語音處理是目前信息學領(lǐng)域的研究熱點和難點，其任務是研究如何利用信號處理技術(shù)研究語 音信號，使未來的計算機“能聽會說”。語音信號的處理是對語音信號進行分析，只有通過分析得到的參數(shù)才能做進一步的研究。語音分析涉及大量復雜的數(shù)學運 算，如果采用硬件方式實現(xiàn)，從價格和靈活性上都不可取。如果通過計算機軟硬件結(jié)合的方法采用主流的編程方式實現(xiàn)，則存在編程復雜，不易擴展和界面不友好等 問題。

虛擬儀器是全新概念的最新一代測量儀器，自1987年誕生以來，以前所未有的速度迅猛發(fā)展。虛擬儀器與計算機軟硬件技術(shù)的發(fā)展 同步，他利用計算機強大的計算能力和豐富的軟硬件資源來組織儀器系統(tǒng)，從而實現(xiàn)實驗儀器系統(tǒng)的部分乃至全部的功能，并最終實現(xiàn)從傳統(tǒng)儀器向計算機的過渡。 虛擬儀器的測量功能可以由用戶根據(jù)需要自行設(shè)計軟件來定義或擴展，而非由廠家事先定義且固定不可變更。尤其是美國NI公司的圖形化虛擬儀器開發(fā)平臺 LabVIEW，不僅編程簡單功能完備，而且有多種專用軟件包和豐富的各種板卡可供選擇，這就為開發(fā)一個符合要求且界面友好的語音分析平臺提供了便利。

1工作原理

語音信號一般被看作一種短時平穩(wěn)的隨機信號，主要是對他進行時域、頻域和倒譜域上的信號分析。

語音信號的時域分析是對信號從統(tǒng)計的意義上進行分析，得到短時平均能量、過零率、自相關(guān)函數(shù)以及幅差函數(shù)等信號參數(shù)。根據(jù)語音理論，氣流激勵聲道產(chǎn)生語 音，語音信號是氣流與聲道的卷積，因此可以對信號進行同態(tài)分析，將信號轉(zhuǎn)換到倒譜域，從而把聲道和激勵氣流信息分離，獲得信號的倒譜參數(shù)。

線性預測編碼分析是現(xiàn)代語音信號處理技術(shù)中最核心的技術(shù)之一，他基于全極點模型，其中心思想是利用若干過去的語音抽樣來逼近當前的語音抽樣，采用最小均 方誤差逼近的方法來估計模型的參數(shù)。矢量量化是一種最基本也是極其重要的信號壓縮算法，充分利用矢量中各分量間隱含的各種內(nèi)在關(guān)系，比標量量化性能優(yōu)越， 在語音編碼、語音識別等方向的研究中扮演著重要角色。

語音識別通常是指利用計算機識別語音信號所表示的內(nèi)容，其目的是準確地理解語音所蘊含的含義。語音識別的研究緊密跟蹤識別領(lǐng)域的最新研究成果并基本與之保持同步。

語音信號分析，首先需要將語音信號采集到計算機并做預先處理，然后通過選擇實時或延遲的方式，實現(xiàn)上述各種類型的參數(shù)分析，并將分析結(jié)果以圖形的方式輸出或保存，從而實現(xiàn)整個平臺的功能。

2系統(tǒng)構(gòu)成

語音分析平臺由軟、硬件2部分組成，硬件部分的任務是通過麥克風和聲卡將語音信號轉(zhuǎn)換為電信號，經(jīng)過A/D轉(zhuǎn)換，以數(shù)字信號的形式傳入計算機，同時具備能將語音波形文件通過聲卡外接耳機或音箱回放。系統(tǒng)框圖如圖1所示。

2.1硬件部分

硬件包括3個部分：拾音及信號調(diào)理電路，A/D轉(zhuǎn)換電路，PC機接口電路。由于聲卡已經(jīng)成為計算機的標準配置（集成或插卡形式），故采用聲卡、話筒的組合實現(xiàn)這部分功能，不但使用簡便而且省去大量硬件設(shè)計工作。

2.2軟件部分

LabVIEW是美國NI公司推出的一種通用虛擬儀器開發(fā)軟件，他包含豐富的功能函數(shù)庫和完備的總線設(shè)備驅(qū)動程序。LabVIEW的一大特色是其基于圖 形的編程方式是采用數(shù)據(jù)流（dat astream）而非傳統(tǒng)的文本方式的編程方法。這種編程方式強調(diào)信號處理的實際過程，有利于簡化編程，縮短開發(fā)時間和降低開發(fā)難度。

LabVIEW的編程包括前面板設(shè)計和后臺設(shè)計。前面板對應一臺儀器的面板，實現(xiàn)對儀表的控制和信號的表達功能。LabVIEW提供了一套豐富的控制模 板庫，用戶通過這些模板來設(shè)計面板的內(nèi)容。后臺對應一臺儀器的內(nèi)部工作部分，用于實現(xiàn)儀表對信號的采集處理等操作。對應的LabVIEW提供了一套功能模 板庫，用來幫助用戶實現(xiàn)程序改造、儀器控制數(shù)據(jù)分析等功能。主要的功能模塊如下：

采集與預處理完成語音信號的采集，然后對信號進行消噪處理。

時域處理主要包括短時分析與預處理、短時能量、短時平均幅度和短時平均過零率、語音端點檢測、短時自相關(guān)函數(shù)、短時平均幅度差函數(shù)和基音周期估計等。

頻域處理主要包括基于短時傅里葉分析與重構(gòu)、復倒譜和倒譜分析、聯(lián)合時頻分析。

預測與量化主要包括語音信號預測編碼分析和矢量量化。

語音識別主要包括特征表示與提取、譜失真測度、模板匹配技術(shù)、隱馬爾可夫模型技術(shù)、孤立詞及連接詞識別、大詞匯量連續(xù)語音識別和說話人識別。

與Matlab軟件接口通過LabVIEW提供的Script Node子VI連接主流算法仿真分析軟件Matlab，充分發(fā)揮后者強大的數(shù)據(jù)處理能力。盡管LabVIEW中提供了一些信息處理功能函數(shù)，但是畢竟功能 有限，仍無法滿足用戶各種各樣的數(shù)值計算和分析的需求。而Matlab特別擅長數(shù)值分析和處理，如果能夠在LabVIEW中調(diào)用他的話，不失為一種較好的 解決方法。

軟件在實現(xiàn)過程中，充分利用LabVIEW軟件本身所提供的豐富的應用分析工具包如數(shù)字濾波器、頻域分析等工具模塊，避免大量的軟硬件開發(fā)工作。

3結(jié)語

通過上述方法構(gòu)建的語音分析平臺，界面豐富友好，操作使用方便，并且能不斷隨著虛擬儀器技術(shù)和計算機軟硬件技術(shù)的進步而升級。特別重要的是用戶可以在該平臺上開發(fā)驗證新的語音信號分析處理算法。

參考文獻

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