【正文】 法等領(lǐng)域的監(jiān)聽鑒別都有用到﹑還有一些多語信息的服務(wù)（旅游信息﹑應(yīng)急信息﹑電話信息和轉(zhuǎn)接信息 ,以及購物﹑銀行﹑股票交易等），很重要的是應(yīng)用于軍事領(lǐng)域（戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境的監(jiān)聽，指揮員的鑒別，對(duì)于人的身份國籍的判別）。 選定基音周期計(jì)算點(diǎn)，表一（小張的基音周期），表二（小王的基音周期）。先儲(chǔ)存一些模板，然后系統(tǒng)必須辨認(rèn)出特定人的語音是這些人中的哪一位，有時(shí)會(huì)還要求對(duì) N個(gè)以外的測(cè)試語 音做出正確的判斷。 說話人識(shí)別系統(tǒng)框圖如下 : 訓(xùn)練 識(shí)別 結(jié)果 識(shí)別 圖 說話人識(shí)別系統(tǒng)框圖 說話人識(shí)別系統(tǒng)包括訓(xùn)練和識(shí)別兩個(gè)階段，在訓(xùn)練時(shí)，每個(gè)說話人重復(fù)一定次數(shù)的發(fā)音，然后檢測(cè)并分析每次發(fā)聲的語段，已提取特征，并利用動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整技術(shù)，在時(shí)間上對(duì)齊特征序列且多次平均， 形成每個(gè)說話人的模板。在說話人識(shí)別系統(tǒng)中基因周期的提取是最重要的一環(huán)，基音周期的提取就是從說話人的語音信號(hào)中提取出表示說話人個(gè)性的基本特征。 得到結(jié)果如下： 攀枝花學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文 ） 3 基于 Matlab 基音周期的檢測(cè) 24 圖 低通濾波器的頻率響應(yīng) 攀枝花學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文 ） 3 基于 Matlab 基音周期的檢測(cè) 25 圖 a1經(jīng)過低通濾波器的波形 再對(duì)濾波后的的語音信號(hào) x_low檢測(cè)基音周期，用上面講述的自相關(guān)函數(shù)法和平均幅度差法進(jìn)行基音周期的檢測(cè)，再進(jìn)行中值平滑處理，最后進(jìn)行比較。低通濾波器的頻率響應(yīng) 39。 fc1=500。39。 else 1=(n1)/2。 [r,c]=size(x)。樣點(diǎn)數(shù)’） axis([0,360,0,150]) title（‘二次平滑法’） subplot(515） ,plot(zhouqi4)。樣點(diǎn)數(shù)’） axis([0,360,0,150]) title(39。 zhouqi4=v1+zhouqi2。 v(1)=0。 zhouqi2=linsmooth(zhouqi0,5)。39。所以在提取時(shí)，就應(yīng)當(dāng)進(jìn)行相應(yīng)的處理使得得到的基音周期軌跡于現(xiàn)實(shí)的軌跡能比較貼合。 sum=sum+abs(b1(m)b1(m+k1))。 figure(1)。)。.39。 for i=(k+1):n。)。)。 a(k)=a(k)+th0。 ylabel(39。)。 n=min(a)。.39。 攀枝花學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文 ） 3 基于 Matlab 基音周期的檢測(cè) 13 圖 a1原始語音波形 對(duì)語音信號(hào)采樣，通過 matlab對(duì)語音文件“ ”計(jì)算得知其語音長度為，若采樣頻率為 11KHz，共計(jì) 27500個(gè)采樣點(diǎn)。 stem(x,39。 攀枝花學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文 ） 3 基于 Matlab 基音周期的檢測(cè) 11 3 基于 Matlab 基音周期的檢測(cè) 語音文件的錄制與讀入 1． 利用 windows 附件中的錄音機(jī)功能錄制 23 秒的 .wav 語音文件，并以 a 為文件名保存到 Matlab/work 的文件夾中。很容易在硬件上實(shí)現(xiàn)，所以使得短時(shí)平均幅度差函數(shù)法在基音檢測(cè)中使用得相對(duì)比較普遍。觀察濁音信號(hào)的自相關(guān)函數(shù)圖，實(shí)際上，真正反映基音周期的只是少數(shù)幾個(gè)峰，其它的多數(shù)峰都是由于聲道的共振特性引起的。令 h( n) = w2 ( n) ,則有 ? ? )(*)()( 212 nhnxmnhmxE Nnmn ??? ? ??? ) 窗口加權(quán)短時(shí)平均能量 En， 沖激相應(yīng) h(n)的選取 直接影響著短時(shí)能量的計(jì)算。計(jì)算起來不 方便，近年來高速數(shù)字信號(hào)處理器 (DSP)的使用，使讓這一算法簡單有效。 自相關(guān)函數(shù)原理： 能量有限的語音信號(hào) ??()sn 的短時(shí)自相關(guān)函數(shù)定義為： 10( ) [ ( ) ( ) ] [ ( ) ( ) ]NnmR s n m w m s n m w m?? ? ????? ? ? ? ?? () 其中， ? 為移位距離， ()wm是偶對(duì)稱的窗函數(shù)。消除其他的響應(yīng)對(duì)于基音檢測(cè)的影響，因此就采用中心削波技術(shù)去來對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理。本章將詳細(xì)的介紹這兩種常用基音檢測(cè)算法的基本原理。目前的基音檢測(cè)算法大致可分為兩大類：非基于事件檢測(cè)方法和基于事件檢測(cè)方法 ,這里的事件是指聲門閉合。 攀枝花學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 1 緒論 4 論文的結(jié)構(gòu)安排 與論文的主要內(nèi)容相對(duì)應(yīng)，全文具體章節(jié)安排如下： 第 1 章：先簡述語音信號(hào)處理的相關(guān)概念，再講基音周期的概念，基音檢測(cè)背景研究的意義以及基音檢測(cè)現(xiàn)狀進(jìn)行說明，最后對(duì)論文的結(jié)構(gòu)進(jìn)行安排。 1．語音信號(hào)本身是變 化的，所以研究起來就十分復(fù)雜，聲門激勵(lì)的波形并不是一個(gè)完全周期的序列，在語音的開頭和結(jié)尾部分并不具有規(guī)則的聲帶振動(dòng)的周期性，所以在劃分清濁音的過渡幀是，是很難去判定的，到底是該歸類到周期性的還是歸類到非周期性的。 基音是指發(fā)濁音時(shí)聲帶震動(dòng)所引起的周期性，基音周期是指聲帶震動(dòng)頻率的倒數(shù)。攜帶者語言中大部分的能量，濁音在時(shí)域上呈現(xiàn)出明顯的周期性。語音信號(hào)是十分復(fù)雜的非平穩(wěn)信號(hào)，它不僅包括語 義信息，還有個(gè)人特征信息，對(duì)于語音信號(hào)特征參數(shù)的研究是語音識(shí)別的基礎(chǔ)。基音檢測(cè)是語音處理中的一項(xiàng)重要技術(shù)之一 , 也是語音處理中最困難的工作之一，而且是語音處理領(lǐng)域最具挑戰(zhàn)的任務(wù)之一。語音信號(hào)處理是研究用數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行處理的一門學(xué)科，它是一門新興的學(xué)科，同時(shí)又是綜合性的多學(xué)科領(lǐng)域和涉及面很廣的交叉學(xué)科，其中包括語音識(shí) 別只是其中的一個(gè)分支。同時(shí)語言又屬于聲學(xué)范疇，是相互傳遞信息最重要的手段，是人類最重要，最有效，最常用和最方便的交換信息的形式。 論文首先介紹了語音基音檢測(cè)算 法在語音識(shí)別方面的研究背景極其重要意義。通過實(shí)驗(yàn)得到的基音周期結(jié)果的分析來識(shí)別不同的人的語音信號(hào)。語言是人類特有的功能 ，它是創(chuàng)造和記載幾千年人類文明史的根本手段，沒有語言就沒有今天的人類文明。在聽別人說話時(shí)，不僅要聽還要看，這些語音特征在研究時(shí)很重要的。 因?yàn)榍逡粜盘?hào)沒有周期性，所以就將濁音信號(hào)的周期稱為基音周期 , 它是聲帶振動(dòng)頻率的倒數(shù)?；糁芷谑侵赴l(fā)濁音時(shí)聲帶震動(dòng)所引起的周期運(yùn)動(dòng)時(shí)間間隔。語音由聲帶震動(dòng)或不經(jīng)聲帶震動(dòng)來產(chǎn)生，其中由聲帶震動(dòng)產(chǎn)生的音統(tǒng)稱為濁音，而不由聲帶震動(dòng)產(chǎn)生的音統(tǒng)稱為清音。 攀枝花學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 1 緒論 3 基音周期的估計(jì)稱謂基音檢測(cè)，基音檢測(cè)的最終目的是為了找出和聲帶 振動(dòng)頻率完全一致或盡可能相吻合的軌跡曲線。到目前為止仍然沒有一種基音檢測(cè)方法可以適用于不同的說話人、不同的要求和環(huán)境，究其原因，可歸納為如下 5 個(gè)方面。 5．基音頻率變化范圍有些大，從最低的聲頻到最高的聲頻，中間相差大概 3個(gè)倍頻程，所以研究起基音檢測(cè)還是相當(dāng)困難的。我國基音檢測(cè)方面的研究起步要比國外發(fā)達(dá)國家晚一點(diǎn)，但是進(jìn)步很大，特別是對(duì)漢語的基音檢測(cè)取得成果尤為突出。目前 ，基音周期檢測(cè)的算法有很多種，最常用的基音檢測(cè)算法有自相關(guān)函數(shù)法和平均幅度差函數(shù)法。為了突出反映基音周期的信息，同時(shí)壓縮其他無關(guān)信息，減小運(yùn)算量，自相關(guān)計(jì)算之前需要對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行適當(dāng)預(yù)處理。其中 ,削波 電平 XL 一般取最大信號(hào)幅度的 60％— 70％，削波后的序列用短時(shí)自相關(guān)函數(shù)估計(jì)基音周期，在基音周期處峰值更加尖銳，可減少倍頻或半頻錯(cuò)誤。窗長應(yīng)該選的更長一些，避免第一最大峰值點(diǎn)與基音周期不一致，窗長長了就可以更清楚的了解自相關(guān)函數(shù)的波形，更有利于檢測(cè)。 N 為窗長。語音的濁音信號(hào)具有準(zhǔn)周期性，所以在自相關(guān)函數(shù)基音周期的整數(shù)倍的地方取最大值，計(jì)算相鄰兩個(gè)最大峰值之間的距離，就可以估計(jì)出基音周期。 因 為 ()nF?只需加、減法和取絕對(duì)值等的計(jì)算，比較簡單。基于語音信號(hào)短時(shí)平穩(wěn)性，它們的優(yōu)點(diǎn) 是比較簡單，主要應(yīng)用于只需要平均基音周期作為參數(shù)的語音識(shí)別。%讀取聲音文件 figure(1)。一般窗長選為 120240點(diǎn)，分幀模塊主要完成將取樣模塊中獲得的語音樣值點(diǎn)分為若干個(gè)語音幀。 stem(x,39。 end m=max(a)。k39。)。 elseif a(k)=(th0)。k39。幅度 39。 Rm(k)=0。stem(T,39。周期 (ms)39。%讀取聲音文件 b1=x(11001:220xx)。 for m=1:N。從這樣的波形中是很難提取到準(zhǔn)確基音周期的。 圖 （ a)3 點(diǎn)中值平滑 5 點(diǎn)中值平滑 攀枝花學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文 ） 3 基于 Matlab 基音周期的檢測(cè) 20 圖 （ b) 用下 面的程序?qū)υ嫉幕糁芷谶M(jìn)行平滑處理： fid=fopen(39。 zhouqi1=medfilt1(zhouqi,3)。 v=[]。 v1=linsmooth(v1,5)。幀數(shù)‘） ylabel(39。幀數(shù)’） ylabel(39。 win=win/sum(win)。 x=[ones(1,1)*x(1) x ones(1,1)*x(len)]39。 打開 matlab，運(yùn)行如下程序： [x,fs,bits]=wavread(39。)。 title(39。)。說話人識(shí)別就是從說話人的一段語音中提取說話人的個(gè)人特征，通過對(duì)這些個(gè)人特征的分析和識(shí)別，從而達(dá)到對(duì)說話人的辨識(shí)或確認(rèn)的目的。這些過渡段特征能更好的表現(xiàn)出說話人的發(fā)音習(xí)慣 。說話人辨認(rèn)是從以前就有的一些人的語音中去識(shí)別中某個(gè)人，即就是“多選一判別”。因?yàn)槟猩穆曇舯容^低沉，在清濁音的判定上有一定的難度，女生的音調(diào)比較高，分辨起來比較方便，所以本實(shí)驗(yàn)采集的是兩位女生的語音，自相關(guān)函數(shù)算法和平均幅度差算法都能很清楚的確定基音周期位點(diǎn)，根據(jù)下面的方程就可以計(jì)算出基音周期：由于外界因素的影響使得在基音檢測(cè)之后得到的基音周期中仍然存在一些野點(diǎn)，為了準(zhǔn)確期間，因?yàn)樽韵嚓P(guān)函數(shù)法仿真后得到的數(shù)據(jù)非常清晰，所以我們選擇了 自相關(guān)函數(shù)算法在仿真后得到的一些數(shù)據(jù)進(jìn)行求平均值，具體算法如下。而且近年來，這項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)在相當(dāng)廣泛的領(lǐng)域發(fā)揮出了重要的 作用。在實(shí)驗(yàn)室研究的理想性，跟現(xiàn)實(shí)的環(huán)境還是有一定的出入。說話人識(shí)別技術(shù)已經(jīng)在安全加密等方面。希望以 后在這方面的研究能更進(jìn)一步。 [13] 趙建偉，樓宏偉，徐大為，劉重慶．噪音環(huán)境下的基音檢測(cè)方法 [J] [14] 徐剛，黃冰．基于小波變換和歸一化自相關(guān)的基音檢測(cè)算法 [J]． [15] 陳龍三 ，聲控計(jì)算機(jī)制作與應(yīng) 用入門，清華大學(xué)出版社