三、語音信號特征

實(shí)現(xiàn)語音識別，就需要語音參數(shù)來刻畫語音信息。語音原本具有短時特性，所以描述語音的單位用幀（一般為10-40ms），在音頻幀上提取的短時音頻特征，叫音頻幀特征。相對音頻幀較長的時間間隔成為音頻段，在音頻段上提取的特征叫音頻段特征。

下面列舉一些常用的音頻特征和音頻段特征：

3.1 音頻幀特征

常用的音頻幀特征分為三類：時域特征、頻域特征和聲學(xué)感知特征。

時域特征利用了音頻信號在時域上面的信息，可以理解成橫軸為時間，縱軸為音頻信號。通過過零率、短時能量、音量、自相關(guān)系數(shù)等來描述音頻信號在時間上的信息。

• 過零率是指：音頻信號由正到負(fù)、由負(fù)到正過程中，通過零的次數(shù)。應(yīng)用于語音信號分析中，濁音具有較低的過零率，清音具有較高的過零率（發(fā)音時聲帶振動的是濁音，聲帶不振動的是清音）。
• 短時能量則是：通過能量的計算方法用于監(jiān)測濁音和清音的轉(zhuǎn)換時刻。應(yīng)用與語音信號分析中，短時能量大的地方過零率低，短時能量小的地方過零率高。

頻域特征是把時域波形信號轉(zhuǎn)換到頻譜，然后進(jìn)行計算。

聲學(xué)感知特征是聲學(xué)上定義的概念，考慮了人的聽覺感知特點(diǎn)，但通常計算比較復(fù)雜。

3.2 音頻段特征

音頻段特征是在音頻幀特征基礎(chǔ)上提取出來的，獲取音頻段特征的基本方法是：將音頻段對應(yīng)的音頻幀特征經(jīng)過均值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差等統(tǒng)計學(xué)公式計算得出來的。

四、預(yù)處理模塊

原始語音信號傳入預(yù)處理模塊的目的：是為了壓縮原始語音數(shù)據(jù)，提取出有代表性的特征來做后續(xù)的識別，主要分為三部分：預(yù)加重、分幀加窗、端點(diǎn)檢測。

4.1 預(yù)加重

在語音識別過程中，經(jīng)常會遇到原始語音數(shù)據(jù)因?yàn)樵胍簟⒈尘耙艋虼我畔⒌挠绊憣?dǎo)致識別效果變差。預(yù)加重的目的就是為了提高語音質(zhì)量，從含有噪聲語音的信號中，盡可能提取純凈的原始語音信號。

它的方法有很多，下面列舉三個：

（1）譜減法

首先假設(shè)噪音和期望語音信號相互獨(dú)立，然后通過估計噪音的功率，在原始語音中減去噪音功率達(dá)到去除噪音的目的。

這個方法較適用于噪音平穩(wěn)波動性小的情況。

（2）自適應(yīng)濾波法

通過獲得前一時刻的濾波器參數(shù)，去自動調(diào)節(jié)現(xiàn)在時刻的濾波器參數(shù)。我的理解是：假設(shè)語音信號具有較強(qiáng)的相關(guān)性，那么取t+1時刻的濾波器參數(shù)作用于t時刻的語音信號，形成純凈的語音信號。

（3）小波去噪法

基于信號和噪聲的小波系數(shù)在各尺度的分布特性，采用閾值的方法，達(dá)到去除噪聲的目的。

4.2 分幀加窗

語音信號可假定為短時平穩(wěn)的，即在較短時間內(nèi)（如5-50ms），語音信號基本保持不變，然后把語音信號分隔為一些音頻段再加以處理。

這些短段一般是周期的，對每個短段語音進(jìn)行處理，就等效于對固定特性的這樣原始語音進(jìn)行處理。對每一幀處理的結(jié)果，就可以看作是一個新的依賴于時間的序列，且這個序列可用于描述語音信號特征。

例如：原始語音采樣序列為x(m)，那么分段后的序列可以理解為x(m)乘以窗函數(shù)w(n-m)得到的。

窗函數(shù)越寬，對信號的平滑作用越明顯，反之，對信號幾乎沒有任何平滑作用。

4.3 端點(diǎn)檢測

對語音信號中的有聲片段和無聲片段進(jìn)行分割，然后再針對有聲片段的語音特征進(jìn)行識別，主要是利用語音特征參數(shù)進(jìn)行判斷。一般情況下，端點(diǎn)監(jiān)測是語音識別的第一步。

研究表明：即使是在安靜的環(huán)境中，語音識別系統(tǒng)一半以上的識別錯誤來自端點(diǎn)檢測。

本文由 @豬不會飛 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

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