Giải bài tập xử lý tiếng nói

Giải bài tập, xử lý tiếng nói

Bài 1: Bài 2: Bài 3: Bài : Câu a: Đây tín hiệu âm hữu (thực nhìn vào tín hiệu ko phân biệt được, dựa vào hình sau có formant anti – formant nên phân biệt được.) Câu b: Từ a) biến đổi b) sử dụng cửa sổ Hamming : tác dụng làm thon phần đầu cuối khung, từ làm giảm tính gián đoạn tín hiệu Câu c: - Hình c) có sau áp dụng biển đổi DFT (hoặc FFT) vào tín hiệu hình b) - Đường nét đậm ceptre tín hiệu, từ đường nét nhạt tín hiệu có dạng hình sin nên sinh - Trên hình c) ta có formant anti – formant, F0 tần số tín hiệu - Để tạo ceptre tín hiệu, ta có cách sau : (trình bày giống slide thầy – hix, ko hiểu mấy) o Hàm tự tương quan : fonctione d’autorrelation o Hàm vi sai trung bình ADMM o Bộ lọc đảo (filtre inverser) o Đồng hình (homomorphique) Câu d : Hình d có nét mịn hình a, ý áp dụng mô hình xử lý tiếng nói LPC này, ta chấp nhận sai số dùng FFT FFT-1, 2 TTrr ai tt em em en en tt du du si sign gn al al vvocal ocal PrÐdiction LinÐaire (Linear Prediction Coding) p ModÌle toustous -p « les x( n ) + ∑ a i x ( n − i ) = σ u ( n ) i =1 p PrÐdiction xˆ(n ) = − ∑ aˆ i x(n − i ) i =1 Erreur de prÐdiction e(n ) = x(n ) − xˆ(n ) Erreur quadratique totale E = ∑ e (n ) Minimisation d’ d ’ erreur n ∂E = 0, i = 1,2, , p ∂aˆ i 25 Như vậy, để có hình d, ta cần thay đổi cho lỗi sai khác nhỏ Bài 6: Bài 7: Bài : Hình b đồ thị hàm truyền đạt lọc hiệu chỉnh (filtre de préaccentuation), lọc thông thấp H(Z) = – az-1 với a = 0,95 0,98 Với tín hiệu âm hữu thanh, phổ có xu hướng suy giảm -6db/octave tần số tăng lên, ta phải bù +6db/octave giải băng tần, lọc hiệu chỉnh có tác dụng làm cho tín hiệu trở nên đồng (Với âm vô không cần hiệu chỉnh) Hình c đồ thị hàm truyền đạt cửa sổ Hamming  2πn  w(n) = 0.54 − 0.46 cos   N −1  Cửa sổ có tác dụng làm thon đầu khung Hình d tín hiệu sau xử lý bới cửa sổ Hình e tín hiệu lấy mẫu với chu kì lấy mấu FS >= 2FMAX (theo định lý Shannon), đảm bảo khôi phục tín hiệu không bị mát Hình f tín hiệu sau qua phép chuyển đổi FFT chuyển đổi từ miền thời gian sang miền tần số Với trục Nét đậm ceptre tín hiệu, lấy thực tiếp FFT-1 Bài : Các F0, F1 F4 formant, thực quan tâm đến formant F0 tần số tín hiệu Các đỉnh thấp anti – formant điểm tần số bị triệt tiêu Bài 10: ... inverser) o Đồng hình (homomorphique) Câu d : Hình d có nét mịn hình a, ý áp dụng mô hình xử lý tiếng nói LPC này, ta chấp nhận sai số dùng FFT FFT-1, 2 TTrr ai tt em em en en tt du du si sign.. .Bài 2: Bài 3: Bài : Câu a: Đây tín hiệu âm hữu (thực nhìn vào tín hiệu ko phân biệt được, dựa vào hình... ∂E = 0, i = 1,2, , p ∂aˆ i 25 Như vậy, để có hình d, ta cần thay đổi cho lỗi sai khác nhỏ Bài 6: Bài 7: Bài : Hình b đồ thị hàm truyền đạt lọc hiệu chỉnh (filtre de préaccentuation), lọc thông