语音信号的时域分析

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1、第4章　语音信号的时域分析4.2语音信号的数字化与预处理4.1概述4.4短时平均过零率和上升过零间隔4.3短时平均能量和短时平均幅度4.5短时自相关函数和短时平均幅度差函数4.6短时时域处理技术的应用4.7中值滤波在语音短时时域处理中的应用第4章　语音信号的时域分析4.1概述语音信号携带各种信息：男声、女声，喜、怒，中、英等。不同场合感兴趣的信息不同；◆判断信号是否为语音，只需人类语音信号的一般特征；◆区分语音为清、浊音，需语音能量谱和基频；◆数字传输或数字存储时，目的不同，保留信息精度不同；语音信号处理的任务：◆去除与应用目的不相干或影响不大的语音信息◆需要的信息不

2、仅应当提取出来，有时还需要加强。以上涉及语音信号中，各种信息的表示问题。表示方法的原则：最方便、最有效。短时分析技术贯穿于语音分析的全过程。第4章语音信号的时域分析4.1概述整体的语音信号来讲，分析出的是由每一帧特征参数组成的特征参数时间序列。语音信号分析：时域分析、频域分析、倒频域分析等；语音信号分析：模型分析、非模型分析；模型分析法是指依据语音信号产生的数学模型，来分析和提取表征这些模型的特征参数，◆模型分析：共振峰分析、无损级联声管分析法◆非模型分析：不进行模型化的分析语音的预处理：语音信号的数字化、语音信号的端点检测、预加重、加窗、分帧等，本章重点：语音信号的

3、各种时域分析技术，是语音处理技术的基础知识。第4章语音信号的时域分析4.1概述第4章　语音信号的时域分析4.2语音信号的数字化和预处理信号数字化：放大、增益控制、反混叠滤波、取样、A/D变换及编码（PCM编码）；预处理：预加重、加窗、分帧、端点检测等；图4.1：语音信号数字分析或处理的系统框图。第4章语音信号的时域分析4.2语音信号的数字化和预处理图4.1语音信号数字处理系统框图反混叠滤波语音输入语音输出A/D转换分析处理平滑滤波D/A转换合成处理传输或存储4.2.1预滤波、取样、A/D变换预滤波：带通滤波器（上、下截止频率为fH、fL）◆防混叠滤波，抑制>fs/2的

4、输入信号分量（fs为取样频率）◆抑制工频干扰（50Hz电源）。多数语音编/译码器：fH=3.4kHz，fL=60~100Hz，fs=8kHz。语音识别：◆对电话用户指标与语音编/译码器时相同；◆要求较高或很高：fH=4.5or8kHz,fL=60Hz,fs=10or20kHz。A/D变换需对信号量化，编码为二进制，产生量化误差。量化误差（量化噪声）：量化信号值与原信号值之差；信号波形的变化足够大或量化间隔足够小时，量化噪声符合具有下列特征的统计模型：①量化噪声是平稳的白噪声过程；②量化噪声与输入信号不相关；③量化噪声在量化间隔内均匀分布，即具有等概率密度分布。第4章语

5、音信号的时域分析4.2语音信号的数字化和预处理量化信噪比SNR（信号与量化噪声的功率比）为：式中，——输入语音信号序列的方差，——噪声序列的方差，——信号的峰-峰值，B——量化字长，设语音信号的幅度服从Laplace分布，则取，上式改写为：B=7bit，SNR=35dB，能满足一般通信系统的要求。语音波形的动态范围达55dB，故B应取10bit以上。为保持35dB的信噪比，常用12bit量化，附加的5bit用于补偿30dB左右的输入动态的变化。表明量化器中每bit字长对SNR的贡献约为6dB第4章语音信号的时域分析4.2语音信号的数字化和预处理A/D变换器：分为线性和

6、非线性两类。目前采用绝大部分的线性A/D变换器是12bit。非线性A/D变换器一般是8bit，它与12bit线性变换器等效。有时需要将非线性的8bit码转换为线性的12bit码。数字化的反过程是从数字化语音中重构语音波形。必须在D/A后加平滑滤波器，对重构的语音波形的高次谐波起平滑作用，以去除高次谐波失真。预滤波、取样、A/D和D/A变换、平滑滤波等许多功能可以用一块芯片完成，在市场上有多种这样的集成芯片供选用。第4章语音信号的时域分析4.2语音信号的数字化和预处理4.2.2预处理预处理：预加重、加窗、分帧、端点检测等；语音的一个特征：约8kHz高频端按-6dB/倍频

7、程跌落。预加重：提升语音的高频部分，使信号的频谱变得平坦，◆可在反混叠滤波前，可压缩动态范围，提高信噪比。◆也可在数字化后、参数分析之前。预加重用6dB/倍频程的提升高频特性的预加重数字滤波器：式中，μ为常系数，值接近于1，通常取μ=0.92~0.94。恢复原信号，对测量值进行去加重处理，即加上-6dB/倍频程的下降的频率特性来还原成原来的特性。第4章语音信号的时域分析4.2语音信号的数字化和预处理4.2.3窗函数的作用采用连续分段或交叠分段的方法分帧，33~100帧/秒。图4.2：帧移与帧长示例。帧与帧之间的信号平滑过渡，保持其连续性。帧移：前后帧