遞歸分析在帶噪語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)中的應(yīng)用

賈 亮，尹 伊，楊慧超(沈陽(yáng)航空航天大學(xué) 電子信息工程學(xué)院，沈陽(yáng) 110136)

遞歸分析在帶噪語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)中的應(yīng)用

賈 亮，尹 伊，楊慧超
(沈陽(yáng)航空航天大學(xué) 電子信息工程學(xué)院，沈陽(yáng) 110136)

噪聲環(huán)境下語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)的難度會(huì)大大提高，遞歸分析是一種非線(xiàn)性動(dòng)力學(xué)分析方法，可以更好地表示語(yǔ)音特征，應(yīng)用消除趨勢(shì)項(xiàng)的遞歸分析法對(duì)帶噪語(yǔ)音進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)帶噪語(yǔ)音的起止點(diǎn)檢測(cè)。通過(guò)對(duì)比傳統(tǒng)的譜熵端點(diǎn)檢測(cè)法，針對(duì)在信噪比為0dB與-5dB的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行仿真，結(jié)果表明，遞歸分析端點(diǎn)檢測(cè)法能更好地分割語(yǔ)音段與噪聲段。

譜熵；遞歸度；端點(diǎn)檢測(cè)；帶噪語(yǔ)音

端點(diǎn)檢測(cè)在語(yǔ)音合成與識(shí)別領(lǐng)域中具有重要作用，端點(diǎn)檢測(cè)可以把語(yǔ)音段部分進(jìn)行定位，找出某一個(gè)需要的語(yǔ)音段的起始點(diǎn)和終止點(diǎn)，從而為下一步的工作做好準(zhǔn)備。由于噪聲的影響，端點(diǎn)檢測(cè)依舊是當(dāng)今熱點(diǎn)難點(diǎn)話(huà)題，傳統(tǒng)的端點(diǎn)檢測(cè)包括譜熵檢測(cè)、倒譜距離檢測(cè)、雙門(mén)限檢測(cè)等，為了提高低信噪比下性能以及對(duì)檢測(cè)效果的要求越來(lái)越高，隨即更多針對(duì)不同情形下端點(diǎn)檢測(cè)的算法與觀點(diǎn)被提出。

20世紀(jì)80年代，Eckmann等提出了在二維空間圖形上觀察時(shí)間序列遞歸性，并針對(duì)二維空間遞歸性在m維相空間上的軌道進(jìn)行研究,表明各個(gè)時(shí)刻的遞歸現(xiàn)象可以通過(guò)二維方陣用黑點(diǎn)或者白點(diǎn)表示。這種表示方法被稱(chēng)作遞歸圖(RecurrencePlot，即RP)。為了量化遞歸圖中表現(xiàn)出來(lái)的系統(tǒng)遞歸現(xiàn)象，Zbilut等提出了定量遞歸分析(Recur-rence Quantification Analysis，即RQA)來(lái)描述系統(tǒng)不同的動(dòng)力學(xué)行為[1]。

遞歸算法是基于一種非線(xiàn)性動(dòng)力學(xué)分析方法，相空間重構(gòu)為其來(lái)源根基，反應(yīng)的是復(fù)原后的混沌吸引子所具有的某種規(guī)律，揭示時(shí)間序列的內(nèi)部結(jié)構(gòu)[2-3]。在端點(diǎn)檢測(cè)中語(yǔ)音段與非語(yǔ)音段的軌跡狀態(tài)的特征大不相同，是闡明時(shí)間序列周期性、混沌性以及非平穩(wěn)性的一個(gè)重要方法[4]。

由于噪聲的影響端點(diǎn)檢測(cè)的精度大大下降，本文提出了基于語(yǔ)音信號(hào)非線(xiàn)性動(dòng)力學(xué)特性遞歸分析方法。首先擬合消除趨勢(shì)項(xiàng)函數(shù)，降低干擾與誤差，再利用遞歸度區(qū)分語(yǔ)音段和非語(yǔ)音段，通過(guò)對(duì)比傳統(tǒng)的譜熵法與遞歸分析法，表明遞歸分析的端點(diǎn)檢測(cè)法有很好的效果，可利用遞歸法來(lái)實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音的端點(diǎn)檢測(cè)。

1 語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)的遞歸分析

1.1 語(yǔ)音信號(hào)遞歸圖

遞歸圖[5]較適用于短時(shí)帶噪語(yǔ)音的端點(diǎn)檢測(cè)分析，可更好檢驗(yàn)語(yǔ)音時(shí)間序列的平穩(wěn)性、內(nèi)在相似性,進(jìn)而區(qū)分語(yǔ)音的語(yǔ)音段與非語(yǔ)音段。遞歸圖法最初由Eckmann等人于1987年提出，主要應(yīng)用于對(duì)非線(xiàn)性動(dòng)力系統(tǒng)的研究[6-8]?，F(xiàn)在，遞歸圖已經(jīng)成功地應(yīng)用到多個(gè)領(lǐng)域，如信號(hào)分析、腦心電圖分析以及故障分析等諸多領(lǐng)域。定量遞歸分析[9](recurrence quantification analysis，RQA)是基于遞歸圖中的水平線(xiàn)及垂直線(xiàn)以及對(duì)角線(xiàn)等分布對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行分析，從而獲得動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)的定量信息[10-12]，可以描述語(yǔ)音的端點(diǎn)檢測(cè)。

遞歸圖采用圖形映射方式來(lái)表現(xiàn)信號(hào)中所存在的結(jié)構(gòu)在正常情況下得到一組帶噪的語(yǔ)音信號(hào)，其序列就包含了非線(xiàn)性特征。它反應(yīng)了動(dòng)力系統(tǒng)中產(chǎn)生的時(shí)間序列的所有可能時(shí)間尺度上的自相關(guān)[12]。因此，遞歸圖可以被認(rèn)為揭示了語(yǔ)音信號(hào)中全局相關(guān)結(jié)構(gòu)的。遞歸圖利用相空間重構(gòu)的思想將時(shí)間序列進(jìn)行重構(gòu)。選擇適合的延遲時(shí)間Δt與嵌入維數(shù)m重構(gòu)動(dòng)力學(xué)向量Xk=(x(k),x(k+Δt),…,x(k+(m-1)Δt)),(k=1,2，…，N) ，即把語(yǔ)音的時(shí)間序列重構(gòu)成m維的相空間軌跡，從動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)角度上實(shí)現(xiàn)了在高維空間恢復(fù)吸引子[13]，引入符號(hào)函數(shù)。

(1)

計(jì)算相空間行列向量Xi、Xj距離為

(2)

計(jì)算遞歸值，得到矩陣的圖形表示為

Ri,j=H(ε-Si,j),(i,j=1,2,…,N)

(3)

ε為臨界距離，將所求得Ri,j值映射到二維圖中，如圖1所示。

圖1 語(yǔ)音信號(hào)遞歸圖

當(dāng)矩陣中任意兩個(gè)矢量間的距離Si,j≤ε時(shí)，意味著坐標(biāo)(i,j)取值為1，遞歸圖(i,j) 位置上表示為黑點(diǎn)，相反為0則在遞歸圖(i,j)位置上表示為白點(diǎn)。黑點(diǎn)與白點(diǎn)所組成的二維遞歸圖可以清晰地描述各個(gè)狀態(tài)之間的遞歸關(guān)系，其實(shí)質(zhì)是用二維圖形來(lái)展示高維相空間中軌跡隨時(shí)間的演化情況圖形結(jié)構(gòu)，主要由孤立點(diǎn)、對(duì)角線(xiàn)、水平線(xiàn)以及垂直線(xiàn)等組成[13]。整個(gè)遞歸圖表現(xiàn)了語(yǔ)音信號(hào)語(yǔ)音段與非語(yǔ)音段的全局系統(tǒng)。

1.2 改進(jìn)型語(yǔ)音信號(hào)的遞歸分析

遞歸圖中黑白點(diǎn)的分布反應(yīng)帶噪語(yǔ)音信號(hào)中語(yǔ)音段與非語(yǔ)音段的內(nèi)在相似結(jié)構(gòu)。由于語(yǔ)音信號(hào)的動(dòng)力學(xué)差異，語(yǔ)音段在遞歸圖中黑點(diǎn)的比例往往比非語(yǔ)音的段小，可以將遞歸率作為區(qū)分語(yǔ)音段和非語(yǔ)音段的一種方法。定量遞歸分析結(jié)果表明:語(yǔ)音信號(hào)中較高的遞歸率[4]意味著較強(qiáng)的周期性嵌入，遞歸率公式如式所示：

(4)

其中N為遞歸圖上的節(jié)點(diǎn)數(shù)，RRl反應(yīng)了相空間相點(diǎn)密集程度。

本文引入另一種描述語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)的方法遞歸圖的熵[14]。不難發(fā)現(xiàn)隨著多種線(xiàn)長(zhǎng)度的變化語(yǔ)音信號(hào)的遞歸圖中，熵值也會(huì)產(chǎn)生較大變化。用來(lái)描述信號(hào)遞歸圖的復(fù)雜程度，結(jié)構(gòu)愈復(fù)雜熵值就愈高，遞歸圖中變量是線(xiàn)的長(zhǎng)度。若所有線(xiàn)長(zhǎng)度都為同一值則熵為0，語(yǔ)音熵計(jì)算公式為

(5)

其中，p(l)表示語(yǔ)音信號(hào)遞歸圖中對(duì)角線(xiàn)分布的概率密度。定量遞歸分析表明:語(yǔ)音信號(hào)的確定性越強(qiáng),RQA中的確定率與熵值就越大,如圖2、圖3所示。

圖2 信噪比為20 dB的遞歸圖

圖3 信噪比為10 dB的遞歸圖

隨著噪聲強(qiáng)度的增大，遞歸圖中時(shí)間序列受噪聲影響越大，遞歸圖中對(duì)角線(xiàn)越短，此時(shí)熵值越混亂，展現(xiàn)了語(yǔ)音信號(hào)在帶噪情況下的全局系統(tǒng)。

2 消除趨勢(shì)項(xiàng)

(6)

其中k=1,2,…,n，定義誤差項(xiàng)為最小,即：

(7)

令誤差項(xiàng)為最小即：

(8)

最終擬合趨勢(shì)項(xiàng)為

(9)

語(yǔ)音信號(hào)中通常m=1～3，語(yǔ)音信號(hào)偏差值如表1所示。

表1 語(yǔ)音信號(hào)偏離基線(xiàn)值

3 遞歸在端點(diǎn)檢測(cè)中的應(yīng)用

本文在MATLAB環(huán)境下，對(duì)短時(shí)語(yǔ)音加入信噪比為0 dB與-5 dB的高斯白噪聲，首先對(duì)短時(shí)帶噪語(yǔ)音序列做消除趨勢(shì)項(xiàng)處理，降低趨勢(shì)項(xiàng)誤差，使遞歸計(jì)算更加精準(zhǔn)。并對(duì)語(yǔ)音序列做遞歸分析，采用簡(jiǎn)單的回避嵌入理論的方案[10]，設(shè)定m=1,τ=1 ，臨界距離直接選取語(yǔ)音序列標(biāo)準(zhǔn)差使ε=s。對(duì)比低信噪比下語(yǔ)音信號(hào)做遞歸分析，與傳統(tǒng)譜熵法端點(diǎn)檢測(cè)進(jìn)行比較，結(jié)果如下所示。

圖4 較純凈語(yǔ)音下遞歸與譜熵端點(diǎn)檢測(cè)對(duì)比

圖5 0 dB噪聲下下遞歸與譜熵端點(diǎn)檢測(cè)對(duì)比

圖6 -5 dB噪聲下下遞歸與譜熵端點(diǎn)檢測(cè)對(duì)比

圖4中較純凈的語(yǔ)音下語(yǔ)音段與噪聲段的分界十分明顯，遞歸法與譜熵法均有很好的區(qū)分語(yǔ)音段與噪聲段效果。

圖5與圖6中均加入了低信噪比高斯白噪聲，噪聲使原始語(yǔ)音的語(yǔ)音段變得難以區(qū)分,其中前60幀與后20幀為非語(yǔ)音段，60幀至130幀為語(yǔ)音段。圖5 (c)與圖6(c)中由于噪聲的加入使譜熵值高于圖1(c)中較純凈語(yǔ)音，且區(qū)分噪聲與語(yǔ)音程度有所下降,反映了低信噪比下語(yǔ)音的無(wú)序性，信噪比越低圖形越散亂，語(yǔ)音起止點(diǎn)難以判斷。圖5(b)與圖6(b)中由于加噪后語(yǔ)音段較低信噪比的噪聲信號(hào)有更大的周期性與規(guī)律性，利用加噪后產(chǎn)生的語(yǔ)音序列時(shí)間尺度上的自相關(guān)性質(zhì)。利用相空間重構(gòu)方法將語(yǔ)音序列進(jìn)行重構(gòu)，相空間距離的變化導(dǎo)致遞歸值隨之改變，且均在語(yǔ)音起點(diǎn)第60幀與語(yǔ)音結(jié)束的第130幀與非語(yǔ)音段有明顯界限。遞歸分析的端點(diǎn)檢測(cè)具有更好的穩(wěn)定性，全面地反應(yīng)了語(yǔ)音段與非語(yǔ)音段的區(qū)別，檢測(cè)的準(zhǔn)確率優(yōu)于傳統(tǒng)的譜熵法。

4 結(jié)論

語(yǔ)音信號(hào)存在不確定性，利用最小二乘擬合趨勢(shì)項(xiàng)擬合信號(hào)減小系統(tǒng)所帶來(lái)的誤差，語(yǔ)音信號(hào)序列應(yīng)用非線(xiàn)性動(dòng)力學(xué)的方法將其映射在二維遞歸圖中，語(yǔ)音序列在遞歸圖上的表現(xiàn)出一定規(guī)律，再利用遞歸分析的方法分析表示這一規(guī)律，利用這種性質(zhì)將其運(yùn)用于短時(shí)帶噪語(yǔ)音的端點(diǎn)檢測(cè)中，在信噪比為0dB與-5dB條件下，對(duì)比傳統(tǒng)譜熵端點(diǎn)檢測(cè)法，可以明顯地看出，遞歸度端點(diǎn)檢測(cè)具有更好的效果，但不難發(fā)現(xiàn)遞歸算法的計(jì)算量很大，為此，需要進(jìn)一步努力探索新模型。

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Endpointdetectionofnoisyspeechbasedonrecursiveanalysis

JIA Liang，YIN Yi，YANG Hui-chao
(College of Electronic and Information Engineering,Shenyang Aerospace University,Shenyang 110136,China)

In this paper,the recursive analysis method is used to analyze the noisy speech.It is a nonlinear dynamic analysis method and can better represent the voice features.The recursive analysis method that can eliminate the trend item is applied to the analysis of the noisy speech,which can detect the start and end of the noisy speech.The speech signals at SNR 0dB and-5dB are simulated.The results show that the recursive analysis based endpoint detection method can better segment the speech and noise comparing to the traditional spectral entropy endpoint detection method.

spectral entropy;recursive degree;endpoint detection;noisy speech

2017-07-10

賈 亮(1971-)，男，遼寧大石橋人，副教授，主要研究方向:信號(hào)與信息處理，E-mail:jiayw@ sina.com。

2095-1248(2017)06-0083-04

TN912.3

A

10.3969/j.issn.2095-1248.2017.06.014

劉劃 英文審校：齊義文)