張 濤，劉 陽，任相贏

天津大學(xué) 電氣自動(dòng)化與信息工程學(xué)院，天津 300072

1 引言

語音端點(diǎn)檢測是指在噪聲環(huán)境中區(qū)分語音段和非語音段，是語音編碼、語音增強(qiáng)和語音識別等語音信號處理領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)。目前，語音端點(diǎn)檢測方法主要可以分為兩大類：基于特征的方法[1]和基于機(jī)器學(xué)習(xí)與模式識別的方法[2-4]。

20 世紀(jì)90 年代初，匹茲堡大學(xué)的Crippa 等人創(chuàng)造性地將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用于語音端點(diǎn)檢測。2017 年，文獻(xiàn)[5]提出了基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（deep neural network，DNN）綜合分析信號幅值相位信息的端點(diǎn)檢測算法，相比基于信號幅值的DNN算法，其錯(cuò)誤率大大降低。文獻(xiàn)[6]提出了一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語音端點(diǎn)檢測方法，該算法同時(shí)結(jié)合維特比算法，在復(fù)雜噪聲環(huán)境下取得了較好的檢測效果。但是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的端點(diǎn)檢測算法普遍存在訓(xùn)練速度慢，計(jì)算復(fù)雜度大的問題。

而基于特征的方法因其簡單、快速等優(yōu)點(diǎn)而得到廣泛的研究和應(yīng)用。早期用于語音端點(diǎn)檢測的特征主要有：短時(shí)能量、平均過零率[7]、譜熵[8]和倒譜距離[9]等。這類方法在高信噪比環(huán)境中的檢測效果較為理想，但在低信噪環(huán)境中的檢測性能會急劇下降。為了提高算法的抗噪聲性及魯棒性，相關(guān)學(xué)者提出了一系列新的方法。如文獻(xiàn)[10]提出一種噪聲抑制的語音端點(diǎn)檢測方法，首先對信號進(jìn)行語音增強(qiáng)，除去信號中的噪聲，然后進(jìn)行特征提取與檢測判決，提升了算法的抗噪性。文獻(xiàn)[11]提出了一種融合Fisher線性判別和Mel頻率倒譜系數(shù)的語音端點(diǎn)檢測方法，提升了算法在不同的噪聲環(huán)境與信噪比下的檢測準(zhǔn)確率。文獻(xiàn)[12]通過融合臨界頻帶譜熵與頻域差值能量，提出一種新的能量熵系數(shù)，提升了算法的噪聲適應(yīng)性和低信噪比下的魯棒性。上述方法多是基于語音的短時(shí)特征，并未充分考慮語音的長時(shí)變化信息。

為了更好地利用語音的長時(shí)特性，Ghosh等[13]提出了一種基于長時(shí)段信號變化率（long-term signal variability，LTSV）特征的檢測方法。該方法具有較強(qiáng)的噪聲適應(yīng)性，并且在極低信噪比（-10 dB）下仍可以有效地區(qū)分語音段和非語音段。文獻(xiàn)[14]提出了一種長時(shí)段信號譜平坦度（long-term spectral flatness measure，LSFM）特征，通過測度長時(shí)段語音在不同頻帶的譜平坦度來區(qū)分語音和噪聲，提升了在嘈雜人聲（babble）與機(jī)槍（machine gun）等非平穩(wěn)噪聲環(huán)境下的檢測準(zhǔn)確率及在不同噪聲環(huán)境下的魯棒性。雖然上述兩種方法在不同噪聲環(huán)境下均有較好的魯棒性，但在低信噪比下的檢測性能仍有提升的空間，尤其對于babble和machine gun這兩種非平穩(wěn)噪聲。

為了進(jìn)一步提升算法在不同噪聲環(huán)境下的魯棒性，特別是提高檢測算法在babble 和machine gun 等噪聲環(huán)境下的檢測性能，本文提出了一種基于長時(shí)信號功率譜變化（long-term power spectrum variability，LPSV）的特征。使用閾值判決的檢測方法檢驗(yàn)此特征在babble和machine gun等非平穩(wěn)噪聲環(huán)境下的語音端點(diǎn)檢測準(zhǔn)確率，并對比了本文提出的LPSV特征和傳統(tǒng)的LTSV以及LSFM特征的檢測性能。

2 LPSV特征

由于語音信號與噪聲信號功率譜的變化存在較大差異，通常情況下，語音信號功率譜的非平穩(wěn)度遠(yuǎn)大于噪聲。因此，本文提出了一種LPSV 特征，該特征準(zhǔn)確地反映了信號的功率譜變化特性，可以有效地區(qū)分語音和噪聲。

2.1 LPSV定義

定義1（LPSV）LPSV定義為表征長時(shí)信號功率譜變化的參數(shù)，由輸入信號x(n)的當(dāng)前幀及其之前R-1 幀信號的功率譜共同決定，反映了信號的功率譜在過去R幀的非平穩(wěn)度，具體計(jì)算過程如下：

式中，Lx(m)表示第m幀信號的LPSV特征參數(shù)，NFFT代表傅里葉變換點(diǎn)數(shù)，表示過去R幀信號在第k個(gè)頻點(diǎn)處的功率譜變化程度，可通過計(jì)算過去R幀信號中任意兩幀信號在第k個(gè)頻點(diǎn)處的功率譜變化量的平均值得到，相應(yīng)計(jì)算公式如下：

式中，Sx(i,wk)表示第i幀信號在頻率wk的功率譜，其可利用經(jīng)典的周期圖法計(jì)算信號的短時(shí)離散傅里葉變換求得，計(jì)算公式如下：

式中，NW表示每幀數(shù)據(jù)長度，NSH表示每幀數(shù)據(jù)移動(dòng)長度，h(l)表示長度為NW的窗函數(shù)。

若噪聲信號為平穩(wěn)噪聲N(n)，理想情況下噪聲的功率譜不會隨著時(shí)間發(fā)生變化，因此對于任意的i和wk，SN(i,wk)均為定值。若假定SN(i,wk)=σk，則依據(jù)式（2）可得，，則有LN(m)=0。若輸入信號x(n)為含有加性平穩(wěn)噪聲的帶噪語音信號，即x(n)=S(n)+N(n)，假設(shè)語音與噪聲不相關(guān)，則輸入信號的功率譜Sx(i,wk)=SS(i,wk)+σk，其中SS(i,wk)表示純凈語音信號的功率譜，則依據(jù)式（2）可得：

若噪聲信號為非平穩(wěn)噪聲，其頻譜會隨著時(shí)間而變化。此時(shí)LN(m)由非平穩(wěn)噪聲的類型及其功率譜變化特征決定。若輸入信號為含有加性非平穩(wěn)噪聲的帶噪語音信號，則輸入信號的功率譜為Sx(i,wk)=SS(i,wk)+SN(i,wk)，其中SN(i,wk)表示非平穩(wěn)噪聲的功率譜，則依據(jù)式（2）可得：

語音信號的頻帶主要分布在500～4 000 Hz，因此這里僅統(tǒng)計(jì)500～4 000 Hz 對應(yīng)頻點(diǎn)的LPSV 特征參數(shù)。

此時(shí)：

2.2 LPSV對語音和噪聲的區(qū)分度

首先實(shí)驗(yàn)分析在不同噪聲環(huán)境下，不同R值對LPSV參數(shù)的影響。所用純凈語音為從TIMIT[15]語音庫中隨機(jī)挑選的80個(gè)句子（8個(gè)說話人，4男、4女，每個(gè)說話人對應(yīng)10個(gè)句子，采樣頻率FS=16 kHz）。噪聲選自NOISEX-92[16]噪聲庫，每種噪聲均經(jīng)過重新采樣，重采樣后的采樣頻率為16 kHz，保證與TIMIT語音庫中語音采樣頻率相同。實(shí)驗(yàn)中的參數(shù)設(shè)置：幀長NW=512，幀移NSH=NW/2=256，窗函數(shù)h(l)選擇漢明窗，傅里葉變換點(diǎn)數(shù)NFFT=512，相應(yīng)kd=16，ku=128。這里利用最優(yōu)可分類比例（optimal classification proportion，OCP）表征LPSV 特征參數(shù)對噪聲和語音的區(qū)分性能：

其中，MCPmin表示最小的誤分類比例（misclassification proportion，MCP），誤判比例包括將噪聲誤判為語音的比例和將語音誤判為噪聲比例。最優(yōu)可分類比例越大，說明對語音和噪聲的區(qū)分性能越好。

Fig.1 LPSV with different R圖1 不同R值的LPSV

在0 dB 的white 噪聲環(huán)境下，不同R值對應(yīng)的噪聲和含噪語音的LPSV特征參數(shù)分布如圖1所示。為了更好地比較兩者的區(qū)別，將LPSV 取對數(shù)。從圖1可以看出，對于white噪聲，lgLPSV較小，且隨著R值的增加，分布越來越集中。這是因?yàn)閣hite 為平穩(wěn)噪聲，其功率譜不隨時(shí)間變化。當(dāng)R=5 時(shí)，lgLPSV主要的分布區(qū)間為[0.750,0.920]，R=15時(shí)為[0.790,0.880]，R=30 時(shí)為[0.820,0.870]，說明隨著R值的增加，lgLPSV的分布越趨于穩(wěn)定，而LPSV 特征參數(shù)也越準(zhǔn)確地反映white噪聲的頻譜變化特性。對于含噪語音，lgLPSV分布范圍較大，且取值明顯大于white噪聲。這是因?yàn)檎Z音為非平穩(wěn)信號，功率譜會隨著時(shí)間而發(fā)生較大改變。從圖1 還可以看出，R值越大，OCP 越大，說明隨著R的增加，LPSV 特征參數(shù)對于噪聲和語音的區(qū)分性能越來越好。

在0 dB不同噪聲環(huán)境下，R=25 時(shí)，噪聲和含噪語音的LPSV特征參數(shù)分布如圖2所示。從圖中可以看出，LPSV 在white 和pink 兩種平穩(wěn)噪聲環(huán)境下的OCP 明顯大于babble 和machine gun 兩種非平穩(wěn)噪聲，說明LPSV 在平穩(wěn)噪聲環(huán)境下的檢測性能更好。這是因?yàn)槠椒€(wěn)噪聲的功率譜不隨時(shí)間發(fā)生變化，與語音頻譜變化的差異性更大。對于babble 噪聲，lgLPSV主要分布區(qū)間為[0.4,1.3]，分布范圍明顯大于white 噪聲的[0.80,0.88]，主要是因?yàn)閎abble 為典型的非平穩(wěn)噪聲，在不同時(shí)間和頻點(diǎn)的頻譜差異較大。在babble噪聲環(huán)境下的區(qū)分效果相對較差，OCP僅為84.8%，明顯低于white 噪聲環(huán)境下的97.9%。machine gun噪聲的lgLPSV分布范圍最廣，主要區(qū)間為[-4.5,0.5]，這是因?yàn)閙achine gun噪聲中每次槍聲后有較長時(shí)間間隔，由于此間隔是靜音段，沒有頻譜變化，因此靜音段的lgLPSV較小。

3 基于LPSV的語音端點(diǎn)檢測方法

3.1 算法整體描述

本文采用閾值判決的方法進(jìn)行語音端點(diǎn)檢測，基于LPSV的語音端點(diǎn)檢測算法結(jié)構(gòu)框圖如圖3。具體步驟如下：

（1）對輸入信號進(jìn)行分幀加窗（漢明窗），并通過傅里葉變換求得信號功率譜。

（2）統(tǒng)計(jì)每幀信號的LPSV特征值Lx(m)，利用開始階段的背景噪聲信息初始化閾值Tinit。

Fig.2 LPSV in different noise conditions圖2 不同噪聲環(huán)境下的LPSV

Fig.3 System block diagram of voice activity detection圖3 語音端點(diǎn)檢測系統(tǒng)框圖

（3）利用Lx(m)進(jìn)行閾值判決，判決當(dāng)前R幀信號中是否含有語音幀，若Lx(m)大于判決閾值，表示含有語音幀，此時(shí)Dm記為1，否則表示不含語音幀，Dm記為0。

（4）利用過去80 幀信號的閾值判決結(jié)果對判決閾值進(jìn)行自適應(yīng)更新。

（5）利用Dm參數(shù)為當(dāng)前目標(biāo)幀進(jìn)行投票判決。如圖4，對于包含目標(biāo)幀信息的R幀閾值判決，若超過80%的結(jié)果為包含語音幀，則判決目標(biāo)幀為語音幀，否則為噪聲幀。

3.2 閾值初始化與自適應(yīng)

為了克服傳統(tǒng)固定閾值方法環(huán)境適應(yīng)性較差的缺點(diǎn)，本文采用了閾值自適應(yīng)方法。設(shè)計(jì)兩個(gè)緩沖器BN(m)和BS+N(m)，分別存儲過去80幀（約1 s）中判決為噪聲幀和語音幀的LPSV 特征值。閾值自適應(yīng)公式如下：

其中，α為權(quán)重值。仿真實(shí)驗(yàn)中假設(shè)開始50 幀為背景噪聲，據(jù)此統(tǒng)計(jì)噪聲信息并初始化閾值，實(shí)驗(yàn)中的初始閾值Tinit通過式（12）計(jì)算。其中μN(yùn)和σN分別表示背景噪聲LPSV特征值的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差，p為加權(quán)系數(shù)，通過仿真實(shí)驗(yàn)，p=3 時(shí)效果最佳。

3.3 檢測判決

由于統(tǒng)計(jì)了信號的長時(shí)段特征，因此進(jìn)行端點(diǎn)檢測判決時(shí)需要考慮前后幀的信息。檢測判決如圖4所示。當(dāng)前目標(biāo)幀為第m幀，此時(shí)的LPSV特征值Lx(m)由當(dāng)前幀及其前R-1 幀信號共同決定。若Lx(m)大于此時(shí)閾值T(m)，說明當(dāng)前R幀信號中含有語音幀，此時(shí)Dm記為1，否則記為0。則對于當(dāng)前目標(biāo)幀，共參與了R次閾值判決，結(jié)果分別為Dm，Dm+1,…,Dm+R-1，若這R次閾值判決中超過80%的結(jié)果為包含語音幀，則判決當(dāng)前目標(biāo)幀為語音幀，否則為噪聲幀。

Fig.4 Schematic diagram of voting decision圖4 投票決策示意圖

4 實(shí)驗(yàn)仿真與分析

4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置

語音信號選自TIMIT語音庫，包括20個(gè)說話人，10男、10女，每個(gè)說話人對應(yīng)10個(gè)句子，并對每個(gè)句子人工標(biāo)注端點(diǎn)（0 代表噪聲段，1 代表語音段）。由于TIMIT中句子較短（約3.5 s），且大部分為語音，因此實(shí)驗(yàn)中在每個(gè)句子前添加1 s 的靜音段，以便于統(tǒng)計(jì)噪聲的特征參數(shù)并初始化判決閾值。噪聲選自NOISEX-92 噪聲庫，這里選用white、pink、babble 和machine gun四種噪聲。并分別在信噪比為-5、0、5和10 dB的噪聲環(huán)境下測試算法性能，這里將檢測準(zhǔn)確率[14]作為性能指標(biāo)。

其中，N1,1和N0,0分別表示語音幀和噪聲幀被正確分類的幀數(shù)。

4.2 結(jié)果與分析

從TIMIT 語音庫中隨機(jī)挑選兩段語音，在0 dB噪聲環(huán)境下的檢測結(jié)果如圖5 所示。其中（a1）、（b1）、（c1）和（d1）分別表示添加0 dB 的white、pink、babble 和machine gun 噪聲后的帶噪語音波形圖。（a2）、（b2）、（c2）和（d2）表示對應(yīng)的語音端點(diǎn)檢測結(jié)果。從圖中可以看出，在white 和pink 兩種平穩(wěn)噪聲環(huán)境下的檢測性能優(yōu)于babble和machine gun兩種非平穩(wěn)噪聲，這是因?yàn)樵诜瞧椒€(wěn)噪聲環(huán)境下，LPSV 特征參數(shù)有所起伏，導(dǎo)致檢測性能有所降低。

在不同信噪比的噪聲環(huán)境下，分別統(tǒng)計(jì)了基于長時(shí)特征LTSV、LSFM和LPSV的語音端點(diǎn)檢測方法在不同噪聲類型下的準(zhǔn)確率，如表1和圖6所示。從表1中可以看出，在white和pink噪聲環(huán)境下，三種基于長時(shí)特征方法檢測性能比較接近，基于LPSV的語音端點(diǎn)檢測準(zhǔn)確率相較于其他兩種方法的準(zhǔn)確率提高1%左右。隨著信噪比的降低，基于LPSV 的語音端點(diǎn)檢測的優(yōu)勢逐漸明顯。在machine gun和babble噪聲環(huán)境下，基于LPSV的語音端點(diǎn)檢測準(zhǔn)確率明顯優(yōu)于其他兩種方法，在babble噪聲環(huán)境下，基于LPSV的語音端點(diǎn)檢測準(zhǔn)確率相較于其他兩種方法平均高出2.4%；在machine gun噪聲環(huán)境下，基于LPSV的語音端點(diǎn)檢測準(zhǔn)確率相較于其他兩種方法平均高出11.8%。

Table 1 Accuracy of different methods表1 不同方法的檢測準(zhǔn)確率

Fig.5 Voice activity detection results in different noise conditions圖5 不同噪聲環(huán)境下的語音端點(diǎn)檢測結(jié)果

5 結(jié)束語

Fig.6 Statistical graph of accuracy of different methods圖6 不同方法的準(zhǔn)確率統(tǒng)計(jì)圖

本文在對比分析語音和噪聲的頻譜變化特征的基礎(chǔ)上，提出了一種基于長時(shí)信號功率譜變化（LPSV）的語音特征，并對此特征在語音端點(diǎn)檢測領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)行了驗(yàn)證。相比于LTSV 和LSFM 特征，基于本文提出的LPSV 特征的語音端點(diǎn)檢測的準(zhǔn)確率有明顯提升，特別是在babble 與machine gun 這類非平穩(wěn)噪聲環(huán)境下的檢測準(zhǔn)確率。但在長時(shí)段下對語音信號分析，會造成一定的判決延遲，因此需要在檢測性能與檢測延遲之間選擇一個(gè)較理想的折中方案，這也是下一步研究的重點(diǎn)。同時(shí)，將本文提出的特征用于更加有效的方法中，提高語音端點(diǎn)檢測準(zhǔn)確率也是未來的工作重點(diǎn)。