音訊信號的隨機性程度測試
Testing the degree of randomness of audio signals
作者：蔡和佑 系級：自控三甲 學號：D0713967 開課老師：林育德
課程名稱：生醫信號處理 開課系所：自動控制工程學系 開課學年：109學年度 第二學期
中文摘要
本篇報告主要在於驗證音訊信號是否為隨機性訊號，音訊信號主要分為三 種：voiced、unvoiced、plosives。那麼判斷音訊信號隨機性程度的標準是基於此 信號的轉折點是否大於某個數值。而在這篇報告中，驗證以及測試的方面是使用
MATLAB(2020a, MathWorks® , Inc., USA)。
關鍵字：峰谷值、窗框、轉折點、隨機性訊號
Abstract
This report is mainly to verify whether the audio signal is a random signal. There are three main types of audio signals: voiced, unvoiced, and plosives. Then the
standard for judging the degree of randomness of the audio signal is based on whether the turning point of the signal is greater than a certain value. In this report, MATLAB (2020a, MathWorks® , Inc., USA) is used for verification and testing.
Keyword： Random signal, Peak and Trough, Turning Point ,Window
目 次
中文摘要---
1
英文摘要---
2
目次---3
一、研究目的---4
二、程式碼流程圖---5
三、測試訊號（一）---10
四、測試訊號（二）---12
五、
Window
的影響---14六、參考文獻---18
一、研究目的：
測試訊號的隨機性，首先要將語音訊號的峰谷值（Peak and Trough）找出來，接著找出轉折點（Turning Point），轉折點即是峰 谷值數目的總和。
再來依照自己所設定的窗框（Window）將轉折點對於時間的圖畫 出來，其中語音訊號大致上能分成三種：voiced、unvoiced、plosives。
至於隨機訊號的定義為
其中 N 為一個 Window 有多少筆資料。
舉例來說：取樣頻率（fs）為 8 KHz，而 Window 的寬度為 50 ms，則
意思是說輸入的訊號每 0.000125 秒為一個點，那麼在 0.05 秒的區間 裡面會有幾個點，因此 ，得到 N 為 400。
二、程式碼流程圖：
Step1:
先把訊號讀近來，並令它等於某個變數，我用 y 表示。
Step2:
接著處理時間軸，將它轉換成實際的時間。
Step3:
找出此訊號的基本資訊（8~15 行）。 輸出範例結果為
Step4:
接著宣告可能使用到的陣列以及變數。
Max[]為峰的數值
Min[]為谷的數值
MaxPlace[]為峰值的位置
MinPlace[]為谷值的位置
TurningPoint[]為每個 Window 的轉折點個數
MaxPoint 為峰值的數量
MinPoint 為谷值的數量其餘的為跑函式時需要用到的代數。
Step5:
先設立一個 while 函式，讓他從 2 跑到(訊號的長度-1)的地方，
扣掉前後兩點的原因是，訊號的頭尾無法確定是否為峰谷值。
Step6:
而我判斷峰谷值的依據為，與前後的值互相比較，如果此點比前 後點都大，那它必為峰值；反之，此點比前後點都還小，那它必 為谷值。
Step7:
將找出來的結果用陣列存起來，我分別存了值以及位置，以便後 續的處理。
Step8:
While 裡的第三個 if 用意在於，當參考點之前未滿 window 的長 度時，我都要令它等於第一個 window 的結果。
（圖一）
（圖二）
如圖一以及圖二所示。我要令圖一的結果等於圖二。
a
Step9:
While 裡的第四個 if 用意在於，當我的 window 開始符合我所要 求的長度時，每經過一個點，就確認此 window 有幾個峰谷值。
（圖三）
如圖三所示，當我從 a 跑到 b 時，我就必須把 b 以前的峰谷值並 且包含在綠框裡面的峰谷值統計出來，然後記錄在 TurningPoint 的陣列裡。
Step10:
當我記錄完一次 window 的轉折點有多少個時，必須將峰谷值的數 目歸 0，進而作下次 window 轉折點個數的統計。
Step11:
最後，因為最後一點無法判別峰谷值，所以令它等於倒數第二個 window 的值。
a b
三、測試訊號（一）
Safety：
取樣頻率 = 44100 Hz
取樣點總個數 = 135933 個 音訊長度 = 3.08237 秒 Window = 0.05 秒
N = 2205
隨機訊號的界線 = 1469
/S/
/E/
/F/
/T/
/I/
1469
四、測試訊號（二）
蔡和佑：
取樣頻率 = 44100 Hz
取樣點總個數 = 149755 個 音訊長度 = 3.39581 秒 Window = 0.05 秒
N = 2205
隨機訊號的界線 = 1469
/蔡/ /和/
/佑/
此訊號轉折點皆無超過 1469，故沒有隨機訊號。
五、Window 的影響：
當 window 的長度增加時，Safety 的訊號變成
Window = 0.1 秒 N = 4410
隨機訊號的界線 = 2939 取樣頻率 = 44100 Hz
2939
當 window 的長度縮短時，Safety 的訊號變成
Window = 0.001 秒 N = 441
隨機訊號的界線 = 293 取樣頻率 = 44100 Hz
293
當 window 的長度增加時，蔡和佑的訊號變成
Window = 0.1 秒 N = 4410
隨機訊號的界線 = 2939 取樣頻率 = 44100 Hz
2939
當 window 的長度縮短時，蔡和佑的訊號變成
Window = 0.001 秒 N = 441
隨機訊號的界線 = 293 取樣頻率 = 44100 Hz
293
從上述兩個例子，可以看出改變 window 的長度，會改變訊號的隨 機性。當 window 長度增加時，原本為隨機訊號的地方不見了；反之 當 window 長度縮短時，原本不為隨機訊號的地方，開始有了隨機的 趨勢。
六、參考文獻
