【自动语音识别课程】第二课 语音信号分析

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【自动语音识别课程】第一课 统计语音识别介绍

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概述

针对ASR的语音信号分析

• 特征
• 频谱分析
• 倒谱分析
• 标准特征：MFCC和PLP分析
• 动态特征

第一课的结尾提到了语音识别的框图，下图展示了信号分析技术在语音识别系统中的位置：

我们先来认识下语音的产生过程：

语音是在发音器官和声道共同作用下产生的。说话时，声带振动发出具有一定周期特性（基音周期T0）的声音，通过喉，咽，鼻腔，口腔等发音器官，以及在嘴唇的摩擦作用下形成语音信号x(t)，对x(t)进行傅立叶变换，得到频谱X(Ω )，X(Ω )由共振峰（F1,F2,F3）组成。

发出的语音属于模拟信号，为了对语音信号进行分析和处理，需要进行模数转换。

采样，即把模拟信号转换为数字的形式：

语音引起空气振动，是一种声压波，用麦克风进行录制。

是经过麦克风录制后的语音信号，用一个周期为，幅度为1的冲击函数与相乘，得到，将脉冲转换为离散时间序列即得到周期为的。

其中，采样频率为，根据奈奎斯特采样定理，采样频率要大于或等于信号最高频率，实际应用中，采样频率选取如下：

需要注意的是在这里采用模拟低通滤波的作用是抗混叠。

数字化后，下一步的工作是提取语音信号的声学特征：

采样后的信号通过前处理后进行声学特征向量提取，得到声学模型。

用于语音识别的声学特征应包含以下特性：

• 特征应包含区分音素与音素之间的有效信息
  • 良好的时间分辨率（10ms）
  • 良好的频率分辨率（~20 channels）
• 分离基因频率以及它的谐波成分
• 对不同说话人具有鲁棒性
• 对噪音或者信道失真具有鲁棒性
• 有着良好的模式识别特性
  • 低维特征
  • 特征独立

下图为基于MFCC的前处理

原始语音信号经过A/D转换得到数字信号，经过预加重提升高频成分，接着是加窗，对加窗后的信号进行两个方面的处理，一个方面是提取倒谱特征，即经过离散傅立叶变换后，对频谱幅度进行平方，通过梅尔滤波器组，再进行对数变换，最后进行离散傅立叶变换的逆运算得到倒谱特征；另一方面是求加窗后信号的能量，将这两个方面结合起来形成动态特征，最后再进行特征变换得到声学模型。

下面对每个步骤进行分析

A/D转换在前面已经讲过了，在这里就不赘述。我们从预加重开始。

我们知道，语音是由声门激励通过系统（声道等）产生的，声门激励属于低频，所以语音的能量主要集中在低频，相对于低频来说，高频的能量较低，提升高频分量有助于提高信噪比，可采用预加重的方法，这种方法在通信系统中经常使用。

预加重（第一级）滤波器提升高频，公式如下：

下图对元音进行预加重操作：

从图中可看到，高频部分有一定的提升。

加窗

我们知道语音信号是不断改变的（非平稳），但是非平稳的信号不好处理，所以语音处理算法通常假定信号是稳定的。

分段（短时）平稳性：将语音信号看成是由一帧帧构成（假定被帧是平稳的）

加窗：在时域上，波形乘以窗函数即可得到加窗后的波形，公式为

如果我们简单地将语音信号分成很多小段，那么这些小段（帧）就是矩形窗，而矩形窗的边缘是陡峭的，即不连续的，所以应该选取边缘连续的窗函数，使得相邻两帧可以平滑过渡。

在语音处理中，通常使用锥形的窗代替矩形窗，比如汉明窗（Hamming）或者汉宁窗（Hanning），窗函数如下：

其中，为窗函数的系数，汉明窗为，汉宁窗为。

时域上的加窗效果如下：

可见锥形窗边缘部分过渡更加平滑了。

频域上的加窗效果如下：

离散傅立叶变换（DFT）

DFT的目的：从一个加窗的信号的中提取频谱信息（如在每个频带上的能量）

输入：加窗后的信号（时域）

输出：复数，表示N个频带上的第k个频率成分的幅度和相位

DFT公式：

快速傅立叶变换（FFT）：是一种计算DFT的有效算法，其中N是以2为底的指数，N>L

加窗与频谱分析

首先对语音信号x[n]加窗，加窗后的信号为，t为时域信号的时间点，m表示第m个窗，然后对每帧进行傅立叶变换，得到短时功率谱。

这个过程中，需要注意的有两点，之一是帧长，对于使用较短的帧，其具有较宽的频带，较高的时间分辨率和较低的频率分辨率，而对于较长的帧，则具有较窄的频带，较低的时间分辨率和较高的频率分辨率；另一点要注意的是为了是帧与帧之间的过渡更加平稳，采用了帧移的方法，即两帧之间有个重叠区域。

对于语音识别来说，我们选用20ms的帧长，10ms的帧移。

下图为宽带和窄带的语谱图对比：

这里有个概念叫语谱（spectrogram），实际上就是把每帧的频谱图向左旋转90度，用颜色的深浅表示幅度的大小，幅度越大颜色越深，然后把每帧的颜色信息按照时间（帧）的顺序列出来，所以，语谱的横坐标为时间（帧），纵坐标为频率，颜色为频率的幅度。

短时频谱分析

如果语谱图对我们来说还是不好理解，那么看看上图的类似广西著名景点龙脊梯田（打广告嫌疑）的三维图片。x轴，y轴已经很清楚了，那么z轴呢？由上面的语谱图可知，z轴代表频率的大小，也就是说，山越高，频率越大。

DFT频谱

上图为元音的25ms汉明窗，它的频谱由DFT计算得到。

DFT频谱特征

从前面的介绍中，我们看到频带是等间隔的，但是我们知道，人类的耳朵其实是一个超级强大的语音识别系统，我们研究语音识别时，很大程度是从人类自身来寻找答案的，从人类听觉系统上看，我们的耳朵对声音的获取是有选择性的，对于大于1000Hz的声音，人类的听觉敏感度会降低，具体为什么是1000Hz，应该是跟耳朵的生理构造有关吧。

功率谱包含F0的基频（前面讲过的），正因为这样，使得估计频谱的包络变得困难，但还是有办法的。

短时傅立叶变换的频率与频率之间是高度相关的，例如，功率谱表示高度冗余。

人类听觉

好高大上的感觉，我们再来感受下人类强大的听觉系统吧

技术术语：

• 等响度轮廓
• 临界带宽
• 听觉滤波器（临界频带滤波器）
• 临界带宽

等响度轮廓

非线性频率刻度

前面提到人类的听觉系统对越高频率的敏感度越低，这就说明了人类的频率的感知是非线性的，也就是说人耳自身对声音的频率有所划分，并且这些划分的频段是非线性的（不是等间隔的）。

下面是三种非线性刻度，分别是Mel刻度和Bark刻度和ln刻度，实际语音处理中常用到Mel刻度：

实际语音处理中常用到Mel刻度。

Mel滤波器组

先贴图再说话，个人觉得一个好的图可以代替很多废话（包括这句哈哈）。

首先要明白为什么要设置Mel滤波器组。在这里，我们用到了若干个间隔不等的三角低通滤波器构成的滤波器组，由上面的介绍中我们了解到可以使用Mel刻度来代替线性的频率刻度，以满足人类的听觉特性。所以，我们需要对频率刻度的频点（Frequency bins）进行分类，分类是按顺序进行的，这个分类就需要Mel滤波器组来实现，上图一共12个三角形，所以可以理解为将一大段频点分成了12类，也就是12中Mel刻度功率谱。需要注意的是小于1000Hz的部分为线性间隔，而大于1000Hz的部分为对数间隔。

对数能量

为什么要计算对数能量呢？

• 可以使用对数来压缩动态范围
• 人类对于信号能量的敏感度是呈对数的，例如，人类对于高能量中的小变化表现出相对于低能量更低的敏感度，也就是说人类低能量区的变化更敏感
• 对数使得声学耦合的变化对于特征来说是不可变的，也就是对数使得声学耦合的变化在特征提取中变得可有可无。
• 移除相位信息，相位信息对于语音识别来说不是很重要（不过不是所有的人都认同这一点）

可通过计算每个Mel滤波器组输出的对数功率谱的平方来得到对数能量。

倒谱分析

什么是倒谱？倒谱倒谱，倒过来的频谱，将频谱（Spectrum）的前四个字母倒过来就变成了倒谱（Cepstrum）。所以我们可以近似理解为倒谱是频谱的一种特殊的逆变换，专业说法是同态处理。

语音产生模型可看成是发声源-滤波器（Source-Filter）模型：

发声源（Sourse）：声带振动产生声门源波形

滤波器（Filter）：发声源波形通过声道：舌头的位置，下巴等。给定一个特定的形状就会有一个特定的滤波特性（你往我脸上打一拳，脸上的某个部位就会肿出来，求别打脸）。

需要注意的是发声源的特性（F0,动态的声门脉冲）对区分音素并没有帮助；

而滤波器指定了发音器官的位置，这些都是固定的，所以可以区分音素。

说了那么多，倒谱究竟能干嘛呢？

倒谱分析可以帮助我们分离发声源和滤波器！这样，我们就可以把滤波器分离出来，就可以区分音素了，这就是非常重要的倒谱特征，语音识别最基本的单元就是音素，即phone（不是手机啊囧），后面就会有Bi-phone，Tri-phone...要是我们能把最基本的单元区分（识别）了，就可以做后面的工作了。

姗姗来迟的图——将功率谱分离成频谱包络和F0谐波。

对数频谱（频域）通过傅立叶变换的逆变换变成倒谱（时域）（逆频率），同态滤波得到高低两部分（其实就是指在倒谱域中加入两个滤波器来完成），然后再进行傅立叶变换即可得到平滑的频谱（频域），这个是倒谱中较低的部分，还得到对数频谱，也就是倒谱中较高的部分。

从图中我们可知道第三个图就是我们想要的，它就是原功率谱的包络（Envelope），而第四个图的Residue呢就是分离出来的发声源了，这部分可扔掉。就好比榨橙汁，把渣渣过滤掉就是我们可口的橙汁啦。

倒谱

前面已经介绍什么是倒谱了，大家应该有了一定的了解，下面我们再看下倒谱的细节。

正如上面所说，倒谱是通过对对数幅度谱进行逆离散傅立叶变换而得到的，倒谱是时域的谱，我们通常说是逆频率（quefrency），因为是频谱的逆DFT嘛。

逆离散傅立叶变换的公式：

需要注意的是，因为因为对数功率谱是实数的，所以对应的，逆DFT可等价为离散余弦变换，又因为离散余弦变换具有很强的能量集中性，可把能量集中的低（逆）频成分提取出来。

Mel-frequency cepstral coefficients（MFCCs）——梅尔频率倒谱系数

还是来个自问自答吧，什么是MFCCs？

梅尔，也就是前面提到的梅尔刻度；频率，也就是它是一种非线性的频率，即梅尔；倒谱，经倒谱分析后得到的特征；系数，呃，这个不用解释了吧。

给出一个平滑频谱（smoothed spectrum）的概念：变换到倒谱域，截断，再变换回频域。

那么，MFCCs有什么用呢？

• 作为声学特征被广泛用于基于HMM的语音识别系统
• 前12个MFCCs通常被用作特征向量（也就是移除F0的信息）
• 相对频谱特征有着更小的相关性，也就是说比频谱特征更容易建立模型
• 它的表示非常紧凑（挤挤更健康），因为这12个特征描述了一段语音数据中的一个20ms的帧，再回去看看上面的语谱图就明白了
• 对于标准的基于HMM的系统，MFCCs在语音识别的性能比滤波器组或者语谱特征更优越
• 可惜的是MFCCs抵抗噪声的鲁棒性不强（哎呀为什么让我看到这个）

Perceptual Linear Prediction（PLP）——感知线性预测

这是什么家伙？先上图。

PLP (Hermansky, JASA 1990)

这家伙呢利用等响度预加重以及立方根压缩（由感知的结果），而不是MFCCs用到的对数压缩；利用线性预测自回归模型获得倒谱系数。

已经被证明的是PLP跟MFCCs比较，其具有更好的语音识别准确度以及更好的噪声鲁棒性。

貌似很牛X的样子，看看它怎么实现的吧：

将语音信号通过傅立叶变换得到频谱，再对幅度求平方，然后进行临界频带积分（critical-band intergration），接着进行等响度预加重，接着求立方根（对强度进行等响度压缩），然后是进行逆傅立叶变换，最后再经过线性预测即可得到PLP。

动态特征

PLP看起来好高端的样子，我们还是回到MFCCs，研究它的动态特征吧。

我们知道，语音不是恒定的帧到帧（frame-to-frame）的，所以我们可以加入一些特征，表示倒谱系数随时间的变化而变化，也就是说我们要让语音动起来（而不是上面画的那些静态的波形图）。

我们把称为delta特征，也就是动态特征/对时间的导数（time derivatives）。

下面我们就来简单地计算倒谱特征在t时刻的delta特征：

更复杂的方法是：使用回归估计斜率来估计对时间的导数（通常每帧使用4帧）。（果然是复杂，水平有限都不知道怎么翻译囧）

”标准的“语音识别特征为39维：

看不懂啊，写的是什么啊，贴个图就好了。

估计动态特征

我们都知道斜率可以表示变化的快慢，也就是说它可以在一定程度上反映语音信号的动态特征，当然，这里的语音信号指的是特征参数，而不是实际信号。

需要注意的是能量（0阶，1阶，2阶）也是特征参数，为什么会有能量？我们来回顾下MFCCs提取流程就知道啦：

哈哈，看到Energy了吗？

特征转换

正交变换

• DCT(discrete cosine transform)——离散余弦变换
• PCA(principal component analysis)——主成分分析

基于类之间的最大可分性

• LDA (linear discriminant analysis)/ Fisher’s linear discrminant——线性判别分析/费希尔线性判别
• HLDA (heteroscedastic linear discriminant analysis)——异方差线性判别分析

总结

ASR特征的良好特性

• MFCCs
  • 短时离散傅立叶分析
  • 梅尔滤波器组
  • 对数幅度平方
  • 逆离散傅立叶变换（离散余弦变换）
  • 使用前12维系数
• Delta特征
• 39维特征向量：

  MFCC-12 + energy; + Deltas; + Delta-Deltas

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