MATLAB :
Ses Sinyali Analizi
[Dijital Sinyal İşleme] 2 |
Elektrikport Akademi

Matlab ile bu kez de gelen dalganın temel frekansını tahmin etmek için Otokorelasyonu kullanalım.

A- A+

15.12.2012 tarihli yazı 25811 kez okunmuştur.

formant frekans otokorelasyon linear prediction pik spektral filtre ceptrum temel frekans periyodik sinyal kaynak-filtre

2.Temel Frekans Tahmini- Zaman Tanım Aralığı:

Biz dalgaların kendi periyodik tekrarlarında daha güçlü olduğunu ilişkilendirirken, Cepstrum sinyalin logaritmik spektrumun da periyodik olarak tekrarlanmasını arar. Yani, otokorelasyonu doğrudan gelen dalganın temel frekansını tahmin etmek için kullanır. Otokorelasyon fonksiyonu, sinyalin bir bölümü için sinyalin farklı gecikme aralığı ile dalga şekli arasındaki ilişkiyi gösterir. Biz ise çok kısa gecikmeler ve pitch dönemlerinin katlarına karşılık gelen gecikmelerde kendisi ile iyi ilişkilendirilmiş bir periyodik sinyal bekleriz.Konuşma sinyalinin bir bölümü için otokorelasyon fonsiyonu:


	
% get a section of vowel
[x,fs]=wavread('six.wav',[24120 25930]);
ms20=fs/50;                 % minimum speech Fx at 50Hz

% plot waveform
t=(0:length(x)-1)/fs;        % times of sampling instants
subplot(2,1,1);
plot(t,x);
legend('Waveform');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');

% calculate autocorrelation
r=xcorr(x,ms20,'coeff');   

% plot autocorrelation
d=(-ms20:ms20)/fs;          % times of delays
subplot(2,1,2);
plot(d,r);
legend('Autocorrelation');
xlabel('Delay (s)');
ylabel('Correlation coeff.');

Burada otokorelasyon fonksiyonunda sıfır gecikme ve gecikmelere karşılık gelen +-1 periyot, +-2 periyot, vb. durumları görebilirsiniz. Konuşmada normal perde aralığına karşılık gelen gecikme aralığında doruk noktalarına bakarak temel frekansı tahmin edebiliriz. 2ms (= 500Hz) ve 20ms (=50Hz) olduğunu söyleyebiliriz. Örneğin;




ms2=fs/500                 % maximum speech Fx at 500Hz
ms20=fs/50                 % minimum speech Fx at 50Hz
% just look at region corresponding to positive delays
r=r(ms20+1:2*ms20+1)
[rmax,tx]=max(r(ms2:ms20))
fprintf('rmax=%g Fx=%gHz\n',rmax,fs/(ms2+tx-1));

Otokorelasyon yaklaşımın en iyi çalıştığı durum sinyalin düşük, normal pitch ve sinyalinin spektral içeriğinin çok hızla değişmediği zaman ki durumudur.