Результат интеллектуальной деятельности: СПОСОБ ОБРАБОТКИ РЕЧЕВОГО СИГНАЛА В ЧАСТОТНОЙ ОБЛАСТИ

Изобретение относится к области обработки сигналов и может быть использовано для целей анализа и формирования первичного описания речевого сигнала в системах распознавания речи.

Частотный анализ речевого сигнала широко применяется в современных системах распознавания речи для получения первичного описания сигнала, на основе которого далее производится формирование эталонов речевых звуков, используемых при распознавании. Однако спектр речевого сигнала является зависимым от частотных искажений в канале связи, реверберации или изменения психофизиологического состояния диктора, сопровождающегося вариациями формы импульсов голосового источника. Кроме того, на спектр сигнала также может оказывать влияние присутствие фонового шума. В связи с этим для получения более устойчивого описания речевого сигнала полезной является дополнительная обработка спектра, выявляющая его локальные признаки, которые более устойчивы к перечисленным выше факторам.

Известен способ подобной обработки, основанный на полосовой фильтрации амплитудного спектра речевого сигнала, реализуемой с помощью взвешенного суммирования с разными знаками соседних спектральных отсчетов (Позин Н.В., Любинский И.А., Левашов О.В. и др. Элементы теории биологических анализаторов. М.: Наука, 1978, с.96; Колоколов А.С. Об одном методе анализа периодических сигналов, искаженных аддитивным шумом. Институт проблем управления АН СССР. Москва, 1983. 11 с. Рукопись деп. в ВИНИТИ №6252-83 Деп.). Благодаря такой обработке в амплитудном спектре подчеркиваются спектральные пики, представляющие гармонические компоненты сигнала, увеличивается частотное разрешение спектрального анализатора и повышается отношение сигнал/шум. Однако рассмотренный способ не обеспечивает устойчивости обработанного спектра к частотным искажениям речевого сигнала. Причина этого заключается в том, что факторы, влияющие на изменчивость спектра речевого сигнала, являются его мультипликативными составляющими и их действие не может быть ослаблено с помощью линейной фильтрации.

Наиболее близким техническим решением к предлагаемому является способ получения более устойчивого описания речевого сигнала в частотной области с помощью полосовой фильтрации логарифмического амплитудного спектра с использованием фильтра с четной импульсной характеристикой и последующего нелинейного преобразования,

обеспечивающих выделение в логарифмическом амплитудном спектре пиков, связанных с резонансами речевого тракта (Колоколов А.С. Обработка сигнала в частотной области при распознавании речи // Проблемы управления. 2006. №3. С.14). В результате получается преобразованный спектр

где: F(f,t)=lgS(f,t) - кратковременный логарифмический спектр речевого сигнала, φ(f) - импульсная характеристика полосового фильтра, являющаяся четной функцией, т.е. φ(f)=φ(-f), ⊗ - операция свертки, Q(x)=x при x≥0, Q(x)=0 при x<0.

В результате логарифмирования спектра

S(f,t)=H(f,t)E(f,t)W(f,t)

его мультипликативные компоненты становятся аддитивными

F(f,t)=lgH(f,t)+lgE(f,t)+lgW(f,t),

где H(f,t) - частотная характеристика речевого тракта, E(f,t) - спектр шумового или голосового источника, W(f,t) - характеристика фильтра, описывающего частотные искажения речевого сигнала. В случае голосового источника E(f,t)=I(f,t)G(f,t), где I(f,t) - спектр почти периодической последовательности δ - функций, G(f,t) - спектр импульса голосового источника. Поэтому с помощью полосовой фильтрации F(f,t) в F_l(f,t) оказывается возможным уменьшить нежелательные вариации, свойственные спектру S(f,t), обусловленные изменениями его мультипликативных компонент W(f,t) и G(f,t), обычно весьма медленно изменяющихся с частотой в сравнении с H(f,t), профиль которой обычно имеет несколько выраженных пиков, представляющих форманты речевого сигнала. Одновременно с помощью полосовой фильтрации производится сглаживание быстро изменяющейся с частотой составляющей I(f,t), описывающей гармоническую структуру речевого сигнала. Таким образом благодаря выполнению обработки (1) выявляются мало чувствительные к вариациям S(f,t) локальные признаки спектра, характеризующие формантный состав звука.

Однако рассмотренный способ не обеспечивает сохранения значительной части важной информации, содержащейся в логарифмическом спектре F(f,t), т.к. выявляет только локальные признаки в спектральной огибающей, представляющие максимумы в lgH(f,t).

Техническим результатом изобретения является выявление в логарифмическом амплитудном спектре дополнительных локальных информативных признаков, представляющих локальные наклоны lgH(f,t). Использование таких признаков в дополнение к признакам, получаемым с помощью обработки (1), позволяет получить устойчивое и более полное описание речевого сигнала в частотной области.

Технический результат достигается тем, что для фильтрации используют фильтр с нечетной импульсной характеристикой, параметры которого выбирают таким образом, чтобы в отфильтрованной спектральной огибающей в виде хорошо выраженных пиков проявлялись локальные наклоны спектра, связанные с частотной характеристикой речевого тракта, и одновременно подавлялась гармоническая структура речевого сигнала. Кроме того, производят отдельное выделение положительных и отрицательных пиков в отфильтрованной огибающей спектра.

На фиг.1 представлена блок-схема, поясняющая предлагаемый способ.

На фиг.2 - вид импульсной характеристики φ₁(f) для фильтрации логарифмического спектра и ее преобразование Фурье Ф₁ (t).

На фиг.3 - исходный F(i) и обработанный спектры для фрагмента гласного «э» в слове «семь», а - исходный сигнал, б - продифференцированный сигнал.

На фиг.4 - исходный F(i) и обработанный спектры для фрагмента гласного «э» в слове «семь», а - исходный сигнал, б - продифференцированный сигнал.

На фиг.5 - исходный F(i) и обработанный спектры для фрагмента звонкой смычки в слоге «да», а - исходный сигнал, б - продифференцированный сигнал.

На фиг.1 представлены спектральный анализатор 1, полосовой фильтр 2, нелинейные преобразователи 3 и 4.

Поставленная цель достигается с помощью полосовой фильтрации логарифмического амплитудного спектра

фильтром с нечетной импульсной характеристикой φ₁(f)=-φ₁(-f). В результате преобразования (2) локальные наклоны в спектре F(f,t) представляются в зависимости от знака наклона положительными или отрицательными пиками в F₂(f,t), положения которых определяют места локальных наклонов в F(f,t). Далее в отфильтрованном спектре F₂(f,t) разделяют положительные и отрицательные составляющие

представляющие соответственно положительные и отрицательные локальные наклоны в логарифмическом спектре F(f,t). Таким образом, выполнение преобразований (2) и (3) можно трактовать как результат работы двух специфических детекторов неоднородностей в F(f,t), реагирующих на крутизну положительных и отрицательных наклонов логарифмической спектральной огибающей.

Ширину и форму импульсной характеристики φ₁(f) полосового фильтра следует выбирать так, чтобы в отфильтрованном логарифмическом спектре F₂(f,t) в виде выраженных пиков были представлены резкие локальные наклоны частотной характеристики речевого тракта H(f,t), но при этом подавлялась быстро изменяющаяся с частотой составляющая I(f,t), описывающая гармоническую структуру голосового источника. Последнее условие может быть необязательным в случае использования спектрального анализатора с низким частотным разрешением, не обеспечивающим выделения гармонической структуры речевого сигнала.

Важной особенностью преобразования (2) является его нечувствительность к амплитуде речевого сигнала. Это следует из того, что умножение сигнала на константу проявляется в виде постоянной аддитивной составляющей в F(f,t), которая исключается в результате полосовой фильтрации. Поэтому отпадает необходимость в нормализации обработанных спектров F₂(f,t), и по амплитуде.

Кроме того, благодаря полосовой фильтрации F(f,t) при преобразованиях (2) и (3), как и в случае преобразования (1), следует ожидать эффекта малой изменчивости обработанного спектра F₂(f,t) при наличии частотных искажений, создаваемых фильтром с частотной характеристикой W(f,t), медленно изменяющейся с частотой, и фоновых широкополосных шумов со спектральной плотностью, медленно изменяющейся с частотой.

Приведенные на фигурах логарифмические спектры речевых образцов были получены с помощью частотного анализатора, в общих чертах моделирующего особенности частотного анализа звука в слуховой системе. Для этих целей использовалась гребенка из N=35 цифровых полосовых фильтров, центральные частоты которых располагались равномерно по шкале Барков с шагом 0,57 Барк, начиная с 1,95 Барк (200 Гц). Частотные характеристики фильтров слухового частотного анализатора аппроксимировались полосовыми фильтрами Баттерворта четвертого порядка с наклонами частотной характеристики 12 дБ/окт и шириной полосы пропускания 1,5 Барка. Для фильтрации полученных логарифмических спектров F(i), i - номер фильтра, использовалась симметричная нечетная весовая функция φ(n)=-δ_k(n-2)+δ_k(n+2), где δ_k(n) - функция Кронекера, n=…-2,-1,0,1,2,…. Поэтому вычисление свертки сводилось к суммированию взвешенных спектральных отсчетов. Полученные отфильтрованные спектры и сглаживались низкочастотным фильтром с импульсной характеристикой φ₀(n)=0,25δ_k(n-1)+0,5δ_k(n)+0,25δ_k(n+1). Частотные искажения вводились дифференцированием сигнала с помощью нахождения первой разности дискретной речевой волны.

Из чертежей легко видеть, что частотные искажения, обусловленные дифференцированием речевого сигнала, приводят к существенным различиям спектров F(i), достигающих 20 дБ, для гласного и звонкой смычки. Однако эти различия существенно меньше у обработанных спектров и , полученных в результате предложенной обработки спектра, и не превышают величины 4-5 дБ. Из чертежей также видно, что выраженные пики в обработанных спектрах представляют положения резких локальных наклонов спектра.

Таким образом, основываясь на приведенных выше данных, можно заключить, что предложенный способ обработки спектра может быть использован совместно с известным способом (1) для получения устойчивого описания речевого сигнала в частотной области в присутствии частотных искажений.