Python语音基础操作--3.1语音分帧与加窗_ython语音基础操作–3.1语音分帧与加窗

作者：盐析白兔 | 2024-03-14 19:10:30

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ython语音基础操作–3.1语音分帧与加窗

《语音信号处理试验教程》（梁瑞宇等）的代码主要是Matlab实现的，现在Python比较热门，所以把这个项目大部分内容写成了Python实现，大部分是手动写的。使用CSDN博客查看帮助文件：

代码可在Github上下载：busyyang/python_sound_open

一般来讲，语音信号的采样率是挺高的，而且认为语音信号在一定时间段的基本特性不会发生较大的变化，具有一定的短时平稳性。进行“短时分析”就行将信号分解成一段一段地来处理，每一段就叫一帧，大约10-30ms，也就是一秒钟大约33-100帧，对于通常10K的采样率来说，这样也能有一定的信息存在。分帧通常有一定的交叠部分，就是帧移。帧移与帧长的比通常为0~1/2。

分帧就是通过加窗函数实现的，假设原始信号为 $s (n)$ ，窗函数为 $w (n)$ ，那么分帧就是 $s_w(n)=s(n)*w(n)$ ，窗函数需要满足1. 窗口两端不引起急剧变化，应该平滑过渡到0，2.在频域有较宽的3dB贷款以及较大的边带最大值。窗口的长度一般为10~20ms。有三种常见的窗函数为：

矩形窗
$w(n)=\left\{$
$\begin{array}{ll} 1 & , 0 ⩽ n ⩽ N - 1 \\ 0 & , o t h e r s \end{array}$ $\begin{array}{ll} 1&,0\leqslant n \leqslant N-1\\ 0&,others \end{array}$ \right. \tag{矩形窗} $w (n) = {10, 0 ⩽ n ⩽ N - 1, o t h e r s (矩形窗)$
汉明窗

$w(n)=\left\{$

\begin{array}{ll} 0.54 - 0.46 \cos [2 π n / (N - 1)] & , 0 ⩽ n ⩽ N - 1 \\ 0 & , o t h e r s \end{array}

$\begin{array}{ll} 0.54-0.46\cos[2\pi n/(N-1)]&,0\leqslant n \leqslant N-1\\ 0&,others \end{array}$ \right.\tag{汉明窗}

w (n) = {0.54 - 0.46 cos [2 π n / (N - 1)] 0, 0 ⩽ n ⩽ N - 1, o t h e r s (汉 明 窗)

海宁窗

$w(n)=\left\{$

\begin{array}{ll} 0.5 (1 - \cos (2 π n / (N - 1))) & , 0 ⩽ n ⩽ N - 1 \\ 0 & , o t h e r s \end{array}

$\begin{array}{ll} 0.5(1-\cos(2\pi n/(N-1)))&,0\leqslant n \leqslant N-1\\ 0&,others \end{array}$ \right.\tag{汉明窗}

w (n) = {0.5 (1 - cos (2 π n / (N - 1))) 0, 0 ⩽ n ⩽ N - 1, o t h e r s (汉 明 窗)

其图形如下：
在这里插入图片描述

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

N = 32
nn = [i for i in range(N)]
plt.subplot(3, 1, 1)
plt.stem(np.ones(N))
plt.title('(a)矩形窗')

w = 0.54 - 0.46 * np.cos(np.multiply(nn, 2 * np.pi) / (N - 1))
plt.subplot(3, 1, 2)
plt.stem(w)
plt.title('(b)汉明窗')

w = 0.5 * (1 - np.cos(np.multiply(nn, 2 * np.pi) / (N - 1)))
plt.subplot(3, 1, 3)
plt.stem(w)
plt.title('(c)海宁窗')
# plt.show()
plt.savefig('images/window.png')
plt.close()
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分帧操作，相当于将信号分解为若干个信号片段，并将片段与窗函数进行对应元素的乘法。

from scipy.io import wavfile
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False


def enframe(x, win, inc=None):
    nx = len(x)
    if isinstance(win, list):
        nwin = len(win)
        nlen = nwin  # 帧长=窗长
    elif isinstance(win, int):
        nwin = 1
        nlen = win  # 设置为帧长
    if inc is None:
        inc = nlen
    nf = (nx - nlen + inc) // inc
    frameout = np.zeros((nf, nlen))
    indf = np.multiply(inc, np.array([i for i in range(nf)]))
    for i in range(nf):
        frameout[i, :] = x[indf[i]:indf[i] + nlen]
    if isinstance(win, list):
        frameout = np.multiply(frameout, np.array(win))
    return frameout


fs, data = wavfile.read('C3_1_y.wav')
inc = 100
wlen = 200
en = enframe(data, wlen, inc)
i = input('起始帧(i):')
i = int(i)
tlabel = i
plt.subplot(4, 1, 1)
x = [i for i in range((tlabel - 1) * inc, (tlabel - 1) * inc + wlen)]
plt.plot(x, en[tlabel, :])
plt.xlim([(i - 1) * inc + 1, (i + 2) * inc + wlen])
plt.title('(a)当前波形帧号{}'.format(tlabel))

plt.subplot(4, 1, 2)
x = [i for i in range((tlabel + 1 - 1) * inc, (tlabel + 1 - 1) * inc + wlen)]
plt.plot(x, en[i + 1, :])
plt.xlim([(i - 1) * inc + 1, (i + 2) * inc + wlen])
plt.title('(b)当前波形帧号{}'.format(tlabel + 1))

plt.subplot(4, 1, 3)
x = [i for i in range((tlabel + 2 - 1) * inc, (tlabel + 2 - 1) * inc + wlen)]
plt.plot(x, en[i + 2, :])
plt.xlim([(i - 1) * inc + 1, (i + 2) * inc + wlen])
plt.title('(c)当前波形帧号{}'.format(tlabel + 2))

plt.subplot(4, 1, 4)
x = [i for i in range((tlabel + 3 - 1) * inc, (tlabel + 3 - 1) * inc + wlen)]
plt.plot(x, en[i + 3, :])
plt.xlim([(i - 1) * inc + 1, (i + 2) * inc + wlen])
plt.title('(d)当前波形帧号{}'.format(tlabel + 3))

# plt.show()
plt.savefig('images/en.png')
plt.close()

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在这里插入图片描述

另外，也可以直接使用numpy.hanning(N)来获得窗函数。其中N就是点数。

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