CN104251934A - 谐波分析方法和装置以及确定谐波间杂波的方法和装置 - Google Patents

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CN104251934A CN201310260866.1A CN201310260866A CN104251934A CN 104251934 A CN104251934 A CN 104251934A CN 201310260866 A CN201310260866 A CN 201310260866A CN 104251934 A CN104251934 A CN 104251934A
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Abstract

本发明实施例涉及谐波分析方法和装置以及确定谐波间杂波的方法和装置。其中,谐波分析方法包括:对输入的时域信号进行时频转换,以获得所述时域信号在频域上的频谱;对所述频谱进行滤波处理,以确定目标频谱;对所述目标频谱的谐波间杂波做消除处理,以便确定所述目标频谱的谐波的结构;利用所述目标频谱的谐波的结构对所述谐波进行谐波分析。本发明实施例通过滤波确定谐波分析的目标频谱,并且能够有效地消除杂波干扰,从而获得清晰的和准确的谐波频谱,以利于进行谐波分析。

Description

谐波分析方法和装置以及确定谐波间杂波的方法和装置
技术领域
本发明涉及信号处理,特别地,涉及谐波分析方法和装置以及确定谐波间杂波的方法和装置。
背景技术
谐波分析是一种信号处理与分析的基本手段,在信号识别、分类、编码、增强等领域都有着广泛的应用。谐波分析可以涵盖多种不同的分析目的,例如计算谐波的个数、计算谐波的基频、计算谐波的强弱、计算谐波的帧内/帧间相关性、计算谐噪比等等。谐波分析可以基于时域信号进行分析,也可以基于频域信号进行分析。一般来说,谐波分析在频域信号上进行最常见,效果也更好。
在现有的音频编码算法中,一种常用的方法是在频域上采用峰均比的方法来确定谐波。但是,如果音频帧的频谱是“模糊”的,即谐波间有较强的杂波存在,于是谐波的能量被削弱了,此时含有谐波的子带的峰均比与不含谐波的子带的峰均比的区别就会不那么明显,用简单的将峰均比与门限做比较的方法判断谐波是否存在时就会引入较大的误差。
另一种常用的方法是根据波峰、波谷的相对能量(或幅度)关系得到波峰的强度,最后通过将这个强度与一个门限做比较来确定是否存在谐波。但是,如果音频帧的频谱是“模糊”的,即谐波间有较强的杂波存在,由于谐波间杂波的存在,而可能把谐波附近的杂波的波谷错误的当作是谐波的波谷,从而导致计算出的谐波强度低于真实值而被漏掉。
由此可见,在进行频域的谐波分析时,无论谐波分析的具体目的是什么,一个前提条件是要能得到一个尽量准确的谐波结构,或者说一个尽量清晰的谐波频谱。然而,实际的时频变换所得到的谐波频谱通常都会包含各种干扰因素,使得得到的谐波频谱被“模糊”了。这种“模糊”可能使原本较强的谐波被削弱,也可能在谐波间引入杂波干扰。在谐波分析时,这些“模糊”可能会导致错误的或性能下降的分析结果。因此,如何得到一个尽可能“清晰”的谐波频谱,是决定谐波分析成败的关键因素。
发明内容
本发明提出了谐波分析方法和装置以及确定谐波间杂波的方法和装置,旨在解决如何获得清晰的和准确的谐波频谱的问题。
第一方面,提出了一种谐波分析的方法,包括:对输入的时域信号进行时频转换,以获得所述时域信号在频域上的频谱;对所述频谱进行滤波处理,以确定目标频谱;对所述目标频谱的谐波间杂波做消除处理,以便确定所述目标频谱的谐波的结构;利用所述目标频谱的谐波的结构对所述谐波进行谐波分析。
结合第一方面,在第一方面的第一实施方式中,所述对所述频谱进行滤波处理,以确定目标频谱,包括:对所述频谱进行k次滤波处理,并在所述频谱经过所述k次滤波处理的每次滤波处理之后记录波峰个数以获得k个波峰个数,其中k为大于或等于2的正整数;确定所述k个波峰个数中的最小波峰个数;确定得到所述最小波峰个数的滤波处理的频谱为目标频谱。
结合第一方面,在第一方面的第二实施方式中,所述对所述频谱进行滤波处理,以确定目标频谱,包括:对所述频谱进行第一滤波处理,并记录经过所述第一滤波处理的频谱的第一波峰个数;对所述频谱进行第二滤波处理,并记录经过所述第二滤波处理的频谱的第二波峰个数;对所述频谱进行第三滤波处理,并记录经过所述第三滤波处理的频谱的第三波峰个数;当所述第二波峰个数小于所述第一波峰个数,且所述第二波峰个数小于所述第三波峰个数,则确定经过所述第二滤波处理得到的频谱为目标频谱。
结合第一方面的第二实施方式,在第一方面的第三实施方式中,所述第一滤波处理为第一阶滤波、所述第二滤波处理为第二阶滤波,以及所述第三滤波处理为第三阶滤波,所述对所述频谱进行滤波处理,以确定目标频谱,包括:对所述频谱进行第一阶滤波,并记录经过所述第一阶滤波的频谱的第一波峰个数;对所述频谱进行第二阶滤波,并记录经过所述第二阶滤波的频谱的第二波峰个数;对所述频谱进行第三阶滤波,并记录经过所述第三阶滤波的频谱的第三波峰个数;当所述第二波峰个数小于所述第一波峰个数,且所述第二波峰个数小于所述第三波峰个数,则确定经过所述第二阶滤波的频谱为目标频谱。
结合第一方面,在第一方面的第四实施方式中,所述对所述频谱进行滤波处理,以确定目标频谱,包括:采用低通滤波器对所述频谱进行低通滤波处理,将所述经过所述低通滤波处理后的频谱作为目标频谱。
结合第一方面,在第一方面的第五实施方式中,所述对所述频谱进行滤波处理,以确定目标频谱,包括:对所述频谱进行第四阶滤波;确定经过所述第四阶滤波得到的频谱为目标频谱,其中所述第四阶为固定值。
结合第一方面或第一至第五实施方式,在第一方面的第六实施方式中,所述对所述目标频谱的谐波间杂波做消除处理,包括采用以下方式中的至少一种:依据波瓣宽度对所述目标频谱的谐波间杂波做消除处理,其中所述波瓣宽度是波峰两侧的两个最邻近的波谷之间的宽度;依据波峰的倾斜度对所述目标频谱的谐波间杂波做消除处理,其中所述波峰的倾斜度是所述波峰两侧的两个最邻近的波谷之间的连线与水平方向的夹角,或者所述波峰两侧的两个最邻近的波谷之间的连线的斜率,或者所述波峰两侧的两个最邻近的波谷之间的连线的夹角的三角函数。
结合第一方面的第六实施方式,在第一方面的第七实施方式中,所述依据波瓣宽度对所述目标频谱的谐波间杂波做消除处理,包括:确定所述目标频谱的全部波峰和波谷;根据确定的所述波峰和所述波谷,确定所述目标频谱中的波瓣宽度;当所述波瓣宽度小于第一波瓣宽度,则确定所述波瓣宽度对应的波峰为杂波的波峰;通过消去所述杂波的波瓣来消除所述目标频谱的杂波。
结合第一方面的第七实施方式,在第一方面的第八实施方式中,所述第一波瓣宽度为预设的固定值,或者所述第一波瓣宽度为平均波瓣宽度,其中所述平均波瓣宽度是所述目标频谱的宽度与所述第二波峰个数的比值。
结合第一方面的第六实施方式,在第一方面的第九实施方式中,所述依据波峰的倾斜度消除所述目标频谱的杂波,包括:确定所述目标频谱的全部波峰和波谷;根据确定的所述波峰和所述波谷,确定所述波峰的倾斜度;当所述波峰的倾斜度大于第一阈值,则确定所述波峰为杂波波峰;通过消去所述杂波的波瓣来消除所述目标频谱的杂波。
结合第一方面的第九实施方式,在第一方面的第十实施方式中,所述第一阈值为预设的固定值。
结合第一方面的第七实施方式或第九实施方式,在第一方面的第十一实施方式中,所述通过消去所述杂波的波瓣来消除所述目标频谱的杂波,包括:将所述杂波的波瓣位于两个波谷之间的频点幅值以在两个波谷幅值之间的内插来代替。
第二方面,提出了一种确定谐波间杂波的方法,包括:确定所述频谱的全部波峰和波谷;根据确定的所述波峰和所述波谷,确定所述频谱中的波瓣宽度,其中所述波瓣宽度是波峰两侧的两个最邻近的波谷之间的宽度;当所述波瓣宽度小于第一波瓣宽度,则确定所述波瓣宽度对应的波峰为杂波的波峰。
结合第二方面,在第二方面的第一实施方式中,所述第一波瓣宽度为预设的固定值。
结合第二方面,在第二方面的第二实施方式中,所述第一波瓣宽度为平均波瓣宽度,其中所述平均波瓣宽度是所述频谱的宽度与所述全部波峰的个数的比值。
第三方面,提出了一种确定谐波间杂波的方法,包括:确定所述目标频谱的全部波峰和波谷;根据确定的所述波峰和所述波谷,确定所述波峰的倾斜度;当所述波峰的倾斜度大于第一阈值,则确定所述波峰为杂波的波峰。
结合第三方面,在第三方面的第一实施方式中,所述波峰的倾斜度是所述波峰两侧的两个最邻近的波谷之间的连线与水平方向的夹角;或者所述波峰的倾斜度是所述波峰两侧的两个最邻近的波谷之间的连线的斜率:或者所述波峰的倾斜度是所述波峰两侧的两个最邻近的波谷之间的连线的夹角的三角函数。
结合第三方面或第三方面的第一实施方式,在第三方面的第二实施方式中,所述第一阈值为预设的固定值。
第四方面,提出了一种谐波分析的装置,包括:时频转换单元,用于对输入的时域信号进行时频转换,以获得所述时域信号在频域上的频谱;滤波单元,用于对所述时频转换单元转换得到的所述频谱进行滤波处理,以确定目标频谱;杂波消除单元,用于对所述滤波单元确定的所述目标频谱的谐波间杂波做消除处理,以便确定所述目标频谱的谐波的结构;谐波分析单元,用于利用所述目标频谱的谐波的结构对由所述杂波消除单元消除了杂波的所述谐波进行谐波分析。
结合第四方面,在第四方面的第一实施方式中,所述滤波单元具体用于:对所述频谱进行k次滤波处理,并在所述频谱经过所述k次滤波处理的每次滤波处理之后记录波峰个数以获得k个波峰个数,其中k为大于或等于2的正整数;确定所述k个波峰个数中的最小波峰个数;确定得到所述最小波峰个数的滤波处理的频谱为目标频谱。
结合第四方面,在第四方面的第二实施方式中,所述滤波单元具体用于:对所述频谱进行第一滤波处理,并记录经过所述第一滤波处理的频谱的第一波峰个数;对所述频谱进行第二滤波处理,并记录经过所述第二滤波处理的频谱的第二波峰个数;对所述频谱进行第三滤波处理,并记录经过所述第三滤波处理的频谱的第三波峰个数;当所述第二波峰个数小于所述第一波峰个数,且所述第二波峰个数小于所述第三波峰个数,则确定经过所述第二滤波处理得到的频谱为目标频谱。
结合第四方面的第二实施方式,在第四方面的第三实施方式中,所述第一滤波处理为第一阶滤波、所述第二滤波处理为第二阶滤波,以及所述第三滤波处理为第三阶滤波,所述滤波单元具体用于:对所述频谱进行第一阶滤波,并记录经过所述第一阶滤波的频谱的第一波峰个数;对所述频谱进行第二阶滤波,并记录经过所述第二阶滤波的频谱的第二波峰个数;对所述频谱进行第三阶滤波,并记录经过所述第三阶滤波的频谱的第三波峰个数;当所述第二波峰个数小于所述第一波峰个数,且所述第二波峰个数小于所述第三波峰个数,则确定经过所述第二阶滤波的频谱为目标频谱。
结合第四方面,在第四方面的第四实施方式中,所述滤波单元具体用于:采用低通滤波器对所述频谱进行低通滤波处理,将所述经过所述低通滤波处理后的频谱作为目标频谱。
结合第四方面,在第四方面的第五实施方式中,所述滤波单元具体用于:对所述频谱进行第四阶滤波;确定经过所述第四阶滤波到的频谱为目标频谱;其中所述第四阶为固定值。
结合第四方面或第一至第五实施方式,在第四方面的第六实施方式中,所述杂波消除单元采用以下方式中的至少一种:依据波瓣宽度对所述目标频谱的谐波间杂波做消除处理,其中所述波瓣宽度是波峰两侧的两个最邻近的波谷之间的宽度;依据波峰的倾斜度对所述目标频谱的谐波间杂波做消除处理,其中所述波峰的倾斜度是所述波峰两侧的两个最邻近的波谷之间的连线与水平方向的夹角,或者所述波峰两侧的两个最邻近的波谷之间的连线的斜率,或者所述波峰两侧的两个最邻近的波谷之间的连线的夹角的三角函数。
结合第四方面的第六实施方式,在第四方面的第七实施方式中,所述杂波消除单元具体用于:确定所述目标频谱的全部波峰和波谷;根据确定的所述波峰和所述波谷,确定所述目标频谱中的波瓣宽度;当所述波瓣宽度小于第一波瓣宽度,则确定所述波瓣宽度对应的波峰为杂波的波峰;通过消去所述杂波的波瓣来消除所述目标频谱的杂波。
结合第四方面的第七实施方式,在第四方面的第八实施方式中,所述第一波瓣宽度为预设的固定值,或者所述第一波瓣宽度为平均波瓣宽度,其中所述平均波瓣宽度是所述目标频谱的宽度与所述第二波峰个数的比值。
结合第四方面的第六实施方式,在第四方面的第九实施方式中,所述杂波消除单元具体用于:确定所述目标频谱的全部波峰和波谷;根据确定的所述波峰和所述波谷,确定所述波峰的倾斜度;当所述波峰的倾斜度大于第一阈值,则确定所述波峰为杂波波峰;通过消去所述杂波的波瓣来消除所述目标频谱的杂波。
结合第四方面的第九实施方式,在第四方面的第十实施方式中,所述第一阈值为预设的固定值。
结合第四方面的第七或第九实施方式,在第四方面的第十一实施方式中,所述杂波消除单元具体用于:将所述杂波的波瓣位于两个波谷之间的频点幅值以在两个波谷幅值之间的内插来代替。
第五方面,提出了一种确定谐波间杂波的装置,包括:第一确定单元,用于确定所述频谱的全部波峰和波谷;第二确定单元,用于根据所述第一确定单元确定的所述波峰和所述波谷,确定所述频谱中的波瓣宽度,其中所述波瓣宽度是波峰两侧的两个最邻近的波谷之间的宽度;第三确定单元,用于当所述波瓣宽度小于第一波瓣宽度,则确定由所述第二确定单元确定的所述波瓣宽度对应的波峰为杂波的波峰。
结合第五方面,在第五方面的第一实施方式中,所述第一波瓣宽度为预设的固定值。
结合第五方面,在第五方面的第一实施方式中,所述第一波瓣宽度为平均波瓣宽度,其中所述平均波瓣宽度是所述频谱的宽度与所述全部波峰的个数的比值。
第六方面,提出了一种确定谐波间杂波的装置,包括:第四确定单元,用于确定所述目标频谱的全部波峰和波谷;第五确定单元,用于根据所述第四确定单元确定的所述波峰和所述波谷,确定所述波峰的倾斜度;第六确定单元,用于当所述波峰的倾斜度大于第一阈值,则确定由所述第五确定单元确定的所述波峰为杂波的波峰。
结合第六方面,在第六方面的第一实施方式中,所述波峰的倾斜度是所述波峰两侧的两个最邻近的波谷之间的连线与水平方向的夹角;或者所述波峰的倾斜度是所述波峰两侧的两个最邻近的波谷之间的连线的斜率:或者所述波峰的倾斜度是所述波峰两侧的两个最邻近的波谷之间的连线的夹角的三角函数。
结合第六方面或第六方面的第一实施方式,在第四方面的第二实施方式中,所述第一阈值为预设的固定值。
本发明实施例通过滤波确定谐波分析的目标频谱,并且能够有效地消除杂波干扰,从而获得清晰的和准确的谐波频谱,以利于进行谐波分析。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面所描述的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本发明实施例的谐波分析的方法的流程图。
图2是消除杂波的示意图。
图3示出了通过波峰的倾斜度确定杂波的方法。
图4是根据本发明实施例的确定谐波间杂波的方法的流程图。
图5是根据本发明另一实施例的确定谐波间杂波的方法的流程图。
图6是根据本发明实施例的谐波分析的装置的结构示意图。
图7是根据本发明实施例的确定谐波间杂波的装置的结构示意图。
图8是根据本发明另一实施例的确定谐波间杂波的装置的结构示意图。
图9是根据本发明实施例的编码器的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明的一部分实施例,而不是全部实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都应属于本发明保护的范围。
以下将结合图1,描述根据本发明实施例的谐波分析的方法,包括如下步骤。
11,对输入的时域信号进行时频转换,以获得所述时域信号在频域上的频谱。
例如,快速傅里叶变换(FFT,Fast Fourier Transform)和离散余弦变换(DCT,Discrete Cosine Transform)等是常用的时频转换方法,通过上述方法对输入的时域信号进行时频转换,以获得所述输入的时域信号在频域上的频谱。
12,对所述频谱进行滤波处理,以确定目标频谱。
在一种实施方式中,对所述频谱进行k次滤波处理,并在所述频谱经过所述k次滤波处理的每次滤波处理之后记录波峰个数以获得k个波峰个数,其中k为大于或等于2的正整数;确定所述k个波峰个数中的最小波峰个数;确定得到所述最小波峰个数的滤波处理的频谱为目标频谱。
在另一种实现方式中,对所述频谱进行第一滤波处理,并记录经过所述第一滤波处理的频谱的第一波峰个数;对所述频谱进行第二滤波处理,并记录经过所述第二滤波处理的频谱的第二波峰个数;对所述频谱进行第三滤波处理,并记录经过所述第三滤波处理的频谱的第三波峰个数;当所述第二波峰个数小于所述第一波峰个数,且所述第二波峰个数小于所述第三波峰个数,则确定经过所述第二滤波处理的频谱为目标频谱。
具体而言,第一滤波处理可以为第一阶滤波、第二滤波处理可以为第二阶滤波,以及第三滤波处理可以为第三阶滤波。应理解,第一阶滤波、第二阶滤波和第三阶滤波分别对应的滤波阶数是不同的。这样,对所述频谱进行第一阶滤波,并记录经过所述第一阶滤波的频谱的第一波峰个数;对所述频谱进行第二阶滤波,并记录经过所述第二阶滤波的频谱的第二波峰个数;对所述频谱进行第三阶滤波,并记录经过所述第三阶滤波的频谱的第三波峰个数;当所述第二波峰个数小于所述第一波峰个数,且所述第二波峰个数小于所述第三波峰个数,则确定经过所述第二阶滤波的频谱为目标频谱。
通常,当第一阶滤波、第二阶滤波和第三阶滤波均为低通滤波时,更优的滤波应该导致目标频谱具有更少的频谱波峰个数。可以理解,上述滤波过程是可以循环的。例如,在经过第一次滤波组合中的第一阶滤波、第二阶滤波和第三阶滤波之后,若第二波峰个数并不同时小于第一波峰个数和第三波峰个数,那么就再次经过第二次滤波组合中的第一阶滤波、第二阶滤波和第三阶滤波,直到再某次滤波组合中寻找到同时小于第一波峰个数和第三波峰个数的第二波峰个数。也就是说,这样的循环滤波寻找最小频谱波峰个数的过程,就是一个寻找最优滤波、确定目标频谱的过程。
这样,随着滤波的阶数由低向高增加,每轮滤波后的频谱波峰个数会呈现出一种先单调递减,再单调递增的现象。通常,最优滤波就出现在波峰个数折线由递减到递增的拐点处。为了降低计算复杂度,本实施方式中对确定目标频谱的循环过程增加了一个提前终止判断,即一旦检测到拐点,则认为已找到最优滤波,不再执行剩下的循环。本实施方式中每循环一次,比较当次循环后的目标频谱的波峰个数是否小于等于前次循环后的目标频谱的波峰个数。若是,则继续循环,若否,则终止循环,以前次循环后的目标频谱作为后续步骤的目标频谱,即将前次循环的滤波作为最优滤波。
在另一种实施方式中,为了进一步降低计算的复杂度,滤波阶数不再动态的确定,而是对每帧都以一个固定的阶数进行滤波。经过对大的样本进行统计可以发现,对一给定的采样率和帧长,最优滤波阶数在某一固定阶数的概率会显著高于其它阶数。因此以该最大出现概率阶数作为固定的滤波阶数可以在节省计算复杂度的同时最大限度的逼近最优滤波结果。例如,对所述频谱进行第四滤波处理;确定经过所述第四滤波处理得到的频谱为目标频谱。具体地,第四滤波处理为第四阶滤波,则对所述频谱进行第四阶滤波,其中所述第四阶为固定值;确定经过所述第四阶滤波的频谱为目标频谱。
在另一种实施方式中,可以采用任意形式的低通滤波器对所述频谱进行低通滤波处理,以确定目标频谱为经过所述低通滤波处理后的频谱。
13,对所述目标频谱的谐波间杂波做消除处理,以便确定所述目标频谱的谐波的结构。
例如,可以采用以下方式中的至少一种来对所述目标频谱的谐波间杂波做消除处理:依据波瓣宽度对所述目标频谱的谐波间杂波做消除处理;依据波峰的倾斜度对所述目标频谱的谐波间杂波做消除处理。
依据波瓣宽度对所述目标频谱的谐波间杂波做消除处理的方法包括如下步骤:首先,确定所述目标频谱的全部波峰和波谷,其中频谱中某一频点的能量高于它的两个最邻近频点的能量时,则认为该频点处是频谱的一个波峰,而波谷的定义为两个相邻波峰间的能量最小的频点;然后,根据确定的所述波峰和所述波谷,确定所述目标频谱中的波瓣宽度,其中所述波瓣是一个波峰两侧的两个最邻近波谷之间的频点所组成的集合,所述波瓣宽度是波峰两侧的两个最邻近的波谷之间的宽度;接着,当所述波瓣宽度小于第一波瓣宽度,则确定所述波瓣宽度对应的波峰为杂波的波峰;最后,通过消去所述杂波的波瓣来消除所述目标频谱的杂波,例如将所述杂波的波瓣位于两个波谷之间的频点能量以在两个波谷之间的内插来代替。
这里,第一波瓣宽度为预设的固定值,或者所述第一波瓣宽度为平均波瓣宽度,其中所述平均波瓣宽度是所述目标频谱的宽度与所述第二波峰个数的比值。
依据波峰的倾斜度消除所述目标频谱的杂波的方法包括如下步骤:首先,确定所述目标频谱的全部波峰和波谷;然后,根据确定的所述波峰和所述波谷,确定所述波峰的倾斜度;接着,当所述波峰的倾斜度大于第一阈值,则确定所述波峰为杂波波峰;最后,通过消去所述杂波的波瓣来消除所述目标频谱的杂波,例如将所述杂波的波瓣位于两个波谷之间的频点能量以在两个波谷之间的内插来代替。
这里所述的波峰的倾斜度可以是所述波峰的倾斜度是所述波峰两侧的两个最邻近的波谷之间的连线与水平方向的夹角;也可以是所述波峰两侧的两个最邻近的波谷之间的连线的斜率;也可以是所述波峰两侧的两个最邻近的波谷之间的连线的夹角的三角函数。第一阈值可以为预设的固定值,也可以与所述目标频谱的滤波阶数相关。
14,针利用所述目标频谱的谐波的结构对所述谐波进行谐波分析。
例如,计算谐波的个数,计算谐波的基频,计算谐波的强弱,计算谐波的帧内/帧间相关性,计算谐噪比等等。
由此可见,本发明实施例通过滤波确定谐波分析的目标频谱,并且能够有效地消除杂波干扰,从而获得清晰的和准确的谐波频谱,以利于进行谐波分析。
下面将结合具体实施例,详细说明根据本发明实施例的谐波分析的方法。
第一具体实施例,以音频编码器为例。一般地,音频领域常见的时频域变换包括FFT,DCT,改进型的离散余弦变换(MDCT,Modified DiscreteCosine Transform)等。
由于MDCT是广泛应用于音频编码器的时频域变换工具,复用MDCT系数可以节省谐波分析的计算复杂度,因此本具体实施例以MDCT变换为例,说明一个计算32kHz采样音频信号在8k-16kHz频段上的谐波个数的谐波分析方案,输入音频帧为20ms帧长。
第一步,首先对输入编码器的时域音频帧s(x)进行MDCT变换,得到输入的时域音频帧的MDCT系数M(x),其中x=0,1,...639。通常,时域音频帧在进行MDCT变换前都要先进行加窗操作,由于是公知技术,这里不再详述,默认s(x)是加窗后的时域音频帧。
容易理解,时域音频帧s(x)的采样个数取决于该时域音频帧的帧长和采样率。在本具体实施例中,根据20ms帧长和32Hz采样率,可以确定时域音频帧s(x)的采样个数为640。同样容易理解,时频变换后的频域音频帧的样点个数取决于时域帧采样个数和时频变换方法。在本具体实施例中,根据MDCT的变换方法,可以确定频域音频帧M(x)的样点个数也为640。
然后,根据输入的时域音频帧的MDCT系数M(x)得到输入的时域音频帧在8k-16kHz频段上的对数能量谱S(i),其中i=0,1,...319。为了方便后续描述,简称为频谱S(i),频谱S(i)可以根据以下公式1进行确定:
S(i)=log2(M(i+320)·M(i+320))                  公式(1)
其中,i=0,1,...319。
第二步,对频谱S(i)做3阶滤波,得到滤波后的频谱S[k](j),这里j=0,1,...319,其中S[k](j)表示k阶滤波后的频谱。具体的滤波方法为以下公式(2)至公式(4)中之一或其组合:
S [ k ] ( j ) = 1 j + ( k + 1 ) / 2 &Sigma; i = 0 j + ( k - 1 ) / 2 S ( i ) , j < ( k - 1 ) / 2       公式(2)
S [ k ] ( j ) = 1 k &Sigma; i = j - ( k - 1 ) / 2 j + ( k - 1 ) / 2 S ( i ) , ( k - 1 ) / 2 &le; j &le; 319 - ( k - 1 ) / 2        公式(3)
S [ k ] ( j ) = 1 j + ( k + 1 ) / 2 &Sigma; i = j - ( k - 1 ) / 2 319 S ( i ) , j > 391 - ( k - 1 ) / 2         公式(4)
其中k为滤波器的阶数,例如k=3。实际得到的谐波频谱由于多种因素的干扰可能是“模糊”的,也就是,除谐波外,频谱上还会有很多干扰杂波。一般而言,相对于谐波,干扰杂波可以被看作是一种更高频的成份。通过滤波,可以有效地将部分杂波滤掉,而保留住谐波成份。
第三步,求频谱S[3](j)中波峰的个数p[3]。当频谱中某一频点的能量高于它的两个最邻近频点的能量时,则认为该频点处是频谱的一个波峰。此步执行完后,记录下求得的波峰个数p[3],这里说的记录可以由软件实现,例如读取后存储在内容中,也可以由硬件实现,比如存储在寄存器中。返回第二步,对频谱S(i)再做5阶滤波,对S[5](j)再记录下其波峰个数p[5],以此循环往复再记录下其余的p[7]、p[9]等。
第四步,在所有记录下的p[k]中找到最小值p[T],获取其对应的滤波后的频谱,即S[T](j),下面称作目标频谱。目标频谱S[T](j)的获取可以是从之前在求p[k]的循环中记录下的频谱中直接获取,也可以是根据T值重新滤波得到。由于每帧谐波频谱的特征不同,对每帧使用相同的滤波方法不会在每帧都达到最优的效果。一般而言,更优的滤波应该导致目标频谱具有更少的频谱波峰个数。因此,上述循环滤波寻找最小频谱波峰个数的过程,就是一个寻找最优滤波、确定目标频谱的过程。
第五步,搜索目标频谱S[T](j)的所有波峰和波谷,记录下每个波峰和波谷的位置和能量。其中波谷的定义为两个相邻波峰间的能量最小的频点。特别的,目标频谱S[T](j)中位于频谱两端的波谷分别是位于目标频谱两端的波峰与它所在端点之间的能量最小的频点。通常,波峰和波谷总是交替出现的。波峰的能量和位置分别记作Ep(m)和Idxp(m),其中m=0,1,...L-1,L为目标频谱的波峰个数p[T]。波谷的能量和位置分别记作Ev(n)和Idxv(n),其中n=0,1,...L。波谷个数比波峰个数多一个。
第六步,依据波瓣宽度消除目标频谱的杂波。
通过滤波获取目标频谱的过程已经一定程度上消除了部分杂波,但一般而言仍会有杂波未被消除。此时,由于杂波的存在,目标频谱的波峰个数会大于实际谐波的个数,从而使目标频谱的平均波瓣宽度会小于谐波波瓣宽度。这时,如果目标频谱的某个波峰的波瓣宽度小于平均波瓣宽度,则该波峰被认为是杂波。这里,平均波瓣宽度的定义为:目标频谱的带宽与波峰个数的比值。
搜索出目标频谱S[T](j)的所有波峰和波谷后,再计算每个波瓣宽度Wp(m),其中m=0,1,...L-1。其中,波瓣的定义为由一个波峰两侧的两个最邻近波谷之间的频点所组成的集合。波瓣宽度的定义为该波瓣的两个波谷之间的宽度,即波瓣覆盖的频率范围大小。波瓣宽度可以通过以下公式进行确定:
Wp(m)=Idxv(m+1)-Idxv(m)                   公式(5)
被确认的杂波需要被从目标频谱中消去,具体的消去方法是将杂波的波瓣消去,即将杂波波瓣位于两个波谷之间的频点能量以在两个波谷之间的内插来代替,参见图2。图2中位于中间的较小波峰即为杂波波峰,经杂波消去后,该波峰即被虚线的频谱所代替。
其数学表达为:
S [ T ] &prime; ( Idx v ( m + l ) = S [ T ] &prime; ( Idx v ( m ) ) + l W p ( m ) &CenterDot; ( S [ T ] ( Idx v ( m + 1 ) - S [ T ] ( Idx v ( m ) )   公式(6)
其中,l=0,1,…Wp(m),S[T]’(j)表示杂波波瓣被消除后的所在位置的频谱。为了方便,消去杂波后的目标频谱仍称作目标频谱。
第七步,依据波峰的倾斜度消除目标频谱的杂波。
经第六步后的目标频谱可能仍是包含有杂波的,还需利用其它方法进一步消除。图3示出了一种典型的杂波频谱。波峰A是谐波波峰,波峰B和波峰C是杂波波峰。虚线M是穿过波峰B的两个波谷的直线,虚线N是穿过波峰C的两个波谷的直线,角α和角β分别是M和N与水平轴的夹角。可见,波峰B和波峰C明显倾斜,具体而言,角α和角β的角度明显较大,即角α和角β的正切较大,或直线M和直线N的斜率较大。
通过判断穿过某波峰的两个波谷的直线的斜率,可以一定程度上确定该波峰是否为杂波。具体的,将求得的斜率与一个门限thr1做比较,若大于该门限,则认为该波峰为杂波。门限thr1可以是一个预先设定的固定值,也可以是变量。当门限是变量时,可以根据第四步中最优滤波的阶数T确定,即thr1=f(T),表示thr1是滤波器的最优阶数T的函数。由于第六步的消除杂波操作已经改变了目标频谱,在依据波峰的倾斜度消除目标频谱的杂波之前,需要重新搜索目标频谱的所有波峰和波谷。确定出杂波后,以与第六步中公式(6)表示的相同的方法消除,参照图2所示的方法将杂波消除。
第八步,搜索谐波个数。经过之前的步骤,目标频谱的杂波已经在很大程度上消除了,谐波结构已变得清晰,可以进行最后的谐波个数确认了。重新搜索目标频谱的所有波峰和波谷,计算每个波峰的强度Ip(y),其中y=0,1,2...K,K为波峰个数。波峰强度通过以下公式进行确定:
I p ( y ) = E p ( y ) - E v ( y ) + E v ( y + 1 ) 2     公式(7)
将每个波峰的强度与一个门限thr2做比较。若波峰的强度大于该门限,则认为检测到一个谐波。与门限thr1类似,门限thr2可以是一个预先设定的固定值,也可以是变量。当门限是变量时,可以根据第四步中最优滤波的阶数T确定,即thr2=f(T),表示thr2是滤波器的最优阶数T的函数。
第二具体实施例中,其与第一具体实施例中的大部分步骤相似,不同在于对第一实施例中确定目标频谱的第二至四步的简化处理。
具体而言,第一具体实施例的第二至四步中的最优滤波器的确定是通过一个循环过程并取其中的最优滤波器来实现的。一般而言,随着滤波的阶数由低向高增加,每轮滤波后的频谱波峰个数会呈现出一种先单调递减,再单调递增的现象。通常,最优滤波就出现在波峰个数折线由递减到递增的拐点处。为了降低计算复杂度,第二具体实施例中对第一具体实施例中的循环过程增加了一个提前终止判断,即一旦检测到拐点,则认为已找到最优滤波,不再执行剩下的循环。每循环一次,比较当次循环后的目标频谱的波峰个数是否小于等于前次循环后的目标频谱的波峰个数。若是,则继续循环,若否,则终止循环,以前次循环后的目标频谱作为后续步骤的目标频谱,即将前次循环的滤波作为最优滤波。
第三具体实施例中,其与第一具体实施例中的大部分步骤相似,不同在于对第一实施例中确定目标频谱的第二至四步的简化处理。
具体而言,滤波阶数不再动态的确定,而是对每帧都以一个固定的阶数进行滤波。经过对大的样本进行统计可以发现,对一给定的采样率和帧长,最优滤波阶数在某一固定阶数的概率会显著高于其它阶数。因此以该最大出现概率阶数作为固定的滤波阶数可以在节省计算复杂度的同时最大限度的逼近最优滤波结果。以第一具体实施例中32kHz采样,20ms帧长的输入信号为例,采用的固定滤波阶数选为5。
第四具体实施例中,其与第一具体实施例中的大部分步骤相似,不同在于对第一实施例中确定目标频谱的第二至四步的简化处理。
本发明实施例的输入信号可以不限制为音频信号,可以是任意一种可以在频域分析的信号,如图像信号等。
另外,对原始频谱滤波获得目标频谱的过程所使用的滤波器可以是任意形式的低通滤波器。例如,以下公式(8)给出了一阶低通滤波器的一个实施例。
S[1](i)=δS(i-1)+γS(i)                    公式(8)
其中,i=0,1,...,319,δ,γ是常系数。
第五具体实施例中,其与第一具体实施例中的大部分步骤相似,不同在于对第一实施例中确定目标频谱的第六步的依据波瓣宽度消除杂波过程中波瓣宽度的确定方法。
具体而言,第一具体实施例在第六步依据波瓣宽度消除杂波的步骤中,杂波的确定是将某个波峰的波瓣宽度与平均波瓣宽度做比较。然而,根据特定的应用,确定杂波时也可以将波瓣宽度与一个预先设定的固定值做比较。如要搜索8000Hz~16000Hz频带内的非致密谐波(即在该频带内谐波数少于10的谐波),若当谐波数等于10时,平均波瓣宽度应为800Hz或32个频点,故非致密谐波的波瓣宽度应大于32。所以可将门限设定为一个固定值32,若某波峰的波瓣宽度小于32,则认为是杂波。
下面将结合图4和图5分别说明根据本发明实施例的确定频谱的谐波间杂波的方法。
如图4所示的确定频谱的谐波间杂波的方法包括如下步骤:
41,确定频谱的全部波峰和波谷;
42,根据确定的所述波峰和所述波谷,确定所述频谱中的波瓣宽度,其中所述波瓣宽度是波峰两侧的两个最邻近的波谷之间的宽度;
43,当所述波瓣宽度小于第一波瓣宽度,则确定所述波瓣宽度对应的波峰为杂波的波峰。
其中,第一波瓣宽度可以为预设的固定值。或者,第一波瓣宽度可以为平均波瓣宽度,其中所述平均波瓣宽度是所述频谱的宽度与所述全部波峰的个数的比值。
由此可见,本发明实施例的确定频谱的谐波间杂波的方法可以有效去除频谱的谐波间杂波。
如图5所示的确定频谱的谐波间杂波的方法包括如下步骤:
51,确定所述目标频谱的全部波峰和波谷;
52,根据确定的所述波峰和所述波谷,确定所述波峰的倾斜度;
53,当所述波峰的倾斜度大于第一阈值,则确定所述波峰为杂波的波峰。
其中,波峰的倾斜度是所述波峰两侧的两个最邻近的波谷之间的连线与水平方向的夹角;或者所述波峰的倾斜度是;
其中,第一阈值可以为预设的固定值。
由此可见,本发明实施例的确定频谱的谐波间杂波的方法可以有效去除频谱的谐波间杂波。
此外,图4与图5所示的两种确定频谱的谐波间杂波的方法也可以结合实施,这样可以更有效地去除频谱的谐波间杂波。
图6示出了根据本发明实施例的谐波分析的装置的结构示意图。其中,谐波分析的装置60包括时频转换单元61、滤波单元62、杂波消除单元63和谐波分析单元64。所述时频转换单元61、滤波单元62、杂波消除单元63和谐波分析单元64所对应的功能模块集成在数字信号处理(DSP,DigitalSignal Processing)器件中。
其中,时频转换单元61用于对输入的时域信号进行时频转换,以获得所述时域信号在频域上的频谱。滤波单元62用于对所述时频转换单元61转换得到的所述频谱进行滤波处理,以确定目标频谱。杂波消除单元63用于对所述滤波单元62确定的所述目标频谱的谐波间杂波做消除处理,以便确定所述目标频谱的谐波的结构。谐波分析单元64用于利用所述目标频谱的谐波的结构对由所述杂波消除单元63消除了杂波的所述谐波进行谐波分析。
进一步,滤波单元62具体用于:对所述频谱进行k次滤波处理,并在所述频谱经过所述k次滤波处理的每次滤波处理之后记录波峰个数以获得k个波峰个数,其中k为大于或等于2的正整数;确定所述k个波峰个数中的最小波峰个数;确定得到所述最小波峰个数的滤波处理的频谱为目标频谱。
或者,滤波单元62用于:对所述频谱进行第一滤波处理,并记录经过所述第一滤波处理的频谱的第一波峰个数;对所述频谱进行第二滤波处理,并记录经过所述第二滤波处理的频谱的第二波峰个数;对所述频谱进行第三滤波处理,并记录经过所述第三滤波处理的频谱的第三波峰个数;当所述第二波峰个数小于所述第一波峰个数,且所述第二波峰个数小于所述第三波峰个数,则确定经过所述第二滤波处理得到的频谱为目标频谱。
具体而言,若所述第一滤波处理为第一阶滤波、所述第二滤波处理为第二阶滤波,以及所述第三滤波处理为第三阶滤波,滤波单元62用于:对所述频谱进行第一阶滤波,并记录经过所述第一阶滤波的频谱的第一波峰个数;对所述频谱进行第二阶滤波,并记录经过所述第二阶滤波的频谱的第二波峰个数;对所述频谱进行第三阶滤波,并记录经过所述第三阶滤波的频谱的第三波峰个数;当所述第二波峰个数小于所述第一波峰个数,且所述第二波峰个数小于所述第三波峰个数,则确定经过所述第二阶滤波的频谱为目标频谱。
或者,滤波单元62用于:采用任意形式的低通滤波器对所述频谱进行低通滤波处理,将所述经过所述低通滤波处理后的频谱作为目标频谱。
或者,滤波单元62用于:对所述频谱进行第四阶滤波,其中所述第四阶为固定值;确定经过所述第四阶滤波的频谱为目标频谱。
进一步地,杂波消除单元63采用以下方式中的至少一种:依据波瓣宽度对所述目标频谱的谐波间杂波做消除处理,其中所述波瓣宽度是波峰两侧的两个最邻近的波谷之间的宽度;依据波峰的倾斜度对所述目标频谱的谐波间杂波做消除处理,其中所述波峰的倾斜度是所述波峰两侧的两个最邻近的波谷之间的连线与水平方向的夹角,或者所述波峰两侧的两个最邻近的波谷之间的连线的斜率,或者所述波峰两侧的两个最邻近的波谷之间的连线的夹角的三角函数。
具体而言,杂波消除单元63用于:确定所述目标频谱的全部波峰和波谷;根据确定的所述波峰和所述波谷,确定所述目标频谱中的波瓣宽度;当所述波瓣宽度小于第一波瓣宽度,则确定所述波瓣宽度对应的波峰为杂波的波峰;通过消去所述杂波的波瓣来消除所述目标频谱的杂波。其中,第一波瓣宽度为预设的固定值,或者所述第一波瓣宽度为平均波瓣宽度,其中所述平均波瓣宽度是所述目标频谱的宽度与所述第二波峰个数的比值。
或者,具体地,杂波消除单元63用于:确定所述目标频谱的全部波峰和波谷;根据确定的所述波峰和所述波谷,确定所述波峰的倾斜度;当所述波峰的倾斜度大于第一阈值,则确定所述波峰为杂波波峰;通过消去所述杂波的波瓣来消除所述目标频谱的杂波,例如,将所述杂波的波瓣位于两个波谷之间的频点幅值以在两个波谷幅值之间的内插来代替。其中,第一阈值可以为预设的固定值。
由此可见,本发明实施例通过滤波确定谐波分析的目标频谱,并且能够有效地消除杂波干扰,从而获得清晰的和准确的谐波频谱,以利于进行谐波分析。
图7示出了根据本发明实施例的确定频谱的谐波间杂波的装置。如图所示,确定频谱的谐波间杂波的装置70包括第一确定单元71、第二确定单元72和第三确定单元73。
其中,第一确定单元71用于确定所述频谱的全部波峰和波谷。第二确定单元72用于根据所述第一确定单元71确定的所述波峰和所述波谷,确定所述频谱中的波瓣宽度,其中所述波瓣宽度是波峰两侧的两个最邻近的波谷之间的宽度。第三确定单元73用于当所述波瓣宽度小于第一波瓣宽度,则确定由所述第二确定单元72确定的所述波瓣宽度对应的波峰为杂波的波峰。
这里,第一波瓣宽度可以为预设的固定值。或者,第一波瓣宽度可以为平均波瓣宽度,其中所述平均波瓣宽度是所述频谱的宽度与所述全部波峰的个数的比值。
由此可见,本发明实施例可以通过波瓣宽度与预设值的比较结果确定谐波间的杂波,以便再通过消除杂波来获得清楚的谐波结构。
图8示出了根据本发明实施例的确定频谱的谐波间杂波的装置。如图所示,确定频谱的谐波间杂波的装置80包括第四确定单元81、第五确定单元82和第六确定单元83。
其中,第四确定单元81用于确定所述目标频谱的全部波峰和波谷。第五确定单元82用于根据所述第四确定单元81确定的所述波峰和所述波谷,确定所述波峰的倾斜度。第六确定单元83用于当所述波峰的倾斜度大于第一阈值,则确定由所述第五确定单元82确定的所述波峰为杂波的波峰。
这里,所述波峰的倾斜度是所述波峰两侧的两个最邻近的波谷之间的连线与水平方向的夹角;或者所述波峰的倾斜度是所述波峰两侧的两个最邻近的波谷之间的连线的斜率:或者所述波峰的倾斜度是所述波峰两侧的两个最邻近的波谷之间的连线的夹角的三角函数。第一阈值可以为预设的固定值。
由此可见,本发明实施例可以通过波峰的倾斜度与预设值的比较结果确定谐波间的杂波,以便再通过消除杂波来获得清楚的谐波结构。
容易理解,可以将上两者相结合,即通过确定频谱的谐波间杂波的装置70确定杂波并消除杂波,然后再通过确定频谱的谐波间杂波的装置80进一步确定杂波并消除杂波,从而可以更有效地消除杂波。也可以将确定频谱的谐波间杂波的装置70与确定频谱的谐波间杂波的装置80集成在一起形成一个确定频谱的谐波间杂波的装置。这样,第一确定单元71与第四确定单元81的功能相同,可以去除一个。于是,集成的确定频谱的谐波间杂波的装置可以包括第一确定单元71、第二确定单元72、第三确定单元73、第五确定单元82和第六确定单元83。
图9示出了根据本发明实施例的编码器90的结构示意图。其中,该编码器90包括处理器91和存储器92。
其中,处理器91实现根据本发明实施例的谐波分析的方法。即,处理器91用于对输入的时域信号进行时频转换,以获得所述时域信号在频域上的频谱;对所述频谱进行滤波处理,以确定目标频谱;对所述目标频谱的谐波间杂波做消除处理,以便确定所述目标频谱的谐波的结构;针利用所述目标频谱的谐波的结构对所述谐波进行谐波分析。存储器92用于存储处理器91执行的指令。
应理解,本发明的每个权利要求所叙述的方案也应看做是一个实施例,并且是权利要求中的特征是可以结合的,如本发明中的判断步骤后的执行的不同分支的步骤可以作为不同的实施例。
本领域普通技术人员可以意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的系统、装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (36)

1.一种谐波分析的方法,其特征在于,包括:
对输入的时域信号进行时频转换,以获得所述时域信号在频域上的频谱;
对所述频谱进行滤波处理,以确定目标频谱;
对所述目标频谱的谐波间杂波做消除处理,以便确定所述目标频谱的谐波的结构;
利用所述目标频谱的谐波的结构对所述谐波进行谐波分析。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述频谱进行滤波处理,以确定目标频谱,包括:
对所述频谱进行k次滤波处理,并在所述频谱经过所述k次滤波处理中的每次滤波处理之后记录与本次滤波处理对应的波峰个数以获得总共k个波峰个数,其中k为大于或等于2的正整数;
确定所述k个波峰个数中的最小波峰个数;
确定得到所述最小波峰个数的滤波处理的频谱为目标频谱。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述频谱进行滤波处理,以确定目标频谱,包括:
对所述频谱进行第一滤波处理,并记录经过所述第一滤波处理的频谱的第一波峰个数;
对所述频谱进行第二滤波处理,并记录经过所述第二滤波处理的频谱的第二波峰个数;
对所述频谱进行第三滤波处理,并记录经过所述第三滤波处理的频谱的第三波峰个数;
当所述第二波峰个数小于所述第一波峰个数,且所述第二波峰个数小于所述第三波峰个数,则确定经过所述第二滤波处理得到的频谱为目标频谱。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述第一滤波处理为第一阶滤波、所述第二滤波处理为第二阶滤波,以及所述第三滤波处理为第三阶滤波,所述对所述频谱进行滤波处理,以确定目标频谱,包括:
对所述频谱进行第一阶滤波,并记录经过所述第一阶滤波的频谱的第一波峰个数;
对所述频谱进行第二阶滤波,并记录经过所述第二阶滤波的频谱的第二波峰个数;
对所述频谱进行第三阶滤波,并记录经过所述第三阶滤波的频谱的第三波峰个数;
当所述第二波峰个数小于所述第一波峰个数,且所述第二波峰个数小于所述第三波峰个数,则确定经过所述第二阶滤波的频谱为目标频谱。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述频谱进行滤波处理,以确定目标频谱,包括:
采用低通滤波器对所述频谱进行低通滤波处理,将所述经过所述低通滤波处理后的频谱作为目标频谱。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述频谱进行滤波处理,以确定目标频谱,包括:
对所述频谱进行第四阶滤波;
确定经过所述第四阶滤波得到的频谱为目标频谱;
其中所述第四阶为固定值。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法,其特征在于,所述对所述目标频谱的谐波间杂波做消除处理,包括采用以下方式中的至少一种:
依据波瓣宽度对所述目标频谱的谐波间杂波做消除处理,其中所述波瓣宽度是波峰两侧的两个最邻近的波谷之间的宽度;以及
依据波峰的倾斜度对所述目标频谱的谐波间杂波做消除处理,其中所述波峰的倾斜度是所述波峰两侧的两个最邻近的波谷之间的连线与水平方向的夹角,或者所述波峰两侧的两个最邻近的波谷之间的连线的斜率,或者所述波峰两侧的两个最邻近的波谷之间的连线的夹角的三角函数。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述依据波瓣宽度对所述目标频谱的谐波间杂波做消除处理,包括:
确定所述目标频谱的全部波峰和波谷;
根据确定的所述波峰和所述波谷,确定所述目标频谱中的波瓣宽度;
当所述波瓣宽度小于第一波瓣宽度,则确定所述波瓣宽度对应的波峰为杂波的波峰;
通过消去所述杂波的波瓣来消除所述目标频谱的杂波。
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述第一波瓣宽度为预设的固定值,或者所述第一波瓣宽度为平均波瓣宽度,其中所述平均波瓣宽度是所述目标频谱的宽度与所述第二波峰个数的比值。
10.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述依据波峰的倾斜度消除所述目标频谱的杂波,包括:
确定所述目标频谱的全部波峰和波谷;
根据确定的所述波峰和所述波谷,确定所述波峰的倾斜度;
当所述波峰的倾斜度大于第一阈值,则确定所述波峰为杂波波峰;
通过消去所述杂波的波瓣来消除所述目标频谱的杂波。
11.根据权利要求10所述的方法,其特征在于,所述第一阈值为预设的固定值。
12.根据权利要求8或10所述的方法,其特征在于,所述通过消去所述杂波的波瓣来消除所述目标频谱的杂波,包括:
将所述杂波的波瓣位于两个波谷之间的频点幅值以在两个波谷幅值之间的内插来代替。
13.一种确定谐波间杂波的方法,其特征在于,包括:
确定所述频谱的全部波峰和波谷;
根据确定的所述波峰和所述波谷,确定所述频谱中的波瓣宽度,其中所述波瓣宽度是波峰两侧的两个最邻近的波谷之间的宽度;
当所述波瓣宽度小于第一波瓣宽度,则确定所述波瓣宽度对应的波峰为杂波的波峰。
14.根据权利要求13所述的方法,其特征在于,所述第一波瓣宽度为预设的固定值。
15.根据权利要求13所述的方法,其特征在于,所述第一波瓣宽度为平均波瓣宽度,其中所述平均波瓣宽度是所述频谱的宽度与所述全部波峰的个数的比值。
16.一种确定谐波间杂波的方法,其特征在于,包括:
确定所述目标频谱的全部波峰和波谷;
根据确定的所述波峰和所述波谷,确定所述波峰的倾斜度;
当所述波峰的倾斜度大于第一阈值,则确定所述波峰为杂波的波峰。
17.根据权利要求16所述的方法,其特征在于,
所述波峰的倾斜度是所述波峰两侧的两个最邻近的波谷之间的连线与水平方向的夹角;或者
所述波峰的倾斜度是所述波峰两侧的两个最邻近的波谷之间的连线的斜率:或者
所述波峰的倾斜度是所述波峰两侧的两个最邻近的波谷之间的连线的夹角的三角函数。
18.根据权利要求16或17所述的方法,其特征在于,所述第一阈值为预设的固定值。
19.一种谐波分析的装置,其特征在于,包括:
时频转换单元,用于对输入的时域信号进行时频转换,以获得所述时域信号在频域上的频谱;
滤波单元,用于对所述时频转换单元转换得到的所述频谱进行滤波处理,以确定目标频谱;
杂波消除单元,用于对所述滤波单元确定的所述目标频谱的谐波间杂波做消除处理,以便确定所述目标频谱的谐波的结构;
谐波分析单元,用于利用所述目标频谱的谐波的结构对由所述杂波消除单元消除了杂波的所述谐波进行谐波分析。
20.根据权利要求19所述的装置,其特征在于,所述滤波单元具体用于:
对所述频谱进行k次滤波处理,并在所述频谱经过所述k次滤波处理的每次滤波处理之后记录波峰个数以获得k个波峰个数,其中k为大于或等于2的正整数;
确定所述k个波峰个数中的最小波峰个数;
确定得到所述最小波峰个数的滤波处理的频谱为目标频谱。
21.根据权利要求19所述的装置,其特征在于,所述滤波单元具体用于:
对所述频谱进行第一滤波处理,并记录经过所述第一滤波处理的频谱的第一波峰个数;
对所述频谱进行第二滤波处理,并记录经过所述第二滤波处理的频谱的第二波峰个数;
对所述频谱进行第三滤波处理,并记录经过所述第三滤波处理的频谱的第三波峰个数;
当所述第二波峰个数小于所述第一波峰个数,且所述第二波峰个数小于所述第三波峰个数,则确定经过所述第二滤波处理得到的频谱为目标频谱。
22.根据权利要求21所述的装置,其特征在于,所述第一滤波处理为第一阶滤波、所述第二滤波处理为第二阶滤波,以及所述第三滤波处理为第三阶滤波,所述滤波单元具体用于:
对所述频谱进行第一阶滤波,并记录经过所述第一阶滤波的频谱的第一波峰个数;
对所述频谱进行第二阶滤波,并记录经过所述第二阶滤波的频谱的第二波峰个数;
对所述频谱进行第三阶滤波,并记录经过所述第三阶滤波的频谱的第三波峰个数;
当所述第二波峰个数小于所述第一波峰个数,且所述第二波峰个数小于所述第三波峰个数,则确定经过所述第二阶滤波的频谱为目标频谱。
23.根据权利要求19所述的装置,其特征在于,所述滤波单元具体用于:
采用低通滤波器对所述频谱进行低通滤波处理,将所述经过所述低通滤波处理后的频谱作为目标频谱。
24.根据权利要求19所述的装置,其特征在于,所述滤波单元具体用于:
对所述频谱进行第四阶滤波;
确定经过所述第四阶滤波得到的频谱为目标频谱;
其中所述第四阶为固定值。
25.根据权利要求19至24中任一项所述的装置,其特征在于,所述杂波消除单元采用以下方式中的至少一种:
依据波瓣宽度对所述目标频谱的谐波间杂波做消除处理,其中所述波瓣宽度是波峰两侧的两个最邻近的波谷之间的宽度;
依据波峰的倾斜度对所述目标频谱的谐波间杂波做消除处理,其中所述波峰的倾斜度是所述波峰两侧的两个最邻近的波谷之间的连线与水平方向的夹角,或者所述波峰两侧的两个最邻近的波谷之间的连线的斜率,或者所述波峰两侧的两个最邻近的波谷之间的连线的夹角的三角函数。
26.根据权利要求25所述的装置,其特征在于,所述杂波消除单元具体用于:
确定所述目标频谱的全部波峰和波谷;
根据确定的所述波峰和所述波谷,确定所述目标频谱中的波瓣宽度;
当所述波瓣宽度小于第一波瓣宽度,则确定所述波瓣宽度对应的波峰为杂波的波峰;
通过消去所述杂波的波瓣来消除所述目标频谱的杂波。
27.根据权利要求26所述的装置,其特征在于,所述第一波瓣宽度为预设的固定值,或者所述第一波瓣宽度为平均波瓣宽度,其中所述平均波瓣宽度是所述目标频谱的宽度与所述第二波峰个数的比值。
28.根据权利要求25所述的装置,其特征在于,所述杂波消除单元具体用于:
确定所述目标频谱的全部波峰和波谷;
根据确定的所述波峰和所述波谷,确定所述波峰的倾斜度;
当所述波峰的倾斜度大于第一阈值,则确定所述波峰为杂波波峰;
通过消去所述杂波的波瓣来消除所述目标频谱的杂波。
29.根据权利要求28所述的装置,其特征在于,所述第一阈值为预设的固定值。
30.根据权利要求26或28所述的装置,其特征在于,所述杂波消除单元具体用于:
将所述杂波的波瓣位于两个波谷之间的频点幅值以在两个波谷幅值之间的内插来代替。
31.一种确定谐波间杂波的装置,其特征在于,包括:
第一确定单元,用于确定所述频谱的全部波峰和波谷;
第二确定单元,用于根据所述第一确定单元确定的所述波峰和所述波谷,确定所述频谱中的波瓣宽度,其中所述波瓣宽度是波峰两侧的两个最邻近的波谷之间的宽度;
第三确定单元,用于当所述波瓣宽度小于第一波瓣宽度,则确定由所述第二确定单元确定的所述波瓣宽度对应的波峰为杂波的波峰。
32.根据权利要求31所述的装置,其特征在于,所述第一波瓣宽度为预设的固定值。
33.根据权利要求32所述的装置,其特征在于,所述第一波瓣宽度为平均波瓣宽度,其中所述平均波瓣宽度是所述频谱的宽度与所述全部波峰的个数的比值。
34.一种确定谐波间杂波的装置,其特征在于,包括:
第四确定单元,用于确定所述目标频谱的全部波峰和波谷;
第五确定单元,用于根据所述第四确定单元确定的所述波峰和所述波谷,确定所述波峰的倾斜度;
第六确定单元,用于当所述波峰的倾斜度大于第一阈值,则确定由所述第五确定单元确定的所述波峰为杂波的波峰。
35.根据权利要求34所述的装置,其特征在于,
所述波峰的倾斜度是所述波峰两侧的两个最邻近的波谷之间的连线与水平方向的夹角;或者
所述波峰的倾斜度是所述波峰两侧的两个最邻近的波谷之间的连线的斜率:或者
所述波峰的倾斜度是所述波峰两侧的两个最邻近的波谷之间的连线的夹角的三角函数。
36.根据权利要求34或35所述的装置,其特征在于,所述第一阈值为预设的固定值。
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105510032A (zh) * 2015-12-11 2016-04-20 西安交通大学 基于谐躁比指导的解卷积方法
CN113282785A (zh) * 2021-07-19 2021-08-20 北京快鱼电子股份公司 一种基于未标注关键词数据的关键词检测方法及系统
CN113341223A (zh) * 2021-06-02 2021-09-03 贵州电网有限责任公司 一种适用于电网谐波分析及谐波源定位的方法
CN113823277A (zh) * 2021-11-23 2021-12-21 北京百瑞互联技术有限公司 基于深度学习的关键词识别方法、系统、介质及设备
CN114121004A (zh) * 2021-11-23 2022-03-01 北京百瑞互联技术有限公司 基于深度学习的语音识别方法、系统、介质及设备

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105550516B (zh) * 2015-12-11 2019-01-04 合肥工业大学 基于Adams算法的频率自适应谐波间谐波分析方法
CN105574331B (zh) * 2015-12-11 2019-03-26 合肥工业大学 基于Adams算法的指定频率的谐波间谐波分析方法
CN106483375B (zh) * 2016-09-22 2019-02-01 电子科技大学 一种多频率分次谐波检测方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3978287A (en) * 1974-12-11 1976-08-31 Nasa Real time analysis of voiced sounds
CN1342968A (zh) * 2000-09-13 2002-04-03 中国科学院自动化研究所 用于语音识别的高精度高分辨率基频提取方法
CN1848240A (zh) * 2005-04-12 2006-10-18 佳能株式会社 基于离散对数傅立叶变换的基音检测方法、设备和介质
CN101113995A (zh) * 2007-08-29 2008-01-30 湖南大学 基于Nuttall窗双峰插值FFT的基波与谐波检测方法
CN101915874A (zh) * 2010-07-20 2010-12-15 北海市深蓝科技发展有限责任公司 一种基于傅立叶变换的谐波检测方法
US20120278020A1 (en) * 2011-04-29 2012-11-01 Analog Devices, Inc. Apparatus and method for real time harmonic spectral analyzer

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR2768546B1 (fr) * 1997-09-18 2000-07-21 Matra Communication Procede de debruitage d'un signal de parole numerique
KR101131880B1 (ko) * 2007-03-23 2012-04-03 삼성전자주식회사 오디오 신호의 인코딩 방법 및 장치, 그리고 오디오 신호의디코딩 방법 및 장치

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3978287A (en) * 1974-12-11 1976-08-31 Nasa Real time analysis of voiced sounds
CN1342968A (zh) * 2000-09-13 2002-04-03 中国科学院自动化研究所 用于语音识别的高精度高分辨率基频提取方法
CN1848240A (zh) * 2005-04-12 2006-10-18 佳能株式会社 基于离散对数傅立叶变换的基音检测方法、设备和介质
CN101113995A (zh) * 2007-08-29 2008-01-30 湖南大学 基于Nuttall窗双峰插值FFT的基波与谐波检测方法
CN101915874A (zh) * 2010-07-20 2010-12-15 北海市深蓝科技发展有限责任公司 一种基于傅立叶变换的谐波检测方法
US20120278020A1 (en) * 2011-04-29 2012-11-01 Analog Devices, Inc. Apparatus and method for real time harmonic spectral analyzer

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
张希: "基于LabVIEW的电能质量监测系统", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技II辑》 *

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105510032A (zh) * 2015-12-11 2016-04-20 西安交通大学 基于谐躁比指导的解卷积方法
CN105510032B (zh) * 2015-12-11 2017-12-26 西安交通大学 基于谐噪比指导的解卷积方法
CN113341223A (zh) * 2021-06-02 2021-09-03 贵州电网有限责任公司 一种适用于电网谐波分析及谐波源定位的方法
CN113282785A (zh) * 2021-07-19 2021-08-20 北京快鱼电子股份公司 一种基于未标注关键词数据的关键词检测方法及系统
CN113823277A (zh) * 2021-11-23 2021-12-21 北京百瑞互联技术有限公司 基于深度学习的关键词识别方法、系统、介质及设备
CN114121004A (zh) * 2021-11-23 2022-03-01 北京百瑞互联技术有限公司 基于深度学习的语音识别方法、系统、介质及设备
CN114121004B (zh) * 2021-11-23 2024-05-03 北京百瑞互联技术股份有限公司 基于深度学习的语音识别方法、系统、介质及设备

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