吳春輝 陳洪生

（咸寧學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，湖北 咸寧 437100）

基于內(nèi)容的音頻檢索研究

吳春輝 陳洪生

（咸寧學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，湖北 咸寧 437100）

文章介紹了音頻檢索系統(tǒng)的通用流程，并對其過程逐一進(jìn)行闡述，最后利用一個(gè)簡單的系統(tǒng)對基于內(nèi)容的音頻檢索方法進(jìn)行了測試。

基于內(nèi)容的檢索；音頻檢索系統(tǒng)；音頻

（一）引言

隨著現(xiàn)代信息技術(shù)和存儲(chǔ)技術(shù)的快速發(fā)展以及互不干涉信息網(wǎng)（www）的迅速發(fā)展，越來越多的多媒體信息以數(shù)字形式存儲(chǔ)和傳輸，人們可以更靈活地使用這些信息。但隨之而來的問題是，面對大量包含多媒體數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫，人們不再滿足于通過一般的屬性（如姓名、時(shí)間等）進(jìn)行檢索。如計(jì)算機(jī)檢索音頻片斷，可以使用基于標(biāo)題或文件名的文本標(biāo)注方式。然而傳統(tǒng)的基于關(guān)鍵字或文件名的檢索方法顯然不適于數(shù)據(jù)量龐大、不具有天然結(jié)構(gòu)特征的各種音頻數(shù)據(jù)。為了使人們快速的檢索到所需的多媒體信息，近年來，國內(nèi)外在多媒體數(shù)據(jù)庫技術(shù)的研究中開發(fā)了一種基于內(nèi)容的檢索 CBR（Content Based Retrieval）技術(shù)。

（二）基于內(nèi)容的音頻檢索系統(tǒng)通用流程

基于內(nèi)容的音頻檢索技術(shù)突破了基于關(guān)鍵詞匹配的傳統(tǒng)檢索技術(shù)的限制，它根據(jù)音頻本身所固有的特征而不是人工標(biāo)注的外部屬性或者關(guān)鍵詞對音頻進(jìn)行檢索。它的核心思想是通過一定的計(jì)算機(jī)處理，分析音頻的結(jié)構(gòu)和語義，建立它們的結(jié)構(gòu)化的組織和索引，使得“無序”的音頻變得“有序”，從而有利于用戶的瀏覽和檢索。

基于內(nèi)容的音頻數(shù)據(jù)庫檢索系統(tǒng)是一種重要的多媒體信息處理技術(shù)。在音頻檢索中，需要經(jīng)過特征提取、音頻分割、音頻識(shí)別分類和索引檢索這幾個(gè)關(guān)鍵步驟。圖 1為基于聽覺內(nèi)容的間頻檢索流程圖。

圖1 基于聽覺內(nèi)容的音頻檢索流程

（三）音頻特征抽取

音頻信號(hào)攜帶各種信息，在不同的應(yīng)用場合下，人們感興趣的信息也不同。比如，對于語音來說，判斷其是否為語音，只需要提取人類語音信號(hào)的一般特征就足夠了，而為了區(qū)分是清音還是濁音，就應(yīng)該了解其能量譜分布和基音頻率。為了滿足音頻管理和檢索的需要，基于內(nèi)容的音頻數(shù)據(jù)模型需要提取音頻的低層特征來表現(xiàn)音頻低層內(nèi)容。音頻具有心理屬性和物理屬性，同樣對音頻特征的提取也有兩種方法，即提取聽覺感知特征（音調(diào)、響度）和計(jì)算非感知特征或稱物理特性（對數(shù)倒譜系數(shù)，線性預(yù)測系數(shù)）。不同的特征表達(dá)音頻的不同方面，適用于不同的應(yīng)用范圍。

音頻特征抽取是指尋找原始音頻信號(hào)表達(dá)形式，提取能代表原始信號(hào)的數(shù)據(jù)。下面介紹幾個(gè)常見的特征。

1.音調(diào)。音調(diào)與基音周期有關(guān)，是音頻信號(hào)的一個(gè)重要參數(shù)，在音頻處理中有重要的作用。比如對于語音數(shù)據(jù)，音調(diào)是分辨男女聲的重要參數(shù)之一。

2.響度。這是較常用的感性特征，與短時(shí)能量密切相關(guān)。計(jì)算應(yīng)在時(shí)域進(jìn)行，一般是對每幀數(shù)據(jù)取平方和，然后計(jì)算其平方根。

3.短時(shí)平均過零率（Zero－crossing Rate）。它是指在一個(gè)短時(shí)幀內(nèi)，離散采樣信號(hào)值由正到負(fù)和由負(fù)到正變化的次數(shù)，即兩個(gè)相鄰取樣值有不同符號(hào)時(shí)，便出現(xiàn)“過零”現(xiàn)象。單位時(shí)間過零的次數(shù)稱為“過零率”。這個(gè)量大概能夠反映信號(hào)在短時(shí)幀內(nèi)里的平均頻率。短時(shí)平均過零率是區(qū)分音頻信號(hào)有聲或無聲的重要標(biāo)志之一。對于音頻信號(hào)流x中第m幀，其過零率計(jì)算如下：

4.Mel變換對數(shù)倒譜系數(shù)（Mel-Scaled Frequency Cepstral Coefficient,MFCC)。這是音頻數(shù)據(jù)經(jīng)Z變換和對數(shù)處理后得出的結(jié)果。一般對每幀數(shù)據(jù)取12個(gè)系數(shù)，可以很好地表現(xiàn)每幀的特征。其處理過程如圖2所示：

圖2 Mel計(jì)算過程

5.線性預(yù)測。線性預(yù)測又稱為線性預(yù)測編碼（LPC），是音頻處理的常用技術(shù)，即對音頻信號(hào)的各個(gè)取樣值，可以用它過去若干個(gè)取樣值的加權(quán)和（即線形組合）來表示。各加權(quán)系數(shù)的確定原則是使預(yù)測誤差的均方值最?。醋裱钚》讲钤瓌t）。

（四）音頻分割及識(shí)別分類

音頻是連續(xù)的時(shí)間序列信號(hào)，猶如不可能對幾十分鐘或幾十個(gè)小時(shí)視頻一起處理一樣，也不可能對持續(xù)時(shí)間很長的音頻處理。首先需要對連續(xù)的音頻流進(jìn)行分割，將連續(xù)音頻信號(hào)流分割成長短不一的音頻單元后，再對每個(gè)音頻單元進(jìn)行識(shí)別，將它們歸屬為不同的音頻類別，如語音、音樂和環(huán)境背景音等。

音頻分割方法的研究較少，但音頻分割對最終的音頻流處理結(jié)果的準(zhǔn)確率有很重要的影響，它直接關(guān)系到音頻鏡頭切分的準(zhǔn)確性。傳統(tǒng)的音頻分割主要采用滑窗法和基于規(guī)則的方法。

1.滑窗法

傳統(tǒng)的音頻分割方法通常是采用簡單的滑動(dòng)窗口技術(shù)，即用固定長度的滑窗對音頻流簡單分割，在滑窗內(nèi)部按“投票規(guī)則”(vote rule)將音頻流平滑為一個(gè)類別，即哪個(gè)類別的clip數(shù)最多，就認(rèn)為該滑窗內(nèi)所有的clip都屬于該類別。然后將具有相同音頻類別的滑窗合并得到最終的分割結(jié)果。

2.基于規(guī)則的分割方法

該方法基于音頻連續(xù)特性，根據(jù)該特性可以設(shè)計(jì)分割準(zhǔn)則對音頻clip序列進(jìn)行平滑，然后再將具有相同類別的音頻clip合并得到最終的分割。不同的分割工作中根據(jù)需要和具體音頻分類的類別可以采用不同的分割準(zhǔn)則。

（五）音頻檢索系統(tǒng)

音頻檢索系統(tǒng)主要包括音頻入庫、音頻文件特征提取、基于內(nèi)容的檢索和相關(guān)音頻處理三大部分。其結(jié)構(gòu)如圖 3所示。

圖3 基于內(nèi)容的音頻檢索系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

圖 4為基于哼唱的檢索界面，用戶進(jìn)入該界面后，可以先錄一段自己的語音，然后保存為.wav文件，檢索時(shí)可以檢索出來，并且按照匹配的結(jié)論把結(jié)果按照從小到大的順序反饋給用戶，表示可能是三個(gè)人中的一個(gè)在說話。并且排在第一位的說話人的概率最大。

在實(shí)驗(yàn)中，說話者張龍先“哼”了一段自己的語音，然后檢索，可以看出，該實(shí)驗(yàn)中檢索出說話者最大可能性是張龍。

圖4 “哼唱”檢索界面

（六）結(jié)束語

多媒體數(shù)據(jù)庫雖然經(jīng)過了20多年的發(fā)展，但是目前對多媒體數(shù)據(jù)庫技術(shù)的研究仍處于初級(jí)階段，特別是基于內(nèi)容的檢索技術(shù)在國內(nèi)外仍處于研究、探索階段。文章提供了一個(gè)簡單的基于內(nèi)容的音頻檢索系統(tǒng)，該系統(tǒng)能很好的用于檢索測試，但是用于實(shí)際還需進(jìn)一步加強(qiáng)和改進(jìn)。

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2010-12-13

吳春輝（1981－），女，湖北通城人，咸寧學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院講師，碩士，研究方向?yàn)槎嗝襟w數(shù)據(jù)庫。