【導(dǎo)讀】分析并且提取出語(yǔ)音信號(hào)的特征參數(shù)，才能夠利用這些參數(shù)進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別處理。的研究在語(yǔ)音信號(hào)的處理應(yīng)用中具有十分重要的作用。本論文通過(guò)兩種算法在。其次對(duì)現(xiàn)有的基音檢測(cè)算法進(jìn)行了歸納和總結(jié)，并詳細(xì)的介紹本文將用的兩。種基本基音檢測(cè)算法的基本原理及實(shí)現(xiàn)。本設(shè)計(jì)為語(yǔ)音信號(hào)的基音周期檢測(cè)，采集語(yǔ)音信號(hào)，對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行處理，

　　

【正文】 號(hào)稱為可能。先天的差異主要表現(xiàn)在語(yǔ)音的共振峰頻率高低，帶寬的大小，平均基頻，頻譜基本形狀的斜率等，后天的差異表現(xiàn)在基頻，共振峰頻率的時(shí)間圖案，單詞的時(shí)間長(zhǎng)短。性的頻譜包絡(luò)特征信息和反映聲帶振動(dòng)等音源特性的頻譜細(xì)節(jié)構(gòu)造特征信息。代表性的參數(shù)基音參數(shù)（靜態(tài)特征）?；糁芷谥淮嬖谟跐嵋舨糠郑覝?zhǔn)確穩(wěn)定的基因周期較難提取，基音周期及其派生參數(shù)攜帶有較多的個(gè)人信息。說(shuō)話人識(shí)別中，還要注意應(yīng)用在較長(zhǎng)時(shí)段內(nèi)的過(guò)渡特征。這些過(guò)渡段特征能更好的表現(xiàn)出說(shuō)話人的發(fā)音習(xí)慣。 說(shuō)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(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)框圖 說(shuō)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(shuō)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(yǔ)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(shuō)話人的模板。識(shí)別時(shí)，對(duì)語(yǔ)音信 號(hào)進(jìn)行特征分析，再計(jì)算與模板的差距，選出最小偏差當(dāng)作輸出結(jié)果。說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)還面臨一些問(wèn)題： 1）如何選取唯一的參數(shù)能有效并且可靠的表征 預(yù)處理 特征提取 參考模板 模式匹配 判決 攀枝花學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文 ） 4 語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果分析 27 說(shuō)話人的語(yǔ)音特質(zhì)，然后是將怎樣對(duì)之進(jìn)行處理； 2）如何的設(shè)定測(cè)量的相似度，使 得計(jì)算能既簡(jiǎn)單又準(zhǔn)確； 3）由于人在不同的狀態(tài)（如人的喜﹑怒﹑哀﹑樂(lè)，健康情況和生病情況）是在變化的，選取得參考參數(shù)怎么樣能適應(yīng)于說(shuō)話人。這些問(wèn)題的解決，能夠保證實(shí)驗(yàn)的順利進(jìn)行 。 說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)的典型結(jié)構(gòu)如下圖： 圖 說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)的典型結(jié)構(gòu)圖 由于本課題是錄入的人的聲音，所以就是說(shuō)話人識(shí)別。說(shuō)話人識(shí)別分別包括兩種：說(shuō)話人確認(rèn)和說(shuō)話人辨認(rèn)。說(shuō)話人確認(rèn)是判斷前后是不是同一個(gè)人，只能使用一個(gè)特定的模板和待識(shí)別的測(cè)試語(yǔ)音進(jìn)行匹配，系統(tǒng)只會(huì)做出“ YES”或“ NO”的回答，即就是“一對(duì)一的判別”。說(shuō)話人辨認(rèn)是從以前就有的一些人的語(yǔ)音中去識(shí)別中某個(gè)人，即就是“多選一判別”。先儲(chǔ)存一些模板，然后系統(tǒng)必須辨認(rèn)出特定人的語(yǔ)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(yǔ)音做出正確的判斷。說(shuō)話人識(shí)別的特點(diǎn) :1）話音現(xiàn)在是按說(shuō)話人劃分，對(duì)應(yīng)的特征空間里的就得按說(shuō)話人劃分， 2）應(yīng)選用對(duì)說(shuō)話人區(qū)分度大，而對(duì)語(yǔ)音內(nèi)容不敏感的特征參數(shù)； 相似性 相似 性 輸入語(yǔ)音 參考模板或模型 1 （ 說(shuō) 話 人1） 相似性 參考模板或模型 2 （ 說(shuō) 話 人2） 特征提取 最大選取 辨認(rèn)結(jié)束（識(shí)別） 參考模板或模型 3 （ 說(shuō) 話 人N） 攀枝花學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文 ） 4 語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果分析 28 所以這個(gè)特征參數(shù)的選定應(yīng)該對(duì)說(shuō)話人的辨別比較突出。 3）說(shuō)話人識(shí)別的最終目的不是注重說(shuō)人的內(nèi)容，故在識(shí)別時(shí)方法就有所不同，這其中就包括用以比較的幀和幀長(zhǎng)的選定，識(shí)別邏輯的制定等。說(shuō)話人識(shí)別特征參數(shù)選取的準(zhǔn)則有這些 :1)能夠高效的區(qū)分不同的人，在同一人說(shuō)話時(shí)語(yǔ)音的變化比較穩(wěn)定； 2）能很容易從語(yǔ)音信號(hào)中提取出來(lái)； 3）每個(gè)人的語(yǔ)音都是獨(dú)特的，所以選擇的參數(shù)必須不容易被其他人模仿； 4）特征參數(shù)應(yīng)該是 相對(duì)恒定的，不受時(shí)間和空間的影響?，F(xiàn)在已經(jīng)證實(shí)了基音周期及其派生參數(shù)攜帶著比較多的個(gè)人信息。本論文采用的是基音周期的檢測(cè)來(lái)識(shí)別說(shuō)話人。下面通過(guò)對(duì)比不同人的語(yǔ)音波形和基音周期來(lái)識(shí)別說(shuō)話人： 通過(guò) AMDF算法在 Matlab上的算法實(shí)現(xiàn)，我們能夠確定出基音周期的檢測(cè)點(diǎn)，并且通過(guò)這些點(diǎn)之間距離的計(jì)算，我們就能很直觀的知道某個(gè)人的基音周期，雖然還可以通過(guò)語(yǔ)音的長(zhǎng)度除以語(yǔ)音的周期個(gè)數(shù)來(lái)求得基音周期，但是由于本實(shí)驗(yàn)的語(yǔ)音是輸入的一句話，為了能更準(zhǔn)確地提取基音信息，就在輸入用語(yǔ)音時(shí)，規(guī)定說(shuō)話人說(shuō)的內(nèi)容相同，在一句話中基音周 期的個(gè)數(shù)是很難看出或數(shù)出，我們通過(guò)放大基音周期的波形，能相對(duì)比較準(zhǔn)確的采集出一些點(diǎn)，來(lái)計(jì)算出每個(gè)人對(duì)應(yīng)的基音周期。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(lái)比較方便，所以本實(shí)驗(yàn)采集的是兩位女生的語(yǔ)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。 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）。 表 1一：（ C(n)表示基音周期，單位 ms） （注解：表中的數(shù)據(jù)按幀排列） 然后進(jìn)行如下處理，求平均值： ??? 1 )(1 n nCnr （ ） 將這些 C(n)帶入公式（ ）進(jìn)行計(jì)算，得出的結(jié)果約為 ,即就是小張的基音周期為 . 攀枝花學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文 ） 4 語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果分析 29 表二：（ C(n)表示基音周期，單位 ms） （注解 ：表中數(shù)據(jù)按幀排列） 將 C（ n)帶入到公式（ ）中計(jì)算，得出的結(jié)果大概是 ,所以小王的基音周期為 . 通過(guò)數(shù)據(jù)的對(duì)比，我們可以看出，語(yǔ)音信號(hào)的不穩(wěn)定性，不過(guò)每個(gè)人都有其獨(dú)特的語(yǔ)音特征參數(shù)，兩個(gè)人擁有獨(dú)特的基音周期，從而我們就能很清楚的判定兩個(gè)人誰(shuí)是誰(shuí)了?？赡鼙菊撐牡慕Y(jié)果不太精確，如果利用更高科技的器件，我相信每個(gè)人的基音周期都能檢測(cè)的很準(zhǔn)確。 從人的說(shuō)話特征中提取的有效的基音周期，然后進(jìn)行數(shù)學(xué)建模，并將與之相關(guān)的資料存入數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)將一系列的動(dòng)作連貫起來(lái)，采用嵌入式芯片技術(shù)，將其植 入到某些物件中，就能很方便的完成人們的需要。訓(xùn)練過(guò)程就在以后的實(shí)踐中實(shí)現(xiàn)，讓一個(gè)人輸入不同的語(yǔ)料，在進(jìn)行基音周期的檢測(cè)，多次實(shí)現(xiàn)使得準(zhǔn)確，能在應(yīng)用時(shí)，更好的識(shí)別一個(gè)人，所以語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的提高空間很大，發(fā)展前景也相當(dāng)?shù)膹V闊。也希望更多地人投入到語(yǔ)音識(shí)別的技術(shù)中去，更好的造福人類。 攀枝花學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文 ） 5 展望與應(yīng)用 30 5 展望與應(yīng)用 語(yǔ)音識(shí)別已經(jīng)讓計(jì)算機(jī)通過(guò)該識(shí)別轉(zhuǎn)化成相應(yīng)的文本或是命令，已經(jīng)從實(shí)驗(yàn)室走向市場(chǎng)。而且近年來(lái)，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。就例如安全保衛(wèi)領(lǐng)域 (某些秘密場(chǎng)所 的入門控制）﹑公安司法等領(lǐng)域的監(jiān)聽(tīng)鑒別都有用到﹑還有一些多語(yǔ)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(gòu)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(tīng)，指揮員的鑒別，對(duì)于人的身份國(guó)籍的判別）。對(duì)此，很多人都預(yù)計(jì)該項(xiàng)技術(shù)很快進(jìn)入工業(yè)，家電，醫(yī)療，電子產(chǎn)品，家庭服務(wù)等領(lǐng)域。 目前說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)的研究和開(kāi)發(fā)已經(jīng)取得了令人鼓舞的成就，在一些系統(tǒng)中取得了很好的應(yīng)用，但它面臨的挑戰(zhàn)是巨大的，潛力的提高的潛力也是很大的，現(xiàn)在的系統(tǒng)的性能還不完善，所以有待于進(jìn)一步提高，這需要人們?cè)谡f(shuō)話 人基音周期提取，現(xiàn)有說(shuō)話人模型的改進(jìn)，新模型及識(shí)別策略研究上進(jìn)行長(zhǎng)期堅(jiān)持不懈的探索。近年來(lái)特征參數(shù)的研究已經(jīng)趨更高層次的提取，就比如說(shuō)話人的個(gè)人的口頭禪，說(shuō)話時(shí)的情感，說(shuō)話時(shí)的語(yǔ)調(diào)，說(shuō)話的節(jié)奏，還有就是說(shuō)話人自己地方語(yǔ)言等等。雖然處在不同的條件下，說(shuō)話人 的這些高層次的特征受到一些影響，但是很微小，不至于影響到大的識(shí)別特征。所以這些高層次的信息就必須具備平穩(wěn)性。 實(shí)用系統(tǒng)的研究。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。因?yàn)閷?shí)際生活的環(huán)境是復(fù)雜的，語(yǔ)音會(huì)受到很多外在因素的影響?，F(xiàn)在的噪音污染相當(dāng)嚴(yán)重 的，就無(wú)法避免噪音的干擾；時(shí)時(shí)處處都能碰到其他人，而在你使用語(yǔ)音時(shí)別人也在說(shuō)話；還有現(xiàn)在科技發(fā)達(dá)，我們更多的使用無(wú)線網(wǎng)絡(luò)，在環(huán)境存在很多的磁場(chǎng)，也會(huì)使得語(yǔ)音信號(hào)受到干擾，所以這就需要我們的說(shuō)話人的特征具有獨(dú)特且可靠的參數(shù)供識(shí)別，同時(shí)我們更需要提高我們的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，讓它更發(fā)達(dá)，能更好的免除這些干擾的影響。 如今，說(shuō)話人識(shí)別技術(shù)已逐步走入實(shí)際應(yīng)用，而且應(yīng)用領(lǐng)域正在不斷擴(kuò)大。與文本有關(guān)的說(shuō)話人確認(rèn)系統(tǒng)已經(jīng)商品化，并且在許多需要進(jìn)行身份核查的場(chǎng)所得到了應(yīng)用。不同人的指紋不同，與此類似，不同的說(shuō)話人也就具有不同的語(yǔ) 音信號(hào) ，說(shuō)話人識(shí)別不再是識(shí)別簡(jiǎn)單的讀音，短語(yǔ)，句子，而是要發(fā)展成能夠識(shí)別各種語(yǔ)種，不僅是國(guó)際語(yǔ)音，還能夠識(shí)別國(guó)內(nèi)各地方的方言，去鑒別此人的更詳細(xì)的信息，現(xiàn)在語(yǔ)音識(shí)別的挑戰(zhàn)也是相當(dāng)大的。攀枝花學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文 ） 5 展望與應(yīng)用 31 語(yǔ)音信號(hào)處理時(shí)計(jì)算機(jī)智能接口與人機(jī)交互的重要手段之一。就目前的整個(gè)信息社會(huì)發(fā)展趨勢(shì)看，語(yǔ)音技術(shù)有很多的應(yīng)用。說(shuō)話人識(shí)別技術(shù)已經(jīng)在安全加密等方面。語(yǔ)音識(shí)別是目前相對(duì)熱門的研究領(lǐng)域，因?yàn)樗梢詼p輕人的好些勞動(dòng)，它是智能的一個(gè)前身，現(xiàn)在的智能手機(jī)的好些功能都用到語(yǔ)音識(shí)別，微信就是一個(gè)例子。語(yǔ)音識(shí)別是一門涉及面很廣泛的交叉學(xué) 科，所以它的發(fā)展有賴于其他學(xué)科的發(fā)展。它始終與當(dāng)時(shí)信息科學(xué)中最活躍的前沿學(xué)科保持密切的聯(lián)系，并且一起發(fā)展。為了語(yǔ)音識(shí)別實(shí)用化的需要，說(shuō)話人自適應(yīng)，聽(tīng)覺(jué)模型，快速搜索識(shí)別算法以及進(jìn)一步的語(yǔ)言模型的研究倍受關(guān)注。說(shuō)話作為交流的媒介，就能節(jié)省人手的動(dòng)作，所以深入的研究語(yǔ)音識(shí)別是很有必要的。 為了提高基音檢測(cè)的準(zhǔn)確性，降低計(jì)算復(fù)雜度，人們已經(jīng)從基于事件的檢測(cè)方法和非基于事件的檢測(cè)方法出發(fā) ,開(kāi)發(fā)了許多基音檢測(cè)算法。從基音周期的研究來(lái)提高語(yǔ)音的識(shí)別率還是比較簡(jiǎn)單，快捷的。希望以后在這方面的研究能更進(jìn)一步。攀枝花學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文 ） 參考文獻(xiàn) 32 參考 文獻(xiàn) [1] 胡航．語(yǔ)音信號(hào)處理 [M]．哈爾濱：哈爾濱工業(yè)出版社， 2020。 [2] 易克初，田斌，付強(qiáng)．語(yǔ)音信號(hào)處理 [M]．北京：國(guó)防工業(yè)出版社。 [3]謝仕宏。 MATLAB 控制系統(tǒng)動(dòng)態(tài)仿真實(shí)例教程?；瘜W(xué)工業(yè)出版社。 [4] 李娟．基音周期檢測(cè)算法研究及在語(yǔ)音合成中的應(yīng)用 [D]．太原理工大學(xué)。 [5] 王炳錫，屈丹，彭煊 . 實(shí)用語(yǔ)音識(shí)別基礎(chǔ) 國(guó)防工業(yè)出版社 [6] 趙力 . 語(yǔ)音信號(hào)處理 . 機(jī)械工業(yè)出版社 [7] 張雪英 數(shù)字語(yǔ)音處理及 MATLAB仿真 電子工業(yè)出版社 [8] 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] [9] 徐開(kāi)宇 祝忠明 盧亞玲 數(shù)字信號(hào)處理 電子工業(yè)出版社 [11] 馬祥杰，孟相如，張百生．一種自相關(guān)基音檢測(cè)算法 [J]．通信技術(shù) 2020 [12] 張雄偉，陳亮，楊吉斌．現(xiàn)代語(yǔ)音處理技術(shù)及應(yīng)用 [M]．北京：機(jī)械工業(yè)出版社， 2020。 [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 [16] 張雄偉，陳亮，楊吉斌，現(xiàn)代語(yǔ)音處理技術(shù)及應(yīng)用 [M].北京：機(jī)械工業(yè)出