第三章 语音信号的特征分析讲解

语音信号分析与处理方法综述语音信号是人类交流中重要的组成部分，语音信号分析与处理是一项非常重要的研究方向。

语音信号分析与处理技术可以被应用于语音识别、语音合成、语音增强、语音鉴别等领域，为人类提供更高效、高质量的语音交流体验。

本文将综述语音信号分析与处理的方法，包括基本概念和基础知识，语音信号的预处理、特征提取与分类等技术，以及目前应用较广泛的语音识别和语音合成技术。

本文还将介绍这些技术的理论基础、算法和应用案例。

一. 语音信号的基本概念和基础知识语音信号是人类通过声音来进行交流的信号，包含语音的各种音节和声调信息。

在语音信号分析与处理中，需要掌握语音信号的基本概念和基础知识。

在语音信号中，有许多不同的声音成分和噪声成分，语音信号预处理技术采取一系列措施来消除这些噪声，提高语音信号的质量。

例如，预处理技术包括消噪、滤波、去混响等技术。

二. 语音信号的预处理技术语音信号预处理技术包括噪声去除、滤波、去混响等技术。

这些技术可以帮助清除语音信号中的杂音和噪声，提高语音信号的可读性和质量。

噪声去除技术是预处理语音信号中最常用和最简单的技术。

这种技术采用滤波器、降噪器等设备或软件来消除语音信号中的杂音和噪声。

滤波技术是在语音信号中过滤特定频率成分的一种技术，这可以将一些不必要的频率成分去除，使语音信号更加清晰。

滤波依据的原理是，去除不相关信号的频率成分，使有用信号能够更好地被保留。

去混响技术是将混响（残留回响）去除的技术。

在语音信号分析与处理中，经常需要去除混响，因为混响会导致语音信号的低频部分（主要是语音信号中的音节）发生失真，降低语音信号的质量。

三. 语音信号特征提取语音信号的特征提取是将语音信号转化为一种易于分析和识别的数据结构或特征向量的过程。

一些常用的语音信号特征提取方法包括短时能量、过零率、梅尔倒谱系数等。

短时能量是一种用于计算语音信号能量的技术。

通过计算语音信号每个短时间内的总能量，可以得出一个很好的特征向量。

声学信号的特征提取与分析算法声学信号是指通过声波传播而产生的信号，它在我们日常生活中无处不在，如语音、音乐、环境声等。

对声学信号的特征提取与分析是一项重要的研究课题，它可以帮助我们理解声学信号的本质，从而应用于语音识别、音乐分析、环境声场建模等领域。

一、声学信号的特征提取声学信号的特征提取是指从原始声学信号中提取出能够反映信号特性的参数。

常见的声学信号特征包括时域特征和频域特征。

时域特征是指对声学信号在时间上的变化进行分析，常用的时域特征包括短时能量、过零率和短时自相关函数等。

短时能量反映了信号的能量大小，过零率表示信号波形穿过零点的次数，短时自相关函数描述了信号在不同时间延迟下的相似性。

频域特征是指对声学信号在频率上的变化进行分析，常用的频域特征包括功率谱密度、频谱包络和谱熵等。

功率谱密度表示信号在不同频率上的能量分布，频谱包络描述了信号频谱的整体形状，谱熵反映了信号频谱的复杂程度。

二、声学信号的特征分析算法声学信号的特征分析算法是指通过对声学信号的特征进行提取和分析，来揭示信号的内在规律和特点。

常用的声学信号特征分析算法包括时域分析和频域分析。

时域分析是指对声学信号在时间上的变化进行分析，常用的时域分析算法包括自相关函数法、短时傅里叶变换法和小波变换法等。

自相关函数法可以用来计算信号的过零率和短时自相关函数，短时傅里叶变换法可以将信号从时域转换到频域，并提取出频率信息，小波变换法可以对信号进行多尺度分析。

频域分析是指对声学信号在频率上的变化进行分析，常用的频域分析算法包括傅里叶变换法、功率谱估计法和谱减法等。

傅里叶变换法可以将信号从时域转换到频域，并提取出频率成分，功率谱估计法可以计算信号的功率谱密度，谱减法可以通过减去噪声谱来增强信号的清晰度。

三、声学信号特征提取与分析的应用声学信号的特征提取与分析在许多领域都有广泛的应用。

在语音识别领域，通过提取语音信号的特征参数，可以将语音信号转化为数字特征向量，用于识别不同的语音单元。

语音信号特征提取研究语音信号特征提取是语音信号处理的基础，它是将语音信号中的重要特征提取出来，以便进行后续的处理和分析。

语音信号特征提取研究的主要目标是找出最具代表性的特征，并确保这些特征对语音识别的准确性和稳定性有很大的贡献。

一、语音信号的基本特征语音信号是一种时间变化的声音信号，它的基本特征包括语音信号的幅度、频率、相位、声调、共振、辅音、韵律和音调等。

这些特征在语音信号的处理和分析中都有着重要的作用。

语音信号的幅度，是指声音波形在某一时刻的振幅大小。

频率是声音波形的周期性，它是指声音波形重复出现的次数。

相位是声音波形在某一时刻的相对位置，它是指声音波形在某一时刻的起始位置。

声调是语言的基本音型，它是由声音的频率、相位和幅度组成的。

共振是一种声音的特殊质量，它是由声音波形在共振器内的特殊响应属性产生的。

辅音是语音信号中的非元音部分，它是由尽量关闭口腔或喉咙里，而使气流通过的产生摩擦和爆炸声音所形成。

韵律是指语音信号的声调、节奏、音位长短和强弱，它是语音信息的基本组成部分。

音调是指在语音信号中重音词的高低、声音的急缓和语气的不同等。

二、语音信号特征提取方法语音信号特征提取方法通常分为时域分析和频域分析两种方法。

1. 时域分析时域分析是指对声波信号在时间轴上的分析，它的特点是能够反映出信号在时间上的特征。

时域分析常用的方法包括自相关分析、汉明窗分析、线性预测分析、声门周期分析、短时傅立叶变换分析等。

其中，自相关分析通过计算信号与自身的相关性，可以获得信号的周期性信息；汉明窗分析通过对信号进行加窗操作，可以获得信号的短时功率谱信息；线性预测分析通过提取信号中的线性预测系数，可以获得信号的共振特征；声门周期分析通过提取语音信号中声道共振的谐波周期，可以获得声音的基频、共振品质和共振峰等信息；短时傅立叶变换分析通过对帧内信号进行傅立叶分析，可以获得信号的频率谱信息。

2. 频域分析频域分析是指对声波信号在频率轴上的分析，它的特点是能够反映出信号在频率上的特征。

第2篇语音信号分析第3章时域分析3.1 概述语音信号处理包括语音通信、语音合成、语音识别、说话人识别和语音增强等方面，但其前提和基础是对语音信号的分析。

只有将语音信号分析成表示其本质特性的参数，才有可能利用这些参数进行高效的语音通信，才能建立用于语音合成的语音库，也才可能建立用于识别的模板或知识库。

而且，语音合成的音质好坏、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度。

语音信号是非平稳、时变、离散性大、信息量大的复杂信号，处理难度很大。

语音信号携带着各种信息。

在不同应用场合下，人们感兴趣的信息是不同的。

那些与应用目的的不相干或影响不大的信息，应当去掉；而需要的信息不仅应当提取出来，有时还需要加强。

这涉及到语音信号中各种信息如何表示的问题。

语音信息表示方法的选择原则是使之最方便和最有效。

语音信号可以用语音的抽样波形来描述，也可以用一些语音信号的特征来描述。

提取少量的参数有效地描述语音信号，即语音信号的参数表示，是语音处理领域共用性的关键技术之一。

根据所分析的参数不同，语音信号分析可分为时域、频域、倒谱域等方法。

时域分析具有简单、运算量小、物理意义明确等优点；但更为有效的分析多是围绕频域进行的，因为语音中最重要的感知特性反映在其功率谱中，而相位变化只起着很小的作用。

另一方面，按照语音学观点，可将语音的特征表示和提取方法分为模型分析法和非模型分析法两种。

其中模型分析法是指依据语音产生的数学模型，来分析和提取表征这些模型的特征参数；共振峰模型分析及声管模型(即线性预测模型)分析即属于这种分析方法。

而不进行模型化分析的其他方法都属于非模型分析法，包括上面提到的时域分析法、频域分析法及同态分析法等。

基于语音产生模型的多种参数表示法已在语音识别、合成、编码和说话人识别研究的大量实践中证明是十分有效的。

贯穿于语音分析全过程的是“短时分析技术”。

语音信号特性是随时间而变化的，是一个非平稳的随机过程。

但是，从另一方面看，虽然语音信号具有时变特性，但在一个短时间范围内其特性基本保持不变。