声信号时域结构的分析研究.doc
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1、声信号时域结构的分析研究摘 要:在石油工程中,信号处理已经成为一项日常的处理工作,本课题的研究就属于信号信息处理的范畴,研究的重点是声信号时域结构的分析研究。在目前的声信号时域结构的分析研究,都是以音节为最小单位进行的,而对小于音节的声音效果没有足够的研究。本课题利用专用的音频信号处理软件,将语音信号转换为可以耳听测试的一个个音节或词组信号。然后在不同时间段上通过对音节或词组信号切分后的分段信号的声效特征进行耳听试验分析,获得了相对独立的各种不同的音节信号,来对音节信号进行测试。然后对测试进行统计分析,获得了初步的统计结果。从宏观、整体上实现了对声母语音的变化特征和规律性的了解。关键词:声母
2、信号处理 时域 语音信号The Analysis for Time-domain Signal StructureAbstract: Signal processing has already become a daily work in the petroleum engineering, this topic belongs to this category of signal information processing, the main point of this research is the analysis of time-domain signal structure. Va
3、rious studies on speech signals take syllable as a minimum unit.The substructure for syllables have not been enough researched. This topic exclusive use of the audio signal processing software, digital sound wav files were converted into different syllabic phrases or signals. Then sub-segment of eac
4、h syllable or phrase was tested for their sound characteristics. Different independent syllable signals contained in main one were extracted and identified. Such sub-segment data were collected, Come to carry on a test to the syllable signal。After analysing these tests date for , statistical results
5、 for each initial were obtained.The features and law changed in initials have been identified as a whole.Key words:Initials Signal Processing Time Domain Voice Signal目 录1 绪论.11.1 本课题目前的研究进展情况11.1.1 声学发展的历史.11.1.2 语言声学的研究状况.21.2 信号处理的方法31.3 人类对声信号的感知41.4 声信号的识别51.5 虚拟仪器技术概论71.5.1 虚拟仪器的定义71.5.2 虚拟仪器的特
6、点71.5.3 虚拟仪器的体系81.6 信号处理的应用81.6.1 信号处理应用领域81.6.2 信号处理的发展趋势91.7 目前研究存在的问题101.7.1 问题的提出101.7.2 本课题研究与本专业、今后工作之间的联系和意义112 信号处理的基本知识122.1 信号的相关知识122.1.1 信号的概念122.1.2 信号的分类122.2 数字信号处理硬件132.3 信号处理软件142.4 本课题语音信号的采集153 语音信号的分析与处理163.1 SpeechSignalPS软件介绍163.2 操作过程实例183.3 操作的内容和工作量183.4 处理结果的数据库保存193.4.1 创建
7、数据库203.4.2 编制数据入库软件204 语音性能时域结构的分析214.1 按声母归类的统计分析214.2 按替代声母归类的统计分析225 全文结论26附录1 处理结果的数据库保存于统计分析程序27附录2 按声母归类的统计分析列表33参考文献34致谢371 绪 论1.1 本课题目前的研究进展情况1.1.1 声学发展的历史15(1)古代声学简介我国是世界上的文明古国。根据对现存的有关古书及文物的考证可以看出,我国古代有关声学方面的知识是从制造、使用乐器开始的。公元前43世纪间成书的墨经中有大量的有关声学方面的记载。其中有一段关于利用挖地井埋缸听测地声的记录。这种方法,现代仍在使用。在我国,一
8、些古建筑中还有一些巧妙地利用声音反射、共鸣特性的。其中最著名的就是北京天坛的回音壁、三音石、圆丘。此外还有山西永济县的莺莺塔。(2)近代声学的发展20世纪以前,声源仅限于人声、乐器、音义和哨子。频率限于可听声范围内,可控制的声强范围也有限。接收仪器主要是人耳,有时用歌弧、歌焰作定性比较,电话上的接收器和传声器还很简陋,难于用作测试仪器。20世纪以后,人们把电路理论应用于换能器的设计,把晶体的压电性用于声信号和电信号之间的转换,以后又发展了压电陶瓷、驻极体等,并用电子线路放大和控制电信号,使声的产生和接收几乎不受频率和强度的限制。在我们日常生活中,声波是听觉信号的载体,而视频信号则是图像信息的载
9、体。人类大脑在接收到声信号和视觉信号之后要进行一系列的处理,有些处理是非常复杂的。如语言的识别、理解、联想,图像的分类、识别等。现代声学的研究可以追溯到英国的伟大物理学家牛顿的工作。他在1687年推导了声速公式,但因为用错了常数,使实际测量的声速值与理论不符。直到1816年,拉普拉斯提出气体的弹性系数应采用绝热过程(而不是恒温过程)的弹性系数,而使理论与实测的值达到一致。德国人克拉尼(17561827)是实验声学的创始人,他的名著声学是声学方面的第一本教科书,出版于1802年。一般认为,现代声学基础的奠基者是杰出的英国物理学家瑞利(18421919)。他在声学、振动理论、光学理论及热辐射方面都
10、有贡献他于1877年发表了声学理论,基本上完成了声学的数学理论15。声学的发展和无线电电子学的发展是分不开的。这里首先要提一下的是能把电信号变成声信号和把声信号变成电信号的换能装置。1861年赖斯发明了第一个扬声器。他在磁棒上绕上线圈,然后把它放在一个共振匣内,当变化的电流通过线圈时,由于电磁感应,线圈发生振动,通过共振匣发出了声音。1877年美国大发明家爱迪生发明了机械留声机。它由一个用锡箔包着的圆筒和装着针尖的膜片组成。当人对着话筒说话时,声压就从膜片传到针尖,转动锡箔圆筒,针尖就在锡箔上刻出沟纹。这一发明使人类第一次可以把声音存贮起来15。(3)现代声学的应用15在现代声学广泛应用于各个
11、方面:建筑声学为现代大型剧场、大会堂的设计提供声学指导,也为城市噪声控制提供标准。对噪声和振动的研究还是和国防密切相关的课题。火箭、导弹飞行时的振动及其控制一直是衡量它们总体性能的重要指标。电声学的发展和近代通讯技术紧密相关。通讯、广播及日常生活中所使用的各种高音质音响设备为丰富人们的文化生活起着越来越大的作用。超声及其应用是近代声学发展最迅速的新兴分支。超声无损检测、超声诊断、超声医疗已在工业及生活方面发挥作用。水声学是近代声呐设计和海洋开发的技术基础。军事上所用的声呐设备及海洋开发中所用的地震勘探设备、剖面仪等都是利用水声技术研制出来的。1.1.2语言声学的研究状况 语言声学也称为语言通信
12、,是近代声学中的一个分支学科,是用声学方法研究语言的产生、传递、接受和转换的一门科学。 语言是既具有自然属性又具有社会属性的复杂的信号系统。声学方法不但直接用于研究语言信号的声学特性本身,而且用于研究语言的心理特性和生理特性。语言分析、合成和感知是语言声学研究的主要方法。在研究语言时,声学特性是主要的;在研究音节时,便要考虑到音节结构;而在研究词句时,则又需要考虑语法和语意。因此,在语言声学研究中,还涉及到语言学和信息论。 早在一二千年以前,人们便对语言进行了研究。由于没有适当的仪器设备,长期以来,一直是由耳倾听和用口模仿来进行研究。因此,这种语言研究常被称为“口耳之学”,所以对语声只是停留在
13、定性的描写上。19世纪60年代,亥姆霍兹应用声学方法对元音和歌唱进行了研究,从而奠定了语言声学的基础;1876年电话的发明,以及电话通信的飞速发展,促进了语言信号的声学特性及其与语言感知的关系的研究。电子技术的发展,为语声的定量研究,提供了有力的手段。20世纪40年代,一种语言声学的专用仪器语图仪问世了。它可以把语声的声学特征用语图表示出来,从而得出了“可见语言”。这对语言声学的发展作出了重要贡献。50年代对语言产生的声学理论开始有了系统的论述,到了60年代语言声学研究得到了计算技术的帮助,使得过去受人力、时间限制的大量的话声统计分析工作,得以在电子计算机上进行。在此基础上,语言声学不论在基础
14、研究方面,还是在技术应用方面,都取得了突破性的进展。反过来,电子技术和计算技术的发展,又对语言声学提出了新的课题。当前,计算机的语言输入和语言输出、自动应答装置、自动语言识别、嗓音鉴别、语言理解系统等,都迫切需要对语言信号的许多基本问题作出新的解答。近年来,有关语音识别和语音理解的研究获得了很大的进展,各发达国家竞相投入大量的人力、物力组织攻关,研究内容包括八个核心课题:高级语言分析、语言特征分析、语音识别、语言理解、语言合成、口语交互的知识处理和对话技术、噪音和干涉环境下的语言处理技术、人机交互系统和技术评价。九十年代后期继而进行自动电话翻译系统和日英等多语种语言互翻系统等重要课题的研究3。
15、 美国自九十年代开始包括用于军事领域的语音识别和语言理解、通用语料库加工处理等研究,目前主导语音识别发展发展方向的主要研究机构是IBM和AT&T的BellLab。IBM公司和BellLab使用的方法都是基于统计模型HMM(隐马尔可夫模型)。目前,在技术上IBM领先于BellLab3。IBM使用离散参数HMM,构成一些基本声学模型,然后利用固定的有限个基本声学模型构成Word模型。这种方法,可以利用较少的训练数据获得较好的统计结果。并且,这种方法可以使训练自动完成。这对于系统在以后的使用过程中,一个新的用户可以较为轻松地、使用较少注册数据,将自己的发音特点映射到系统的对数空间去,是极为关键的。还
16、有IBM在中国开发了汉语ViaVoice语音识别系统,它基于中文自身的特点,既同音字多、有声调、词界不同、新词不断出现等实际问题,在Windows95上实现了不依赖于话者的大词汇表连续语音识别,它带有一个3万多条词的基本词汇表,包括办公室常用的中文词条,具有“纠错机制” 3。ViaVoice是IBM的Tangora(美语语音识别系统)系统的中文版。每一种语音识别系统,都可以分为声学处理器和语言解码两部分。ViaVoice的声学处理器具有相当的抗噪声能力,这主要是通过采用了听觉模型,以及在VQ(矢量化)中使用噪声自适应算法的缘故。在声学处理器中,经过听觉模型得到的语音信号,做256点FFT,然后
17、取20个临界频段的频谱能量,并做长时归一化处理最后进行VQ聚类,这样可以对噪音自适应。语音解码器,ViaVoice是基于一种离散HMM,建立在随机文法的基础上。ViaVoice的基本识别算法是通过使用HMM,以及Context-Dependent,VQ和决策树而实现的。这种算法能够较为准确地提取各种说话人在不同语境中语音信号的特性,同时将大量的系统参数压缩到最低的限度。ViaVoice前端声学处理具有一定的抗噪声能力。对于标准发音说话人的语音,该系统具有非常高的识别准确率,对于稍微带有口音的人,在经过一定的适应性训练后,可以改善识别效果3。 近年来,中科院自动化所基于对汉语全音节识别的研究基础
18、,对面向听写机的大词汇量多音节词识别和连续语音识别进行了全面的研究和开发,1995年开发成功基于WINDOWS环境的非特定人大词汇表孤立词汉语听写系统。还有中科院声学研究所研制的人机对话工程一依赖于话者的4万6千词汉语语音识别。清华大学基于统计理解方案的汉语全音节语音识别系统-知音文书处理系统3。1.2 信号处理的方法30在实际的工程应用中,所分析的声信号可能包含设备有用声信号,同时也包含着各种与设备有用声信号无关的干扰噪声。对这类声信号进行分析,首先需要对其进行预处理,将其中的干扰部分去除,提取有用声信号。包括声信号的时域分析和声信号的频谱等分析方法。1)时域分析方法时域分析方法就是直接对时
19、域信号的时间历程进行分析和评估。特别是当信号中含有简谐信号、周期信号或短脉冲信号时更有效。直接观察时域波形可以看出周期、谐波、脉冲,利用波形分析可以直接识别出共振和拍频现象。本课题的研究热点就是汉语语音信号的时域结构分析。通过研究以便获得汉语音节信号组成结构的新认识和新了解。2)频域分析方法目前对故障进行定位最常用的方法就是对信号进行频域分析。频域分析的基础是谱分析方法,就是利用某种变换将复杂的信号分解为简单信号的迭加。由于故障的发生往往会引起声信号频率结构的变化,所以通过对各频率成分进行分析,对照机器零部件运行时的特征频率。就可以查找小型柴油机的故障源。目前,常用的频域分析方法主要有幅度谱分
20、析和功率谱分析。3)倒频谱分析方法由于工程 实测的声信号往往不是振源信号本身,而是声信号经过传递系统到测点的输出信号。倒频谱能够突出功率谱图的一些特点和显示振动状态的一些变化,特别是能揭示谱图中的周期分量。4)现代时一频分析方法时域和频域分析适用基于平稳或准平稳过程的信号,单纯用时域或频域分析法则存在分辨率不足的问题。时频分析法弥补了这一缺点。常用方法有:短时傅立叶变换、小波变换等侧.傅立叶分析理论是十分完善的,但不易于实现。Shannon提出的采样定理(Sampling Theory)打开了数字技术研究的大门,使离散傅立叶变换(DFT)使傅立叶分析的计算机实现成为可能。1965年,美国贝尔实
21、验室的Cooley,Turkey两位工程师提出了快速傅立叶变换(FFT)为这一数学工具赋予了新的生命力。从此,傅立叶分析才真正从理论走向了实践,成为人们认识自然、改造自然的流行工具。在傅立叶分析中,用三角函数作为基函数,把周期函数展开成傅立叶级数(Fourier Series),把非周期函数展开成傅立叶积分,利用傅立叶变换作频率分析。这一系列规范、传统的分析技术不论在纯数学领域还是在应用数学领域,甚至在工程技术发展史上都长期占有极其重要的地位。5)小波分析小波分析与傅立叶分析有着密切的联系,是对傅立叶分析继承、总结和重大突破,是傅立叶分析发展的新阶段,可以说小波分析来自傅立叶分析。所以,在讨论
22、小波分析之前。首先讨论傅立叶分析。小波分析(Wavelets Analysis)是20世纪80年代中后期逐渐发展起来的一种新的数学分析方法,它既具有丰富的数学理论意义,又具有广泛的工程应用价值。无论是对数学,还是对其他应用学科都产生了深远的影响,特别是在信号处理、图像处理、语音分析以及其他众多非线性科学领域,有着非常广泛的应用。被认为是继傅立叶分析(Fourier Analysis)之后又一有效的时频分析方法,是对傅立叶分析(Fourier Analysis)理论最辉煌的继承、总结和重大突破,是傅立叶分析发展的新阶段。迄今为止,小波分析已经成为信号分析及其它应用领域中非常流行的分析工具。图1-
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- 信号 时域 结构 分析研究