用于语音动画合成的语音特征提取和聚类技术

在基于图像的人脸语音动画合成过程中，为了保证音频帧和视频帧的精确映射关系，需要提取鲁棒的语音信号特征参数，并对特征参数聚类。本文介绍了直接从原始语音信号中提取LPC复倒谱及短时能量组成特征矢量的方法，以及对特征矢量进行聚类的方法。 在语音动画合成领域，准确地将音频帧与视频帧匹配是至关重要的，这涉及到语音特征的提取和聚类。本文主要探讨了如何从原始语音信号中提取这些特征，并利用聚类技术来优化这一过程。 语音特征提取是合成语音动画的基础。文中提到的两种主要特征是LPC复倒谱和短时能量。短时平均能量是基于语音信号能量随时间变化的特性，用于捕捉超音段信息，适合于语音识别。计算公式为：将输入信号x(n)与海明窗函数h(n)相乘，然后计算每帧的平均能量，作为特征矢量的一部分。这一特征在判断两帧语音相似性时有一定的作用。 线性预测系数（LPC）是一种模拟人类声道的数字模型，用于语音信号的建模。线性预测的基本假设是当前的语音采样可以通过先前采样的线性组合近似，通过最小化预测误差来确定LPC系数。Berg格型法被用于高效计算这些系数。LPC复倒谱是LPC系数的另一种表示形式，它的优点在于使用欧氏距离进行聚类时能降低计算复杂性。 接着，文章介绍了音频特征提取的具体步骤。从原始音频源中提取无噪或低噪音频流，并转换为统一的PCM Wave文件格式。然后，按采样率将音频切分为20ms的帧，丢弃开头和结尾的噪音或空白部分。接着，计算每一帧的短时平均能量和LPC系数。通过Burg算法计算LPC复倒谱。 聚类是将具有相似特征的语音帧归为一类的过程，这对于语音动画合成中的精确映射至关重要。通过使用短时平均能量和LPC复倒谱作为特征矢量，可以使用欧氏距离来衡量不同帧之间的差异，简化聚类算法。这种方法增强了语音动画系统的语种无关性，减少了口音和方言的影响，提高了系统的普适性。 总结起来，语音动画合成的技术关键在于提取鲁棒的语音特征，如短时平均能量和LPC复倒谱，然后通过有效的聚类策略建立音频帧和视频帧之间的精确对应关系。这一过程对于实现自然、流畅的语音动画至关重要，且具有广泛的应用前景，如远程通信、虚拟现实和教育娱乐等领域。