王德欣 卓嘎 張瑞

摘要

在語(yǔ)音識(shí)別的領(lǐng)域內(nèi)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和VQ有著廣泛的運(yùn)用。本文中主要內(nèi)容為：采用VQ技術(shù)中LBG來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)藏文字母的識(shí)別，并使用MATLAB R2014a進(jìn)行算法的仿真。此算法對(duì)已經(jīng)采集好的藏語(yǔ)30個(gè)字母的語(yǔ)音進(jìn)行了語(yǔ)音預(yù)處理和端點(diǎn)檢測(cè)，并提取了MFCC特征參數(shù)，隨后開始進(jìn)行識(shí)別工作的開展。

【關(guān)鍵詞】語(yǔ)音識(shí)別 矢量量化 LBG算法

1 矢量量化

1.1 矢量量化概述

矢量量化的步驟是：首先，通過(guò)k個(gè)樣本值在k維空間R^k中形成矢量，然后量化在第一步驟中形成的數(shù)據(jù)。接著，通過(guò)一些適當(dāng)?shù)母纳?，盡可能的降低失真和量化噪聲。與標(biāo)量量化相比，矢量量化具有顯著的數(shù)字速率的降低。矢量量化可以看作是一種壓縮方法，是不可逆的，它可以有效地利用矢量中各分量的相互特性（線性相關(guān)、非線性相關(guān)等），以消除冗余度，具備比特率低、譯碼簡(jiǎn)單、失真較小等優(yōu)點(diǎn)。矢量量化的理論基礎(chǔ)是香農(nóng)的速率失真理論。

1.2 率一失真理論

速率失真理論是通過(guò)給定的失真D，計(jì)算率一失真函數(shù)R（D），并且R（D）是：給定的失真條件可以達(dá)到的最小速率（按維度計(jì)算）;或者，他的反函數(shù)可以計(jì)算，并且將D（R）稱為失真率函數(shù)，定義為在給定的速率條件下所能夠達(dá)到的最小失真。

1.3 失真測(cè)度

編碼器的設(shè)計(jì)是矢量量化器設(shè)計(jì)過(guò)程中非常重要的一個(gè)部分，解碼器的工作只是一個(gè)簡(jiǎn)單的表查找過(guò)程。在設(shè)計(jì)的過(guò)程中，我們會(huì)接觸到失真測(cè)度，并且，它的選擇會(huì)對(duì)VQ的性能產(chǎn)生直接的影響。

1.4 矢量量化器原理

矢量量化器原理框圖如圖1所示。

2 語(yǔ)音處理

2.1 語(yǔ)音提取

本設(shè)計(jì)中語(yǔ)音的讀取用的是wavread函數(shù)，提取出來(lái)后直接對(duì)提取出來(lái)的參數(shù)進(jìn)行了1024點(diǎn)的快速傅里葉變換;隨后，用plot函數(shù)將原始語(yǔ)音的時(shí)域圖以及頻譜圖畫了出來(lái)。

2.2 語(yǔ)音的預(yù)處理

在該算法中，語(yǔ)音的預(yù)處理的步驟分別是量化處理和預(yù)加重處理。在量化處理中，本設(shè)計(jì)設(shè)置的階數(shù)為16階，隨后用MATLAB中的1pc函數(shù)對(duì)信號(hào)進(jìn)行了進(jìn)一步的處理，并畫出了相關(guān)的圖形，以方便后續(xù)的操作。在預(yù)加重過(guò)程中，先將語(yǔ)音數(shù)據(jù)用double函數(shù)轉(zhuǎn)換為雙精度浮點(diǎn)數(shù)，再用filter函數(shù)（一維數(shù)字濾波器）對(duì)高頻部分進(jìn)行處理，隨后在對(duì)其進(jìn)行1024點(diǎn)的fft變換，最后畫出經(jīng)過(guò)此過(guò)程處理后的信號(hào)的波形和頻譜。在此設(shè)計(jì)中預(yù)加重的系數(shù)為0.9375。

2.3 分幀加窗

本設(shè)計(jì)中采用的是漢明窗。在本設(shè)計(jì)分幀處理的過(guò)程中，幀移設(shè)置的為80。在加窗過(guò)程中，窗長(zhǎng)設(shè)定的為256。本階段處理完成后，將二者處理后的信號(hào)的波形和頻譜圖都畫了出來(lái)。

2.4 語(yǔ)音特征參數(shù)提取

本設(shè)計(jì)中采用的倒譜系數(shù)。

2.5 語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)

本設(shè)計(jì)中采用的是雙門限的檢測(cè)。其中，幀長(zhǎng)設(shè)定為256，未重疊部分設(shè)定為128，短時(shí)能量門限設(shè)定為10，能量的兩個(gè)閾值設(shè)定為2，過(guò)零率的閾值為10，過(guò)零率的兩個(gè)閾值為5。

3 LBG算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

3.1 LBG算法的實(shí)現(xiàn)流程

LBG算法在VQ中是一個(gè)基本算法。LBG算法可用于已知源的分布特征和未知源分布的特征的情況，但有必要知道其輸出值（稱為訓(xùn)練序列）。在實(shí)際應(yīng)用中，它經(jīng)常用于訓(xùn)練序列中以設(shè)計(jì)矢量量化器。

設(shè)計(jì)算法的流程圖如圖2所示。

4 MATLAB仿真

4.1 MATLAB R2014a平臺(tái)簡(jiǎn)介以及語(yǔ)音數(shù)據(jù)來(lái)源

MATLAB在語(yǔ)音方面的應(yīng)用：

4.1.1 語(yǔ)音分析（語(yǔ)音信號(hào)的特征參數(shù)提?。?/p>

我們從語(yǔ)音信號(hào)中提取特征參數(shù)，比較合成語(yǔ)音與自然語(yǔ)音的特征參數(shù)并計(jì)算其距離，通過(guò)特征參數(shù)距離來(lái)描述合成語(yǔ)音與自然語(yǔ)音之間的距離。

經(jīng)過(guò)大量實(shí)驗(yàn)，人們提出了基于不同頻率人耳感知的梅爾頻率概念。由于藏文是一種調(diào)諧語(yǔ)言，梅爾頻率是人耳聽到的藏文音調(diào)的量度。通過(guò)MATLAB工具計(jì)算這個(gè)參數(shù)將很好地描述藏語(yǔ)語(yǔ)音的感知。

4.1.2 語(yǔ)音識(shí)別

在本設(shè)計(jì)中，我們的語(yǔ)音數(shù)據(jù)來(lái)自項(xiàng)目小組成員的親自錄制。在錄制過(guò)程中，我們采用個(gè)人手機(jī)先進(jìn)行錄制;隨后，將錄制好的語(yǔ)音傳到電腦中，再利用快轉(zhuǎn)軟件將語(yǔ)音格式轉(zhuǎn)換為wav格式，從而得到可以進(jìn)行相關(guān)處理和識(shí)別的語(yǔ)音資料。同時(shí)，語(yǔ)音的說(shuō)話人都是藏族同學(xué)，從而，在一定程度上可以保證藏文語(yǔ)音的發(fā)音的標(biāo)準(zhǔn)性和準(zhǔn)確性。

4.2 LBG算法仿真

在這個(gè)程序中利用MATLAB來(lái)編譯程序。碼本的選擇是通過(guò)隨機(jī)選擇方法實(shí)現(xiàn)的。

具體實(shí)現(xiàn)這個(gè)過(guò)程的參數(shù)設(shè)計(jì)是在本設(shè)計(jì)中，碼書的大小為8，碼書的維數(shù)維7，參加訓(xùn)練樣本的個(gè)數(shù)為100，碼書訓(xùn)練循環(huán)次數(shù)設(shè)定為25。在初始碼書的選取中，我們每隔2個(gè)樣本取一個(gè)樣本，從而得到初始碼書。隨后對(duì)初始碼書進(jìn)行處理，當(dāng)相對(duì)失真小于。一。是結(jié)束循環(huán)，從而得到訓(xùn)練好的碼書，也就是最終碼書。隨后，我們把訓(xùn)練好的碼書寫到了文本中;最后我們逐個(gè)顯示了，算法的執(zhí)行時(shí)間、算法的平均失真、每個(gè)碼書的樣本個(gè)數(shù)、程序的循環(huán)次數(shù)，以及最終訓(xùn)練好的碼書。

4.3 仿真結(jié)果

由程序結(jié)果我們可以看出，LBG算法的理論算法結(jié)構(gòu)相對(duì)嚴(yán)謹(jǐn)，并且較為容易實(shí)現(xiàn);與此同時(shí)，此算法還能作為其他算法的附加算法，以優(yōu)化提取的初始碼本。由圖6可以看出在每次迭代的過(guò)程中平均失真具有單調(diào)遞減的特性，所以可以實(shí)現(xiàn)上述要求。

在對(duì)比上述仿真結(jié)果的基礎(chǔ)上，我們通過(guò)改變初始語(yǔ)音的含義以及說(shuō)話人，利用MATLAB仿真工具對(duì)輸入的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行相關(guān)處理;隨后，根據(jù)程序的運(yùn)行結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，與此同時(shí)，我們還研究了：在LBG算法中，語(yǔ)音中少許的噪音和語(yǔ)音聲音的大小，不同的說(shuō)話人的音色對(duì)算法識(shí)別效果的影響。

數(shù)據(jù)結(jié)果分析：根據(jù)以上不同說(shuō)話人和語(yǔ)音聲音大小，以及是否有噪音下的語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果可以看出，循環(huán)次數(shù)逐漸加大，平均失真和相對(duì)失真只有著些許的變化，識(shí)別結(jié)果根據(jù)語(yǔ)音的不同，識(shí)別結(jié)果也不同。如表I所示。

4.4 仿真結(jié)論

LBG算法在保持著初始變量不變的情況下，平均失真和相對(duì)失真的變化不大，但是循環(huán)次數(shù)和運(yùn)行時(shí)間卻因?yàn)檎Z(yǔ)音數(shù)據(jù)的不同，存在著一些少許的變化。

與此同時(shí)，根據(jù)識(shí)別結(jié)果可以看出LBG識(shí)別算法對(duì)語(yǔ)音的要求較高。語(yǔ)音信號(hào)在非純凈語(yǔ)音的情況下，語(yǔ)音噪音的不同，說(shuō)話人聲音大小的不同等因素都會(huì)影響識(shí)別結(jié)果。

5 總結(jié)

本設(shè)計(jì)重點(diǎn)采用矢量量化LBG算法，在碼書的選取過(guò)程中，我們選擇了隨機(jī)選取的方法;隨后依靠MATLAB R2014a仿真工具得到仿真結(jié)果;接著，通過(guò)仿真結(jié)果對(duì)LBG算法的性能參數(shù)進(jìn)行了一些分析。通過(guò)上述的一系列測(cè)試，我們可以看出，LBG算法對(duì)語(yǔ)音的質(zhì)量要求相對(duì)較高，語(yǔ)音中一些噪音會(huì)影響識(shí)別的結(jié)果，說(shuō)話人聲音的大小也會(huì)影響語(yǔ)音識(shí)別的結(jié)果。另外，我們還發(fā)現(xiàn)：在同一語(yǔ)音錄制的環(huán)境中，一些藏語(yǔ)語(yǔ)音（同一個(gè)藏文字母，不同的發(fā)音人）會(huì)對(duì)采樣頻率以及進(jìn)行傅里葉變換的點(diǎn)數(shù)有要求，若采樣頻率或者進(jìn)行傅里葉變換的點(diǎn)數(shù)不能滿足要求，則程序不能正常運(yùn)行;同時(shí)，一些藏語(yǔ)語(yǔ)音（同一個(gè)藏文字母，不同的發(fā)音人）提取出來(lái)的特征參數(shù)也會(huì)有著比較大的差距，從而會(huì)對(duì)初始碼書的選取有著一些影響。

目前關(guān)于上述現(xiàn)象，我們還沒有弄明白問(wèn)題出現(xiàn)的原因。我們猜測(cè)可能是因?yàn)椴卣Z(yǔ)是拼音型文字，每個(gè)人在發(fā)音時(shí)，發(fā)音的部位可能不相同，或是不準(zhǔn)確，從而導(dǎo)致這種現(xiàn)象出現(xiàn);另外，我們也有著這樣的猜測(cè)：程序依舊存在一些缺陷，從而導(dǎo)致不能很好的對(duì)語(yǔ)音進(jìn)行處理和識(shí)別。但是，以上觀點(diǎn)僅僅是本項(xiàng)目小組成員的猜測(cè)。由于項(xiàng)目組成員的能力有限，以上的問(wèn)題僅僅只停留于猜測(cè)的層面，還未進(jìn)行進(jìn)一步的研究和實(shí)踐。

本設(shè)計(jì)所做的主要工作有：

首先，介紹了本設(shè)計(jì)中的一些步驟以及所涉及到的基本概念和原理，另外還包括一些重點(diǎn)步驟中的一些重要參數(shù)和部分用到的函數(shù)。隨后，根據(jù)需求寫出程序，利用MATLABR2014a對(duì)算法進(jìn)行了仿真，得到仿真結(jié)果。最后，根據(jù)仿真結(jié)果對(duì)性能進(jìn)行了一些分析與猜測(cè)。

綜上所述，由于個(gè)人的能力，本文只實(shí)現(xiàn)了語(yǔ)音識(shí)別算法，沒有根據(jù)識(shí)別成功率的大小和影響識(shí)別成功的一些因素對(duì)程序進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化。同時(shí)，也并未對(duì)我們的猜測(cè)進(jìn)行進(jìn)一步的研究和證明。

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