基于MATLAB基音檢測分析

基于MATLAB基音檢測分析

摘要：基音檢測作為語音信號處理的重要手段，被廣泛地應用于語音的合成、編碼及識別等一系列語音信號處理技術問題。基音檢測的準確性對于要求極高的語音識別、合成、分析、壓縮編碼等等都有重要的意義。該文用自相關函數法、平均幅度差函數法和倒譜法這三種常用的基音檢測方法，運用MATLAB編程實現，對語音信號的基音周期軌跡圖進行了比較分析，并由此得出和倒譜法進行語音信號基音的檢測更為精確。

關鍵詞：基音檢測；MATLAB；自相關函數法；平均幅度差函數法；倒譜法

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044(2014)18-4293-03

1 概述

語音是人類相互之間進行信息交流的基本手段和重要載體，隨著現代通信科學技術的迅速發展，尤其是計算機的日趨普及，對語音信號的處理發揮著越來越重要的作用。漢語中的聲調對于語音的理解很重要，同時相同的漢語在不同的語氣或詞義下均有不同的聲調[1]。因此，基音檢測的準確性對于漢語語音信號的識別極為重要。

根據聲帶的震動情況，我們一般將語音信號分為清音和濁音兩種[2]。清音和普通的白噪聲相似，尚未發現明顯的規律性；而濁音就是俗稱的有聲語言，攜帶著語音的大部分能量，并且具有明顯的周期性。當人們在發出濁音的時候，氣流往往會通過聲門迫使聲帶產生規律性的震動，我們稱之為激勵脈沖串。通過聲帶震動產生的頻率被定義為：基音頻率，同樣地，就有了基音周期[3]。通常所指的基音檢測實際上就是一種對基音周期的估計，結果是希望能夠找出與聲帶的振動頻率相一致或較為吻合的軌跡曲線。

語音信號的處理包括四大類，分別為：語音合成、語音識別、語音編碼以及語音識別 [2]。其中，準確提取語言信號參數對于整個的語音信號處理是至關重要的。只有當某些可以表示語音信號本質特征的參數被準確地提出，這些參數才可以被利用進行有效的語音合成，語音識別以及語音的壓縮解碼處理，其中語音周期提取的準確性會直接影響到語音合成的真實性，因此在眾多參數中就會顯得尤為重要[4]。

2 研究方法

2.1 自相關函數法(ACF函數法)

當采用ACF函數算法進行基音檢測時，主要是利用了短時自相關函數能夠取到最大值這一性質。使用此方法時，可以利用一個窗函數，使窗本身不動，而語音信號移動。窗口的長度[N]大于等于兩倍的基音周期，當[N]越大，函數波形的細節會顯示地越清晰，更加有利于基音的檢測，然而會有繁重的計算量。

這一算法適用于在噪聲環境下基音的提取。通過上面的性質可以知道，自相關函數都是在基音周期處出現峰值，并且標出出很強的規律性。在一般情況下，基波分量不是最強的分量，并且多變的諧波使得語音信號的波形變得較為復雜，對于基音檢測是一大難題，經常發生的基頻估計結果往往是：二次倍頻或二次分頻的實際基音頻率。同時，還有一些清濁混雜的情況，使得基音檢測成為目前的一大難題。

2.2 平均幅度差函數法(AMDF函數法

得到語音信號基音周期的具體過程是：首先對語音信號的序列進行z變換，然后對其取模再取對數，最后再進行逆z變換。根據語音信號的產生及瞬時平穩的特性可以得知：聲道濾波器頻譜與聲源頻譜的乘積就得到了短時譜的語音信號。對于濁音信號而言，脈沖激勵源的周期性表現為快速變化的周期性細致結構[8]。語音信號倒譜的取得是：首先對語音信號的短時譜取對數，然后再進行反傅里葉變換，因此，濁音信號的倒譜會出現周期性的沖激，就可以從倒譜波形中提取出相對應的基音周期。

3 基于MATLAB基音檢測

本文所采用的語音文件為：在windows附件中的錄音機功能錄制2-3秒 “啊”的四個音調，采樣頻率為11.025KHz，位數為16位，聲道為單聲道。

從已得到的語音信號中選取一段較理想的樣本，取樣點數應為幀長的整數倍。對語音信號的采樣，通過軟件MATLAB對語音文件的計算得知其語音長度為2.5秒，若采樣頻率為11KHz，共計27500個采樣點。采樣模塊從采樣頻率為11KHz的語音信號中截取11000個樣點進行分析，取幀長為20ms，即每幀為220個樣點值，共分為50幀。運用matlab編寫程序得出以下結果：

圖1是原始語音信號的波形，圖2是采樣信號的波形，從原始語音信號中截取11000個樣點進行分析.

圖3是用ACF函數法得到的基音軌跡圖，這一算法適用于在噪聲環境下基音的提取。由圖中可知，信號在是在基音周期處出現峰值，并且標出出很強的規律性。

圖4是用AMDF函數法得到的基因軌跡圖，平均幅度差函數法只需進行加減法和取絕對值等簡單的計算，算法簡單，運算量比自相關函數法大大減少，容易在計算機實現。

圖5是運用倒譜法得到的基音檢測軌跡圖.倒譜法對于干凈語

總結

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