嗓音源諧波噪聲HNR分離方法研究.pdf

1、諧波和噪聲成份的比值(Harmonic to Noise Ratio，HNR)在很大程度上反映了聲音的嘶啞程度，是判斷喉部疾病的一個(gè)主要特征。在語(yǔ)音聲學(xué)和喉病檢測(cè)等領(lǐng)域中有著重要的意義。 本文采用動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整(Dynamic time warping，DTW)法、獨(dú)立分量分離估計(jì)法和小波分析法對(duì)發(fā)漢語(yǔ)[a：]音的、十個(gè)正常和十個(gè)不同病變的唇端穩(wěn)態(tài)元音信號(hào)的HNR進(jìn)行分析和計(jì)算，找出區(qū)分正常音和病變音的HNR的值，對(duì)嗓音嘶啞程度進(jìn)

2、行評(píng)估。動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整法是一種時(shí)域方法，在時(shí)間上匹配波形，剩余的波形間的差別作為噪聲成份。本文檢測(cè)語(yǔ)音各周期起點(diǎn)時(shí)，用自相關(guān)法代替了原來(lái)的最小值檢測(cè)法；獨(dú)立分量分離估計(jì)(Independent Component Analysis，ICA)法先用線性預(yù)測(cè)反濾波法得到聲門(mén)氣流體積速度波，再用FastICA法分離出聲門(mén)氣流體積速度波中的諧波和噪聲。FastICA分離后輸出的諧波和噪聲信號(hào)的幅度發(fā)生了變化，本文采用對(duì)輸入和輸出信號(hào)歸一化的方法很

3、好地解決了這個(gè)問(wèn)題；聲帶病變和損傷而產(chǎn)生的噪聲是一種隨機(jī)噪聲，由于信號(hào)中混入噪聲后會(huì)引起信號(hào)的奇異性，奇異性的大小可以用Lipschitz指數(shù)來(lái)度量。隨機(jī)噪聲和有效信號(hào)的奇異點(diǎn)的Lipschitz指數(shù)大小不同，從而它們小波變換的模極大值在不同尺度下的傳播也是不一樣的。本文利用這一特性采用小波分析法將聲門(mén)氣流體積速度波中的諧波信號(hào)和噪聲分開(kāi)，計(jì)算出HNR的值。 本文用以上三種方法對(duì)穩(wěn)態(tài)語(yǔ)音進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，得出這幾種算法計(jì)算出的HNR值