15.06.2013 Views

Teza doctorat (pdf) - Universitatea Tehnică

Teza doctorat (pdf) - Universitatea Tehnică

Teza doctorat (pdf) - Universitatea Tehnică

SHOW MORE
SHOW LESS

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.

107<br />

Cap. 4. Analiza semnalului vocal<br />

4.5. Detectarea perioadelor din forma de undă. Punctele de închidere<br />

glotală<br />

Detectarea perioadelor din forma de undă, corespunzând frecvenţei fundamentale a<br />

semnalului, este importantă atât pentru analiza sincronă cu frecvenţa ( pitch synchronous<br />

analysis), cât şi pentru modificarea proprietăţilor semnalului vocal în domeniul timp (de exemplu<br />

modificarea tonalităţii, intonaţiei şi ritmului vorbirii).<br />

Metodele folosite pentru detectarea perioadelor formei de undă [Nay07] utilizează<br />

modelarea LPC, calculând vârfurile din semnalul rezidual LPC prin filtrare adaptivă, sau calculul<br />

discontinuităţilor spectrale prin transformate timp-frecvenţă, discontinuităţi de energie în<br />

semnalul vorbit sau în forma de undă corespunzătoare tractului vocal.<br />

O metodă generică este cea prezentată de Childers şi Hu în [Chi94]. Metoda utilizează<br />

rezultatele segmentării S/U/V a semnalului vocal precum şi semnalul erorii de predicţie e(n) din<br />

analiza LPC pentru a detecta atât perioadele din forma de undă a semnalului de intrare, cât şi<br />

punctele de închidere glotală GCI ( Glottal Closure Instants). Punctele GCI corespund cu<br />

momentele de vibraţie ale glotei în producerea semnalului vocal, respectiv cu trenurile de<br />

impulsuri în semnalul de excitaţie glotală.<br />

Algoritmul de detecţie constă din două etape: (1) estimarea perioadelor din forma de<br />

undă şi (2) alegerea vârfului de semnal corespunzător fiecărei perioade.<br />

1. Estimarea perioadelor din forma de undă<br />

Algoritmul de estimare a perioadelor din semnalul de intrare este următorul:<br />

P1. Se consideră un segment din semnalul erorii de predicţie LPC, semnal notat cu eLp(n).<br />

P2. Se aplică un filtru trece-jos segmentului considerat.<br />

P3. Se calculează cepstrumul Ce(n) pe segmentul n:<br />

Ce Lp<br />

( n)<br />

IFFT (| FFT ( e ( n))<br />

|), 1n<br />

N<br />

(4.63)<br />

unde N este dimensiunea cadrului ( N 25).<br />

P4. Se caută indexul m pentru care Ce(m) are amplitudinea maximă în subsetul:<br />

i)<br />

| 25 i<br />

N<br />

<br />

C e<br />

( (4.64)<br />

P5. Se caută indexul k pentru care Ce(k) are amplitudinea maximă în subsetul:<br />

( i)<br />

| 25 i m<br />

25<br />

C e<br />

(4.65)<br />

P6. Dacă Ce(k) > K Ce(m) (unde constanta K ~ 0.7), k este perioada estimată; în caz contrar<br />

se alege indicele m pentru această estimare.<br />

P7. Dacă se observă o schimbare bruscă în perioada formei de undă în comparaţie cu<br />

perioadele detectate anterior, atunci semnalului i se aplică un filtru trece-jos şi<br />

algoritmul se reia cu pasul 3.

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!