語(yǔ)音處理檢測(cè)技術(shù)端點(diǎn)檢測(cè)、降噪和壓縮詳解

　　作為一種人機(jī)交互的手段，語(yǔ)音的端點(diǎn)檢測(cè)在解放人類雙手方面意義重大。同時(shí)，工作環(huán)境存在著各種各樣的背景噪聲，這些噪聲會(huì)嚴(yán)重降低語(yǔ)音的質(zhì)量從而影響語(yǔ)音應(yīng)用的效果，比如會(huì)降低識(shí)別率。未經(jīng)壓縮的語(yǔ)音數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡(luò)交互應(yīng)用中的網(wǎng)絡(luò)流量偏大，從而降低語(yǔ)音應(yīng)用的成功率。因此，音頻的端點(diǎn)檢測(cè)、降噪和音頻壓縮始終是終端語(yǔ)音處理關(guān)注的重點(diǎn)，目前仍是活躍的研究主題。

　　為了能和您一起了解端點(diǎn)檢測(cè)和降噪的基本原理，帶您一起一窺音頻壓縮的奧秘，科大訊飛資深研發(fā)工程師李洪亮將為我們?cè)斀?a class="contentlabel" href="http://www.butianyuan.cn/news/listbylabel/label/語(yǔ)音處理">語(yǔ)音處理檢測(cè)技術(shù)中的熱點(diǎn)——端點(diǎn)檢測(cè)、降噪和壓縮 。

　　▎端點(diǎn)檢測(cè)

　　首先來(lái)看端點(diǎn)檢測(cè)（Voice Activity Detection， VAD）。音頻端點(diǎn)檢測(cè)就是從連續(xù)的語(yǔ)音流中檢測(cè)出有效的語(yǔ)音段。它包括兩個(gè)方面，檢測(cè)出有效語(yǔ)音的起始點(diǎn)即前端點(diǎn)，檢測(cè)出有效語(yǔ)音的結(jié)束點(diǎn)即后端點(diǎn)。

　　在語(yǔ)音應(yīng)用中進(jìn)行語(yǔ)音的端點(diǎn)檢測(cè)是很必要的，首先很簡(jiǎn)單的一點(diǎn)，就是在存儲(chǔ)或傳輸語(yǔ)音的場(chǎng)景下，從連續(xù)的語(yǔ)音流中分離出有效語(yǔ)音，可以降低存儲(chǔ)或傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量。其次是在有些應(yīng)用場(chǎng)景中，使用端點(diǎn)檢測(cè)可以簡(jiǎn)化人機(jī)交互，比如在錄音的場(chǎng)景中，語(yǔ)音后端點(diǎn)檢測(cè)可以省略結(jié)束錄音的操作。

　　為了能更清楚說(shuō)明端點(diǎn)檢測(cè)的原理，先來(lái)分析一段音頻。上圖是一段只有兩個(gè)字的簡(jiǎn)單音頻，從圖上可以很直觀的看出，首尾的靜音部分聲波的振幅很小，而有效語(yǔ)音部分的振幅比較大，一個(gè)信號(hào)的振幅從直觀上表示了信號(hào)能量的大?。红o音部分能量值較小，有效語(yǔ)音部分的能量值較大。語(yǔ)音信號(hào)是一個(gè)以時(shí)間為自變量的一維連續(xù)函數(shù)，計(jì)算機(jī)處理的語(yǔ)音數(shù)據(jù)是語(yǔ)音信號(hào)按時(shí)間排序的采樣值序列，這些采樣值的大小同樣表示了語(yǔ)音信號(hào)在采樣點(diǎn)處的能量。

　　采樣值中有正值和負(fù)值，計(jì)算能量值時(shí)不需要考慮正負(fù)號(hào)，從這個(gè)意義上看，使用采樣值的絕對(duì)值來(lái)表示能量值是自然而然的想法，由于絕對(duì)值符號(hào)在數(shù)學(xué)處理上不方便，所以采樣點(diǎn)的能量值通常使用采樣值的平方，一段包含N個(gè)采樣點(diǎn)的語(yǔ)音的能量值可以定義為其中各采樣值的平方和。

　　這樣，一段語(yǔ)音的能量值既與其中的采樣值大小有關(guān)，又與其中包含的采樣點(diǎn)數(shù)量有關(guān)。為了考察語(yǔ)音能量值的變化，需要先將語(yǔ)音信號(hào)按照固定時(shí)長(zhǎng)比如20毫秒進(jìn)行分割，每個(gè)分割單元稱為幀，每幀中包含數(shù)量相同的采樣點(diǎn)，然后計(jì)算每幀語(yǔ)音的能量值。

　　如果音頻前面部分連續(xù)M0幀的能量值低于一個(gè)事先指定的能量值閾值E0，接下來(lái)的連續(xù)M0幀能量值大于E0，則在語(yǔ)音能量值增大的地方就是語(yǔ)音的前端點(diǎn)。同樣的，如果連續(xù)的若干幀語(yǔ)音能量值較大，隨后的幀能量值變小，并且持續(xù)一定的時(shí)長(zhǎng)，可以認(rèn)為在能量值減小的地方即是語(yǔ)音的后端點(diǎn)。

　　現(xiàn)在的問(wèn)題是，能量值閾值E0怎么??？M0又是多少？理想的靜音能量值為0，故上面算法中的E0理想狀態(tài)下取0。不幸的是，采集音頻的場(chǎng)景中往往有一定強(qiáng)度的背景音，這種單純的背景音當(dāng)然算靜音，但其能量值顯然不為0，因此，實(shí)際采集到的音頻其背景音通常有一定的基礎(chǔ)能量值。

　　我們總是假設(shè)采集到的音頻在起始處有一小段靜音，長(zhǎng)度一般為幾百毫秒，這一小段靜音是我們估計(jì)閾值E0的基礎(chǔ)。對(duì)，總是假設(shè)音頻起始處的一小段語(yǔ)音是靜音，這一點(diǎn)假設(shè)非常重要?。。?！在隨后的降噪介紹中也要用到這一假設(shè)。在估計(jì)E0時(shí)，選取一定數(shù)量的幀比如前100幀語(yǔ)音數(shù)據(jù)（這些是“靜音”），計(jì)算其平均能量值，然后加上一個(gè)經(jīng)驗(yàn)值或乘以一個(gè)大于1的系數(shù)，由此得到E0。這個(gè)E0就是我們判斷一幀語(yǔ)音是否是靜音的基準(zhǔn)，大于這個(gè)值就是有效語(yǔ)音，小于這個(gè)值就是靜音。

　　至于M0，比較容易理解，其大小決定了端點(diǎn)檢測(cè)的靈敏度，M0越小，端點(diǎn)檢測(cè)的靈敏度越高，反之越低。語(yǔ)音應(yīng)用的場(chǎng)景不同，端點(diǎn)檢測(cè)的靈敏度也應(yīng)該被設(shè)置為不同的值。例如，在聲控遙控器的應(yīng)用中，由于語(yǔ)音指令一般都是簡(jiǎn)單的控制指令，中間出現(xiàn)逗號(hào)或句號(hào)等較長(zhǎng)停頓的可能性很小，所以提高端點(diǎn)檢測(cè)的靈敏度是合理的，M0設(shè)置為較小值，對(duì)應(yīng)的音頻時(shí)長(zhǎng)一般為200-400毫秒左右。在大段的語(yǔ)音聽(tīng)寫應(yīng)用中，由于中間會(huì)出現(xiàn)逗號(hào)或句號(hào)等較長(zhǎng)時(shí)間的停頓，宜將端點(diǎn)檢測(cè)的靈敏度降低，此時(shí)M0值設(shè)置為較大值，對(duì)應(yīng)的音頻時(shí)長(zhǎng)一般為1500-3000毫秒。所以M0的值，也就是端點(diǎn)檢測(cè)的靈敏度，在實(shí)際中應(yīng)該做成可調(diào)整的，它的取值要根據(jù)語(yǔ)音應(yīng)用的場(chǎng)景來(lái)選擇。

　　以上只是語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)的很簡(jiǎn)單的一般原理，實(shí)際應(yīng)用中的算法遠(yuǎn)比上面講的要復(fù)雜。作為一個(gè)應(yīng)用較廣的語(yǔ)音處理技術(shù)，音頻端點(diǎn)檢測(cè)仍然是一個(gè)較為活躍的研究方向?？拼笥嶏w已經(jīng)使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Networks， RNN）技術(shù)來(lái)進(jìn)行語(yǔ)音的端點(diǎn)檢測(cè)，實(shí)際的效果可以關(guān)注訊飛的產(chǎn)品。

　　▎降噪

　　降噪又稱噪聲抑制（Noise Reduction），前文提到，實(shí)際采集到的音頻通常會(huì)有一定強(qiáng)度的背景音，這些背景音一般是背景噪音，當(dāng)背景噪音強(qiáng)度較大時(shí)，會(huì)對(duì)語(yǔ)音應(yīng)用的效果產(chǎn)生明顯的影響，比如語(yǔ)音識(shí)別率降低，端點(diǎn)檢測(cè)靈敏度下降等，因此，在語(yǔ)音的前端處理中，進(jìn)行噪聲抑制是很有必要的。

　　噪聲有很多種，既有頻譜穩(wěn)定的白噪聲，又有不穩(wěn)定的脈沖噪聲和起伏噪聲，在語(yǔ)音應(yīng)用中，穩(wěn)定的背景噪音最為常見(jiàn)，技術(shù)也最成熟，效果也最好。本課程只討論穩(wěn)定的白噪聲，即總是假設(shè)背景噪聲的頻譜是穩(wěn)定或者是準(zhǔn)穩(wěn)定的。

　　前面講的語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)是在時(shí)域上進(jìn)行的，降噪的過(guò)程則是在頻域上進(jìn)行的，為此，我們先來(lái)簡(jiǎn)單介紹或者說(shuō)復(fù)習(xí)一下用于時(shí)域-頻域相互轉(zhuǎn)換的重要工具——傅里葉變換。

　　為了更容易理解，先看高等數(shù)學(xué)中學(xué)過(guò)的傅里葉級(jí)數(shù)，高等數(shù)學(xué)理論指出，一個(gè)滿足Dirichlet條件的周期為2T的函數(shù)f（t），可以展開(kāi)成傅里葉級(jí)數(shù)：

　　對(duì)于一般的連續(xù)時(shí)域信號(hào)f（t），設(shè)其定義域?yàn)椋?，T］，對(duì)其進(jìn)行奇延拓后，其傅里葉級(jí)數(shù)如下式：

　　bn的計(jì)算同上，由上式可知，任何一個(gè)連續(xù)的時(shí)域信號(hào)f（t），都可以由一組三角函數(shù)線性疊加而成。或者說(shuō)， f（t）都可以由一個(gè)三角函數(shù)線性組合組成的序列來(lái)無(wú)限的逼近。信號(hào)的傅里葉級(jí)數(shù)展示的是構(gòu)成信號(hào)的頻率以及各個(gè)頻率處的振幅，因此，式子的右端又可以看做是信號(hào)f（t）的頻譜，說(shuō)的更直白一點(diǎn)，信號(hào)的頻譜就是指這個(gè)信號(hào)有哪些頻率成分，各個(gè)頻率的振幅如何。上式從左到右的過(guò)程是一個(gè)求已知信號(hào)的頻譜的過(guò)程，從右到左的過(guò)程是一個(gè)由信號(hào)的頻譜重構(gòu)該信號(hào)的過(guò)程。

　　雖然由信號(hào)的傅里葉級(jí)數(shù)很容易理解頻譜的概念，但在實(shí)際中求取信號(hào)的頻譜時(shí)，使用的是傅里葉級(jí)數(shù)的一種推廣形式——傅里葉變換。

　　傅里葉變換是一個(gè)大的家族，在不同的應(yīng)用領(lǐng)域，有不同的形式，在這里我們只給出兩種形式——連續(xù)形式的傅里葉變換和離散傅里葉變換：

　　其中的j是虛數(shù)單位，也就是j*j=-1，其對(duì)應(yīng)的傅里葉逆變換分別為：

　　在實(shí)際應(yīng)用中，將數(shù)字采樣信號(hào)進(jìn)行傅里葉變換后，可以得到信號(hào)的頻譜。頻域上的處理完成后，可以使用傅里葉逆變換將信號(hào)由頻域轉(zhuǎn)換到時(shí)域中。對(duì)，傅里葉變換是一個(gè)可以完成由時(shí)域向頻域轉(zhuǎn)換的重要工具，一個(gè)信號(hào)經(jīng)傅里葉變換后，可以得到信號(hào)的頻譜。

　　以上是傅里葉變換的簡(jiǎn)單介紹，數(shù)學(xué)功底不太好的朋友看不大懂也沒(méi)關(guān)系，只要明白，一個(gè)時(shí)域信號(hào)進(jìn)行傅里葉變換后，可以得到這個(gè)信號(hào)的頻譜，即完成如下轉(zhuǎn)換：

　　左面的是時(shí)域信號(hào)，右面的是對(duì)應(yīng)的頻譜，時(shí)域信號(hào)一般關(guān)注的是什么時(shí)間取什么值，頻域信號(hào)關(guān)心的是頻率分布和振幅。

　　有了以上的理論作為基礎(chǔ)，理解降噪的原理就容易多了，噪音抑制的關(guān)鍵是提取出噪聲的頻譜，然后將含噪語(yǔ)音根據(jù)噪聲的頻譜做一個(gè)反向的補(bǔ)償運(yùn)算，從而得到降噪后的語(yǔ)音。這句話很重要，后面的內(nèi)容都是圍繞這句話展開(kāi)的。

　　噪聲抑制的一般流程如下圖所示：

　　同端點(diǎn)檢測(cè)類似，假設(shè)音頻起始處的一小段語(yǔ)音是背景音，這一假設(shè)非常重要，因?yàn)檫@一小段背景音也是背景噪聲，是提取噪聲頻譜的基礎(chǔ)。

　　降噪過(guò)程：首先將這一小段背景音進(jìn)行分幀，并按照幀的先后順序進(jìn)行分組，每組的幀數(shù)可以為10或其他值，組的數(shù)量一般不少于5，隨后對(duì)每組背景噪聲數(shù)據(jù)幀使用傅里葉變換得到其頻譜，再將各頻譜求平均后得到背景噪聲的頻譜。

　　得到噪聲的頻譜后，降噪的過(guò)程就非常簡(jiǎn)單了，上圖下面左側(cè)的圖中紅色部分即為噪聲的頻譜，黑色的線為有效語(yǔ)音信號(hào)的頻譜，兩者共同構(gòu)成含噪語(yǔ)音的頻譜，用含噪語(yǔ)音的頻譜減去噪音頻譜后得到降噪后語(yǔ)音的頻譜，再使用傅里葉逆變換轉(zhuǎn)回到時(shí)域中，從而得到降噪后的語(yǔ)音數(shù)據(jù)。

　　下圖展示了降噪的效果

　　左右兩幅圖是降噪前后時(shí)域中的對(duì)比，左面的是含噪語(yǔ)音信號(hào)，從圖中可以看到噪聲還是很明顯的。右側(cè)的是降噪后的語(yǔ)音信號(hào)，可以看出，背景噪聲被大大的抑制了。

　　下面兩幅圖是頻域中的對(duì)比

　　其中橫軸表示時(shí)間軸，縱軸表示頻率，左面的是含噪語(yǔ)音，其中的亮紅色部分是有效語(yǔ)音，而那些像沙子一樣的紫色的部分則是噪聲。從圖中可以看出，噪聲不僅是“無(wú)時(shí)不在”，而且還是“無(wú)處不在”，也就是在各種頻率處都有分布，右側(cè)的是降噪后的語(yǔ)音，可以很明顯的看出，降噪前那些像沙子一樣的紫色的部分淡了很多，就是噪聲被有效的抑制了。

　　在實(shí)際應(yīng)用中，降噪使用的噪聲頻譜通常不是一成不變的，而是隨著降噪過(guò)程的進(jìn)行被持續(xù)修正的，即降噪的過(guò)程是自適應(yīng)的。這樣做的原因一方面是語(yǔ)音數(shù)據(jù)前部的靜音長(zhǎng)度有時(shí)不夠長(zhǎng)，背景噪聲數(shù)據(jù)不足導(dǎo)致得到的噪聲頻譜往往不夠準(zhǔn)確，另一方面，背景噪聲往往不是絕對(duì)穩(wěn)定的，而是漸變的甚至?xí)蛔兊搅硪环N穩(wěn)定的背景噪聲。

　　這些原因都要求在降噪的過(guò)程中對(duì)使用的噪聲頻譜做及時(shí)修正，以得到較好的降噪效果。修正噪聲頻譜的方法是使用后繼音頻中的靜音，重復(fù)噪聲頻譜提取算法，得到新的噪聲頻譜，并將之用于修正降噪所用的噪聲頻譜，所以降噪的過(guò)程中仍然要使用端點(diǎn)檢測(cè)中用到的如何判斷靜音。噪聲頻譜修正的方法或者是新舊頻譜進(jìn)行加權(quán)平均，或者使用新的噪聲頻譜完全替換使用中的噪聲頻譜。

　　以上介紹的是降噪的非常簡(jiǎn)單的原理。實(shí)際應(yīng)用中的降噪算法遠(yuǎn)比上面介紹的要復(fù)雜，現(xiàn)實(shí)中的噪聲源多種多樣，其產(chǎn)生的機(jī)理和特性也較為復(fù)雜，所以噪聲抑制在現(xiàn)今仍然是一個(gè)較為活躍的研究領(lǐng)域，各種新技術(shù)也層出不窮，比如在實(shí)際應(yīng)用中已經(jīng)使用了多麥克風(fēng)陣列來(lái)進(jìn)行噪聲抑制。

　　▎音頻壓縮

　　音頻壓縮的必要性眾所周知，不再贅述。所有的音頻壓縮系統(tǒng)都要求有兩種對(duì)應(yīng)的算法，一種是運(yùn)行于源端上的編碼算法（encoding），另一種是運(yùn)行于接收端或用戶終端的解碼算法（decoding）。

　　編碼算法和解碼算法表現(xiàn)出一定的不對(duì)稱性。這種不對(duì)稱性一是表現(xiàn)在編碼算法和解碼算法的效率可以不同。音頻或視頻數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)時(shí)，通常只被編碼一次，但將被解碼成千上萬(wàn)次，所以編碼算法較復(fù)雜、效率降低、費(fèi)用昂貴是可以被接受的，但解碼算法一定要快速、簡(jiǎn)單而且廉價(jià)。編碼算法和解碼算法的不對(duì)稱性還表現(xiàn)在編碼和解碼的過(guò)程通常是不可逆的，也就是說(shuō)，解碼后得到的數(shù)據(jù)和編碼之前的原始數(shù)據(jù)可以是不同的，只要它們聽(tīng)起來(lái)或看起來(lái)是一樣的即可，這種編解碼算法通常稱為有損的，與此對(duì)應(yīng)的是，如果解碼后得到和原始數(shù)據(jù)一致的數(shù)據(jù)，這種編碼和解碼稱為無(wú)損的。

　　音視頻編解碼算法大多是有損的，因?yàn)槿淌芤恍┥倭啃畔⒌膩G失，往往可以換來(lái)壓縮率的大幅提升，音頻信號(hào)的壓縮編碼采用了數(shù)據(jù)編碼中的一些技術(shù)，如熵編碼、波形編碼、參數(shù)編碼、混合編碼、感知編碼等。

　　本次課重點(diǎn)介紹感知編碼，相對(duì)于其他的編碼算法，感知編碼基于人耳聽(tīng)覺(jué)的一些特性（心理聲學(xué)），去除音頻信號(hào)中的冗余，從而達(dá)到音頻壓縮的目的。相對(duì)于其他的音頻編碼算法（無(wú)損的），在人耳沒(méi)有感覺(jué)到明顯失真的條件下，可以達(dá)到10倍以上的較大壓縮率。

　　首先來(lái)介紹感知編碼的心理聲學(xué)基礎(chǔ)。音頻壓縮的核心是去除冗余。所謂冗余就是語(yǔ)音信號(hào)中包含的不能為人耳所感知的信息，它對(duì)人類確定音色、音調(diào)等信息沒(méi)有任何幫助，比如，人耳能聽(tīng)到的聲音頻率范圍為20-20KHz，無(wú)法感知頻率低于20Hz的次聲波和頻率高于20KHz的超聲波。再比如，人耳也無(wú)法聽(tīng)到一段“不夠響”的聲音。感知編碼就是利用了人類聽(tīng)覺(jué)系統(tǒng)的這類特性，達(dá)到去除音頻冗余信息的目的。

　　感知編碼中的心理聲學(xué)主要有：頻率屏蔽、時(shí)域屏蔽、可聽(tīng)度閾值等。

　　頻率屏蔽 頻率屏蔽在生活中處處可見(jiàn)，比如你在家中坐在沙發(fā)上安靜的看電視，突然，正在裝修的鄰居家一陣很刺耳的電鉆鉆墻的聲音傳來(lái)，這時(shí)你所能聽(tīng)到的只有手提電鉆發(fā)出的很強(qiáng)的噪聲，盡管此時(shí)電視所發(fā)出的聲音仍然在刺激著你的耳膜，但你卻充耳不聞，也就是說(shuō)，一段強(qiáng)度很高的聲音可以完全屏蔽一段強(qiáng)度較低的聲音，這種現(xiàn)象稱為頻率屏蔽。

　　時(shí)域屏蔽 承接前一個(gè)例子，不僅在電鉆發(fā)出聲音的時(shí)間內(nèi)人耳聽(tīng)不到電視機(jī)的聲音，就是在電鉆的聲音剛停下來(lái)的一小段時(shí)間內(nèi)，人耳也聽(tīng)不到電視機(jī)的聲音，這種現(xiàn)象稱為時(shí)域屏蔽。產(chǎn)生時(shí)域屏蔽的原因是人類的聽(tīng)覺(jué)系統(tǒng)是一個(gè)增益可調(diào)的系統(tǒng)，聽(tīng)強(qiáng)度較大的聲音時(shí)，增益較低，聽(tīng)強(qiáng)度較小的聲音時(shí)，增益較高。有時(shí)人類甚至借助外部手段來(lái)改變聽(tīng)覺(jué)系統(tǒng)的增益，比如，捂耳朵以避免強(qiáng)度很大的聲音損傷耳膜，而屏住呼吸、側(cè)耳、以手放耳廓后更是聽(tīng)較弱聲音時(shí)的常見(jiàn)行為。在上例中，強(qiáng)度很大的聲音剛消失時(shí)，聽(tīng)覺(jué)系統(tǒng)需要一小段時(shí)間來(lái)調(diào)高增益，正是在這一小段時(shí)間內(nèi)產(chǎn)生了時(shí)域屏蔽。

　　下面來(lái)說(shuō)可聽(tīng)度閾值，它對(duì)于音頻壓縮灰常重要。

　　設(shè)想在一個(gè)安靜的房間中，一臺(tái)由計(jì)算機(jī)控制的揚(yáng)聲器可以發(fā)出某一頻率的聲音，剛開(kāi)始時(shí)揚(yáng)聲器功率較小，處于一定距離上的聽(tīng)覺(jué)正常的人聽(tīng)不到揚(yáng)聲器發(fā)出的聲音。然后開(kāi)始逐漸增大揚(yáng)聲器的功率，當(dāng)功率增大到剛好可以被聽(tīng)見(jiàn)的時(shí)候，記錄下此時(shí)揚(yáng)聲器的功率（聲強(qiáng)級(jí)，單位分貝），這個(gè)功率就是這個(gè)頻率下的可聽(tīng)度閾值。

　　然后改變揚(yáng)聲器所發(fā)音頻的頻率，重復(fù)以上實(shí)驗(yàn)，最終獲得的可聽(tīng)度閾值隨頻率變化的曲線如下圖所示：

　　由圖中可以很明顯的看出，人類的聽(tīng)覺(jué)系統(tǒng)對(duì)頻率在1000-5000Hz范圍的聲音最敏感，頻率越接近兩側(cè)，人類聽(tīng)覺(jué)反應(yīng)越遲鈍。

　　回過(guò)頭來(lái)再看頻率屏蔽的情形，這次實(shí)驗(yàn)在房間中增加一個(gè)頻率為150Hz，強(qiáng)度為60dB的信號(hào)，然后重復(fù)實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)得出的可聽(tīng)度閾值曲線如下圖所示：

　　從圖中很明顯的看出，可聽(tīng)度閾值曲線在150Hz附近被強(qiáng)烈的扭曲了，被向上提高了很多。這意味著，本來(lái)位于可聽(tīng)度閾值之上的150Hz附近的某個(gè)頻率的聲音，有可能由于150Hz的更強(qiáng)的信號(hào)的存在而變得不可聞了，也就是被屏蔽了。

音頻壓縮1#e#

　　感知編碼的基本規(guī)則就是，永遠(yuǎn)不需要對(duì)人耳聽(tīng)不到的信號(hào)進(jìn)行編碼，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是，聽(tīng)不到的信號(hào)不需要編碼，這句廢話恰恰是語(yǔ)音壓縮研究的重點(diǎn)之一。廢話的另外一種含義就是非常容易理解的正確的話。言歸正傳，哪些東西聽(tīng)不見(jiàn)呢？功率低于可聽(tīng)度閾值的信號(hào)或者說(shuō)分量，被屏蔽的信號(hào)或者說(shuō)分量，這些人耳都聽(tīng)不見(jiàn)，都是上文提到的“冗余”。

　　以上是心里聲學(xué)的一些東西。要想很好的理解音頻壓縮，還需要理解一個(gè)更重要的概念：子帶。子帶（subband）是指這樣的一種頻率范圍，當(dāng)兩個(gè)音調(diào)的頻率位于一個(gè)子帶內(nèi)時(shí)，人就會(huì)把兩個(gè)音調(diào)聽(tīng)成一個(gè)。更一般的情況是，如果一個(gè)復(fù)雜信號(hào)的頻率分布位于一個(gè)子帶內(nèi)時(shí)，人耳的感覺(jué)是該信號(hào)等價(jià)于一個(gè)頻率位于該子帶中心頻率處的簡(jiǎn)單信號(hào)，這是子帶的核心內(nèi)涵。簡(jiǎn)單說(shuō)，子帶是指一個(gè)頻率范圍，頻譜位于這個(gè)范圍內(nèi)的信號(hào)可以用一個(gè)單一頻率的分量來(lái)代替。

　　一般等價(jià)的頻率取子帶的中心頻率，振幅取子帶內(nèi)個(gè)頻率分量振幅的加權(quán)和，更簡(jiǎn)單的方法則是將各頻率分量的振幅直接相加，作為等價(jià)信號(hào)的振幅，這樣一個(gè)范圍內(nèi)的頻率分量用一個(gè)分量就可以代替了。

　　設(shè)一個(gè)信號(hào)的頻譜頻率最低值為w0，最大值為w1。子帶編碼就是將w0-w1之間的頻率范圍劃分成若干子帶，然后每個(gè)子帶范圍內(nèi)的分量用一個(gè)等價(jià)的頻率分量來(lái)替換。這樣，一個(gè)具有復(fù)雜頻譜的信號(hào)可以等價(jià)為一個(gè)頻譜構(gòu)成灰常簡(jiǎn)單的信號(hào)——頻譜被大大簡(jiǎn)化了，需要存儲(chǔ)的東西就非常少了。

　　從以上過(guò)程不難知道，子帶如何劃分對(duì)壓縮后音頻的質(zhì)量影響很大（畢竟是近似等價(jià)）。子帶的劃分方法是子帶編碼的一個(gè)很重要的研究主題，大致可以分為等寬子帶編碼和變寬子帶編碼，見(jiàn)名知意，不解釋。

　　子帶劃分后子帶數(shù)量的不同導(dǎo)致了壓縮算法的不同等級(jí)。容易知道，碼率越低壓縮率越高時(shí)，子帶數(shù)量少，同時(shí)音質(zhì)較差。相反的情況也容易理解。

　　理解了子帶編碼，音頻壓縮就很容易理解了，一個(gè)信號(hào)經(jīng)過(guò)一組三角濾波器（等同于一組子帶）后，被精簡(jiǎn)為數(shù)量很少的頻率分量。然后考察這些頻率分量，能量或者說(shuō)振幅位于可聽(tīng)度閾值曲線之下的直接無(wú)視（刪除該分量，因?yàn)槁?tīng)不到）。再考察余下的兩兩相鄰的頻率分量，如果其中一個(gè)被旁邊的頻率屏蔽，也刪除掉。經(jīng)過(guò)以上的處理，一個(gè)復(fù)雜信號(hào)的頻譜所含有的頻率分量就很簡(jiǎn)單了，使用很少的數(shù)據(jù)就可以存儲(chǔ)或者傳輸這些信息。

　　解碼的時(shí)候使用傅里葉逆變換將上面得到的簡(jiǎn)單頻譜重構(gòu)到時(shí)域上，得到解碼后的語(yǔ)音。

　　以上就是音頻壓縮的簡(jiǎn)單原理，下面談?wù)勔纛l編解碼庫(kù)。

　　可以公開(kāi)獲取的音頻編解碼開(kāi)源庫(kù)很多，其特點(diǎn)和能力也有所不同，如下圖：

　　由圖中可以看到，AAC和MP3等走的是“高端路線”，用來(lái)對(duì)高采樣率的音樂(lè)進(jìn)行編碼，而AMR和SPEEX等走的是中低端路線，可以處理16K采樣率以下的語(yǔ)音信號(hào)，這對(duì)于語(yǔ)音合成、語(yǔ)音識(shí)別、聲紋識(shí)別等語(yǔ)音應(yīng)用足夠了。

　　科大訊飛語(yǔ)音云使用的是SPEEX系列，算法相關(guān)信息如下圖所示：

　　Speex編解碼庫(kù)壓縮率變換范圍較廣，壓縮等級(jí)可供選擇的范圍較寬，所以應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)狀況較為復(fù)雜的移動(dòng)終端應(yīng)用中甚為合適。

　　好了，以上就是本次課分享的全部?jī)?nèi)容。

　　小結(jié)：

　　音頻端點(diǎn)檢測(cè)、降噪和語(yǔ)音壓縮，很多人覺(jué)得神秘、難于理解和難以把握。但經(jīng)李老師娓娓道來(lái)，平時(shí)感覺(jué)高大上的語(yǔ)音處理技術(shù)也被講的深入淺出。原來(lái)，不需要很高深的理論功底也可以理解這些技術(shù)的關(guān)鍵：音頻端點(diǎn)檢測(cè)的關(guān)鍵是根據(jù)前面的靜音確定用來(lái)分辨靜音和有效語(yǔ)音的標(biāo)尺，降噪的關(guān)鍵是使用前面的一小段背景噪音提取出噪聲的頻譜，音頻壓縮方法之一是充分利用人類的心里聲學(xué)，劃分子帶，去除冗余等。

　　讓我們一起關(guān)注語(yǔ)音處理技術(shù)在以上幾個(gè)方面的最新發(fā)展吧。

　　演講嘉賓介紹

　　李洪亮，畢業(yè)于中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)?？拼笥嶏w資深研發(fā)工程師，長(zhǎng)期從事語(yǔ)音引擎和語(yǔ)音類云計(jì)算相關(guān)開(kāi)發(fā)，科大訊飛語(yǔ)音云的締造者之一，主導(dǎo)研發(fā)的用于訊飛語(yǔ)音云平臺(tái)上的語(yǔ)音編解碼庫(kù)，日使用量超過(guò)二十億。主導(dǎo)語(yǔ)音類國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)體系的建設(shè)，主導(dǎo)、參與多個(gè)語(yǔ)音類國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)的制定。 他今天的分享將分為兩大部分，第一部分是端點(diǎn)檢測(cè)和降噪，第二部分是音頻壓縮。