소리 자르기

음성 분할이란 무엇입니까

음성 분할은 음성 신호를 더 작고 의미 있는 음성 단위로 분해하는 프로세스입니다. 일반적으로 연속 음성 신호는 단어, 음절 또는 음성 세그먼트로 분할됩니다. 음성 분할은 음성 인식, 음성 합성, 음성 변환 등 음성 처리 작업의 기초입니다. 음성 인식에서 음성 분할은 연속 음성 신호를 단어나 음소로 분할하여 인식기가 음성 신호를 더 잘 이해할 수 있도록 돕습니다. 인식기는 음성 신호를 더 작은 단위로 분할함으로써 음성의 다양한 단어와 음소를 보다 정확하게 식별할 수 있어 인식 정확도가 향상됩니다. 음성 합성 및 음성 변환에서 음성 분할은 음성 신호를 더 작은 단위로 분할하여 음성 합성 또는 변환의 품질과 유창성을 더 잘 제어할 수 있습니다. 음성 신호를 세밀하게 분할함으로써 음소, 톤, 음성 속도 등의 매개변수를 더 효과적으로 제어할 수 있어 보다 자연스럽고 원활한 음성 합성 또는 변환 효과를 얻을 수 있습니다. 간단히 말해서, 음성 분할은 음성 처리 작업에서 중요한 역할을 하며 인식, 합성, 변환 효과를 향상시키는 데 도움을 줄 수 있는 중요한 기술입니다.

음성 분할에서는 음성 신호와 비음성 신호의 경계를 결정하기 위해 적절한 특징을 선택하는 것이 중요한 문제입니다. 일반적으로 사용되는 기능에는 단시간 에너지, 제로 크로싱 속도 및 MFCC(켑스트럴 계수)가 포함됩니다. 단기 에너지는 음성 신호의 강도를 평가하는 데 사용될 수 있으며, 영 교차율은 음성 신호의 주파수 특성을 반영할 수 있습니다. MFCC는 일반적으로 사용되는 음성 특징 표현 방법으로 음성 신호의 스펙트럼 특성을 더 잘 표현하기 위해 음성 신호를 고차원 벡터 집합으로 변환할 수 있습니다.

음성 분할 방법

음성 분할 방법은 임계값 기반 방법, 모델 기반 방법, 딥러닝 기반 방법으로 나눌 수 있습니다.

1) 임계값 기반 분할 방법

임계값 기반 분할 방법은 음성 신호의 특성을 기반으로 임계값을 결정한 다음 음성 신호를 여러 음성 세그먼트로 분할합니다. 임계값 기반 방법은 일반적으로 에너지, 제로 크로싱 속도 및 단기 에너지와 같은 신호 특성을 사용하여 음성 신호와 비음성 신호 간의 경계를 결정합니다. 이 방법은 간단하고 이해하기 쉽지만 잡음 간섭이 큰 음성 신호에 대한 분할 효과가 좋지 않습니다.

2) 모델 기반 분할 방법

모델 기반 분할 방법은 음성 신호의 통계적 모델을 사용하여 분할을 수행하며 상대적으로 잡음을 억제하는 능력이 뛰어납니다. 그러나 모델을 훈련해야 하고 계산 복잡도가 높습니다. 모델 기반 방법은 HMM(은닉 마르코프 모델), CRF(조건부 무작위 필드), MEMM(최대 엔트로피 마르코프 모델)과 같은 모델을 사용하여 음성 신호를 모델링하고 분할하는 경우가 많습니다.

3) 딥러닝 기반 분할 방법

딥러닝 기반 분할 방법은 신경망을 사용하여 음성 분할을 수행합니다. 일반적으로 사용되는 신경망에는 CNN(Convolutional Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), LSTM(Long Short-Term Memory Network) 등의 딥러닝 모델이 포함되어 음성 신호의 특성을 자동으로 학습하고 분할합니다. 이 방법을 사용하면 음성 신호의 더 높은 수준의 특징을 학습하고 더 나은 분할 결과를 얻을 수 있습니다. 그러나 훈련에는 많은 양의 데이터와 컴퓨팅 리소스가 필요합니다.

또한 음성 분할에서는 음성 신호 변화, 잡음 간섭 등의 요소도 고려해야 합니다. 예를 들어, 음성 신호의 볼륨과 속도는 음성 분할의 정확성에 영향을 미치며, 잡음 간섭은 음성 분할 결과에서 잘못된 판단을 초래할 수 있습니다. 따라서 음성 분할의 정확도를 높이기 위해서는 일반적으로 음성 향상, 잡음 제거 등 음성 신호를 전처리하는 것이 필요합니다.

음성 분할 예시

다음은 Python으로 구현한 임계값 기반 음성 분할의 예시입니다. 본 예제에서는 단기 에너지와 제로 크로싱 속도라는 두 가지 특성을 사용하여 음성 신호와 비음성 신호의 경계를 결정하고, 에너지 변화율과 제로 크로싱 속도를 기준으로 분할을 수행합니다. 실제 음성 신호 데이터가 제공되지 않으므로, 예시의 음성 신호는 NumPy 라이브러리를 통해 생성된 시뮬레이션 데이터입니다.

import numpy as np

# 生成模拟语音信号
fs = 16000  # 采样率
t = np.arange(fs * 2) / fs  # 2秒语音信号
speech_signal = np.sin(2 * np.pi * 1000 * t) * np.hamming(len(t))

# 计算短时能量和过零率
frame_size = int(fs * 0.01)  # 帧长
frame_shift = int(fs * 0.005)  # 帧移
energy = np.sum(np.square(speech_signal.reshape(-1, frame_size)), axis=1)
zcr = np.mean(np.abs(np.diff(np.sign(speech_signal.reshape(-1, frame_size))), axis=1), axis=1)

# 计算能量和过零率的变化率
energy_diff = np.diff(energy)
zcr_diff = np.diff(zcr)

# 设置阈值
energy_threshold = np.mean(energy) + np.std(energy)
zcr_threshold = np.mean(zcr) + np.std(zcr)

# 根据能量和过零率的变化率进行分割
start_points = np.where((energy_diff > energy_threshold) & (zcr_diff > zcr_threshold))[0] * frame_shift
end_points = np.where((energy_diff < -energy_threshold) & (zcr_diff < -zcr_threshold))[0] * frame_shift

# 将分割结果写入文件
with open(&#x27;segments.txt&#x27;, &#x27;w&#x27;) as f:
    for i in range(len(start_points)):
        f.write(&#x27;{}\t{}\n&#x27;.format(start_points[i], end_points[i]))

이 예의 아이디어는 먼저 음성 신호의 단기 에너지 및 영점 교차율 특성을 계산한 다음 변화율을 계산하여 음성 신호와 비음성 신호 사이의 경계를 결정하는 것입니다. . 그런 다음 에너지 및 영점 교차율의 임계값을 설정하고, 에너지 변화율 및 영점 교차율을 기반으로 분할을 수행하고 분할 결과를 파일에 씁니다.

이 예시의 분할 결과는 두 가지 특징만 사용하고 전처리를 수행하지 않기 때문에 잘못 판단될 수 있다는 점에 유의해야 합니다. 실제 응용에서는 특정 시나리오에 따라 적절한 기능과 방법을 선택하고 음성 신호를 전처리하여 분할 정확도를 향상시키는 것이 필요합니다.

간단히 말하면 음성 분할 알고리즘은 음성 신호 처리 분야에서 중요한 연구 방향입니다. 다양한 방법과 기술을 통해 음성 신호를 보다 정확하게 분할할 수 있으며 음성 처리의 효과와 적용 범위를 향상시킬 수 있습니다.

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