語音信號(hào)去噪聲處理方案及實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

　　語音信號(hào)噪音處理及濁音、清音的分辨對智能機(jī)器人人機(jī)語音交互系統(tǒng)是非常重要的。本文采用MATLAB軟件平臺(tái)設(shè)計(jì)了巴特沃斯FIR數(shù)字濾波器，進(jìn)行簡單的語音信號(hào)去噪音濾波處理。由于原始語音信號(hào)的時(shí)域波形圖與頻譜圖變化小，分析起來有一定的困難，為方便波形分析，需要對原始語音信號(hào)進(jìn)行4千赫茲和8千赫茲重抽樣調(diào)查，通過短時(shí)平均過零率與短時(shí)自相關(guān)函數(shù)法對語音信號(hào)進(jìn)行清、濁音的辨別和基音周期提取。通過分析結(jié)果顯示，基于切比雪夫窗函數(shù)設(shè)計(jì)的濾波器對語音信號(hào)過濾效果有非常大的幫助。

　　關(guān)鍵詞：濾波器,MATLAB,語音信號(hào),重采樣

　　語言是人與人工智能進(jìn)行交流的基礎(chǔ)。為獲得清晰的語言信息，用數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)對語音信號(hào)進(jìn)行處理非常重要。處理語音的基本理論以及處理算法研究主要在兩個(gè)方面：①從語音的產(chǎn)生和語音感知進(jìn)行研究;②為獲得有效的語音信號(hào)對語音進(jìn)行去噪聲處理[1-4]。

　　語音處理技術(shù)是多學(xué)科、多領(lǐng)域相結(jié)合的高新技術(shù)，其中包括數(shù)字信號(hào)處理、語言學(xué)、語音學(xué)、模式識(shí)別等，現(xiàn)已成為人工智能實(shí)現(xiàn)人機(jī)對話的重要基礎(chǔ)[3-5]。

　　本文利用MATLAB設(shè)計(jì)了FIR數(shù)字濾波器進(jìn)行語音信號(hào)去噪處理，主要采用切比雪夫窗函數(shù)設(shè)計(jì)FIR數(shù)字濾波器。為便于分析，將原始語音信號(hào)進(jìn)行4千赫茲和8千赫茲重采樣，然后根據(jù)濾波的性能指標(biāo)對含有噪音的語音信號(hào)進(jìn)行濾波處理，最后將濾波前后的時(shí)域波形與頻譜波形進(jìn)行了比較。

　　1 數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)

　　數(shù)字濾波器(DF，即Digital Filter)分為兩大類：經(jīng)典濾波器和現(xiàn)代濾波器，其中輸入端的信號(hào)中不僅有可用的頻率成分，還有無用的頻率成分，在經(jīng)典濾波器中占有不同的頻率寬帶，通過一個(gè)合適的選頻濾波器濾除干擾，就可得到純凈信號(hào)，達(dá)到濾波目的[6]。數(shù)字濾波器功能是指把一系列輸入信號(hào)通過一定的運(yùn)算變換成輸出信號(hào)。

　　在設(shè)計(jì)數(shù)字濾波器時(shí)，采用的運(yùn)算處理方法不同，決定了運(yùn)用濾波器的結(jié)構(gòu)也不同。FIR數(shù)字濾波器基本網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)主要有直接型、級(jí)聯(lián)型、線性型和頻率采樣型[7]幾種，本文簡要介紹前兩種結(jié)構(gòu)的系統(tǒng)函數(shù)及結(jié)構(gòu)。

　　2 語音信號(hào)處理方案

　　人在說話時(shí)與環(huán)境以及說話人的狀態(tài)有關(guān)，人機(jī)交互更是如此，在相對安靜的環(huán)境里錄制一段時(shí)間為10秒的語音信號(hào)作為本文待處理信號(hào)，圖3為處理流程。

　　(1)利用GoldWave錄音軟件錄制，保存格式為.wav后綴，利用MATLAB軟件中的wavread()函數(shù)讀取錄制好的語音信號(hào)，并繪制出該語音信號(hào)的時(shí)域與頻譜波形圖[4]。

　　(2)MATLAB給信號(hào)加噪聲的方法很多，如可以添加白噪聲、隨機(jī)噪聲等。本文直接通過MATLAB軟件給原始信號(hào)疊加指定的噪音，該噪聲為幅值A(chǔ)z=0.02，噪聲頻率為ωz=10的正弦信號(hào)噪聲，即Z=0.02*sin(10*n)。模擬原始語音信號(hào)被噪聲干擾，然后繪制出疊加噪音后的時(shí)域與頻譜波形圖。

　　(3)濾波性能指標(biāo)為ωp=0.6*pi，ωs=0.75*pi，RP=1，As=30，T=1，MATLAB中濾波器設(shè)計(jì)采用切比雪夫窗函數(shù)。采用FIR數(shù)字濾波器，對疊加有噪音的語音信號(hào)進(jìn)行濾波處理，然后繪制出含有噪聲的語音信號(hào)頻譜。

　　(4)根據(jù)MATLAB所繪制的波形圖，分析語音信號(hào)濾波前后的變化。

　　3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

　　(1)圖4為原始語音信號(hào)的時(shí)域、頻譜圖。由于原始信號(hào)的頻譜圖在0～0.2千赫茲和1.8～2千赫茲范圍內(nèi)波動(dòng)較小，為便于分析，將原始語音信號(hào)進(jìn)行4KHz和8KHz的重采樣處理，繪制出如圖5、圖6的時(shí)域波形圖與頻譜圖。

　　(2)圖7為噪音信號(hào)時(shí)域波形與頻譜圖，該噪音在頻率為8kHz和1.2kHz時(shí)的噪音最明顯。根據(jù)濾波性能指標(biāo)ωp=0.6*pi，ωs=0.75*pi，RP=1，As=30，T=1，巴特沃斯濾波器濾除含有加噪音的信號(hào)。圖8為加噪音濾波后時(shí)域與頻譜圖，從圖中可以看出，該濾波器將頻率為8kHz和1.2kHz時(shí)的噪音成功濾除了，這表明該濾波器滿足濾波性能要求。

　　(3)在進(jìn)行語音辨別時(shí)，需要對清音、濁音及噪音進(jìn)行區(qū)別。由于語音屬于非平穩(wěn)的寬帶信號(hào)，利用短時(shí)平均過零率來辨別清音與濁音，根據(jù)過零次數(shù)的高低來辨別清、濁音，如圖9所示。過零次數(shù)最高的語音信號(hào)在幀數(shù)為1 480幀左右時(shí)達(dá)到最高，為清音。過零次數(shù)最高時(shí)，對應(yīng)語音信號(hào)波形中幅度變化最劇烈處。

　　(4)為便于語音系統(tǒng)診斷與識(shí)別說話人，提取語音基音至關(guān)重要。語音基音檢測技術(shù)有時(shí)域自相關(guān)函數(shù)法、頻域倒譜法及將兩者相結(jié)合的小波變換分析法。考慮到濾波器的性能指標(biāo)，在截取原始語音信號(hào)的基音周期時(shí)采用短時(shí)自相關(guān)函數(shù)法，該方法在檢測時(shí)域波形周期性與同步性上效果好且相對容易。

　　4 結(jié)語

　　本文設(shè)計(jì)的巴特沃斯FIR數(shù)字濾波器具有較好的濾除效果，在時(shí)域波形上，濾波后的波形與原始語音信號(hào)波形變化較小，從兩者的頻譜圖上可較明顯看出濾波去噪音前后的變化。通過短時(shí)過零率能分辨出清音、濁音。短時(shí)自相關(guān)函數(shù)可從信號(hào)本身檢測到基音周期。

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　　[7] 王兵鋒.FIR數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)與仿真研究[D].哈爾濱：哈爾濱理工大學(xué)，2009.

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