语音信号特征参数研究

声音信号特征参数的分析和提取方法作者：田雪阳杨宇刘子寒李渊来源：《价值工程》2017年第21期LI Yuan（上海电机学院，上海 201306）（Shanghai Dianji University，Shanghai 201306，China）摘要：在基于虚拟仪器LabVIEW的环境中，通过与MATLAB相结合设计一个语音识别登陆系统，对电脑声卡采集到的语音信号进行处理分析，提取声音的特征参数Mel倒谱系数并保存，然后通过矢量量化的模式匹配来进行身份确认。

Abstract： The whole study is based on virtual instrument LabVIEW with the combination of MATLAB. This system processes and analyzes the voice signal collected by computer’s sound card，then extracts the signal’s characteristic param eters MFCC and save them in the computer. The parameters are designed through VQ algorithma to identify speaker.关键词：语音识别；LabVIEW；MATLAB；Mel倒谱系数；矢量量化算法Key words： speech recognition；LabVIEW；MATLAB；MFCC；VQ algorithm中图分类号：TN912.3 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2017）21-0203-031 语音识别模型语音识别系统是建立在一定的硬件平台和操作系统之上的一套应用软件系统。

语音识别一般分两个步骤，第一步是训练阶段，是建立识别基本单元的声学模型以及进行文法分析的语言模型等；第二步是语音识别阶段，根据实际情况的要求采用一种语音识别的算法，采用语音分析方法分析出这种识别方法所要求的语音特征参数，按照一定的准则和测度与系统模型进行比较，通过判决得出识别结果。

语音信号处理实验报告实验二一、实验目的本次语音信号处理实验的目的是深入了解语音信号的特性，掌握语音信号处理的基本方法和技术，并通过实际操作和数据分析来验证和巩固所学的理论知识。

具体而言，本次实验旨在：1、熟悉语音信号的采集和预处理过程，包括录音设备的使用、音频格式的转换以及噪声去除等操作。

2、掌握语音信号的时域和频域分析方法，能够使用相关工具和算法计算语音信号的短时能量、短时过零率、频谱等特征参数。

3、研究语音信号的编码和解码技术，了解不同编码算法对语音质量和数据压缩率的影响。

4、通过实验，培养我们的动手能力、问题解决能力和团队协作精神，提高我们对语音信号处理领域的兴趣和探索欲望。

二、实验原理（一）语音信号的采集和预处理语音信号的采集通常使用麦克风等设备将声音转换为电信号，然后通过模数转换器（ADC）将模拟信号转换为数字信号。

在采集过程中，可能会引入噪声和干扰，因此需要进行预处理，如滤波、降噪等操作，以提高信号的质量。

（二）语音信号的时域分析时域分析是对语音信号在时间轴上的特征进行分析。

常用的时域参数包括短时能量、短时过零率等。

短时能量反映了语音信号在短时间内的能量分布情况，短时过零率则表示信号在单位时间内穿过零电平的次数，可用于区分清音和浊音。

（三）语音信号的频域分析频域分析是将语音信号从时域转换到频域进行分析。

通过快速傅里叶变换（FFT）可以得到语音信号的频谱，从而了解信号的频率成分和分布情况。

（四）语音信号的编码和解码语音编码的目的是在保证一定语音质量的前提下，尽可能降低编码比特率，以减少存储空间和传输带宽的需求。

常见的编码算法有脉冲编码调制（PCM）、自适应差分脉冲编码调制（ADPCM）等。

三、实验设备和软件1、计算机一台2、音频采集设备（如麦克风）3、音频处理软件（如 Audacity、Matlab 等）四、实验步骤（一）语音信号的采集使用麦克风和音频采集软件录制一段语音，保存为常见的音频格式（如 WAV）。

基于声纹识别的语音信号处理与分析研究语音信号处理与分析是一门研究人类声音信号及其处理技术的学科，近年来，基于声纹识别的语音信号处理与分析研究逐渐成为了这一领域的热点。

声纹识别作为一种生物特征识别技术，具有独特的优势和广泛的应用前景。

本文将从声纹识别的基本原理、语音信号的处理方法以及相关算法研究等方面进行探讨。

首先，为了更好地理解基于声纹识别的语音信号处理与分析研究，我们需要了解声纹识别的基本原理。

声纹是指个体在说话时所产生的独特声音特征，每个人的声纹都是独一无二的，就像指纹一样。

声纹识别的基本原理是通过采集个体的声音信号，提取其中的特征参数，并与预先建立的声纹模型进行比对，以确定个体的身份。

常用的声纹识别技术包括特征提取、特征匹配以及声纹模型的构建等。

其次，语音信号处理是实现声纹识别的关键步骤之一。

语音信号处理的目标是通过信号预处理、特征提取和特征匹配等操作，从混合信号中提取出有效的特征信息，为声纹识别算法提供可靠的输入。

在语音信号处理过程中，常用的方法包括时域分析、频域分析以及小波分析等。

时域分析主要研究声音信号的幅度和时域变化规律，频域分析则关注声音信号的频谱特性，而小波分析则是一种在时频域上进行联合分析的方法。

此外，与声纹识别相关的算法研究也是基于声纹识别的语音信号处理与分析的重要组成部分。

传统的声纹识别算法主要包括基于高斯混合模型的系统和基于动态时间规整的系统等。

高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)是最早被应用于声纹识别的一种统计模型，它将声纹模型建模为多个高斯分布的混合，通过最大似然估计来确定参数。

而基于动态时间规整(Dynamic Time Warping, DTW)的系统则是通过计算不同声纹之间的动态时间规整距离来进行匹配。

近年来，深度学习技术的发展为声纹识别带来了新的突破，如基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNN)的声纹识别算法。

语音信号处理实验报告——语音信号分析实验一．实验目的及原理语音信号分析是语音信号处理的前提和基础，只有分析出可表示语音信号本质特征的参数，才有可能利用这些参数进行高效的语音通信、语音合成和语音识别等处理，并且语音合成的音质好坏和语音识别率的高低，都取决于对语音信号分析的准确性和精确性。

贯穿语音分析全过程的是“短时分析技术”。

因为从整体来看，语音信号的特性及表征其本质特征的参数均是随时间变化的，所以它是一个非平稳态过程，但是在一个短时间范围内（一般认为在10~30ms的时间内），其特性基本保持不变，即相对稳定，可将其看做一个准稳态过程，即语音信号具有短时平稳性。

所以要将语音信号分帧来分析其特征参数，帧长一般取为10ms~30ms。

二．实验过程1.2.男声及女声（蓝色为时域信号，红色为每一帧的能量，绿色为每一帧的过零率）某一帧的自相关函数3.频域分析①一帧信号的倒谱分析和FFT及LPC分析②男声和女声的倒谱分析对应的倒谱系数：，，……对应的LPC预测系数：1，，，，，……原语音波形一帧语音波形一帧语音的倒谱③浊音和清音的倒谱分析④浊音和清音的FFT分析和LPC分析（红色为FFT图像，绿色为LPC图像）三．实验结果分析1.时域分析实验中采用的是汉明窗，窗的长度对能否由短时能量反应语音信号的变化起着决定性影响。

这里窗长合适，En能够反应语音信号幅度变化。

同时，从图像可以看出，En可以作为区分浊音和清音的特征参数。

短时过零率表示一帧语音中语音信号波形穿过横轴（零电平）的次数。

从图中可以看出，短时能量和过零率可以近似为互补的情况，短时能量大的地方过零率小，短时能量小的地方过零率较大。

从浊音和清音的时域分析可以看出，清音过零率高，浊音过零率低。

从男声女声的时域信号对比图中可以看出，女音信号在高频率分布得更多，女声信号在高频段的能量分布更多，并且女声有较高的过零率，这是因为语音信号中的高频段有较高的过零率。

2.频域分析这里对信号进行快速傅里叶变换（FFT），可以发现，当窗口函数不同，傅里叶变换的结果也不相同。

摘要语言是人类最为重要的交流工具，它具有简易方便，准确自然等其他工具所无法替代的特点。

随着信息社会的迅速发展，计算机已经渗透进人类生活工作的每一个角落，因此人机交互显得尤其重要。

在人机交互的各种通信方式中，语音通信又是最好的交流方式，而声音信号的特征参数的精确度就会直接影响着语音通信的质量和准确度。

因此，声音信号的特征检测在语音信号处理中是一项非常重要的工作。

本文利用MATLAB 软件检测声音信号的特征参数，以语音信号为主，首先讨论了声音信号的基本特性，包括声音信号的产生，传播，声学特性等等。

然后又分别讨论了声音信号在时域，变换域的特征参数。

最后详细研究了声音信号的特征参数的检测提取。

第一章声音信号的基本特征1.1 声音信号的产生声音是一种波，它是由物体振动产生的，能被人耳听到，它的振动频率在20~20000Hz 之间。

自然界中有各种各样的声音，如雷声，树叶被风吹时发出的“飒飒”声，大海波涛汹涌的翻滚声，机械工作时发出的声音等等。

语音也是声音的一种，它是由人的发声器官发出的，语音的振动频率最高可达15000Hz。

语音信号的产生过程分为如下几个阶段：首先，说话人在头脑中产生想要用语言表达的信息；然后将这些信息转换成语言编码，即将这些信息用其所包含的音素序列、韵律、响度。

基音周期的升降等表示出来。

一旦对这些信息编码完成后，说话人会用一些神经肌肉命令在适当的时候控制声带震动，并塑造声道的形状以便发出编码中指定的声音序列。

神经肌肉命令必须同时控制调音运动中涉及的各个部位：唇、腭、舌头以及控制气流进入鼻腔的软腭。

一旦产生了语音信号，并将这些信息传递到听者时，语音的感知过程也就开始了。

听者内耳的基底膜对语音信号进行动态的频谱分析，神经传感器将基底膜输出的频谱信号转换成对听觉神经的触动信号，这一过程和后面将要介绍的特征提取过程有些类似。

作用在听觉神经上的活动信号，在大脑更高层的中枢转化成语言编码，并由此产生具有语义的信息。

语音特征参数MFCC的提取及识别耳蜗实质上相当于一个滤波器组，耳蜗的滤波作用是在对数频率尺度上进行的，在1000HZ下，人耳的感知能力与频率成线性关系；而在1000HZ以上，人耳的感知能力与频率不构成线性关系，而更偏向于对数关系，这就使得人耳对低频信号比高频信号更敏感。

Mel频率的提出是为了方便人耳对不同频率语音的感知特性的研究。

频率与Mel频率的转换公式为：MFCC在一定程度上模拟了人耳对语音的处理特点，应用了人耳听觉感知方面的研究成果，采用这种技术语音识别系统的性能有一定提高。

MFCC参数的提取1、预加重处理预加重处理其实是一个高通滤波器，该高通滤波顺的传递函数为：其中的取值为0.97，该高通滤波器作用是滤去低频，使语音信号的高频特性更加突现。

2、分帧及加窗处理由于语音信号只在较短的时间内呈现平稳性（一般认为10-30ms），因此将语音信号划分为一个一个的短时段即一帧。

同时为避免丢失语音信号的动态信息，相邻帧之间要有一段重叠区域，重叠区域一段为帧长的1/2或1/3。

然后再将每帧乘上窗函数，以增加每帧左端和右端的连续性。

3、各帧信号的FFT变换对分帧加窗后的各帧信号进行FFT变换得到各帧的频谱。

并对语音信号的频谱取模平方得到语音信号的功率谱。

4、三角滤波器系数的求取定义若干个带通三角滤波器(k)，0<=m<=M，M为滤波器个数，其中心频率为f(m),每个带通三角滤波器的频率响应为且满足Mel(f(m))-Mel(f(m-1))=Mel(f(m+1))-Mel(f(m))求得滤波系数为m(i),i=1,…,p，p为滤波器阶数5、三角滤波并进行离散余弦变换DCTC(i)即为所要求提取的特征参数。

特征参数的识别特征参数的识别主要采用BP神经网络算法进行预测，而在预测前需要用一定数量的样本对网络进行训练，使网络具有联想记忆和预测能力。

网络训练步骤如下：（1）网络初始化。

确定网络输入层、隐层、输出层数目，输出层到隐层的连接权值及隐层到输出层的连接权值，同时初始化隐层阈值a和输出层阈值b;（2）隐层的输出计算。

语音识别技术的模型构建与参数调优研究随着科技的不断发展，语音识别技术越来越受到人们的关注和重视。

语音识别技术的核心在于构建准确而稳定的模型，对模型进行参数调优以提高准确度和性能。

本文将探讨语音识别技术的模型构建和参数调优的研究内容。

一、语音识别技术的模型构建语音识别技术的模型构建是通过训练大量标注好的语音数据，从中学习语音的特征和规律。

常见的语音识别模型包括隐马尔可夫模型（HMM）和深度神经网络（DNN）等。

1. 隐马尔可夫模型（HMM）HMM是一种统计模型，广泛应用于语音识别领域。

它通过状态转移概率和输出概率来描述语音信号的特征。

HMM模型的构建包括三个主要步骤：状态划分、状态转移概率和输出概率的估计。

状态划分根据语音数据的时序关系将语音信号划分为连续的状态，状态转移概率描述状态之间的转移概率，输出概率描述状态到音频特征向量之间的映射关系。

2. 深度神经网络（DNN）DNN是一种基于多层神经网络的模型，可以自动提取语音信号的高级特征。

DNN的构建包括输入层、隐藏层和输出层。

输入层接收原始的语音信号，隐藏层逐层进行特征提取和转换，输出层产生识别结果。

DNN模型相对于HMM模型，可以更好地捕捉语音信号的特征和规律，提高语音识别的准确度。

二、语音识别技术的参数调优参数调优是模型构建的必要环节，可以帮助提高模型的准确度和性能。

常见的语音识别技术参数调优方法包括特征提取、模型选择和超参数调整等。

1. 特征提取特征提取是将语音信号转化为计算机可识别的特征表示。

常用的特征提取方法包括梅尔倒谱系数（MFCC）、滤波器组合倒谱系数（LFCC）等。

参数调优的关键在于选择合适的特征提取方法，以及优化特征向量的维度和参数设置。

2. 模型选择模型选择是选择适合任务的语音识别模型的过程。

根据任务的不同，可以选择HMM、DNN、卷积神经网络（CNN）等模型。

参数调优的关键在于根据任务需求选择合适的模型结构和网络深度，以及优化模型的层数和节点数。

学院：信电学院班级：电信102 姓名：徐景广学号：2010081261课程：专业综合实验实验日期：2014年1 月 3 日成绩：实验二、语音信号时域特征参数提取一、实验目的1．掌握利用matlab程序进行语音信号的录制与回放。

2．理解语音信号的时域特征参数的概念，如短时能量、短时过零率等。

3．掌握matlab的开发环境。

4．掌握对语音信号进行时域特征参数提取的方法。

二、实验原理本实验要求掌握时域特征分析原理，并利用已学知识，编写程序求解语音信号的短时过零率、短时能量、短时自相关特征，分析实验结果。

1.窗口的选择通过对发声机理的认识，语音信号可以认为是短时平稳的。

在5~50ms的范围内，语音频谱特性和一些物理特性参数基本保持不变。

我们将每个短时的语音称为一个分析帧。

一般帧长取10~30ms。

我们采用一个长度有限的窗函数来截取语音信号形成分析帧。

通常会采用矩形窗和汉明窗。

图1.1给出了这两种窗函数在帧长N=50时的时域波形。

学院： 信电学院 班级：电信102 姓名： 徐景广 学号： 2010081261 课程：专业综合实验 实验日期：2014年 1 月 3 日 成绩：0.20.40.60.811.21.41.61.82矩形窗samplew （n ）0.10.20.30.40.50.60.70.80.91hanming 窗samplew （n ）图1.1 矩形窗和Hamming 窗的时域波形矩形窗的定义：一个N 点的矩形窗函数定义为如下{1,00,()n Nw n ≤<=其他hamming 窗的定义：一个N 点的hamming 窗函数定义为如下0.540.46cos(2),010,()n n NN w n π-≤<-⎧⎨⎩其他=这两种窗函数都有低通特性，通过分析这两种窗的频率响应幅度特性可以发现（如图1.2）：矩形窗的主瓣宽度小（4*pi/N ），具有较高的频率分辨率，旁瓣峰值大（-13.3dB ），会导致泄漏现象；汉明窗的主瓣宽8*pi/N ，旁瓣峰值低（-42.7dB ），可以有效的克服泄漏现象，具有更平滑的低通特性。