一種改進(jìn)的LPCC參數(shù)提取方法研究

王彪

（寶雞文理學(xué)院 數(shù)學(xué)系，陜西 寶雞 721013）

一種改進(jìn)的LPCC參數(shù)提取方法研究

王彪

（寶雞文理學(xué)院 數(shù)學(xué)系，陜西 寶雞 721013）

為了提高語音信號的識別率，提出了一種改進(jìn)的LPCC參數(shù)提取方法。該方法先對語音信號進(jìn)行預(yù)加重、分幀加窗處理，然后進(jìn)行小波分解，在此基礎(chǔ)上提取LPCC參數(shù)，從而構(gòu)成新向量作為每幀信號的特征參數(shù)。最后采用高斯混合模型（GMM）進(jìn)行說話人語音識別，實驗表明新特征參數(shù)取得了較好的識別率。

特征提取；小波變換；分解；LPCC參數(shù)；語音信號

語音識別技術(shù)是新世紀(jì)一門十分熱門的技術(shù)，涉及多個領(lǐng)域，在社會生活中具有舉足輕重的重要意義。而語音信號特征參數(shù)又是語言識別領(lǐng)域的重中之重，選取良好的特征參數(shù)有助于提高語音識別率。

語音信號是一種短時平穩(wěn)信號，即時變的，十分復(fù)雜，攜帶很多有用的信息，這些信息包括語義、個人特征等等，其特征參數(shù)的準(zhǔn)確性和唯一性將直接影響語音識別率的高低，并且這也是語音識別的基礎(chǔ)。

小波分析具有多分辨率分析的特點，在時頻兩域都具有表征信號局部特征的能力，很適合探測正常信號中夾帶的突變和噪聲，成為信號處理的重要工具之一。

為提高語音識別率，本文應(yīng)用小波分析的特點，提出了一種改進(jìn)的語音信號LPCC參數(shù)提取方法。本文方法先對語音信號進(jìn)行預(yù)加重、分幀加窗處理，然后進(jìn)行小波分解，在此基礎(chǔ)上求取LPCC參數(shù)，以此作為列向量，構(gòu)成一個新向量作為語音信號的特征向量，以此表征每幀信號。本文方法提取的特征參數(shù)具有唯一性，且是數(shù)字化的，在一定程度上提高了語音信號的識別率。

1 LPCC參數(shù)

線性預(yù)測倒譜參數(shù)[1]（LPCC）是線性預(yù)測系數(shù)（LPC）在倒譜域中的表示。該特征是基于語音信號為自回歸信號的值時，利用線性預(yù)測分析獲得倒譜系數(shù)。該特征是基于語音信號為自回歸信號的值時，利用線性預(yù)測分析獲得倒譜系數(shù)。LPCC參數(shù)的優(yōu)點是計算量小，易于實現(xiàn)，對元音有較好的描述能力，其缺點在于對輔音的描述能力差，抗噪聲性能較差。

由于通過自相關(guān)法求得的LPC系數(shù)保證了系統(tǒng)的穩(wěn)定性，使得下面式（1）所對應(yīng)的聲道模型傳輸函數(shù)具有最小相位。

利用這一特點，可以推導(dǎo)出語音信號的倒譜c（n）和LPC系數(shù)之間的遞推關(guān)系：

或是由LPC得到:

根據(jù)同態(tài)處理的概念和語音信號產(chǎn)生的模型，語音信號的倒譜c（n）等于激勵信號的倒譜（n）與聲道傳輸函數(shù)的倒譜（n）之和。通過分析激勵信號的語音特點以及聲道傳輸函數(shù)的零極點分布情況，可知（n）的分布范圍很寬，c（n）從低時域延伸到高時域，而（n）主要分布于低時域中。語音信號所攜帶的語義信息主要體現(xiàn)在聲道傳輸函數(shù)上，因而在語言識別中通常取語音信號倒譜的低時域構(gòu)成LPC倒譜特征c，即：

式中，q為LPC倒譜特征的階數(shù)。

2 小波分析

小波分析是一種將窗口大小固定不變，而其形狀可變，且時間窗和頻率窗都可以改變的時頻局部化分析方法。小波分析對非平穩(wěn)信號具有很好的自適應(yīng)性，這是因為其具有在高頻部分有較高的時間分辨率及較低的頻率分辨率，而在低頻部分有較高的頻率分辨率及較低的時間分辨率的特性。小波分析發(fā)展了傳統(tǒng)的傅立葉變換思想，對非平穩(wěn)信號具有更好的分析能力。

設(shè)ψ（t）∈L2（R），（L2（R）為平方可積的實數(shù)空間），其傅里葉變換為（ω）。 當(dāng)（ω）滿足允許條件（Admissible Condition）：

時，稱ψ（t）為一個母小波（Mother Wavelet）。將母函數(shù)ψ（t）經(jīng)伸縮和平移后，可得到一個小波序列。

對于連續(xù)的情況，小波序列為：

其中，a為伸縮因子，b為平移因子。

對于離散的情況，小波序列為：

3 改進(jìn)的LPCC參數(shù)提取

改進(jìn)的LPCC參數(shù)[3]提取過程如下：

1）對語音信號進(jìn)行預(yù)加重、分幀加窗處理。

預(yù)加重：為便于對語音信號進(jìn)行頻譜分析或聲道參數(shù)分析，需要對其進(jìn)行預(yù)加重處理。一般地，通過一個一階的預(yù)加重數(shù)字濾波器來實現(xiàn)預(yù)加重處理，其傳遞函數(shù)為：

其中，u為預(yù)加重濾波器的系數(shù)，其取值范圍是0.94～0.97。

分幀加窗：由于語音信號是一種典型的非平穩(wěn)信號，其特性是隨時間變化的。為便于對其進(jìn)行分析，要將其分成一段一段的，每段信號稱為一幀，每幀長度一般為10～30 ms，認(rèn)為在這個小時間段內(nèi)語音信號是平穩(wěn)的。我們用加窗函數(shù)來將語音信號進(jìn)行分幀處理。

2）對每幀信號進(jìn)行3層小波分解，提取第3層各結(jié)點的小波系數(shù)，依次記為：s1、s2、s3、s4、s5、s6、s7、s8。

3）對 s1、s2、s3、s4、s5、s6、s7、s8 分別求取 8 階 LPCC 參數(shù)，參數(shù)向量記為 d1、d2、d3、d4、d5、d6、d7、d8。

4）將 d1、d2、d3、d4、d5、d6、d7、d8 作為列向量，構(gòu)成一個新向量T，即:

將T作為語音信號的特征向量，以此表征每幀信號。

改進(jìn)的LPCC參數(shù)提取過程如圖1所示。

圖1 改進(jìn)的LPCC參數(shù)提取過程圖Fig.1 Improved LPCC parameter extraction process Graph

4 仿真實驗

采用高斯混合模型（GMM）進(jìn)行說話人語音識別，以驗證新特征參數(shù)的效果。將GMM應(yīng)用于說話人識別的直觀解釋是[4]：每個說話人的語音聲學(xué)特征空間可以用一些聲學(xué)特征類來表示，這些聲學(xué)特征類代表一些廣義上的音素，如元音、清輔音、摩擦音等，并且能夠反映說話人的聲帶形狀。

錄制5個人的語音，每人錄制3句話：“今天”、“我是大學(xué)生”。語句逐漸復(fù)雜，從而能夠更好驗證新特征參數(shù)的效果。分別提取語音信號的傳統(tǒng)LPCC參數(shù)和本文提出的新特征參數(shù)，并分別建立GMM模型進(jìn)行測試。測試時，對語音信號進(jìn)行染噪處理，分別對每個語音以信噪比0 dB、5 dB加入噪聲，在計算相似度之后，進(jìn)行規(guī)范化，最后得出每個語音的識別率結(jié)果。下表是語音信號在不同信噪比下的識別率。

表1 語音信號在不同信噪比下的識別率Tab.1 Speech signal in different signal to noise ratio of recognition rate

從上表可以看出：在不同噪聲環(huán)境下，如給語音分別以信噪比0 dB、5 dB加噪時，采用本文方法進(jìn)行語音識別得到了比傳統(tǒng)LPCC參數(shù)方法更高的識別率。這說明本文方法能在一定程度上提高說話人的語音識別率，基本能夠達(dá)到預(yù)期的目的。

5 結(jié)束語

首先介紹了語音信號的傳統(tǒng)LPCC參數(shù)[5]；其次敘述了小波分析；再次以此為基礎(chǔ)，提出了一種新特征參數(shù)的提取方法；最后通過GMM模型進(jìn)行說話人識別，在不同噪聲環(huán)境下，分別對語音信號按傳統(tǒng)LPCC參數(shù)[6]方法和本文方法進(jìn)行實驗，實驗表明新特征參數(shù)取得了較好的識別率。

當(dāng)然，本文還有一定的不足之處，如：能否更加精細(xì)、更加準(zhǔn)確的特征參數(shù)T。這是今后工作中亟待解決的問題。

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An emproved LPCC parameter extraction method research

WANG Biao
（Mathematics Department，Baoji University of Arts and Sciences，Baoji721013，China）

In order to improve the speech recognition rate，an improved LPCC parameter extraction method is proposed.First the pre-emphasis， frames and windows processing is conducted to speech signal in the method，then wavelet decomposition is used， the LPCC parameter is extracted on the basis，thus a new vector is formed as each frame signal characteristic parameter.Finally， the Gauss mixed model （GMM） is used for speaker speech recognition， and experiment shows that the new characteristic parameters obtaines better recognition rate.

feature extraction；wavelet transform；decomposition；LPCC parameter；speech signals

TP311

A

1674－6236（2012）06-0029-02

2012-01-02稿件編號：201201004

寶雞文理學(xué)院院級重點項目（ZK11127）

王 彪（1982—），男，天津人，碩士，助教。研究方向：信號處理。

book=33,ebook=357