【正文】 ons for realtime processing of spectrum analysis． This thesis developed spectrum analysis system based on speechS3C2410． Major works areas follows： First， the time— domain processing and frequencydomain processing of speech signal are introduced in this thesis． According to short相對(duì)于通用 PC，嵌入式系統(tǒng)是專(zhuān)門(mén)針對(duì)某一特定領(lǐng)域進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)的系統(tǒng)，具有軟硬件可裁剪，成本低，體積小，功耗低，可靠性高等特點(diǎn)。這里， 簡(jiǎn)單介紹一些嵌入式系統(tǒng)的定義。狹義而言，嵌入式系統(tǒng)是指以應(yīng)用為核心，以計(jì)算機(jī)技術(shù)為基礎(chǔ)，軟硬件可裁剪，適于應(yīng)用系統(tǒng)對(duì)功能、可靠性、成本、體積和功耗要求嚴(yán)格的專(zhuān)用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。對(duì)于開(kāi)發(fā)者而言，可以根據(jù)各自的實(shí)際需求選擇不同的嵌入式處理器。其中 ARM處理器核中自帶了 DSP功能，既可以執(zhí)行算法還可以進(jìn)行事務(wù)處理，并且支持廣泛的操作系統(tǒng)，適應(yīng)于未來(lái)智能化發(fā)展方向。 北華大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 6 1 緒論 課題研究的背景和意義 自然界的運(yùn)動(dòng)和變化都有它們的固有規(guī)律，其中很多規(guī)律表現(xiàn)為周期性。人類(lèi)社會(huì)的發(fā)展也有周期性，這就是為什么很多歷史事件具有驚人的相似性。人耳對(duì)聲音敏感的不是聲波本身而是聲波的頻率，例如男聲、女生和低音、高音；人眼對(duì)光敏感的不是光波本身，而是光波的頻率 (顏色 )，例如紅光、綠光。這就是為什么人們把頻域和時(shí)域相提并論。例如，對(duì)各類(lèi)旋轉(zhuǎn)機(jī)械、電機(jī)、機(jī)床等機(jī)器的主體或部件進(jìn)行實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)下的譜分析，可以提供設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)和檢驗(yàn)設(shè)計(jì)結(jié)果，或者診斷故障，保證設(shè)備的安全運(yùn)行等。因此，對(duì)頻譜分析方法的研究一直是信號(hào)處理技術(shù)中的一個(gè)重要課題。頻譜分析和估計(jì)不僅是揭示信號(hào)特征的重要方法，也是處理信號(hào)的重要手段。地震信號(hào)的處理和股票市場(chǎng)的預(yù)測(cè)就是其中兩個(gè)例子。 頻譜分析儀，顧名思義它的功能是確定一個(gè)變化過(guò)程 (稱(chēng)為信號(hào) )的頻率成份，以及各頻率成份之間的相對(duì)強(qiáng)弱關(guān)系。示波器在時(shí)域里顯示或表征 (輸入 )信號(hào)，而頻譜儀在頻域里顯示或表征 (輸入 )信號(hào)。對(duì)模擬濾波器設(shè)計(jì)制造有經(jīng)驗(yàn)的人，不難想象制造高穩(wěn)定度、高精度的這種頻譜分析儀的困難程度。而且必須先經(jīng)過(guò)“老化”。利用 S3C2410芯片來(lái)設(shè)計(jì)頻譜分析系統(tǒng)則可以較好解決這些問(wèn)題。 北華大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 7 頻譜分析系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀 頻譜分析儀是以模擬或數(shù)字方式顯示信號(hào)頻譜的一類(lèi)信號(hào)分析儀。掃描調(diào)諧式頻譜儀如掃頻超外差接收機(jī)，能分別顯示復(fù)雜信號(hào)中各個(gè)不同頻率分量的幅度，但不能提供相關(guān)相位信息。其優(yōu)點(diǎn)是具有大的動(dòng)態(tài)范圍及寬的頻率范圍 (5Hz~325kHz)，但不適合做 瞬態(tài)信號(hào)及超低頻信號(hào)的分析。采用傅立葉分析儀能在被測(cè)信號(hào)存在的有限時(shí)間內(nèi)，提取信號(hào)的全部頻譜信息，并能顯示頻率、幅值及相位。與前一類(lèi)頻譜儀相比，傅立葉分析儀可以十倍、百倍地提高測(cè)量速度并能在超低頻時(shí)保持頻率測(cè)量精度。 掃描調(diào)諧式頻譜分析儀己從早期的單通道頻率響應(yīng)分析儀擴(kuò)展到多通道，其典型代表是英國(guó)公司的 1250頻響分析儀，它配上相應(yīng)的擴(kuò)展器可擴(kuò)展到 36通道。與傅立葉 (FFT)頻譜分析儀相比，這類(lèi)頻響分析儀只局限于頻響分析，應(yīng)用范圍較窄，其優(yōu)點(diǎn)是具有自動(dòng)抑制噪聲能力，而且頻率范圍寬。我國(guó)先后引進(jìn)的這類(lèi)產(chǎn)品 HP3562A,HP35660A,HP3567A,Bamp。具有代表性的是 HP3567A多通道頻譜 /網(wǎng)絡(luò)分析儀，頻率范圍可達(dá) ，動(dòng)態(tài)范圍 80dB，精度 dB，最高通道數(shù)可達(dá) 16，可實(shí)現(xiàn)譜分析、波形分析及網(wǎng)絡(luò)分析。傅立葉分析儀的發(fā)展趨勢(shì)是：分析頻 段向高頻擴(kuò)展，向多通道 、高指標(biāo)、多功能發(fā)展，核心處理芯片用 S3C2410，體積更趨小型化。因而，具有研制周期短、靈活性好、價(jià)格低的優(yōu)點(diǎn)；缺點(diǎn)是高速實(shí)時(shí)性北華大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 8 能較差，不適用于惡劣環(huán)境。 雖然使用 FFT技術(shù)對(duì)瞬態(tài)過(guò)程和平穩(wěn)過(guò)程的頻譜分析己有很長(zhǎng)的歷史，但是， 聲音 過(guò)程與一個(gè)穩(wěn)定的元音和擦音不同。因此，適用于平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)傅立葉變換不能直接用于 聲音 信號(hào)。但在相對(duì)短的時(shí)隙內(nèi)， 聲音 信號(hào)可看作準(zhǔn)周期性序列。 本課題的主要任務(wù) 從上面簡(jiǎn)單的介紹可以看出，傳統(tǒng)的頻譜分析儀 不能象通用計(jì)算機(jī)那樣，對(duì)過(guò)去記錄下來(lái)的信號(hào)進(jìn)行非實(shí)時(shí)處理，它只有加上輸入信號(hào)才能進(jìn)行分析。 基于 S3C2410頻譜儀的缺點(diǎn)是，在目前 S3C2410芯片制造技術(shù)的條件下，可以實(shí)時(shí)處理的最高頻率只達(dá)到兆赫的數(shù)量級(jí)，更高頻率的信號(hào)可以進(jìn)行非實(shí)時(shí)處理，實(shí)時(shí)處理有待于S3C2410芯片速度的進(jìn)一步提高，或者增加測(cè)量手段。本系統(tǒng)以 ARM9為基礎(chǔ)，利用 ARM9強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力來(lái) 對(duì)采集到的 聲音信號(hào)進(jìn)行頻譜分析。女性的基音頻率從 100Hz至 500Hz，男性的基音頻率為 50Hz至 250Hz，頻率分辨率必須兼顧男女性。軟件設(shè)計(jì)主要實(shí)現(xiàn)的功能有基音檢測(cè)、頻譜分析及分析結(jié)果在 PC機(jī)屏上顯示。人類(lèi)開(kāi)始進(jìn)入了信息化時(shí)代，用現(xiàn)代手段研究 聲音 處理技術(shù)，使人們能夠更加有效地產(chǎn)生、傳輸、存儲(chǔ)和獲取 聲 音信號(hào)，這對(duì)于促進(jìn)社會(huì)的發(fā)展具有十分重要的意義。時(shí)域分析直觀明了，計(jì)算簡(jiǎn)單且運(yùn)算量小 (相比后面將要介紹的頻譜分析 )。 聲 音信號(hào)的抽樣及其數(shù)字化 模擬 聲 音信號(hào)是連續(xù)信號(hào)，無(wú)法被 DSP處理。 聲 音信號(hào)是隨時(shí)間而變的信號(hào)，它所占據(jù)的頻率范圍可達(dá) 10kHz以上，但是對(duì) 聲 音信號(hào)清晰度和可懂度有明顯影響的成份，最高頻率約為 。 一個(gè)正常人 聲音 的頻率一般在 40Hz～ 4000Hz的范圍內(nèi)，成年男子的 聲 音頻率較低，婦女和兒童的 聲 音頻率較高?，F(xiàn)代的 聲音 合成或識(shí)別系統(tǒng)中，需將 聲音 頻率的 上限提高到 10kHz左右。一般來(lái)說(shuō)，電話(huà) 聲音 的采樣率為 8kHz( 1標(biāo)準(zhǔn) )，普通 聲音 的采樣率在 15kHz~20kHz左右。 考慮到高頻噪音的存在，為了防止頻率高于二分之一采樣頻率的高頻噪音產(chǎn)生頻譜混疊，通常 聲音 信號(hào)在采樣前要進(jìn)行一次預(yù)濾波以濾掉高頻噪音。 采樣后的 聲音 數(shù)據(jù)要能為 DSP所存儲(chǔ)和處理還必須進(jìn)行量化處理。量化時(shí)，如果采用較多的量化級(jí)數(shù)來(lái)記錄樣點(diǎn)的幅度，量化誤差就較小，相應(yīng)的比特 (Bit)數(shù)就會(huì)增多。 北華大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 10 聲音 信號(hào)的時(shí)間依 賴(lài) 由于人自身的發(fā)音器官的運(yùn)動(dòng)，聲音信號(hào)是一種典型的非平穩(wěn)信號(hào)。幾乎所有的聲音信號(hào)處理方法都是基于這個(gè)假設(shè)。以后的幾乎所有的處理方法都立足于這種短時(shí)平穩(wěn)的假定。這種時(shí)間依賴(lài)處理的基本手段，是用一個(gè)長(zhǎng)度有限的窗序列 {w(m)}截取一段聲音信號(hào)來(lái)進(jìn)行分析，并讓這個(gè)窗滑動(dòng)以便分析任一時(shí)刻附近的信號(hào)，其一般表達(dá)式為： n m = Q = [ ( ) ( )T x m w n m???? （ ） 其中 T[幾種常用時(shí)間依賴(lài)處理方法是： 當(dāng) T[x(m)]為 2xm（ ） 時(shí)， nQ 相應(yīng)于短時(shí)能量 ； 當(dāng) T[x(m)]=|sgn[x(m)]一 sgn[x(m1)]|時(shí)， nQ 就是短時(shí)平均過(guò)零率； 當(dāng) T[x(m)] nQ 為 x(m)x(m+k)時(shí)， nQ 就是短時(shí)自相關(guān)函數(shù)。 ． 圖 由于窗函數(shù)一般取為 (x,z)中間大兩頭小的光滑函數(shù)，這樣的沖激響應(yīng)所對(duì)應(yīng)的濾波器具有低通特性。用得最多的三種窗函數(shù)是矩形 (Rectangular)窗、漢明 (Hamming)窗和漢寧 (Hanning)窗 。矩形窗使用最多，習(xí)慣上不加窗就是使信號(hào)通過(guò)了矩形窗。 ] 低通濾波器 北華大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 11 并有負(fù)旁瓣，導(dǎo)致變換中帶進(jìn)了 高頻干擾和泄漏，甚至出現(xiàn)負(fù)譜現(xiàn)象。與矩形窗比較，主瓣寬約等于矩形窗的兩倍，但旁瓣小，而且無(wú)負(fù)旁瓣。可以看出，漢寧窗主瓣加寬并降低，旁瓣則顯著減小，從減小泄漏觀點(diǎn)出發(fā)，漢寧窗優(yōu)于矩形窗．但漢寧窗主瓣 加寬，相當(dāng)于分析帶寬加寬，頻率分辨力下降。矩形窗的主瓣寬度最小，但其旁瓣高度最高；漢明窗的主瓣最寬，而旁瓣高度最低。矩形窗的旁瓣太高，會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重的泄露現(xiàn)象 (Gibbs)，因此只在某些特殊場(chǎng)合中采用；漢寧窗衰減太快，低通特性不平滑；漢明窗旁瓣最低，可以有效地克服泄露現(xiàn)象，具有更平滑的低通特性。 長(zhǎng)窗具有較高的頻率分辨率，但具有較低的時(shí)間分辨率；短窗的 頻率分辨率低，但卻具有較高的時(shí)間分辨率。在對(duì) 聲音 信號(hào)進(jìn)行短時(shí)傅立葉分析時(shí)，窗的長(zhǎng)度的選擇必須折中進(jìn)行考慮。還應(yīng)當(dāng)注意到， 聲音 信號(hào)的基音周期是有一個(gè)覆蓋范圍的，因此，窗寬的選擇還應(yīng)當(dāng)考慮到這個(gè)因素。 北華大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 12 (3)若 {x(n)}為能量有限信號(hào)，則其能量為 (0)? ； 短時(shí)自相關(guān)函數(shù) 這種修正自相關(guān)函數(shù)又稱(chēng)為協(xié)方差函數(shù)，它不具有 偶對(duì)稱(chēng)性，即( ) ( )nnR k R k??。例如：快速傅立葉變換法、遞歸計(jì)算法等。所以，如果采用 數(shù)字信號(hào) 實(shí)現(xiàn)自相關(guān)運(yùn)算，常常是直接進(jìn)行計(jì)算反而更加簡(jiǎn)單有效，不必采用結(jié)構(gòu)復(fù)雜的快速算法。 基音周期估計(jì)方法 基音周期 (或基音頻率 )是 聲音 信號(hào)的一個(gè)重要 參數(shù)，在 聲音 產(chǎn)生的數(shù)字模型中它也是激勵(lì)源的一個(gè)重要參數(shù)。 濁音信號(hào)是一種準(zhǔn)周期性信號(hào)，其周期稱(chēng)為基音周期。 前兩節(jié)介紹的自相關(guān)函數(shù)和短時(shí)平均幅度差函數(shù)都能反映原信號(hào)的周期，因此它們可構(gòu)成兩種最常用的基音檢測(cè)方法。 因此，濁音信號(hào)可能包含有三四十次諧波分量，而其基波分量往往不是最強(qiáng)的分量。豐富的諧波成份使 聲音 信號(hào)的波形變得非常復(fù)雜，給基音檢測(cè)帶來(lái) 了困難，經(jīng)常發(fā)生基頻估計(jì)結(jié)果為其實(shí)際基音頻率的二、三次倍頻或二次分頻的情況?？梢哉f(shuō)，至今沒(méi)有一種萬(wàn)能的方法在任何情況下都能準(zhǔn)確可靠地估計(jì)出基音周期。真正反映基音周期的只是其中少數(shù)幾個(gè)峰值，而其余大多數(shù)都是由于聲道的 諧振特性引起的。 基音檢測(cè)預(yù)處理 由于聲道的共振峰特性會(huì)對(duì)基音周期造成干擾，為了提高自相關(guān)法和平均幅北華大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 13 度差函數(shù)法檢測(cè)基音周期的可靠性，采用兩種預(yù)處理方法對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理： (1)中心削波處理。有用的自相關(guān)峰是由于 聲音 信號(hào)中的一些最高峰形成的，這些最高峰是由于準(zhǔn)周期激勵(lì)脈沖產(chǎn)生的；無(wú)關(guān)的峰是聲道對(duì)激勵(lì)脈沖產(chǎn)生的響應(yīng)。 (2)先對(duì) 聲音 信號(hào)進(jìn)行低通濾波，然后計(jì)算短時(shí)自相關(guān)函數(shù)。因此，從只保留基音頻率的角度出發(fā)，用低通濾波器事先對(duì) 聲音 信號(hào)進(jìn)行濾波是有好處的。實(shí)驗(yàn)表明，用這種方法作預(yù)處理， 對(duì)改善自相關(guān)法和平均幅度差函數(shù)法的基音檢測(cè)都有明顯的效果。如果我們能求得第一最大峰值點(diǎn)并計(jì)算其與零點(diǎn)的距離 ,該距離就是估計(jì)出來(lái)的基音周期。這里設(shè)信號(hào)的采樣率 10kHz，窗序列采用 300點(diǎn)長(zhǎng)的矩形窗，連續(xù)分析信號(hào) 時(shí)采有 10ms(且 P 100個(gè)樣點(diǎn) )的幀問(wèn)隔，即每相鄰兩幀重疊 200個(gè)樣點(diǎn)。下面是對(duì)每一 幀進(jìn)行基音周期估計(jì)的計(jì)算步驟： (1)用 900Hz低通濾波器對(duì)一幀 聲音 信號(hào) {x(n)}進(jìn)行濾波，并去掉開(kāi)頭 20個(gè)輸出值不用 (置 0)，得到 {x(n)}； (2)分別求 { x(n)}的前部 100個(gè)樣點(diǎn)和后部 100個(gè)樣點(diǎn)的最大幅度，并取其中較小 的一個(gè)，乘以因子 ； 基音檢測(cè)的后處理 聲音 信號(hào)的周期性從波形上觀察可以看得很明顯，但是其 形狀表現(xiàn)得比較復(fù)雜，自動(dòng)基音檢測(cè)算法很難做到處處準(zhǔn)確可靠。沒(méi)有任何一種預(yù)測(cè)方法能夠準(zhǔn)確計(jì)算出所有的基音周期。常用的平滑技術(shù)有三種： 北華大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 14 (1)中值濾波平滑處理 中值平滑處理是一種采用滑動(dòng)窗的直方圖統(tǒng)計(jì)處理的方法。所謂中值就是將窗內(nèi)的 2L+1個(gè)輸入樣本進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，求出一個(gè)累計(jì)直方圖，其中 1/2分位數(shù)就是中值。顯然，它們的中值為 5，那么中值濾波器的輸出值 Y( 0n )就是 5，而原輸入信號(hào) X( 0n )=0，通過(guò)中值濾波得到了糾正。如此進(jìn)行下去，中值濾波可以糾正個(gè)別奇異點(diǎn)而不影響周?chē)臉狱c(diǎn)的值。 北華大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 15 3 聲音 信號(hào)頻域分析 大量的實(shí)驗(yàn)表明，人類(lèi)感知 聲音 的過(guò)程和 聲音 本身的頻譜特性關(guān)系密切。兩段時(shí)域上相差很大的 聲音 如果具有類(lèi)似的頻譜特性，人類(lèi)在感知它們時(shí)的感覺(jué)也是相似的。因此，對(duì) 聲音 信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，是認(rèn)識(shí) 聲音 信號(hào)和處理 聲音 信號(hào)的重要方法。這種以復(fù)指數(shù)函數(shù)為基函數(shù)的正交變換，理論上很完善，計(jì)算上很方便，概念上易于為人們理解，在 聲音 處理領(lǐng)域也是一個(gè)非常重要的工具。這個(gè)物理運(yùn)動(dòng)過(guò)程與聲波振動(dòng)的速度比起來(lái)要緩慢得多，因此我們可以假定它在 10ms~30ms這樣短的時(shí) 間段中是平穩(wěn)的，用前一章所述的時(shí)間依賴(lài)方法來(lái)進(jìn)行分 析處理。 頻譜分析原理與方法 頻譜分析原理 頻譜分析主要是指離散傅立葉變換的譜分析。假設(shè)有一周期信號(hào) x(f)，其周期為乃那么它的傅立葉序列為： 0 2( ) ( c o s 2 sin 2 )n n n nax t a f t b f tTT ??? 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