声学特征提取and WORLD Using

本文介绍了声谱图的概念及其在语音分析中的应用,详细阐述了倒谱分析(Cepstrum Analysis)原理,包括如何提取频谱的包络。接着讨论了梅谱分析和Mel频率倒谱系数(MFCC)的重要性,它们基于人类听觉特性。最后,文章提及了WORLD系统在高质量歌声合成中的作用,并提供了使用方法。

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声谱图(Spectrogram)

声谱图(Spectrogram)

  • 这段语音被分为很多帧,每帧语音都对应于一个频谱(通过短时FFT计算),频谱表示频率与能量的关系。在实际使用中,频谱图有三种,即线性振幅谱、对数振幅谱、自功率谱(对数振幅谱中各谱线的振幅都作了对数计算,所以其纵坐标的单位是dB(分贝)。这个变换的目的是使那些振幅较低的成分相对高振幅成分得以拉高,以便观察掩盖在低幅噪声中的周期信号)。
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  • 我们先将其中一帧语音的频谱通过坐标表示出来,如上图左。现在我们将左边的频谱旋转90度。得到中间的图。然后把这些幅度映射到一个灰度级表示(也可以理解为将连续的幅度量化为256个量化值?),0表示黑,255表示白色。幅度值越大,相应的区域越黑。这样就得到了最右边的图。那为什么要这样呢?为的是增加时间这个维度,这样就可以显示一段语音而不是一帧语音的频谱,而且可以直观的看到静态和动态的信息

  • 这样我们会得到

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