为单片机实验服务的语音模块
**語音處理**（Speech processing），又稱**語音訊號處理**、**人聲處理**，其目的是希望做出想要的訊號，進一步做語音辨識，應用到手機介面甚至一般生活中，使人與電腦能進行溝通。

語音的相關常識
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### 一般聲音檔格式

* 取樣頻率：22050Hz
* 單聲道或雙聲道
* 每筆資料用8個bit來表示
* 電腦中沒有經過任何壓縮的聲音檔：\*.wav

### 聲音的頻率

* 頻率範圍

人耳可以辨識頻率：20Hz ~ 20000Hz

說話：150~2000Hz

電話系統頻域：小於3500Hz

電腦音效卡取樣頻率：44100Hz (最新技術可達192K)(一般用22050Hz、11025Hz 即可)

* 超音波(ultrasound)與次聲波(infrasound)

超音波(ultrasound)：> 20000Hz

次聲波(infrasound)：< 20Hz

* 人對於頻率的分辨能力，是由於頻率的**"比"**決定

對人類而言，300Hz和400Hz之間的差別，與3000Hz和4000Hz之間的差別是相同的

### 聲音的波長

* 波長較長：傳播距離較遠，但容易散射
* 波長較短：衰減較快，但傳播方向較接近直線

### 聲音的速度

* 聲音在空氣中傳播速度： 每秒340 公尺(15°C 時)
* 一般人，耳翼到鼓膜之間的距離： 2.7公分。所以，人類對3000Hz 左右頻率的聲音最敏感
* 每增加1°C，聲音的速度增加0.6 m/sec
* 聲音在水中的傳播速度是1500 m/sec，在鋁棒中的傳播速度是5000 m/sec

### 分貝

* 分貝(dB)：{\displaystyle 10log\_{\text{10}}(P/C)\,\!}

其中P為音強(正比於振福的平方)，C為0dB時的音強

* 每增加10dB，音強增加10倍，振幅增加 {\displaystyle 10^{0.5}\,\!} 倍；每增加3dB ，音強增加2倍，振幅增加 {\displaystyle 2^{0.5}\,\!} 倍

### 音樂訊號

* 電子琴Do 的頻率：

低音Do: 131.32 Hz

中音Do: 261.63 Hz

高音Do: 523.26 Hz

更高音Do: 1046.52 Hz

* 音樂每增加八度音，頻率變為2 倍
* 每一音階有12個半音。增加一個半音，頻率增加{\displaystyle 2^{1/12}\,\!} 倍(1.0595 倍)
* 音樂通常會出現「和弦」(chord) 的現象。除了基頻{\displaystyle f\_{\text{0}}\,\!} Hz 之外，也會出現2{\displaystyle f\_{\text{0}}\,\!}Hz, 3{\displaystyle f\_{\text{0}}\,\!}Hz, 4{\displaystyle f\_{\text{0}}\,\!}Hz , …… 的頻率

### 語音處理的工作

* 語音編碼(Speech Coding)
* 語音合成(Speech Synthesis)
* 語音增強(Speech Enhancement)
* 語音辨認(Speech Recognition)

音素→音節→詞→句→整段話

* 說話人辦認(Speaker Recognition)
* 其他：語意、語言、情緒

### 子音和母音

* 母音： 依唇型而定。母音的能量大，頻率偏低，時間較長，出現在子音後或獨立出現
* 子音： 在口腔，鼻腔中某些部位將氣流暫時堵住後放開。子音的能量小，頻率偏高，時間較短，出現在母音前

### 語意學的角色

* 以「語意學」或「機率」來補足語音辨識的不足

例如：經過判定，一個聲音可能是

ㄅㄧ ㄖㄢ ㄆㄧ ㄖㄢ

ㄅㄧ ㄌㄢ ㄆㄧ ㄌㄢ

這個聲音是「必然」的機率比較大。

ㄅㄛ ㄅㄛ ㄆㄛ ㄆㄛ

可能是「伯伯」，也可能是「婆婆」，看上下文

* 當前主流的語音辨識技術：

梅爾頻率倒頻譜(Mel-Frequency Cepstrum) + 語意分析 + 機器學習(Machine Learning)

語音檔的處理(Matlab)
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### 讀取聲音檔

* 電腦中，沒有經過壓縮的聲音檔都是\*.wav 的型態，有經過壓縮的聲音檔是\*.mp3的型態
* 讀取： audioread (2015版本以後的Matlab，**wavread** 將改為**audioread**)
* 例： [**x**, **fs**] = audioread('C:\WINDOWS\Media\ringin.wav');

可以將ringin.wav 以數字向量**x**來呈現。**fs**:取樣頻率(sampling frequency)

這個例子當中size(**x**) = 122868 2 (2指的是雙聲道(**Stereo**，俗稱立體聲))，**fs** = 22050

* .wav 檔中所讀取的資料，值都在 -1 和 +1 之間
* 畫出聲音的波型

time = [0:size(x,1)-1]/fs; (x 是用audioread 所讀出的向量)

subplot(2,1,1); **plot(time, x(:,1))**; xlim([time(1),time(end)])

subplot(2,1,2); **plot(time, x(:,2))**; xlim([time(1),time(end)])

### 繪出頻譜

X = fft(x(:,1));

X=X.';

N=length(X); N1=round(N/2);

dt=1/fs;

X1=[X(N1+1:N),X(1:N1)]\*dt; (shifting for spectrum)

f=[[N1:N-1]-N,0:N1-1]/N\*fs; (valid f)

plot(f, abs(X1));

### 聲音的播放

* sound(**x**): 將**x**以8192Hz 的頻率播放
* sound(**x**, **fs**): 將**x**以**fs** Hz 的頻率播放

註：**x**必須是1 個column (或2個columns)，且**x**的值應該介於 -1 和 +1 之間

* soundsc(**x**, **fs**): 自動把**x**的值調到 -1 和 +1 之間再播放

### 製作.wav檔：audiowrite

audiowrite(filename, x, fs)

將數據**x**變成一個\*.wav 檔，取樣頻率為**fs**Hz

註：**x**必須是1 個column (或2個columns)，且**x**的值應該介於 -1 和 +1

### 錄音的方式

#### 基本指令說明

以下這三個指令要並用才可以錄音

* recorder = audiorecorder(Fs, nb, nch); (提供錄音相關的參數)

Fs: sampling frequency

nb: using nb bits to record each data

nch: number of channels (1 or 2)

* recordblocking(recorder, Sec); (錄音的指令)

recorder: the parameters obtained by the command **audiorecorder**

Sec: the time length for recording

* audioarray = getaudiodata(recorder);

(將錄音的結果，變成audioarray 這個column vector，如果是雙聲道，則audioarray 是兩個column vectors)

#### 範例

Sec = 3; (錄音的時間為三秒)

Fs = 8000; (sampling frequency 為8000 Hz)

recorder = audiorecorder(Fs, 16, 1);

recordblocking(recorder, Sec);

audioarray = getaudiodata(recorder); (錄音結果為audioarray，是一個column vector (如果是雙聲道，則是兩個column vectors))

sound(audioarray, Fs); (播放錄音的結果)

t = [0:length(audioarray)-1]./Fs;

plot (t, audioarray); (將錄音的結果用圖畫出來)

xlabel('sec','FontSize',16);

audiowrite('test.wav', audioarray, Fs) (將錄音的結果存成\*.wav 檔)

語音檔的處理(Python)
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### 安裝模組

* pip install numpy
* pip install scipy
* pip install matplotlib # plot
* pip install pipwin
* pipwin install simpleaudio # vocal files
* pipwin install pyaudio

### 讀音訊檔

要先import 相關模組: import wave

#### 讀取音檔

wavefile = wave.open('C:/WINDOWS/Media/Alarm01.wav', 'rb')

獲得音檔取樣頻率和音訊長度:

fs =wavefile.getframerate() # sampling frequency

num\_frame = wavefile.getnframes() # length of the vocal signal

>>> fs

22050

>>> num\_frame

122868

#### 讀取波形與數據

要先import 相關模組: import numpy as np

* str\_data = wavefile.readframes(num\_frame)
* wave\_data = np.frombuffer(str\_data, dtype=np.int16) # 轉成整數型態
* wave\_data = wave\_data / max(abs(wave\_data)) # normalization
* n\_channel = 2
* wave\_data = np.reshape(wave\_data, (num\_frame, n\_channel)) # 若為雙聲道音檔需要做reshape

#### 畫出音訊波形圖

要先import 相關模組: import matplotlib.pyplot as plt

* time = np.arange(0, num\_frame)\*1/fs
* plt.plot(time, wave\_data)
* plt.show()

### 畫出頻譜

要先import 相關模組: from scipy.fftpack import fft

* fft\_data = abs(fft(wave\_data[:,1]))/fs # only choose the 1st channel # 注意要乘上1/fs
* n0=int(np.ceil(num\_frame/2))
* fft\_data1=np.concatenate([fft\_data[n0:num\_frame],fft\_data[0:n0]]) # 將頻譜後面一半移到前面
* freq=np.concatenate([range(n0-num\_frame,0),range(0,n0)])\*fs/num\_frame # 頻率軸跟著調整
* plt.plot(freq,fft\_data1)
* plt.xlim(-1000,1000) # 限制頻率的顯示範圍
* plt.show()

### 播放聲音

要先import 相關模組: import simpleaudio as sa

* n\_bytes =2 # using two bytes to record a data
* wave\_data = (2\*\*15-1)\* wave\_data # change the range to -215 ~ 215
* wave\_data = wave\_data.astype(np.int16)
* play\_obj = sa.play\_buffer(wave\_data, n\_channel, n\_bytes, fs)
* play\_obj.wait\_done()

### 製作音檔

* f = wave.open('testing.wav', 'wb')
* f.setnchannels(2) # 設定聲道數
* f.setsampwidth(2) # 每個samples 有幾個位元組
* f.setframerate(fs) # 設定取樣頻率
* f.writeframes(wave\_data.tobytes())
* f.close()

### 錄音

要先import 相關模組: import pyaudio

import pyaudio

pa=pyaudio.PyAudio()

fs = 44100

chunk = 1024

stream = pa.open(format=pyaudio.paInt16, channels=1,rate=fs, input=True, frames\_per\_buffer=chunk)

vocal=[]

count=0

時頻分析結果分析
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### Matlab

#### 畫出時頻分析結果

可採行兩種方式：

* 使用mesh 指令畫出立體圖(但結果不一定清楚，且執行時間較久)
* 將amplitude 變為gray-level，用顯示灰階圖的方法將結果表現出來

假設y 是時頻分析計算的結果

image(abs(y)/max(max(abs(y)))\*C) % C 是一個常數，可以選C=400

或image(t, f, abs(y)/max(max(abs(y)))\*C)

colormap(gray(256)) % 變成gray-level 的圖

set(gca,'Ydir','normal') % 若沒這一行, y-axis 的方向是倒過來的

set(gca,'Fontsize',12) % 改變橫縱軸數值的font sizes

xlabel('Time (Sec)','Fontsize',12) % x-axis

ylabel('Frequency (Hz)','Fontsize',12) % y-axis

title('STFT of x(t)','Fontsize',12) % title

#### 計算程式執行時間的指令

tic (這指令如同按下碼錶)

toc (show 出碼錶按下後已經執行了多少時間)

註：通常程式執行第一次時，由於要做程式的編譯，所得出的執行時間會比較長。程式執行第二次以後所得出的執行時間，是較為正確的結果

### Python

#### 事前安裝模組

* pip install numpy
* pip install matplotlib

#### 畫出時頻分析結果

假設y為時頻分析結果(應為二維的矩陣數列)，將y 以灰階方式畫出來

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

C = 400

y = np.abs(y) / np.max(np.abs(y)) \* C

plt.imshow(y, cmap='gray', origin='lower') # 加上origin='lower' 避免上下相反

plt.xlabel('Time (Sec)')

plt.ylabel('Frequency (Hz)')

plt.show()

若要加上座標軸數值(在plt.show()之前加上以下程式碼)

x\_label = ['0', '10', '20', '30'] # 橫軸座標值

y\_label = ['-5', '0', '5'] # 縱軸座標值

plt.xticks(np.arange(0, x\_max, step=int(x\_max/(len(x\_label)-1)), x\_label)

plt.yticks(np.arange(0, y\_max, step=int(y\_max/(len(y\_label)-1)), y\_label)

語音訊號的來源
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人聲是由於聲帶震動，而產生聲音。當運動肌肉擠壓，使肺臟中的空氣通過聲帶時，空氣流動使得聲帶做周期性的震動，又再一次震動了空氣，接著，帶著動能的空氣離開氣管到達口腔或鼻腔，在腔室中震動，最後離開在嘴唇傳到人耳變成聲音。

若調整口腔中舌頭的位置，會產生不同種類的聲音，如果舌頭沒有做太多的動作，空氣只有在口腔中共振，接著直接流出嘴唇，會產生母音，若提起舌頭，使口鼻腔相通，則會出現鼻音。

語音訊號分類
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從中文發音的觀點來說，聲音仍可分為子音與母音，母音和子音可以用兩種方式區分：

* 發聲方式：一般而言，母音跟嘴唇形狀有關，而且不與鼻腔共振。相對而言，在發出子音時，就會運用到鼻腔配合發聲。
* 頻譜分析：從頻譜上觀察可以發現子音的訊號頻率較高，持續時間較短，且會在母音之前出現。而母音的頻率較低，持續時間較長，在子音後或獨立出現，另外，母音的能量也會比子音大。

下面列出中文注音符號中的母音、子音及其拼音。

* 母音：ㄚ ㄛ ㄜ ㄝ ㄞ ㄟ ㄠ ㄡ ㄢ ㄣ ㄤ ㄥ ㄦ 一 ㄨ ㄩ

| 母音 | ㄚ | ㄛ | ㄜ | ㄝ | ㄞ | ㄟ | ㄠ | ㄡ |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 漢語拼音 | a | o | e | e | ai | ei | ao | ou |
| 通用拼音 | a | o | e | e | ai | ei | ao | ou |
| 母音 | ㄢ | ㄣ | ㄤ | ㄥ | ㄦ | 一 | ㄨ | ㄩ |
| 漢語拼音 | an | en | ang | eng | er | i,y | u,w | yu,ju |
| 通用拼音 | an | en | ang | eng | er | i,y | u,w | yu,ju |

* 子音：ㄅ ㄆ ㄇ ㄈ ㄉ ㄊ ㄋ ㄌ ㄍ ㄎ ㄏ ㄐ ㄑ ㄒ ㄓ ㄔ ㄕ ㄖ ㄗ ㄘ ㄙ

| 子音 | ㄅ | ㄆ | ㄇ | ㄈ | ㄉ | ㄊ | ㄋ |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 漢語拼音 | b | p | m | f | d | t | n |
| 通用拼音 | b | p | m | f | d | t | n |
| 子音 | ㄌ | ㄍ | ㄎ | ㄏ | ㄐ | ㄑ | ㄒ |
| 漢語拼音 | l | g | k | h | j | q | x |
| 通用拼音 | l | g | k | h | j | q | x |
| 子音 | ㄓ | ㄔ | ㄕ | ㄖ | ㄗ | ㄘ | ㄙ |
| 漢語拼音 | zh | ch | sh | r | z | c | s |
| 通用拼音 | zh | ch | sh | r | z | c | s |

語音的架構
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要分析語音訊號前，必須先了解其架構，語音的要素從小到大分別是：音素→音節→詞彙→句子→整段話。

音素是聲音的最小單位，例如「呵」這個字的音素，就是「ㄏ」和「ㄜ」，但是音素和注音符號並不相等，例如「鷗」雖然只有「ㄡ」這個母音，但是由於是雙母音，所以會把他拆成兩個音素。音節在中文而言，就是只一個字，例如：「天天開心」就有四個音節。詞彙是文字組成的有意義片段，各種不同的詞彙集結成句子，最後變成整段話，這就是語音的架構。

語音處理方法
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用麥克風或其他裝置收到的類音聲音訊號，經由類比數位轉換裝置，將資料數據化進行處理，最後再經過數位類比轉換裝置輸出。因此，我們在處理時是針對數位訊號，語音訊號是一種離散時間訊號。其訊號處理流程如下：

1. 收取並取樣訊號：利用麥克風或各種收音裝置，收取類比語音訊號，再用ADC裝置(如類比數位轉換卡)把類比訊號變成數位訊號，接著根據奈奎斯特理論作取樣，若不符合理論則會造成訊號失真。
2. 量化及編碼：由於電腦中的記憶都是0和1，因此要將所收到的數據用一段適合的0跟1去儲存，這個動作就稱為量化，所使用的0與1越多，所需的記憶體越多。接著利用編碼器將數值以波形呈現，因此雖然是數位訊號，但是在電腦中所見到的是類比。
3. 訊號標準化：將語音訊號標準化，使其數值都落在同一個範圍。
4. 音框選擇：由於語音訊號是一段很長的訊號，因此會針對想要處理的部分取音框。
5. 端點偵測：端點偵測的目的是使訊號處理的範圍更精確，只要設定一個音量閾值，若訊號小於閾值，則將其視為沒訊號，但是若雜訊過高，則會產生誤差。
6. 去雜訊：由於雜訊多集中在高頻的部分，因此利用簡單的高頻濾波器，就可以去掉部分雜訊。

基本處理方法
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語音訊號是屬於離散時間系統，因此會用離散時間的傅立葉轉換去做處理，除此之外，摺積、窗函數都是一定會使用到的處理方法。

* 離散時間傅立葉轉換：

x[n] = \frac{1}{2\pi}\int\limits\_{-\pi}^\pi X(\omega) e^{-j\omega n}\,d\omega.

X(\omega) = \sum\_{k=0}^{N-1} x[n] e^{-j \omega n} 
* 摺積：

兩訊號做convolution等於，兩訊號先做傅立葉轉換，相乘後再做反傅立葉轉換，藉此可以更快速的處理訊號。

\mathcal{F}\{h\*x\} = \mathcal{F}\{h\} \cdot \mathcal{F}\{x\}

語音處理的應用
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語音處理主要有兩個目的：

* 減少訊號雜訊，做出想要的訊號模組。
* 進行語音辨識，使人可以利用語言與電腦溝通。

參見
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* 語音識別

參考文獻
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* J. Benesty, M. M. Sondhi, Y. Huang (ed). *Springer Handbook of Speech Processing*. Springer, 2007. ISBN 978-3-540-49125-5.
* J. Benesty, S. Makino, J. Chen (ed). *Speech Enhancement*. Springer, 2005. ISBN 978-3-540-24039-6.
* Jian-Jiun Ding, "Advanced Digital Signal Processing", NTU, 2021.
* Jian-Jiun Ding, "Time Frequency Analysis and Wavelet Transforms ", NTU, 2021.


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| * 
* 论
* 编
數位訊號處理 |
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| 理論 | 
* 检测理论
* 離散訊號
* 估計理論
* 取樣定理

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| 子領域 | 
* 音频处理
* 影像處理
* 語音處理
* 統計訊號處理（英语：）

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| 技術 | 
* Z轉換
	+ 高级Z变换
	+ 匹配Z变换
* 雙線性轉換
* 常數Q轉換
* 傅里叶变换
	+ 離散傅立葉轉換（DFT）
	+ 離散分數傅立葉轉換（DFFT）
	+ 离散時間傅立葉轉換（DTFT）
* 冲激不變法
* 積分變換
* 拉普拉斯變換
* 拉普拉斯逆變換（英语：）
* 星標變換
* 札克轉換（英语：）

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| 取樣 | 
* 混疊
	+ 抗混叠濾波器
* 奈奎斯特率（英语：） / 頻率
* 升取樣
* 降取樣（英语：）
* 過取樣
* 欠取樣（英语：）
* 取樣率
* 量化

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* J9U: 987007565841605171
* LCCN: sh85126450
* NDL: 00576334

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