Procesamiento de la señal de voz
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- Alfredo Quintana Díaz
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1 Procesamiento de la señal de voz Leandro Vignolo Procesamiento Digital de Señales Ingeniería Informática FICH-UNL 29 de mayo de 2014 L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
2 Organización de la clase 1 Producción y percepción de la voz Generalidades del aparato fonador Fuentes y modificadores del sonido de la voz Generalidades del oído y la percepción 2 Análisis por tramos Niveles estructurales del habla Análisis por tramos 3 Procesamiento homomórfico Definición de los coeficientes cepstrales Procesamiento homomórfico de la voz 4 Estimación de la F0 Estimación de F0 por cepstrum Estimación de F0 por autocorrelación L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
3 Organización de la clase 1 Producción y percepción de la voz Generalidades del aparato fonador Fuentes y modificadores del sonido de la voz Generalidades del oído y la percepción 2 Análisis por tramos Niveles estructurales del habla Análisis por tramos 3 Procesamiento homomórfico Definición de los coeficientes cepstrales Procesamiento homomórfico de la voz 4 Estimación de la F0 Estimación de F0 por cepstrum Estimación de F0 por autocorrelación L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
4 Modelo lineal de producción de la voz Diagrama esquemático del aparato fonador L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
5 Modelo lineal de producción de la voz Se supone que la señal es la salida de un sistema lineal La señal de voz es el resultado de la convolución entre una señal de excitación y la respuesta al impulso del tracto vocal y(t) = x(t) h(t) Sólo se conoce y(t) y es de interés analizarla para estimar las características de la respuesta al impulso del tracto vocal h(t). En el dominio frecuencial, Y (f) = X(f)H(f) donde X(f) es el espectro de la excitación y H(f) es la respuesta en frecuencias del tracto vocal. L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
6 Estructura anatómica del tracto vocal L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
7 Fuentes principales del sonido Tipos de entrada Tren de pulsos cuasiperiódicos (sonidos sonoros) Frecuencia fundamental (F0) Ruido de banda ancha (sonidos sordos) Modificadores del sonido Morfología del tracto vocal Circuito nasal Restricciones en el flujo de aire Radiación en los labios Posición de la lengua Posición de la mandíbula Sistema variante en el tiempo L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
8 Fuentes principales del sonido Tipos de entrada Tren de pulsos cuasiperiódicos (sonidos sonoros) Frecuencia fundamental (F0) Ruido de banda ancha (sonidos sordos) Modificadores del sonido Morfología del tracto vocal Circuito nasal Restricciones en el flujo de aire Radiación en los labios Posición de la lengua Posición de la mandíbula Sistema variante en el tiempo L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
9 Análisis de la señal de voz Período y Frecuencia fundamental (F 0 ) - Formantes La frecuencia fundamental F 0 corresponde a la frecuencia glótica, presente en los fonemas sonoros, y es una componente importante de la entonación en el habla. Período fundamental: T 0 = 1 F 0 Las frecuencias formantes (F 1, F 2, F 3, ) permiten discriminar entre las vocales. L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
10 Análisis de la señal de voz Sonograma y espectrograma L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
11 Espectro de una vocal Energía en db 20 db F 1 F 2 F 3 F 0 F Frecuencia en KHz L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
12 Espectro de una vocal Energía en db F 1 20 db F 0 F 2 F 3 F Frecuencia en KHz L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
13 Triángulo de las vocales Cerradas Medias Abiertas F 2 en Hz /i/ /e/ /a/ Anteriores o agudas Medias 1000 /u/ /o/ Posteriores o graves F 1 en Hz L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
14 Percepción de la voz... L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
15 Partes del oído Externo Medio Interno L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
16 Cóclea L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
17 Onda viajera L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
18 Principio de tonotopía L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
19 Frecuencia y Pitch F0 y Pitch A menudo confundidos en la literatura, el pitch no es igual a la frecuencia fundamental. La frecuencia, intensidad y las propiedades espectrales de un sonido interactúan en formas muy complejas para dar una percepción de pitch que puede ser un reflejo muy pobre de la F 0. El pitch percibido cambia con la intensidad. El pitch se refiere a un atributo perceptual del sonido, mientras que a frecuencia es un atributo físico de las señales. L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
20 Escala de mel Mel La unidad del pitch percibido de un tono puro es el mel. No se corresponde linealmente con la frecuencia física del tono. Stevens y Volkman (1940) establecieron: 1000 Hz = 1000 mel. Escala de mel F mel = 1000 ( log (2) log 1 + F ) Hz 1000 (Fant, 1973) Es una aproximación y existen otras variantes O Shaugnessy (1987) Umesh (1999) L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
21 Banco de filtros en escala de mel Pitch [mel] Frecuencia [Hz] L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
22 Banco de filtros en escala de mel Pitch [mel] Frecuencia [Hz] Pitch (mel) Frecuencia (Hz) Fant O'Shaughnessy Umesh Stevens L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
23 Banco de filtros en escala de mel Pitch [mel] Frecuencia [Hz] Gain Frequency [Hz] L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
24 Organización de la clase 1 Producción y percepción de la voz Generalidades del aparato fonador Fuentes y modificadores del sonido de la voz Generalidades del oído y la percepción 2 Análisis por tramos Niveles estructurales del habla Análisis por tramos 3 Procesamiento homomórfico Definición de los coeficientes cepstrales Procesamiento homomórfico de la voz 4 Estimación de la F0 Estimación de F0 por cepstrum Estimación de F0 por autocorrelación L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
25 Primeros niveles estructurales del habla t t t t t Emisión completa Tramos de análisis Física acústica. Procesamiento de señales. f f f f Tramos procesados Fonética ruidos silencios habla Sonidos Fonología /a/-/k/-/l/-/a/-/r/-/o/ /k/-/e/ /u/-/n/ Fonos y fonemas /A/ /A/ /T/ /A/ /A/ Suprasegmentos /a/-/cla/-/ró/-/que/-/un/ /Aclar/-/ó/-/que/-/un/ /Aclaró/ - /que/ - /un/ - /Aleph/ /verbo/ - /nexo. inc./ - /numeral/ - /sust./ Sílabas Morfemas Palabras Unidades sintácticas Morfología Léxico Sintaxis L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
26 Análisis por tramos Necesidad: señal no estacionaria Estacionariedad por tramos Tipos de ventanas (cuadrada, Hamming, etc.) Técnicas de ventaneo Solapado en el tiempo Análisis de las ventanas independientes L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
27 t f t f t t t t t f 4, 4, 2, 1, 3, 3 f f f L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
28 Análisis por tramos Ventaneo v(t, n) = ω(n, N ω )x(tn d + n), 0 < n N ω t: índice de la ventana n: índice de la muestra Hamming ω H (m, N ω ) = cos(2πm/n ω) Transformaciones de dominio sobre tramos individuales V (t, k) = T (k) {v(t, n)}, 0 < k N x CE: u t u(t, k) = T F (k) {v(t, n)} CPL: a t a(t, k) = T L (k) {v(t, n)} L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
29 Análisis por tramos Ventaneo v(t, n) = ω(n, N ω )x(tn d + n), 0 < n N ω t: índice de la ventana n: índice de la muestra Hamming ω H (m, N ω ) = cos(2πm/n ω) Transformaciones de dominio sobre tramos individuales V (t, k) = T (k) {v(t, n)}, 0 < k N x CE: u t u(t, k) = T F (k) {v(t, n)} CPL: a t a(t, k) = T L (k) {v(t, n)} L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
30 Análisis por tramos Ventaneo v(t, n) = ω(n, N ω )x(tn d + n), 0 < n N ω t: índice de la ventana n: índice de la muestra Hamming ω H (m, N ω ) = cos(2πm/n ω) Transformaciones de dominio sobre tramos individuales V (t, k) = T (k) {v(t, n)}, 0 < k N x CE: u t u(t, k) = T F (k) {v(t, n)} CPL: a t a(t, k) = T L (k) {v(t, n)} L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
31 Energía y entonación (F0) por tramos Energía en db 20 db F 0 en Hz Tiempo en seg Tiempo en seg. L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
32 Organización de la clase 1 Producción y percepción de la voz Generalidades del aparato fonador Fuentes y modificadores del sonido de la voz Generalidades del oído y la percepción 2 Análisis por tramos Niveles estructurales del habla Análisis por tramos 3 Procesamiento homomórfico Definición de los coeficientes cepstrales Procesamiento homomórfico de la voz 4 Estimación de la F0 Estimación de F0 por cepstrum Estimación de F0 por autocorrelación L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
33 Espectro de una vocal Energía en db 20 db F 1 F 2 F 3 F 0 F Frecuencia en KHz L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
34 Otra elocución de la misma vocal Energía en db 20 db F 1 F 2 F 0 F 3 F Frecuencia en KHz L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
35 Coeficientes cepstrales c(m) = T 1 F {log T F {v(m)} } Espectral Cepstral Espectro Cepstro Frcuencias Cuefrencias Filtro, filtrado Liftro, liftrado Armónicas Ramónicas L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
36 Coeficientes cepstrales c(m) = T 1 F {log T F {v(m)} } Espectral Cepstral Espectro Cepstro Frcuencias Cuefrencias Filtro, filtrado Liftro, liftrado Armónicas Ramónicas L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
37 Separación de fuentes y modificadores del sonido ˆv(n) = g(n) h(n) ˆV (k) = G(k) H(k) ˆ log V (k) = log G(k) H(k) ˆ log V (k) = log G(k) + log H(k) ˆv(m) = T 1 F {log G(k) } + T 1 F {log H(k) } L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
38 Separación de fuentes y modificadores del sonido ˆv(n) = g(n) h(n) ˆV (k) = G(k) H(k) ˆ log V (k) = log G(k) H(k) ˆ log V (k) = log G(k) + log H(k) ˆv(m) = T 1 F {log G(k) } + T 1 F {log H(k) } L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
39 Separación de fuentes y modificadores del sonido ˆv(n) = g(n) h(n) ˆV (k) = G(k) H(k) ˆ log V (k) = log G(k) H(k) ˆ log V (k) = log G(k) + log H(k) ˆv(m) = T 1 F {log G(k) } + T 1 F {log H(k) } L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
40 Separación de fuentes y modificadores del sonido ˆv(n) = g(n) h(n) ˆV (k) = G(k) H(k) ˆ log V (k) = log G(k) H(k) ˆ log V (k) = log G(k) + log H(k) ˆv(m) = T 1 F {log G(k) } + T 1 F {log H(k) } L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
41 Separación de fuentes y modificadores del sonido ˆv(n) = g(n) h(n) ˆV (k) = G(k) H(k) ˆ log V (k) = log G(k) H(k) ˆ log V (k) = log G(k) + log H(k) ˆv(m) = T 1 F {log G(k) } + T 1 F {log H(k) } L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
42 Separación de fuentes y modificadores del sonido ˆv(m) = T 1 F {log G(k) } + T 1 F {log H(k) } Energía en db 20 db L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
43 Separación de fuentes y modificadores del sonido ˆv(m) = T 1 F {log G(k) } + T 1 F {log H(k) } G y H ocupan partes diferentes del eje de cuefrencias. Podemos separar la parte que varía rápidamente (correspondiente a la excitación del tracto vocal) de la que varía lentamente (la respuesta en frecuencia del tracto). L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
44 Fuentes y modificadores de sonido en el espectro Energía en db 20 db Frecuencia en KHz L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
45 Fuentes y modificadores de sonido en el espectro Energía en db 20 db Frecuencia en KHz L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
46 Cepstrum de una vocal (esquema representativo) L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
47 Cepstrum de una vocal 0.20 Cepstrum Real Cuefrencia en ms L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
48 Cepstrum de una vocal 0.20 Cepstrum Real Cuefrencia en ms L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
49 Cepstrum de una vocal 0.20 Cepstrum Real Cuefrencia en ms Detección del pico que determina el período findamental T 0 Rango de posible de F 0 ( Hz) rango posible de T 0 L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
50 Coeficientes cepstrales en escala de mel Permiten obtener una representación de la señal de voz emulando el análsis frecuencial que realiza el sistema auditivo. Banco de filtros en escala de mel Integración por bandas del espectro Coeficientes de energía por cada banda Transformación inversa L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
51 Coeficientes cepstrales en escala de mel Permiten obtener una representación de la señal de voz emulando el análsis frecuencial que realiza el sistema auditivo. Banco de filtros en escala de mel Integración por bandas del espectro Coeficientes de energía por cada banda Transformación inversa L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
52 Coeficientes cepstrales en escala de mel Escala de mel F mel = 1000 ( log(2) log 1 + F ) Hz Gain Frequency [Hz] L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
53 Coeficientes cepstrales en escala de mel El espectro de magnitud logarítmico X[k] = log e T DF {x[n]}, es integrado en bandas usando filtros W i, i = 1...I U[i] = k W i[k]x[k], y luego se calcula la transformada inversa C = T DF I{U}. L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
54 Coeficientes cepstrales en escala de mel Integración por bandas L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
55 Organización de la clase 1 Producción y percepción de la voz Generalidades del aparato fonador Fuentes y modificadores del sonido de la voz Generalidades del oído y la percepción 2 Análisis por tramos Niveles estructurales del habla Análisis por tramos 3 Procesamiento homomórfico Definición de los coeficientes cepstrales Procesamiento homomórfico de la voz 4 Estimación de la F0 Estimación de F0 por cepstrum Estimación de F0 por autocorrelación L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
56 Estimación de F0 por cepstrum 0.2 T /a/ t (ms) T 0 = 8.26 ms c[n] t (ms) L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
57 Estimación de F0 por autocorrelación AC x [j] = n x n x n j L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
58 Estimación de F0 por autocorrelación T 0 T 0 L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
59 Estimación de F0 por autocorrelación L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
60 Bibliografía básica L. R. Rabiner y B. Gold, Theory and Application of Digital Signal Processing, Prentice Hall, Secciones: 12.1, 12.2, 12.3 y J. R. Deller, J. G. Proakis, J. H. Hansen, Discrete-Time Processing of Speech Signals, Prentice Hall, Secciones: 4.1, 4.2.1, 4.2.2, 6.1 y 6.2. Error en la figura 6.3 (c), pp 361. H.L. Rufiner, Análisis y modelado digital de la voz: Técnicas recientes y aplicaciones, Editorial UNL, (Capítulo 3). J. Makhoul, Linear Prediction: A Tuturial Review, Proc. IEEE, vol 63, no. 4, páginas , L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
61 Bibliografía básica L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
62 Bibliografía básica L. Vignolo (PDS II FICH UNL) Procesamiento de la señal de voz 29 de mayo de / 47
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