徐慶達(dá) 張二華

（南京理工大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院 南京 210094）

1 引言

語音作為人機(jī)交互的主要方式之一，在語音識別系統(tǒng)、說話人識別系統(tǒng)等中得到廣泛應(yīng)用。但實際環(huán)境和理想環(huán)境存在很大差異，語音信號中往往存在“未知”的干擾，如音樂、汽車鳴笛、動物叫聲等。這些干擾很大程度上影響了語音信號分析系統(tǒng)的性能，如何消除噪聲并獲得純凈的語音信號成為語音技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)之一。

經(jīng)研究表明，人耳有較強(qiáng)的語音分析能力，在復(fù)雜場景下即使只用一只耳朵，也能排除噪聲干擾，有選擇的聽取所需內(nèi)容［1］。1953年英國科學(xué)家Cherry將該現(xiàn)象稱為“雞尾酒會”問題［2］。之后人們對于人耳聽覺系統(tǒng)的研究經(jīng)歷了較長時間，Bregman 經(jīng)過多年的研究，在20 世紀(jì)90 年代發(fā)表《聽覺場景分析》（Auditory Scene Analysis，ASA），聽覺場景分析是從人的聽覺生理以及心理特征出發(fā)，研究人耳在聽覺感知過程中的機(jī)理［3~4］。

2004 年，Guoning Hu 和Deliang Wang 提出了著名的Hu-Wang 模型，該模型采用基音特性和幅度調(diào)制特性分別處理低頻和高頻區(qū)域，分離結(jié)果的高頻區(qū)域得到了改善，分離效果得到了提高［5~6］。2010 年，Guoning Hu 和Deliang Wang 提出了用于基音估計和濁音分離的算法，即tandem 算法，該算法迭代的進(jìn)行基音估計和二值模估計，可以準(zhǔn)確地獲得基音和目標(biāo)語音的二值模［7~8］。2013年，基于tan-dem 算法，Guoning Hu 和Deliang Wang 提出了一種無監(jiān)督的語音分離系統(tǒng)，該算法在完成濁音分離后，通過多尺度Onset/Offset 分析產(chǎn)生待分離清音段，并利用已分離的濁音的二值模來組織清音段，實現(xiàn)清音分離［9］。

本文首先分析了語音信號的頻域特征，語音信號在濁音部分其頻譜分布具有明顯的諧波特性，在倒譜域上有明顯的峰值，由倒譜峰值的位置可以推算出基音周期。本文以語音信號的短時平穩(wěn)性和基音周期的連續(xù)性等作為語音分離的線索，在求取基音頻率后采用梳狀濾波提取各次諧波的頻譜，再進(jìn)行傅里葉逆變換得到分離后的語音，實驗證明了該方法的有效性。

2 CASA概述

人耳聽覺系統(tǒng)對聲音的感知主要分為兩個階段，即分解和組合。人耳會將聽到的聲音分解成不同的感知單元，這些感知單元來自不同的發(fā)聲源，然后，聽覺系統(tǒng)會將來自同一發(fā)聲源的感知單元重新組合到一起，形成能夠表達(dá)一定內(nèi)容的語音片段［10］。其中組合分為“時序組合”和“同時組合”，如圖1 所示，B 和C 屬于同一時間不同頻段的感知單元，兩者的組合屬于“同時組合”，A 和B 屬于同一頻段不同時間的感知單元，兩者按時間的先后順序的組合屬于“時序組合”。計算聽覺場景分析正是用計算機(jī)來模擬人耳的聽覺系統(tǒng)，并建立相應(yīng)的語音信號分離模型。

圖1 同時組合與時序組合

3 語音信號的特征分析

本文主要使用短時傅里葉分析方法對語音信號的短時譜和語譜圖進(jìn)行研究。通常取10ms~30ms為一幀，第n幀語音信號xn(m)的短時傅里葉變換的定義如式（1），w(n-m)為窗函數(shù)。

為了將時域信息與頻域信息相互結(jié)合，便于系統(tǒng)的分解和組合，可將連續(xù)幀的頻譜曲線按時間先后“豎”向繪制，再把頻率分量在某時間點上的幅值轉(zhuǎn)換為像素灰度值，以此為依據(jù)來繪制語譜圖。語譜圖的繪制過程如下。

1）對輸入的語音信號進(jìn)行短時傅里葉變換，對得到的實部和虛部的平方和開根號，得到振幅譜v={s1，s2，…，sn} ，其中v為二維數(shù)組，n為幀號，sn代表第n幀的振幅譜數(shù)據(jù)。

2）將所有振幅譜數(shù)據(jù)按照數(shù)值大小升序排序，以20 百分位處的數(shù)值為低截止閾值smin，80 百分位處的數(shù)值為高截止閾值smax，高于smax的像素值為0，即黑色，低于smin的像素值為255，即白色，其余的振幅映射到0~255之間。

圖2 給出了純凈語音某男聲漢語“那年”的波形圖及其語譜圖，其中幀長為512 個采樣點，采樣頻率為16kHz，即每16000 個采樣點代表1s。觀察發(fā)現(xiàn)濁音段濁音區(qū)域一條條橫向的條紋，也就是諧波系結(jié)構(gòu)，這些諧波包含了語音信號中的主要信息，各次諧波的位置將作為語音分離的主要線索。

圖2 某男聲語音“那年”波形圖與語譜圖

4 基音周期的提取

語音產(chǎn)生的過程可以通過激勵源和濾波器模型模擬，激勵源代表聲帶振動，濾波器代表聲道，兩者在時域通過卷積計算得到語言信號。對語音信號利用倒譜解卷原理，可以得出激勵序列的倒譜，倒譜峰反映了基音信息，所以據(jù)此可以計算出基音周期［11~12］。

4.1 基于倒譜法的基音周期提取

首先按第3 節(jié)中的式（1）對第n幀語音信號xn(m)進(jìn)行短時傅里葉變換得到短時譜Xn(ejω)，短時譜Xn(ejω)包含實部和虛部，設(shè)

對其取對數(shù)得

再對實部ln|Xn(ejω)|做傅里葉逆變換可得到倒譜c(n)，如式（4）：

圖3（a）為語音信號對數(shù)振幅譜ln|Xn(ejω)|示意圖，虛線對應(yīng)于頻譜包絡(luò)的慢變化分量，實線對應(yīng)于諧波的快變化分量，諧波的變化頻率就是基音頻率。將對數(shù)振幅譜做傅里葉逆變換，即可將慢變化分量與快變化分量分離開［13］。圖3（b）為倒譜c(n)的示意圖，橫軸表示倒譜頻率，量綱是時間，其中靠近原點的低倒頻部分是頻譜包絡(luò)的變換，位于t0處的有明顯的峰值，t0對應(yīng)的時間就是基音周期。

圖3 倒譜示意圖

設(shè)信號采樣頻率為f，則時間采樣間隔為Δt=1f，若幀長為M，某一幀的倒譜數(shù)據(jù)為c(M)，若其在第l個樣點序號處產(chǎn)生明顯的峰值，則基音周期Tp為

基音頻率fp定義如式（6）：

4.2 基音周期軌跡的繪制

語音信號具有短時平穩(wěn)性，且是漸變的，屬于同一聲源的基音周期具有一定的連續(xù)性。本文以每幀的倒譜數(shù)據(jù)為依據(jù)，將相鄰幀的倒譜數(shù)據(jù)按一定的映射規(guī)則轉(zhuǎn)換為像素灰度值，然后在垂直方向上繪制出各幀倒譜的灰度值。其繪制過程與語譜圖類似，圖4（a）為某男聲“那年正月新春”純凈語音波形圖，圖4（b）為其基音周期軌跡圖?；糁芷谲壽E圖中的縱坐標(biāo)為時間，因采樣率為16kHz，即單位Δt=1 16000s。

圖4 語音波形圖和基音周期軌跡圖

5 語音分離

5.1 諧波提取

在第4 節(jié)中已經(jīng)給出了基音頻率確定的方法，而各次諧波的頻率fh為基音頻率fp的整數(shù)倍，即fh=k×fp，按基音頻率的整數(shù)倍提取各次諧波可得到需要的頻譜數(shù)據(jù)。由于基音頻率的計算會產(chǎn)生很小的誤差，在高頻部分當(dāng)k較大時誤差會被放大，本文使用迭代更新第k-1 次諧波位置的方法來確定第k次諧波位置，以此提取各次諧波，縮小了高頻部分的誤差，提高了諧波提取的準(zhǔn)確性。

設(shè)信號采樣頻率為f，某段語音的振幅譜數(shù)據(jù)為v={s1，s2，…，sn} ，幀長為N，某一幀的振幅譜數(shù)據(jù)sn的長度為N，對應(yīng)于N個點序號，則頻率采樣間隔Δf=f/N，由4.1 節(jié)中式（6）得基音頻率fp=f/l，則某一幀的一次諧波位置點序號i1=int(fp/Δf)=int(N/l)。

諧波提取過程如下：

1）將語譜圖中灰度值85 對應(yīng)的振幅作為各次諧波的振幅閾值A(chǔ)H。

2）根據(jù)基音頻率fp設(shè)置諧波搜索范圍（R表示要搜索的樣點的范圍），避免相鄰兩個諧波位置的交叉。

3）根據(jù)基音頻率fp確定一次諧波的理論位置i1=int(N/l) ，對i1四 舍 五 入 取 整，并 搜 索[i1-R，i1+R] 范圍內(nèi)的極大值，若找到局部極大值A(chǔ)(ix)，且A(ix)≥AH，則本次諧波頻率點位置就為ix，更新i1=ix；否則舍去該次諧波頻率點，i1=int(N/l)不做更新。

4）經(jīng)過步驟3）在一次諧波確定的情況下，從第二次諧波開始，以ik=ik-1+i1依次求取剩余各次諧波，ik的更新與確定與步驟3）一致。

圖5（a）為純凈語音某男聲“那年正月新春”語譜圖，圖5（b）為其按上述方法提取的諧波結(jié)構(gòu)圖。

圖5 某男聲“那年正月新春”語譜圖與諧波提取圖

5.2 語音重構(gòu)

對于提取完諧波的單幀頻譜進(jìn)行傅里葉逆變換可得到分離后的單幀語音信號［14］。短時傅里葉變換是將時域信號轉(zhuǎn)換到頻域，而短時傅里葉逆變換 則 是 將 頻 域 信 號Xn(ejω)恢 復(fù) 為 時 域 信 號x(m)。第3節(jié)中式（1）對應(yīng)的傅里葉逆變換公式為

令m=n，且w( 0 )≠0 時，有

對于分離后的單幀語音信號，由于相鄰幀之間在時域上有重合，因此，在同一段基音軌跡對應(yīng)的時間范圍內(nèi)，將各語音幀按照間隔幀移大小的距離進(jìn)行對齊。如圖6，對于重合部分采用疊加求均值的方式來重構(gòu)語音信號，可得到分離后的語音。

圖6給出了語音重構(gòu)的過程示意圖。

圖6 語音重構(gòu)過程示意圖

6 實驗結(jié)果

本實驗將原始語音某男聲“那年正月新春”與不同噪聲混合后做分離試驗，選取的噪聲分別為電話按鍵聲、白噪聲、流水聲、水中氣泡聲、鳥叫聲，圖7為五種噪聲的波形圖。

圖7 五種噪音的波形

本實驗將原始語音與噪音按一定的信噪比（SNR）進(jìn)行混合，對混合語音進(jìn)行分離試驗，其中信噪比設(shè)為5。信噪比（SNR）計算公式如式（9），其中，x(m)為原始語音信號，v(m)為噪音信號。

圖8~圖12為原始語音與五種噪音混合后的波形以及分離后的語音波形圖。

圖8 電話按鍵聲與原始語音的混合與分離

圖9 白噪聲與原始語音的混合與分離

圖10 水流聲與原始語音的混合與分離

圖12 鳥叫聲與原始語音的混合與分離

本文主要采用主觀評價的評價意見分（Mean Opinion Score，MOS）和信噪比SNR 來對實驗結(jié)果進(jìn)行評估［15］，MOS評估標(biāo)準(zhǔn)如表1所示。本文對參與本實驗評估的60 個人的MOS 分值取均值，得出最后的分?jǐn)?shù)。分離語音的信噪比SNR 的計算公式如式（10），其中x?(m)為分離后的語音信號，x(m)為原始信號。

表1 MOS值評分標(biāo)準(zhǔn)

上述實驗中將五種噪聲與原始語音按一定信噪比混合然后進(jìn)行分離實驗，表2 給出了分離前后的MOS評分和信噪比SNR的對比。

表2 分離前后評估表

從分離后的語音波形圖和表2 中的數(shù)據(jù)可以看出，經(jīng)過分離處理后的語音質(zhì)量得到了明顯的改善，噪音得到大幅度的消減，且聽覺效果得到較好的改善。但當(dāng)噪音干擾過強(qiáng)，人耳已經(jīng)難以分辨時，分離的效果并不是很好，關(guān)于強(qiáng)噪音下的語音分離還有待改善和研究。

7 結(jié)語

本文介紹了計算聽覺場景分析的原理和基于該原理的語音分離方法。該方法中較為重要的步驟是基音周期的提取，本文采用倒譜法來確定基音周期，后根據(jù)基音周期確定濁音段語音信號頻譜上的諧波位置，對提取的頻譜做反變換重構(gòu)原信號。實驗表明，該方法可有效提高語音信號的信噪比和可讀性。