Analyse Spectrale de la Parole, Spectrogramme

Analyse Spectrale de la Parole, Spectrogramme
TD SSI 1ère Année
1
Observation de signaux de parole
On dispose des signaux suivants :
– aeiou.wav voyelles a e i o u
– aaaaa.wav voyelle a dont le fondamental monte en fréquence
– kgtd.wav consonnes occlusives Ke Gue Te De
– zszvfv.wav sons ze sss ze et ve fe ve
Ces signaux sont enregistrés en mono, sur 8 bits et à une fréquence d’échantillonnage de
Fe = 8kHz.
1.1
Identification des voyelles avec le spectrogramme : Analyse
Temps-Fréquence
Le spectrogramme permet d’identifier les différentes voyelles du fichier aeiou.wav.
On réalise le spectrogramme de ce signal avec les paramètres :
– Nombre de points FFT N F F T = 512
– Fréquence échantillonnage Fe = 8 kHz
On utilisera la syntaxe suivante :
specgram(signal,NFFT,Fe)
On pourra comparer l’allure du spectrogramme de matlab et celle donnée par Goldwave.
Donnez les plages temporelles approximatives des différentes voyelles et les plages correpondantes en échantillons.
Comment peut-on distinguer les différentes voyelles ?
Quelle est l’origine physique de ces différences ?
1.2
Aspect temporel
A partir des résultats précédents, on extrait 20 ms du ”a” et du ”o”, soit N = 160 points
du signal correspondant.
Comparer ces signaux et commenter les formes d’onde. Comparer également les sons ”Ke” et
”Gue” du fichier kgtd.wav.
1
1.3
Spectre
A partir des signaux précédents, on estime à présent leur spectre à partir de la TFD
(FFT), sur un nombre de point égal à la puissance de 2 immédiatement supérieure au nombre
de points du signal.
– Représenter les spectres en dB. Les comparer et commenter.
– Mettre en évidence les liens entre représentation spectrale et représentation temporelle.
– Donner une estimation de la fréquence fondamentale pour les parties voisées.
– Donner les étendues de spectres pour les sons voisés et les sons non voisés.
2
Analyse Spectrographique
L’objectif de cette partie est d’identifier les formants des voyelles.
2.1
Filtre de préaccentuation et spectrogramme
On considère le filtre de fonction de transfert
H(z) = 1 − 0.9z −1
Ecrirel’équation aux différences correspondante.
Donner la réponse impulsionnelle et en fréquence de ce filtre.
Tracer cette réponse sur 1024 points.
Quel est l’effet de ce filtre ?
On trace à présent le spectrogramme du signal aeiou.wav et celui du même signal filtré
par le filtre ci-dessus.
Quel est l’intérêt de la préaccentuation ?
Commenter les spectrogrammes obtenus.
Donner une estimation des fréquences des formants des différentes voyelles.
2.2
Influence des paramètres du spectrogramme
Etudier l’effet du nombre de points du spectrogramme ou du type de fenêtre de pondération.
2.3
Spectrogramme de ”aaaa”
Tracer le spectrogramme de aaaa.wav.
Commenter en s’aidant de l’écoute.
2
2.4
Distinction voisé non voisé
Visualiser les spectrogrammes de kgtd.wav et zszvfv.wav.
Ecouter ces signaux et comparer les différents sons.
3