熟悉語(yǔ)音數(shù)據(jù)預(yù)處理

初識(shí)語(yǔ)音數(shù)據(jù)加工處理在分析、處理語(yǔ)音信號(hào)前，須進(jìn)行加窗處理、端點(diǎn)檢測(cè)、音頻分割等預(yù)處理操作。預(yù)處理目標(biāo)為：消除混疊、高次諧波失真、高頻等因素，對(duì)語(yǔ)音信號(hào)質(zhì)量的影響；保證語(yǔ)音信號(hào)更均勻、平滑；為信號(hào)參數(shù)提取提供優(yōu)質(zhì)的參數(shù)，提高語(yǔ)音處理質(zhì)量。知識(shí)引入加窗處理端點(diǎn)檢測(cè)音頻分割端點(diǎn)檢測(cè)端點(diǎn)檢測(cè)：識(shí)別語(yǔ)音信號(hào)中的有效語(yǔ)音部分。語(yǔ)音信號(hào)組成部分。語(yǔ)音部分：包括人們發(fā)出的聲音。非語(yǔ)音部分：包括環(huán)境噪聲、靜音部分以及其他非語(yǔ)音信號(hào)。基本思想：利用語(yǔ)音信號(hào)的特征（如能量、頻率和時(shí)域特性）來(lái)區(qū)分實(shí)際語(yǔ)音部分和非語(yǔ)音部分。端點(diǎn)檢測(cè)特征特征描述適用場(chǎng)景能量語(yǔ)音信號(hào)的振幅大小語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音增強(qiáng)、語(yǔ)音信號(hào)提取等零交叉率語(yǔ)音信號(hào)在時(shí)間軸上穿過(guò)零點(diǎn)的頻率語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音增強(qiáng)、語(yǔ)音信號(hào)提取等頻譜特性語(yǔ)音信號(hào)在頻域上的特征語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音增強(qiáng)、音頻編輯等短時(shí)能量語(yǔ)音信號(hào)在每個(gè)時(shí)間窗口內(nèi)的能量值語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音增強(qiáng)、語(yǔ)音信號(hào)提取等短時(shí)過(guò)零率語(yǔ)音信號(hào)在每個(gè)時(shí)間窗口內(nèi)穿過(guò)零點(diǎn)的次數(shù)語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音增強(qiáng)、語(yǔ)音信號(hào)提取等頻譜熵語(yǔ)音信號(hào)在頻域上的復(fù)雜度語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音增強(qiáng)等自適應(yīng)閾值根據(jù)語(yǔ)音信號(hào)的實(shí)時(shí)情況調(diào)整閾值語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音增強(qiáng)、語(yǔ)音信號(hào)提取等端點(diǎn)檢測(cè)算法算法描述應(yīng)用場(chǎng)景短時(shí)能量法在每個(gè)時(shí)間窗口內(nèi)計(jì)算語(yǔ)音信號(hào)的能量值，并與設(shè)定的能量閾值進(jìn)行比較。語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音增強(qiáng)、語(yǔ)音信號(hào)提取等短時(shí)過(guò)零率法在每個(gè)時(shí)間窗口內(nèi)計(jì)算語(yǔ)音信號(hào)在時(shí)間軸上穿過(guò)零點(diǎn)的次數(shù)，并與設(shè)定的過(guò)零率閾值進(jìn)行比較。語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音增強(qiáng)、語(yǔ)音信號(hào)提取等基于頻譜熵在每個(gè)時(shí)間窗口內(nèi)計(jì)算語(yǔ)音信號(hào)的頻譜熵，并與設(shè)定的頻譜熵閾值進(jìn)行比較。語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音增強(qiáng)、音頻編輯等基于自適應(yīng)閾值根據(jù)語(yǔ)音信號(hào)的實(shí)時(shí)情況動(dòng)態(tài)調(diào)整閾值，判定語(yǔ)音信號(hào)的開(kāi)始和結(jié)束。語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音增強(qiáng)、語(yǔ)音信號(hào)提取等雙閾值法設(shè)定高低兩個(gè)閾值，初步識(shí)別出語(yǔ)音和非語(yǔ)音區(qū)域，再在此基礎(chǔ)上進(jìn)行進(jìn)一步的細(xì)化和修正。語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音增強(qiáng)、語(yǔ)音信號(hào)提取等短時(shí)能量法一種基于能量特征的算法。算法原理：在每個(gè)時(shí)間窗口內(nèi)計(jì)算語(yǔ)音信號(hào)的能量值，并與設(shè)定的能量閾值進(jìn)行比較；當(dāng)能量值超過(guò)閾值時(shí)，即可判定為語(yǔ)音信號(hào)的開(kāi)始；當(dāng)能量值小于閾值時(shí)，即可判定為語(yǔ)音信號(hào)的結(jié)束。優(yōu)點(diǎn)：實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，計(jì)算速度快。缺點(diǎn)：對(duì)于噪聲比較大的語(yǔ)音信號(hào)容易誤判。短時(shí)過(guò)零率法一種基于ZCR特征的算法。算法原理：在每個(gè)時(shí)間窗口內(nèi)計(jì)算語(yǔ)音信號(hào)在時(shí)間軸上穿過(guò)零點(diǎn)的次數(shù)，并與設(shè)定的過(guò)零率閾值進(jìn)行比較；當(dāng)過(guò)零率超過(guò)閾值時(shí)，即可判定為語(yǔ)音信號(hào)的開(kāi)始；當(dāng)過(guò)零率小于閾值時(shí)，即可判定為語(yǔ)音信號(hào)的結(jié)束。優(yōu)點(diǎn)：對(duì)于噪聲比較大的語(yǔ)音信號(hào)具有較好的魯棒性。缺點(diǎn)：容易誤判無(wú)意義的語(yǔ)音信號(hào)?；陬l譜熵的方法一種基于頻譜特征的算法。算法原理：在每個(gè)時(shí)間窗口內(nèi)計(jì)算語(yǔ)音信號(hào)的頻譜熵，并與設(shè)定的頻譜熵閾值進(jìn)行比較；當(dāng)頻譜熵超過(guò)閾值時(shí)，即可判定為語(yǔ)音信號(hào)的開(kāi)始；當(dāng)頻譜熵小于閾值時(shí)，即可判定為語(yǔ)音信號(hào)的結(jié)束。優(yōu)點(diǎn)：對(duì)于復(fù)雜的語(yǔ)音信號(hào)具有較好的魯棒性。缺點(diǎn)：計(jì)算量較大，且需要進(jìn)行頻譜分析。基于自適應(yīng)閾值的方法根據(jù)語(yǔ)音信號(hào)的實(shí)時(shí)情況調(diào)整閾值。算法原理：通過(guò)對(duì)當(dāng)前語(yǔ)音信號(hào)的特征進(jìn)行分析，動(dòng)態(tài)地調(diào)整閾值來(lái)判定語(yǔ)音信號(hào)的開(kāi)始和結(jié)束。優(yōu)點(diǎn)：適應(yīng)性強(qiáng)，能夠應(yīng)對(duì)不同的語(yǔ)音信號(hào)。缺點(diǎn)：較為復(fù)雜，計(jì)算量較大。由于閾值的動(dòng)態(tài)調(diào)整可能受到噪聲等因素的干擾，因此該方法在一些特殊場(chǎng)景下可能會(huì)出現(xiàn)誤判的情況。雙閾值法算法原理：將能量、過(guò)零率等特征值與高低兩個(gè)閾值進(jìn)行比較；若超過(guò)高閾值，則判定為語(yǔ)音信號(hào)的開(kāi)始；若低于低閾值，則判定為語(yǔ)音信號(hào)的結(jié)束；在此基礎(chǔ)上，雙閾值法會(huì)繼續(xù)對(duì)語(yǔ)音區(qū)域進(jìn)行分析。優(yōu)點(diǎn)：實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，且對(duì)于不同的語(yǔ)音信號(hào)具有一定的適應(yīng)性，同時(shí)能夠較為準(zhǔn)確地識(shí)別出語(yǔ)音信號(hào)的起止點(diǎn)。缺點(diǎn)：因粗略地初步識(shí)別語(yǔ)音區(qū)域，可能會(huì)存在誤判的情況。加窗處理端點(diǎn)檢測(cè)音頻分割音頻分割音頻分割：將一段連續(xù)的音頻信號(hào)劃分為若干個(gè)具有特定含義的段落（如音素、單詞或句子等）以便于后續(xù)的語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音合成、語(yǔ)音增強(qiáng)等應(yīng)用。常見(jiàn)特征：短時(shí)能量、短時(shí)過(guò)零率、梅爾頻率倒譜系數(shù)（MFCC）和線性預(yù)測(cè)系數(shù)（LPC）等。音頻分割方法：基于規(guī)則的方法、基于統(tǒng)計(jì)模型的方法、基于深度學(xué)習(xí)的方法。評(píng)估指標(biāo)：準(zhǔn)確率（Precision）、召回率（Recall）和F1分?jǐn)?shù)（F1-score）。音頻分割的方法音頻分割方法方法描述應(yīng)用場(chǎng)景基于規(guī)則的方法該方法利用音頻信號(hào)的特征（如能量變化、過(guò)零率等）設(shè)置閾值或規(guī)則進(jìn)行分割適用于信噪比較高的場(chǎng)景，如無(wú)噪聲錄音室中的語(yǔ)音信號(hào)基于統(tǒng)計(jì)模型的方法該方法采用概率模型（如隱馬爾可夫模型（HMM））對(duì)音頻信號(hào)的特征進(jìn)行建模，實(shí)現(xiàn)分割適用于信噪比較低的場(chǎng)景，如街頭嘈雜環(huán)境下的語(yǔ)音信號(hào)基于深度學(xué)習(xí)的方法該方法通過(guò)訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM））實(shí)現(xiàn)端到端的音頻分割適用于大規(guī)模語(yǔ)音數(shù)據(jù)的處理，并具有較高的自適應(yīng)性音頻分割的評(píng)估指標(biāo)準(zhǔn)確率：分割結(jié)果中正確的分割點(diǎn)數(shù)量與總分割點(diǎn)數(shù)量之比。

準(zhǔn)確率高，表示分割結(jié)果正確的比例較高。但不能反映出分割結(jié)果漏分割或誤分割的情況。召回率：正確分割的段落數(shù)量與實(shí)際分割的段落數(shù)量之比。召回率高，表示分割結(jié)果漏分割的比例較低。但無(wú)法反映出分割結(jié)果誤分割的情況。F1分?jǐn)?shù)：準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)。F1分?jǐn)?shù)越高，表示分割結(jié)果的準(zhǔn)確性