語音信號(hào)常見特征的提取課件

語音信號(hào)常見特征的提取課件CONTENTS引言語音信號(hào)基礎(chǔ)知識(shí)常見語音信號(hào)特征提取方法語音信號(hào)特征提取中的關(guān)鍵技術(shù)語音信號(hào)特征提取的流程語音信號(hào)特征提取的實(shí)踐與案例引言01通過特征提取，可以對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行深入的分析和理解，從而為語音相關(guān)的應(yīng)用提供更加準(zhǔn)確和可靠的技術(shù)支持。語音信號(hào)特征提取是語音識(shí)別和語音合成等語音技術(shù)中的關(guān)鍵步驟，它能夠?qū)⒃嫉恼Z音信號(hào)轉(zhuǎn)化為可處理和識(shí)別的特征向量，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)語音的分類、識(shí)別和合成等任務(wù)。語音信號(hào)特征提取能夠有效地降低語音數(shù)據(jù)的維度，減少計(jì)算量和存儲(chǔ)空間，提高語音處理的效率和準(zhǔn)確性。語音信號(hào)特征提取的意義說話人識(shí)別通過特征提取，可以提取出說話人的音色、音高等特征，從而實(shí)現(xiàn)說話人的識(shí)別和認(rèn)證功能。語音識(shí)別在語音識(shí)別中，特征提取是至關(guān)重要的預(yù)處理步驟，它能夠?qū)⑤斎氲恼Z音信號(hào)轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可以理解和識(shí)別的特征向量，從而實(shí)現(xiàn)語音轉(zhuǎn)文本的功能。語音合成在語音合成中，特征提取可以幫助提取語音的韻律、音高、時(shí)長(zhǎng)等特征，從而生成自然度更高的合成語音。語音情感分析通過特征提取，可以對(duì)語音中的情感信息進(jìn)行分析和分類，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)語音情感的識(shí)別和理解。語音信號(hào)特征提取的應(yīng)用場(chǎng)景語音信號(hào)基礎(chǔ)知識(shí)02語音信號(hào)是由人的聲帶振動(dòng)產(chǎn)生的，經(jīng)過口腔、鼻腔等結(jié)構(gòu)的調(diào)制，形成具有特定音色和音調(diào)的聲音。語音信號(hào)的產(chǎn)生語音信號(hào)通過空氣傳播，受到環(huán)境噪聲、距離、障礙物等因素的影響，會(huì)發(fā)生衰減和失真。語音信號(hào)的傳播語音信號(hào)的產(chǎn)生與傳播語音信號(hào)的幅度隨時(shí)間變化，反映了聲音的響度和音調(diào)。語音信號(hào)包含不同頻率成分，反映了聲音的音色和音調(diào)。人的聲道具有共振效應(yīng)，使某些頻率成分得到增強(qiáng)，形成共振峰。幅度特性頻率特性共振峰語音信號(hào)的特性將連續(xù)的模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為離散的數(shù)字信號(hào)，需要按照一定的采樣率進(jìn)行采樣。將連續(xù)的幅度值轉(zhuǎn)換為離散的數(shù)字值，需要進(jìn)行量化處理。將數(shù)字信號(hào)轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制碼或壓縮格式，便于存儲(chǔ)和傳輸。采樣量化編碼語音信號(hào)的數(shù)字化常見語音信號(hào)特征提取方法03總結(jié)詞短時(shí)幅度特征是語音信號(hào)處理中常用的特征之一，它描述了語音信號(hào)的振幅隨時(shí)間的變化情況。詳細(xì)描述短時(shí)幅度特征通過將語音信號(hào)分成短時(shí)信號(hào)段，并計(jì)算每段信號(hào)的幅度，得到一系列幅度值，從而描述了語音信號(hào)的振幅變化。該特征對(duì)于語音信號(hào)的初步分析和識(shí)別非常有用。短時(shí)幅度特征總結(jié)詞短時(shí)過零率特征反映了語音信號(hào)的頻率和幅度變化情況，可以用于語音信號(hào)的分類和識(shí)別。詳細(xì)描述短時(shí)過零率特征通過計(jì)算語音信號(hào)的過零率（即信號(hào)值從正到負(fù)或從負(fù)到正的次數(shù)），得到一系列過零率值。這些值可以用于描述語音信號(hào)的頻率和幅度變化，對(duì)于語音信號(hào)的分類和識(shí)別具有重要意義。短時(shí)過零率特征倒譜特征是一種基于頻域的特征，通過將語音信號(hào)的頻譜取對(duì)數(shù)并進(jìn)行逆變換，得到倒譜系數(shù)，用于描述語音信號(hào)的特征?？偨Y(jié)詞倒譜特征通過將語音信號(hào)的頻譜取對(duì)數(shù)并進(jìn)行逆變換，得到一系列倒譜系數(shù)。這些系數(shù)可以用于描述語音信號(hào)的音調(diào)、共振峰等特征，對(duì)于語音識(shí)別和分類具有重要意義。詳細(xì)描述倒譜特征總結(jié)詞線性預(yù)測(cè)編碼是一種基于線性預(yù)測(cè)誤差的特征提取方法，通過計(jì)算語音信號(hào)的線性預(yù)測(cè)誤差，得到一系列線性預(yù)測(cè)編碼系數(shù)。詳細(xì)描述線性預(yù)測(cè)編碼特征通過計(jì)算語音信號(hào)的線性預(yù)測(cè)誤差，得到一系列線性預(yù)測(cè)編碼系數(shù)。這些系數(shù)可以用于描述語音信號(hào)的動(dòng)態(tài)特性，如聲道長(zhǎng)度、共振峰位置等，對(duì)于語音識(shí)別和分類具有重要意義。線性預(yù)測(cè)編碼特征語音信號(hào)特征提取中的關(guān)鍵技術(shù)04通過預(yù)加重濾波器對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，消除語音信號(hào)中的長(zhǎng)時(shí)相關(guān)性，提高語音信號(hào)的短時(shí)相關(guān)性，從而改善語音信號(hào)的頻譜特性。預(yù)加重技術(shù)通常采用一階差分濾波器作為預(yù)加重濾波器，其傳遞函數(shù)為$H(z)=1-alphaz^{-1}$，其中$alpha$為預(yù)加重系數(shù)，一般取值范圍為$0.9<alpha<1$。預(yù)加重濾波器消除語音信號(hào)中的長(zhǎng)時(shí)相關(guān)性，使得語音信號(hào)的短時(shí)相關(guān)性更加明顯，從而改善語音信號(hào)的頻譜特性，使得語音信號(hào)更加清晰、易于分析和處理。預(yù)加重的作用預(yù)加重技術(shù)

分幀技術(shù)分幀技術(shù)將連續(xù)的語音信號(hào)分割成若干個(gè)短時(shí)幀，每一幀具有較短的時(shí)長(zhǎng)（通常為20-40毫秒），以便于提取語音信號(hào)的特征。幀間重疊為了減少分幀效應(yīng)對(duì)語音信號(hào)的影響，相鄰幀之間通常會(huì)有一定的重疊區(qū)域，重疊區(qū)域的大小可以根據(jù)實(shí)際需要進(jìn)行調(diào)整。分幀的作用將連續(xù)的語音信號(hào)分割成短時(shí)幀，可以使得語音信號(hào)的分析和處理更加精確和穩(wěn)定，同時(shí)也有助于提取語音信號(hào)的短時(shí)特征。在分幀的基礎(chǔ)上，對(duì)每一幀語音信號(hào)加上窗函數(shù)（如漢明窗、海明窗等），以減少頻譜泄露和提高頻譜分辨率。加窗技術(shù)常用的窗函數(shù)有漢明窗、海明窗等，選擇合適的窗函數(shù)可以提高語音信號(hào)的頻譜分辨率和減少頻譜泄露。窗函數(shù)的選擇通過加窗技術(shù)，可以進(jìn)一步減小語音信號(hào)的頻譜泄露，提高語音信號(hào)的頻譜分辨率，從而更加準(zhǔn)確地提取語音信號(hào)的特征。加窗的作用加窗技術(shù)語音信號(hào)特征提取的流程05通過一個(gè)濾波器對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行預(yù)加重，以突出語音的高頻部分，提高特征提取的準(zhǔn)確性。預(yù)加重靜音段檢測(cè)端點(diǎn)檢測(cè)識(shí)別并去除語音信號(hào)中的靜音段，避免靜音段對(duì)特征提取造成干擾。確定語音信號(hào)的起始和終止點(diǎn)，以便在特征提取時(shí)只處理有效的語音段。030201預(yù)處理階段將語音信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻域表示，以便提取頻率特征。分析語音信號(hào)的線性預(yù)測(cè)系數(shù)，以提取預(yù)測(cè)編碼特征。將語音信號(hào)轉(zhuǎn)換為梅爾頻域，并計(jì)算倒譜系數(shù)，以提取倒譜特征。短時(shí)傅里葉變換線性預(yù)測(cè)編碼梅爾頻率倒譜系數(shù)特征提取階段將提取的特征進(jìn)行歸一化處理，以消除特征值之間的量綱差異。特征歸一化根據(jù)特定應(yīng)用需求選擇最有用的特征，以提高分類或識(shí)別的準(zhǔn)確性。特征選擇將多個(gè)特征融合在一起，以獲得更全面的特征表示，提高分類或識(shí)別的性能。特征融合后處理階段語音信號(hào)特征提取的實(shí)踐與案例06提取方法通過訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，學(xué)習(xí)語音信號(hào)中的特征表示，將原始語音信號(hào)轉(zhuǎn)化為高維特征向量。深度學(xué)習(xí)模型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）等。應(yīng)用場(chǎng)景語音識(shí)別、語音合成、情感分析等?；谏疃葘W(xué)習(xí)的語音信號(hào)特征提取提取方法選擇合適的小波基函數(shù)，對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行小波變換，提取變換后的系數(shù)作為特征向量。應(yīng)用場(chǎng)景語音去噪、語音增強(qiáng)、說話人識(shí)別等。小波變換原理利用小波函數(shù)的伸縮和平移性質(zhì)，對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行多尺度分析，提取信號(hào)在不同頻率和時(shí)間分辨率下的特征?；谛〔ㄗ儞Q的語音信號(hào)特征提取123通過尋找具有最大方差