基于Matlab的藏語語音基音檢測(cè)算法研究
2015-05-29 12:22:29卓嘎邊巴旺堆
現(xiàn)代電子技術(shù) 2015年10期
卓嘎+邊巴旺堆
摘 要： 目前藏語語音基音檢測(cè)算法相關(guān)研究較少，藏語語音基音檢測(cè)是藏語語音處理過程中的重要環(huán)節(jié)，其準(zhǔn)確性直接影響到系統(tǒng)的性能。介紹中心消波和自相關(guān)函數(shù)的算法原理及基音檢測(cè)算法，設(shè)計(jì)藏語語音基音檢測(cè)流程，利用Matlab進(jìn)行編程和仿真。通過實(shí)驗(yàn)表明該算法結(jié)構(gòu)簡單、運(yùn)算量小，結(jié)果較準(zhǔn)確，可用于信噪比較低環(huán)境下藏語語音輔音的基音估值檢測(cè)。
關(guān)鍵詞：基音檢測(cè)； 藏語語音； 自相關(guān)算法； Matlab
中圖分類號(hào)： TN911?34 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2015）10?0020?03
0 引 言
語音信號(hào)處理是一門交叉學(xué)科，研究內(nèi)容涉及到各種語言的語音與計(jì)算機(jī)處理技術(shù)、數(shù)字信號(hào)處理等很多知識(shí)，是目前很熱門的研究領(lǐng)域。這門技術(shù)對(duì)藏語言的語音合成、語音識(shí)別、語音壓縮編碼和語音分析具有重要意義。基音檢測(cè)作為藏語語音處理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)直接影響整個(gè)語音處理系統(tǒng)的性能[1]。
基音檢測(cè)是根據(jù)濁音語音的周期性進(jìn)行周期或頻率的估算，目前基音頻率算法有很多種，但是還沒有一種適合各種語音環(huán)境的統(tǒng)一算法[2?5]。本文采用中心消波和自相關(guān)函數(shù)相結(jié)合的算法，通過Matlab編程實(shí)現(xiàn)了藏語語音基音的估算。自相關(guān)函數(shù)算法是利用濁音語音信號(hào)的準(zhǔn)周期性和出現(xiàn)的最大值，提取自相關(guān)函數(shù)的第一個(gè)峰值點(diǎn)的位置進(jìn)行頻率估算[6]。
1 中心消波自相關(guān)函數(shù)算法
1.1 語音短時(shí)自相關(guān)函數(shù)
語音信號(hào)中，濁音波形具有一定的周期性，通過自相關(guān)函數(shù)計(jì)算，其波形在時(shí)域上具有較好的相似性[7?8]，周期信號(hào)的特點(diǎn)是：對(duì)于確定的信號(hào)，具有對(duì)稱性和最大值，在某個(gè)周期內(nèi)對(duì)應(yīng)周期值取樣點(diǎn)上的自相關(guān)函數(shù)值最大，相鄰最大值間的距離為估算的基音周期，以此來估計(jì)周期信號(hào)的周期值。因此，可以根據(jù)語音信號(hào)短時(shí)穩(wěn)定性的特點(diǎn)，采用短時(shí)自相關(guān)函數(shù)進(jìn)行語音基音頻率估值計(jì)算，其計(jì)算公式如下：
[Rnk=m=-∞+∞xmxm-khkn-m]
式中：x為離散語音序列，序列x（m）x（m-k）經(jīng)過一個(gè)沖激響應(yīng)為hk（n-m）的數(shù)字濾波器濾波得到短時(shí)自相關(guān)函數(shù)Rn（k）。
1.2 中心消波
根據(jù)自相關(guān)函數(shù)的特點(diǎn)，語音的短時(shí)自相關(guān)波形是周期性的波形圖，但是只有少數(shù)的波峰反映了基音周期，因此，在進(jìn)行基音頻率估算前可以采用中心消波算法進(jìn)行適當(dāng)?shù)男畔嚎s，突出基音周期信息。中心消波法[9?10]就是將語音信號(hào)的序列電平先進(jìn)行60%～70%的消波，在進(jìn)行自相關(guān)計(jì)算，其公式如下：
[fx=x-xL， x>xL0， -xL≤x≤xLx+xL， x 式中：xL為消波電平；f（x）分為消波后的語音序列。通過中心消波后的語音序列經(jīng)自相關(guān)函數(shù)計(jì)算后其波形的基音峰值更加尖銳，可以降低倍頻或半頻錯(cuò)誤。 2 Matlab算法設(shè)計(jì) 中心消波自相關(guān)函數(shù)基音頻率估值流程圖如圖1所示，由7大部分組成： （1） 原始語音：提取一段藏語語音。 （2） 提取合適的濁音語音段：語音信號(hào)中只有濁音具有周期性，因此對(duì)提取的語音段要進(jìn)行濁音提取，本程序中用人工方式將一段藏語語音段的濁音部分用wavread函數(shù)提取出來。 （3） 預(yù)處理：為選取的語音進(jìn)行預(yù)加重處理，加重高頻部分，去除輻射影響，用x1=filter（[1-0.937 5]，1，x1）實(shí)現(xiàn)，提高語音的高頻分辨率。 （4） 分幀加窗：根據(jù)語音的短時(shí)穩(wěn)定性對(duì)預(yù)處理后的語音進(jìn)行分幀加窗，在Matlab中用Enframe函數(shù)可以實(shí)現(xiàn)不同窗函數(shù)的分幀。 （5） 中心消波：本流程里設(shè)定的中心消波電平為語音最大幅值的70%。 （6） 自相關(guān)函數(shù)計(jì)算：對(duì)中心消波后的語音序列進(jìn)行自相關(guān)計(jì)算。 （7） 基音頻率估值：根據(jù)語音自相關(guān)函數(shù)波形的周期性，提取其最大值的位置n，計(jì)算[nfs]獲得基音周期或頻率[11?12]。在實(shí)際的仿真中發(fā)現(xiàn)由于第一個(gè)峰值點(diǎn)滯后，對(duì)n值進(jìn)行一定的處理。 圖1 中心消波自相關(guān)函數(shù)基音檢測(cè)流程圖 3 基音檢測(cè)及Matlab仿真 Matlab仿真程序包括兩個(gè)部分，首先在主程序里讀取藏語語音信號(hào)，提取濁音信號(hào)，然后進(jìn)行預(yù)處理和分幀，其代碼如下： clear all； [x1，fs，nbits]=wavread（′d：＼waves＼tb1?4.wav′，[26800 40000]）； x1=filter（[1?0.9375]，1，x1）； N=1764；step=110； x2=enframe（x1，boxcar（N），step）； x=x2（1，：）； xwin_one（x，1，fs）； 其次，調(diào)用一個(gè)自定義的xwin_one.m函數(shù)，其功能是對(duì)上述處理過的語音信號(hào)進(jìn)行中心消波、自相關(guān)函數(shù)計(jì)算、基音頻率估算和仿真繪圖，代碼內(nèi)容如下： function y=xwin_one（x，a，fs） L=length（x）； m1=max（x）；n1=min（x）； m=m1（1）；n=n1（1）； for i=1：L %歸一化取出的x樣點(diǎn) x（i）=x（i）/m； end figure（1）； subplot（2，1，a）；plot（x，′k′）；title（′矩形窗語音波形′）；xlabel（′樣點(diǎn)數(shù)′）；ylabel（′幅度′）；
%進(jìn)行x的中心消波和繪圖
coeff=0.7；
th0=m*coeff；
for k=1：L
if x（k）> th0
x（k）=x（k）?th0；
elseif x（k）<=（?th0）
x（k）=x（k）+th0；
else
x（k）=0；
end
end
mm=max（x）；
m=mm（1）；
for i=1：L
x（i）=x（i）/m；
end
%計(jì)算和繪制中心消波之后的自相關(guān)函數(shù)計(jì)算
for k=1：L
summ=0；
for m=1：L?k+1
summ=summ+x（m）*x（m+k?1）；
end
W（k）=summ；
end
p=W（10：L）；
[Rmax Rn]=max（p）
Rn=Rn+10
Tc=Rn/fs %中心消波之后基音周期
Fc=1/Tc
figure（1）；
subplot（2，1，a+1）；plot（W）；title（′矩形窗中心消波自相關(guān)函數(shù)′）；xlabel（′延時(shí)k′）；ylabel（′R（k）′）
仿真結(jié)果如圖2所示，實(shí)驗(yàn)中提取了藏語輔音“
圖2 中心消波自相關(guān)函數(shù)基音頻率估算仿真圖
4 結(jié) 語
基音頻率是藏語語音處理技術(shù)中重要的表征參數(shù)，精確估算基音頻率對(duì)分析藏語語音信息具有重要意義。本文用中心消波自相關(guān)函數(shù)算法進(jìn)行藏語語音的基音檢測(cè)，結(jié)果表明該算法結(jié)構(gòu)簡單、運(yùn)算量小，結(jié)果較準(zhǔn)確，可用于藏語語音輔音的基音估值檢測(cè)。但是對(duì)于藏語單音節(jié)、雙音節(jié)、多音節(jié)的基音檢測(cè)是否可用該算法有待進(jìn)一步研究。
參考文獻(xiàn)
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