python实现语音信号的分帧、加窗、预处理

Love The Way You Lie 2022-11-18 05:44 1596阅读 0赞

### 语音信号实现分帧、加窗、预处理 ###

*  音频文件读取
 *  预加重
 *  分帧
 *  加窗

# 音频文件读取 #

librosa是非常强大的python语音信号处理库。  
读取音频：  
使用语句librosa.load(path, sr=22050, mono=True, offset=0.0, duration=None)读取音频文件，默认的采样率是22050，若要保留音频的原始采样率，使用sr=None。

其中：  
path：表示音频文件的路径  
sr：表示采样率  
mono：bool，是布尔类型，表示是否将信号转换为单声道  
offset：float，后面跟的是浮点型，表示在此时间之后开始阅读（以秒为单位）  
duration：float，表示的是持续时间，也就是只加载这么长的音频（单位为秒）  
y：返回的y值表示音频时间序列  
sr：表示的是音频的采样率

读取音频时长：  
语句librosa.get\_duration(y=None, sr=8000, S=None, n\_fft=2048, hop\_length=512, center=True, filename=None)来计算时间序列的持续时间（单位为秒）。  
其中：  
y：音频时间序列  
sr：y的音频采样率  
S：STFT矩阵或任何STFT衍生的矩阵(例如，色谱图或梅尔频谱图)  
n\_fft：S的 FFT窗口大小  
hop\_length：S列之间的音频样本数  
center ：布尔值，如果为True，则S \[:, t\]的中心为y \[t \* hop\_length\]；如果为False，则S \[:, t\]从y\[t \* hop\_length\]开始  
filename：如果提供，则所有其他参数都将被忽略，并且持续时间是直接从音频文件中计算得出的，返回的是持续时间（单位为秒）（librosa.get\_duration(filename=’path’)）

如以音频文件bluesky1.wav文件为例，使用python读取音频文件：

# 读取音频文件
    
    import numpy as np
    import librosa.display  # 导入音频及绘图显示包
    import matplotlib.pyplot as plt  # 导入绘图工作的函数集合
    
    # 读取语音文件并绘制波形图
    times = librosa.get_duration(filename='D:\任务\Bluesky1.wav')  # 获取音频时长
    # 返回音频采样数组及采样率
    y, sr = librosa.load('D:\任务\Bluesky1.wav', sr=8000, offset=0.0, duration=None)
    x = np.arange(0, times, 1/sr)  # 时间刻度
    plt.plot(x, y)
    plt.xlabel('times')  # x轴时间
    plt.ylabel('amplitude')  # y轴振幅
    plt.title('bluesky1.wav', fontsize=12, color='black')  # 标题名称、字体大小、颜色
    plt.show()

读取之后的结果：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTI3MjkwOA_size_16_color_FFFFFF_t_70]

# 预加重 #

信号分析中采用的预加重技术，就是在对信号取样以后，插入一个一阶的高通滤波器，使声门脉冲的影响减到最小，只剩下声道部分。也就是对语音信号进行高频提升，用一阶FIR滤波器表示：  
 s ′ ( n ) = s ( n ) － a s ( n － 1 ) ( a 为 常 数 ) \{s\}^ \{'\} (n)=s(n)－as(n－1) \\quad (a为常数) s′(n)=s(n)－as(n－1)(a为常数)  
预加重的作用：  
增加一个零点，抵消声门脉冲引起的高端频谱幅度下跌，使信号频谱变得平坦及各共振幅度相接近，语音中只剩下声道中的影响，所提取的特征更加符合元声道的模型。

插入一个一阶高通滤波器，把高频提升的同时也把低频部分也进行了衰减，使有些基频赋值较大时，通过预加重后，降低基频对共振峰检测的干扰，同时也减少了频谱的动态范围。  
程序代码：

'''预加重'''
    # 读取音频文件
    import numpy as np
    import librosa.display  # 导入音频及绘图显示包
    import matplotlib.pyplot as plt  # 导入绘图工作的函数集合
    # 读取语音文件并绘制波形图
    times = librosa.get_duration(filename='D:\任务\Bluesky1.wav')  # 获取音频时长
    # 返回音频采样数组及采样率
    y, sr = librosa.load('D:\任务\Bluesky1.wav', sr=8000, offset=0.0, duration=None)
    x = np.arange(0, times, 1/sr)  # 时间刻度
    plt.plot(x, y)
    plt.xlabel('times')  # x轴时间
    plt.ylabel('amplitude')  # y轴振幅
    plt.title('bluesky1.wav', fontsize=12, color='black')  # 标题名称、字体大小、颜色
    plt.show()
    
    # 预加重
    def pre_fun(x):  # 定义预加重函数
        signal_points=len(x)  # 获取语音信号的长度
        signal_points=int(signal_points)  # 把语音信号的长度转换为整型
        # s=x  # 把采样数组赋值给函数s方便下边计算
        for i in range(1, signal_points, 1):# 对采样数组进行for循环计算
            x[i] = x[i] - 0.98 * x[i - 1]  # 一阶FIR滤波器
        return x  # 返回预加重以后的采样数组
    pre_emphasis = pre_fun(y)  # 函数调用
    plt.plot(x, pre_emphasis)  # 绘出图形
    plt.xlabel('times')  # x轴时间
    plt.ylabel('amplitude')  # y轴振幅
    plt.title('pre_emphasis-bluesky1.wav', fontsize=12, color='black')  # 标题名称、字体大小、颜色
    plt.show()  # 显示

预加重以后的图像：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTI3MjkwOA_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
可以看出预加重以后的图像与原图像相比较，原图像的幅值很大，在预加重以后的频谱中，对基频谱线幅值有一定的抑制，高频端的幅值有所提升。

# 分帧 #

分帧就是将原始语音信号分成大小固定的N段语音信号，这里每一段语音信号都被称为一帧，帧长一般取10到30ms。分帧一般采用交叠分段的方法，是为了使帧与帧之间平滑过渡，保持其连续性。前一帧和后一帧的交叠部分称为帧移，帧移与帧长的比值一般取为0-1/2。

对于长为N的语音信号进行分帧：  
 f n = N − l f r a m e m f r a m e + 1 \{f\}\_\{n\}= \\frac\{N-lframe\}\{mframe\}+1 fn=mframeN−lframe\+1  
数据将会被分成fn帧，每一帧在数据y中的位置为：

startindex = (0 ~ (fn - 1)) \* inc +1

我们对一段语音进行分帧操作：

'''分帧'''
    import numpy as np
    import librosa.display  # 导入音频及绘图显示包
    import matplotlib.pyplot as plt  # 导入绘图工作的函数集合
    
    # 读取音频文件
    # 读取语音文件并绘制波形图
    times = librosa.get_duration(filename='D:\任务\Bluesky1.wav')  # 获取音频时长
    # 返回音频采样数组及采样率
    y, sr = librosa.load('D:\任务\Bluesky1.wav', sr=8000, offset=0.0, duration=None)
    x = np.arange(0, times, 1/sr)  # 时间刻度
    # 绘制图形
    plt.plot(x, y)
    plt.xlabel('times')  # x轴时间
    plt.ylabel('amplitude')  # y轴振幅
    plt.title('bluesky1.wav', fontsize=12, color='black')  # 标题名称、字体大小、颜色
    plt.show()
    
    # 分帧
    def frame(x, lframe, mframe):  # 定义分帧函数
        signal_length = len(x)  # 获取语音信号的长度
        fn = (signal_length-lframe)/mframe  # 分成fn帧
        fn1 = np.ceil(fn)  # 将帧数向上取整，如果是浮点型则加一
        fn1 = int(fn1)  # 将帧数化为整数
        # 求出添加的0的个数
        numfillzero = (fn1*mframe+lframe)-signal_length
        # 生成填充序列
        fillzeros = np.zeros(numfillzero)
        # 填充以后的信号记作fillsignal
        fillsignal = np.concatenate((x,fillzeros))  # concatenate连接两个维度相同的矩阵
        # 对所有帧的时间点进行抽取，得到fn1*lframe长度的矩阵d
        d = np.tile(np.arange(0, lframe), (fn1, 1)) + np.tile(np.arange(0, fn1*mframe, mframe), (lframe, 1)).T
        # 将d转换为矩阵形式（数据类型为int类型）
        d = np.array(d, dtype=np.int32)
        signal = fillsignal[d]
        return(signal, fn1, numfillzero)
    lframe = int(sr*0.025)  # 帧长(持续0.025秒)
    mframe = int(sr*0.001)  # 帧移
    # 函数调用，把采样数组、帧长、帧移等参数传递进函数frame，并返回存储于endframe、fn1、numfillzero中
    endframe, fn1, numfillzero = frame(y, lframe, mframe)
    
    # 显示第1帧波形图
    x1 = np.arange(0, lframe, 1)  # 第1帧采样点刻度
    x2 = np.arange(0, lframe/sr, 1/sr)  # 第1帧时间刻度
    # 显示波形图
    plt.figure()
    plt.plot(x1, endframe[0])
    plt.xlabel('points')  # x轴
    plt.ylabel('wave')  # y轴
    plt.title('bluesky1 firstframe  wave', fontsize=12, color='black')
    plt.show()
    plt.figure()
    plt.plot(x2, endframe[0])
    plt.xlabel('time')  # x轴
    plt.ylabel('wave')  # y轴
    plt.title('bluesky1 firstframe  wave', fontsize=12, color='black')
    plt.show()

运行之后首先读取音频文件，然后返回采样数组存储于y中，然后输出音频的波形图。然后进行分帧，分帧之后输出显示第一帧波形，x轴为第一帧采样点刻度：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTI3MjkwOA_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
输出显示第一帧波形，x轴为第一帧时间刻度：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTI3MjkwOA_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

# 加窗 #

在信号分帧后，为了使帧与帧之间平滑过渡，保持连续性，也就是消除各个帧两端可能会造成的信号不连续性（即谱泄露 spectral leakage），对信号截断、分帧需要加窗，因为截断有频域能量泄露，而窗函数可以减少截断带来的影响。我们将每一帧带入窗函数，形成加窗语音信号s\_w(n)=s(n)\*w(n)，在语音处理中常用的为矩形窗和汉明窗。

矩形窗：  
 f ( x ) = \{ 1 0 <=n<=L-1 0 其他 f(x)= \\begin\{cases\} 1& \\text\{0 <=n<=L-1\}\\\\ 0& \\text\{其他\} \\end\{cases\} f(x)=\{ 100 <=n<=L-1其他  
汉明窗：  
 f ( x ) = \{ 0.54 − 0.46 c o s ( 2 π n / ( L − 1 ) ) 0 <=n<=L-1 0 其他 f(x)= \\begin\{cases\} 0.54 - 0.46cos(2πn/(L-1))& \\text\{0 <=n<=L-1\}\\\\ 0& \\text\{其他\} \\end\{cases\} f(x)=\{ 0.54−0.46cos(2πn/(L−1))00 <=n<=L-1其他  
紧接着上面的分帧后，我们继续对第一帧信号进行加窗：

'''加窗'''
    import numpy as np
    import librosa.display  # 导入音频及绘图显示包
    import matplotlib.pyplot as plt  # 导入绘图工作的函数集合
    
    # 读取音频文件
    # 读取语音文件并绘制波形图
    times = librosa.get_duration(filename='D:\任务\Bluesky1.wav')  # 获取音频时长
    # 返回音频采样数组及采样率
    y, sr = librosa.load('D:\任务\Bluesky1.wav', sr=8000, offset=0.0, duration=None)
    # x = np.arange(0, times, 1/sr)  # 时间刻度
    
    # 分帧
    def frame(x, lframe, mframe):  # 定义分帧函数
        signal_length = len(x)  # 获取语音信号的长度
        fn = (signal_length-lframe)/mframe  # 分成fn帧
        fn1 = np.ceil(fn)  # 将帧数向上取整，如果是浮点型则加一
        fn1 = int(fn1)  # 将帧数化为整数
        # 求出添加的0的个数
        numfillzero = (fn1*mframe+lframe)-signal_length
        # 生成填充序列
        fillzeros = np.zeros(numfillzero)
        # 填充以后的信号记作fillsignal
        fillsignal = np.concatenate((x,fillzeros))  # concatenate连接两个维度相同的矩阵
        # 对所有帧的时间点进行抽取，得到fn1*lframe长度的矩阵d
        d = np.tile(np.arange(0, lframe), (fn1, 1)) + np.tile(np.arange(0, fn1*mframe, mframe), (lframe, 1)).T
        # 将d转换为矩阵形式（数据类型为int类型）
        d = np.array(d, dtype=np.int32)
        signal = fillsignal[d]
        return(signal, fn1, numfillzero)
    lframe = int(sr*0.025)  # 帧长(持续0.025秒)
    mframe = int(sr*0.001)  # 帧移
    # 函数调用，把采样数组、帧长、帧移等参数传递进函数frame，并返回存储于endframe、fn1、numfillzero中
    endframe, fn1, numfillzero = frame(y, lframe, mframe)
    
    # 对第一帧进行加窗
    hanwindow = np.hanning(lframe)  # 调用汉明窗，把参数帧长传递进去
    signalwindow = endframe[0]*hanwindow  # 第一帧乘以汉明窗
    x1 = np.arange(0, lframe, 1)  # 第一帧采样点刻度
    x2 = np.arange(0, lframe/sr, 1/sr)  # 第一帧时间刻度
    # 显示波形图
    plt.figure()
    plt.plot(x1, signalwindow)
    plt.xlabel('point')  # x轴
    plt.ylabel('wave')  # y轴
    plt.title('firstflame hanningwindow wave', fontsize=12, color='black')
    plt.show()
    plt.figure()
    plt.plot(x2, signalwindow)
    plt.xlabel('times')  # x轴
    plt.ylabel('wave')  # y轴
    plt.title('firstflame hanningwindow wave', fontsize=12, color='black')
    plt.show()

运行之后对第一帧信号进行加窗，输出显示第一帧波形，x轴为第一帧采样点刻度：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTI3MjkwOA_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]  
输出显示第一帧波形，x轴为第一帧时间刻度：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTI3MjkwOA_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTI3MjkwOA_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221022/0eaace50894b4ddea68a838ccf5e4a9d.png
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