一種信號(hào)匹配方法及裝置的制造方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種信號(hào)匹配方法，其包括以下步驟：S1：對(duì)參考信號(hào)x(t)和目標(biāo)信號(hào)y(t)分別進(jìn)行預(yù)處理；S2：對(duì)參考信號(hào)x(t)和目標(biāo)信號(hào)y(t)分別進(jìn)行短時(shí)傅里葉變換，分別得出頻域參考信號(hào)X(f,m)和目標(biāo)信號(hào)Y(f,m)；S3：進(jìn)行估計(jì)本底噪聲；S4：進(jìn)行二值化處理；S5：獲得匹配位置；S6：原出相應(yīng)的時(shí)域信號(hào)xp(t)；S7：分別對(duì)該時(shí)域信號(hào)xp(t)和目標(biāo)信號(hào)y(t)進(jìn)行分頻，分別得出若干個(gè)頻帶；S8：計(jì)算每個(gè)頻帶的相關(guān)系數(shù)；S9：對(duì)上述每個(gè)頻帶的相關(guān)系數(shù)進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，獲取相關(guān)系數(shù)序列，并選取其最大值。相比于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明能夠提高聲音匹配的精度。同時(shí)，相比于常規(guī)相關(guān)性而言，僅僅計(jì)算部分信號(hào)的相關(guān)性，可以降低復(fù)雜度，提高運(yùn)算速度。
【專利說明】
_種信號(hào)匹配方法及裝置
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及一種信號(hào)匹配方法，特別是一種聲音精確信號(hào)匹配方法;本發(fā)明還設(shè) 計(jì)一種用于實(shí)現(xiàn)上述方法的信號(hào)匹配裝置。
【背景技術(shù)】
[0002] 在聲音信號(hào)處理中，兩個(gè)相似的聲音的匹配是很關(guān)鍵的一個(gè)技術(shù)。該技術(shù)的廣泛 用于雷達(dá)信號(hào)處理，延時(shí)估計(jì)，以及聲學(xué)回聲消除等技術(shù)領(lǐng)域中。
[0003] 針對(duì)上述問題，公開號(hào)為US20130163698A1的美國專利，公開了一種低復(fù)雜度和魯 棒性的延時(shí)估計(jì)方法。具體的，請(qǐng)參閱圖1，其為現(xiàn)有技術(shù)中的延時(shí)估計(jì)方法的原理框圖。該 方法包括以下步驟：
[0004] 步驟1:對(duì)參考信號(hào)A和目標(biāo)信號(hào)B進(jìn)行預(yù)處理；
[0005] 步驟2:分別進(jìn)行短時(shí)傅里葉變換(STFT);
[0006] 步驟3:分別提取聲音的特征譜，包括相關(guān)譜和相干譜；
[0007] 步驟4:匹配獲得延時(shí)。
[0008] 上述方法有復(fù)雜度低，查找速度快的優(yōu)點(diǎn)。然而，該方案受到快速傅里葉變換 (FFT)的重疊長(zhǎng)度的影響，重疊長(zhǎng)度就限定了其精度，重疊長(zhǎng)度越大，精度就越小，運(yùn)算量越 小，反之亦然。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0009] 本發(fā)明在于克服現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)與不足，提供一種能夠精確匹配的信號(hào)匹配方法 及裝置。
[0010] 本發(fā)明是通過以下的技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的：一種信號(hào)匹配方法，其包括以下步驟：
[0011] SI:對(duì)參考信號(hào)x(t)和目標(biāo)信號(hào)y(t)分別進(jìn)行預(yù)處理；
[0012] S2:對(duì)參考信號(hào)x(t)和目標(biāo)信號(hào)y(t)分別進(jìn)行短時(shí)傅里葉變換，分別得出頻域參 考信號(hào)X(f，m)和目標(biāo)信號(hào)Y(f，m)，其中f = 0，l，. . .，NF-1表示頻率，對(duì)于X(f，m)，m=l， 2, ...Mx表示幀數(shù);對(duì)于Y(f，m)，m=l，2, ...My表示幀數(shù)；
[0013] S3:對(duì)參考信號(hào)X(f>)和目標(biāo)信號(hào)Y(f>)分別進(jìn)行估計(jì)本底噪聲，分別獲得Xn(f， m),Yn(f,m)；
[0014] S4:根據(jù)本底噪聲分別對(duì)參考信號(hào)X(f>)和目標(biāo)信號(hào)Y(f>)進(jìn)行二值化處理，分 別獲得Xb(f，m)，m=l，2, · · .Mx，Yb(f，m)，m=l，2, · · .My;
[0015] S5:計(jì)算Xb(f，m)每個(gè)頻點(diǎn)在Yb(f，m)中的位置，獲得k個(gè)匹配位置，分別用nu， m2,...，mk表示，其中位置HiSljmk的匹配度遞減；
[0016] S6:以匹配位置Hi1為中心，向兩邊的位置取出
[0017] 肩-爪,)，-We + 1)，…"j….，外/.，"V+.A 并分別還原出相應(yīng)的時(shí)域信號(hào)&(0;
[0018] S7:分別對(duì)該時(shí)域信號(hào)xP(t)和目標(biāo)信號(hào)y(t)進(jìn)行分頻，分別得出若干個(gè)頻帶；
[0019] S8:計(jì)算每個(gè)頻帶的相關(guān)系數(shù)；
[0020] S9:對(duì)上述每個(gè)頻帶的相關(guān)系數(shù)進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，獲取相關(guān)系數(shù)序列，并選取其最大 值。
[0021] 相比于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明能夠提高聲音匹配的精度。同時(shí)，相比于常規(guī)相關(guān)性而 言，僅僅計(jì)算部分信號(hào)的相關(guān)性，可以降低復(fù)雜度，提高運(yùn)算速度。
[0022]作為本發(fā)明的進(jìn)一步改進(jìn)，所述Sl中進(jìn)行預(yù)處理的方式包括降噪、去混響和預(yù)加 重。
[0023] 作為本發(fā)明的進(jìn)一步改進(jìn)，所述S3中使用最小跟蹤或直接估計(jì)方法進(jìn)行估計(jì)本底 噪聲。
[0024] 作為本發(fā)明的進(jìn)一步改進(jìn)，所述S7中將xP(t)和y(t)分別分頻變?yōu)閄pL(t)，xPM(t)， XpH(t)和yL(t)，yM(t)，yH(t)三個(gè)頻帶；
[0025] 所述S8中包括步驟：
[0026] S81:取低頻信號(hào)計(jì)算yiXt)，t=l, . . . ,My和xPL(t)，t=l, . . . ,My的相關(guān)性系數(shù)，獲 得Pl(I);然后yL(t)，t = l，· · ·，My，和xPL(t)，t = 2, · · ·，My+l與獲得相關(guān)系數(shù)pl(2);以此類 推，獲得相關(guān)系數(shù)序列PL(t)，t=l, · · ·，2mc+l;
[0027] S82:取中頻信號(hào)計(jì)算yM(t)，t=l, . . . ,My和xPM(t)，t=l, . . . ,My的相關(guān)性系數(shù)，獲 得Pm(I);然后yM(t)，t = l，. . .，My，和xPM(t)，t = 2, . . .，My+l與獲得相關(guān)系數(shù)pm(2);以此類 推，獲得相關(guān)系數(shù)序列PM(t)，t=l,. . .，2nk+l;
[0028] S83:取高頻信號(hào)計(jì)算yH(t)，t=l，· · ·，My和xpH(t)，t=l，· · ·，My的相關(guān)性系數(shù)，獲 得Ph(I);然后yH(t)，t = l，· · ·，My，和xPH(t)，t = 2, · · ·，My+l與獲得相關(guān)系數(shù)ph(2);以此類 推，獲得相關(guān)系數(shù)序列PH(t)，t=l,. . .，2nk+l;
[0029] 所述59中使用加權(quán)系數(shù)使用加權(quán)系數(shù)(1 = [€[1，(12，(13]，€[1，...，(1 3彡0，||€[||=1，計(jì) 算加權(quán)P(t)=a[pL(t)，PM(t)，PH(t)] '，選取p(t)中最大值，對(duì)于的序號(hào)是mkc，(Xmkc彡2mc+ 1〇
[0030] 作為本發(fā)明的進(jìn)一步改進(jìn)，還包括步驟SlO:比較最大值P(k)和一設(shè)定閾值λ的大 小;若最大值Ρ(1〇>λ則表示接受該位置，則獲得的實(shí)際匹配位置為 mi+mkc;
[0031] 如果不滿足Ρ(1〇>λ，則在S6中依次使用匹配位置m2至Hik繼續(xù)執(zhí)行步驟S7-S9。
[0032] 本發(fā)明還提供了一種信號(hào)匹配裝置，包括：
[0033]預(yù)處理模塊，用于對(duì)參考信號(hào)x(t)和目標(biāo)信號(hào)y(t)分別進(jìn)行預(yù)處理；
[0034]頻域變換模塊，用于對(duì)參考信號(hào)x(t)和目標(biāo)信號(hào)y(t)分別進(jìn)行短時(shí)傅里葉變換， 分別得出頻域參考信號(hào)X(f，m)和目標(biāo)信號(hào)Y(f，m)，其中f = 0，l，. . .，Nf-1表示頻率，對(duì)于X (f，m)，m=l，2, · · .Mx表示幀數(shù);對(duì)于Y(f，m)，m=l，2, · · .My表示幀數(shù)；
[0035]估計(jì)模塊，用于對(duì)參考信號(hào)X(f>)和目標(biāo)信號(hào)Y(f>)分別進(jìn)行估計(jì)本底噪聲，分 別獲得 Xn(f，m)，Yn(f，m);
[0036] 二值化處理模塊，用于根據(jù)本底噪聲分別對(duì)參考信號(hào)X(f>)和目標(biāo)信號(hào)Y(f>)進(jìn) 行二值化處理，分別獲得Xb(f，m)，m=l，2, · · .Mx，Yb(f，m)，m=l，2, · · .My;
[0037] 匹配位置計(jì)算模塊，用于計(jì)算Xb(f，m)每個(gè)頻點(diǎn)在Yb(f，m)中的位置，獲得k個(gè)匹配 位置，分別用mi ,m2,...，mk表示，其中位置mi到mk的匹配度遞減；
[0038] 時(shí)域還原模塊，以匹配位置m 1為中心，向兩邊m。的位置取出 原出相應(yīng)的時(shí)域信號(hào)xP(t);
[0039] 分頻模塊，用于分別對(duì)該時(shí)域信號(hào)xP(t)和目標(biāo)信號(hào)y(t)進(jìn)行分頻，分別得出若干 個(gè)頻帶；
[0040] 相關(guān)系數(shù)計(jì)算模塊，用于分別計(jì)算每個(gè)頻帶的相關(guān)系數(shù)；
[0041] 加權(quán)計(jì)算模塊，用于對(duì)上述每個(gè)頻帶的相關(guān)系數(shù)進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，獲取相關(guān)系數(shù)序 列，并選取其最大值。
[0042] 作為本發(fā)明的進(jìn)一步改進(jìn)，所述預(yù)處理模塊中的預(yù)處理的方式包括降噪、去混響 和預(yù)加重。
[0043] 作為本發(fā)明的進(jìn)一步改進(jìn)，所述估計(jì)模塊中使用最小跟蹤或直接估計(jì)方法進(jìn)行估 計(jì)本底噪聲。
[0044] 作為本發(fā)明的進(jìn)一步改進(jìn)，所述分頻模塊將Xp(t)和y (t)分別分頻變?yōu)閤PL⑴，XpM (t)，xPH(t)和yL(t)，yM(t)，yH(t)三個(gè)頻帶；
[0045] 所述相關(guān)系數(shù)計(jì)算模塊，包括
[0046] 低頻計(jì)算子模塊，用于取低頻信號(hào)計(jì)算yiXt)，t=l, . . . ,My和xPL(t)，t = l, . . . ,My 的相關(guān)性系數(shù)，獲得Pl(I);然后yL(t)，t = l，…，My，和xpL(t)，t = 2,…，My+l與獲得相關(guān)系 數(shù)Pl(2);以此類推，獲得相關(guān)系數(shù)序列Pl(t)，t = 1，…，2mc+l;
[0047] 中頻計(jì)算子模塊，用于取中頻信號(hào)計(jì)算yM(t)，t=l, . . . ,My和xPM(t)，t = l, . . . ,My 的相關(guān)性系數(shù)，獲得Pm(I);然后yM(t)，t = l,. . . ,My，和xPM(t)，t = 2,. . . ,My+l與獲得相關(guān)系 數(shù)PM⑵；以此類推，獲得相關(guān)系數(shù)序列PM(t)，t = l，...，2m。+l;
[0048]高頻計(jì)算子模塊，用于取高頻信號(hào)計(jì)算yH(t)，t=l, · · ·，My和xPH(t)，t = l, · · ·，My 的相關(guān)性系數(shù)，獲得Ph(I);然后yH(t)，t = l，· · ·，My，和xPH(t)，t = 2, · · ·，My+l與獲得相關(guān)系 數(shù)Ph(2);以此類推，獲得相關(guān)系數(shù)序列pH(t)，t = I，…，2mc+l;
[0049]所述加權(quán)計(jì)算模塊使用加權(quán)系數(shù)使用加權(quán)系數(shù)= ,CX1, ...，α3彡〇, I |α I =1，計(jì)算加權(quán)P(t)=a[pL(t)，PM(t)，PH(t)] '，選取P(t)中最大值，對(duì)于的序號(hào)是mkc，(X mkc^i2mc+l 〇
[0050] 作為本發(fā)明的進(jìn)一步改進(jìn)，還包括比較模塊，用于比較最大值P(k)和一設(shè)定閾值λ 的大小;若最大值P(k) >λ則表示接受該位置，則獲得的實(shí)際匹配位置為mi+mk。;如果不滿足 Ρ(1〇>λ，則在時(shí)域還原模塊中依次使用肥至趾匹配位置繼續(xù)搜索相關(guān)系數(shù)。
[0051] 相比于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明能夠提高聲音匹配的精度。同時(shí)，相比于常規(guī)相關(guān)性而 言，僅僅計(jì)算部分信號(hào)的相關(guān)性，可以降低復(fù)雜度，提高運(yùn)算速度。
[0052] 為了更好地理解和實(shí)施，下面結(jié)合附圖詳細(xì)說明本發(fā)明。
【附圖說明】
[0053]圖1是現(xiàn)有技術(shù)的延時(shí)估計(jì)方法的原理框圖。
[0054]圖2是本發(fā)明的信號(hào)匹配方法的步驟流程圖。
[0055]圖3是本實(shí)施例的實(shí)施流程圖。
[0056]圖4是本發(fā)明的信號(hào)匹配裝置的模塊連接框圖。
【具體實(shí)施方式】
[0057]請(qǐng)同時(shí)參閱圖2,其為本發(fā)明的信號(hào)匹配方法的步驟流程圖。
[0058]本發(fā)明提供了一種信號(hào)匹配方法，其包括以下步驟：
[0059] SI:對(duì)參考信號(hào)x(t)和目標(biāo)信號(hào)y(t)分別進(jìn)行預(yù)處理。具體的，所述Sl中進(jìn)行預(yù)處 理的方式包括降噪、去混響和預(yù)加重等方式。
[0060] S2:對(duì)參考信號(hào)x(t)和目標(biāo)信號(hào)y(t)分別進(jìn)行短時(shí)傅里葉變換，分別得出頻域參 考信號(hào)X(f，m)和目標(biāo)信號(hào)Y(f，m)，其中f = 0，l，. . .，Nf-1表示頻率，對(duì)于X(f，m)，m=l， 2,. . .Mx表示幀數(shù);對(duì)于Y(f，m)，m=l，2,. . .My表示幀數(shù)；
[0061] S3:對(duì)參考信號(hào)X(f>)和目標(biāo)信號(hào)Y(f>)分別進(jìn)行估計(jì)本底噪聲，分別獲得Xn(f， m)，Yn(f，m)。具體的，在本實(shí)施例中，所述S3中可以使用最小跟蹤方法進(jìn)行估計(jì)本底噪聲， 也可以使用直接估計(jì)等其他方式進(jìn)行估計(jì)。
[0062] S4:根據(jù)本底噪聲分別對(duì)參考信號(hào)X(f，m)和目標(biāo)信號(hào)Y(f，m)進(jìn)行二值化處理，分 別獲得Xb(f，m)，m=l，2, · · .Mx，Yb(f，m)，m=l，2, · · .My;
[0063] S5:計(jì)算Xb(f，m)每個(gè)頻點(diǎn)在Yb(f，m)中的位置，獲得k個(gè)匹配位置，分別用m， m2, · · ·，mk表示，其中位置血到mk的匹配度遞減；
[0064] S6:以匹配位置血為中心，向兩邊mc的位置取出
[0065]
并分別還原出相應(yīng)的時(shí)域信號(hào)&(0;
[0066] S7:分別對(duì)該時(shí)域信號(hào)xP(t)和目標(biāo)信號(hào)y(t)進(jìn)行分頻，分別得出若干個(gè)頻帶。具 體的，在本實(shí)施例中，所述S7中將x P(t)和y(t)分別分頻變?yōu)閄pL(t)，xPM(t)，xPH(t)和yiXt)， yM( t)，yH( t)三個(gè)頻帶，也可以劃分為多個(gè)頻帶。本實(shí)施例中定義低、中、高頻與普通描述通 信系統(tǒng)的或者聲音的頻帶劃分不同。這個(gè)劃分是一個(gè)相對(duì)的劃分，對(duì)于語音信號(hào)，低頻表征 了這個(gè)信號(hào)的包絡(luò)特性，中頻表征了一個(gè)幅度相對(duì)平穩(wěn)的，信噪比相對(duì)大的區(qū)域。高頻的信 噪比小，我們給予低的權(quán)值，或者忽略。
[0067] S8:計(jì)算每個(gè)頻帶的相關(guān)系數(shù)。所述S8中包括步驟：
[0068] S81:取低頻信號(hào)計(jì)算yL(t)，t=l, . . . ,My和xPL(t)，t=l, . . . ,My的相關(guān)性系數(shù)，獲 得Pl(I);然后yL(t)，t = l，· · ·，My，和xPL(t)，t = 2, · · ·，My+l與獲得相關(guān)系數(shù)pl(2);以此類 推，獲得相關(guān)系數(shù)序列PL(t)，t=l, · · ·，2mc+l;
[0069] S82:取中頻信號(hào)計(jì)算yM(t)，t=l, . . . ,My和xPM(t)，t=l, . . . ,My的相關(guān)性系數(shù)，獲 得Pm(I);然后yM(t)，t = l，. . .，My，和xPM(t)，t = 2, . . .，My+l與獲得相關(guān)系數(shù)pm(2);以此類 推，獲得相關(guān)系數(shù)序列PM(t)，t=l,. . .，2nk+l;
[0070] S83:取高頻信號(hào)計(jì)算yH(t)，t=l，· · ·，My和xpH(t)，t=l，· · ·，My的相關(guān)性系數(shù)，獲 得Ph(I);然后yH(t)，t = l，· · ·，My，和xPH(t)，t = 2, · · ·，My+l與獲得相關(guān)系數(shù)ph(2);以此類 推，獲得相關(guān)系數(shù)序列PH(t)，t=l,. . .，2nk+l;
[0071] S9:對(duì)上述每個(gè)頻帶的相關(guān)系數(shù)進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，獲取相關(guān)系數(shù)序列，并選取其最大 值。所述S9中使用加權(quán)系數(shù)使用加權(quán)系數(shù)azIlaiaLasLcu，· · ·，α3彡〇, I |α| I =1，計(jì)算加權(quán) P(t)=a[pL(t)，PM(t)，PH(t)] '，選取 P(t)中最大值，對(duì)于的序號(hào)是 mkc，(Xmkc^2mc+l。這里 的P(t)=a[pL(t)，PM(t)，PH(t)] '表示加權(quán)系數(shù)矩陣a與矩陣[pL(t)，PM(t)，PH(t)]的乘法。
[0072] SlO:比較最大值P(k)和一設(shè)定閾值λ的大小；若最大值p(k) >人則表示接受該位 置，則獲得的實(shí)際匹配位置為nu+mkc;
[0073] 如果不滿足Ρ(1〇>λ，則在S6中依次使用匹配位置m2至mk繼續(xù)執(zhí)行步驟S7-S9。
[0074] 以下通過一個(gè)具體實(shí)例，介紹本發(fā)明的聲音匹配方法。
[0075] 本發(fā)明的匹配方法能用于音樂匹配，類如截取一段音樂，或者是任何兩個(gè)需要做 二維信號(hào)匹配的地方。
[0076] 若有參考信號(hào)x(t)，目標(biāo)信號(hào)y(t)。目的就是從參考信號(hào)中找到與目標(biāo)信號(hào)匹配 的信號(hào)/(/)<=.\-(/)。其中7 /(1:)是7(1:)的變換，定義為7/(1:)=1'(7(1:))。算子1'(>)代表某種 本算法能夠處理的變換，包括線性變換，也可以是非線性的幅度和相位的變換。
[0077] 請(qǐng)參閱圖3,其為本發(fā)明的實(shí)施流程圖。
[0078]詳細(xì)方法：
[0079] 首先對(duì)x(t)和y(t)進(jìn)行必要的預(yù)處理，包括降噪、去混響等。
[0080] 然后進(jìn)行重疊為UFFT點(diǎn)數(shù)為Nfft的STFT變換，分別對(duì)應(yīng)為X(f，m)和Y(f，m)，其中f = 0,1，· · ·，Nf_1 表示頻率，對(duì)于 X(f，m)，m=l，2, · · .Mx 表示幀數(shù)。對(duì)于 Y(f，m)，m=l，2, · · .My 表示幀數(shù)。因?yàn)槭菫榱嗽赬(f，m)中尋找Y(f，m)的變換量，因此顯然My彡Mx。
[0081] 接著估計(jì)X(f，m)和Y(f，m)的本底噪聲獲得乂"^111)，￥11^111)，估計(jì)本底噪聲的方法 可以是最小跟蹤或者其他能夠估計(jì)噪聲的方法的一種。
[0082] 對(duì)X(f，m)和Y(f，m)進(jìn)行二值化獲得Xb(f，m)，m=l，2, · · .Mx，Yb(f，m)，m=l，2， ...My 〇
[0083] 最后計(jì)匹配位置，計(jì)算Xb(f，m)每個(gè)頻點(diǎn)在Yb(f，m)中的位置。然后加權(quán)平均獲得k 最終位置分別用mi，m2,. . .，mmi，m2,. . .，mkk表示。其中位置mi到mk的匹配度遞減，mi表示最匹 配。
[0084]接著，對(duì)這個(gè)范圍附近的前后N個(gè)幀數(shù)據(jù)再處理。
[0085] 前面獲得了匹配位置k個(gè)匹配位置nu，m2, · · ·，mk。首先以匹配位置m為中心，向兩 邊mc的位置取出丨)"."外/.，川丨)…丨 +"1^^ 個(gè)值做ISTFT，或者直接在原序列中提取原序列。如果需要使用FFT濾波器的話，就對(duì)My+2mc+ 1個(gè)位置直接使用，并用ISTFT還原。如果使用時(shí)域的濾波器方法就直接提取這My+2mc+l個(gè)位 置的時(shí)域信號(hào)x P(t)。
[0086] 跟著，在N個(gè)幀中使用改進(jìn)的相關(guān)性算法搜索位置。現(xiàn)在我們考慮的問題是xP(t) 與y(t)的匹配問題。因?yàn)橥鵼lOiTGU))的變化都不是線性的，同時(shí)也有可能引入一 些噪聲。因此本發(fā)明不使用直接的相關(guān)性計(jì)算方法，而是用使用一種分頻帶的相關(guān)性計(jì)算 法。
[0087] 首先把Xp(t)和y(t)分成對(duì)于語音信號(hào)而言（對(duì)于音樂信號(hào)或者其他二維信號(hào)可 以考慮其他劃分組成的標(biāo)準(zhǔn))分成三個(gè)組成：高頻FH=FHi,...，F(xiàn)Hh，中頻FM = FMi, ...，F(xiàn)Mh， 低頻FL = FL1, ...，F(xiàn)Lh。注意該定義與普通描述通信系統(tǒng)的或者聲音的頻帶劃分不同。這個(gè) 劃分是一個(gè)相對(duì)的劃分，對(duì)于語音信號(hào)，低頻表征了這個(gè)信號(hào)的包絡(luò)特性，中頻表征了一個(gè) 幅度相對(duì)平穩(wěn)的，信噪比相對(duì)大的區(qū)域。高頻的信噪比小，我們給予低的權(quán)值，或者忽略。
[0088 ]對(duì)三個(gè)頻帶的數(shù)據(jù)分別使用以下的算法計(jì)算相關(guān)性。X p (t)和y (t)經(jīng)過同樣的方 法進(jìn)行分頻變?yōu)閄pL⑴，XpM(t)，xPH(t)和yL(t)，yM⑴，yH(t)三個(gè)頻帶。
[0089] 第一步，取低頻信號(hào)計(jì)算yL(t)，t = l，…，My和xPL(t)，t = l，…，My的相關(guān)性系數(shù)， 獲得Pl(I);然后yL(t)，t = l，· · ·，My，和xpL(t)，t = 2，· · ·，My+l與獲得相關(guān)系數(shù)pl(2);以此 類推，可以獲得相關(guān)系數(shù)序列PL(t)，t=l，· · ·，2mc+l。
[0090] 第二步，對(duì) XpM(t)，yH(t)和 XpM(t)yH(t)使用第一步的方法，獲得 PM(t)和 PH(t)。
[0091] 第三步，使用加權(quán)系數(shù)CX1, ...，(13多0, I |α| I =1，計(jì)算加權(quán)P⑴=α [PL(t)，PM(t)，PH(t)] '。這里的P(t)=a[pL(t)，PM(t)，PH(t)] '表示加權(quán)系數(shù)矩陣α與矩陣 [PL(t)，PM(t)，PH(t)]的乘法。注意，分頻限制，此處也可以是N個(gè)頻帶。加權(quán)系數(shù)根據(jù)語音情 況設(shè)定，如果需要減小低信噪比的的頻帶的影響，則對(duì)該頻帶使用較小的系數(shù)或者為設(shè)置 系數(shù)為0。
[0092] 第四步，選取p( t)中最大值，對(duì)于的序號(hào)是mkc，(Xmkc< 2mc+l。
[0093] 第五步，如果ρ(1〇>λ則表示接受該位置。假設(shè)獲得的位置為mi，獲得的實(shí)際匹配 位置就是mi+mk。。如果不滿足P (k) > λ，那么使用m2位置搜索繼續(xù)。
[0094] 相比于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明能夠提高聲音匹配的精度。同時(shí)，相比于常規(guī)相關(guān)性而 言，僅僅計(jì)算部分信號(hào)的相關(guān)性，可以降低復(fù)雜度，提高運(yùn)算速度。
[0095] 請(qǐng)參閱圖4,其為本發(fā)明的信號(hào)匹配裝置的模塊連接框圖。
[0096] 本發(fā)明還提供了一種用于實(shí)現(xiàn)上述信號(hào)匹配方法的信號(hào)匹配裝置，其包括:預(yù)處 理模塊1、頻域變換模塊2、估計(jì)模塊3、二值化處理模塊4、匹配位置計(jì)算模塊5、時(shí)域還原模 塊6、分頻模塊7、相關(guān)系數(shù)計(jì)算模塊8、加權(quán)計(jì)算模塊9和比較模塊10。
[0097]所述預(yù)處理模塊1，用于對(duì)參考信號(hào)x(t)和目標(biāo)信號(hào)y(t)分別進(jìn)行預(yù)處理。具體 的，所述預(yù)處理模塊中的預(yù)處理的方式包括降噪、去混響和預(yù)加重等。
[0098] 所述頻域變換模塊2,用于對(duì)參考信號(hào)x(t)和目標(biāo)信號(hào)y(t)分別進(jìn)行短時(shí)傅里葉 變換，分別得出頻域參考信號(hào)X(f，m)和目標(biāo)信號(hào)Y(f，m)，其中f = 0，l，. . .，Nf-1表示頻率， 對(duì)于 x(f，m)，m=l，2, ...Mx 表示幀數(shù);對(duì)于 Y(f，m)，m=l，2, ...My 表示幀數(shù)；
[0099] 所述估計(jì)模塊3,用于對(duì)參考信號(hào)X(f>)和目標(biāo)信號(hào)Y(f>)分別進(jìn)行估計(jì)本底噪 聲，分別獲得乂11^111)，￥ 11^111)。具體的，所述估計(jì)模塊中使用最小跟蹤方法進(jìn)行估計(jì)本底噪 聲，也可以使用如直接估計(jì)等其他估計(jì)方法。
[0100] 所述二值化處理模塊4,用于根據(jù)本底噪聲分別對(duì)參考信號(hào)X(f，m)和目標(biāo)信號(hào)Y (f，m)進(jìn)行二值化處理，分別獲得Xb(f，m)，m=l，2, · · .Mx，Yb(f，m)，m=l，2, · · .My;
[0101] 所述匹配位置計(jì)算模塊5,用于計(jì)算Xb(f，m)每個(gè)頻點(diǎn)在Yb(f，m)中的位置，獲得k個(gè) 匹配位置，分別用nu，m 2, · · ·，mk表示，其中位置血到mk的匹配度遞減；
[0102] 所述時(shí)域還原模塊6，以匹配位置m為中心，向兩邊的位置取出 出丨外/.，"?丨+ 1)，…,對(duì)….，.X(/，川I +"p-M'JhMy+Smc+l個(gè)值 原出相應(yīng)的時(shí)域信號(hào)xP(t)。
[0103] 所述分頻模塊7,用于分別對(duì)該時(shí)域信號(hào)&(〇和目標(biāo)信號(hào)y(t)進(jìn)行分頻，分別得 出若干個(gè)頻帶。具體的，在本實(shí)施例中，所述分頻模塊將x P(t)和y(t)分別分頻變?yōu)閄pL(t)， XpM(t)，xPH(t)和yL(t)，yM(t)，yH(t)三個(gè)頻帶。
[0104] 所述相關(guān)系數(shù)計(jì)算模塊8,用于分別計(jì)算每個(gè)頻帶的相關(guān)系數(shù)。具體的，所述相關(guān) 系數(shù)計(jì)算模塊，包括低頻計(jì)算子模塊81、中頻計(jì)算子模塊82和高頻計(jì)算子模塊83。
[0105]所述低頻計(jì)算子模塊81，用于取低頻信號(hào)計(jì)算yL(t)，t = l, · · · ,My和xPL(t)，t = I，· · ·，My的相關(guān)性系數(shù)，獲得 pl( 1);然后yi(t)，t = l, · · ·，My，和 XpL( t)，t = 2，· · ·，My+l與獲 得相關(guān)系數(shù)PL(2);以此類推，獲得相關(guān)系數(shù)序列R(t)，t = I，. . .，2nk+l;
[0106]所述中頻計(jì)算子模塊82,用于取中頻信號(hào)計(jì)算yM(t)，t = l, . . . ,My和xPM(t)，t = I，. . .，My的相關(guān)性系數(shù)，獲得Pm(I);然后yM(t)，t = l，. . .，My，和xPM(t)，t = 2, . . .，My+l與獲 得相關(guān)系數(shù)Pm(2);以此類推，獲得相關(guān)系數(shù)序列pM(t)，t = I，· · .，2mc+l;
[0107]所述高頻計(jì)算子模塊83,用于取高頻信號(hào)計(jì)算yH(t)，t = l, · · · ,My和xPH(t)，t = I，· · ·，My的相關(guān)性系數(shù)，獲得 PH( 1);然后yH(t)，t=l, · · ·，My，和 XpH( t)，t = 2，· · ·，My+l與獲 得相關(guān)系數(shù)PH(2);以此類推，獲得相關(guān)系數(shù)序列PH(t)，t = I，· · .，2mc+l;
[0108] 所述加權(quán)計(jì)算模塊9,用于對(duì)上述每個(gè)頻帶的相關(guān)系數(shù)進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，獲取相關(guān)系 數(shù)序列，并選取其最大值。所述加權(quán)計(jì)算模塊使用加權(quán)系數(shù)使用加權(quán)系數(shù)α = [α?，α2，α3]， <11,...，€[ 3彡0，||€[||=1，計(jì)算加權(quán)0(1：)=€[|>1^(1：)^(1：)，0[1(1：)]'，選取0(1：)中最大值，對(duì)于 的序號(hào)是mkc ；，0彡mkc；彡2mc；+l。這里的p(t)=α[pL(t)，PM(t)，PH(t)]'表示加權(quán)系數(shù)矩陣α與矩 陣[PL(t)，PM(t)，PH(t)]的乘法。
[0109] 所述比較模塊10，用于比較最大值P(k)和一設(shè)定閾值λ的大小;若最大值p(k) >λ 則表示接受該位置，則獲得的實(shí)際匹配位置為m+mk。;如果不滿足Ρ(1〇>λ，則在時(shí)域還原模 塊中依次使用肥至趾匹配位置繼續(xù)搜索相關(guān)系數(shù)。
[0110]相比于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明能夠提高聲音匹配的精度。同時(shí)，相比于常規(guī)相關(guān)性而 言，僅僅計(jì)算部分信號(hào)的相關(guān)性，可以降低復(fù)雜度，提高運(yùn)算速度。
[0111]本發(fā)明并不局限于上述實(shí)施方式，如果對(duì)本發(fā)明的各種改動(dòng)或變形不脫離本發(fā)明 的精神和范圍，倘若這些改動(dòng)和變形屬于本發(fā)明的權(quán)利要求和等同技術(shù)范圍之內(nèi)，則本發(fā) 明也意圖包含這些改動(dòng)和變形。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種信號(hào)匹配方法，其包括以下步驟： S1:對(duì)參考信號(hào)x(t)和目標(biāo)信號(hào)y(t)分別進(jìn)行預(yù)處理； S2:對(duì)參考信號(hào)x(t)和目標(biāo)信號(hào)y(t)分別進(jìn)行短時(shí)傅里葉變換，分別得出頻域參考信 號(hào)X(f，m)和目標(biāo)信號(hào)Y(f，m)，其中f = 0，l，. . .，Nf_1 表示頻率，對(duì)于X(f，m)，m=l，2,. . .Mx表 示幀數(shù);對(duì)于Y(f，m)，m=l，2, · · .My表示幀數(shù)； S3:對(duì)參考信號(hào)X(f，m)和目標(biāo)信號(hào)Y(f>)分別進(jìn)行估計(jì)本底噪聲，分別獲得Xn(f>)，Y n (f ,m)； S4:根據(jù)本底噪聲分別對(duì)參考信號(hào)X(f>)和目標(biāo)信號(hào)Y(f>)進(jìn)行二值化處理，分別獲 得Xb(f，m)，m=l，2, · · .Mx，Yb(f，m)，m=l，2, · · .My; S5:計(jì)算Xb(f，m)每個(gè)頻點(diǎn)在Yb(f，m)中的位置，獲得k個(gè)匹配位置，分別用mi，m2, · · ·，mk 表示，其中位置nu到mk的匹配度遞減； S6:以匹配位置m為中心，向兩邊的位置取出 [a乂/、％ - ),尤(/, +1)，,片/，％)，…，X(/，％ +相。+ Afjj，My+2mc+1 個(gè)值，并分 別還原出相應(yīng)的時(shí)域信號(hào)xP(t); S7:分別對(duì)該時(shí)域信號(hào)xP(t)和目標(biāo)信號(hào)y(t)進(jìn)行分頻，分別得出若干個(gè)頻帶； S8:計(jì)算每個(gè)頻帶的相關(guān)系數(shù)； S9:對(duì)上述每個(gè)頻帶的相關(guān)系數(shù)進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，獲取相關(guān)系數(shù)序列，并選取其最大值。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述信號(hào)匹配方法，其特征在于:所述S1中進(jìn)行預(yù)處理的方式包括降 噪、去混響和預(yù)加重。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述信號(hào)匹配方法，其特征在于:所述S3中使用最小跟蹤或者直接估 計(jì)方法進(jìn)行估計(jì)本底噪聲。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述信號(hào)匹配方法，其特征在于:所述S7中將xP(t)和y(t)分別分頻變 為 XpL(t)，xPM(t)，xPH(t)和 yL(t)，yM(t)，yH(t)三個(gè)頻帶； 所述S8中包括步驟： S81:取低頻信號(hào)計(jì)算yL(t)，t = l,…，My和xPL(t)，t=l,…，My的相關(guān)性系數(shù)，獲得pl (1);然后幾(〇4 = 1，...爲(wèi)，和辦辦）4 = 2，...為+1與獲得相關(guān)系數(shù)仇(2);以此類推，獲 得相關(guān)系數(shù)序列PL(t)，t=l, · · ·，2mc+l; S82:取中頻信號(hào)計(jì)算yM(t)，t = l, . . .，My和xPM(t)，t=l,. . .，My的相關(guān)性系數(shù)，獲得pm (1);然后7(?(〇4 = 1，...爲(wèi)，和辦[^)4 = 2，...為+1與獲得相關(guān)系數(shù)0[?(2);以此類推，獲 得相關(guān)系數(shù)序列PM(t)，t=l,. . .，2nk+l; S83:取高頻信號(hào)計(jì)算yH(t)，t = l, · · ·，My和xPH(t)，t=l, · · ·，My的相關(guān)性系數(shù)，獲得ph (1);然后7辦）4 = 1，...爲(wèi)，和知辦）4 = 2，...為+1與獲得相關(guān)系數(shù)011(2);以此類推，獲 得相關(guān)系數(shù)序列PH(t)，t=l,. . .，2nk+l; 所述59中使用加權(quán)系數(shù)使用加權(quán)系數(shù)(1=[€[1，(12，(13]，€[ 1，...，(13彡〇，||€[||=1，計(jì)算加 權(quán)P(t)=a[pL(t)，PM(t)，PH(t)] '，選取p(t)中最大值，對(duì)于的序號(hào)是mkc，(Xmkc^2mc+l。5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述信號(hào)匹配方法，其特征在于:還包括步驟S10:比較最大值P(k)和 一設(shè)定閾值λ的大?。蝗糇畲笾郸?1〇>λ則表示接受該位置，則獲得的實(shí)際匹配位置為 mi+ mkc； 如果不滿足Ρ(1〇>λ，則在S6中依次使用匹配位置m2至mk繼續(xù)執(zhí)行步驟S7-S9。6. -種信號(hào)匹配裝置，其特征在于，包括： 預(yù)處理模塊，用于對(duì)參考信號(hào)x(t)和目標(biāo)信號(hào)y(t)分別進(jìn)行預(yù)處理； 頻域變換模塊，用于對(duì)參考信號(hào)x(t)和目標(biāo)信號(hào)y(t)分別進(jìn)行短時(shí)傅里葉變換，分別 得出頻域參考信號(hào)X(f，m)和目標(biāo)信號(hào)Y(f，m)，其中f = 0，l，. . .，Nf-1表示頻率，對(duì)于X(f， m)，m=l，2, ...Mx 表示幀數(shù);對(duì)于 Y(f，m)，m=l，2, ...My 表示幀數(shù)； 估計(jì)模塊，用于對(duì)參考信號(hào)X(f>)和目標(biāo)信號(hào)Y(f，m)分別進(jìn)行估計(jì)本底噪聲，分別獲 得Xn(f，m)，Yn(f，m); 二值化處理模塊，用于根據(jù)本底噪聲分別對(duì)參考信號(hào)X(f>)和目標(biāo)信號(hào)Y(f>)進(jìn)行二 值化處理，分別獲得Xb(f，m)，m=l，2, · · .Mx，Yb(f，m)，m=l，2, · · .My; 匹配位置計(jì)算模塊，用于計(jì)算Xb(f，m)每個(gè)頻點(diǎn)在Yb(f，m)中的位置，獲得k個(gè)匹配位置， 分別用mi，m2,. . .，mk表示，其中位置mi到mk的匹配度遞減； 時(shí)域還原模塊，以匹配位置m為中心，向兩邊的位置取出 [Α"(/，/% --"?,+ 1 )..·,，尤(/，/%)，.·.，+ "/( + )j，My+2mc+l個(gè)值，并分 別還原出相應(yīng)的時(shí)域信號(hào)xP(t); 分頻模塊，用于分別對(duì)該時(shí)域信號(hào)xP(t)和目標(biāo)信號(hào)y(t)進(jìn)行分頻，分別得出若干個(gè)頻 帶； 相關(guān)系數(shù)計(jì)算模塊，用于分別計(jì)算每個(gè)頻帶的相關(guān)系數(shù)； 加權(quán)計(jì)算模塊，用于對(duì)上述每個(gè)頻帶的相關(guān)系數(shù)進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，獲取相關(guān)系數(shù)序列，并 選取其最大值。7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述信號(hào)匹配裝置，其特征在于:所述預(yù)處理模塊中的預(yù)處理的方式 包括降噪、去混響和預(yù)加重。8. 根據(jù)權(quán)利要求6所述信號(hào)匹配裝置，其特征在于:所述估計(jì)模塊中使用最小跟蹤或者 直接估計(jì)方法進(jìn)行估計(jì)本底噪聲。9. 根據(jù)權(quán)利要求6所述信號(hào)匹配裝置，其特征在于:所述分頻模塊將&(〇和y(t)分別分 頻變?yōu)閄pL(t)，xPM(t)，x PH(t)和yL(t)，yM(t)，yH(t)三個(gè)頻帶； 所述相關(guān)系數(shù)計(jì)算模塊，包括 低頻計(jì)算子模塊，用于取低頻信號(hào)計(jì)算yL(t)，t=l, . . .，My和XPL(t)，t=l, . . .，My的相 關(guān)性系數(shù)，獲得PL(1);然后yL(t)，t = l, · · ·，My，和xPL(t)，t = 2, · · ·，My+l與獲得相關(guān)系數(shù)PL (2);以此類推，獲得相關(guān)系數(shù)序列pL(t)，t=l, · · ·，2mc+l; 中頻計(jì)算子模塊，用于取中頻信號(hào)計(jì)算yM(t)，t=l, . . .，My和XPM(t)，t=l, . . .，My的相 關(guān)性系數(shù)，獲得Pm(1);然后yM(t)，t = l，. . .，My，和xPM(t)，t = 2,. . .，My+l與獲得相關(guān)系數(shù)pm (2);以此類推，獲得相關(guān)系數(shù)序列PM(t)，t=l, ·2mc+l; 高頻計(jì)算子模塊，用于取高頻信號(hào)計(jì)算yH(t)，t=l, · · ·，My和XPH(t)，t=l, · · ·，My的相 關(guān)性系數(shù)，獲得Ph(1);然后yH(t)，t = l，…，My，和xPH(t)，t = 2,…，My+1與獲得相關(guān)系數(shù)ph (2);以此類推，獲得相關(guān)系數(shù)序列PH(t)，t=l, ·2mc+l; 所述加權(quán)計(jì)算模塊使用加權(quán)系數(shù)使用加權(quán)系數(shù). . .，α3彡〇, | |α| | = 1，計(jì)算加權(quán)P(t) =a[pL(t)，PM(t)，PH(t)] '，選取p(t)中最大值，對(duì)于的序號(hào)是mkc，(Xmkc彡 2mc+l 〇10.根據(jù)權(quán)利要求6所述信號(hào)匹配裝置，其特征在于:還包括比較模塊，用于比較最大值 P(k)和一設(shè)定閾值λ的大小;若最大值ρ(1〇>λ則表示接受該位置，則獲得的實(shí)際匹配位置 為m+mkc;如果不滿足Ρ(1〇>λ，則在時(shí)域還原模塊中依次使用肥至趾匹配位置繼續(xù)搜索相關(guān) 系數(shù)。
【文檔編號(hào)】G10L25/06GK106057211SQ201610373420
【公開日】2016年10月26日
【申請(qǐng)日】2016年5月27日
【發(fā)明人】徐波
【申請(qǐng)人】廣州多益網(wǎng)絡(luò)股份有限公司