一種高準(zhǔn)確度的數(shù)字音頻持續(xù)相位檢測(cè)方法與流程

一種高準(zhǔn)確度的數(shù)字音頻持續(xù)相位檢測(cè)方法與流程前言在數(shù)字音頻領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)對(duì)音頻信號(hào)的高精度分析和處理是非常重要的。其中，相位檢測(cè)作為一項(xiàng)基礎(chǔ)任務(wù)，能夠?qū)σ纛l信號(hào)進(jìn)行進(jìn)一步處理，如時(shí)域重采樣、信號(hào)合成等。本文介紹一種高準(zhǔn)確度的數(shù)字音頻持續(xù)相位檢測(cè)方法與流程。相位相位是指周期信號(hào)的一個(gè)屬性，可以描述信號(hào)某一時(shí)刻的相對(duì)位置。在音頻領(lǐng)域中，相位被廣泛使用。例如，在音頻合成中，相位被用來(lái)控制合成波形的形狀和過(guò)渡效果。因此，對(duì)于數(shù)字音頻的相位檢測(cè)研究是很有必要的。持續(xù)相位在一段數(shù)字音頻中，如果相位在一定時(shí)間段內(nèi)保持了相對(duì)不變的狀態(tài)，即未發(fā)生明顯的突變，那么稱這段時(shí)間段的相位是“持續(xù)相位”。持續(xù)相位在很多音頻處理任務(wù)中都有廣泛應(yīng)用。例如，利用最小相位濾波器對(duì)信號(hào)進(jìn)行重采樣，可以避免重采樣過(guò)程中信號(hào)失真問(wèn)題。數(shù)字音頻相位檢測(cè)方法數(shù)字音頻相位檢測(cè)方法分為兩類：基于時(shí)域的方法和基于頻域的方法?；跁r(shí)域的方法主要是通過(guò)對(duì)波形的變形進(jìn)行計(jì)算，并通過(guò)擬合得到信號(hào)的相位信息?；陬l域的方法主要利用快速傅里葉變換并推導(dǎo)相位信息。本文介紹的方法是基于時(shí)域的方法。持續(xù)相位檢測(cè)思路持續(xù)相位檢測(cè)的思路是，通過(guò)對(duì)時(shí)間序列信號(hào)進(jìn)行逐段分析，提取相位的短時(shí)變化特征，并根據(jù)這些特征判斷相位是否有明顯的變化，從而確定持續(xù)相位區(qū)間。具體步驟如下：將信號(hào)劃分成多個(gè)窗口；對(duì)每個(gè)窗口進(jìn)行數(shù)據(jù)處理分析，計(jì)算得到其相位特征；判斷相鄰窗口的相位特征是否相似，若相似則說(shuō)明相位是持續(xù)的；利用持續(xù)相位的特征對(duì)整個(gè)信號(hào)進(jìn)行相位檢測(cè)。窗口劃分首先需要將信號(hào)分成多個(gè)窗口。窗口大小應(yīng)根據(jù)信號(hào)本身特征而定，一般而言，窗口大小越小，則對(duì)時(shí)間精度的要求越高，因此可以通過(guò)一定的實(shí)驗(yàn)和調(diào)整，選擇合適的窗口大小。相位特征提取相位特征提取是其中一個(gè)關(guān)鍵步驟，其目的是用一些指標(biāo)來(lái)描述每個(gè)窗口的相位特征。常用的相位特征包括：幀差分包絡(luò)（FDE）：是三角濾波器對(duì)相鄰兩個(gè)窗口的相位偏差的絕對(duì)值的求和；短時(shí)平均幅度差（SMA）：是在每個(gè)窗口內(nèi)對(duì)幅度平均值與窗口幅度的平均值之差求和；相位差分（PD）：是相鄰兩個(gè)窗口相位之間的差。通過(guò)對(duì)窗口進(jìn)行上述特征提取，就可以得到一系列以數(shù)字形式表示的相位特征值。相位判斷與持續(xù)區(qū)間確定在得到相鄰窗口的相位特征值之后，需要進(jìn)行相位判斷，進(jìn)而確定持續(xù)相位的區(qū)間。判斷方法一般分為兩步：計(jì)算相鄰兩個(gè)窗口的相位差；比較相位差是否小于一定閾值。如果相位差小于一定閾值，則說(shuō)明相位是持續(xù)的。反之，則說(shuō)明相位發(fā)生了突變。對(duì)于持續(xù)相位區(qū)間的確定，本文使用二叉樹(shù)表示法來(lái)實(shí)現(xiàn)。二叉樹(shù)表示法二叉樹(shù)表示法是一種將連續(xù)數(shù)字劃分為不同區(qū)間并可視化顯示的方法。更具體地說(shuō)，它利用二叉樹(shù)的結(jié)構(gòu)將原始數(shù)字逐步細(xì)分為多個(gè)小區(qū)間，并維護(hù)每個(gè)區(qū)間的最大值和最小值。在持續(xù)相位檢測(cè)中，將相位劃分為若干持續(xù)區(qū)間，并建立二叉樹(shù)表示法，可以有效地對(duì)持續(xù)區(qū)間進(jìn)行管理和維護(hù)。流程本文介紹的持續(xù)相位檢測(cè)流程如下：將信號(hào)分成多個(gè)窗口，對(duì)每個(gè)窗口進(jìn)行相位特征提取，并用二叉樹(shù)表示法建立持續(xù)相位區(qū)間；利用持續(xù)相位檢測(cè)算法，對(duì)相鄰窗口的相位進(jìn)行判斷，確定持續(xù)相位區(qū)間；根據(jù)持續(xù)相位區(qū)間，對(duì)信號(hào)進(jìn)行重采樣等操作。流程演示如下：importnumpyasnp

frombinarytreeimportbuild

#分幀處理

window_size=512

frames=[]

foriinrange(window_size,len(signal),window_size):

frame=signal[i-window_size:i]

frames.append(frame)

#計(jì)算相位特征

FDE=[]

SMA=[]

PD=[]

foriinrange(len(frames)-1):

frame1=frames[i]

frame2=frames[i+1]

...

#根據(jù)幀差分包絡(luò)、短時(shí)平均幅度差和相位差分計(jì)算相位特征

FDE.append(fde)

SMA.append(sma)

PD.append(pd)

#判斷相位是否是持續(xù)的

threshold=0.05

nodes=[build([(SMA[i],SMA[i]+FDE[i]),(SMA[i+1]-FDE[i+1],SMA[i+1])])foriinrange(len(FDE))]

fori,nodeinenumerate(nodes):

ifnode.right.value[0]-node.left.value[1]<thresholdandlen(node)>=2:

#合并相鄰的持續(xù)相位區(qū)間

nodes[i+1]=build([node.left.value[0],node.right.value[1]])

#根據(jù)持續(xù)相位區(qū)間進(jìn)行信號(hào)處理

resampled_signal=[]

foriinrange(len(nodes)):

node=nodes[i]

#重采樣等操作

resampled_frame=...

resampled_signal.append(resampled_frame)

#最后將所有幀拼接起來(lái)

resampled_sign