数字语音处理
数字语音信号处理教案
数字语音信号处理实验指导书前言语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴的学科，是目前发展最为迅速的信息科学研究领域的核心技术之一。
通过语音传递信息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息形式。
同时，语言也是人与机器之间进行通信的重要工具，它是一种理想的人机通信方式，因而可为信息处理系统建立良好的人机交互环境，进一步推动计算机和其他智能机器的应用，提高社会的信息化程度。
语音信号处理是一门新兴的学科，同时又是综合性的多学科领域和涉及面很广的交叉学科。
虽然从事这一领域研究的人员主要来自信号与信息处理及计算机应用等学科，但是它与语音学、语言学、声学、认知科学、生理学、心理学等许多学科也有非常密切的联系。
20世纪60年代中期形成的一系列数字信号处理的理论和算法，如数字滤波器、快速傅立叶变换（FFT）等是语音信号数字处理的理论和技术基础。
随着信息科学技术的飞速发展，语音信号处理取得了重大的进展：进入70年代之后，提出了用于语音信号的信息压缩和特征提取的线性预测技术（LPC），并已成为语音信号处理最强有力的工具，广泛应用于语音信号的分析、合成及各个应用领域，以及用于输入语音与参考样本之间时间匹配的动态规划方法；80年代初一种新的基于聚类分析的高效数据压缩技术—矢量量化（VQ）应用于语音信号处理中；而用隐马尔可夫模型（HMM）描述语音信号过程的产生是80年代语音信号处理技术的重大发展，目前HMM已构成了现代语音识别研究的重要基石。
近年来人工神经网络(ANN)的研究取得了迅速发展，语音信号处理的各项课题是促进其发展的重要动力之一，同时，它的许多成果也体现在有关语音信号处理的各项技术之中。
为了深入理解语音信号数字处理的基础理论、算法原理、研究方法和难点，根据数字语音信号处理教学大纲，结合课程建设的需求，我们编写了本实验参考书。
本本参考书针对教学大纲规定的四个研究设计型实验，每个实验给出了参考程序，目的是起一个抛砖引玉的作用，学生在学习过程中，可以针对某一个实验进行延伸的创新学习，比如说，语音端点的检测、语音共振峰提取、基于HMM或DTW的有限词汇或大词汇的特定人、非特定人的语音识别、识别率的提高（如何提高有噪环境下的识别率）、以及编码问题等，同时在学习中还可深入思考如何将有关的方法在嵌入式系统或DSP 下的实现问题等。
数字音频处理
数字音频处理数字音频处理是一种将模拟音频信号转换为数字信号，并对其进行处理和分析的技术。
它在现代音频处理领域中起着重要的作用。
本文将讨论数字音频处理的原理、应用和发展趋势。
一、原理数字音频处理的主要原理是将声音信号进行采样，并用数字表示。
通过将模拟信号分割成多个小时间段，在每个时间段内用数字信号近似表示。
这些数字信号可以在计算机或数字音频处理器中进行处理和分析。
数字音频处理的关键部分是模数转换（ADC）和数模转换（DAC）。
ADC将模拟信号转换为数字信号，而DAC则将数字信号转换为模拟信号。
这两个过程中的精度和速度对于数字音频质量非常重要。
二、应用数字音频处理在许多领域都有广泛的应用。
1. 音乐制作和录音：数字音频处理技术使得音乐制作更加灵活和高效。
它可以对录音进行后期处理，包括混音、均衡和音频特效等。
2. 电话和通信：数字音频处理被广泛用于电话和通信系统中。
它可以提高通话质量、降噪和减少回音等。
3. 语音识别和语音合成：数字音频处理可用于语音识别和合成系统中。
它可以将语音信号转换为文本或合成自然流畅的语音。
4. 音频压缩：数字音频处理技术使得音频压缩成为可能。
不同的压缩算法可以减少音频文件的大小，同时保持较高的音质。
5. 声音增强：数字音频处理可以用于增强音频信号的特定部分，例如提高低音或加强高音。
三、发展趋势随着技术的不断发展，数字音频处理在未来还将有更多的发展。
1. 无损音频技术：无损音频技术可以保持音频信号的原始质量，同时减少文件大小。
这种技术有望在未来得到更广泛的应用。
2. 虚拟现实和增强现实：数字音频处理在虚拟现实和增强现实领域中发挥着重要作用。
它可以为用户提供更加沉浸式的听觉体验。
3. 自适应音频处理：自适应音频处理技术可以根据用户的需求和环境条件对音频信号进行实时调整和优化。
4. 智能音频处理：随着人工智能技术的快速发展，智能音频处理也将得到推广。
通过深度学习等技术，音频处理系统可以变得更加智能化和自动化。
数字音频处理技术在语音识别中的应用
数字音频处理技术在语音识别中的应用随着科技的不断发展，数字音频处理技术在语音识别领域的应用越来越广泛。
语音识别是一种将人类语音信号转化为相应文字或命令的技术，它的应用范围包括语音助理、智能音箱、电话自动语音应答系统等。
本文将介绍数字音频处理技术在语音识别中的应用现状以及相关的技术。
数字音频处理技术在语音识别中的应用主要涉及三个方面：特征提取、信号增强和模型训练。
首先，特征提取是语音识别的基础。
它将语音信号转化为计算机可以处理的形式。
在传统的语音识别中，常用的特征提取方法是MFCC（Mel频率倒谱系数）。
MFCC将语音信号划分为若干帧，然后对每一帧进行功率谱分析，并通过滤波器组将功率谱转化为梅尔频率刻度。
接着，应用离散余弦变换将梅尔频率刻度转化为梅尔频率倒谱系数，最后得到用于识别的特征向量。
另外，随着深度学习技术的兴起，近年来也出现了一些新的特征提取方法，如CQT（连续小波变换）和STFT（短时傅里叶变换），它们在一些场景下表现出了更好的性能。
其次，信号增强是提高语音识别性能的关键。
由于语音信号存在噪声干扰，对其进行降噪处理可以有效提高语音识别的准确率。
传统的降噪方法包括谱减法、维纳滤波、利用统计模型建模等。
这些方法通常是在频域上对语音信号进行处理，通过减小噪声分量来增强语音信号。
然而，这些方法往往会引入一定的失真。
近年来，深度学习技术在语音增强领域取得了很大的突破。
通过训练深度神经网络，可以学习到更准确的语音和噪声的分布模型，并进一步减小噪声对语音信号的影响，从而实现更好的信号增强效果。
最后，模型训练是语音识别的核心环节。
传统的语音识别模型主要基于隐马尔可夫模型（HMM）和高斯混合模型（GMM）。
随着深度学习技术的快速发展，深度神经网络（DNN）逐渐成为主流。
DNN通过多层神经元的连接和非线性变换，能够提取更高级别的特征，并能够更好地建模语音信号的时序关系。
然后，将DNN与HMM相结合进行识别。
《语音数字信号处理》课程介绍与教学大纲
《语音数字信号处理》课程简介课程编号：06044008课程名称：语音数字信号处理/ Speech Digital Signal Processing学分：2学时：32 （实验：0 上机：0 课外实践：0 ）适用专业：电子信息工程建议修读学期：7开课单位：电气与信息工程学院电子信息与通信工程系先修课程：《数字信号处理》、《MATLAB及应用》、《随机信号处理》考核方式与成绩评定标准：作业、考试（闭卷）教材与主要参考书目：主要教材：《语音信号处理》主编：赵力机械工业出版社2011-6T参考书目：《离散时间语音信号处理》主编：夸特尔瑞电子工业出版社2004-87内容概述：《语音数字信号处理》是电子信息工程专业本科生的专业必修课程。
它系统地介绍了语音信号处理涉及的主要内容和方法，讲述语音信号的应用前景、语音信号处理流程及流程中涉及到的相关知识点，每个知识点通过案例仿真讲述其应用的结果。
主要内容分四部分：（1）基础部分：语音信号基础知识、人的发音原理、人的听觉原理、语音的数学模型；（2）语音信号分析方法：时域分析、频域分析、同态处理和线性预测分析；（3）语音信号涉及的新技术：矢量量化和隐马尔可夫模型；（4）语音的四个方面应用：语音编码、语音识别、语音合成和语音增强；通过《语音数字信号处理》学习，使学生掌握语音信号发音和听觉原理、语音信号的数字模型; 语音的时域、频域、倒谱、线性预测的分析方法；矢量量化；隐马尔可夫模型；语音波形编码、参数编码、混合编码；语音的合成；语音识别和语音增强的原理和技术，为学生毕业后从事语音处理工作和进一步研究相关课题打下一定的基础。
《嵌入式系统及应用》教学大纲课程编号：06044008课程名称：语音数字信号处理/ Speech Digital Signal Processing学分：2学时：32 （实验：0 上机：0 课外实践：0 ）适用专业：电子信息工程建议修读学期：7开课单位：电气与信息工程学院电子信息与通信工程系先修课程：《数字信号处理》、《MATLAB及应用》、《随机信号处理》一、课程性质、目的与任务《语音数字信号处理》是电子信息工程专业本科生的专业必修课程。
数字语音考点整理
数字语音编码考点大全1.数字语音处理的核心内容是认识和描述人类语音和语言的基本特征，即语音分析，并应用于语音编码、语音合成、语音识别、说话人识别、语种识别、语音增强和语言理解等众多分支领域。
2.压缩编码需要在语音的可懂度和音质、降低传输码率、降低编码过程的计算代价3方面进行折衷。
3.语音编码通常分为波形编码、参数编码和混合编码三类。
波形编码与参数编码的主要区别在于重建的语音时域信号是否在波形上尽量与原始信号一致。
4.参数编码的特点与缺点参数编码通常称为“声码器技术”。
它根据对声音形成机理的分析，在使重建的语音信号具有足够的可懂性的原则上，通过建立的语音信号的产生模型，提取代表语音新红啊特征的参数来编码，并不要求在波形上与原始信号匹配。
频域上这一模型对应于具有一定零极点分布的数字滤波器，编码器只需要发送滤波器参数和相关语音特征值。
由于语音在短时间内可认为其模型特征近似不变（短时平稳性），所以模型特征参数更新的频度较低，这就有效地降低了码率。
参数编码的优点是码率低，甚至可以工作在2.4kbit/s以下。
其主要问题是合成语音质量差，特别是自然度低；另外对环境噪声较敏感，需要教安静的环境才能给出较高的可懂度。
共振峰声码器和线性预测声码器都是典型的参数声码器。
5.基音频率分为随发音人的性别、年龄而不同，老年男性偏低，小孩和青年女性偏高。
基音频率决定了声音频率的高低，频率高则音调高，频率低则音调低。
成年男性的基音频率一般为50~250Hz，女性的基音频率一般为200~450Hz。
6.音调是听觉分辨声音高低时用于描述这种感觉的一种特性。
客观上用频率表示声音的音调，其单位是Hz,主观上感觉音调的单位采用美（mel）标度。
7.掩蔽现象是一种常见的心理声学现象，它是由人耳的频率分辨机制决定的。
在一个较强的声音附近，相对较弱的声音将不被人耳察觉，即被强音所掩蔽。
较强的音称做掩蔽者，较弱的音叫做被掩蔽者。
掩蔽效应应分为同时掩蔽和异时掩蔽两种。
数字信号处理中的语音增强算法与处理方法
数字信号处理中的语音增强算法与处理方法数字信号处理在现代通信领域扮演着重要角色，语音增强作为其中的一个关键应用领域，致力于提高语音信号的质量和清晰度。
本文将介绍一些常用的语音增强算法与处理方法，以帮助读者更好地理解数字信号处理中的语音增强技术。
1. 时域法时域法是一种常见的语音增强算法，它主要通过对语音信号的时间域进行处理来提高语音信号的质量。
其中最常用的方法是维纳滤波器。
维纳滤波器是一种自适应滤波器，它通过最小化噪声和语音信号之间的均方误差来估计噪声的功率谱密度，并对语音信号进行滤波，以减少噪声干扰。
另一个常用的时域方法是扩展最小拍线（EMD），它利用自适应滤波器和经验模态分解方法，对语音信号进行去噪处理。
EMD方法通过将信号分解为一组固有模态函数（IMF）和一个剩余项来进行去噪，从而提高语音信号的质量。
2. 频域法频域法是另一种常用的语音增强算法，它主要通过对语音信号的频域进行处理来提高语音信号的质量。
其中最常用的方法是谱减法。
谱减法通过估计噪声的功率谱密度，将它从观测到的语音信号的频谱中减去，从而减少噪声干扰。
此外，为了尽量保留语音信号的谐波特征，谱减法还会对估计的语音信号功率谱做一些修正。
另一个常用的频域方法是基于频谱特性的语音增强算法，例如基于谐波比的方法和基于特征选择技术的方法。
这些方法通过分析语音信号的频谱特性，如谐波比和谐波间隔等，来提取语音信号的有用信息并减小噪声干扰。
3. 混合域法混合域方法是一种将时域和频域方法相结合的语音增强算法，它综合了两种方法的优点，以达到更好的增强效果。
其中一个常用的混合域方法是频率子带加权方法。
这种方法将音频信号分为多个子带，对每个子带分别进行时域和频域处理，然后将结果进行加权合并，从而提高整体语音信号的质量。
另一个常用的混合域方法是基于主成分分析（PCA）的方法。
PCA方法通过对语音信号进行降维处理和离散余弦变换，从而减少噪声干扰和提取有用的语音信息。
语音信号处理技术及其应用
语音信号处理技术及其应用随着数字化的发展，语音信号处理技术得到了广泛的应用。
语音信号处理技术是指通过计算机算法对语音信号进行分析、识别、合成、增强等处理，以实现更优质的语音通讯。
它适用于语音识别、语音合成、音频处理等多个领域。
本文将从技术原理、应用场景和未来发展等方面介绍语音信号处理技术及其应用。
一、技术原理语音信号处理技术的核心是数字信号处理（DSP）以及人工智能技术的运用。
这是通过将语音信号转换成数字信号，并使用数学运算对其进行分析和处理。
数字化的语音信号可以进行复杂的算法运算，例如用人工神经网络的神经元进行模拟，使用深度学习对语音特征进行自动抽取和分类。
在数字转换过程中，语音信号的采样率和量化精度是至关重要的因素。
采样率是指在时间轴上每秒对信号进行采样的次数，量化精度是信号采样后，将信号按照离散级别进行编码所用的量化位数。
一般来说，采样率越高和量化精度越高，语音信号精度越高，但对存储和计算机性能的要求也更高。
二、应用场景语音信号处理技术已经在多个领域广泛应用。
以下是一些主要的应用场景。
1、语音识别语音识别是一种将语音信号转换成文字信息的技术。
它可以应用于语音输入、语音控制和语音翻译等场景。
其核心是通过语音信号分析，确定语音信号中的语音特征，并将特征与预先定义好的语音模型进行匹配，从而确定最终的文本。
2、语音合成语音合成技术可以将文本信息转化为语音信号，实现对多种语音输出的合成。
这个技术可以应用于机器人、语音广告、智能音箱等领域。
3、音频处理音频处理技术是指将语音信号的音调、音色、消噪等进行处理，以增强音质。
这个技术可以应用于音频处理软件、音频设备、通信设备、安全监控等领域。
三、未来展望随着人工智能技术的快速发展，语音信号处理技术将有更广阔的应用前景。
大量的数据可用于改进语音识别和语音合成算法。
随着物联网的普及，许多设备和智能家居将应用语音识别和语音合成技术，方便人们的生活。
此外，语音信号处理技术还可以应用于语音情感识别、语音指纹识别等领域。
第一章语音信号处理的基础知识
1)格式详解 ①RIFF WAVE Chunk
| |所占字节数 所占字节数| 所占字节数 具体内容 ======================== | ID | 4 Bytes | 'RIFF' ---------------------------------| Size | 4 Bytes | ---------------------------------| Type | 4 Bytes | 'WAVE' ---------------------------------14
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语音信号的特点—短时平稳性
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1.2 语音文件格式
计算机中最常见的存放声音格式就是WAV （WAVEFORM）文件格式，其扩展名是 .wav。 WAVE文件作为最经典的Windows多媒体音频格式， 它使用三个参数来表示声音：采样位数、采样频率和 声道数。 声道有单声道和立体声之分，采样频率一般有 11025Hz（11kHz）、22050Hz（22kHz）和44100Hz （44kHz）三种。 WAVE文件所占容量=（采样频率×采样位数×声道） ×时间/8（1字节=8bit）。
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数据bit位置安排方式 ④wav数据 位置安排方式 数据
Data Chunk是真正保存wav数据的地方，以'data'作为该 Chunk的标示。然后是数据的大小。紧接着就是wav数据。根据 Format Chunk中的声道数以及采样bit数，wav数据的bit位置可以分 成以下几种形式：
单声道 | 取样1 | 取样2 | 取样3 | 取样4 | ---------------------------------------------------------------------------------------------------| 8bit量化 | 声道0 | 声道0 | 声道0 | 声道0 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| 双声道 | 取样1 | 取样2 | ---------------------------------------------------------------------------------------------------| 8bit量化 | 声道0(左) | 声道1(右) | 声道0(左) | 声道1(右) ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 取样1 | 取样2 | 单声道 --------------------------------------------------------------------------------------------------| 16bit量化 | 声道0 | 声道0 | 声道0 | 声道0 | | (低位字节) | (高位字节) | (低位字节) | (高位字节) -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 取样1 | 双声道 -- --------------------------------------------------------------------------------------------------| 16bit量化 声道0(左) | 声道0(左) | 声道1(右) | 声道1(右) | (低位字节) | (高位字节) | (低位字节) | (高位字节) ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
《数字语音处理》课程教学大纲
《数字语音处理》课程教学大纲课程代码：ABJD0626课程中文名称：数字语音处理课程英文名称：Dig让a1AudioProcessing课程性质：选修课程学分数：2.5课程学时数：40（32学时论课时+8学时实验）授课对象：电子信息工程本课程的前导课程：信号与系统、数字信号处理一、课程简介本课程是通信工程专业、电子信息类专业、电气工程及其自动化等专业的任选课。
它是基于信号处理基础之上理论性和应用性较强的专业课程，其任务是：通过本课程的学习，学生掌握语音信号处理的基本原理；通过试验加深学生对语音信号处理方法的认识。
同时向学生介绍该学科领域近年取得的新成果、新发展及新技术，同时培养学生的独立研究和思考的能力二、教学基本内容和要求（-）语音信号处理的基础知识教学内容：一、语音信号处理的发展二、语音信号处理的过程的总体结构三、语音的发声机理和听觉机理四、语音的感知和信号模型课程的重点、难点：重点：语音的发生原理以及信号模型。
难点：语音信号的数字模型。
教学要求：1.了解本课程的性质和任务，理解掌握语音、语音信号处理的基本概念，了解语音信号的发展概况及其应用。
2.理解语音信号处理的基本过程，了解语音信号的特性和语音信号产生的数字模型，了解语音感知的概念；掌握语音信号产生的数字模型，了解人类的听觉系统的特性。
（二）语音信号的时域分析和短时傅里叶分析教学内容：一、语音信号的预处理二、语音信号的时域分析三、傅里叶变换的解释四、语音信号的频域分析课程的重点、难点：重点：语音信号的短时时域分析和短时频域分析。
难点：短时自相关函数和短时谱的时域及频域采样率。
教学要求：1.了解语音信号的时域分析的基本概念，理解并掌握语音信号的数字化和预处理过程。
2.理解短时能量分析，短时过零分析和短时相关分析的基本概念，掌握语音信号的能量、过零、相关各种时域分析方法。
3.理解语音信号的短时傅里叶分析的基本概念，理解短时傅里叶变换的取样率，掌握语音信号的短时综合方法，掌握语谱图的基本概念。
数字语音总复习思考题
《数字语音处理》复习思考题1. 数字语音处理的概念？数字语音处理的学科基础是什么？数字语音处理研究涉及哪些相关学科？2. 数字语音处理应用包括哪些技术？数字语音处理的应用主要包括哪些方面？3. 常用语音编辑软件有哪些？怎样制作你自己演唱的MP3歌曲？4. 基于各种音素发音不同的谐振特点可建立起的共振峰模型有哪三种？各种模型的特点？5. 语音的构成包括哪些？语音发音的最小单位是什么？6. 人说话的过程可分为哪五个阶段？7. 人的言语过程与哪些因素有关？8. 声道由哪几个部分组成？9. 掌握发声机理框图，简要解释语音的形成过程。
10. 什么是听觉掩蔽效应？简述人类听觉功能的掩蔽效应。
11. 人耳听觉的掩蔽效应分为哪几种？掩蔽效应的存在对我们研究语音信号处理系统有什么启示？12. 什么是共振峰频率？13. 舌位的前后高低与元音共振特性有哪些联系？14. 什么是音调周期（或基音周期）？什么是基音频率（或基频）？15. 语音信号的数字表示方法有哪两种？16. 理解语音信号产生的数字模型及模型组成。
17. 语音信号的数字模型包含哪些子模型？激励模型与辐射模型分别属于什么性质滤波器？18. 语音产生的数字模型中的声道子模型有两种建模方法，它们是哪些？19. 基于各种音素发音不同的谐振特点可建立起的共振峰模型有哪三种？各种模型的特点？20. 根据分析参数（分析域）的不同，语音信号分析可分为哪些方法？21. 语音信号是时变信号，处理语音信号最基本的技术是什么？22. 什么是语音信号的短时加窗处理？23. 对语音信号进行处理前为什么要进行分帧?分帧的常用方法是什么？一个语音帧的长度一般取多少？请简要解释。
24. 基本短时参数——短时能量、短时平均幅度、短时过零率、短时自相关、互相关、短时平均幅度差函数等，作用？25. 实验中怎样判断浊音和清音？26. 短时平均过零率指的是什么？声带振动、声带不振动、或没有声音时若有噪声存在时，过零率有何特点？27. 请说明对语音信号进行短时傅里叶分析时，移动窗宽与短时频谱的关系。
基于DSP的音频处理算法实现与应用研究
基于DSP的音频处理算法实现与应用研究一、引言近年来，随着数字信号处理技术的发展，DSP技术在音频处理方面得到了广泛的应用。
音频处理算法是一种数字信号处理技术，采用DSP芯片作为处理核心，可进行音频信号处理、增强、压缩、编码等操作。
本文将介绍DSP技术在音频处理方面的应用，研究DSP的音频处理算法的实现与应用。
二、DSP技术在音频处理中的应用1. DSP芯片的特点DSP芯片是一种专门用于数字信号处理的计算机芯片，其特点在于高速、高效、灵活、可编程等。
其高速度处理能力使其成为音频信号处理方面的首选芯片。
2. 调音台调音台是音频处理中常用的一种设备。
调音台通过运用DSP技术，可实现均衡器、混响、压缩等音频信号处理，可大大提高音频效果。
3. 数字信号处理器数字信号处理器（DSP）是一种专门用于数字信号处理的芯片，其高效率、高速度使其在音频信号处理方面广泛应用。
DSP处理结果准确性高、重复性好等特点使其成为音频处理中重要的处理芯片。
4. 数字信号处理算法数字信号处理算法是音频处理技术的核心。
压缩、编码、降噪、降低反响、尾压缩等处理算法都是通过DSP技术实现的。
5. DSP技术在音乐制作中的应用在音乐制作中，DSP技术可以实现音频采样、混音等处理，使音乐作品得到更好的音质。
DSP技术通常与运动分析系统、信号处理器等设备一起使用，可满足音乐制作的不同需求。
三、基于DSP的音频处理算法实现1. 声音信号的采样与转换音频信号采样是指将模拟音频信号转换为数字信号的过程。
采样误差是音频信号处理中不可避免的问题。
采样频率与精度的选择决定了采样的质量。
2. 声音信号滤波滤波是指对音频信号进行处理，以去除杂音和消除失真，提高音质。
频率响应平滑，抗干扰能力强的滤波算法是音频信号处理中常用的算法之一。
3. 声音信号的压缩和解压缩音频信号压缩算法可以将音频信号压缩到较小的存储空间内，同时保持与原始信号相近似的音质。
压缩技术可通过动态范围控制、无损压缩、有损压缩等多种算法实现。
数字音频处理技术的原理
数字音频处理技术的原理数字音频处理技术是指利用计算机数字信号处理的方法对音频信号进行处理的技术。
该技术在现代音频领域中广泛应用，如数字音频播放器、数字音频编辑软件、数字音频分析仪等。
它不仅可以让我们获得更高质量的音乐，还可以实现各种运用，如专业混音、音频增强和去噪等。
本文将阐述数字音频处理技术的原理及其实现的方式。
一、数字音频的基本原理数字音频处理技术的基本原理是将模拟声音信号转换成一系列数字信号，并将其储存在计算机中。
数字信号是由一组离散的样本值组成的，这些样本值用二进制数值来表示。
每个样本值代表声音信号在时间上的一个瞬间的相应。
数字信号的重要特点是可以通过不同的数字信号处理方法改变其音质。
数字音频信号是通过模数转换技术将模拟声音转换为数字信号的。
模数转换器将模拟声音的波形图分成一个个分段，并在每个分段内对波形进行取样。
取样根据一定的时间间隔进行，每个时间间隔称为一个样本间隔。
在每个样本间隔内，波形被简化为一个数字值，这些数字值就是样本值。
样本值越大，表示声音的音量越大；样本值越小，表示声音的音量越小。
并且，同一个音调的数字信号是被用不同的数字值来表示不同的音量。
二、数字音频处理技术的实现方式数字音频处理技术采用的是数字信号处理技术，这是一种对信号进行采样、滤波、压缩、编解码、处理等操作的方法。
数字音频处理技术主要包括数字音频文件格式、数字音频编解码技术、数字音频滤波和音频增强等技术。
在数字音频文件格式方面，经常使用的格式有MP3、WAV等。
WAV文件是一种CD音频格式，文件较大，但音质较好。
MP3文件是一种较为流行的压缩格式，MP3文件的压缩率较高，能够大大减小文件规模，适合网络传输、存储等方面的应用。
在数字音频编解码技术方面，主要有MP3、FLAC、AAC等编码格式，其中MP3编码是最常用的编码格式之一。
MP3编码通常采用有损压缩技术，将一些不重要的声音数据删除掉，从而压缩音频文件大小。
数字音频滤波技术是对数字音频信号进行处理的核心技术之一。
语音信号数字处理与4500-3700-精品医学课件
声源体振动幅度大，使空气粒子运动能量大，耳膜 振动程度大，耳朵感受的响亮程度强。反之，耳朵感受 的响亮程度弱。
振幅：空气压力偏离正常值的最大幅度，称为声波的 振幅。响度与振幅有关，但不等于振幅的一个听觉上的 量。响度指声音的功率，声音的功率取决于振幅的平方。
一、声波的分析基础--数字处理
语音信号数字处理框图 语音信号与发声器官的关系 采样率与信噪比 滤波器与开窗 开窗参数的关系式与物理意义
语音信号数字化处理系统(3700)
预滤波
数字信号
A/D
处理器
模数转换 采样
A/D转换
时域、频域分析
短时能量分析 短时过零分析 短时相关分析 短时傅立叶变换 语图 倒谱谱 线性预测 反傅立叶变换
语音所包含的信息有声带的振动、腔体的调制。
因此，语音不同于简单的敲击物体产生的声音，语 音——弹性介质中的波
声波
声波即语音信号（上） 声波是复合波 语音的分类——元音、辅音 语音的四要素——音强、音高、 音长、音色
声波是复合波
声波是能量随时间变化的图形，也叫波形。 声波的种类：
的运动，产生的这种声音为噪音。
元音和辅音的声波特点
元音：由于空气压力的变化周期精确的按固
定时间间隔重复变化，因此，元音的波形是呈 周期性的。
辅音：空气压力呈无规则变化的声音是噪声，
语音中的辅音就是噪声。
声波图和谱图：
元音和辅音的波与谱图
语音的四要素： 音强、音高、音长、音色
音强intensity：声波携带的按分贝计量的总能量。与声
平方成正比，分贝增量则正好表示了这种关系。用分贝（db）表示响度的优点是 简单、直观。
浅析数字语音信号处理的基本原理流程及具体应用。
浅析数字语音信号处理的基本原理流程及具体应用。
数字语音信号处理的基本原理流程包括信号获取、预处理、特征提取、建模和解码等步骤。
具体应用领域包括语音识别、语音合成、语音增强、语音编码等。
1. 信号获取：通过麦克风或其他录音设备将声音转换成模拟语音信号。
2. 预处理：对获取的语音信号进行预处理，包括去噪、降低回声、增强语音信号等。
常用技术包括滤波、谱减法、自适应滤波等。
3. 特征提取：从预处理后的语音信号中提取特征参数，用于后续建模和识别。
常用的特征包括梅尔频谱系数（Mel-frequency Cepstral Coefficients, MFCC）和线性预测编码（Linear Predictive Coding, LPC）等。
4. 建模：利用特征提取后的参数进行建模，通常使用隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）或深度神经网络（Deep Neural Network, DNN）等模型来表示语音信号的统计特性。
5. 解码：使用建模得到的模型对输入的信号进行解码，从而得到语音识别、语音合成等的结果。
具体应用方面，数字语音信号处理可以用于以下几个方面：- 语音识别：根据输入的语音信号，将其转换成文本或命令。
常用于语音助手、语音识别系统等。
- 语音合成：根据输入的文本或命令，将其转换成语音信号。
常用于智能机器人、语音阅读等。
- 语音增强：对语音信号进行降噪、降低回声等处理，提高语音的质量和清晰度。
常用于电话通信、语音会议等。
- 语音编码：将语音信号进行压缩编码，以减少存储和传输的数据量。
常用于语音通信、语音存储等。
需要注意的是，在具体应用中，可能会使用一些商业化的算法和技术，具体实现会因应用场景的不同而有所差异。
数字音频处理技术
数字音频处理技术数字音频处理技术是一种通过数字信号处理方法对音频信号进行处理和分析的技术。
这种技术可以应用在许多领域，包括音乐产业、通信、语音识别等。
数字音频处理技术的核心是将连续的音频信号转换成离散的数字信号，并对数字信号进行各种算法处理。
这种转换的过程主要包括采样、量化和编码三个步骤。
首先，采样是将连续的音频信号在时间上进行离散化。
采样的频率决定了离散信号的时间分辨率，即能够识别的最小时间单位。
通常情况下，人耳的最高可听频率是20kHz，因此在音频处理中，常用的采样频率是44.1kHz或48kHz。
接下来，量化是将采样后的音频信号幅值进行离散化。
量化的目的是将连续的幅值范围划分成多个离散级别，以便于数字信号的存储和处理。
常用的量化方法包括线性量化和非线性量化，其中线性量化是最常见的方法。
最后，编码是将量化后的信号以比特流的形式表示。
编码的目的是将离散的幅值级别映射到具体的比特位，以便于信号的传输和处理。
常用的编码方法包括脉冲编码调制（PCM）和压缩编码（如MP3、AAC等）。
除了上述的基本步骤，数字音频处理技术还包括许多高级的处理算法和技术，例如滤波、时频分析、音频合成等。
这些算法和技术可以用来改善音频质量、降噪、音频识别等。
数字音频处理技术在音乐产业中起着重要的作用。
例如，音频编辑软件可以通过数字音频处理技术对音频进行剪辑、混音和修饰，以得到高品质的音乐作品。
同时，在通信领域，数字音频处理技术也可以用于语音编解码和语音识别等应用。
总之，数字音频处理技术是一种通过数字信号处理方法对音频信号进行处理和分析的技术。
它不仅可以改善音频质量，还可以应用在音乐产业、通信和语音识别等领域。
随着技术的不断发展，数字音频处理技术将在音频领域发挥越来越重要的作用。
数字音频处理技术已经在音乐产业中发挥了重要的作用。
通过数字音频处理技术，艺术家和音乐制作人可以将录制的声音进行编辑、混音和修饰，以获得高品质的音乐作品。
数字语音处理知识点总结
绪论语音信号处理是一门新兴的边缘学科，它是语音学与数字信号处理两个学科相结合的产物。
语音信号处理的目的是要得到某种语音特征参数以便高效地传输或存储，或者是通过某种处理运算以达到某种用途的要求。
通常认为，语音信息的交换大致上可以分为三类：（1）人与人之间的语言通信：包括语音压缩与编码、语音增强等。
（2）第一类人机语言通信问题，指的是机器讲话、人听话的研究，即语音合成。
（3）第二类人际语言通信问题，指的是人讲话、机器听话的情况，即语音识别和理解。
自20世纪80年代末期至今，语音合成技术又有了新的进展，特别是1990年提出的基音同步叠加（PSOLA）方法，使基于时域波形拼接方法合成的语音的音色和自然度大大提高。
语音编码的目的就是在保证一定语音质量的前提下，尽可能降低编码比特率，以节省频率资源。
语音编码技术主要有两个努力方向：一是中低速率的语音编码的实用化及如何在实用化过程中进一步提高其抗干扰、抗噪声能力，另一个是如何进一步降低其编码速率。
语音信号的数字模型人类的语音是由人的发声器官在大脑的控制下的生理运动产生的，人的发声器官由3部分组成：（1）肺和气管产生气源，（2）喉和声带组成声门，（3）由咽腔、口腔、鼻腔组成声道。
肺的发声功能主要是产生压缩气体，通过气管传送到声音生成系统，气管连接着肺和喉，它是肺与声道联系的通道。
响度——这是频率和强度级的函数，通常用响度（单位为宋）和响度级（单位为方）来表示。
人耳刚刚能听到的声音强度，称为“听阈”，此时响度级定为零方。
响度与响度级是有区别的，60方响度级比30方响度级的声音要响，但没有响了一倍。
响度是刻划数量关系的，2宋响度要比1宋响度的声音响一倍，1宋响度被定义为1kHz纯音在声响级为40dB时（声强为10^-12W/cm^2）的响度。
音高也称基音，物理单位为赫兹，主观感觉的音高单位是美（Mel），当声强级为40dB（或响度级为40方）、频率为1kHz 时，设定的音高为1000美。
什么是计算机语音处理请解释几种常见的语音处理算法
什么是计算机语音处理请解释几种常见的语音处理算法计算机语音处理是指运用计算机科学和语音学的原理和技术，对语音信号进行分析、合成、识别以及转换的过程。
它涵盖了语音的数字化、特征提取、声音处理、辨识与合成等多个方面。
下面将介绍几种常见的语音处理算法。
一、数字化和预处理算法数字化是将模拟语音信号转换为数字形式的过程。
预处理则是在数字化之后对语音信号进行一系列的处理，以去除噪声、增强信号质量等。
常见的数字化算法包括采样和量化，预处理算法包括降噪和语音增强。
1. 采样：采样是指将连续的模拟语音信号转换为离散的数字信号。
通过对模拟信号进行等间隔的采样，可以在一段时间内记录下多个采样点，从而表示整个语音信号。
2. 量化：量化是指将离散的采样点映射为离散的数值，以表示语音信号的幅度。
通过量化算法，可以将连续的语音信号转换为离散的数字形式，方便计算机进行处理。
3. 降噪：降噪算法被广泛应用于语音处理领域，旨在去除语音信号中的噪声成分。
常见的降噪算法包括时域滤波和频域滤波等。
时域滤波主要通过滑动平均、中值滤波等方式对语音信号进行平滑处理，从而减少噪声的干扰。
频域滤波则是将语音信号转换到频域后，通过滤波器去除不需要的频率成分。
4. 语音增强：语音增强算法旨在提高语音信号的质量和清晰度，使其更易于识别和理解。
常见的语音增强算法包括谱减法、短时自适应滤波和频率倒谱等。
二、声学特征提取算法声学特征提取是指从语音信号中提取出反映语音特征的参数，以便用于语音识别、分类等任务。
常见的声学特征包括音频特征、声谱图、倒谱系数等。
1. 音频特征：音频特征是对语音信号在时域上的特征描述。
常见的音频特征包括短时能量、过零率、短时平均能量和短时自相关系数等。
2. 声谱图：声谱图是将语音信号转换到频域后得到的二维图像。
它可以直观地展示语音信号在各个频率上的强度分布情况，常用于语音分析和可视化等领域。
3. 倒谱系数：倒谱系数是语音信号在频域上的一个参数表示，通常用于声学模型的特征输入。
数字音频处理技术在语音合成中的应用
数字音频处理技术在语音合成中的应用近年来，随着技术的不断进步与发展，数字音频处理技术在语音合成领域扮演着越来越重要的角色。
数字音频处理技术通过对声音信号进行数字化、编码和处理，可以对语音进行合成和修饰，使得合成的语音更加自然、真实。
本文将探讨数字音频处理技术在语音合成中的应用，介绍其原理以及所带来的益处。
第一部分：声音信号的数字化与编码为了实现数字音频处理，首先需要将声音信号进行数字化与编码。
声音信号是连续的模拟信号，但通过采样和量化的方法，可以将其转换成离散的数字信号。
采样过程中，以一定的采样率对声音信号进行采集，将其离散化为时间均匀的采样点。
接着，通过量化过程，将采样点的振幅值转换为相应的数字值，从而实现声音信号的数字化。
一旦完成声音信号的数字化，接下来的关键是选择合适的编码格式。
常见的编码格式包括PCM编码和压缩编码。
PCM编码是一种无损的编码方式，将每个采样点的振幅值按照固定精度进行编码。
而压缩编码则通过对音频数据进行压缩，减少其存储和传输的大小。
这些编码格式的应用使得声音信号的处理更加灵活和高效。
第二部分：基于数字音频处理的语音合成技术在声音信号数字化和编码的基础上，数字音频处理技术为语音合成提供了强大的支持。
语音合成是将文字转化为口头语音的过程，广泛应用于语音助手、语音导航以及讯息传递等领域。
语音合成的基本原理是通过合成器将文字转化为声音信号。
数字音频处理技术可以通过对声音信号的频率、振幅和时间等特征进行处理，使得合成的语音更加流畅、自然。
例如，音调的调整可以通过改变声音信号的频率来实现，而语速的调整则可以通过改变声音信号的时间间隔来实现。
此外，数字音频处理技术还可以改变合成语音的音色和表达方式。
通过应用声学模型和声音效果处理算法，可以在合成语音中添加各种音色，使得合成语音更贴近人类的自然语音。
同时，还可以通过合成器的参数调整，使得合成语音在表达情感和语调上更加准确和细腻。
第三部分：数字音频处理技术的益处与挑战数字音频处理技术在语音合成中的应用带来了许多益处，但同时也面临一些挑战。
语音信号的数字信号处理
语音信号的数字信号处理语音信号是我们日常生活中不可或缺的一部分，它们在通讯、语言交流等方面发挥着重要作用。
在数字时代，数字信号处理成为了语音信号处理的重要手段。
本文将介绍语音信号数字信号处理的原理和方法。
一、语音信号的数字化语音信号是一种模拟信号，也就是说，它是以连续的形式来传输的。
在数字信号处理中，需要将语音信号转换成数字信号进行处理。
这个过程称为模拟到数字转换（Analog-to-Digital Conversion, ADC）。
模拟到数字转换的过程主要分为三个步骤：采样、量化和编码。
采样是将模拟信号在时间轴上以一定频率进行采样，得到一系列的采样点。
采样频率越高，所得到的采样点数量就越多，数字信号的精度也就越高。
量化是将采样得到的连续信号转换为离散信号的过程。
在量化的过程中，信号的幅值被限制在一定范围内，然后被四舍五入成最近的可表示的数字。
量化的精度越高，数字信号的精度就越高。
编码是将量化的数字信号转换为数字编码。
常用的数字编码方式有脉冲编码调制（Pulse Code Modulation, PCM）、微分脉冲编码调制（Differential Pulse Code Modulation, DPCM）和自适应差分脉冲编码调制（Adaptive Differential Pulse Code Modulation, ADPCM）等。
二、语音信号数字信号处理的主要方法语音信号数字信号处理的主要方法包括滤波、变换、编码、解码等。
1. 滤波滤波是数字信号处理的基本方法之一，它可以从信号中去除不需要的部分并保留需要的部分。
在语音信号处理中，滤波主要用于去除噪声和增强语音音频的清晰度。
常用的滤波方法包括高通滤波、低通滤波和带通滤波等。
2. 变换变换是将时域上的信号转换到频域上进行处理的一种方法。
在语音信号处理中，常用的变换方法有傅里叶变换、短时傅里叶变换和小波变换等。
这些变换方法可以用于分析语音信号的频域特征，例如频率分布、谱线等信息。
数字音频处理技术
数字音频处理技术数字音频处理技术是一种用于处理音频信号的技术，它通过数字化音频信号，应用各种算法和方法进行处理和改善音频质量。
数字音频处理技术的发展为人们提供了更好的音频体验，它在诸多领域有着广泛的应用，包括音乐产业、电影制作、通信技术以及影视音效设计等。
数字音频处理涉及多个方面，其中一个重要的部分是采样和量化。
采样是将连续的模拟音频信号转换为离散的数字信号。
通过采样，音频信号可以用数字形式表示和处理。
而量化则是将这些数字信号映射到特定的离散值，以表示音频信号的振幅。
另一个重要的数字音频处理技术是数字滤波器。
数字滤波器主要用于音频信号的滤波和降噪。
滤波可以消除信号中的不需要的频率成分，从而实现去除杂音和改善音频质量的效果。
数字滤波器可以通过不同的算法和滤波器类型来实现不同的音频处理效果。
此外，音频编码也是数字音频处理技术的一个重要方面。
音频编码是将音频信号转换为数字数据的过程，常用的音频编码算法包括MP3、AAC等。
音频编码可以有效压缩音频数据，减小文件大小，提高音频传输效率，并且在一定程度上保持音质。
音频解码则是将压缩的数字音频数据恢复为原始的音频信号的过程。
数字音频处理技术还包括音频分析和合成等方面。
音频分析用于分析和提取音频信号的特征，如频谱、频率、音高等，以便进一步的处理和应用。
而音频合成则是通过特定的算法和合成器来合成音乐和声音效果，实现音乐创作和音效设计的需求。
总的来说，数字音频处理技术在音频领域的应用非常广泛，它不仅可以提高音频的质量和效果，还可以实现音频的压缩和传输。
随着科技的不断进步，数字音频处理技术也在不断发展和创新，为人们带来更为出色的音频体验。
数字音频处理技术在现代社会中扮演着重要的角色。
随着科技的进步和发展，人们对于音频质量的要求越来越高。
数字音频处理技术通过各种算法和方法，可以对音频信号进行精确的处理和改善，使得音频在传输、存储和播放过程中具备更好的效果和质量。
在音频产业中，数字音频处理技术的应用非常广泛。
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数字语音处理在MATLAB上的降噪应用摘要语音信号处理包括语音通信、语音增强、语音合成、语音识别和说话人识别等方面。
只有通过语音信号的数字处理，语音信号的好坏、语音识别率的高低，都取决于语音信号处理的好坏。
因此，语音信号处理是一项非常有意义的研究课程。
语音，即语言的声音，是语言符号系统的载体。
它由人的发音器官发出，负载着一定的语言意义。
语言依靠语音实现它的社会功能。
语言是音义结合的符号系统，语言的声音和语言的意义是紧密联系着的，因此，语言虽是一种声音，但又与一般的声音有着本质的区别．语音是人们交流思想和进行社会活动的最基本手段,因此我们要对语音信号进行处理分析，优化人类通信交流。
语言是人类持有的功能．声音是人类常用的工具，是相互传递信息的最主要的手段。
语音信号是人们构成思想疏通和感情交流的最主要的途径，通过语音传递倍息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息的形式。
现在随着时代的发展，人类已开始进入了信息化时代，用现代手段研究语音信号，使人们能更加有效地产生、传输、存储、获取和应用语音信息，这对于促进社会的发展具有十分重要的意义。
在本次实训中我设计的题目是：语音信号的数字处理。
实训的设计是对语音信号的数字处理，通过对所采集的语音信号进行时域波形和频谱图分析，采用双线性变换法设计滤波器，语音信号通过对滤波器进行滤波，然后回放语音信号，并对其滤波前和滤波后的语音变化进行分析。
现在社会衍生了很多现代的语音通信方式，手机语音、语音聊天软件以及语音小说等，涉及语音的方面几乎遍及了我们的大部分生活，和我们生活息息相关，因此语音信号处理是具有现实意义的研究课程。
一、数字处理关键技术1.1语音编码技术语音信号的数字化，最简单的方法是对其直接进行模/ 数转换；只要采样率足够高，量化每个样本的比特数足够多，则可以保证解码恢复的语音信号有很好的音质，不会丢失有用信息。
对语音进行压缩编码的基本依据有两个：一个是从产生语音的物理机理和语言结构的性质来看，语音信号是强相关、弱平稳信号，有很高的冗余度。
语音压缩的实质就是识别这些冗余度并设法去掉它们。
语音编码的第二个依据是利用人类的听觉特性。
首先语音编码利用人耳分辨率有限特性，不需要对语音样点幅度做精确表示，即语音信号对于人耳带有过多的信息，通过量化可以去除这些过多的信息，从而达到压缩的目的。
其次，人类听觉有“掩蔽效应”的特点，即当两个响度不等的声音作用于人耳时，则响度较高的频率成分的存在会影响到对响度较低的频率成分的感受，使其变得不易察觉。
目前常见的语音编码算法有线性预测编码、多脉冲激励线性预测编码、码激励线性预测编码、多带激励编码等。
多脉冲激励线性预测编码算法采用了由多个不均匀间隔脉冲所组成的激励序列，此算法在10kbit/s 的低码率下能产生比较好的语音质量，但对高基音说话者来说，其性能通常会有所下降。
码激励线性预测编码的算法是利用矢量化的码本，将激励序列编码。
码本中的每一个存储的码字矢量（简称码矢量）都可以代替余量信号作为可能的激励信号源。
实践表明，码激励线性预测编码器在4.8-1610kbit/s 范围内可以获得质量相当高的合成语音，是最具有吸引力的语音压缩编码方式之一。
多带激励语音编码将语音谱按基音谐波频率分成若干个频带，逐带分别判断是清音还是浊音，然后采用不同的激励信号源产生该带的合成信号，最后将各带相加，形成全带合成语音。
多带激励语音编码是目前低速率语音编码较理想的方案，在2.4-4.skbit/s 的速率上能合成出比传统声码器好得多的语音。
目前，语音压缩编码技术主要有两个努力方向：一个是中低速率的语音编码的实用化，及如何在使用过程中进一步减低编码速率和提高其抗干扰、抗噪声能力；另一个是如何进一步的降低其编码速率。
目前比较好的算法还有正弦变换编码、混合激励线性预测编码、时频域插值编码、基音同步激励线性预测编码等，同时还要求引入新的分析技术，如非线性预测、多精度时频分析技术（包括子波变换技术）、高阶统计分析技术等。
这些技术更能挖掘人耳听觉掩蔽等感知机理，更能以类似人耳的特性作语音的分析与合成，使语音编码系统更接近于人类听觉器官的处理方式工作，从而在低速率语音编码的研究上取得突破。
1.2 纠错编码技术纠错编码技术的目的有两个：一是解决由信道噪声所产生的随机性差错，二是解决由脉冲干扰所引起的突发性差错。
RS 码纠错性能分析：RS 码是非二进制码，RS 码的码字取自GF(2m)，也就是由0.1、α和α的各次幂组成。
RS 码不仅能够纠单个随机错误，还可以纠突发错误。
在GF(24)域中，(15，11)码可纠2 位错，(15，9)码可纠3 位错，(15，7)码可纠4 位错。
RS 码是多进制码，而通常在实际系统中用的是二进制码。
如何把二进制码与多进制码对应起来？我们以GF(24)域上的RS 码加以说明。
首先，把二进制数据流按四比特分，将一个二进制序列分为四位一组。
这每个四位二进制按照预先编辑好的4 一重表示法与α的某个幂值，即GF(24)域中的元素一一对应，把这 4 位二进制序列可以看成是RS 码中的一个符号，这样，就可以用RS码来解决我们实际系统中的复杂信道数据传输的纠错问题了。
1.3 自适应均衡技术均衡的目的是在接收端对于信道非理想特性造成的信号畸变进行补偿，抑制接收信号之间的符号间干扰，从而尽可能地恢复发射波形。
自适应均衡技术是目前使用较多的一种信道均衡方法。
它可以通过发射学习码，来自适应的学习信道特性，实时估计信道响应，以便利用学习阶段得到的自适应均衡网络参数，对畸变的信号波形进行补偿，从而得到估计信号。
总之，自适应均衡器是用来自动补偿由于信道的非理想频率特性而产生的畸变，可以简单地理解成均衡器与信道的传递函数互为倒数，作用抵消，从而获得最佳传输波形以消除IS 工，恢复原始信号，同时使有限的带宽得以充分利用。
二、语音信号降噪处理分析MATLAB介绍2.1 语音信号语音信号的采集与分析作为一个重要的研究领域, 20世纪60年代中期形成的一系列数字信号处理方法和技术，如数字滤波器、快速博里叶变换(FFT)等成为语音信号数字处理的理论和技术基础。
在方法上，随着电子计算机的发展，以往的以硬件为中心的研究逐渐转化为以软件为主的处理研究。
然而，在语音识别领域内，初期有几种语音打字机的研究也很活跃，但后来已全部停了下来，这说明了当时人们对话音识别难度的认识得到了加深。
所以1969年美国贝尔研究所的Pierce感叹地说“语音识别向何处去?”1971年，以美国ARPA(American Research Projects Agency)为主导的“语音理解系统”的研究计划也开始起步。
这个研究计划不仅在美国园内，而且对世界各国都产生了很大的影响，它促进了连续语音识别研究的兴起。
进入20世纪90年代以来，语音信号采集与分析在实用化方面取得了许多实质性的研究进展。
其中，语音识别逐渐由实验室走向实用化。
一方面，对声学语音学统计模型的研究逐渐深入，鲁棒的语音识别、基于语音段的建模方法及隐马尔可夫模型与人工种经网络的结合成为研究的热点。
另一方面，为了语音识别实用化的需要，讲者自适应、听觉模型、快速搜索识别算法以及进一步的语言模型的研究等课题倍受关注。
其中MATLAB音频信号的分析与合成，采用MATLAB分析WAV文件。
首先选择一个WAV文件作为分析的对象，继而进行 FFT变换并画频域图形，进行该声波主要频谱的分析，根据该声音的频谱，反演时域图形，最后进行付立叶逆变换IFFT并画频域图形。
2.2 语音信号的特点通过对大量语音信号的观察和分析发现，语音信号主要有下面两个特点：第一、在频域内，语音信号的频谱分量主要集中在300～3400Hz的范围内。
利用这个特点，可以用一个防混迭的带通滤波器将此范围内的语音信号频率分量取出，然后按8kHz的采样率对语音信号进行采样，就可以得到离散的语音信号。
第二、在时域内，语音信号具有“短时性”的特点，即在总体上，语音信号的特征是随着时间而变化的，但在一段较短的时间间隔内，语音信号保持平稳。
在浊音段表现出周期信号的特征，在清音段表现出随机噪声的特征。
2.3 语音信号的采集在将语音信号进行数字化前，必须先进行防混叠预滤波，预滤波的目的有两个：（1）抑制输入信导各领域分量中频率超出2/sf的所有分量（sf 为采样频率），以防止混叠干扰。
（2）抑制50Hz的电源工频干扰。
为了将原始模拟语音信号变为数字信号，必须经过采样和量化两个步骤，从而得到时间和幅度上均为离散的数字语音信号。
采样也称抽样，是信号在时间上的离散化，即按照一定时间间隔t)(tx上逐点采取其瞬时值。
采样时必须要注意满足奈奎斯特定理，即采样频率sf必须以高于受测信号的最高频率两倍以上的速度进行取样，才能正确地重建波它是通过采样脉冲和模拟信号相乘来实现的。
在采样的过程中应注意采样间隔的选择和信号混淆：对模拟信号采样首先要确定采样间隔。
如何合理选择t言，采样频率越高，采样点数就越密，所得离散信号就越逼近于原信号。
但过高的采样频率并不可取，对固定长度（T）的信号，采集到过大的数据量(N=T/△t)，给计算机增加不必要的计算工作量和存储空间；若数据量（N）限定，则采样时间过短，会导致一些数据信息被排斥在外。
采样频率过低，采样点间隔过远，则离散信号不足以反映原有信号波形特征，无法使信号复原，造成信号混淆。
根据采样定理，当采样频率大于信号的两倍带宽时，采样过程不会丢失信息，利用理想滤波器可从采样信号中不失真地重构原始信号波形。
量化是对幅值进行离散化，即将振动幅值用二进制量化电平来表示。
量化电平按级数变化，实际的振动值是连续的物理量。
具体振值用舍入法归到靠近的量化电平上。
语音信号经过预滤波和采样后，由A/D变换器变换为二址制数字码。
这种防混叠滤波通常与模数转换器做在一个集成块内，因此目前来说，语音信号的数字化的质量还是有保证的。
市面上购买到的普通声卡在这方面做的都很好，语音声波通过话筒输入到声卡后直接获得的是经过防混叠滤波、A/D变换、量化处理的离散的数字信号。
在实际工作中，我们可以利用windows自带的录音机录制语音文件，基于PC机的语音信号采集过程，声卡可以完成语音波形的A/D转换，获得WAVE文件，为后续的处理储备原材料。
调节录音机保存界面的“更改”选项，可以存储各种格式的WAV文件。
采集到语音信号之后，需要对语音信号进行分析，如画出采样后语音信号的时域波形和频谱图；双线性变换设计滤波器，并画出滤波器的频率响应；然后用自己设计的滤波器对采集的语音信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形和频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化；回放语音信号。
以歌曲文件练习.wav（lianxi.wav）为例，在MATLAB软件平台下，利用wavread函数对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。