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倒頻譜(cepstrum)可以用來分析復雜頻譜圖上的周期成分,分離和提取在密集泛頻信號中的成分。在分析具有同族諧頻和異族諧頻等復雜信號時,效果很好。目前倒頻譜已在對語言分析中的語言音調(diào)測定、檢測機械振動譜圖中的諧波分量作故障檢測和診斷,以及排除回波等方面得到實際應(yīng)用。倒頻譜分析包括功率倒頻譜(power cepstrum)分析和復倒頻譜(complex cepstrum)分析兩種主要形式,此處僅介紹功率倒頻譜。
功率倒頻譜的定義為“對數(shù)功率譜的功率譜”,其表達式為
式中,為信號的自功率譜;
為功率倒頻譜,單位為(dB)2;F表示傅里葉變換;自變量
稱為倒頻率,τ具有時間的量綱。一般說來,大的
值稱為高倒頻率,表示在頻譜圖上的快速波動和密集諧頻:與此相反,小的
值稱為低倒頻率,表示在頻諧圖上的緩慢波動和離散諧頻。
實際工程中常用的倒頻譜表達式為
式中,被稱為幅值倒頻譜,或簡稱為倒頻譜,單位為dB。
倒頻譜實際上是頻域信號取對數(shù)的傅里葉變換再處理,又稱為“頻域信號的傅里葉再變換”。對功率譜密度函數(shù)取對數(shù)的目的是為了使再變換后信號的能量更加集中。
由于功率倒頻譜是對頻譜作譜分析得到的,因此,它與自相關(guān)函數(shù)有關(guān)。功率倒頻譜與自相關(guān)函數(shù)具有類似的結(jié)構(gòu)形式和相同的自變量,兩者的主要區(qū)別在于功率倒頻譜是對功率譜作對數(shù)轉(zhuǎn)換(即轉(zhuǎn)換成分貝)后再進行傅里葉變換,而自相關(guān)函數(shù)則是由功率譜函數(shù)在線性坐標上的傅里葉變換得到的。由于倒頻譜在功率譜的對數(shù)轉(zhuǎn)換時,給低幅值分量有較高的加權(quán),可以幫助判別譜的周期性,又能精確地測出頻率間隔,因此在某些場合使用倒頻諧而不用自相關(guān)函數(shù),同時,因為相關(guān)函數(shù)檢測回波的峰值與頻譜形狀的關(guān)系十分密切,經(jīng)過濾波后(如地震波通過地球傳輸)實際上不可能加以檢測。而功率譜的對數(shù)通常對這種濾波的帶寬不敏感,所以,在自相關(guān)函數(shù)無法分辨的場合,功率倒頻譜往往還能顯示出延時峰。對這種整個譜的形狀不敏感性使倒頻譜獲得了許多應(yīng)用。
圖5-12是元音“a”的對數(shù)譜和倒頻譜。由圖中可以看到,信號中包含有大量諧波分量,諧波間距等于語音音調(diào);此外,存在許多共振峰,即所謂的構(gòu)成成分,它由聲道的形狀決定,并確定了特定的元音聲。
設(shè)為聲道內(nèi)發(fā)出的語音信號的功率譜,
為共振噪聲成分的功率譜,兩者合成的元音聲的功率譜為
若以對數(shù)形式表達,則上式可改寫成
因為傅里葉變換的線性特性,所以在倒頻譜中兩個函數(shù)仍保持相加的關(guān)系,并簡寫成
從圖5-12b中可以看出,由聲道產(chǎn)生的構(gòu)成成分與由噪聲產(chǎn)生的語音特征,在倒頻譜中處于完全不同的位置,能夠明顯地區(qū)別開來。
此外,在對信號進行頻譜分析過程中,還有一些實際問題需要考慮,需要進行所謂的預處理。預處理的基本方法有預濾波、零均值的變換、移動趨勢項和信號求平均值等。當信號需要平滑或抑制不需要的頻率分量時,可采用濾波的方法;零均值的變換可以簡化數(shù)字信號處理過程,通過變換使數(shù)據(jù)的平均值為零;移動趨勢項可以避免對峰值的錯判以及防止對功率譜計算不準確。詳細內(nèi)容請參考相關(guān)資料。
代名詞:
從圖5-12b中可以看出,由聲道產(chǎn)生的構(gòu)成成分與由噪聲產(chǎn)生的語音特征,在倒頻譜中處于完全不同的位置,能夠明顯地區(qū)別開來。
此外,在對信號進行頻譜分析過程中,還有一些實際問題需要考慮,需要進行所謂的預處理。預處理的基本方法有預濾波、零均值的變換、移動趨勢項和信號求平均值等。當信號需要平滑或抑制不需要的頻率分量時,可采用濾波的方法;零均值的變換可以簡化數(shù)字信號處理過程,通過變換使數(shù)據(jù)的平均值為零;移動趨勢項可以避免對峰值的錯判以及防止對功率譜計算不準確。詳細內(nèi)容請參考相關(guān)資料。
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