3""#!#"20M!P!;则群延迟函数g3""g3"""g3"""!3"#.7!20M!P!;#.7!20M!X!;.7!20M!’!;#!%"*E737373!3"#!3"-!3"#!B"*E*C*6其中!3"和!3"分别是信号与系统的频响特性X!;g3"和’!;g3"的群延迟函数!从方程!!"和

7、!B"可*C*6以看出#频域中的相乘运算变成了群延迟域中的相加运算!!"最小相位群延迟函数的叠加效果与极点的幅值和相位差大小有关!图&是由两对不同极点组成的信号幅频函数与最小相位群延迟函数的比较结果!其中第&行表示不同信号的极零图#第!行表示其对应的幅频函数#第"行是其对应的最小相位群延迟函数!图中最左列结果表明#当两对极点的幅度较大时#尽管幅频函数已不易区分两个尖峰#但最小相位群延迟函数仍具有很好的区分性!然而当两对极点相位差保持不变#减小两对极点的幅度值时#将导致最小相位群延迟函数同样不