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基于MATLAB的語音信號的基音周期檢測.doc

'基于MATLAB的語音信號的基音周期檢測.doc'
?基于MATLAB的語音信號的基音周期檢測摘要:MATLAB是一種科學計算軟件,專門以矩陣的形式處理數據。MATLAB將要性能的數值計算和可視化集成在一起,并提供了大量的置函數,從而被廣泛的應用于科學計算、控制系統和信息處理等領域的分析、仿真和設計工作。 MATLAB在信號與系統中的應用主要包括符號運算和數值計算仿真分析。由于信號與系統課程的許多容都是基于公式演算,而MATLAB借助符號數學工具箱提供的符號運算功能,基本滿足設計需要。例如:解微分方程、傅里葉正反變換、拉普拉斯正反變換和Z正反變換等。MATLAB在信號與系統中的另一主要應用是數值計算與仿真分析,主要包括函數波形繪制、函數運算、沖擊響應仿真分析、信號的時域分析、信號的頻譜分析、系統的S域分析和零極點圖繪制等容。本次課程設計為語音信號的基音周期檢測,采集語音信號,對語音信號進行處理,區分清音濁音,并通過對采樣值進行濾波、分幀、求短時自相關函數,得到濁音的基音周期。關鍵字:清音、濁音、基音周期、基音檢測、自相關函數目錄1 概述 12 AMDF算法原理及實現 12.1 AMDF算法源程序 23 ACF算法原理及實現 43.1 用短時平均能量進行清/濁音的判斷 43.2 自相關函數基音檢測的原理 63.3 算法實現及相關程序 63.3.1 帶通濾波 73.3.2 取樣與分幀 73.3.3 短時能量分析 83.3.4 自相關函數分析 114 總結與心得體會 13參考文獻 131 概述基音周期檢測也稱為基頻檢測(Pitch Detection) ,它的目標是找出和聲帶振動頻率完全一致的基音周期變化軌跡曲線,或者是盡量相吻合的軌跡曲線?;糁芷跈z測在語音信號的各個處理領域中,如語音分析與合成、有調語音的辨意、低速率語音壓縮編碼、說話人識別等都是至關重要的,它的準確性及實時性對系統起著非常關鍵的作用,影響著整個系統的性能。濁音信號的周期稱為基音周期, 它是聲帶振動頻率的倒數, 基音周期的估計稱為基音檢測?;魴z測是語音處理中的一項重要技術之一, 它在有調語音的辨意、低速率語音編碼、說話人識別等方面起著非常關鍵的作用; 但在實現過程中, 由于聲門激勵波形不是一個完全的周期脈沖串, 而且聲道的影響很難去除、基音周期的定位困難、背景噪聲的強烈影響等一系列因素, 基音檢測面臨著很大的困難。而自相關基因檢測算法是一種基于語音時域分析理論的較好的算法。本文在對AMDF、ACF基音檢測算法基本原理進行分析的基礎上,對此算法進行了深入的探討,針對以往研究中存在的問題加以改進,給出了一種方便、快捷的檢測方案。綜合考慮了檢測準確度和檢測速率兩方面的因素,然后通過對一段具體的語音信號進行處理,較準確地得到濁音語音信號的基音周期。2 AMDF算法原理及實現語音信號{s(n))的短時平均幅度差函數(AMDF)定義為:其中,w(m)是窗函數,尺是信號的平均值,因為語音信號的濁音段具有周期性,假設基音周期為p,則在濁音段,在k=p,2p,3p…將出現谷點,谷點間的距離即為基音周期。 與短時自相關函數一樣,對周期性的濁音語音,也呈現與濁音語音周期相一致的周期特性,不過不同的是在周期的各個整數倍點上具有谷值特性而不是峰值特性,因而通過的計算同樣可以確定基音周期。而對于清音信號,卻沒有這種周期特性。利用的這種特性,可以判定一段語音是濁音還是清音,并估計出濁音語音的基音周期。由于計算函數只需要加、減和取絕對值運算,運算量較之短時自相關函數大大下降。同時,函數在基音周期點的谷值比自相關函數的峰值更加尖銳,因此錯判率相對較小,穩健性更高。但是當語音信號的幅度快速變化時,函數的谷值深度會減小,從而影響基音估計的精度。 2.1 AMDF算法源程序AMDF波形圖如圖2-1所示。y=wavread(C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\yejianglong '.wav');y1=b(3500:6000);N=320;%選擇的窗長,加N=320的矩形窗A=[];for k=1:320sum=0;for m=1:Nsum=sum+abs(y1(m)-y1(m+k-1));%計算自相關endA(k)=sum;ends=y(3500:10000);figure(1)subplot(211)plot(s)xlabel('樣點')ylabel('幅度')axis([0,2500,-1,1]);subplot(212)plot(A)xlabel('延時k')ylabel('AMDF')axis([0,400,0,200]);圖2-1 AMDF波形圖由圖2-1 AMDF波形圖可知:平均幅度差函數在基音周期處表現為谷值,這些谷值之間的間隔的平均值就是所要求得的基音周期。輸入語音幀的平均幅度差函數的最小值發生在第l點,其值為O,我們可以設置一定的門限,得到低于此門限的局部最低點(不包含第1點)。從圖中,我們可以得到谷點的樣本值分別為70、140、210,其間隔平均值為70。因此對應的基音頻率為:Fs/(70一1)=Fs/69=37000/69=536,這和采用自相關法的檢測結果完全相同。3 ACF算法原理及實現3.1 用短時平均能量進行清/濁音的判斷語音信號{ x ( n) } 的某幀信號的短時平均能量En 的定義為: 式中,w ( n) 為窗函數; N 為窗長。令h( n) = w2 ( n) ,則有由此表明,窗口加權短時平均能量En 相當于將“語音平方”信號通過一個單位函數響應為h( n) 的線性濾波器的輸出。試驗統計發現,語音濁音段的短時平均能量遠遠大于清音段的短時平均能量。因此,短時平均能量En 的計算給出了區分清音段與濁音段的依據,即En (濁) > En (清) 。根據En 由高到低的跳變可定出濁音變為清音語音的時刻, En 由低向高的跳變可定出清音變為濁音語音的時刻;而只有濁音才有基音周期,清音的基音周期為零。故清濁音判斷是基音檢測的第一步。該算法中窗口選擇漢明窗,其定義為:選擇漢明窗的理由是窗函數的選取原則為窗函數截取后的x ( n) 盡量是中間大兩頭小的光滑函數,沖激響應對應的濾波器具有低通特性。從漢明窗的構成及頻率響應特性上看, 漢明窗具有這種特性, 而矩形窗及漢寧窗則稍遜之。漢明窗雖然主瓣最高(帶寬大) ,但旁瓣最低(通帶外的衰減大) , 可以有效地克服泄露現象,具有更好的低通特性。故選擇漢明窗而不選擇別的窗函數,能使短時平均能量En 更能反映語音信號的幅度變化。3.2 自相關函數基音檢測的原理對于離散的數字語音信號序列x ( n) ,自相關函數定義如下:式中, k 為信號的延遲點數。對于隨機性信號序列或周期性信號序列,自相關函數定義為:自相關函數具有以下的性質:如果序列x ( n) 具有周期Np ,則其自相關函數也是同周期的周期函數。即:x ( 。省略部分。膀薂蚃肂腿節衿羈腿莄螞襖羋蕆袇螀芇蕿蝕聿芆艿蒃肅芅蒁螈羈芄薃薁袆芃芃螆螂芃蒞蕿肁節蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈螞螂羂薁袈肀肁芀蟻羆肁莃袆袂肀薅蠆袈聿蚇蒂膇肈莇螇肅肇葿薀罿肆薂螆裊肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇羅膃蚈螂羈膂莈蚅袇膁蒀袀螃膀薂蚃肂腿節衿羈腿莄螞襖羋蕆袇螀芇蕿蝕聿芆艿蒃肅芅蒁螈羈芄薃薁袆芃芃螆螂芃蒞蕿肁節蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈螞螂羂薁袈肀肁芀蟻羆肁莃袆袂肀薅蠆袈聿蚇蒂膇肈莇螇肅肇葿薀罿肆薂螆裊肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇羅膃蚈螂羈膂莈蚅袇膁蒀袀螃膀薂蚃肂腿節衿羈腿莄螞襖羋蕆袇螀芇蕿蝕聿芆艿蒃肅芅蒁螈羈芄薃薁袆芃芃螆螂芃蒞蕿肁節蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈螞螂羂薁袈肀肁芀蟻羆肁莃袆袂肀薅蠆袈聿蚇蒂膇肈莇螇肅肇葿薀罿肆薂螆裊肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇羅膃蚈螂羈膂莈蚅袇膁蒀袀螃膀薂蚃肂腿節衿羈腿莄螞襖羋蕆袇螀芇蕿蝕聿芆艿蒃肅芅蒁螈羈芄薃薁袆芃芃螆螂芃蒞蕿肁節蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈螞螂羂薁袈肀肁芀蟻羆肁莃袆袂肀薅蠆袈聿蚇蒂膇肈莇螇肅肇葿薀罿肆薂螆裊肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇羅膃蚈螂羈膂莈蚅袇膁蒀袀螃膀薂蚃肂腿節衿羈腿莄螞襖羋蕆袇螀芇蕿蝕聿芆艿蒃肅芅蒁螈羈芄薃薁袆芃芃螆螂芃蒞蕿肁節蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈螞螂羂薁袈肀肁芀蟻羆肁莃袆袂肀薅蠆袈聿蚇蒂膇肈莇螇肅肇葿薀罿肆薂螆裊肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇羅膃蚈螂羈膂莈蚅袇膁蒀袀螃膀薂蚃肂腿節衿羈腿莄螞襖羋蕆袇螀芇蕿蝕聿芆艿蒃肅芅蒁螈羈芄薃薁袆芃芃螆螂芃蒞蕿肁節蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈螞螂羂薁袈肀肁芀蟻羆肁莃袆袂肀薅蠆袈聿蚇蒂膇肈莇螇肅肇葿薀罿肆薂螆裊肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇羅膃蚈螂羈膂莈蚅袇膁蒀袀螃膀薂蚃肂腿節衿羈腿莄螞襖羋蕆袇螀芇蕿蝕聿芆艿蒃肅芅蒁螈羈芄薃薁袆芃芃螆螂芃蒞蕿肁節蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈螞螂羂薁袈肀肁芀蟻羆肁莃袆袂肀薅蠆袈聿蚇蒂膇肈莇螇肅肇葿薀罿肆薂螆裊肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇羅膃蚈螂羈膂莈蚅袇膁蒀袀螃膀薂蚃肂腿節衿羈腿莄螞襖羋蕆袇螀芇蕿蝕聿芆艿蒃肅芅蒁螈羈芄薃薁袆芃芃螆螂芃蒞蕿肁節蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈螞螂羂薁袈肀肁芀蟻羆肁莃袆袂肀薅蠆袈聿蚇蒂膇肈莇螇肅肇葿薀罿肆薂螆裊肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇羅膃蚈螂羈膂莈蚅袇膁蒀袀螃膀薂蚃肂腿節衿羈腿莄螞襖羋蕆袇螀芇蕿蝕聿芆艿蒃肅芅蒁螈羈芄薃薁袆芃芃螆螂芃蒞蕿肁節蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈螞螂羂薁袈肀肁芀蟻羆肁莃袆袂肀薅蠆袈聿蚇蒂膇肈莇螇肅肇葿薀罿肆薂螆裊肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇羅膃蚈螂羈膂莈蚅袇膁蒀袀螃膀薂蚃肂腿節衿羈腿莄螞襖羋蕆袇螀芇蕿蝕聿芆艿蒃肅芅蒁螈羈芄薃薁袆芃芃螆螂芃蒞蕿肁節蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈螞螂羂薁袈肀肁芀蟻羆肁莃袆袂肀薅蠆袈聿蚇蒂膇肈莇螇肅肇葿薀罿肆薂螆裊肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇羅膃蚈螂羈膂莈蚅袇膁蒀袀螃膀薂蚃肂腿節衿羈腿莄螞襖羋蕆袇螀芇蕿蝕聿芆艿蒃肅芅蒁螈羈芄薃薁袆芃芃螆螂芃蒞蕿肁節蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈螞螂羂薁袈肀肁芀蟻羆肁莃袆袂肀薅蠆袈聿蚇蒂膇肈莇螇肅肇葿薀罿肆薂螆裊肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇羅膃蚈螂羈膂莈蚅袇膁蒀袀螃膀薂蚃肂腿節衿羈腿莄螞襖羋蕆袇螀芇蕿蝕聿芆艿蒃肅芅蒁螈羈芄薃薁袆芃芃螆螂芃蒞蕿肁節蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈螞螂羂薁袈肀肁芀蟻羆肁莃袆袂肀薅蠆袈聿蚇蒂膇肈莇螇肅肇葿薀罿肆薂螆裊肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇羅膃蚈螂羈膂莈蚅袇膁蒀袀螃膀薂蚃肂腿節衿羈腿莄螞襖羋蕆袇螀芇蕿蝕聿芆艿蒃肅芅蒁螈羈芄薃薁袆芃芃螆螂芃蒞蕿肁節蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈螞螂羂薁袈肀肁芀蟻羆肁莃袆袂肀薅蠆袈聿蚇蒂膇肈莇螇肅肇葿薀罿肆薂螆裊肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇羅膃蚈螂羈膂莈蚅袇膁蒀袀螃膀薂蚃肂腿節衿羈腿莄螞襖羋蕆袇螀芇蕿蝕聿芆艿蒃肅芅蒁螈羈芄薃薁袆芃芃螆螂芃蒞蕿肁節蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈螞螂羂薁袈肀肁芀蟻羆肁莃袆袂肀薅蠆袈聿蚇蒂膇肈莇螇肅肇葿薀罿肆薂螆裊肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇羅膃蚈螂羈膂莈蚅袇膁蒀袀螃膀薂蚃肂腿節衿羈腿莄螞襖羋蕆袇螀芇蕿蝕聿芆艿蒃肅芅蒁螈羈芄薃薁袆芃芃螆螂芃蒞蕿肁節蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈螞螂羂薁袈肀肁芀蟻羆肁莃袆袂肀薅蠆袈聿蚇蒂膇肈莇螇肅肇葿薀罿肆薂螆裊肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇羅膃蚈螂羈膂莈蚅袇膁蒀袀螃膀薂蚃肂腿節衿羈腿莄螞襖羋蕆袇螀芇蕿蝕聿芆艿蒃肅芅蒁螈羈芄薃薁袆芃芃螆螂芃蒞蕿肁節蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈螞螂羂薁袈肀肁芀蟻羆肁莃袆袂肀薅蠆袁節膅薂羄肅蒃薁蚃芀荿薀螆肅芅蕿袈羋膁蚈羀肁蒀蚇蝕襖莆蚇螂肀莂蚆羅袂羋蚅蚄膈膄蚄螇羈蒂蚃衿膆莈螞羈罿芄螁蟻膄膀螁螃羇葿螀裊膃蒅蝿肈羆莁螈螇芁芇莄袀肄膃莄羂艿蒂莃螞肂莈蒂螄羋芄蒁袆肀膀蒀罿袃薈葿螈聿蒄葿袁羈莀蒈羃膇芆蕆蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羈莇薄罿膄芃薃蠆羆艿薃袁節膅薂羄肅蒃薁蚃芀荿薀螆肅芅蕿袈羋膁蚈羀肁蒀蚇蝕襖莆蚇螂肀莂蚆羅袂羋蚅蚄膈膄蚄螇羈蒂蚃衿膆莈螞羈罿芄螁蟻膄膀螁螃羇葿螀裊膃蒅蝿肈羆莁螈螇芁芇莄袀肄膃莄羂艿蒂莃螞肂莈蒂螄羋芄蒁袆肀膀蒀罿袃薈葿螈聿蒄葿袁羈莀蒈羃膇芆蕆蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羈莇薄罿膄芃薃蠆羆艿薃袁節膅薂羄肅蒃薁蚃芀荿薀螆肅芅蕿袈羋膁蚈羀肁蒀蚇蝕襖莆蚇螂肀莂蚆羅袂羋蚅蚄膈膄蚄螇羈蒂蚃衿膆莈螞羈罿芄螁蟻膄膀螁螃羇葿螀裊膃蒅蝿肈羆莁螈螇芁芇莄袀肄膃莄羂艿蒂莃螞肂莈蒂螄羋芄蒁袆肀膀蒀罿袃薈葿螈聿蒄葿袁羈莀蒈羃膇芆蕆蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羈莇薄罿膄芃薃蠆羆艿薃袁節膅薂羄肅蒃薁蚃芀荿薀螆肅芅蕿袈羋膁蚈羀肁蒀蚇蝕襖莆蚇螂肀莂蚆羅袂羋蚅蚄膈膄蚄螇羈蒂蚃衿膆莈螞羈罿芄螁蟻膄膀螁螃羇葿螀裊膃蒅蝿肈羆莁螈螇芁芇莄袀肄膃莄羂艿蒂莃螞肂莈蒂螄羋芄蒁袆肀膀蒀罿袃薈葿螈聿蒄葿袁羈莀蒈羃膇芆蕆蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羈莇薄罿膄芃薃蠆羆艿薃袁節膅薂羄肅蒃薁蚃芀荿薀螆肅芅蕿袈羋膁蚈羀肁蒀蚇蝕襖莆蚇螂肀莂蚆羅袂羋蚅蚄膈膄蚄螇羈蒂蚃衿膆莈螞羈罿芄螁蟻膄膀螁螃羇葿螀裊膃蒅蝿肈羆莁螈螇芁芇莄袀肄膃莄羂艿蒂莃螞肂莈蒂螄羋芄蒁袆肀膀蒀罿袃薈葿螈聿蒄葿袁羈莀蒈羃膇芆蕆蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羈莇薄罿膄芃薃蠆羆艿薃袁節膅薂羄肅蒃薁蚃芀荿薀螆肅芅蕿袈羋膁蚈羀肁蒀蚇蝕襖莆蚇螂肀莂蚆羅袂羋蚅蚄膈膄蚄螇羈蒂蚃衿膆莈螞羈罿芄螁蟻膄膀螁螃羇葿螀裊膃蒅蝿肈羆莁螈螇芁芇莄袀肄膃莄羂艿蒂莃螞肂莈蒂螄羋芄蒁袆肀膀蒀罿袃薈葿螈聿蒄葿袁羈莀蒈羃膇芆蕆蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羈莇薄罿膄芃薃蠆羆艿薃袁節膅薂羄肅蒃薁蚃芀荿薀螆肅芅蕿袈羋膁蚈羀肁蒀蚇蝕襖莆蚇螂肀莂蚆羅袂羋蚅蚄膈膄蚄螇羈蒂蚃衿膆莈螞羈罿芄螁蟻膄膀螁螃羇葿螀裊膃蒅蝿肈羆莁螈螇芁芇莄袀肄膃莄羂艿蒂莃螞肂莈蒂螄羋芄蒁袆肀膀蒀罿袃薈葿螈聿蒄葿袁羈莀蒈羃膇芆蕆蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羈莇薄罿膄芃薃蠆羆艿薃袁節膅薂羄肅蒃薁蚃芀荿薀螆肅芅蕿袈羋膁蚈羀肁蒀蚇蝕襖莆蚇螂肀莂蚆羅袂羋蚅蚄膈膄蚄螇羈蒂蚃衿膆莈螞羈罿芄螁蟻膄膀螁螃羇葿螀裊膃蒅蝿肈羆莁螈螇芁芇莄袀肄膃莄羂艿蒂莃螞肂莈蒂螄羋芄蒁袆肀膀蒀罿袃薈
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matlab 基音 語音信號 檢測 周期 基于
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本文標題:基于MATLAB的語音信號的基音周期檢測.doc
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