第01讲 绪论+语音信号处理基础知识
语音信号处理
第一部分语音信号处理第一章·绪论一···考核知识点1·语音信号处理的基本概念2·语音信号处理的发展概况二···考核要点一·语音信号处理的基本概念1．识记：（1）语音信号对人类的重要性。
（2）数字语音的优点。
（3）语音学的基本概念。
（4）语音信号处理的应用领域。
二·语音信号处理的发展概况1.识记：（1）语音信号处理的发展历史。
（2）语音编码、语音合成、语音识别的基本概念。
语音编码技术是伴随着语音的数字化而产生的，目前主要应用在数字语音通信领域。
语音合成的目的是使计算机能象人一样说话说话，而语音识别使能够听懂人说的话。
第二章·基础知识一···考核知识点一·语音产生的过程二·语音信号的特性三·语音信号产生的数字模型四·人耳的听觉特性二···考核要求一·语音产生的过程1.识记：声音是一种波，能被人耳听到，振动频率在20Hz~20kHz之间。
自然界中包含各种各样的声音，而语音是声音的一种，它是由人的发音器官发出的，具有一定语法和意义的声音。
2.领会：（1）语音产生的过程与人类发声的基本原理。
（2）清音、浊音、共振峰的基本概念。
语音由声带震动或不经声带震动产生，其中由声带震动产生的音统称为浊音，而不由声带震动而产生的音统称为清音。
声道是一个分布参数系统，它是一个谐振腔，有许多谐振频率，称为共振峰，它是声道的重要声学特征。
二·语音信号的特性1.识记：（1）语音的物理性质，包括音质、音调、音强、音长等特性。
语音是人的发音器官发出的一种声波，具有声音的物理属性。
其中音质是一种声音区别于其它声音的基本特征。
音调就是声音的高低，取决于声波的频率：频率高则音调高，频率低则音调低。
响度就是声音的强弱，又称音量。
第一章语音信号处理绪论
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
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》课程笔记
《语音信号处理》课程笔记第一章语音信号处理的基础知识1.1 语音信号处理的发展历程语音信号处理的研究起始于20世纪50年代，最初的研究主要集中在语音合成和语音识别上。
在早期，由于计算机技术和数字信号处理技术的限制，语音信号处理的研究进展缓慢。
随着技术的不断发展，尤其是快速傅里叶变换（FFT）的出现，使得语音信号的频域分析成为可能，从而推动了语音信号处理的发展。
到了20世纪80年代，随着全球通信技术的发展，语音信号处理在语音编码和传输等领域也得到了广泛应用。
近年来，随着人工智能技术的快速发展，语音信号处理在语音识别、语音合成、语音增强等领域取得了显著的成果。
1.2 语音信号处理的总体结构语音信号处理的总体结构可以分为以下几个部分：（1）语音信号的采集和预处理：包括语音信号的采样、量化、预加重等操作，目的是提高语音信号的质量，便于后续处理。
（2）特征参数提取：从预处理后的语音信号中提取出能够反映语音特性的参数，如基频、共振峰、倒谱等。
（3）模型训练和识别：利用提取出的特征参数，通过机器学习算法训练出相应的模型，并进行语音识别、说话人识别等任务。
（4）后处理：对识别结果进行进一步的处理，如语法分析、语义理解等，以提高识别的准确性。
1.3 语音的发声机理和听觉机理语音的发声机理主要包括声带的振动、声道的共鸣和辐射等过程。
声带振动产生的声波通过声道时，会受到声道形状的影响，从而产生不同的音调和音质。
听觉机理是指人类听觉系统对声波的感知和处理过程，包括外耳、中耳、内耳和听觉中枢等部分。
1.4 语音的感知和信号模型语音的感知是指人类听觉系统对语音信号的识别和理解过程。
语音信号模型是用来描述语音信号特点和变化规律的数学模型，包括时域模型、频域模型和倒谱模型等。
这些模型为语音信号处理提供了理论基础和工具。
第二章语音信号的时域分析和短时傅里叶分析2.1 语音信号的预处理语音信号的预处理主要包括采样、量化、预加重等操作，目的是提高语音信号的质量，便于后续处理。
1 语音信号处理绪论
从音波的产生上看，造成不同音质的发音条件有三种： 发音体不一样，口琴和笛子的音质不同，因为口琴 的发音体是金属簧片，笛子的发音体是竹膜。 发音方法不一样，拍手掌发出的是“啪啪”声，两 手掌来回搓发出的是“擦擦”声。 共鸣器形状不同。共鸣器有自己的振动频率，它会 同跟自己频率相同或相近的音波产生共振，把它加 强，其它频率的音波就会被抑制或消耗。不同形状 的共鸣器频率不一样，即使是对同一束复合音波， 产生的共振结果也不一样。对于语音来说，口鼻腔 就是共鸣器，一个人不断改变口形就会发出不同的 音。
4.3音长
音长指声音的长短，也就是声波延续的长 度，它取决于发音体振动持续的时间。 在语音中，再长的音实际上也很短，音长 一般决定于发音动作持续的时间。
4.4音质
音质又叫音色，是一个声音能区别于其他声音 的本质特点。声波的振动方式与共鸣器的共振 作用，都决定着音质的差别。 世界上的声音很少是只有一种单纯频率的纯音， 绝大多数声音都是由许多个频率和振幅不同的 音波组成的复合音。复合音的各成分波之间频 率和振幅相互影响，形成了特定的波形，产生 出特定的音质。
语音合成与传统的数字录音技术不同
数字录音技术需要人工录音，语音合成可以利 用有限的系统资源将大量的、无限的文本信息 转换为语音。 就工作量而言，录音需要大量的人力，语音合 成的大部分工作由计算机完成，只需要给出文 本信息即可 对于一些动态特别是要求实时性的信息，语音 合成能够进行实时转换 录音信息的存储、查询、维护、修改不如语音 合成方便。
舌头是口腔中最活跃的部件，舌头多变的 动作是口腔形状能出现丰富变化的重要条 件。 鼻腔不像口腔那样可以变动，它是个形状 固定的共鸣腔，但当它与口腔连通时，口 腔动作的改变也可以发出不同的鼻音。
《语音信号处理》讲稿第1章
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。
语音信号处理的基础知识
语音信号处理的基础知识语音信号处理是一门涉及到声音录制、分析、编码、识别等多个学科的交叉领域，其在现代通信技术、人机交互等领域中发挥着重要作用。
本文将介绍语音信号处理的基础知识，包括语音的参数表示、语音的数字化、语音的编码和解码等方面。
一、语音的参数表示语音信号的参数表示是指将语音信号表示为具有物理意义的、易于处理的数学参数。
在语音信号的参数表示中，常用的方法包括时域参数和频域参数两种。
时域参数是指将语音信号分段，然后对每一段信号进行时域特征分析，将其表示为均值、方差、能量、过零率等参数。
时域参数的优点是对信号的采样率没有要求，因此对于不同采样率的语音信号都可以进行处理。
但是，时域参数的缺点是对于语音信号中的高频成分无法处理，因此无法反映语音信号的高频特性。
频域参数是指将语音信号进行傅里叶变换，将信号变换到频域后，对于每个频率分量进行幅度、相位等特征参数提取。
频域参数的优点在于可以反映语音信号的高频特性，因此在语音识别、声码器设计等方面有重要应用。
但是频域参数的缺点在于对于信号的采样率有一定要求，因此需要进行抽样和重构处理，这样会引入一定的误差。
二、语音的数字化语音的数字化是指将模拟语音信号转换为数字信号的过程，其目的在于便于存储和处理。
在数字化语音信号中，一般采用脉冲编码调制（PCM）技术进行采样和量化。
脉冲编码调制是一种通过改变脉冲宽度、位置和幅度等参数来表示信号的方法。
在语音数字化中，采用的是线性脉冲编码调制，即将模拟语音信号进行采样、量化后转换为数字信号。
采样是指将模拟信号在时间轴上离散化，量化是指将采样信号的振幅幅度量化为离散的数值。
采样和量化的具体实现可以采用多种算法，如最近邻量化、线性量化、对数量化和均衡限制量化等。
三、语音的编码和解码语音信号编码是指将语音信号转换为适合传输和存储的码流。
在语音信号编码中，常用的方法包括线性预测编码（LPC）、自适应差分编码（ADPCM）、快速傅里叶变换编码（FFT）、线性预测离散余弦变换编码（LPDCT）等。
语音信号处理实用教程-PPT课件第01章 绪论
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60 -- 70年代发展
• 1960年 • 60年代中期 – 1965年 – 1968年 – 70年代中 – 70年代末 • 70年代初 Fant发表的开创性工作“语音产生的声学理论” 数字信号处理算法的突破 快速傅里叶（FFT）算法 同态处理(Homomorphic Processing) 线性预测分析(LPC) 矢量量化； 动态时间规整(Dynamic Time Warping，简称 DTW) ，隐马尔科夫模型(Hidden Markov Modeling．简称HMM)． • 70年代初 美国国防部先进技术研究项目管理局（DARPA） 启动语音理解系统研究计划 • 开始应用数字计算机， 60年代出现了第一台以数字计算机为基础 的孤立词语音识别器和有限连续语音识别器；
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教材目录
第01章 绪论：2学时 第02章 语音信号处理的基础知识：2学时 第03章 语音信号的时域分析：4学时 第04章 语音信号的频域分析：4学时 第05章 语音信号的同态处理：6学时 第06章 语音信号的线性预测分析：6学时 第07章 语音信号的矢量量化：2学时 第08章 隐马尔可夫模型(HMM)：2学时 第09章 语音信号检测分析：2学时 第10章 语音编码：8学时 第11章 语音合成：2学时 第12章 语音识别：2学时 第13章 说话人识别：1学时 第14章 语音增强：4学时 第15章 语音处理的实时实现：1学时
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
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。
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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。
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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
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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。
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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
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2）自适应梳状滤波
由于语音中的浊音具有明显的周期性，这种周期性反映到频域 中则为一系列分别对应基频(基音)及其谐波的一个个峰值分量， 这些频率分量占据了语音的大部分能量，我们自然可以利用这 种周期性来进行语音增强。这时可采用自适应梳状滤波器来提 取基音及其谐波分量，抑制其他周期性噪声和非周期的宽 带噪声。由于语音是时变的，语音的基音周期也是不断变化的， 能否准确地估计出基音周期以及能否及时跟踪基音变化，是这 种基于谐波增强法的关键。
3）混合编码 混合编码克服了原有波形编码与参数编码的弱点， 结合了它们各自的长处，在4~16kbps速率上能够得到质 量比较好的合成语音，在本质上具有波形编码的优点。 如：多脉冲激励线性预测编码、规则脉冲激励线性预测编码、
码本激励线性预测编码等。
• 应用：带宽受限信道的数字话音传输（蜂窝移动通
信、卫星通信等）、可视电话、语音的数字存储、呼 叫服务（数字录音电话、语音信箱等）； 方向：低码率高质量的音频编码技术和算法。语音压
§1.2. 语音信号处理技术的发展概况
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， 打破了以前的“波形原则”，提出了一种全新的语音通信技术， 即提取参数加以传输，在收端重新合成语音。其后，产生“语 音参数模型”的思想。 2. 40年代后期，研制成功了“语谱仪”，为语音信号分析提高 了有力工具。 3. 50年代后，语音信号处理得到新的进展。主要标志是贝尔实 验室英文数字语音识别装置的研究成功。其后随着数字计算机 和数字信号处理技术（FFT）的突破性发展，产生了第一台孤 立词语音识别器、有限连续语音识别器。
（4）语音合成
•目的：让计算机说话。语音合成是语言合成中最基本的部分，它相当于
“人工嘴巴”。
•最简单的语音合成是语音相应系统：在计算机内建立一个语 音库，将可能用到的单字、词组或一些句子的声音信号编码后 存入计算机，当键入所要的字、词组或句子代码时，就能调出 对应的数码信号，并转换成声音。 •语音合成器：从理论上讲，它可完全模仿人类发声器官动作 和发声过程，实时地产生所需的语音。但在事实上，由于很难 找出定量描述发声器官动作的精确数字模型和实际语音产生规 律，因此实现起来还有一定困难。
预处理包括反混叠滤波、数模转换、自动增益控制、噪声消除、 去除声门激励及口唇辐射影响，以及端点检测和自动分段。其 中，端点检测和自动分段决定于系统选择的识别单元的大小。 基元可以是音素、音节字、或词。基元选得小，存储的模板量 可以减少，但对分割技术要求会提高，并会影响识别率。
提取各种声学参数，包括时域参数、频域参数、倒谱域参数和 超音段信息。 时域参数：短时平均能量、短时平均过零率、和短时自相 关函数。 频域参数：滤波器组平均谱、线谱、共振峰信息共振峰频 率、带宽、幅值、和线性预测系数。 倒谱域参数：倒谱系数。 语音信号处理技术的应用 2. 语音信号处理技术的发展概况
§1. 1 语音信号处理技术的应用
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；让计算机能听懂人类的语言，是人 类自计算机诞生以来梦寐以求的想法；语音信号处理 技术始终与当时信息科学中最活跃的前沿学科保持密 切的联系，并且一起发展。 下面介绍语音信号处理技术的广泛应用。
缩通常根据实际应用情况，进行三方面的均衡，即位率、质量 和清晰度、编解码算法的复杂度。例如，有的数字语音录放系统
对编码器实时性要求不高，但希望有较高的压缩效率，以降低所需存储器的容量; 对于解码器，则要求算法尽量简单、成本低，并能够实时或基本实时解码;数字通 信系统则要求能够实时编解码。
（2）语音识别
语音合成技术经历了一个逐步发展的过程，从参数合成到拼 接合成再到两者的逐步结合，其不断发展主要是人们认知 水平以及要求的不断提高的结果。目前，常用的语音
合成技术主要有:共振峰合成技术、LPC合成技术、 PSOLA拼接合成技术和LMA声道模型技术。各种
合成技术各有自己的优缺点，人们在应用的过程中往往将 多种技术有机的结合在一起，或者将一种技术的优点运用 到另一种技术上，以克服另一种技术的不足。
5）维纳滤波法
维纳滤波法是为得到语音信号的时域波形，在最小均方误差准 则下得到的最优估计器。实际应用中，多采用非因果维纳滤波 器的频域实现形式。 6）语音参数模型法 语音的发声过程可以建模为一个线性时变滤波器。对不同类型 的语音采用不同的激励源。例如对于浊音，激励源为周期与基 音周期相同的脉冲串;而对于清音，激励源为高斯白噪声。在语 音的生成模型中，应用最广泛的是全极点模型。基于语音生成 模型可以得到一系列语音增强方法，比如时变参数维纳滤 波及卡尔曼滤波方法。卡尔曼滤波就是基于语音生成模型的一 种有效语音增强方法，它能有效消除有色噪声。
（9）语音训练与校正技术（新方向）
应用：辅助教学、发音校正。
（10）语种识别（新发展方向）
通过分析一个语音片段来判别其所属语言的种类， 属语音识别范畴。 （11）基于语音的情感处理研究（新发展方向） （12）数字语音安全性、完整性研究（新发展方 向） （13）音频作品安全性、完整性研究（新发展方 向）
用统计模型通常是隐马尔可夫模型，由训练样本得到各类的模 型参数。 参考模板就是由训练或聚类的方法得到的语音库。 未知的语音样本要通过与语音库中的各个模板进行比较才能得 到识别。
应用前景： A、声控应用，计算机识别语音内容，并实施相应的动作。 典型系统：声控电话转换、声控语音拨号、声控智能玩 具、信息网络查询、银行、家庭服务等； B、听写系统，以口授方式将文字输入计算机； C C、自动口语翻译，将一种语言翻译成另一种语言，如中科 院开展的CSTAR计划； D、人机交互； E、移动计算设备语音输入； F、说话人识别，安全加密、法庭取证、银行信息电话查 询、公安机关破案等。
发展现状：自从30年代末提出脉冲编码调制(PCM)原理以及声码 器的概念后，语音编码一直沿着两个方向发展:语音信号波形编 码与声码化编码，或者是非参数化编码与参数化编码。参数编 码有时也称为模型编码。
1）波形编码 语音信号波形编码的特点是:力图使重建的语音波 形保持原始语音信号的波形形状。这类编码器通常将 语音信号当作一般的波形信号来处理，具有适应能力 强、话音质量好等优点，但是所需要的编码速率高。 如：PCM、增量调制、自适应增量调制等。
语音信号处理
主讲教师：吴燕 答疑时间：周四10：00-11：30 答疑地点：通信工程教研室 Email:myemailwuyan@
语音信号处理是许多信息领域应用的核 心技术之一，是目前发展最为迅速的信息科 学研究领域中的一个。语音信号处理是目前 极为活跃和热门的研究领域，其研究涉及一 系列前沿科研课题，且处于迅速发展之中； 其研究成果具有重要的学术及应用价值。
• 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、语音聊天等；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(visual speech) 语 音。 • 研究方向：高质量、高清晰度自然语音合成，以及表达人 类的情感语音。
提高侦听系统的效果，可以帮助侦察破案或获取情报。 .飞机驾驶人员与地面指挥的语音通讯常常因飞机螺旋桨、发动机等强噪声 而受到干扰，需要进行语音增强以保证语音信息的可靠传达。
语音增强的主要方法：
1）噪声对消法
显而易见，如果能直接从带噪语音中，在时域中或者在频域中， 将噪声分量减去，则能有效增强带噪语音。噪声对消法就是以 此作为出发点。其最大特点是需要采集背景噪声作为参考信号， 参考信号准确与否直接决定着噪声对消法的性能。在采集背景 噪声时，往往采用自适应滤波技术，以便使参考信号尽 可能接近带噪语音中的噪声分量。
（5）语音增强
为了从带噪信号中获得尽可能纯净的语音信号，减少噪音的 干扰，就需要进行语音增强。 目标：对收听人而一言主要是减少疲劳感，改善语音质量， 提高语音可懂度;对语音处理系统(识别器、声码器、手机)而言 是提高系统的识别率和抗干扰能力。 语音增强在许多方面有着广泛的应用，例如: .在国家和社会安全方面，侦听信号常常含有较大的噪声，语音增强有助于
（6）基于语音的信息检索（新方向）
动机：网络技术和数字图书馆技术； 方向：基于语音内容的信息检索
（7）基于语音识别的广播新闻的 自动文摘技术、自动誊写技术（新发展方向） （8）IP电话技术（新发展方向）
研究领域：研究网络环境下的语音识别，即对网络上以数据 包形式传输的语音进行识别。 应用领域：电子商务、国防，移动计算
（3）说话人识别
根据语音辨别说话人。 说话人识别分为训练阶段和识别阶段。这两个阶段都 必须根据说话人的特征建立模型进行识别。 根据判决模式不同可以将说话人识别分为说话人辨识 和说话人确认两类。根据对训练和测试语音内容的要求 不同，还可以将说话人识别分为固定文本的说话人识别 和任意文本的说话人识别。
2）参数编码 参数编码通过对语音信号特征参数的提取及编码， 力图使重建的语音信号具有尽可能高的可懂度，即保 持原语音的语意，但是重建信号的波形同原语音信号 的波形相比可能会有相当大的差别。参数编码的主要 问题是:合成语音质量低，自然度较差，有时甚至连连 : 熟人也不一定能听出讲话人是谁。另外，这类编码器 对讲话的环境噪声比较敏感，需要安静的讲话环境才 能给出较高的可懂度。如：线性预测声码器等。
该门课程的教学要求： 大纲：选修课 考查（考试方式）
全书 12章（32学时,讲10章） 第1章 绪论 第2章 语音信号处理基础知识 第3章 语音信号分析 第4章 矢量量化技术 4 第5章 隐马尔可夫模型 第7章 语音编码 第8章 语音合成 第9章 语音识别 第10章 说话人识别与语种辨识 第14章 语音增强
3）幅度谱相减法
对带噪语音信号进行傅立叶变换，在频域中从带噪语音的幅度 谱上减去噪声的幅度谱来作为语音信号的幅度谱。利用人耳对 语音相位的不敏感性，语音相位谱则近似用带噪语音的相位谱 代替。 4）功率谱相减法 这种方法是从带噪语音功率谱中减去噪声的功率谱，从而得到 语音信号的功率谱，进而决定语音信号各频谱分量增益，最终 得到语音信号的估计。