基于CEP和LPC譜提取語音信號基音周期的方法

馬 英,石小榮, 李海新

摘 要:在語音信號分析中,只有分析出可表示語音信號本質特征的參數,才有可能利用這些參數進行高效的語音通信、語音合成和語音識別等處理。因此對語音信號采用CEP和LPC譜提取語音信號基音周期的異同進行了研究,并采用Matlab實現了仿真分析。從中可以看出,LPC譜估計基音周期的算法運算量較大,而CEP 譜算法更直觀,且在少部分情況下基音峰會變得更突出一些, CEP譜具有更加廣闊的應用前景。

關鍵詞:同態分析;線性預測分析(LPC);基音周期;Matlab

中圖分類號:TP274文獻標識碼:A

文章編號:1004-373X(2009)20-150-02

Speech Signal Extraction Method of Pitch Based on CEP and LPC Spectrum

MA Ying,SHI Xiaorong,LI Haixin

(Qinghai Nationality College,Xining,810000,China)

Abstract:In voice signal analysis,by analysing the voice signal substantive characteristics′ parameter,these parameters can be used to carry on high effective processing and voice communication,speech synthesis and speech recognition.Therefore,difference between speech signal extraction of pitch by CEP and speech signal extraction of pitch by LPC spectrum are analysed,and Matlab is used to realize the simulation analysis.LPC spectrum is used toestimate tone cycle's algorithm which has big calculation,but the CEP spectrum algorithm is more direct-viewing,and the tone summit becomes prominent,CEP spectrum has widely application prospect.

Keywords:analysis of same state;LPC;pitch;Matlab

0 引 言

語音信號的分析,就是提取語音產生模型的各種參數(語音的特征參數),應用于語音的編碼、識別和合成等。不論是分析怎樣的參數以及采用什么分析方法,在按幀進行語音分析,提取語音特征參數前,有一些經常使用的、共同的短時分析技術必須預先進行,如語音信號的數字化、預加重、加窗和分幀等。經過這些處理,語音信號就被分割成一幀一幀加過窗函數的短時信號,然后再把每一個短時語音幀看成平穩的隨機信號,利用數字信號處理技術提取語音特征參數。

在進行處理時,按幀從數據區中取出數據,處理完后再取下一幀。最后得到由每一幀參數組成的語音特征參數的時間序列。基音周期是語音信號最重要的參數之一,它描述了語音激勵源的一個重要特征。因為漢語言是一種有調語言,基音的變化模式稱為聲調,它攜帶著非常重要的具有辨意作用的信息,有區別意義的功能,所以基音周期的提取和估計對漢語言更是一個十分重要的問題。

1 同態分析

1.1 同態信號處理的原理

同態信號處理也稱為同態濾波,實現將卷積關系和乘積關系變換為求和關系的分離處理。將非線性信號處理變為線性信號處理的過程。語音信號x(n)可視為聲門激勵信息u(n)及聲道沖擊響應h(n)的卷積:x(n)=u(n)*h(n);通過處理可將語音信號的聲門激勵信息及聲道沖擊響應信息分離開來,從而求得聲道共振特征和基音周期。卷積同態系統可分為三個子系統[3]:

第一個子系統特征系統D*[] 完成將卷積信號轉化為加性信號的運算,對x(n)=x1(n)硏2(n)進行如下處理:

Z[x(n)]=X(z)=X1(z)X2(z)(1)

ln X(z)=ln X1(z)+ln X2(z)=

1(z)+2(z)=(z)(2)

Z-1[(z)]=Z-1[1(z)+2(z)]=

1(n)+2(n)=(n)(3)

第二個子系統對加性信號進行所需要的線性處理(滿足線性疊加原理等):

(n)=LTI[(n)]=LTI[1(n)+2(n)]

第三個子系統是逆特征系統D-1*[],使其恢復為卷積性信號。對(n)=1(n)+2(n)進行如下處理:

Z[(n)]=(z)=1(z)+2(z)(4)

exp[(z)]=Y(z)=Y1(z)Y2(z)(5)

y(n)=Z-1[Y1(z)Y2(z)]=y1(n)硑2(n)(6)

1.2 倒譜

設X(ejω)=|X(ejω)|ejarg[X(ejω)],對其取對數得:

(ejω)=ln|X(ejω)|+j arg[X(ejω)]

(ejω)仍然是復數,只考慮其實部。令:

c(n)=IDTFT[ln|X(ejω)|]

c(n)=IDFT[ln|X(k)|]

式中:c(n)是序列x(n)對數幅度譜的傅里葉逆變換,稱為倒頻譜,簡稱為倒譜,有時也稱為對數倒頻譜,其量綱為時間。c(n)就是要求取得語音信號倒譜特征[4]。因此,設信號為s(n),則其倒譜為:

c(n)=IDFT{ln|DFT[s(n)]|}

1.3 倒譜的作用

倒譜的作用為:

(1) 區分清/濁音;

(2) 求濁音的基音周期,可以得到濁音的激勵信號;

(3) 得到聲道沖擊響應[5]h(n)。

2 基于LPC系數的倒譜

由于語音樣點之間存在相關性,所以可以用過去的樣點值預測現在或未來的樣點值。這是線性預測分析的基本思想。通過使實際語音x(n)和線性預測結果x′(n)之間的誤差e(n){e(n)=x(n)- x′(n)} 在某個準則下達到最小值來決定惟一的一組預測系數ak。這組系數就能反映語音信號的特性,可以作為語音信號特征參數用于語音編碼、語音合成和語音識別等應用中去。語音信號的倒譜特征系數與語音信號的LPC參數有密切關系。LPC系數是線性預測分析的基本參數,它可以表示整個LPC系統沖激響應的復倒譜。

預測誤差e(n)就是激勵信號G?u(n),預測系數{ak}就是聲道濾波器的系數{dk}。線性預測分析可以對生成模型的增益參數G和濾波器系數{dk}進行直接和高效率的計算。這樣,結合清濁音的判斷和基音周期的估計,可得到語音信號生成模型的全部參數,實現語音的產生。

3 Matlab仿真及基音周期提取

具體步驟如下:

(1) 打開Matlab軟件,在命令窗口中利用wavread函數打開語音信號的波形文件,得到抽樣頻率fs,n bits的值以及語音信號的二維圖形。實驗仿真是對一男聲“沙地”的語音信號進行分析,其采樣頻率為8 kHz[6]。

(2) 對該語音信號截取一幀的長度,幀長為20 ms。

(3) 定義窗函數,在此選用漢明窗。

(4) 對截取的一幀語音信號AMP(見圖1)進行加窗處理。

圖1 一幀語音信號

(5) 對截取加窗后的一幀語音信號AMP進行CEP和LPC譜分析,觀察波形圖,估計基音周期。如圖2,圖3所示。

圖2 LPC譜

圖3 CEP譜

4 LPC譜(左)和CEP譜(右)的討論

對一幀語音信號做CEP譜和LPC譜都能準確地分析出語音信號的基音周期。LPC譜圖波峰位置恰好對應CEP譜圖中的波谷位置;波形基本上關于橫軸對稱;LPC譜估計基音周期,可以采用離開原點的第一個波谷出現的樣值點除以采樣頻率;而用CEP譜圖估計基音周期,可以采用離開原點的第一個波峰出現的樣點值除以采樣頻率[7]。

但是,在語音信號分析過程中窗長的選擇對于語音特征參數的選擇是非常重要的,如果窗長很大,當語音信號通過時,反映波紋細節的高頻部分被阻礙,短時能量隨時間變化很小,不能真實地反映語音信號的幅度變化;反之,窗長太小,短時能量隨時間有急劇的變化,不能得到平滑的能量函數,因此應該根據不同的需要選擇合適的窗長,否則提取特征參數會產生很大的誤差[8]。

此外,采用LPC譜估計基音周期的方法,其算法的運算量較大,而CEP 譜算法簡單,概念更直觀,且在少部分情況下基音峰會變得更突出,基音周期的估計值更加準確;在實際的基音周期檢測算法中,CEP譜的應用更為廣泛,因此基于CEP譜的改進算法是進一步需要研究的理論。

參考文獻

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