语音信号处理第十章

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1、第十章语音识别10.1概述110.2HMM基本原理及在语音识别中的应用210.1概述语音识别以语音为研究对象，涉及到生理学、心理学、语言学、计算机科学，以及信号处理等诸多领域，最终目的是实现人与机器进行自然语言通信，用语言操纵计算机。语音识别系统可以分为孤立字(词)语音识别系统、连接字语音识别系统以及连续语音识别系统。语音识别系统分为两个方向：一是根据对说话人的依赖程度可以分为特定人和非特定人语音识别系统；二是根据词汇量大小，可以分为小词汇量、中等词汇量、大词汇量，以及无限词汇量语音识别系统。不同的语音识别系统，尽管设计和实现的细节不

2、同，但所采用的基本技术是相似的。一个典型的语音识别系统如下页图所示。主要包括预处理、特征提取和训练识别网络。输入预处理特征提取训练识别网络输出语音识别系统组成部分图示10.1.1预处理在语音识别系统中，语音信号预处理主要包括抗混叠滤波、预加重及端点检测等。1．抗混叠滤波与预加重语音信号的频谱分量主要集中在300～3400Hz范围内。因此需用一个防混叠的带通滤波器将此范围内的语音信号的频谱分量取出，然后对语音信号进行采样，得到离散的时域语音信号。抗混叠滤波根据采样定理，如果模拟信号的频谱的带宽是有限的，那么用等于或高于2fm的取样频率进

3、行采样，所得到的信号能够完全唯一的代表原模拟信号，或者说能够由取样信号恢复出原始信号。因此，为了防止混叠失真和噪声干扰，必须在采样前用一个锐截止模拟低通滤波器对语音信号进行滤波。该滤波器称为反混叠滤波器或去伪滤波器。预加重语音从嘴唇辐射会有6dB/oct的衰减，因此在对语音信号进行处理之前，希望能按6dB/oct的比例对信号加以提升(或加重)，以使得输出信号的电平相近似。可采用以下差分方程定义的数字滤波器：(10-1)式中，系数常在0.9至1之间选取。2．端点检测语音信号起止点的判别是任何一个语音识别系统必不可少的组成部分。常用的端点

4、检测方法有下面两种。(1)短时平均幅度端点检测中需要计算信号的短时能量，由于短时能量的计算涉及到平方运算，而平方运算势必扩大了振幅不等的任何相邻取样值之间的幅度差别，这就给窗的宽度选择带来了困难，而用短时平均幅度来表示语音能量，在一定程度上可以克服这个弊端。(2)短时平均过零率当离散信号的相邻两个取样值具有不同的符号时，便出现过零现象，单位时间内过零的次数叫做过零率。如果离散时间信号的包络是窄带信号，那么过零率可以比较准确的反应该信号的频率。在宽带信号情况下，过零率只能粗略的反映信号的频谱特性。10.1.2语音识别特征提取特征提取，也

5、称为前端处理，与之相关的内容则是特征间的距离度量。特征提取：即对不同的语音寻找其内在特征，由此来判别出未知语音，所以每个语音识别系统都必须进行特征提取。特征的选择对识别效果至关重要。同时，还要考虑特征参数的计算量。孤立词语音识别系统的特征提取一般需要解决两个问题：一个是从语音信号中提取(或测量)有代表性的合适的特征参数(即选取有用的信号表示)；另一个是进行适当的数据压缩。对于非特定人语音识别来讲，希望特征参数尽可能多的反映语义信息，尽量减少说话人的个人信息(对特定人语音识别来讲，则相反)。从信息论角度讲，这也是信息压缩的过程。语音信号

6、的特征主要有时域和频域两种。时域特征：短时平均能量、短时平均过零率、共振峰、基音周期等；频域特征：线性预测系数(LPC)、LP倒谱系数(LPCC)、线谱对参数(LSP)、短时频谱、Mel频率倒谱系数(MFCC)等。目前已有结合时间和频率的特征，即时频谱，充分利用了语音信号的时序信息；以及基于听觉模型的特征参数提取，如感知线性预测(PLP)分析。1．线性预测系数（LPC）线性预测分析从人的发声机理入手，通过对声道的短管级联模型的研究，认为系统的传递函数符合全极点数字滤波器的形式，从而某一时刻的信号可以用前若干时刻的信号的线性组合来估计。

7、通过使实际语音的采样值和线性预测采样值之间达到均方误差(MSE)最小，即可得到线性预测系数LPC。根据语音产生的模型，语音信号S(z)是一个线性非移变因果稳定系统V(z)受到信号E(z)激励产生的输出。在时域中，语音信号s(n)是该系统的单位取样响应v(n)和激励信号e(n)的卷积。语音产生的声道模型是一个可用下式阐述的全极点模型：根据最小均方误差对该模型参数ak进行估计，就得到了线性预测编码(LPC)算法，求得的即为LP系数(p为预测器阶数)。对LPC的计算方法有自相关法(Levinson-Durbin莱文逊-杜宾法)、协方差法、格

8、型法等。计算上的快速有效保证了这一声学特征的广泛使用。2．LPC倒谱系数(LPCC)倒谱系数是信号的z变换的对数模函数的逆z变换，一般先求信号的傅里叶变换，取模的对数，再求傅里叶逆变换得到。主要优点：比较彻底地去掉了语音