Анализ речи на основе линейного предсказания.

ЛЕКЦИЯ №1

Анализ речевых сигналов в частотной области

Основные способы формирования речевого сигнала в частотной области называются кратковременным спектральным анализом, который может быть реализован с использованием гребенки полосовых фильтров, либо с помощью ДПФ(дискретное преобразование Фурье).

Гомоморфная обработка речевых сигналов

Речевой сигнал является сверткой случайного шума и импульсной характеристики сигнала голосового тракта. Схема гомоморфной обработки речи имеет вид:

Где D{} – оператор нелинейного преобразования

T{} – соответствует линейной инвариантной системе.

Считается, что сигнал х[n] является сверткой двух последовательностей x₁[n] и x₂[n], тогда: x[z] = x₁[z]* x₂[z]. Линейная инвариантная система пропускает на выход либо x₁[z], либо x₂[z].

D^-1{} – обратное преобразование. В результате Y[n] = x₁[n], либо Y[n]=x₂[n].

Гомоморфная обработка речи разделяет входные компоненты речи x1[n] и x2[n], соединенные во входном сигнале.

Анализ речи на основе линейного предсказания.

Анализ основывается на использовании модели речевого сигнала. Основная задача анализа речи в том, чтобы для последовательности отсчетов речевого сигнала S[n] определить коэффициент a[k] цифрового фильтра указанной модели. Этот коэффициент еще называют коэффициентом линейного предиктивного кодирования ЛПК. Они определяются при нахождении частоты основного тона при кодировании речи в соответствии с адаптивной дифференциальной импульсной кодовой модуляцией в задачах распознавания синтеза речи.

Основное допущение при использовании метода в том, что речевой сигнал на выходе голосового тракта S[n] может быть представлен в виде линейной комбинации своих предыдущих значений и значений сигналов a[k]:

, где G – коэффициент усиления, p – порядок линейного предсказания.

В этом случае передаточная функция фильтра соответствует ПФ рекурсивного фильтра.

Дата добавления: 2015-10-21