Puheanalyysi
Puheanalyysi (myös äänianalyysi; , ) on puheteknologiassa puhe- ja lauluäänen sekä muitten äänitaajuisten (20–20 000 Hz) äänten kuten vaikkapa musiikkisoittimien äänten, keuhkoäänten, lasten itkujen, puheessa havaittavien emootioiden, hyvän radioäänen, puheäänen kuormittuneisuuden analysoimista, eri kielten ja murteitten äänteiden vertailun tutkimusta digitaalisen signaalinkäsittelyn keinoin..
1970-luvulla ja vielä 1980-luvullakin puheanalyysejä tehtiin vielä paljon reaaliaikaista 200 kanavaista SAICOR SAI-51B spektrianalysaattoria käyttäen.
Yleensä digitaaliseen signaalinkäsittelyyn perustuvat puheanalyysit sisältävät:
Yleensä puheanalyysiohjelmissa on:
Digitaalisen signaalinkäsittelyn menetelmien algoritmit perustuvat kompleksilukujen ja kompleksilukumuunnosten käyttöön.
Ihmisäänen FFT-spektri dB-asteikolla tuotetaan yllä olevia DFT:n kaavoja käyttäen. FFT-spektri käytännössä lasketaan nopeaa Fourier-muunnoshajotelmaa FFT:tä käyttäen. Vaihtoehtoja nopeaksi Fourier-muunnoshajotelmaksi on monta.
Puheanalyysissä kepstri saadaan aikaan seuraavasti. Otetaan ensin Fourier-muunnos äänisignaalista. Näin saadaan uusi signaali seuraavaa Fourier-muunnosta varten. Seuraava Fourier-muunnos laskee uudesta signaalista uuden Fourier-käyrän. Fourier-käyrän voimakkain huippu kuvaa alkuperäisen äänisignaalin perustaajuutta ja huipun avulla voidaan määrittää äänen perustaajuus. Kepstrihuipun avulla perustaajuuden määritys on tarkempi kuin ensimmäisen Fourier-muunnoksen ensimmäisestä harmoonisesta mitattu perustaajuus.
Puheanalyysiin käyttökelpoinen kepstri tuotetaan dB-muodossa olevasta DFT:stä laskemalla siitä uusi DFT.
Minkä tahansa ajassa muuttuvan signaalin perustaajuus on määrättävissä kepstrin avulla.
LPC-spektrin tuottamiseen on käytettävissä monta erilaista LPC-laskentamenetelmää. Kun LPC halutaan tulostaa myös FFT-spektrin taustakuvana on PARCOR-menetelmä käytännössä kaikkein toimivampia ja mahdollisimman kaunista kuvaesitystä tuottavaa. LPC-spektri esitetään dB-asteikolla. LPC-spektristä formantit F1, F2, F3 ja F4 voidaan tunnistaa suodattamalla LPC-spektriä sopivalla kaistanpäästösuodatuksella, jolloin vain formanttien kohdalle muodostuu kumpuja.
Ihmisäänen LTAS-spektri tuotetaan laskemalla keskiarvo tehollisessa muodossa olevista DFT:stä ja lopuksi tehollinen keskiarvo muutetaan dB-muotoon.
Usean ihmisäänen LTAS-spektrien keskiarvospektri lasketaan tehollisessa muodossa olevien LTAS-spektrien keskiarvona ja lopuksi tehollinen keskiarvo muutetaan dB-muotoon.
FFT-, kepstri-, LPC-spektrisarjat tuotetaan laskemalla muutaman kymmenen millisekunnin välein liukuvasti spektrejä ja sisällyttämällä analyysikuvaan myös aika-akseli.
FFT-spektrogrammi tuotetaan laskemalla muutaman millisekunnin välein liukuvasti FFT-spektrejä dB-asteikolla ja muuttamalla kunkin spektrin kanavien voimakkuudet harmaansävyiksi analyysikuvaan.
LPC-spektrogrammi tuotetaan laskemalla muutaman millisekunnin välein liukuvasti LPC-spektrejä dB-asteikolla ja ilmaisemalla sen jälkeen kaistanpäästösuodatuksella spektreistä neljä ensimmäistä formanttitaajuutta ja tulostaen ilmaistut formantit harmaansävyinä analyysikuvaan.
Puheen perustaajuusanalyysin algoritmi perustuu joko aikatasossa tapahtuvaan tai taajuustasossa tapahtuvaan ilmaisuun. Jotkut aikatasossa tapahtuvista ilmaisuista poikkeavat taajuustasossa tapahtuvista ilmaisuista ensisijaisesti siinä, että aikatasossa on mahdollista ilmaista ja numeroida yksitellen jokainen puheen perusjakso. Taajuustasoilmaisussa puheen perustaajuus havaitaan tiettynä ajanhetkenä liukuvan aikaikkunan sisällä. Jokaisen perusjakson yksitellen ilmaisevaa algoritmia tarvitaan myös tarkan F0-jakauman luontiin ja siitä tehtävien tarkkojen tilastosuureitten luontiin. Jos F0-jakauman laskennassa on mukana muutakin kuin pelkästään kaikkien todelliset perusjaksojen taajuudet on tilastosuure epätarkka. Aikatason ilmaisuista voidaan mainita kaistanpäästöesisuodatukseen & suoraan säännöillä signaalista tapahtuvaan ilmaisuun perustuvat menetelmät ja autokorrelaatioon perustuvat menetelmät. Taajuustasossa tapahtuvista ilmaisuista voidaan mainita kaksinkertaiseen DFT:hen eli kepstriin perustuvat menetelmät. Kepstriin perustuvat F0-analyysit toimivat vaikka signaalin perustaajuuskomponentti puuttuisikin. Aikataso- ja taajuustasoilmaisuissa voidaan esisuodatuksena käyttää kaistanpäästösuodatusta sekä käänteissuodatusta, jotka pyrkivät yksinkertaistamaan analysoitavaa puhesignaalia.
Jitter ja shimmer kuvaavat puheen perusjaksojen taajuuden ja amplitudin muutoksia perusjaksosta toiseen. Algoritmi perustuu aikatasossa tapahtuvaan perustaajuusilmaisuun, joka ilmaisee ja numeroi yksitellen jokaisen puheen perusjakson, sen perustaajuuden ja maksimiamplitudin. Jitter lasketaan formula_1-asteikolla ja shimmer formula_71-asteikolla
Äänikenttä tuotetaan aikatasossa tapahtuvalla perustaajuusanalyysillä (äänenkorkeusanalyysillä), joka ilmaisee ja numeroi yksitellen jokaisen puheen perusjakson, sen perustaajuuden (äänenkorkeuden) ja maksimiamplitudin. Äänikenttäkuvassa formula_71-asteikko on pystysuunnassa ja formula_17-asteikko tai formula_1-asteikko vaakasuunnassa. Kuvaan tulostetaan myös molempien suureitten jakaumat.
Formanttikartta on kaksiulotteinen kuva puheen vokaalien formanttitaajuuksien mittaustuloksista taajuusasteikolla, joissa taajuussuureena on yleensä Hz, Bark tai ERB. Taajuusasteikot tekevät kuvassa tarvittaessa taajuusmuunnoksia. Historiallisesti formanttikarttoja tehtiin aluksi Hz-asteikolla. Auditorisen ajattelun mukaan tullessa asteikoksi tuli myös Bark-asteikko. Vähän myöhemmin ERB-asteikko. Bark-asteikkoa käytettäessä formanttikarttaan tulee lisäpiirteenä pisteitten merkitseminen 1 Bark:in kokoisina ympyröinä, jolloin ajatuksena on, että kun vokaalien ympyrät eivät mene kartassa päällekkäin niin ne ovat toisistaan hyvin erottuvia. Jos taas menevät päällekkäin saattaa siitä seurata, että vokaalit eivät erotu hyvin toisistaan. Näin vokaalien erotettavuutta toisistaan voidaan eksaktisti ja havainnollisesti mitata formanttikarttakuvan avulla.
Auditorinen viittaa kuuloelimiin liittyvään asiaan ja auditiivinen viittaa ulkoiseen kuuloon liittyvään asiaan.
Auditorinen spektri eli Auditory Spectrum on Otaniemessä Akustiikan laboratoriossa 1982–1983 kehitettyyn Bark-asteikkoiseen tekniseen kuulon malliin ja suodinpankkilaskentaan perustuva spektriesitys kuvaamaan ihmisääntä kuuloalueella 20–10 000 Hz. Auditorinen spektri tuotetaan suodattamalla auditorisella kaistanpäästösuodinpankilla ääntä muutaman kymmenen millisekunnin ajan ja laskemalla lopussa äänikomponenttien voimakkuudet kriittisen kaistan eli 1 Bark:in levyisistä taajuuskaistoista 1/2 Bark:in välein ja tuottamalla siitä 48 arvoa sisältävä spektri. Kehitettyä auditorista spektriä tutkittiin ja sovellettiin professori Matti Karjalaisen ja DI Raimo Olavi Toivosen toimesta akateemisesti Akustiikan laboratoriossa Suomen Akatemian "Modelling of Auditory and Speech Communication" -tutkimushankkeessa 1982–1986 .
Auditorinen suodinpankki eli Auditory Filter Bank poikkeaa muista auditorisista kuulonmalleista siinä, että se sisältää taajuuspeiton lisäksi myös aikatason esi- ja jälkipeiton. Puheentunnistuksessa ja puhujantunnistuksessa käytetyt auditoriset mallit eivät sisällä puheanalyysissä tärkeää aikatason esi- ja jälkipeittoa ja ovat siksi epätarkempia kuulonmalleja eivätkä siksi niin hyvin sovellu ihmispuheen ominaisuuksien tutkimiseen eri tieteen aloilla. Kehitettyä auditorista suodinpankkia tutkittiin ja sovellettiin professori Matti Karjalaisen ja DI Raimo Olavi Toivosen toimesta akateemisesti Akustiikan laboratoriossa Suomen Akatemian "Modelling of Auditory and Speech Communication" -tutkimushankkeessa 1982–1986 .
Auditorinen spektrisarja eli Auditory Waterfall tuotetaan laskemalla auditorisella kaistanpäästösuodinpankilla muutaman kymmenen millisekunnin välein liukuvasti auditorisia spektrejä. Kehitettyä auditorista spektrisarjaesitystä tutkittiin ja sovellettiin em. tutkimushankkeessa.
Auditorinen spektrogrammi eli Auditory Spectrogram tuotetaan kaistanpäästösuodattamalla auditorisen spektrisarjan kukin spektri Bark-asteikolla niin, että saadaan aikaan spektriesitys, jossa näkyy vain löydetyt ihmisäänen auditoriset formanttitaajuudet harmaansävyinä. Kehitettyä spektrogrammiesitystä tutkittiin ja sovellettiin em. tutkimushankkeessa.
Äänekkyyden yksikkö on sooni eli soni ja äänekkyystason yksikkö on fooni eli foni.
Auditorinen äänekkyysspektri eli Auditory Loudness Spectrum tuotetaan auditorisesta spektristä muuntamalla kunkin kriittisen kaistan eli Bark-kaistan arvo soneiksi ja tuottamalla näin uusi spektriesitys. Kehitettyä spektriesitystä tutkittiin ja sovellettiin em. tutkimushankkeessa.
Auditorinen kokonaisäänekkyys eli Auditory Loudness tuotetaan summaamalla äänekkyysspektrissä kaikki kriittisten kaistojen 24 soni-arvoa. Kehitettyä äänekkyysesitystä tutkittiin ja sovellettiin em. tutkimushankkeessa.
Auditorinen äänekkyyskäyrä eli Auditory Loudness Curve tuotetaan laskemalla kokonaisäänekkyysarvoja tasa-aikavälein ja tuottamalla siitä käyräesitys aika-asteikolla. Kehitettyä käyräesitystä tutkittiin ja sovellettiin em. tutkimushankkeessa.
Auditorinen äänekkyysmuutoskäyrä eli Auditory Chance in Loudness Curve tuotetaan suodattamalla/derivoimalla äänekkyyskäyrää niin, että saadaan aikaan käyrä, jossa näkyy kumpuina vain muutoskohdat. Kehitettyä käyräesitystä tutkittiin ja sovellettiin em. tutkimushankkeessa.
Auditorinen sointispektri tuotetaan auditorisesta spektristä ilmaisemalla jokaisesta kriittisen kaistan eli 1 Bark:in levyisestä äänikaistasta kepstrissä näkyvä perustaajuuspiikin (äänenkorkeuspiikin) voimakkuus ja laskemalla nämä 1/2 Bark:in välein 24 Bark:in taajuusalueelta. Näin saatu uusi spektri kuvaa miten vahvasti perustaajuus (äänenkorkeus) ja äänen harmoonisuus näkyvät 24 Bark:in levyisellä taajuusalueella. Tämä menetelmä toimii vaikka äänen FFT-spektristä puuttuisi perustaajuuskomponentti. Kehitettyä spektriesitystä tutkittiin ja sovellettiin em. tutkimushankkeessa.
Auditoriset usean samanaikaisen äänen sointispektrit voidaan auditorisen sointispektrin laskennalla erottaa tosistaan seuraamalla usean samanaikaisen äänen perustaajuutta (äänenkorkeutta) kepstrillä ja ilmaisemalla kunkin perustaajuuspiikin (äänenkorkeuspiikin) voimakkuus. Näin saadut uudet spektrit kuvaavat miten vahvasti perustaajuus (äänenkorkeus) ja äänen harmoonisuus näkyvät 24 Bark:in levyisellä taajuusalueella kun kyseessä on useita samanaikaisia eri perustaajuisia ääniä. Tämä menetelmä toimii vaikka äänten FFT-spektreistä puuttuisi perustaajuuskomponentti. Kehitettyä spektriesitystä tutkittiin ja sovellettiin em. tutkimushankkeessa.
Auditorinen usean samanaikaisen perustaajuuden (äänenkorkeuden) ilmaisu tuotetaan auditorisen usean samanaikaisen äänen sointispektrin laskennalla erottamalla ilmaistut eri perustaajuudet omiksi F0-käyrikseen. Tämä menetelmä toimii vaikka äänen FFT-spektreistä puuttuisi perustaajuuskomponentti.Suomalaisia teoksia
Vieraskielisiä suomalaisia julkaisuja
Kansainvälisiä teoksia