ОБНАРУЖЕНИЕ ПЕРВИЧНЫХ ПРИЗНАКОВ РЕЧЕВОГО СИГНАЛА Текст научной статьи по специальности «Электротехника, электронная техника, информационные технологии»

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

УДК 534.784: 621.391

ОБНАРУЖЕНИЕ ПЕРВИЧНЫХ ПРИЗНАКОВ РЕЧЕВОГО СИГНАЛА

канд. техн. наук, доц. И.Б. БУРА ЧЁНОК, д-р техн. наук, проф. В.К. ЖЕЛЕЗНЯК (Полоцкий государственный университет)

Приведены результаты исследования обнаружения первичных признаков речевого сигнала различными методами на базе гласных фонем мужских голосов средней продолжительностью около 0,25 с в условиях зашумления. Разброс вычисленных значений частоты основного тона рассмотренными методами составил ± 1,37%. Самую низкую относительную погрешность оценки - 0,38%, имеет метод на основе вейвлет-преобразования с использованием в качестве материнского комплексного вейвлета Морле. Относительная погрешность оценки основного тона автокорреляционным методом составила 0,43%. Данный метод предлагается использовать для дальнейших исследований так как он имеет менее сложный алгоритм реализации и не требует больших вычислительных затрат.

Ключевые слова: речевой сигнал, форманты, основной тон, первичные признаки речевого сигнала, тонкая структура речевого сигнала, маскирующие шумы.

Введение. Обнаружение слабых сигналов в шумах - это задача, которая имеет отношение ко многим системам связи, в том числе и к системам защиты речевой информации от утечки по техническим каналам. Выделение первичных признаков речевого сигнала, таких как период (или частота) основного тона (ОТ) Гц, и формант Е1,...,¥п, Гц, является необходимым критерием для определения наличия речи в шумах [1].

Из анализа известных методов оценки частоты ОТ (амплитудные методы, основанные на амплитудной селекции; спектральные методы, основанные на частотной селекции; многоканальный пиковый [2]; метод выделения ОТ на основе параллельной обработки [3]; методы на основе кепстрального анализа [3]; автокорреляционные методы [4]; методы на основе линейного предсказания [4]; методы на основе вейвлет-преобразования [5]; метод на основе полигармонической математической модели [6] и др.) следует, что существующие методы определения частоты ОТ исследованы в нормальных условиях и мало исследованы в условиях воздействующих шумов [7]. Поэтому возникла необходимость в проведении дополнительных исследований методов оценки ОТ и первичных признаков элементов речевого сигнала в шумах.

Целью работы является определение метода, повышающего точность оценки информационных признаков речевого сигнала в условиях шумов.

Решаемые задачи:

1. Определение факта присутствия речевого сигнала в анализируемой смеси сигнала и маскирующего его шума выделением частоты основного тона.

2. Определение формант для получения информации об основных характеристиках речевого сигнала и дополнительной информации, характеризующей индивидуальные признаки говорящего.

Спектр речевого сигнала и фонемы русской речи. Энергетический спектр речевого сигнала, представляющий собой область частот, в которой сосредоточена его основная энергия, определяют выражением

о2( /)

О2

А/ ,

где О 2( /) - спектральная плотность среднего квадрата звукового давления;

О0 - порог слышимости, или минимальное звуковое давление на частотах 600...800 Гц, которое начинает ощущаться человеком с нормальным слухом;

А/ = 1 Гц [9].

В таблице 1 представлены характеристики полос равной разборчивости (с одинаковой вероятностью появления формант в каждой из них) при разбиении спектра речевого сигнала. Выделены критические частотные полосы разборчивости: третья как самая узкая и двадцатая как самая широкая.

Таблица 1. - Разбиение спектра речевого сигнала на двадцать полос равной разборчивости

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Границы (/ - /2), Гц 100420 420570 570710 710865 8651030 10301220 12201410 14101600 16001780 17801960

Центральная частота /0, Гц 260 495 640 788 946 1125 1315 1505 1690 1870

Ширина 2Д/, Гц 320 150 140 155 165 190 190 190 180 180

Окончание таблицы 1

N. 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

Границы (/ - /2), Гц 19602140 21402320 23202550 25502900 29003300 33003660 36604050 40505010 50107250 725010000

Центральная частота /0, Гц 2050 2230 2435 2725 3100 3480 3855 4530 6130 8625

Ширина 2Д/, Гц 180 180 230 350 400 360 390 960 2240 2750

Несмотря на то, что речь представляет собой широкополосный процесс, частотный спектр которого сосредоточен в диапазоне от 50.. .100 Гц до 8000... 10000 Гц [8], частоты диапазона 300-3500 Гц приняты МСЭ-Т (Международный союз электросвязи - стандарты, определяющие порядок функционирования и взаимодействия сетей электросвязи) в качестве границ эффективного спектра речи, так как качество речи при ограничении спектра в указанном диапазоне получается вполне удовлетворительным. Согласно исследованиям, представленным в [8], в полосе частот 300-3400 Гц сохраняется удовлетворительная натуральность звучания и слоговая разборчивость составляет около 90%, разборчивость фраз - более 99%.

Звуки русской речи разделяют на гласные и согласные. В русском языке насчитывается 41 звук. Принято выделять 6 гласных (а, о, у, э, и, ы). Гласные звуки составляют примерно 43,5%, а согласные -56,5% от общего числа звуков, при этом невокализованные звуки составляют 32%. Все гласные звуки являются вокализованными [2; 9; 10].

Гласные звуки речи имеют в среднем длительность около 0,15 с, согласные - около 0,08 с. Для различных людей диапазон звукового давления речевых сигналов достигает 60 дБ. Уровень речи отдельного человека может изменяться в пределах 20-30 дБ. Нормальная речь соответствует акустической мощности 10 мкВт, а шепот - 10-3 мкВт [10]. Гласные звуки в среднем имеют мощность 650-700 мкВт, самые слабые согласные - 0,65.0,7 мкВт [10]. Поэтому для обнаружения признаков речевого сигнала традиционно используют алгоритмы, основанные, как правило, на определении характеристик гласных звуков.

В таблице 2 представлены статистические данные вероятности появления звуков в русской речи.

Таблица 2. - Вероятность появления звука в русской речи

Звук русской речи Вероятность появления в речи

О 0,078

А 0,0713

Е 0,0626

И 0,0460

У 0,0226

Я 0,0152

Ы 0,0091

Пробел/(пауза) 0,17

Звук русской речи Вероятность появления в речи

Н 0,0476

Р 0,0465

В 0,0418

С 0,0398

Т 0,0387

Л 0,0361

К 0,0349

М 0,0240

Д 0,0238

П 0,0210

Звук Вероятность

русской речи появления в речи

Г 0,0168

Б 0,0120

Ь 0,0119

И 0,0111

З 0,0104

Ж 0,0061

Ц 0,0051

Х 0,0049

Ф 0,0035

Щ 0,0012

Исходя из данных, представленных в таблице 2, в русской речи наиболее часто встречаются гласные звуки «о» и «а», поэтому основные исследования проводились на базе этих гласных фонем мужских и женских голосов средней продолжительностью около 0,25 с (дополнительно рассматривались и некоторые согласные фонемы - «г» и «х» длительностью около 0,10 с) в условиях зашумления при различных отношениях сигнал/шум.

Особенности обнаружения информационных признаков речевого сигнала. Звуки речи являются сложными звуками, так как в процессе речеобразования возникают резонансные явления, собственные частоты которых изменяются в зависимости от произнесенного звука. Дискретные спектры, создаваемые голосовым источником, в первом приближении являются чисто гармоническими. Сформированные звонкие звуки (гласные и согласные) представляют собой квазипериодическую последовательность треугольной формы. Импульсы, создаваемые голосовыми связками, кроме основной составляющей содержат большое число гармоник (более 40) [2], причем их амплитуды убывают с увеличением частоты со скоростью приблизительно 12 дБ/октава [8]. Уровень интенсивности гармоник плавно уменьшается с увеличением частоты, т.е. с увеличением их порядкового номера.

По спектральному составу звуки речи различаются числом формант и их расположением в частотном спектре [9]. Отдельным звукам речи может соответствовать до 6 формант, из которых только одна (две) являются определяющими - основными. Под формантой понимают упорядоченную пару значения локального максимума амплитуды и частоты, на котором он достигается [9]. Так как из гласных звуков наибольшей акустической мощностью обладает гласный звук «а», то дальнейшие исследования проводились с использованием данного звука.

На рисунке 1 построена спектрограмма ударного изолированного звука «а», произнесенного мужским голосом. Самые темные области соответствуют локальным максимумам амплитуды и частоты -основным формантам. Вычисленные параметры сигнала: частота основного тона F0 = 119 Гц (мужской голос от 80 до 210 Гц, женский от 150 до 320 Гц); частота первой форманты F1 = 601 Гц; частота второй форманты F2 = 1198 Гц.

Частота, Гц

Рисунок 1. - Спектрограмма звука «а»

Для узнавания звука важны первые два частотных усиления (или первые две форманты F1 и F2). Формант больше, чем две, но именно форманты Fi и F2 отвечают за лингвистическую суть любого звука [9]. Если исключить из передачи любую из основных формант, то передаваемый звук исказится.

Спектр звонких звуков в основном расположен в нижней полосе частот (300-3500 Гц) речевого сигнала и сгруппирован вокруг формант, причем скорость изменений формант такова, что спектр остается практически постоянным на промежутках менее 16 мс [10]. Согласно исследованиям основной формант -ный состав гласных звуков русской речи сосредоточен на следующих частотах: звук «у» - 200...600 Гц, звук «о» - 400.800 Гц, звук «а» - 1000.1400 Гц, звук «и» - 2800.4200 Гц, звук «ы» - 200.600 Гц и 1500.2300 Гц, звук «э» - 600.1000 Гц и 1600. 2500 Гц.

Следует отметить и тот факт, что частота импульсов ОТ человеческой речи лежит в пределах от 50-80 Гц (очень низкий голос - бас) до 200-250 Гц (женские и детские голоса) [10]. При произнесении конкретным человеком она непрерывно изменяется (обычно немногим более октавы) в соответствии с ударением, акцентированием звуков и слов, а также их эмоциональной окраской (восклицание, удивление и т.п.). Изменение частоты ОТ называется интонацией. У каждого человека своя интонация, что позволяет идентифицировать говорящего.

В качестве воздействующих факторов применялись белый гауссов шум с распределением по амплитуде и шум ХИП (хаотическая импульсная последовательность) [7]. Также частота ОТ и разборчивость

фонем оценивались при различных уровнях амплитудного ограничения (порогах отсечек) сигнала: клиппи-ровании и центральном ограничении. Клиппирование - ограничение сигнала по амплитуде, т.е. представление речевого сигнала в виде последовательности биполярных прямоугольных импульсов (рисунок 2, а). Центральное ограничение речи - искажение переходов через ноль речевого сигнала (рисунок 2, б).

а б

а - ограничение по амплитуде; б - центральное ограничение Рисунок 2. - Типовые нелинейные искажения воспризводимой речи

Применялось и частотное ограничение спектра до 3500 Гц (целесообразность выбора описана ранее), так как в этом диапазоне расположено подавляющее большинство основных формант звуков речи. Ограничение спектра речевого сигнала позволило получить достаточное качество речи и значительно снизить уровень шума в полосе речевого сигнала. Следует заметить, что качество речи по каналу связи характеризуется рядом факторов: уровнем громкости, не требующим напряжения слуха и голоса; естественным звучанием голоса и низким уровнем помех; достаточной разборчивостью. Безусловно, эти факторы имеют субъективный характер и лишь определяют основные требования к физическим характеристикам речевого сигнала для обнаружения его на фоне шумов.

Исследование первичных признаков речевого сигнала различными методами Информация об ОТ речевого сигнала очень важна для анализа и синтеза речи, поэтому в первую очередь осуществим анализ существующих методов определения ОТ в условиях шумов.

Метод амплитудной селекции. Как правило, известные методы селекции сводятся к выделению сигналов из шумов путем использования возможных отличий их параметров, таких как несущая частота, ширина спектра, амплитуда, фаза, поляризация и др. Различают частотную, временную, амплитудную, фазовую, поляризационную и пространственную селекции, а также их комбинации.

В результате проведенных исследований методом, основанноым на амплитудной селекции с использованием расстановки меток в точках максимальных значений квазипериодических участков сигнала, можно сделать вывод, что несмотря на то, что данный метод прост в реализации и не требует больших вычислительных ресурсов, результаты его оценки имеют весьма низкую точность и устойчивость даже при небольших уровнях шума. При амплитудном методе в условиях шумов высока вероятность пропуска максимума и неверного определения частоты ОТ.

Спектральный метод. Наиболее известные методы анализа звуков речи основываются на спектральной модели стационарного сигнала

^ (ю) =— Г ,

где s(') - массив временных значений речевого сигнала; ю = 2п / Тс = 2/0 - круговая частота; ' - время.

Как известно, в большинстве языков основная речевая информация (смысловое содержание) передается посредством согласных звуков, а основным недостатком спектрального метода является именно отсутствие характеристик для шумовых составляющих в произносимых согласных звуках.

Исследования спектрального метода, основанного на использовании расстановок меток в точках максимальных значений квазипериодических участков частоты, показали, что данный метод имеет самую низкую точность оценки. Поиск максимума необходимо производить в интервале 50-350 Гц, однако в указанной полосе частот часто находится и вторая гармоника, иногда даже с большей энергией, и в этом случае она может быть ошибочно принята за частоту ОТ.

Наилучшее представление о частотно-временной структуре речевого сигнала дает его двумерное или трехмерное изображение (см. рисунок 1). Способы визуализации могут быть различными. Двумерное представление (сонограмма) в осях время-частота позволяет получить картину видимой речи. При этом в процессе произнесения фонемы оттенками цвета изображается перераспределение энергии речевого сигнала между различными частотными полосами. Трехмерное изображение спектра на осях время-частота-амплитуда позволяет осуществить его вращение, что значительно повышает информативность цифрового спектрального анализа.

Автокорреляционный метод. Для анализа речевого сигнала автокорреляционным методом использовалась кратковременная автокорреляционная функция (АКФ):

4(т) = | ^ 0) s(t - т) dt = | s(t - т) s 0) dt = (-т) .

АКФ представляет собой функцию скалярного произведения сигнала и его копии, сдвинутой на интервал т, при -¥ < т<¥ , однако с учетом четности вычисление АКФ чаще производится только для положительных значений т. Это обычно используют на практике, когда сигналы задаются на интервале положительных значений аргументов от 0 до T, что дает возможность продления интервала нулевыми значениями, если это необходимо для математических операций. В этих границах вычислений более удобным является сдвиг копии сигнала влево по оси аргументов. Для вокализованных фонем АКФ имеет четкий максимум в районе задержек, равный периоду ОТ. На рисунке 3 показаны возможности оценки основного тона амплитудным, спектральным и автокорреляционным методами, а также совместное использование амплитудного и спектрального методов при построении сонограммы.

а б

а - исходные характеристики сигнала; б - характеристики сигнала, искаженного установлением порога отсечки

Рисунок 3. - Пример искаженного сигнала с установлением порога отсечки

Для повышения точности оценки значений частоты основного тона гласных звуков определим экстремумы АКФ-сигнала, используя математический метод. Найдем производную данной функции с целью определения положения точек, в которых данная производная равна нулю (рисунок 4, а):

дRv(т,0) ¥ / \ Э г . / ч-| ,

^ = 1 * ^1з ^ - т)]Ж.

На рисунке 4, а показаны графики функций К(т,0) и ^ "(т'0) , показывающие, что нули производ-

Эт

ной АКФ соответствуют ее экстремумам. В точке максимального совпадения производная от АКФ имеет З-образную форму, пересекающую нулевой уровень.

Далее определяем, какие из найденных точек являются точками минимума, а какие - максимума. Тип экстремума (максимум или минимум) определяется знаком второй производной в этой точке. Для этого находим значения второй производной согласно выражению

Э2 К (т,0) Эт2

= |, к)|гIV (- т)]Ж

Эт

и определяем ее знак.

На рисунке 4, б показаны графики функций К (т,0) и

Э2 К (т,0) Эт2

Расстояние между двумя макси-

мумами есть время основного тона, обратная величина которого равна частоте основного тона.

б

а - совместное отображение АКФ и ее первой производной речевого сигнала:

а - АКФ, б - первая производная от АКФ; б - совместное отображение АКФ и ее второй производной речевого сигнала: а -АКФ, б - вторая производная от АКФ

Рисунок 4. - Демонстрация процесса повышения точности оценки основного тона автокорреляционным методом

При различных уровнях амплитудного ограничения сигнала речи (порогах отсечек) - клиппирова-нии - согласные звуки произносятся с шипением, что снижает их разборчивость, также ухудшается разборчивость и гласных звуков. При порогах отсечки сигнала выше 35-40% данный расчет не представляется возможным. При центральном амплитудном ограничении сигнала речи (нулевой отсечке) происходят самые существенные изменения сигнала: «съедаются» некоторые звуки, голос становится более высоким, появляются хрипы, повышается уровень шумов. Относительная погрешность оценки основного тона автокорреляционным методом составила 0,43%.

Кепстральный метод. Разработанный Р.В. Шафером и Л.Р. Рабинером метод кепстрального анализа основан на вычислении и анализе кепстра - обратного преобразования Фурье логарифма спектра мощности сигнала [3]:

С,(д) = — 11п(ю)| е^Скп ,

2п

где S(ю) - спектр сигнала.

Одной из особенностей данного метода является усиление влияния низкочастотных компонент шума за счет операции логарифмирования спектра. Наличие выброса в кепстре в диапазоне 3-20 мс очень точно указывает на то, что данный сегмент является вокализованным. Наилучший результат этот метод дает при оценке вокализованных звуков [3]. Однако работа ведется в нереальном масштабе времени, а для повышения точности оценки необходимо применять временные окна и операции сглаживания. Следовательно, из-за невысокой стойкости к шумам и вычислительной сложности кепстральный подход не позволяет получить хорошие результаты для решения задач выделения ОТ в шумах.

2

а

2

Метод линейного предсказания. Применение линейного предсказания LPC (Linear Predictive Coding) описано в работах Итакура и Санто, Атан и Ханауэр [4]. Дж.Д. Маркел для автоматического оценивания формантных траекторий с использованием линейного предсказания предложил упрощенную процедуру. Оценку спектра сигнала на выходе линейного тракта с неизвестными параметрами можно представить выражением [3]

N -1

£ b<z-1

H(z) = -

1+£ akz

k=1

или соответствующим разностным уравнением

y(n) = £bix(n - i)- £йкУ(и - k),

и

k=0

где на некоторую линейную модель системы с передаточной функцией Н(z) воздействует сигнал возбуждения х(п), а на ее выходе формируется сигнал у(п).

Применение линейного предсказания открывает широкие возможности в области компрессии речевых данных. Однако в наших условиях при частотах ОТ выше 200 Гц данный метод оценки приводит к плохим результатам.

Метод на основе вейвлет-преобразования. Это относительно новый, развивающийся метод оценки частоты ОТ при использовании амплитудной вейвлет-функции

'г - Ь

W(a,b) f s(t) V* | —Ь |dt, a,be R, a > 0,

Va V a )

где а - масштаб;

Ь - сдвиг;

у - базисная функция.

Речевой сигнал (РС) - это нестационарный процесс, в котором информативным является сам факт изменения его частотно-временных характеристик. Для выполнения анализа таких процессов требуются специальные базисные функции, имеющие способность одновременно выявлять в анализируемом сигнале как его частотные, так и временные характеристики. Другими словами, сами функции должны обладать свойствами частотно-временной локализации. Вейвлет-преобразование имеет эти свойства, а также ряд существенных преимуществ при выполнении высокоточного анализа сложных нестационарных сигналов.

Для исследований был выбран участок сигнала длительностью 0,1 с, где присутствует наибольшая интенсивность звука и сосредоточены основные форманты ^ и _Р2. Исследуемый фрагмент гласного звука «а» представим временным рядом со значениями функции, следующими друг за другом с постоянным интервалом времени Дг: sk = s(гk), гк = Агк , к = 0,1,...^-1. Интервал временного окна, где процесс можно считать квазистационарным, определим равным Дг < 20 мс.

Оценка локального спектра энергии (анализ распределения энергии по частотно-временной шкале) осуществлялась на основании построения скалограммы, которая для дискретного сигнала может быть

записана как Б(а1,Ь]) = (а1,Ь] )| , в трехмерном пространстве координат (а,Ь, Б) и представления в виде

топологической карты при изображении поверхности Б (а, Ь) в координатах (а, Ь).

Скалограммы заданного участка фонемы «а» (см. рисунок 1), представляющие масштабное распределение энергии сигнала, где по оси времени отложена величина сдвига вейвлет-функции - Ь, по оси ординат -масштаб а, с использованием различных вейвлетов при одинаковых значениях масштабных коэффициентов представлены на рисунке 5. Рассмотрены вейвлеты: «мексиканская шляпа» (см. рисунок 5, а); гауссова типа (см. рисунок 5, б); Мейера (см. рисунок 5, в) и комплексный вейвлет Морле (см. рисунок 5, г). Применение комплексного вейвлета Морле в качестве материнского при одних тех же значениях масштабных коэффициентов а и Ь обладает большей детализаций и информативностью.

В работе [11] показана возможность получения тонкой структуры речевого сигнала в случае применения комплексного вейвлета Морле. Изображение его вейвлет-скалограммы выявляет наличие разномасштабной периодичности, содержащейся в анализируемых зависимостях, показывая наличие появившихся частотных составляющих, не соответствующих собственным частотам рассматриваемого РС. Комплексный вейвлет Морле также имеет близкое сходство с речевыми фрагментами (подобен импульсным составляющим нестационарных сигналов) и обладает лучшей по сравнению с другими базисами частотной локализацией, он имеет более узкий Фурье-образ и продолжителен во временной области. Присутствие доминирующей частоты позволяет варьировать его избирательностью в частотной области [12]. Из рисунка 5

1

0

следует, что гармоники основного тона остаются устойчивыми на протяжении всего временного промежутка, в то время как выявленные гармоники высших порядков со временем затухают.

б

а

а - вейвлет «мексиканская шляпа»; б - вейвлет гауссова типа; в - вейвлет Мейера; г - комплексный вейвлет Морле

Рисунок 5. - Примеры скалограмм звука «а», полученных с использованием различных материнских вейвлетов при одинаково заданных значениях масштабных коэффициентах а и Ь

Можно отсечь влияние контуров, выделив те точки скалограммы, в которых она имеет максимумы (локальные экстремумы) по переменным а и Ь, построив так называемый скелетон (8се1еШп) (рисунок 6), выявляющий структуру анализируемого сигнала

Б у, если Б, ] < ^ ] > Б,] или м < у > у+1 0, в остальных случаях.

Увеличим масштаб скелетона исследуемой фонемы «а» (см. рисунок 5, г). Его фрагмент представлен на рисунке 6.

Б (а., Ьу) = <

250 ЗСС 350 «00

Рисунок 6. - Фрагмент скелетона фонемы «а» (два рядом идущих скейла), полученный с использованием комплексного вейвлета Морле

Построение изолиний (изоуровней) позволяет получать картины линий локальных экстремумов, тем самым, четко визуализировать структуру анализируемого процесса, а также отслеживать изменения интенсивности амплитуд вейвлет-преобразования на разных масштабах и во времени. Цветовая гамма наглядно демонстрирует зависимость интенсивности от изменения вейвлет-коэффициента Б. На рисунке 6 темно-красные изолинии соответствуют положительным, а темно-синие - отрицательным значениям W(а,Ь). Ясно,

что значение амплитуды вейвлет-преобразования в точке (а0, Ь0) тем больше (по абсолютной величине),

чем сильнее корреляция между вейвлетом данного масштаба и поведением сигнала в окрестности t = Ь0. Картина коэффициентов демонстрирует, что процесс составляют компоненты разных масштабов: экстремумы W(а,Ь) наблюдаются на разных масштабах, интенсивность их меняется и со временем, и с масштабом.

На рисунке 7 показаны фрагменты скелетонов фонемы «а», произнесенной одним человеком в разных условиях. Визуальное сходство представленных фрагментов демонстрирует возможность осуществления идентификации дикторов для фонограмм, записанных в каналах с высоким уровнем помех и искажений, а также фонограмм с произвольной устной речью дикторов, находящихся в различных психофизиологических состояниях.

а б

а - отдельно произнесенный ударный звук; б - вырезанный звук из слова «барабан» Рисунок 7. - Фрагмент фонемы «а», произнесенной одним человеком в разных условиях

На рисунке 8 приведены фрагменты фонемы «а», произнесенной разными людьми (мужские голоса) с различной частотой основного тона ^0 в одинаковых условиях.

б в

а - Fo = 111 Гц; б - Fo = 96 Гц; в - Fo = 152 Гц

Рисунок 8. - Фрагмент фонемы «а», произнесенной разными людьми (мужские голоса) с различной частотой основного тона Fo в одинаковых условиях

Представленные фрагменты фонемы «а» (см. рисунок 8) демонстрируют наличие отличительных особенностей тонкой структуры отдельно взятого звука речи.

Огромным преимуществом метода на основе вейвлет-преобразования перед всеми рассмотренными методами является то, что применение данного вида анализа позволяет выделить индивидуальные признаки говорящего и проводить фоноскопическую экспертизу фонем речи на предмет идентификации по голосу, а также выявлять признаки монтажа или иных изменений, вносимых в аудиозапись. Однако несмотря на то, что у данного метода самая низкая относительная погрешность оценки ОТ (0,38%), он имеет сложный алгоритм и требует больших вычислительных затрат.

Дискретно-квантованное представление речевых сигналов. В отличие от непрерывного исходного сигнала его дискретное представление позволяет осуществить передачу на большие расстояния при высокой скорости и качестве передаваемого сигнала. Погрешность восстановления исходного сигнала зависит от вида исходной функции; процесса квантования, связанного с округлением значений непрерывного сигнала; интервала квантования и алгоритма восстановления. Квантование сигналов по амплитуде позволяет эффективно подавлять помехи, если только среднеквадратическое значение помех мало по сравнению с разностью между дискретными уровнями [13].

а

По результатам исследований установлено, что отношение сигнал/шум принятого сигнала существенно зависит от шага квантования. Разряд квантователя заметно влияет и на качество речи. Например, при использовании 7-разрядного аналого-цифрового преобразователя (АЦП) - квантующего устройства -заметных изменений не происходит, наблюдается лишь появление незначительного шума, однако если мы берем 4-разрядный квантователь, то речь по-прежнему остается разборчивой, но уже сопровождается треском, а при обработке 3-разрядным квантователем разобрать речь практически невозможно.

Следует заметить и то, что чем меньше интервал дискретизации (чем выше частота дискретизации), тем точнее отображается исходная функция (форма восстановленного сигнала приближается к оригиналу), и тем меньше ошибки квантования по времени. Однако не следует забывать, что при этом увеличивается количество обрабатываемой информации, что требует увеличения как объема памяти, так и быстродействия устройства обработки информации. На практике частота дискретизации выбирается исходя из теоремы Котельникова и для речевого сигнала составляет не менее 8 кГц, поэтому в дальнейших исследованиях для передачи сигналов рекомендуется использование 7 бит, или числа уровней квантования 27 = 128 (шаг квантования - 7,8 мВ), частоты дискретизации F = 192 кГц (период дискретизации - 5,2 мкс)

посредством применения универсального АЦП/ЦАП LCard E14-440D (14 бит, 400 кГц, для подключения 16 дифференциальных каналов или 32 с «общей землей») с интерфейсом USB 2.0. Диапазон входных значений находится в пределах от -10 до 10 В. Разрешение двоичного АЦП по напряжению составляет (10-(-10))/16 384 = 20/16 384 = 0,00122В = 1,22мВ. Эффективная разрядность - 13,2 бит. Ошибка квантования 1 /16 384 = 6,1 х 10 - 5 = 0,0061%. Используемый АЦП/ЦАП удобен для создания портативных измерительных систем на базе ноутбука, так как не требует дополнительного источника питания.

Заключение. При разговоре, во время перехода от гласных звуков к согласным и наоборот, частота ОТ меняется в значительных пределах. Среднее квадратическое отклонение частоты ОТ, произнесенного одним человеком, для мужского и женского голосов соответственно равно 17 и 27 Гц. Разброс вычисленных значений частоты ОТ рассмотренными методами составил ± 1,37% [1].

На основании обработки экспериментальных данных наилучшие результаты оценки ОТ при внесении искажений в сигнал различными отсечками - клиппированием и нулевой отсечкой, а также в условиях шумов получены автокорреляционным методом, позволяющим оценить периодичность сигнала в зависимости от его задержки. Данный метод не требует больших вычислительных ресурсов, позволяет наиболее точно определить частоту ОТ (относительная погрешность оценки 0,43%) произнесенных фонем при различных уровнях амплитудного ограничения сигналов и обнаруживает речевой сигнал даже на фоне мощных шумов.

Применение вейвлет-преобразования позволяет проводить оценку скейлинговых параметров сигналов и с высокой точностью определять значение частоты ОТ (относительная погрешность оценки не превышает 0,38%). Выбор комплексного вейвлета Морле в качестве материнского и результаты анализа экспериментальных исследований параметров гласных звуков, полученные с помощью данного вейвлет-пре-образования, позволят в дальнейшем в силу масштабирующих свойств вейвлетного базиса, обеспечивающего связь между частотным и временным разрешением, гибко управлять настройкой параметров вейвлета для получения тонкой структуры сигнала конкретного диктора в реальном масштабе времени, а также решать задачи очистки сигнала от шума при цифровой обработке сигналов.

ЛИТЕРАТУРА

1. Бурачёнок, И.Б. Оценка тонкой структуры информационных признаков речевого сигнала / И.Б. Бурачёнок,

B.К. Железняк // Современные средства связи : материалы XVIII Междунар. науч.-техн. конф., Минск, 15-16 окт. 2013 г. / Белорус. гос. акад. связи; редкол.: А.О. Зеневич [и др.]. - Минск, 2013. - С. 184-186.

2. Михайлов, В.Г. Измерение параметров речи / В.Г. Михайлов, Л.В. Златоустова ; под ред. М.А. Сапожкова. - М. : Радио и связь, 1987 - 168 с.

3. Rabiner, L.R. Digital processing of speech signals / Lawrence R. Rabiner, Ronald W. Schafer. - New Jersey : Prentice Hall PTR, Englewood Cliffs, 1978. - 512 p.

4. Markel, J.D. Linear Prediction of Speech, Springer-Verlag / J.D. Markel, A.H. Gray, Jr. - New York, 1976.

5. Рассказова, С.И. Метод формантного анализа на основе вейвлет-преобразования в системах распознавания речи /

C.И. Рассказова, А.И. Власов // Наукоемкие технологии и интеллектуальные системы: сб. тр. IX Науч.-техн. конф. - М. : МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2007. - С. 38-43.

6. Голубинский, А.Н. Расчет частоты основного тона речевого сигнала на основе полигармонической математической модели / А.Н. Голубинский. // Вестн. Воронеж. ин-та МВД России. - 2009. - № 1. - С. 81-90.

7. Бурачёнок, И.Б. Обнаружение измерительных сигналов в маскирующих шумах высокого уровня / И.Б. Бурачёнок, В.К. Железняк, А.Г. Филиппович // Вест. Полоц. гос. ун-та. Сер. С, Фундам. науки. - 2018. - № 4. - С. 2-9.

8. Гитлиц, М.В. Теоретические основы многоканальной связи : учеб. пособие для вузов связи / М.В. Гитлиц, А.Ю. Лев - М. : Радио и связь, 1985. - 248 с.

9. Фланаган, Дж. Анализ, синтез и восприятие речи / Дж. Фланаган ; пер. с англ. под ред. А.А. Пирогова. - М. : Связь, 1968. - 396 с.

10. Стопцов Н.А. Связь под водой : справочное пособие / Н.А. Стопцов, В.И. Бойцов, В.Н. Шелемин. - Л. : Судостроение, 1990. - 248 с.

11. Бурачёнок, И.Б. Анализ вейвлет-преобразованием тонкой структуры гласных звуков речевого сигнала / И.Б. Бу-рачёнок, В.К. Железняк // Теоретические и прикладные аспекты информационной безопасности : материалы междунар. науч.-практ. конф., Минск, 19 июня 2014 г. / Акад. М-ва внутр. дел Респ. Беларусь ; редкол.: В.Б. Шабанов (отв. ред.) [и др.]. - Минск, 2015. - С. 124-128.

12. Бурачёнок, И.Б. Вейвлет преобразования при оценке защищенности речевого сигнала в условиях наличия шумов [Электронный ресурс] / И.Б. Бурачёнок, В.К. Железняк // Информационно-коммуникационные технологии: достижения, проблемы, инновации (ИКТ-2018) : электрон. сб. ст. I Междунар. науч.-практ. конф., посвященной 50-летию Полоцкого государственного университета, Новополоцк, 14-15 июня 2018 г. / Полоц. гос. ун-т. - Но-вополоцк, 2018. -383 c. - C. 323-327. - 1 электрон. опт. диск (CD-ROM).

13. Шелухин, О.И. Цифровая обработка и передача речи / Шелухин О.И., Лукьянцев Н.Ф. ; под ред. О.И. Шелу-хина. - М. : Радио и связь, 2000. - 456 с.

14. Скучик, Е. Основы акустики / Е. Скучик. - М. : Мир, - Т. 1.- 1976. - 520 с.

15. Передача информации в подвижных системах связи / В.Ю. Бабков [и др.]. - СПб. : СПбГУТ, 1999. - 152 с.

Поступила 27.08.2020

DETECTION OF PRIMARY SIGNS OF A SPEECH SIGNAL I. BURACHONAK, V. ZHELEZNYAK

The results of a study of the detection of primary signs of a speech signal by various methods based on vowel phonemes of male voices with an average duration of about 0.25 s in noisy conditions are presented. The spread of the calculated values of the pitch frequency discussed methods was ± 1,37%. The method based on the wavelet transform with the use of the complex Morlet wavelet as the parent has the lowest relative estimation error - 0.38%. Relative error autocorrelation pitch estimation method was 0.43%. This method is proposed to be used for further research as it has a less complex implementation algorithm and does not require large computational costs.

Keywords: speech signal, formants, pitch frequency, primary signs of a speech signal, the fine structure of the speech signal, masking noise.