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文档简介
第四章语音信号的短时时域分析
4.1概述14.2傅里叶变换的解释
4.3滤波器的解释34.4短时谱的时域及频域采样率44.5短时综合的滤波器组相加法524.1概述语音信号可被看作是短时平稳信号,其某一帧的短时傅里叶变换定义式如下:(4.1)式中w(n-m)是窗函数。在式中,短时傅里叶变换有两个变量,它们是离散时间n及连续频率ω若令,则得离散的短时傅里叶变换如下:
(4.2)它实际上就是的频率的取样。4.1概述可以看出:(1)当n固定时,它们就是序列
(-∞≤m≤+∞)
的傅里叶变换或离散傅里叶变换。(2)
当或k固定时,它们是一个卷积,这相当于滤波器的运算。因此,语音信号的短时频域分析可以解释为傅里叶变换或滤波器。下面分别讨论这两种情况。4.1概述4.2
傅里叶变换的解释
1.求x(n)将式(4.1)写作(4.3)时变傅里叶变换是时间标号n的函数,当n变化时,窗w(n-m)沿着x(m)滑动。傅里叶逆变换公式为:
(4.4)令m=n,则
(4.5)可以看出,只有当w(0)≠0时,x(n)才能从求出。
此外,由功率谱定义,可以写出短时功率谱与短时傅里叶变换的关系:
(4.6)功率谱是自相关函数
(4.7)的傅里叶变换。窗函数的作用
1.选出x(m)序列中被分析部分;
2.它的形状对时变傅里叶变换特性也有重要作用。如果被看成是w(n-m)x(m)序列的标准傅里叶变换,同时假设x(m)及w(m)的标准傅里叶变换存在,为:(4.8)(4.9)当n固定时,序列w(n-m)的傅里叶变换为:
(4.10)根据卷积定理,有:
(4.11)写成卷积积分形式:
(4.12)将θ改换为-θ后,可以写成:
(4.13)可见,为了使能够充分地表现的特性,要求对于来说,必须是一个冲激脉冲。
窗函数和窗宽对短时傅里叶谱的影响:由于矩形窗有较高的旁瓣,在语音频谱分析中,很少采用。实验表明,窗的主瓣宽度与窗宽度N成反比,选择窗宽时应根据应用需要,折衷考虑,要得到好的时间分辨率要求用窄窗,而要得到好的频率分辨率要求用宽窗。
4.3
滤波器的解释(ω给定)
1.短时傅里叶变换的滤波器实现形式一由式(4.1)可得
(4.14)如果把w(n)看作为一个滤波器的单位取样响应,则短时傅里叶变换就是该滤波器的输出,为滤波器的输入。
用实数来运算的方法:
(4.15)(4.16)
结论:经调制后,其付里叶变换为,这说明调制使的频谱在频率轴上向左移动了,线性滤波器输出端的频谱等于乘积,故为了使输出频谱准确等于,应当是一个冲激。即要求线性滤波器近似为一个窄带低通滤波器。2.短时傅里叶变换的滤波器实现形式二令:
(4.16)令(4.17)则有
(4.18)可以画出短时傅里叶变换的滤波器解释的另一种形式如图(4.3)所示,也分为复数运算和实数运算两种。
同样要求线性滤波器近似为一个中心频率为ω的窄带带通滤波器。
4.4短时谱的时域及频域取样率
短时傅里叶变换同时是时间n以及角频率ω的函数。由来恢复x(n),首先遇到的就是时域取样率和频域取样率的问题。1.时域取样率(ω为固定值)
若将w(n)的傅里叶变换记为,对于大多数窗函数来说,具有低通滤波器的特性,若它的带宽为BHz,则具有与窗相同的带宽。低通滤波器的带宽是由第一个零点位置决定的。因为是-1的傅里叶变换,因而B的取值决定于窗口序列的长度N和形状。若使用哈明窗,的近似带宽为
(4.20)
2、频率取样率(n为固定值)
此时,是以2π为周期的ω的连续函数,用下述一组频率值来取样:
(4.21)
设w(n)为有限时宽N,的短时付里叶反变换x(m)w(n-m)也应当是宽度为N有限时宽的。现在在频域内L个角频率上对进行取样,根据这些取样所恢复出的时间信号应该是x(m)w(n-m)进行周期延拓的结果,延拓周期等于L。为使恢复的时域信号不产生混叠,要求,故频域最小取样数为窗宽SRf=N。
3、总取样率的总抽样率(SR)等于
(4.22)在大多数实际窗中,B可以表示为FS/N的倍数
(4.23)其中,C是比例常数,
x(n)的抽样频率即为
(4.24)SR/FS即为与一般取样频率相比而得到的“过速率采样比”。
欠速率采样:
x(n)的短时谱所要求的取样率比起一般波形表示来说,要增加到2~4倍。但有时在时域或频域用低于理论上最小值的取样率,而x(n)仍能从混叠的短时变换中准确地恢复。欠速率采样在短时谱估计,基音及共振峰分析,数字语谱图以及声码器中得到应用。4.5短时综合的滤波器组相加法
可表示为(4.25)(4.26)若定义则(4.27)(4.28)式(4.28)的图形解释
定义
(4.29)
可得
(4.30)
可见,是一个冲激响应为的带通滤波器的输出。复数带通滤波器的频率响应为
上式用图4.7(b)表示,中心频率为,带宽为,假定所有通道都使用了相同的窗函数,即
(4.31)(4.32)
考虑整个带通滤波器组时,其中每个带通滤波器具有相同的输入,其输出相加在一起,如图4.8所示,输出为y(n),输入为x(n),整个系统的复合频率响应为
(4.33)
如果在频率域上正确抽样(N≥L,L为窗宽),可以证明对于所有ω都满足
(4.34)
上式证明如下:
的傅里叶反变换是窗函数,如果在频率上以N个均匀间隔抽样,抽样形式的离散傅里叶反变换为
(4.35)
如果w(n)的宽度等于L个抽样,则
w(n)=0,n<0,n≥L(4.36)
在式(4.35)中取n=0,得到
(4.37)
从式(4.27)及式(4.34)可以推出复合系统的冲激响应为:(4.38)
这时的复合输出为
(4.39)
于是,用滤波器组相加法恢复的信号可以表示为:
(4.40)
上面已讨论到,当w(n)具有有限宽度L时,x(n)完全能从时间及频率域抽样后的时变傅里叶变换准确地恢复。下面还能证明,如果在频域内是频带受限的,则
x(n)也能准确从中恢复。
前面已指出,在有限宽度窗的情况下,为避免时间混叠,必须至少在L个均匀分布的频率上取值,其中L为窗的宽度。宽度为L的窗的带宽一般在矩形窗)至哈明窗)之间,而分析频率为,这时所得的带通滤波器在频率上叠接。4.5.2短时综合的滤波器组相加法的MATLAB程序实现
程序filterbank1.m对应于图4.6中的(b)图,先调制后滤波,实现流程图见图4.10。图4.6中的(b)图图4.10filterbank1的流程图YN读入语音数据分帧,不足补零,共N帧加哈宁窗滤波i=1~65取k=1帧数据用调制i=1~65用调制i=1~65k=k+1输出
k≥N?
程序filterbank2.m对应于图4.6中的(a)图,先滤波后调制,实现流程图见图4.12,程序运行结果见图4.13。图4.6中的(a)图图4.12filterbank2的流程图YN读入语音数据分帧,不足补零,共N帧各通道滤波i=1~65取k=1帧数据并分别送入1~65通道的输入端
各通道用调制i=1~65各通道用调制i=1~65k=k+1输出
k≥N?
(4.41)式中r为一整数,0≤i≤N-1,上式的反变换为
(4.42)又(4.43)因而
(4.44)假设在时域上利用周期为R的取样对取样得4.5.3短时综合的叠接相加法原理及MATLAB程序实现
将式(4.42)代入式(4.44)中,可得
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