第4章 语音信号的时域分析

数字信号处理的时域分析介绍。

第4章 语音信号的时域分析4.1 概述 4.2 语音信号的数字化与预处理 4.3 短时平均能量和短时平均幅度 4.4 短时平均过零率和上升过零间隔 4.5 短时自相关函数和短时平均幅度差函数 4.6 短时时域处理技术的应用 4.7 中值滤波在语音短时时域处理中的应用

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第4章

语音信号的时域分析

4.1

概述

第4章 语音信号的时域分析4.1 概述 语音信号携带各种信息 男声、女声， 携带各种信息： 语音信号携带各种信息：男声、女声，喜、怒，中、英等。 不同场合感兴趣的信息不同； 不同场合感兴趣的信息不同； 判断信号是否为语音 只需人类语音信号的一般特征 语音， 一般特征； ◆判断信号是否为语音，只需人类语音信号的一般特征； 区分语音为清 浊音，需语音能量谱 基频； 能量谱和 ◆区分语音为清、浊音，需语音能量谱和基频； 数字传输或数字存储时，目的不同 保留信息精度不同 不同， 不同； ◆数字传输或数字存储时，目的不同，保留信息精度不同； 语音信号处理的任务： 语音信号处理的任务： 去除与应用目的不相干或影响不大的语音信息 ◆去除与应用目的不相干或影响不大的语音信息 需要的信息不仅应当提取出来，有时还需要加强 加强。 ◆需要的信息不仅应当提取出来，有时还需要加强。 以上涉及语音信号中，各种信息的表示问题 表示问题。 以上涉及语音信号中，各种信息的表示问题。 表示方法的原则：最方便、最有效。 表示方法的原则：最方便、最有效。 短时分析技术贯穿于语音分析的全过程 技术贯穿于语音分析的全过程。 短时分析技术贯穿于语音分析的全过程。

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第4章

语音信号的时域分析

4.1

概述

整体的语音信号来讲， 整体的语音信号来讲，分析出的是由每一帧特征参数组成的特 征参数时间序列。 征参数时间序列。 语音信号分析：时域分析、频域分析、倒频域分析等 语音信号分析：时域分析、频域分析、倒频域分析等； 语音信号分析：模型分析、非模型分析； 语音信号分析：模型分析、非模型分析； 模型分析法是指依据语音信号产生的数学模型，来分析和提取 模型分析法是指依据语音信号产生的数学模型， 表征这些模型的特征参数， 表征这些模型的特征参数， 特征参数 ◆模型分析：共振峰分析、无损级联声管分析法 模型分析：共振峰分析、 ◆非模型分析：不进行模型化的分析 非模型分析： 语音的预处理：语音信号的数字化、语音信号的端点检测、 语音的预处理：语音信号的数字化、语音信号的端点检测、 数字化 端点检测 预加重、加窗、分帧等 预加重、加窗、分帧等， 本章重点：语音信号的各种

时域分析技术， 本章重点：语音信号的各种时域分析技术，是语音处理技术 的基础知识。 的基础知识。

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第4章

语音信号的时域分析

4.2

语音信号的数字化和预处理

第4章 语音信号的时域分析4.2 语音信号的数字化和预处理 信号数字化：放大、增益控制、反混叠滤波、取样、 信号数字化：放大、增益控制、反混叠滤波、取样、 A/D变换及编码(PCM编码); 变换及 编码); 变换 编码( 编码 预处理：预加重、加窗、分帧、端点检测等 预处理：预加重、加窗、分帧、端点检测等； 分析或 图4.1:语音信号数字分析或处理的系统框图。 :语音信号数字分析 处理的系统框图。

语音输入

反混叠滤波

A/D转换 转换

分析处理 传输或存储

平滑滤波 语音输出

D/A转换 转换

合成处理

图4.1

语音信号数字处理系统框图

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第4章

语音信号的时域分析

4.2

语音信号的数字化和预处理

4.2.1 预滤波、取样、A/D变换 预滤波、取样、 变换 预滤波：带通滤波器( 截止频率为 预滤波：带通滤波器(上、下截止频率为fH、fL) 防混叠滤波，抑制>f 的输入信号分量 的输入信号分量( 为取样频率) ◆防混叠滤波，抑制 s/2的输入信号分量(fs为取样频率) 抑制工频干扰( 电源)。 ◆抑制工频干扰(50 Hz电源)。 电源 多数语音编 译码器： 语音编/ 多数语音编/译码器： fH = 3.4kHz, fL = 60~100Hz,fs= 8kHz。 , , 。 语音识别： 电话用户指标与语音编 译码器时相同； 指标与语音编/译码器时相同 语音识别：◆对电话用户指标与语音编 译码器时相同； 要求较高或很高： ◆要求较高或很高： fH=4.5 or 8kHz, fL=60Hz, fs = 10 or 20kHz。 。 A/D变换需对信号量化，编码为二进制，产生量化误差。 变换需对信号量化 二进制， 量化误差。 变换需对信号量化，编码为二进制 产生量化误差 量化误差(量化噪声):量化信号值与原信号值之差 ):量化信号值 之差； 量化误差(量化噪声):量化信号值与原信号值之差； 信号波形的变化足够大或量化间隔足够小 足够大或量化间隔足够小时 信号波形的变化足够大或量化间隔足够小时， 量化噪声符合具有下列特征的统计模型： 量化噪声符合具有下列特征的统计模型： 量化噪声是平稳的白噪声过程； 平稳的白噪声过程 ① 量化噪声是平稳的白噪声过程； 量化噪声与输入信号不相关 不相关； ② 量化噪声与输入信号不相关； 均匀分布， 等概率密度分布。 量化噪声在量化间隔内均匀分布 即具有等概率密度分布 ③ 量化噪声在量化间隔内均匀分布，即具有等概率密度分布。

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语音信号的时域分析

4.2

语音信号的数字化和预处理

量化信

噪比SNR(信号与量化噪声的功率比)为： 量化信噪比 (信号与量化噪声的功率比) 2 σx X max SNR(dB) = 10log10 2 = 6.02 B + 4.77 20 log10 σe σx 式中， 2 输入语音信号序列 式中， σ x ——输入语音信号序列的方差， 输入语音信号序列的方差， 噪声序列的 噪声序列 方差， σe2 ——噪声序列的方差， 信号的峰 峰值， 量化字长， 信号的 量化字长 X max ——信号的峰-峰值， B——量化字长， 设语音信号的幅度服从Laplace分布，则 p( x > 4σ x ) < 0.0035 分布， 设语音信号的幅度服从 分布 上式改写为： 取 Xmax = 4σ x , 上式改写为： 表明量化器中每bit字长对 表明量化器中每 字长对SNR(dB) = 6.02 B 7.2SNR的贡献约为 dB 的贡献约为6 的贡献约为

B=7 bit,SNR=35 dB,能满足一般通信系统的要求。 通信系统的要求。 , , 满足一般通信系统的要求 语音波形的动态范围 动态范围达 应取10 以上 以上。 语音波形的动态范围达55 dB,故B应取 bit以上。 , 应取 为保持35 的信噪比，常用12 量化 附加的5 用于 量化， 用于补偿 为保持 dB的信噪比，常用 bit量化，附加的 bit用于补偿 30 dB左右的输入动态的变化。 左右的输入动态的变化。 左右的输入动态的变化

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语音信号的时域分析

4.2

语音信号的数字化和预处理

A/D变换器：分为线性和非线性两类。 变换器：分为线性和非线性两类。 变换器 线性 两类 目前采用绝大部分的线性 线性A/D变换器是12 bit。 变换器是 目前采用绝大部分的线性 变换器 。 非线性A/D变换器一般是 bit,它与 bit线性变换器等效。 变换器一般是 线性变换器等效 非线性 变换器一般是8 ,它与12 线性变换器等效。 有时需要将非线性的8 码转换为线性的 码转换 …… 此处隐藏：7194字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……