语音特征公式与python实现

最新推荐文章于 2025-05-23 11:13:11 发布

好像不对劲

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分类专栏：信号处理语音情感识别文章标签：语音特征信号处理

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/joyjun_1/article/details/83066079

本文介绍了语音特征的计算，包括过零率、能量、振幅扰动度、声强/响度、基频及其频率抖动度、谐噪比、共振峰、能量熵、频谱质心、频谱延展度、谱熵、频谱通量、频谱滚降点和梅尔倒谱系数。详细探讨了各种特征的数学公式及Python实现，涉及pyAudioAnalysis、openSmile等工具。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

参考pyAudioAnalysis、openSmile以及语音信号处理实验教程（MATLAB源代码）
Introduction to Audio Analysis–A Matlab Approach
完整测试文件
注意，以下代码不在genFeatures.py内的，可在pyAudioAnalysis.audioFeatureExtraction文件内观察得到

1.过零率

zero crossing rate
每帧信号内，信号过零点的次数，体现的是频率特性。
$Z_n = \frac{1}{2}\sum_{m=0}^{N-1}|sgn[x_n(m)]-sgn[x_n(m-1)]|$

import numpy as np
def stZCR(frame):
   # computing zero crossing rate
   count = len(frame)
   count_z = np.sum(np.abs(np.diff(np.sign(frame)))) / 2
   return (np.float64(count_z) / np.float64(count - 1))

2.能量

energy
短时能量，即每帧信号的平方和，体现的是信号能量的强弱
$E_n = \sum_{m=0}^{N-1}x_n^2(m)$

import numpy as np
def stEnergy(frame):
   return (np.sum(frame ** 2) / np.float64(len(frame)))

2.1 振幅扰动度-分贝形式

shimmer in DB
${\frac{1}{N-1}}\sum_{i=1}^{N--1}|20log(A_{i+1}/A_i)|$

import numpy as np
def stShimmerDB(frame):
    '''
     amplitude shimmer 振幅扰动度
     expressed as variability of the peak-to-peak amplitude in decibels 分贝
     [3]
    '''
    count = len(frame)
    sigma = 0
    for i in range(count):
        if i == count - 1:
            break
        sigma += np.abs(20 * (np.log10(np.abs(frame[i + 1] / (frame[i] + eps)))))
    return np.float64(sigma) / np.float64(count - 1)

2.2 振幅扰动度-百分数形式

$\frac{\frac{1}{N-1}\sum_{N-1}^{i=1}|A_i-A_{i+1}|}{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}A_i}$

def stShimmerRelative(frame):
    '''
    shimmer relative is defined as average absolute difference between the amplitude
    of consecutive periods divided by the average amplitude, expressed as percentage
    [3]
    '''
    count = len(frame)
    sigma_diff = 0
    sigma_sum = 0
    for i in range(count):
        if i < count - 1:
            sigma_diff += np.abs(np.abs(frame[i]) - np.abs(frame[i + 1]))
        sigma_sum += np.abs(frame[i])
    return np.float64(sigma_diff / (count - 1)) / np.float64(sigma_sum / count + eps)

3. 声强/响度

intensity / loudness

intensity: mean of squared input values multiplied by a Hamming window
声强和响度是对应的概念，参考openSmile程序
$\frac{\sum_{m=0}^{N-1}hamWin[m]*x_n^2(m)}{\sum_{m=0}^{N-1}hamWin[m]}$
${\frac{intensity}{I0}}^{0.3})$ $I0=1\times10^{-12}$

###################
##
## from opensimle
##
#####################
def stIntensity(frame):
    '''
    cannot understand what differ from energy
    '''
    fn = len(frame)
    hamWin = np.hamming(fn)
    winSum = np.sum(hamWin)
    if winSum <= 0.0:
        winSum = 1.0
    I0 = 0.000001
    Im = 0
    for i in range(fn):
        Im = hamWin[i] * frame[i] ** 2
    intensity = Im/winSum
    loudness = (Im / I0) ** .3
    return intensity, loudness

4. 基频

计算基频的方法包括倒谱法、短时自相关法和线性预测法。本文采用短时自相关法
1）基音检测预处理：语音端点检测
由于语音的头部和尾部不具有周期性，因此为了提高基音检测的准确性，在基音检测时采用了端点检测。使用谱熵法进行端点检测。
语音信号时域波形为 $x (i)$ ，加窗分帧后第 $n$ 帧语音信号为 $x_n(m)$ ，其FFT表示为 $X_n(k)$ ， $k$ 表示第 $k$ 条谱线。该语音帧在频域中的短时能量 $E_n$ 为
$E_n = \sum_{k=0}^{N/2}X_n(k)X_n^*(k)$
$N$ 为FFT长度，只取正频率部分
某一谱线 $k$ 的能量谱为 $Y_n(k) = X_n(k)X_n(k)^*$ ，则每个频率分量的归一化谱概率密度函数定义为 $p_n(k)=\frac{Y_n(k)}{E_n}=\frac{Y_n(k)}{\sum_{l=0}^{N/2}Y_n(l)}$