基于多窗頻譜估計(jì)的PLAR特征提?。?/h1>
2014-11-22 02:03:54尹聰，白靜
尹 聰，白 靜
（太原理工大學(xué) 信息工程學(xué)院 山西 太原 030024）
0 引言
說(shuō)話人識(shí)別主要包含兩個(gè)階段，特征提取和模式識(shí)別.特征提取的過(guò)程，實(shí)際上是去除原來(lái)語(yǔ)音中的冗余信息，減小數(shù)據(jù)量的過(guò)程［1］.因此，如何提取能夠充分表征說(shuō)話人個(gè)性信息的特征參數(shù)一直是說(shuō)話人識(shí)別面臨的最大問(wèn)題之一.
說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)常用的特征參數(shù)有：LPC，LPCC及MFCC 等，但這些參數(shù)的應(yīng)用都受到各種因素的制約，如說(shuō)話人周?chē)h(huán)境中噪音的干擾，以及說(shuō)話人情緒、健康狀況等自身因素的影響.此外，隨著時(shí)間和年齡的變化，這些特征參數(shù)也會(huì)隨之發(fā)生變化，從而影響說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)的穩(wěn)定性.近幾年，有學(xué)者提出將感知對(duì)數(shù)面積比系數(shù)（Perceptual Log Area Ratio，PLAR）［2-3］特征參數(shù)應(yīng)用于說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)，該特征從人類(lèi)聽(tīng)覺(jué)感知機(jī)理出發(fā)，運(yùn)用聽(tīng)覺(jué)心理學(xué)概念表征說(shuō)話人的個(gè)性特征，具有維數(shù)低，運(yùn)算速率快，抗噪性能強(qiáng)等特點(diǎn)，是一種穩(wěn)健的特征參數(shù).在噪音環(huán)境下，其說(shuō)話人辨認(rèn)系統(tǒng)的性能明顯優(yōu)于傳統(tǒng)特征參數(shù)MFCC的系統(tǒng)；但在說(shuō)話人確認(rèn)系統(tǒng)中，其系統(tǒng)性能卻隨著信噪比的增大而急速下降.因?yàn)樵谠撎卣鞯奶崛≈?，采用固定窗的短時(shí)傅里葉變換（Discrete Fourier Transform，DFT）對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，獲得信號(hào)的頻譜信息，這種短時(shí)加窗處理的頻譜估計(jì)方法導(dǎo)致了計(jì)算誤差的產(chǎn)生［4］，雖然PLAR 參數(shù)在純凈語(yǔ)音環(huán)境下具有較好的識(shí)別性能，但在噪音的干擾下，說(shuō)話人確認(rèn)系統(tǒng)的性能卻急劇下降.T.Kinnunen［5］等人提出具有魯棒性的多窗頻譜估計(jì)（Multitaper Spectrum Estimate，MSE）.多窗頻譜估計(jì)（Multitapering［6-8］）通過(guò)采用多個(gè)窗函數(shù)對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，將各個(gè)獨(dú)立的子頻譜估計(jì)進(jìn)行加權(quán)平均，作為該語(yǔ)音信號(hào)最終的頻譜估計(jì).
本文著眼于特征提取中的前端處理，提出一種基于Multitapering的PLAR 特征提取方法，改進(jìn)了PLAR 提取過(guò)程中對(duì)語(yǔ)音信號(hào)的預(yù)處理，通過(guò)Multitapering獲得語(yǔ)音信號(hào)的頻譜估計(jì).由于該方法對(duì)信號(hào)的頻譜估計(jì)方差更小，減小了噪音對(duì)信號(hào)頻譜的影響，因此通過(guò)該頻譜估計(jì)方法獲得的頻譜分析可以更好地反應(yīng)說(shuō)話人的聲道結(jié)構(gòu)，繼而可以獲得更加穩(wěn)定的特征參數(shù)，簡(jiǎn)稱(chēng)MTPLAR.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：與傳統(tǒng)的DFT 相比，該頻譜估計(jì)法對(duì)信號(hào)的頻譜分析更加準(zhǔn)確，在噪音環(huán)境下，基于新特征參數(shù)的系統(tǒng)性能比PLAR的系統(tǒng)有明顯的提高.
圖1 Multitapering的實(shí)現(xiàn)框圖Fig.1 Flow diagram of Multitapering
1 多窗頻譜估計(jì)
多窗頻譜估計(jì)采用具有不同權(quán)值的多個(gè)窗函數(shù)，用頻域的平均值來(lái)獲得信號(hào)的頻譜估計(jì)，該方法是對(duì)傳統(tǒng)加權(quán)的DFT 的一種擴(kuò)展.多窗頻譜估計(jì)法曾被用在語(yǔ)音增強(qiáng)方面［9］，最進(jìn)幾年才被引入說(shuō)話人識(shí)別領(lǐng)域［5-6，10］，并在頻譜泄露及頻譜估計(jì)方差方面都體現(xiàn)出優(yōu)于DFT 的特性［11-12］.
Multitapering 的定義如下：
式中：K為窗的個(gè)數(shù)；wj（t）為窗函數(shù)；λ（j）為第j個(gè)窗函數(shù)的對(duì)應(yīng)權(quán)值；N為語(yǔ)音幀的個(gè)數(shù).其中j＝1，…，K；t＝0，…，N-1.加權(quán)的DFT 是一種特殊情況，即K＝1，λ＝1.
Multitapering的具體實(shí)現(xiàn)如圖1 所示［5］，多窗頻譜估計(jì)方法利用多個(gè)相互獨(dú)立的窗函數(shù)對(duì)信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，并最終產(chǎn)生幅度上存在微小差別的多個(gè)子頻譜，這些子頻譜的加權(quán)平均值構(gòu)成了信號(hào)的最終頻譜.由于頻譜之間的平均減小了對(duì)整個(gè)信號(hào)頻譜估計(jì)的方差，因此與傳統(tǒng)的單一窗函數(shù)的估計(jì)方法相比，該方法獲得的信號(hào)頻譜對(duì)噪音的敏感性更弱.
由Multitapering 的定義式可以看出，有兩個(gè)因素需要確定，即窗函數(shù)及其對(duì)應(yīng)的權(quán)值.窗函數(shù)包括三種類(lèi)型：Thomson［7］，Sine［8］和 Multipeak［12］.在倒譜分析中，Sine 窗用于尋求最優(yōu)的權(quán)重值［13］.不同類(lèi)型的窗函數(shù)適用于不同類(lèi)型的隨機(jī)過(guò)程（假設(shè)信號(hào)服從某種隨機(jī)過(guò)程）.例如，Thomson窗函數(shù)適用于頻譜平坦的信號(hào)（白噪聲），而Multipeak 窗函數(shù)更適合于對(duì)帶峰值頻譜信號(hào)的分析（例如語(yǔ)音信號(hào)）.總之，窗函數(shù)的選擇是為了使不同子頻譜的估計(jì)誤差之間近似不相關(guān)，從而降低頻譜估計(jì)的方差值.
本文研究了對(duì)于不同窗個(gè)數(shù)的情況，SWCE（Sine-Weighted Cepstrum Estimator），Thomson以及Multipeak 三種多窗頻譜估計(jì)方法對(duì)一幀語(yǔ)音信號(hào)的頻譜估計(jì)性能，并與傳統(tǒng)漢明（Hamming）窗的DFT 進(jìn)行對(duì)比分析，結(jié)果如圖2所示.
圖2 不同類(lèi)型窗函數(shù)的頻譜估計(jì)圖Fig.2 Diagrams of spectrum estimation with different type of window functions
由圖2 可知，與Hamming窗的DFT 方法相比，三種多窗頻譜估計(jì)法獲得的頻譜結(jié)構(gòu)更加平滑，主要是因?yàn)镸ultitapering 減小了對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行頻譜估計(jì)的方差值.三種Mulitapering相比，Thomson產(chǎn)生類(lèi)階梯狀的頻譜結(jié)構(gòu)，Multipeak獲得具有比較清晰的峰值的頻譜結(jié)構(gòu)，而SWCE產(chǎn)生的頻譜結(jié)構(gòu)更加平滑，是以上兩種方法的一種折中.此外，頻譜估計(jì)的性能也會(huì)受到窗個(gè)數(shù)選擇的影響，當(dāng)窗個(gè)數(shù)比較少時(shí)（如K≤4），三種Multitapering都保留了諧波（由聲源產(chǎn)生）及譜包絡(luò)（由聲道結(jié)構(gòu)產(chǎn)生）的信息；但當(dāng)窗個(gè)數(shù)較多（如K≥12）時(shí)，頻譜中的諧波成分便會(huì)消失，即反應(yīng)聲源的信息便會(huì)被忽略，因此窗個(gè)數(shù)的選擇很大程度上取決于具體的應(yīng)用環(huán)境.對(duì)于說(shuō)話人的識(shí)別，聲源和聲道的信息都不同程度地表征了說(shuō)話人的個(gè)性特征.因此，為了充分體現(xiàn)說(shuō)話人的個(gè)性信息，應(yīng)選擇相對(duì)較少的窗函數(shù)來(lái)估計(jì)語(yǔ)音信號(hào)的頻譜結(jié)構(gòu).
2 基于Multitapering 的PLAR 特征提取
假設(shè)x＝［x（0）…x（N-1）］T表示一幀語(yǔ)音信號(hào)，DFT 是信號(hào)處理中廣泛應(yīng)用的頻譜估計(jì)方法，其頻譜估計(jì)如式（2）所示.
式中：f∈｛0，1，…，N-1｝為離散頻域的序列；w＝［w（0）…w（N-1）］T為Hamming 窗函數(shù).
從統(tǒng)計(jì)學(xué)角度看，Hamming窗雖然減小了頻譜估計(jì)的均值，但仍具有很大方差，說(shuō)明通過(guò)傳統(tǒng)單一窗函數(shù)的方法估計(jì)的頻譜波動(dòng)性較大，從而導(dǎo)致最終的特征參數(shù)穩(wěn)定性變差.因此，為了解決傳統(tǒng)方法中頻譜估計(jì)穩(wěn)定性差的問(wèn)題，本文將Multitapering方法應(yīng)用到PLAR的提取中，在語(yǔ)音信號(hào)預(yù)處理過(guò)程，采用Multitapering替代傳統(tǒng)的DFT，對(duì)信號(hào)進(jìn)行頻譜估計(jì)；再對(duì)頻譜進(jìn)行PLAR特征參數(shù)的提取，從而獲得新的特征參數(shù)MTPLAR.其提取過(guò)程如圖3 所示.
圖3 MTPLAR的提取過(guò)程Fig.3 Extraction process of MTPLAR
MTPLAR參數(shù)的提取過(guò)程如下：
1）對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行頻譜估計(jì)，利用Multitapering方法得到其頻譜S（ω），進(jìn)而獲得其功率譜.
2）對(duì)功率譜進(jìn)行Bark域的轉(zhuǎn)換，其公式為
式中：ω為角頻率；Ω為Bark域角頻率.對(duì)變換后的功率譜進(jìn)行臨界帶譜分析，得到臨界帶的功率譜
式中：Ψ（Ω）為臨界帶曲線［14］.
3）采樣后的Θ［Ω（ω）］用模擬的等響曲線進(jìn)行預(yù)加重，
函數(shù)E（ω）是對(duì)不同頻率不等的人類(lèi)聽(tīng)覺(jué)敏感度的一個(gè)近似估計(jì)，模擬了聲強(qiáng)為40dB 的聽(tīng)覺(jué)敏感度.
4）對(duì)Ξ［Ω（ω）］的立方根的幅值進(jìn)行壓縮，其計(jì)算公式為
5）對(duì)Φ（Ω）進(jìn)行IDFT 變換，得到其自相關(guān)函數(shù)，使用萊文遜-杜賓遞推算法求得PLP 系數(shù).若將聲道視為由多個(gè)不同剖面面積、相等長(zhǎng)度的聲管串聯(lián)而成的系統(tǒng)，則MTPLAR系數(shù)為相鄰兩個(gè)聲管剖面面積比.MTPLAR系數(shù)與PLP系數(shù)之間的關(guān)系為
式中：Ai為第i個(gè)聲管的剖面面積；αi為第i階PLP 系數(shù)；為第i階PLP 模型的第i個(gè)系數(shù).
3 實(shí)驗(yàn)與分析
實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)源于自錄語(yǔ)音庫(kù)，該語(yǔ)音庫(kù)是在安靜的實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下錄制的純凈語(yǔ)音，語(yǔ)音信號(hào)的采樣頻率為8kHz，采樣精度為16bit，單聲道錄音.語(yǔ)音庫(kù)包含80個(gè)說(shuō)話人，男、女各40人，訓(xùn)練語(yǔ)音長(zhǎng)度為30s，測(cè)試語(yǔ)音長(zhǎng)度為10s.
為了測(cè)試本文提出的MTPLAR特征參數(shù)的魯棒性，實(shí)驗(yàn)中采用三種Multitapering 方法，Thomson，Multipeak 以及SWCE，提取了20 維MTPLAR特征參數(shù).采用GMM 模型來(lái)建模，對(duì)基于MTPLAR特征的說(shuō)話人確認(rèn)系統(tǒng)進(jìn)行識(shí)別性能的測(cè)試，并與基于傳統(tǒng)DFT 方法提取的PLAR特征的基線系統(tǒng)進(jìn)行對(duì)比分析.首先，研究了在純凈語(yǔ)音下Multitapering方法中窗個(gè)數(shù)對(duì)系統(tǒng)性能的影響，對(duì)基于三種Multitapering方法的MTPLAR特征參數(shù)的說(shuō)話人確認(rèn)系統(tǒng)的識(shí)別性能進(jìn)行了對(duì)比分析，結(jié)果如圖4 所示.
由圖4 可以看出，當(dāng)窗個(gè)數(shù)4≤K≤8 時(shí)，通過(guò)三種Multitapering 方法提取的特征系統(tǒng)的EER 均低于基線系統(tǒng).由此可以說(shuō)明，Multitapering方法對(duì)信號(hào)的頻譜分析優(yōu)于傳統(tǒng)的DFT，但其頻譜估計(jì)性能會(huì)受到窗個(gè)數(shù)的影響.實(shí)驗(yàn)證明：對(duì)于Thomson，當(dāng)K＝4 時(shí)，系統(tǒng)的性能最佳；SWCE 及Multipeak 最佳性能對(duì)應(yīng)的窗個(gè)數(shù)為8.
圖4 不同窗個(gè)數(shù)下，Multitapering的性能比較Fig.4 Comparison of Multitapering performance with different number of window functions
其次，研究了在噪音環(huán)境下，MTPLAR特征參數(shù)的魯棒性.實(shí)驗(yàn)選取噪音庫(kù)NOISEX-92［15］中的Factory 噪聲.噪聲按信噪比SNR為0dB，5dB，15dB，20dB 分別添加到干凈語(yǔ)音中.實(shí)驗(yàn)中，Thomson，SWCE 以及Multipeak 的窗個(gè)數(shù)分別為4，8，12，結(jié)果如表1所示.由表1可以看出，使用Multitapering改進(jìn)后的MTPLAR特征參數(shù)系統(tǒng)的EER均小于PLAR參數(shù)，說(shuō)明此改進(jìn)方法可以有效提高說(shuō)話人確認(rèn)系統(tǒng)的識(shí)別性能.在純凈環(huán)境下，SWCE 表現(xiàn)最佳；在不同信噪比下，3種方法的識(shí)別性能不同.
表1 不同信噪比情況下新特征的識(shí)別性能Tab.1 Recognition performance of the new feature under different SNR
4 結(jié)束語(yǔ)
本文通過(guò)改進(jìn)前端處理的頻譜估計(jì)方法，提出了一種基于Multitapering 的PLAR 特征提取方法.由于該方法可以對(duì)信號(hào)進(jìn)行更加穩(wěn)定的頻譜分析，故由此獲得的特征參數(shù)也具有更加魯棒的特性.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：窗個(gè)數(shù)的選擇對(duì)該頻譜估計(jì)方法的性能產(chǎn)生了很大的影響，不同類(lèi)型的窗函數(shù)對(duì)應(yīng)不同的最佳窗個(gè)數(shù).在噪音環(huán)境下，本文方法獲得的MTPLAR參數(shù)比傳統(tǒng)PLAR 方法在系統(tǒng)的識(shí)別性能方面得到了明顯的提高，同時(shí)也體現(xiàn)出了良好的抗噪性能.但本文并未對(duì)所有種類(lèi)的噪聲進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析，故該方法是否對(duì)噪聲類(lèi)型具有穩(wěn)定性仍需要進(jìn)一步研究.
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說(shuō)話人識(shí)別主要包含兩個(gè)階段，特征提取和模式識(shí)別.特征提取的過(guò)程，實(shí)際上是去除原來(lái)語(yǔ)音中的冗余信息，減小數(shù)據(jù)量的過(guò)程［1］.因此，如何提取能夠充分表征說(shuō)話人個(gè)性信息的特征參數(shù)一直是說(shuō)話人識(shí)別面臨的最大問(wèn)題之一.
說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)常用的特征參數(shù)有：LPC，LPCC及MFCC 等，但這些參數(shù)的應(yīng)用都受到各種因素的制約，如說(shuō)話人周?chē)h(huán)境中噪音的干擾，以及說(shuō)話人情緒、健康狀況等自身因素的影響.此外，隨著時(shí)間和年齡的變化，這些特征參數(shù)也會(huì)隨之發(fā)生變化，從而影響說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)的穩(wěn)定性.近幾年，有學(xué)者提出將感知對(duì)數(shù)面積比系數(shù)（Perceptual Log Area Ratio，PLAR）［2-3］特征參數(shù)應(yīng)用于說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)，該特征從人類(lèi)聽(tīng)覺(jué)感知機(jī)理出發(fā)，運(yùn)用聽(tīng)覺(jué)心理學(xué)概念表征說(shuō)話人的個(gè)性特征，具有維數(shù)低，運(yùn)算速率快，抗噪性能強(qiáng)等特點(diǎn)，是一種穩(wěn)健的特征參數(shù).在噪音環(huán)境下，其說(shuō)話人辨認(rèn)系統(tǒng)的性能明顯優(yōu)于傳統(tǒng)特征參數(shù)MFCC的系統(tǒng)；但在說(shuō)話人確認(rèn)系統(tǒng)中，其系統(tǒng)性能卻隨著信噪比的增大而急速下降.因?yàn)樵谠撎卣鞯奶崛≈?，采用固定窗的短時(shí)傅里葉變換（Discrete Fourier Transform，DFT）對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，獲得信號(hào)的頻譜信息，這種短時(shí)加窗處理的頻譜估計(jì)方法導(dǎo)致了計(jì)算誤差的產(chǎn)生［4］，雖然PLAR 參數(shù)在純凈語(yǔ)音環(huán)境下具有較好的識(shí)別性能，但在噪音的干擾下，說(shuō)話人確認(rèn)系統(tǒng)的性能卻急劇下降.T.Kinnunen［5］等人提出具有魯棒性的多窗頻譜估計(jì)（Multitaper Spectrum Estimate，MSE）.多窗頻譜估計(jì)（Multitapering［6-8］）通過(guò)采用多個(gè)窗函數(shù)對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，將各個(gè)獨(dú)立的子頻譜估計(jì)進(jìn)行加權(quán)平均，作為該語(yǔ)音信號(hào)最終的頻譜估計(jì).
本文著眼于特征提取中的前端處理，提出一種基于Multitapering的PLAR 特征提取方法，改進(jìn)了PLAR 提取過(guò)程中對(duì)語(yǔ)音信號(hào)的預(yù)處理，通過(guò)Multitapering獲得語(yǔ)音信號(hào)的頻譜估計(jì).由于該方法對(duì)信號(hào)的頻譜估計(jì)方差更小，減小了噪音對(duì)信號(hào)頻譜的影響，因此通過(guò)該頻譜估計(jì)方法獲得的頻譜分析可以更好地反應(yīng)說(shuō)話人的聲道結(jié)構(gòu)，繼而可以獲得更加穩(wěn)定的特征參數(shù)，簡(jiǎn)稱(chēng)MTPLAR.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：與傳統(tǒng)的DFT 相比，該頻譜估計(jì)法對(duì)信號(hào)的頻譜分析更加準(zhǔn)確，在噪音環(huán)境下，基于新特征參數(shù)的系統(tǒng)性能比PLAR的系統(tǒng)有明顯的提高.
圖1 Multitapering的實(shí)現(xiàn)框圖Fig.1 Flow diagram of Multitapering
1 多窗頻譜估計(jì)
多窗頻譜估計(jì)采用具有不同權(quán)值的多個(gè)窗函數(shù)，用頻域的平均值來(lái)獲得信號(hào)的頻譜估計(jì)，該方法是對(duì)傳統(tǒng)加權(quán)的DFT 的一種擴(kuò)展.多窗頻譜估計(jì)法曾被用在語(yǔ)音增強(qiáng)方面［9］，最進(jìn)幾年才被引入說(shuō)話人識(shí)別領(lǐng)域［5-6，10］，并在頻譜泄露及頻譜估計(jì)方差方面都體現(xiàn)出優(yōu)于DFT 的特性［11-12］.
Multitapering 的定義如下：
式中：K為窗的個(gè)數(shù)；wj（t）為窗函數(shù)；λ（j）為第j個(gè)窗函數(shù)的對(duì)應(yīng)權(quán)值；N為語(yǔ)音幀的個(gè)數(shù).其中j＝1，…，K；t＝0，…，N-1.加權(quán)的DFT 是一種特殊情況，即K＝1，λ＝1.
Multitapering的具體實(shí)現(xiàn)如圖1 所示［5］，多窗頻譜估計(jì)方法利用多個(gè)相互獨(dú)立的窗函數(shù)對(duì)信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，并最終產(chǎn)生幅度上存在微小差別的多個(gè)子頻譜，這些子頻譜的加權(quán)平均值構(gòu)成了信號(hào)的最終頻譜.由于頻譜之間的平均減小了對(duì)整個(gè)信號(hào)頻譜估計(jì)的方差，因此與傳統(tǒng)的單一窗函數(shù)的估計(jì)方法相比，該方法獲得的信號(hào)頻譜對(duì)噪音的敏感性更弱.
由Multitapering 的定義式可以看出，有兩個(gè)因素需要確定，即窗函數(shù)及其對(duì)應(yīng)的權(quán)值.窗函數(shù)包括三種類(lèi)型：Thomson［7］，Sine［8］和 Multipeak［12］.在倒譜分析中，Sine 窗用于尋求最優(yōu)的權(quán)重值［13］.不同類(lèi)型的窗函數(shù)適用于不同類(lèi)型的隨機(jī)過(guò)程（假設(shè)信號(hào)服從某種隨機(jī)過(guò)程）.例如，Thomson窗函數(shù)適用于頻譜平坦的信號(hào)（白噪聲），而Multipeak 窗函數(shù)更適合于對(duì)帶峰值頻譜信號(hào)的分析（例如語(yǔ)音信號(hào)）.總之，窗函數(shù)的選擇是為了使不同子頻譜的估計(jì)誤差之間近似不相關(guān)，從而降低頻譜估計(jì)的方差值.
本文研究了對(duì)于不同窗個(gè)數(shù)的情況，SWCE（Sine-Weighted Cepstrum Estimator），Thomson以及Multipeak 三種多窗頻譜估計(jì)方法對(duì)一幀語(yǔ)音信號(hào)的頻譜估計(jì)性能，并與傳統(tǒng)漢明（Hamming）窗的DFT 進(jìn)行對(duì)比分析，結(jié)果如圖2所示.
圖2 不同類(lèi)型窗函數(shù)的頻譜估計(jì)圖Fig.2 Diagrams of spectrum estimation with different type of window functions
由圖2 可知，與Hamming窗的DFT 方法相比，三種多窗頻譜估計(jì)法獲得的頻譜結(jié)構(gòu)更加平滑，主要是因?yàn)镸ultitapering 減小了對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行頻譜估計(jì)的方差值.三種Mulitapering相比，Thomson產(chǎn)生類(lèi)階梯狀的頻譜結(jié)構(gòu)，Multipeak獲得具有比較清晰的峰值的頻譜結(jié)構(gòu)，而SWCE產(chǎn)生的頻譜結(jié)構(gòu)更加平滑，是以上兩種方法的一種折中.此外，頻譜估計(jì)的性能也會(huì)受到窗個(gè)數(shù)選擇的影響，當(dāng)窗個(gè)數(shù)比較少時(shí)（如K≤4），三種Multitapering都保留了諧波（由聲源產(chǎn)生）及譜包絡(luò)（由聲道結(jié)構(gòu)產(chǎn)生）的信息；但當(dāng)窗個(gè)數(shù)較多（如K≥12）時(shí)，頻譜中的諧波成分便會(huì)消失，即反應(yīng)聲源的信息便會(huì)被忽略，因此窗個(gè)數(shù)的選擇很大程度上取決于具體的應(yīng)用環(huán)境.對(duì)于說(shuō)話人的識(shí)別，聲源和聲道的信息都不同程度地表征了說(shuō)話人的個(gè)性特征.因此，為了充分體現(xiàn)說(shuō)話人的個(gè)性信息，應(yīng)選擇相對(duì)較少的窗函數(shù)來(lái)估計(jì)語(yǔ)音信號(hào)的頻譜結(jié)構(gòu).
2 基于Multitapering 的PLAR 特征提取
假設(shè)x＝［x（0）…x（N-1）］T表示一幀語(yǔ)音信號(hào)，DFT 是信號(hào)處理中廣泛應(yīng)用的頻譜估計(jì)方法，其頻譜估計(jì)如式（2）所示.
式中：f∈｛0，1，…，N-1｝為離散頻域的序列；w＝［w（0）…w（N-1）］T為Hamming 窗函數(shù).
從統(tǒng)計(jì)學(xué)角度看，Hamming窗雖然減小了頻譜估計(jì)的均值，但仍具有很大方差，說(shuō)明通過(guò)傳統(tǒng)單一窗函數(shù)的方法估計(jì)的頻譜波動(dòng)性較大，從而導(dǎo)致最終的特征參數(shù)穩(wěn)定性變差.因此，為了解決傳統(tǒng)方法中頻譜估計(jì)穩(wěn)定性差的問(wèn)題，本文將Multitapering方法應(yīng)用到PLAR的提取中，在語(yǔ)音信號(hào)預(yù)處理過(guò)程，采用Multitapering替代傳統(tǒng)的DFT，對(duì)信號(hào)進(jìn)行頻譜估計(jì)；再對(duì)頻譜進(jìn)行PLAR特征參數(shù)的提取，從而獲得新的特征參數(shù)MTPLAR.其提取過(guò)程如圖3 所示.
圖3 MTPLAR的提取過(guò)程Fig.3 Extraction process of MTPLAR
MTPLAR參數(shù)的提取過(guò)程如下：
1）對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行頻譜估計(jì)，利用Multitapering方法得到其頻譜S（ω），進(jìn)而獲得其功率譜.
2）對(duì)功率譜進(jìn)行Bark域的轉(zhuǎn)換，其公式為
式中：ω為角頻率；Ω為Bark域角頻率.對(duì)變換后的功率譜進(jìn)行臨界帶譜分析，得到臨界帶的功率譜
式中：Ψ（Ω）為臨界帶曲線［14］.
3）采樣后的Θ［Ω（ω）］用模擬的等響曲線進(jìn)行預(yù)加重，
函數(shù)E（ω）是對(duì)不同頻率不等的人類(lèi)聽(tīng)覺(jué)敏感度的一個(gè)近似估計(jì)，模擬了聲強(qiáng)為40dB 的聽(tīng)覺(jué)敏感度.
4）對(duì)Ξ［Ω（ω）］的立方根的幅值進(jìn)行壓縮，其計(jì)算公式為
5）對(duì)Φ（Ω）進(jìn)行IDFT 變換，得到其自相關(guān)函數(shù)，使用萊文遜-杜賓遞推算法求得PLP 系數(shù).若將聲道視為由多個(gè)不同剖面面積、相等長(zhǎng)度的聲管串聯(lián)而成的系統(tǒng)，則MTPLAR系數(shù)為相鄰兩個(gè)聲管剖面面積比.MTPLAR系數(shù)與PLP系數(shù)之間的關(guān)系為
式中：Ai為第i個(gè)聲管的剖面面積；αi為第i階PLP 系數(shù)；為第i階PLP 模型的第i個(gè)系數(shù).
3 實(shí)驗(yàn)與分析
實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)源于自錄語(yǔ)音庫(kù)，該語(yǔ)音庫(kù)是在安靜的實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下錄制的純凈語(yǔ)音，語(yǔ)音信號(hào)的采樣頻率為8kHz，采樣精度為16bit，單聲道錄音.語(yǔ)音庫(kù)包含80個(gè)說(shuō)話人，男、女各40人，訓(xùn)練語(yǔ)音長(zhǎng)度為30s，測(cè)試語(yǔ)音長(zhǎng)度為10s.
為了測(cè)試本文提出的MTPLAR特征參數(shù)的魯棒性，實(shí)驗(yàn)中采用三種Multitapering 方法，Thomson，Multipeak 以及SWCE，提取了20 維MTPLAR特征參數(shù).采用GMM 模型來(lái)建模，對(duì)基于MTPLAR特征的說(shuō)話人確認(rèn)系統(tǒng)進(jìn)行識(shí)別性能的測(cè)試，并與基于傳統(tǒng)DFT 方法提取的PLAR特征的基線系統(tǒng)進(jìn)行對(duì)比分析.首先，研究了在純凈語(yǔ)音下Multitapering方法中窗個(gè)數(shù)對(duì)系統(tǒng)性能的影響，對(duì)基于三種Multitapering方法的MTPLAR特征參數(shù)的說(shuō)話人確認(rèn)系統(tǒng)的識(shí)別性能進(jìn)行了對(duì)比分析，結(jié)果如圖4 所示.
由圖4 可以看出，當(dāng)窗個(gè)數(shù)4≤K≤8 時(shí)，通過(guò)三種Multitapering 方法提取的特征系統(tǒng)的EER 均低于基線系統(tǒng).由此可以說(shuō)明，Multitapering方法對(duì)信號(hào)的頻譜分析優(yōu)于傳統(tǒng)的DFT，但其頻譜估計(jì)性能會(huì)受到窗個(gè)數(shù)的影響.實(shí)驗(yàn)證明：對(duì)于Thomson，當(dāng)K＝4 時(shí)，系統(tǒng)的性能最佳；SWCE 及Multipeak 最佳性能對(duì)應(yīng)的窗個(gè)數(shù)為8.
圖4 不同窗個(gè)數(shù)下，Multitapering的性能比較Fig.4 Comparison of Multitapering performance with different number of window functions
其次，研究了在噪音環(huán)境下，MTPLAR特征參數(shù)的魯棒性.實(shí)驗(yàn)選取噪音庫(kù)NOISEX-92［15］中的Factory 噪聲.噪聲按信噪比SNR為0dB，5dB，15dB，20dB 分別添加到干凈語(yǔ)音中.實(shí)驗(yàn)中，Thomson，SWCE 以及Multipeak 的窗個(gè)數(shù)分別為4，8，12，結(jié)果如表1所示.由表1可以看出，使用Multitapering改進(jìn)后的MTPLAR特征參數(shù)系統(tǒng)的EER均小于PLAR參數(shù)，說(shuō)明此改進(jìn)方法可以有效提高說(shuō)話人確認(rèn)系統(tǒng)的識(shí)別性能.在純凈環(huán)境下，SWCE 表現(xiàn)最佳；在不同信噪比下，3種方法的識(shí)別性能不同.
表1 不同信噪比情況下新特征的識(shí)別性能Tab.1 Recognition performance of the new feature under different SNR
4 結(jié)束語(yǔ)
本文通過(guò)改進(jìn)前端處理的頻譜估計(jì)方法，提出了一種基于Multitapering 的PLAR 特征提取方法.由于該方法可以對(duì)信號(hào)進(jìn)行更加穩(wěn)定的頻譜分析，故由此獲得的特征參數(shù)也具有更加魯棒的特性.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：窗個(gè)數(shù)的選擇對(duì)該頻譜估計(jì)方法的性能產(chǎn)生了很大的影響，不同類(lèi)型的窗函數(shù)對(duì)應(yīng)不同的最佳窗個(gè)數(shù).在噪音環(huán)境下，本文方法獲得的MTPLAR參數(shù)比傳統(tǒng)PLAR 方法在系統(tǒng)的識(shí)別性能方面得到了明顯的提高，同時(shí)也體現(xiàn)出了良好的抗噪性能.但本文并未對(duì)所有種類(lèi)的噪聲進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析，故該方法是否對(duì)噪聲類(lèi)型具有穩(wěn)定性仍需要進(jìn)一步研究.
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