语音信号处理课件 胡航版 01章
合集下载
第一章语音信号处理绪论
–语音转文字系统（Speech-to-text)
说话人识别（Speaker recognition)
语音信号处理的意义
也许有一天我们可以直接用语音控制家中所有电器 工作 也许有一天我们可以直接用语音存取钱款 也许有一天我们可以听网页，收到有声的电子邮件 也许有一天我们不用学英语就可以与另一个不会中 文的英国人交流 也许有一天我们可以与计算机进行语音聊天成为真 正的朋友
语音信号处理的应用及新方向
2）语音合成（传统方向）
应用：公共交通自动报站，各种场合的自动报时、 自动告警等，文本校对中的语音提示， 电话查询服务； 应用新领域：与Internet结合，有声EMAIL， 网上信息的有声获取、语音聊天； 与机器翻译技术结合的语音翻译； 与图象、视频技术结合的视觉语音。
语音信号处理
语音信号处理需要有两方面的知识作为基础， 除数字信号处理外，还有语音学。语音信号处理 与语音学存在十分密切的关系。
语音学是研究言语过程的一门科学，它包括 三个研究内容：发音器官在发音过程中的运动和 语音的音位特性、语音的属性、以及听觉和语音 感知。
语音信号处理的应用及新方向
1）语音识别（传统方向） 基本任务：语音→文本或命令 应用前景：
语音信号处理
目前对语音信号均采用数字处理。这是因为数字 处理与模拟处理相比具有许多优点。其表现在： ①通过语音进行交换的信息本质上具有离散的性质， 因为语音可以看作是音素的组合，这就特别适合 于数字处理； ②数字技术能够完成许多很复杂的信号处理工作； ③数字系统具有高可靠性、廉价、快速等特点，很 容易完成实时处理任务； ④数字语音适于在强干扰信道中传输，也易于进行 加密传输。
语音信号处理的对象
语言（Language)——人与人间的沟通工具 语音（Speech)——带有语言信息的声音，是由 一连串的音（speech)组成语言的声音，是 Acoustic（声音）和Language的组合体。 语音的研究包括语言学（对各个音排列的规则 及其含义的研究）和语音学（对各个音的物理特 征和分类的研究）。 语音信号处理（Speech Signal Processing)—— 与数字信号处理、语言学、心理学、计算机科学、 模式识别和人工智能等相结合的交叉学科，以工 程技术处理语音信号。
说话人识别（Speaker recognition)
语音信号处理的意义
也许有一天我们可以直接用语音控制家中所有电器 工作 也许有一天我们可以直接用语音存取钱款 也许有一天我们可以听网页，收到有声的电子邮件 也许有一天我们不用学英语就可以与另一个不会中 文的英国人交流 也许有一天我们可以与计算机进行语音聊天成为真 正的朋友
语音信号处理的应用及新方向
2）语音合成（传统方向）
应用：公共交通自动报站，各种场合的自动报时、 自动告警等，文本校对中的语音提示， 电话查询服务； 应用新领域：与Internet结合，有声EMAIL， 网上信息的有声获取、语音聊天； 与机器翻译技术结合的语音翻译； 与图象、视频技术结合的视觉语音。
语音信号处理
语音信号处理需要有两方面的知识作为基础， 除数字信号处理外，还有语音学。语音信号处理 与语音学存在十分密切的关系。
语音学是研究言语过程的一门科学，它包括 三个研究内容：发音器官在发音过程中的运动和 语音的音位特性、语音的属性、以及听觉和语音 感知。
语音信号处理的应用及新方向
1）语音识别（传统方向） 基本任务：语音→文本或命令 应用前景：
语音信号处理
目前对语音信号均采用数字处理。这是因为数字 处理与模拟处理相比具有许多优点。其表现在： ①通过语音进行交换的信息本质上具有离散的性质， 因为语音可以看作是音素的组合，这就特别适合 于数字处理； ②数字技术能够完成许多很复杂的信号处理工作； ③数字系统具有高可靠性、廉价、快速等特点，很 容易完成实时处理任务； ④数字语音适于在强干扰信道中传输，也易于进行 加密传输。
语音信号处理的对象
语言（Language)——人与人间的沟通工具 语音（Speech)——带有语言信息的声音，是由 一连串的音（speech)组成语言的声音，是 Acoustic（声音）和Language的组合体。 语音的研究包括语言学（对各个音排列的规则 及其含义的研究）和语音学（对各个音的物理特 征和分类的研究）。 语音信号处理（Speech Signal Processing)—— 与数字信号处理、语言学、心理学、计算机科学、 模式识别和人工智能等相结合的交叉学科，以工 程技术处理语音信号。
《语音信号处理》课件
《语音信号处理》PPT课件
目 录
• 语音信号处理概述 • 语音信号的采集与预处理 • 语音信号的特征提取 • 语音识别技术 • 语音合成技术 • 语音信号处理的发展趋势与挑战
01
语音信号处理概述
语音信号处理定义
01
语音信号处理是一门研究语音信 号采集、传输、分析和处理的技 术，旨在提高语音信号的质量、 识别率和传输效率。
在移动通信、视频会议等本流程
预处理
包括噪声抑制、回声消除、混 响消除等，以提高语音信号的
清晰度和可懂度。
特征提取
从语音信号中提取出反映语音 特征的信息，如音高、音强、 时长等。
模式匹配
将提取出的特征与预先训练好 的模型进行匹配，实现语音识 别或分类。
后处理
对识别结果进行优化或编辑， 以满足实际应用需求。
02
语音信号的采集与预 处理
语音信号的采集
01
02
03
采集设备
使用麦克风等声音采集设 备，将声音转换为电信号 ，以便后续处理。
采样率
采样率决定了语音信号的 精度，采样率越高，音质 越好，但数据量也越大。
量化精度
量化精度决定了声音的动 态范围和音质，常见的量 化精度有8位、16位等。
02
语音信号处理涉及的领域包括语 音合成、语音识别、语音增强、 语音编码等。
语音信号处理的应用领域
语音助手
如Siri、Alexa等，通过语音识别技术 将用户的语音转化为文字，再通过自 然语言处理技术理解用户的意图，实 现智能交互。
语音通信
语音娱乐
语音合成技术可以用于智能语音玩具 、电子宠物等领域，提供丰富的语音 交互体验。
目 录
• 语音信号处理概述 • 语音信号的采集与预处理 • 语音信号的特征提取 • 语音识别技术 • 语音合成技术 • 语音信号处理的发展趋势与挑战
01
语音信号处理概述
语音信号处理定义
01
语音信号处理是一门研究语音信 号采集、传输、分析和处理的技 术，旨在提高语音信号的质量、 识别率和传输效率。
在移动通信、视频会议等本流程
预处理
包括噪声抑制、回声消除、混 响消除等，以提高语音信号的
清晰度和可懂度。
特征提取
从语音信号中提取出反映语音 特征的信息，如音高、音强、 时长等。
模式匹配
将提取出的特征与预先训练好 的模型进行匹配，实现语音识 别或分类。
后处理
对识别结果进行优化或编辑， 以满足实际应用需求。
02
语音信号的采集与预 处理
语音信号的采集
01
02
03
采集设备
使用麦克风等声音采集设 备，将声音转换为电信号 ，以便后续处理。
采样率
采样率决定了语音信号的 精度，采样率越高，音质 越好，但数据量也越大。
量化精度
量化精度决定了声音的动 态范围和音质，常见的量 化精度有8位、16位等。
02
语音信号处理涉及的领域包括语 音合成、语音识别、语音增强、 语音编码等。
语音信号处理的应用领域
语音助手
如Siri、Alexa等，通过语音识别技术 将用户的语音转化为文字，再通过自 然语言处理技术理解用户的意图，实 现智能交互。
语音通信
语音娱乐
语音合成技术可以用于智能语音玩具 、电子宠物等领域，提供丰富的语音 交互体验。
语音信号处理第一章绪论
语⾳信号处理第⼀章绪论第⼀章绪论1、语⾳信号？语⾳信号是具有声⾳的语⾔，⼈类表⽰信息的常⽤媒体，⼈类通信的有效⼯具。
2、语⾳信号包含的信息？1）说话内容，说什么；2）说话⼈⾝份，谁说的；3）说话⼈说话时的状态，⽣理状态、⼼理状态、情绪等。
（语⾳信号处理主要关⼼前两项）3、为什么要学习和研究语⾳信号处理技术？答：1）语⾳是⼈类最重要、最有效、最常⽤和最⽅便的交换信息的⽅式；2）让计算机能够理解⼈类的语⾔，是⼈类⾃计算机诞⽣以来就梦寐以求的想法；随着计算机的便携化，⼈们渴望摆脱键盘的束缚⽽代之以语⾳输⼊的⽅式。
⽐如苹果公司的iphone⼿机，在其最新版本4s中，推出了siri功能-即语⾳助⼿，可以通过语⾳输⼊，让其充当闹钟，⽐如还可以让它为你找出最近的咖啡厅，另外找出⾏路线往往需要输⼊不少⽂字，省事的话，报出地点，它可以调⽤google地图来找出出⾏⽅案，还可以让它播放⾳乐，发送短信等等。
3）语⾳信号技术始终与当时信息科学最活跃的前沿科学保持密切联系，并且⼀起发展。
语⾳信号处理是以语⾳语⾔学和数字信号处理为基础的涉及多⽅⾯的综合性学科，它与⼼理学、⽣理学、计算机科学、通信与信息科学以及模式识别和⼈⼯智能等学科都有着密切的关系。
对于语⾳信号处理的研究⼀直是数字信号处理技术发展的重要推进⼒量，⽽数字信号处理许多新⽅法的提出，⼜是⾸先在语⾳信号处理中获得成功，⽽后再推⼴到其他领域的。
⽐如，语⾳信号处理算法的复杂性和实时处理的要求，促进了⾼速信号处理器的设计。
⽽这些产品产⽣之后，⼜是⾸先在语⾳信号处理中得到最有效的应⽤的。
4、语⾳信号处理的发展情况1）语⾳信号处理的发展标志是在1940年产⽣的通道声码器技术，该技术打破了以往的“波形原则”，提出了⼀种全新的语⾳通信技术，即从语⾳中提取参数加以传输，在接收端重新合成语⾳。
其后，产⽣了“语⾳参数模型“的思想。
2）40年代后期，研制成功了“语谱仪”，为语⾳信号分析提供了有⼒的⼯具。
《语音信号处理》讲稿第1章
别。
05 语音信号处理的挑战与展 望
语音信号处理的挑战
噪声干扰
语音信号在采集、传输和处理过程中容易受到各种噪声的干扰，如 环境噪声、设备噪声等，导致语音质量下降。
多变性
语音信号具有极大的多变性，不同人的发音、语速、语调等差异较 大，给语音信号处理带来很大的挑战。
实时性要求
许多语音信号处理应用需要实时处理，如语音识别、语音合成等，对 算法的复杂度和处理速度要求较高。
语音信号的基本特征
01 02
时域特征
语音信号在时域上表现为振幅随时间变化的波形。时域特征包括短时能 量、短时过零率、短时自相关函数等，用于描述语音信号的幅度、频率 和周期性等特性。
频域特征
语音信号在频域上表现为不同频率成分的分布。频域特征包括频谱、功 率谱、倒谱等，用于描述语音信号的频率结构、共振峰和声学特性等。
倒谱分析
对语音信号的频谱进行对数运算后， 再进行傅里叶反变换，得到倒谱系 数，用于语音合成、说话人识别等。
倒谱分析方法
线性预测倒谱系数（LPCC）
01
基于线性预测模型的倒谱系数，用于描述语音信号的声道特性。
梅尔频率倒谱系数（MFCC）
02
基于人耳听觉特性的倒谱系数，具有较好的抗噪性和鲁棒性，
广泛应用于语音识别、说话人识别等领域。
基音周期和基音频率
反映语音信号的周期性特征，是语音信号处理中 的重要参数。
语音信号的识别技术
模板匹配法
将待识别语音与预先存储的模板 进行比较，选取最相似的模板作
为识别结果。
随机模型法
利用统计模型来描述语音信号的 特征，通过模型参数的训练和识
别来实现语音信号的识别。
人工智能方法
包括神经网络、支持向量机、深 度学习等方法，通过训练和学习 来建立语音信号与语义之间的映 射关系，实现语音信号的智能识
05 语音信号处理的挑战与展 望
语音信号处理的挑战
噪声干扰
语音信号在采集、传输和处理过程中容易受到各种噪声的干扰，如 环境噪声、设备噪声等，导致语音质量下降。
多变性
语音信号具有极大的多变性，不同人的发音、语速、语调等差异较 大，给语音信号处理带来很大的挑战。
实时性要求
许多语音信号处理应用需要实时处理，如语音识别、语音合成等，对 算法的复杂度和处理速度要求较高。
语音信号的基本特征
01 02
时域特征
语音信号在时域上表现为振幅随时间变化的波形。时域特征包括短时能 量、短时过零率、短时自相关函数等，用于描述语音信号的幅度、频率 和周期性等特性。
频域特征
语音信号在频域上表现为不同频率成分的分布。频域特征包括频谱、功 率谱、倒谱等，用于描述语音信号的频率结构、共振峰和声学特性等。
倒谱分析
对语音信号的频谱进行对数运算后， 再进行傅里叶反变换，得到倒谱系 数，用于语音合成、说话人识别等。
倒谱分析方法
线性预测倒谱系数（LPCC）
01
基于线性预测模型的倒谱系数，用于描述语音信号的声道特性。
梅尔频率倒谱系数（MFCC）
02
基于人耳听觉特性的倒谱系数，具有较好的抗噪性和鲁棒性，
广泛应用于语音识别、说话人识别等领域。
基音周期和基音频率
反映语音信号的周期性特征，是语音信号处理中 的重要参数。
语音信号的识别技术
模板匹配法
将待识别语音与预先存储的模板 进行比较，选取最相似的模板作
为识别结果。
随机模型法
利用统计模型来描述语音信号的 特征，通过模型参数的训练和识
别来实现语音信号的识别。
人工智能方法
包括神经网络、支持向量机、深 度学习等方法，通过训练和学习 来建立语音信号与语义之间的映 射关系，实现语音信号的智能识
《语音信号处理基础》课件
语音信号数学模型
1
时域数学模型
2
深入探讨语音信号在时域上的数学模型
和相关概念。
3
信号形式与信号空间
学习语音信号的形式，以及在不同信号 空间中的数学模型。
频域数学模型
了解语音信号在频域上的数学模型和相 关理论。
语音声学基础
语音产生与传播
探索语音是如何产生和传播 的，以及对声音的基本理解。
语音的基本参数
2
声学模型
研究声学模型在语音信号识别中的应用和算法。
3
语言模型
探索语言模型的作用，以及如何优化语音信号识别性能。
语音信号合成
1
声道模型
研究如何通过声道模型来合成自然的语音声音。
2
声波合成
了解声波合成方法和相关算法，用于生成高质量的语音信号。
3
波形拼接
探索波形拼接技术的应用，用于产生自然流畅的语音音频。
《语音信号处理基础ห้องสมุดไป่ตู้ PPT课件
欢迎来到《语音信号处理基础》的PPT课件。通过本课程，我们将带您了解 语音信号处理的基本概念和应用，探索这一领域的奇妙世界。
介绍语音信号处理
定义与分类
深入研究语音信号处理的定义，学习不同类型的语音信号和它们的特征。
应用领域
了解语音信号处理在语音合成、语音识别和语音增强等领域中的重要性和应用。
语音信号的应用
语音合成
了解语音合成技术的应用场景和实际应用。
语音唤醒
探索语音唤醒技术在智能设备和语音控制中的使 用。
语音识别
研究语音识别在智能交互和语音助手中的重要性 和应用。
语音增强
了解语音增强算法和技术，用于提升语音质量和 减少噪音。
《语音信号处理》讲稿第1章
第1章 概述 本章主要讨论的问题： 本章主要讨论的问题： 1.语音信号处理的基本概念 2.语音信号处理的发展概况
1.语音信号处理的基本概念
（1）语音信号处理的研究范围 （2）语音信号处理的研究目标 （3）语音信号处理与前沿ห้องสมุดไป่ตู้科的结合 （4）语音信号处理与计算机技术的结合
1.语音信号处理的基本概念
语音信号处理研究重点： ①语音分析。 ②语音编码与压缩。 ③语音合成。 ④语音识别与理解。 ⑤语音增强。
2.语音信号处理的发展概况
语音处理研究的历史可以追溯到1876年 Bell发明电话，那是首次采用声电、电声转换 技术实现远距离语音通信。
2.语音信号处理的发展概况
在国内，语音处理方面有代表性的研究单 位有：清华大学、中国科学院声学所、西安电 子科技大学、四达公司、中国科学院自动化所、 微软中国研究院等。部分研究成果已经商品化。
2.语音信号处理的发展概况
国内有关语音技术的产品分为两大类：语 音合成技术和语音识别技术。
2.语音信号处理的发展概况
我国语音处理研究的起步比先进国家晚一 点，但在跟踪国外先进技术基础上，进步很快。 尤其在语音识别方面，成果突出，如研制成功 汉语听写机产品。这是因为，由于汉语音节种 类较少，结构很规则，便于以音节为基础实现 无限词汇识别，因而很快获得了可与国际先进 水平相比拟的成果。在语音合成方面，有限词 汇的语音合成器已在自动报时、报警、报站、 电话查询服务、玩具等方面得到了广泛的应用。
1.语音信号处理的基本概念
（1）语音信号处理的研究范围 （2）语音信号处理的研究目标 （3）语音信号处理与前沿ห้องสมุดไป่ตู้科的结合 （4）语音信号处理与计算机技术的结合
1.语音信号处理的基本概念
语音信号处理研究重点： ①语音分析。 ②语音编码与压缩。 ③语音合成。 ④语音识别与理解。 ⑤语音增强。
2.语音信号处理的发展概况
语音处理研究的历史可以追溯到1876年 Bell发明电话，那是首次采用声电、电声转换 技术实现远距离语音通信。
2.语音信号处理的发展概况
在国内，语音处理方面有代表性的研究单 位有：清华大学、中国科学院声学所、西安电 子科技大学、四达公司、中国科学院自动化所、 微软中国研究院等。部分研究成果已经商品化。
2.语音信号处理的发展概况
国内有关语音技术的产品分为两大类：语 音合成技术和语音识别技术。
2.语音信号处理的发展概况
我国语音处理研究的起步比先进国家晚一 点，但在跟踪国外先进技术基础上，进步很快。 尤其在语音识别方面，成果突出，如研制成功 汉语听写机产品。这是因为，由于汉语音节种 类较少，结构很规则，便于以音节为基础实现 无限词汇识别，因而很快获得了可与国际先进 水平相比拟的成果。在语音合成方面，有限词 汇的语音合成器已在自动报时、报警、报站、 电话查询服务、玩具等方面得到了广泛的应用。
《语音信号处理》讲稿第章(“语音”相关文档)共9张
1.语音过程生理学基础知识
讨论两方面问题：
（1）语音发送过程生理学基础知识
（2）语音接收过程生理学基础知识
2.语音学基础知识
学习语音学基础知识的重要性在于：语言的语音学 知识是计算机语音分析的基础，而语音分析又是计算机 语音合成和识别的基础。世界上各类语言中，有些语言 的文字表示与发音是不同的，因此，学习者必须掌握语 言的表音法。
学习语音学基础知识的重要性在于：语言的语音学知识是计算机语音分析的基础，而语音分析又是计算机语音合成和识别的基础。 （1）语音发送过程生理学基础知识 （1）汉语语音基本概念 （1）语音发送过程生理学基础知识 （3）词的非分段特点 （2）语音接收过程生理学基础知识 （3）词的非分段特点 （2）汉语语音三要素识
五方面内容： （1）词的分段特点
（2）词的语音特点 （3）词的非分段特点 （4）超语言学特点
（5）语言学的6个基本问题
3.汉语语音基础知识
讨论两方面问题： ①汉语语音三要素：声母、韵母和声调。
（2）语音接收过程生理学基础知识
（1）汉语语音基本概念 五方面内容：
（2）语音接收过程生理学基础知识
（2）汉语语音三要素 （1）汉语语音基本概念
（2）语音接收过程生理学基础知识 （2）词的语音特点 （1）词的分段特点 （1）汉语语音基本概念 （2）词的语音特点 ①汉语语音三要素：声母、韵母和声调。 （1）语音发送过程生理学基础知识 学习语音学基础知识的重要性在于：语言的语音学知识是计算机语音分析的基础，而语音分析又是计算机语音合成和识别的基础。 （1）语音发送过程生理学基础知识 学习语音学基础知识的重要性在于：语言的语音学知识是计算机语音分析的基础，而语音分析又是计算机语音合成和识别的基础。 （1）语音发送过程生理学基础知识 （1）词的分段特点 （2）词的语音特点 （2）语音接收过程生理学基础知识 （1）词的分段特点
讨论两方面问题：
（1）语音发送过程生理学基础知识
（2）语音接收过程生理学基础知识
2.语音学基础知识
学习语音学基础知识的重要性在于：语言的语音学 知识是计算机语音分析的基础，而语音分析又是计算机 语音合成和识别的基础。世界上各类语言中，有些语言 的文字表示与发音是不同的，因此，学习者必须掌握语 言的表音法。
学习语音学基础知识的重要性在于：语言的语音学知识是计算机语音分析的基础，而语音分析又是计算机语音合成和识别的基础。 （1）语音发送过程生理学基础知识 （1）汉语语音基本概念 （1）语音发送过程生理学基础知识 （3）词的非分段特点 （2）语音接收过程生理学基础知识 （3）词的非分段特点 （2）汉语语音三要素识
五方面内容： （1）词的分段特点
（2）词的语音特点 （3）词的非分段特点 （4）超语言学特点
（5）语言学的6个基本问题
3.汉语语音基础知识
讨论两方面问题： ①汉语语音三要素：声母、韵母和声调。
（2）语音接收过程生理学基础知识
（1）汉语语音基本概念 五方面内容：
（2）语音接收过程生理学基础知识
（2）汉语语音三要素 （1）汉语语音基本概念
（2）语音接收过程生理学基础知识 （2）词的语音特点 （1）词的分段特点 （1）汉语语音基本概念 （2）词的语音特点 ①汉语语音三要素：声母、韵母和声调。 （1）语音发送过程生理学基础知识 学习语音学基础知识的重要性在于：语言的语音学知识是计算机语音分析的基础，而语音分析又是计算机语音合成和识别的基础。 （1）语音发送过程生理学基础知识 学习语音学基础知识的重要性在于：语言的语音学知识是计算机语音分析的基础，而语音分析又是计算机语音合成和识别的基础。 （1）语音发送过程生理学基础知识 （1）词的分段特点 （2）词的语音特点 （2）语音接收过程生理学基础知识 （1）词的分段特点
语音信号处理--第一章
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。
14
语音信号处理 胡航 编著
1.2.2 语音编码
语音编码与文本到语音转换两个主要区别
一、前者是人与人之间的话音交流，要保留 说话人的声音特征。后者是文本到声音的转换即 计算机发声。它可以是标准播音员或其它声音。 二、前者不仅对压缩率和音质有要求，而且 要求较低的编、解码延迟。而后者对处理帧长没 有什么太严格的限制。
16
语音信号处理 胡航 编著
语音识别研究领域包括：
（1）根据对说话人说话方式的要求，可以分 为孤立字语音识别系统，连接字语音识别系统以 及连续语音识别系统。
（2）根据对说话人的依赖程度可以分为特定 人和非特定人语音识别系统。 （3）根据词汇量大小，可以分为小词汇量、 中等词汇量、大词汇量以及无限词汇量语音识别 系统。
参考模式库 识别结果
识别 模式匹配
图1.2
语音处理过程的结构框图
27
语音信号处理 胡航 编著
1.5 MATLAB在数字语音信号 处理中的应用
数字语音信号处理是将数字信号处理与语音学 相结合，解决现代通信领域中人与人、人与机器之 间的信息交流的学科。 MATLAB是一种功能强大、效率高、交互性 好的计算机高级语言。
9
语音信号处理 胡航 编著
1.2 语音信号处理的发展
1 1876年 贝尔电话 的发明 2 1939年 第一个 声码器
3
19世纪60年代
用声学方法对元音和 歌唱进行了研究
4 20世纪40年代 5
语谱图仪问世
7
1948年 6 20世纪50年代 语谱图 系统论述语言 语音，语音合成 产生的声学理论
突破进展
语音信号处理绪论分析PPT课件
2)语音
语音是带有语言信息的声音，是 Acoustic（声音）和Language （语言）的组合体。
语音的功能是区别不同的语言符号。
我国的语音
我国普通话以北京语音为标准音，以北方话为基础方言，以典范 的白话文著作为语法规范的现代汉民族共同语言。八大方言:
1)北方方言（以黄河流域为中心，分布在东北、长江流域中部、 西南）；
Siri十大功用
1.Siri 变身闹钟 2.用 Siri 寻找咖啡厅 3.想去哪，Siri 告诉你 4.用 Siri 播放随机音乐 5.发送短信，Siri 代劳 6.天气预报，Siri 知道 7.用Siri提醒日程安排 8.用 Siri 提醒地点 9.Siri 为你答疑解惑 10.用 Siri 发推特
基本要求： 1) 掌握语音信号处理的基本理论、基本分析方法； 2) 了解在语音信号处理领域中相关研究热点； 3) 激发对语音处理相关研究方向中的有关兴趣； 4) 结合MATLAB，实践性掌握相关分析方法。 学习方法： 1)理论学习：还包括多种形式的自主学习，如网上学习、
课外阅读、主题调查、读书报告、分组讨论等。 2)实验学习：结合理论学习，开展自主学习和自主研究
语音信号处理
语音信号处理 Speech Signal Processing
学时：32学时（理论26+实验6） 学分：2学分
联系方式
姓名：莫秉戈 电话： Email:
教科书
语音信号处理
赵力编著，语音信号处理[M]， 机械工业出版社,2009
课程情况及要求：
地位：是电子、通信工程专业的方向模块课
语音是一种具有多重属性的声音。 1)自然属性;2)生理属性;3)社会属性
3.语音频率范围
1)频率小于20Hz 一般称为次声波（subsonic) 2)人的听觉器官能感知的声音频率范围约为
相关主题
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
17
Speech Signal Processing
语音信号波形表示示例
18
Speech Signal Processing
一些常用的语音波形分析与处理的软件
Goldwave (audio editor) Esps Xwaves (routines + visual.) Praat (speech analysis) Wavesurfer (speech editor) Transcriber (annotation tool) Matlab (general purpose soft) OGI speech tools (routines + app. dev.) …winpitch, pitchworks, phonedit, cooledit, Cooledit, SFS,Nero waveedit…..
30
Speech Signal Processing
80年代以来– 近代语音处理技术
• 语音编码技术 – 1980年2.4kb/s LPC-10 – 1988年4.8kb/sCELP标准FS-1016，16kb/s REAL编码标 准（欧洲） – 90年代2.4kb/s MBE – G系列Model Based Vocoder • 语音合成 – 1980年Klatt 串/并联共振峰合成器 – 基于规则和波形拼接的合成--TD-PSOLA语音合成 – 基于统计大语料库的合成--Corpus based 语音合成方法 – Trainable TTS – HMM based 语音合成方法
8
Speech Signal Processing
教材目录
第01章 绪论：2学时 第02章 语音信号处理基础知识：4学时 第03章 语音信号的时域分析：6学时 第04章 短时傅立叶分析：4学时 第05章 同态滤波及倒谱分析：6学时 第06章 语音信号线性预测分析： 第07章 语音信号的矢量量化： 第08章 隐马尔可夫模型(HMM) 2学时 第09章 语音检测分析 2学时 第10章 语音编码(1)——波形编码 2学时 第11章 语音编码(2)——声码器技术及混合编码 2学时 第12章 语音合成 2学时 第13章 语音识别4学时 第14章 说话人识别 第15章 语音增强 2学时 第16章 人工神经网络的应用 第17章 语音信号处理中的新兴与前沿技术
返回
24
Speech Signal Processing
二、语音处理的发展历史
• 1876年贝尔发明电话 – “如果能使电流强度像声音通过空气时，空气密度那样 变化地变化，那么不管是我讲的话，还是你讲的话音， 都能被传输远方” – 统治电话通信一个世纪之久的原则 • 1939年Dudley发明声码器 – 根据载波电话原理，将声带正东产生的音源类比载波 信号，口腔运动看成是对载波的调制 – 将3000Hz带宽的语音信号压缩到300Hz以内 – 打破了垄断一个多世纪的波性原则，导致语音参数模 型的出现 Speech Signal Processing
2
Speech Signal Processing
考核方式
平时成绩 30% 考勤(20分) 作业 (20分) 学习态度(30分) 提问(30分) 考试成绩 70% 上机考试与卷面考试相结合
Speech Signal Processing
3
课程位置
前续课程 信号与系统、数字信号处理、数据压缩 技术、工程数学 后续课程及综合应用 DSP技术、多媒体通信技术、移动通信 及各类语音电子设备
25
1939年Dudley发明声码器
26
Speech Signal Processing
1939年纽约国际博览会展示 Voder盛况
27
Speech Signal Processing
1947年贝尔实验室发明语图仪
28
Speech Signal Processing
50年代发展
• 1952年BELL实验室Davis等首次研制成功识别十个英 语数字的实验装置（根据第一、二共振峰位置特征） • 1956年Duddley等将语音分割成元音、辅音等，改进这 一装置 • 1956年Olson等采用8个带通滤波器提取频谱参量作特 征，研制成一台简单的声控打字机
4
Speech Signal Processing
教材
(英文缩写请查阅附录)
《语音信号处理》（第3版）胡航 哈尔滨工业大学出版社
5
Speech Signal Processing
参考资料
-语音信号数字处理 Lawrence Rabiner -语音识别基本原理 Lawrence Rabiner -语音信号处理 赵力
7
Speech Signal Processing
课程内容
• 语音处理基本原理 – 语音信号及其特征 – 语音产生与感知机理 – 汉语语音学 • 语音处理的基本技术 – 时间域与频率域方法，STFT，同态处理，LPC分析…. – 统计分类与模式识别 • 语音编码的基本概念 – 波形编码与参数编码 – 近代编码技术 • 应用专题 – 语音合成，TTS – 语音识别
22
Speech Signal Processing
语音信号数字处理基本过程
以降低语音发音速率的处理过程为例
23
Speech Signal Processing
语音信号数字处理基本过程
Continuous-time waveform（Speech Signal） -> A/D converter -> Discrete-time signal -> Processing by Digital computer -> Modified discrete-time signal -> D/A converter -> Analog waveform
9
Speech Signal Processing
第一章 绪论
一． 二． 三． 四．
数字语音处理研究的内容 语音处理的发展历史 语音文件Speech Signal Processing
语音信息的重要性
其它信息 20% 图像信息 语音信息 其它信息
语音信息 20%
图像信息 60%
13
Speech Signal Processing
1.语音信号处理的实质
3).学科基础：以语音语言学和数字信号处 理为基础而形成的一门涉及面很广的学科, 与心理学、生理学、计算机科学、通信与 信息科学、模式识别和人工智能等学科均 有密切的关系。
14
Speech Signal Processing
语音信号处理
一 份 辛 苦 一 份 才
华东交通大学 通信工程教研室 罗 晖
Tel: 7046241 Email:lh_jxnc@
1
Speech Signal Processing
答疑安排
答疑地点： 答疑地点：4＃306 答疑时间： 答疑时间：周四下午 4:30－ 4:30－5:30 资源内容： 资源内容：网络课程
Speech Signal Processing
3. 语音信号的数字处理方法
① ② ③ ④ ⑤
语音信号的特点—短时平稳性 短时时域处理方法—短时能量、短时平 均过零率以及短时自相关函数计算 短时频域分析—短时傅立叶分析 线性预测技术—本质上属于时域分析方 法，但其结果可以是频域参数 倒谱和同态分析、矢量量化和隐马尔可 夫模型
31
Speech Signal Processing
80年代以来–近代语音处理技术
• 语音识别 – 基于HMM框架的统计模式识别算法发展与工程化 – 80年代中期开始美国DARPA委托NIST组织的一系列 评测，对语音识别研究发展重要的影响 – 语音处理技术产品化热潮 • 1985年开始IBM大词汇英语听写机Tangora • 90年代初Dragon Dictate70000词识别系统 • 1988年无限词汇的中文听写机研制成功 – 90年代初开始 • CMU的Sphinx非特定人连续语音识别系统 • 1997年IBM推出的中文ViaVoice • VLSI和计算机技术发展带来的巨大推动 Speech Signal Processing
6
Speech Signal Processing
参考资料
– X. Huang, A. Acero and H-W Hon, Spoken Language Processing, Prentice Hall Inc, 2000 – 陈永彬，王仁华《语言信号处理》， 中国科学技术大学出版社 1990 – L. R. Rabiner and R. W. Schafer, Digital Processing of Speech Signals, Prentice Hall Inc, 1978 – Richard O. Duda, Peter E. Hart,David G. Stork, PatternClassification (Second Edition), John Wiley & Sons Inc., 2003 – L.R.Rabiner and B.H.Juang, Fundamentals of Speech Recognition,Prentice Hall Inc, 1993 – 易克初，田斌，付强《语音信号处理》，国防工业出版社，2000 – 杨行峻，迟惠生等《语音信号数字处理》，电子工业出版社， 1995 – 吴宗济，林茂灿《实验语音学概要》，高等教育出版社，1989
1.语音信号处理的实质
4).研究重点： ①语音分析。 ②语音编码与压缩。 ③语音合成。 ④语音识别与理解。 ⑤语音增强。
返回
15
Speech Signal Processing
2. 语音信号的表示
1) 语音表示方法的选择 要保存语音信号中的消息内容； 表示形式要便于传输和存储、变换和处理，不 至于严重损害消息的内容，有用信息更易于被 提取； 2) 语音信号数字表示的优点 数字技术能完成许多很复杂的信号处理工作； 语音可以看成是音素的组合，具有离散的性质， 特别适合于数字处理；