Discussion :

[picard64]

Bonjour,

Suite à mon dernier post intitulé "Détection de silences dans un fichier .wav", vous avez pu voir que j'étais un humble débutant en signal.

Je souhaite à présent "qualifier" les portions de signal, en faisant apparaître en sortie les coefficients cepstraux de mon signal.

J'ai donc effectuer un peu de veille sur le sujet et je suis tombé sur deux articles intéressants:

ftp://ftp.inria.fr/INRIA/publication/Theses/TU-1118.pdf (notamment diapo 47)

http://tel.archives-ouvertes.fr/docs...l-00005757.pdf

Dans ce dernier article on peut trouver un algorithme proposé, décrit par la figure suivante:



Je tente à présent d'implémenter cet algorithme, en mettant pour l'instant de côté le filtrage de Mel.

Cependant, mes maigres connaissances en calcul matlab (en calcul tout court d'ailleurs, ) font que j'obtiens des résultats assez aberrants. Pour l'instant, j'en suis simplement à vouloir afficher le résultat de la transformation de Fourier de mon signal, après un fenètrage de hamming:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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function y = cepstral(x)
 
ham = hamming(length(x));
 
y = fft(x(:,1).* ham);

j'obtiens une espèce d'étoile de trait que je ne me souviens pas avoir vu en cours, lorsque le prof parlais de transformation de Fourier...

Merci à tous ceux qui pourront me donner quelques pistes

[phryte]

Salut.

les coefficients cepstraux de mon signal.

Il y a des exemples dans la doc de Matlab :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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t = 0:0.01:1.27;
s1 = sin(2*pi*45*t);
s2 = s1 + 0.5*[zeros(1,20) s1(1:108)];
c = cceps(s2);
[xh,nd] = cceps(s2);%Cepstrum analysis
plot(t,s2)
grid
figure(2)
plot(t,xh)
grid
xh=icceps(xh,nd);%Inverse complex Cepstrum
figure(3)
plot(t,xh)
grid

[picard64]

Merci pour les informations sur l'obtention des coefficients cepstraux,

Cependant, lorsque je tente d'utiliser ces fonctions sur un .wav pour créer une empreinte vocale à partir de celui-ci, la fonction cceps semble ne rien me retourner... Est-ce normal? Désolé pour mon ignorance en la matière, j'ai peut-être commis une erreur en enlevant le paramètre t, ms je ne voyait pas comment l'utiliser avec mon signal wave

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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s1 = wavread('2.wav');
c = cceps(s1(1,:))
[xh,nd] = cceps(s1(1,:));%Cepstrum analysis
plot(s1)
grid
figure(2)
plot(xh)

Par ailleurs, au cours de mes recherches, j'ai vu qu'il est fortement conseillé de faire une sorte de mise à l'échelle de Mel, est-ce que tu sait comment on fait ça sur matlab?

Merci pour ton aide!

François

[phryte]

Salut.
S1 est-il bien dimensionné ?

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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s1=wavread('bonjour.wav');
c = cceps(s1);
[xh,nd] = cceps(s1);%Cepstrum analysis
plot(s1)
grid
figure(2)
plot(xh)
figure(2)
plot(xh)
grid
xh=icceps(xh,nd);%Inverse complex Cepstrum
figure(3)
plot(xh)
grid

[Antonin08]

bonjour,

j'obtiens une espèce d'étoile de trait que je ne me souviens pas avoir vu en cours, lorsque le prof parlait de transformation de Fourier...

Une fft produit un signal complexe, et il faut apprendre à exploiter les informations obtenues après une transformée de Fourier. En règle général on va calculer le module que l'on placera dans une fonction logarithmique ce qui permettra d'en avoir une "meilleure" représentation (mais toute autre opération est valable pour peut qu'on en retire ce que l'on cherche ).
Ensuite il sera nécessaire de mettre ton graphe à l'échelle (en abscisse) pour placer correctement les raies des fréquences.

Pour cela il est nécessaire de connaitre la fréquence d'échantillonnage Fe de ton signal et de prendre une nombre N d'échantillons pour le calcul (pas forcément le nombre d'échantillons total.

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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Fe = ...
N = ...
 fftXs = fft(Xs(1:N))/N;
 plot((-N:N-1)*Fe/(N*2),20*log10(abs(fftshift(fftXs))));grid on

Ce type de représentation dite en bande de base centre la représentation fréquentielle de ton signal sur la bande 2*Fe


Pour en savoir plus ... lire beaucoup et ne pas avoir peur des mathématiques

[picard64]

Bonjour à tous,

Tout d'abord, merci pour vos réponses. Phryte, je pense que tu as raison, car lorsque j'exécute ton code avec mon .wav, MATLAB me retourne ce message d'erreur:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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??? Error using ==> unknown
Matrix dimensions must agree.
 
Error in ==> cceps>rcunwrap at 79
y(:) = y(:)' - pi*nd*(0:(n-1))/nh;
 
Error in ==> cceps at 36
[ah,nd] = rcunwrap(angle(h));
 
Error in ==> exemple at 27
c = cceps(s1);

Cependant, par tâtonnement, j'ai tenté un:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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s1 = s1';

Là, MATLAB reste 'Busy' pendant très (trop) longtemps (si j'enlève le point-virgule, je m'aperçois qu'il calcule énormément de valeurs de s1)

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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s1=s1(1,:)';
%ou
s1=s1(1,:);

Il me renvoie une grille vide.

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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2
 
s1=s1(:,1)';

Il reste 'Busy'.

Cependant, lorsque je fais:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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2
 
s1=s1(:,1);

Il reste 'Busy' pendant un long moment, puis me calcul bien un coefficient cepstral:



Mais, dans l'hypothèse où un seul locuteur est présent dans l'extrait, puis-je affirmer directement: "j'ai déterminé son empreinte vocale!" où ya-t-il d'autre opération à effectuer (j'ai entendu parler d'une mise à l'échelle de Mel ou filtrage de Mel...)?

Par ailleurs, j'ai noté qu'il faut beaucoup zoomer sur l'image pour obtenir quelquechose d'exploitable, à partir de quel instant puis-je affirmer cette partie est intéressante, elle va me permettre de différencier deux locuteurs différents?

Je sais, ça fait beaucoup de questions, mais la documentation que j'ai trouvé ne me permet pas de me figurer concrètement comment je peux exploiter un coefficient cepstral...

Merci d'avance à ceux qui sauront me conseiller

François

[Antonin08]

Tout graphe mérite un titre et des labels sur les axes des abscisses et des ordonnées, sinon on ne peut pas t'aider. Tu es le seul à comprendre cette figure .

Il reste 'Busy' pendant un long moment, puis me calcul bien un coefficient cepstral:

Plus de 3*10e6 échantillons ça fait beaucoup, c'est surement pour cela qu'on ne s'intéressait au début à découper le signal en fonction d'un seuil d'énergie.
Travail qui était préparatoire au calcul de la fft

s1 = s1';

Pour un signal mono dimensionnel réel cela revient au même sous matlab sauf quand on a énormément d'échantillons. Il faut le temps de traitement... quand même

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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Code :
 
s1=s1(1,:)';
%ou
s1=s1(1,:);

Il me renvoie une grille vide.

Surement normal car suivant l'orientation de ton vecteur, tu as du lui donner un seul échantillon à calculer...