語音處理

語音處理（英語：Speech processing），又稱語音訊號處理、人聲處理，是研究語音信號及其處理方法的學科。通常，這些信號是以數字形式進行處理的，因此語音處理可以被視為數字信號處理的一個特殊案例，專門應用於語音信號。語音處理涉及語音信號的獲取、操控、存儲、傳輸和輸出等多個方面。不同的語音處理任務包括語音識別、語音合成、說話人分離、語音增強、說話人識別等。

語音的相關常識

一般聲音檔格式

取樣頻率：22050Hz
單聲道或雙聲道
每筆資料用8個bit來表示
電腦中沒有經過任何壓縮的聲音檔：*.wav

聲音的頻率

頻率範圍

人耳可以辨識頻率：20Hz ~ 20000Hz

說話：150~2000Hz

電話系統頻域：小於3500Hz

電腦音效卡取樣頻率：44100Hz (最新技術可達192K)(一般用22050Hz、11025Hz 即可)

超音波(ultrasound)與次聲波(infrasound)

超音波(ultrasound)：> 20000Hz

次聲波(infrasound)：< 20Hz

人對於頻率的分辨能力，是由於頻率的"比"決定

對人類而言，300Hz和400Hz之間的差別，與3000Hz和4000Hz之間的差別是相同的

聲音的波長

波長較長：傳播距離較遠，但容易散射
波長較短：衰減較快，但傳播方向較接近直線

聲音的速度

聲音在空氣中傳播速度：每秒340 公尺(15°C 時)
一般人，耳翼到鼓膜之間的距離： 2.7公分。所以，人類對3000Hz 左右頻率的聲音最敏感
每增加1°C，聲音的速度增加0.6 m/sec
聲音在水中的傳播速度是1500 m/sec，在鋁棒中的傳播速度是5000 m/sec

分貝

分貝(dB)： $10log_{\text{10}}(P/C)\,\!$

其中P為音強(正比於振福的平方)，C為0dB時的音強

每增加10dB，音強增加10倍，振幅增加 $10^{0.5}\,\!$ 倍；每增加3dB ，音強增加2倍，振幅增加 $2^{0.5}\,\!$ 倍

音樂訊號

電子琴Do 的頻率：

低音Do: 131.32 Hz

中音Do: 261.63 Hz

高音Do: 523.26 Hz

更高音Do: 1046.52 Hz

音樂每增加八度音，頻率變為2 倍
每一音階有12個半音。增加一個半音，頻率增加 $2^{1/12}\,\!$ 倍(1.0595 倍)
音樂通常會出現「和弦」(chord) 的現象。除了基頻 $f_{\text{0}}\,\!$ Hz 之外，也會出現2 $f_{\text{0}}\,\!$ Hz, 3 $f_{\text{0}}\,\!$ Hz, 4 $f_{\text{0}}\,\!$ Hz , …… 的頻率

語音處理的工作

語音編碼(Speech Coding)
語音合成(Speech Synthesis)
語音增強(Speech Enhancement)
語音辨認(Speech Recognition)

音素→音節→詞→句→整段話

說話人辦認(Speaker Recognition)
其他：語意、語言、情緒

子音和母音

母音：依唇型而定。母音的能量大，頻率偏低，時間較長，出現在子音後或獨立出現
子音：在口腔，鼻腔中某些部位將氣流暫時堵住後放開。子音的能量小，頻率偏高，時間較短，出現在母音前

語意學的角色

以「語意學」或「機率」來補足語音辨識的不足

例如：經過判定，一個聲音可能是

ㄅㄧㄖㄢㄆㄧㄖㄢ

ㄅㄧㄌㄢㄆㄧㄌㄢ

這個聲音是「必然」的機率比較大。

ㄅㄛㄅㄛㄆㄛㄆㄛ

可能是「伯伯」，也可能是「婆婆」，看上下文

當前主流的語音辨識技術：

梅爾頻率倒頻譜(Mel-Frequency Cepstrum) + 語意分析 + 機器學習(Machine Learning)

語音檔的處理(Matlab)

讀取聲音檔

電腦中，沒有經過壓縮的聲音檔都是*.wav 的型態，有經過壓縮的聲音檔是*.mp3的型態
讀取： audioread (2015版本以後的Matlab，wavread 將改為audioread)
例： [x, fs] = audioread('C:\WINDOWS\Media\ringin.wav');

可以將ringin.wav 以數字向量x來呈現。fs:取樣頻率(sampling frequency)

這個例子當中size(x) = 122868 2 (2指的是雙聲道(Stereo，俗稱立體聲))，fs = 22050

.wav 檔中所讀取的資料，值都在 -1 和 +1 之間
畫出聲音的波型

time = [0:size(x,1)-1]/fs; (x 是用audioread 所讀出的向量)

subplot(2,1,1); plot(time, x(:,1)); xlim([time(1),time(end)])

subplot(2,1,2); plot(time, x(:,2)); xlim([time(1),time(end)])

繪出頻譜

X = fft(x(:,1));

X=X.';

N=length(X); N1=round(N/2);

dt=1/fs;

X1=[X(N1+1:N),X(1:N1)]*dt; (shifting for spectrum)

f=[[N1:N-1]-N,0:N1-1]/N*fs; (valid f)

plot(f, abs(X1));

聲音的播放

sound(x): 將x以8192Hz 的頻率播放
sound(x, fs): 將x以fs Hz 的頻率播放

註：x必須是1 個column (或2個columns)，且x的值應該介於 -1 和 +1 之間

soundsc(x, fs): 自動把x的值調到 -1 和 +1 之間再播放

製作.wav檔：audiowrite

audiowrite(filename, x, fs)

將數據x變成一個*.wav 檔，取樣頻率為fsHz

註：x必須是1 個column (或2個columns)，且x的值應該介於 -1 和 +1

錄音的方式

基本指令說明

以下這三個指令要並用才可以錄音

recorder = audiorecorder(Fs, nb, nch); (提供錄音相關的參數)

Fs: sampling frequency

nb: using nb bits to record each data

nch: number of channels (1 or 2)

recordblocking(recorder, Sec); (錄音的指令)

recorder: the parameters obtained by the command audiorecorder

Sec: the time length for recording

audioarray = getaudiodata(recorder);

(將錄音的結果，變成audioarray 這個column vector，如果是雙聲道，則audioarray 是兩個column vectors)

範例

Sec = 3; (錄音的時間為三秒)

Fs = 8000; (sampling frequency 為8000 Hz)

recorder = audiorecorder(Fs, 16, 1);

recordblocking(recorder, Sec);

audioarray = getaudiodata(recorder); (錄音結果為audioarray，是一個column vector (如果是雙聲道，則是兩個column vectors))

sound(audioarray, Fs); (播放錄音的結果)

t = [0:length(audioarray)-1]./Fs;

plot (t, audioarray); (將錄音的結果用圖畫出來)

xlabel('sec','FontSize',16);

audiowrite('test.wav', audioarray, Fs) (將錄音的結果存成*.wav 檔)

語音檔的處理(Python)

安裝模組

pip install numpy
pip install scipy
pip install matplotlib # plot
pip install pipwin
pipwin install simpleaudio # vocal files
pipwin install pyaudio

讀音訊檔

要先import 相關模組: import wave

讀取音檔

wavefile = wave.open('C:/WINDOWS/Media/Alarm01.wav', 'rb')

獲得音檔取樣頻率和音訊長度:

fs =wavefile.getframerate() # sampling frequency

num_frame = wavefile.getnframes() # length of the vocal signal

>>> fs

22050

>>> num_frame

122868

讀取波形與數據

要先import 相關模組: import numpy as np

str_data = wavefile.readframes(num_frame)
wave_data = np.frombuffer(str_data, dtype=np.int16) # 轉成整數型態
wave_data = wave_data / max(abs(wave_data)) # normalization
n_channel = 2
wave_data = np.reshape(wave_data, (num_frame, n_channel)) # 若為雙聲道音檔需要做reshape

畫出音訊波形圖

要先import 相關模組: import matplotlib.pyplot as plt

time = np.arange(0, num_frame)*1/fs
plt.plot(time, wave_data)
plt.show()

畫出頻譜

要先import 相關模組: from scipy.fftpack import fft

fft_data = abs(fft(wave_data[:,1]))/fs # only choose the 1st channel # 注意要乘上1/fs
n0=int(np.ceil(num_frame/2))
fft_data1=np.concatenate([fft_data[n0:num_frame],fft_data[0:n0]]) # 將頻譜後面一半移到前面
freq=np.concatenate([range(n0-num_frame,0),range(0,n0)])*fs/num_frame # 頻率軸跟著調整
plt.plot(freq,fft_data1)
plt.xlim(-1000,1000) # 限制頻率的顯示範圍
plt.show()

播放聲音

要先import 相關模組: import simpleaudio as sa

n_bytes =2 # using two bytes to record a data
wave_data = (2**15-1)* wave_data # change the range to -215 ~ 215
wave_data = wave_data.astype(np.int16)
play_obj = sa.play_buffer(wave_data, n_channel, n_bytes, fs)
play_obj.wait_done()

製作音檔

f = wave.open('testing.wav', 'wb')
f.setnchannels(2) # 設定聲道數
f.setsampwidth(2) # 每個samples 有幾個位元組
f.setframerate(fs) # 設定取樣頻率
f.writeframes(wave_data.tobytes())
f.close()

錄音

要先import 相關模組: import pyaudio

import pyaudio

pa=pyaudio.PyAudio()

fs = 44100

chunk = 1024

stream = pa.open(format=pyaudio.paInt16, channels=1,rate=fs, input=True, frames_per_buffer=chunk)

vocal=[]

count=0

時頻分析結果分析

Matlab

畫出時頻分析結果

可採行兩種方式：

使用mesh 指令畫出立體圖(但結果不一定清楚，且執行時間較久)
將amplitude 變為gray-level，用顯示灰階圖的方法將結果表現出來

假設y 是時頻分析計算的結果

image(abs(y)/max(max(abs(y)))*C) % C 是一個常數，可以選C=400

或image(t, f, abs(y)/max(max(abs(y)))*C)

colormap(gray(256)) % 變成gray-level 的圖

set(gca,'Ydir','normal') % 若沒這一行, y-axis 的方向是倒過來的

set(gca,'Fontsize',12) % 改變橫縱軸數值的font sizes

xlabel('Time (Sec)','Fontsize',12) % x-axis

ylabel('Frequency (Hz)','Fontsize',12) % y-axis

title('STFT of x(t)','Fontsize',12) % title

計算程式執行時間的指令

tic (這指令如同按下碼錶)

toc (show 出碼錶按下後已經執行了多少時間)

註：通常程式執行第一次時，由於要做程式的編譯，所得出的執行時間會比較長。程式執行第二次以後所得出的執行時間，是較為正確的結果

Python

事前安裝模組

pip install numpy
pip install matplotlib

畫出時頻分析結果

假設y為時頻分析結果(應為二維的矩陣數列)，將y 以灰階方式畫出來

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

C = 400

y = np.abs(y) / np.max(np.abs(y)) * C

plt.imshow(y, cmap='gray', origin='lower') # 加上origin='lower' 避免上下相反

plt.xlabel('Time (Sec)')

plt.ylabel('Frequency (Hz)')

plt.show()

若要加上座標軸數值(在plt.show()之前加上以下程式碼)

x_label = ['0', '10', '20', '30'] # 橫軸座標值

y_label = ['-5', '0', '5'] # 縱軸座標值

plt.xticks(np.arange(0, x_max, step=int(x_max/(len(x_label)-1)), x_label)

plt.yticks(np.arange(0, y_max, step=int(y_max/(len(y_label)-1)), y_label)

語音訊號的來源

人聲是由於聲帶震動，而產生聲音。當運動肌肉擠壓，使肺臟中的空氣通過聲帶時，空氣流動使得聲帶做周期性的震動，又再一次震動了空氣，接著，帶著動能的空氣離開氣管到達口腔或鼻腔，在腔室中震動，最後離開在嘴唇傳到人耳變成聲音。

若調整口腔中舌頭的位置，會產生不同種類的聲音，如果舌頭沒有做太多的動作，空氣只有在口腔中共振，接著直接流出嘴唇，會產生母音，若提起舌頭，使口鼻腔相通，則會出現鼻音。

語音訊號分類

從中文發音的觀點來說，聲音仍可分為子音與母音，母音和子音可以用兩種方式區分：

發聲方式：一般而言，母音跟嘴唇形狀有關，而且不與鼻腔共振。相對而言，在發出子音時，就會運用到鼻腔配合發聲。
頻譜分析：從頻譜上觀察可以發現子音的訊號頻率較高，持續時間較短，且會在母音之前出現。而母音的頻率較低，持續時間較長，在子音後或獨立出現，另外，母音的能量也會比子音大。

下面列出中文注音符號中的母音、子音及其拼音。

母音：ㄚㄛㄜㄝㄞㄟㄠㄡㄢㄣㄤㄥㄦ一ㄨㄩ

母音	ㄚ	ㄛ	ㄜ	ㄝ	ㄞ	ㄟ	ㄠ	ㄡ
漢語拼音	a	o	e	e	ai	ei	ao	ou
通用拼音	a	o	e	e	ai	ei	ao	ou
母音	ㄢ	ㄣ	ㄤ	ㄥ	ㄦ	一	ㄨ	ㄩ
漢語拼音	an	en	ang	eng	er	i,y	u,w	yu,ju
通用拼音	an	en	ang	eng	er	i,y	u,w	yu,ju

子音：ㄅㄆㄇㄈㄉㄊㄋㄌㄍㄎㄏㄐㄑㄒㄓㄔㄕㄖㄗㄘㄙ

子音	ㄅ	ㄆ	ㄇ	ㄈ	ㄉ	ㄊ	ㄋ
漢語拼音	b	p	m	f	d	t	n
通用拼音	b	p	m	f	d	t	n
子音	ㄌ	ㄍ	ㄎ	ㄏ	ㄐ	ㄑ	ㄒ
漢語拼音	l	g	k	h	j	q	x
通用拼音	l	g	k	h	j	q	x
子音	ㄓ	ㄔ	ㄕ	ㄖ	ㄗ	ㄘ	ㄙ
漢語拼音	zh	ch	sh	r	z	c	s
通用拼音	zh	ch	sh	r	z	c	s

語音的架構

要分析語音訊號前，必須先了解其架構，語音的要素從小到大分別是：音素→音節→詞彙→句子→整段話。

音素是聲音的最小單位，例如「呵」這個字的音素，就是「ㄏ」和「ㄜ」，但是音素和注音符號並不相等，例如「鷗」雖然只有「ㄡ」這個母音，但是由於是雙母音，所以會把他拆成兩個音素。音節在中文而言，就是只一個字，例如：「天天開心」就有四個音節。詞彙是文字組成的有意義片段，各種不同的詞彙集結成句子，最後變成整段話，這就是語音的架構。

語音處理方法

用麥克風或其他裝置收到的類音聲音訊號，經由類比數位轉換裝置，將資料數據化進行處理，最後再經過數位類比轉換裝置輸出。因此，我們在處理時是針對數位訊號，語音訊號是一種離散時間訊號。其訊號處理流程如下：

收取並取樣訊號：利用麥克風或各種收音裝置，收取類比語音訊號，再用ADC裝置(如類比數位轉換卡)把類比訊號變成數位訊號，接著根據奈奎斯特理論作取樣，若不符合理論則會造成訊號失真。
量化及編碼：由於電腦中的記憶都是0和1，因此要將所收到的數據用一段適合的0跟1去儲存，這個動作就稱為量化，所使用的0與1越多，所需的記憶體越多。接著利用編碼器將數值以波形呈現，因此雖然是數位訊號，但是在電腦中所見到的是類比。
訊號標準化：將語音訊號標準化，使其數值都落在同一個範圍。
音框選擇：由於語音訊號是一段很長的訊號，因此會針對想要處理的部分取音框。
端點偵測：端點偵測的目的是使訊號處理的範圍更精確，只要設定一個音量閾值，若訊號小於閾值，則將其視為沒訊號，但是若雜訊過高，則會產生誤差。
去雜訊：由於雜訊多集中在高頻的部分，因此利用簡單的高頻濾波器，就可以去掉部分雜訊。

基本處理方法

語音訊號是屬於離散時間系統，因此會用離散時間的傅立葉轉換去做處理，除此之外，摺積、窗函數都是一定會使用到的處理方法。

離散時間傅立葉轉換：

x[n]={\frac {1}{2\pi }}\int \limits _{-\pi }^{\pi }X(\omega )e^{-j\omega n}\,d\omega .

X(\omega )=\sum _{k=0}^{N-1}x[n]e^{-j\omega n}

摺積：

兩訊號做convolution等於，兩訊號先做傅立葉轉換，相乘後再做反傅立葉轉換，藉此可以更快速的處理訊號。

{\mathcal {F}}\{h*x\}={\mathcal {F}}\{h\}\cdot {\mathcal {F}}\{x\}

語音處理的應用

語音處理主要有兩個目的：

減少訊號雜訊，做出想要的訊號模組。
進行語音辨識，使人可以利用語言與電腦溝通。

參見

語音識別

參考文獻

J. Benesty, M. M. Sondhi, Y. Huang (ed). Springer Handbook of Speech Processing. Springer, 2007. ISBN 978-3-540-49125-5.
J. Benesty, S. Makino, J. Chen (ed). Speech Enhancement. Springer, 2005. ISBN 978-3-540-24039-6.
Jian-Jiun Ding, 「Advanced Digital Signal Processing」, NTU, 2021.
Jian-Jiun Ding, 「Time Frequency Analysis and Wavelet Transforms 」, NTU, 2021.