语音特征提取与预处理方法详解

语音特征提取与预处理方法详解

信号读取和显示

信号读取与显示是语音处理和音频分析中的一个关键步骤，它涉及到对原始音频信号进行处理，以便改善后续处理步骤的性能。以下是使用librosa和ffmpeg进行信号预处理的一些基本方法，以及如何使用matplotlib和librosa.display.waveshow进行波形显示。

信号读取

librosa是一个用于音乐和音频分析的Python库，它提供了许多用于信号预处理的函数。

1. 加载音频文件：

import librosa
signal, sr = librosa.load('audio_file.wav', sr=None)  # sr=None 保持原始采样率

2. 预处理步骤：

• 重采样：改变音频的采样率。

signal_resampled = librosa.resample(signal, orig_sr=sr, target_sr=new_sr)

• 噪声去除：使用librosa的噪声削减功能。

signal_denoised = librosa.effects.denoise(signal, sr=sr)

• 标准化：将音频信号的幅度标准化到 [-1, 1] 范围内。

signal_normalized = librosa.util.normalize(signal)

• 截断和填充：确保所有音频样本具有相同的长度。

signal_padded = librosa.util.fix_length(signal, size=desired_length)

使用ffmpeg

ffmpeg是一个强大的命令行工具，用于处理视频和音频文件。

1. 重采样：

ffmpeg -i input.wav -ar 16000 output_resampled.wav

这里-ar 16000表示将采样率更改为 16000 Hz。

2. 转换格式：

ffmpeg -i input.wav output.mp3

这将 WAV 文件转换为 MP3 格式。

波形显示

使用matplotlib，可以用来显示波形。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(12, 4))
plt.plot(signal)
plt.title('Waveform')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.xlabel('Time (samples)')
plt.show()

使用librosa.display.waveshow，这是一个专门用于显示波形的函数。

import librosa.display
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(12, 4))
librosa.display.waveshow(signal, sr=sr)
plt.title('Waveform')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.xlabel('Time (seconds)')
plt.show()

在上述代码中，signal是音频信号，sr是采样率。这些代码片段展示了如何加载音频文件，进行基本的预处理，并使用两种不同的方法来显示波形。在实际应用中，可能需要根据特定的需求调整预处理步骤和显示参数。

信号特征提取与预处理

预处理是语音处理和语音合成中的一个关键步骤，它可以帮助提高后续处理步骤的效果。以下是您提到的预处理步骤的详细说明和代码示例：

预处理

（1）静音消除

静音消除是指从音频信号中去除无声部分，这通常包括音频的开头和结尾以及语音内部的静音段。

• 消除音频首尾的空白：

使用librosa.effects.trim()可以去除音频信号首尾的静音部分。这个函数会自动检测音频信号中的非静音部分，并裁剪掉其余部分。

import librosa
import soundfile as sf
# 加载音频文件
signal, sr = librosa.load('audio_file.wav', sr=None)
# 消除首尾静音
trimmed_signal = librosa.effects.trim(signal)
# 保存处理后的音频
sf.write('trimmed_audio_file.wav', trimmed_signal, sr)

• 消除语音内部的空白：

librosa.effects.split()可以用来分割音频中的非语音部分。首先，它会剪切出包含语音的片段，然后你可以将这些片段重新拼接起来。

# 消除内部静音
non_silent_intervals = librosa.effects.split(signal, top_db=20)  # top_db 设置敏感度
non_silent_signal = np.concatenate((signal[interval] for interval in non_silent_intervals))
# 保存处理后的音频
sf.write('non_silent_audio_file.wav', non_silent_signal, sr)

（2）信号的频域分析

频域分析通常涉及到将时域信号转换为频域信号，以便分析其频率成分。

• 短时傅里叶变换（STFT）：

librosa.stft()函数可以计算信号的短时傅里叶变换，它返回复数矩阵D和窗函数的数量N。

# 计算STFT
D = librosa.stft(signal)
# D 的每一列对应于一个时间帧的频域表示
# N 是频率点的数量
# 可视化频谱
import matplotlib.pyplot as plt
librosa.display.specshow(librosa.amplitude_to_db(abs(D), ref=np.max), sr=sr, x_axis='time', y_axis='log')
plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
plt.title('STFT Spectrogram')
plt.show()

（3）其他预处理

音频信号预处理是确保音频信号质量并为后续处理任务做好准备的关键步骤。除了静音消除和频域分析，还有许多其他的预处理步骤：

1. 去噪：

• 使用噪声门（Noise Gate）去除低电平的背景噪声。
• 应用频域滤波器（如低通、高通、带阻滤波器）来减少特定频率范围内的噪声。

2. 归一化：

• 调整音频信号的动态范围，使其振幅在一定范围内（通常是-1.0到1.0）。

3. 采样率转换（重采样）：

• 将音频信号的采样率转换为处理系统或算法所需的特定采样率。

4. 信号分割：

• 将长音频文件分割成较短的片段，以便于处理和分析。

5. 预加重：

• 通过增加高频成分来补偿录音过程中的高频损失。

6. 窗函数应用：

• 在进行频域分析前，对信号应用窗函数（如汉明窗、汉宁窗）以减少边界效应。

7. 特征提取：

• 提取音频信号的特征，如梅尔频率倒谱系数（MFCC）、色度特征、梅尔频谱等。

8. 回声消除：

• 使用回声消除算法去除音频中的回声成分。

9. 增益控制：

• 调整音频信号的增益，以确保信号的一致性和可懂度。

10. 谐波和感知噪声抑制：

• 减少音频信号中的谐波失真和感知噪声。

11. 动态范围压缩：

• 减少音频信号的动态范围，使音量更加均匀。

12. 时间伸缩和音高伸缩：

• 改变音频信号的持续时间（时间伸缩）或音高（音高伸缩），而不改变其音质。

13. 声源分离：

• 从混合音频信号中分离出不同的声源，如在多人对话中分离出单个说话者的声音。

14. 响度均衡：

• 调整音频信号的响度，使其在不同的播放环境中保持一致的听觉效果。

15. 格式转换：

• 将音频文件转换为适合处理的格式，如从WAV转换为MP3或FLAC。

这些预处理步骤可以单独使用，也可以组合使用，具体取决于音频信号的特性和所需的处理任务。在实际应用中，预处理步骤的选择和实现应根据目标任务和信号的质量要求来确定。