40、语音与环境声音识别技术：原理、应用与实验结果

语音与环境声音识别技术：原理、应用与实验结果

在语音和环境声音处理领域，有两项重要的技术值得深入探讨，一项是针对多种口音的语音统一技术（PUMA），另一项是基于频谱熵显著变化的环境声音识别技术（CMBSES）。这两项技术在不同的场景中有着重要的应用价值，下面我们将详细介绍它们的原理、方法和实验结果。

多种口音的语音统一技术（PUMA）

1. 特征提取

• 离散傅里叶变换（DFT） ：为了将加窗后的每一帧语音信号从时域转换到频域，采用了基于快速傅里叶变换（FFT）算法的离散傅里叶变换。加窗信号输入到DFT后，输出是一个复数，代表了原始信号中每个频段（0 到 N - 1）频率分量的幅度和相位。DFT的计算公式如下：
  [
  Y_{fft}[k] = \sum_{n = 0}^{N - 1} Y_{windowed}[n] e^{-j\frac{2\pi}{N}kn}
  ]
  其中 (k = 0, 1, 2, 3, \ldots, N - 1)，(Y_2[n]) 是 (Y_1[k]) 的傅里叶变换。
• 梅尔滤波器组 ：语音信号的频率能量分布表明，低频部分包含了比高频部分更多的有用信息。为了突出这些低频成分，应用了梅尔尺度。计算频率 (f)（单位：Hz）对应的梅尔值的公式为：
  [
  \text{Frequency (Mel Scale)} = 2595 \times \log_{10}(1 + \frac{f}{700})
  ]
• 对数和离散傅里叶逆变换 ：由于