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    基于短時(shí)傅里葉變換特征分析的語音比對(duì)

    2019-09-10 07:22:44陳淑杰
    關(guān)鍵詞:Matlab仿真特征向量

    摘要:針對(duì)語音信號(hào)對(duì)比問題,提出了特征參數(shù)提取和基于余弦定理的向量相似度分析方法。將不同時(shí)刻的瞬時(shí)頻率及其瞬時(shí)頻率對(duì)應(yīng)的幅值這兩個(gè)特征參數(shù)提取放到兩個(gè)向量中,利用余弦定理求出兩個(gè)向量夾角的余弦值作為相似度判定依據(jù),從而根據(jù)兩個(gè)特征向量的相似度求出兩個(gè)音頻信號(hào)的相似性。

    關(guān)鍵詞:短時(shí)傅里葉變換;瞬時(shí)頻率估計(jì);特征向量;向量相似度;MATLAB仿真

    引言

    現(xiàn)如今,與音頻信號(hào)比對(duì)相關(guān)的信號(hào)處理方法數(shù)不勝數(shù),英語打分軟件,K歌打分軟件都用到了語音比對(duì)原理,本文將最大幅度、瞬時(shí)頻率作為相似性原理估計(jì)的兩個(gè)特征值,從而完成語音比對(duì)任務(wù)。

    傅里葉變換方法作為一種全局的線性處理方法【2】,反映了信號(hào)在整段時(shí)間內(nèi)的頻譜信息,只適用于平穩(wěn)信號(hào)的精確分析,無法滿足頻譜結(jié)構(gòu)隨時(shí)間變化的非平穩(wěn)信號(hào)的分析。語音信號(hào)是典型的非平穩(wěn)信號(hào),針對(duì)語音信號(hào)的分析處理,用時(shí)頻聯(lián)合分析的方法可以揭示信號(hào)的時(shí)頻細(xì)節(jié),從而更準(zhǔn)確的對(duì)其進(jìn)行分析與處理。目前,時(shí)頻信號(hào)的分析處理已經(jīng)廣泛應(yīng)用于物理、天文學(xué)、化學(xué)、生物學(xué)、醫(yī)學(xué)和通信等眾多領(lǐng)域。時(shí)頻分析在信號(hào)處理領(lǐng)域顯示出的巨大潛力,吸引著越來越多的人去研究并利用它。

    1 短時(shí)傅里葉變換

    STFT思想是:選擇一個(gè)時(shí)頻局部化的窗函數(shù),假定分析窗函數(shù)g(t)在一個(gè)短時(shí)間間隔內(nèi)是平穩(wěn)(偽平穩(wěn))的,移動(dòng)窗函數(shù),使f(t)g(t)在不同的有限時(shí)間寬度內(nèi)是平穩(wěn)信號(hào),從而計(jì)算出各個(gè)不同時(shí)刻的功率譜。短時(shí)傅里葉變換使用一個(gè)固定的窗函數(shù),窗函數(shù)一旦確定了以后,其形狀就不再發(fā)生改變。

    STFT定義是:

    式中【3】, 表示時(shí)間窗函數(shù),上標(biāo)“*”表示復(fù)共軛。從式①中可看出:對(duì)于特定的時(shí)刻t,STFT是信號(hào) 與中心在 t的平滑移動(dòng)窗函數(shù) 乘積的傅里葉變換。從這個(gè)意義上,STFT可以理解為信號(hào) 在分析時(shí)刻t的局部頻譜。由于分析窗的作用,在分析窗以外的信號(hào)得到抑制。

    2 瞬時(shí)頻率估計(jì)方法

    估計(jì)瞬時(shí)頻率屬于時(shí)變信號(hào)分析的問題,在時(shí)頻結(jié)果基礎(chǔ)上,通過比較每一局部時(shí)間段上隨頻率變化的幅度、能量或密度的大小,可以獲得對(duì)應(yīng)每一局部時(shí)間段上最大幅度、能量或密度的頻率值,文中所采用的估計(jì)瞬時(shí)頻率的方法就是將此局部時(shí)間內(nèi)對(duì)應(yīng)的最大幅度的頻率作為信號(hào)瞬時(shí)頻率的估計(jì)值。

    3 基于特征向量的相似度估計(jì)

    本文相似度估計(jì)所用方法是:構(gòu)造特征向量,將求取語音信號(hào)的相似度轉(zhuǎn)化成求取特征向量的相似性。

    向量相似性求取原理:

    上圖是一個(gè)二維向量的幾何表示。其中有二維向量a和b。θ就是這兩個(gè)二維向量的夾角;如果夾角為0度,意味著方向相同、線段重合;如果夾角為90度,意味著形成直角,方向完全不相似;如果夾角為180度,意味著方向正好相反。因此,我們可以通過夾角的大小,來判斷向量的相似程度。夾角越小,就代表越相似。

    由資料【4】查閱,可得基于余弦定理的相似性估計(jì)公式為:

    本實(shí)驗(yàn)選取兩個(gè)參數(shù)作為特征參數(shù):1.瞬時(shí)頻率向量2.瞬時(shí)頻率對(duì)應(yīng)的幅值向量。根據(jù)以上向量相似性估計(jì)原理可設(shè)定本實(shí)驗(yàn)相似性判定條件:兩個(gè)特征參數(shù)的cosθ都小于0.6,判定不相似。兩個(gè)特征參數(shù)的cosθ都大于0.6且小于0.7,判定相似性為60%,兩個(gè)特征參數(shù)的cosθ都大于0.7且小于0.8,判定相似性70%,兩個(gè)特征參數(shù)的cosθ都大于0.8且小于0.9,判定相似性為80%,兩個(gè)特征參數(shù)的cosθ都大于0.9且小于1,判定相似性為90%,兩個(gè)特征參數(shù)的cosθ都等于1,判定相似性為100%。

    由于兩個(gè)語音信號(hào)一般情況下維度不同,若進(jìn)行截取,則會(huì)發(fā)生頻譜泄露。故在代碼中利用補(bǔ)零方法解決了兩個(gè)語音信號(hào)不同維度,無法進(jìn)行處理的問題,仿真效果較好。

    5 MATLAB編程思想

    音頻信號(hào)相似性判定:

    找一對(duì)相似的語音信號(hào),如英文單詞LIVE和LOVE。分別對(duì)兩個(gè)語音信號(hào)進(jìn)行短時(shí)傅里葉變換(STFT),然后找出兩個(gè)英文單詞最大幅度時(shí)對(duì)應(yīng)的瞬時(shí)頻率,并將這些數(shù)據(jù)(瞬時(shí)頻率及瞬時(shí)頻率對(duì)應(yīng)的最大幅度)分別存放到對(duì)應(yīng)的數(shù)組中。將這兩類數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為向量A和B,如:LIVE對(duì)應(yīng)向量為A1、B1,LOVE對(duì)應(yīng)向量為A2,B2。利用余弦定理的相似性原理,列出判定條件,即可判斷LIVE和LOVE的相似性。利用此編程思想可判定兩語音信號(hào)的相似性。

    6 仿真驗(yàn)證

    信號(hào)相似性對(duì)比

    圖一圖二對(duì)比,可知兩個(gè)信號(hào)不相似,但是MATLAB的出來的結(jié)論與信號(hào)時(shí)域圖對(duì)比得出來的結(jié)論相同,可知本實(shí)驗(yàn)信號(hào)相似性判定原理與程序都是正確的。

    7 結(jié)束語

    利用短時(shí)傅里葉變換可進(jìn)行各種時(shí)頻分析。其中信號(hào)相似性判定可由多種方法求出。本實(shí)驗(yàn)利用基于余弦定理的特征向量相似性原理來判定兩個(gè)信號(hào)的相似性,本實(shí)驗(yàn)程序由本作者完全自主編寫而成,若經(jīng)過語音包進(jìn)行檢測(cè)后,則具有實(shí)際工程參考價(jià)值。

    本實(shí)驗(yàn)存在的問題是實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)量有待增加,后續(xù)需要進(jìn)行更多數(shù)據(jù)的檢測(cè)。

    參考文獻(xiàn)

    [1]趙立昕,蔡志堅(jiān),周正.超寬帶信號(hào)的時(shí)頻分析[J].高技術(shù)通訊,2006,16(2):1332135.

    [2]吳軍.數(shù)學(xué)之美.北京:人民郵電出版社2012,5(2):9787115282828.

    作者簡(jiǎn)介:陳淑杰(1999.02-),女,河南省駐馬店市人,職稱:學(xué)生,單位:鄭州大學(xué)信息工程學(xué)院,專業(yè):通信工程。

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