语音信号的特征分析共77页文档
语音信号的时域特征分析
中北大学课程设计说明书学生姓名：蒋宝哲学号： 24学生姓名：瓮泽勇学号： 42学生姓名：侯战祎学号： 47学院：信息商务学院专业：电子信息工程题目：信息处理实践:语音信号的时域特征分析指导教师：徐美芳职称: 讲师2013 年 6 月 28 日中北大学课程设计任务书2012-2013 学年第二学期学院：信息商务学院专业：电子信息工程学生姓名：蒋宝哲学号： 24 学生姓名：瓮泽勇学号： 42 学生姓名：侯战祎学号： 47 课程设计题目：信息处理实践:语音信号的时域特征分析起迄日期： 2013年6 月7日～2013年6月 28 日课程设计地点：学院楼201实验室、510实验室、608实验室指导教师：徐美芳系主任：王浩全下达任务书日期: 2013 年 6 月 7 日课程设计任务书课程设计任务书语音信号的采集与分析摘要语音信号的采集与分析技术是一门涉及面很广的交叉科学，它的应用和发展与语音学、声音测量学、电子测量技术以及数字信号处理等学科紧密联系。
其中语音采集和分析仪器的小型化、智能化、数字化以及多功能化的发展越来越快，分析速度较以往也有了大幅度的高。
本文简要介绍了语音信号采集与分析的发展史以及语音信号的特征、采集与分析方法，并通过PC机录制自己的一段声音，运用Matlab进行仿真分析，最后加入噪声进行滤波处理，比较滤波前后的变化。
关键词：语音信号，采集与分析， Matlab0 引言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。
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。
因此，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。
并且，由于语言和语音与人的智力活动密切相关，与社会文化和进步紧密相连，所以它具有最大的信息容量和最高的智能水平。
现在，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。
第08章 语音信号特征参数
第八章语音信号特征参数8.1 概述语音信号是十分复杂的非平稳信号，它不仅包含语义信息，还有个人特征信息，对其特征参数的研究是语音识别的基础。
换句话说，特征参数应能完全、准确地表达语音信号。
那么特征参数也应能完全、准确地表达语音信号所携带的全部信息。
实验语音学的研究从语音信号本质上给出的特征参数是科学的、合理的，但是不完全的。
在元音的特征研究较深入，对辅音的研究相对较弱，对辅音、元音之间的过渡就更弱，而这一部分恰好是含信息量最大、最难处理的。
本章介绍语音信号的九种特征参数及其提取算法，是从不同的角度对语音信号研究的结果，是可行的、有效的，但不是万能的。
值得提请读者注意的是，某些算法对一些应用表现很好，但对另一些应用可能表现不佳。
应该说我们对语音信号的本质认识还不够深入，也就是我们对语音信号的发音机理、心理，听觉机理、心理，语义的社会性等方面缺乏深入研究，更谈不上多学科综合研究。
尽管如此，现有的这些特征参数在语音识别中起着重要作用。
8.2基音周期Equation Chapter 8 Section 2基音周期（Pitch）（或基音频率）是指发浊音时声带震动所引起的周期性，基音周期也F的倒数，它不仅是语音信号分析的一个重要参数，也是语音产生的数字是声带振动频率模型中激励源的一个重要参数，它携带着非常重要的具有辨意信息，因此它的检测和估计是语音处理中一个十分重要的问题[1]。
基音检测的主要困难在于：（1）语音信号变化十分复杂，声门激励波形并不是一个完全周期的序列，在语音的头、尾部并不具有声带振动那样的周期性，有些清浊音的过渡帧是很难判断它应属于周期性还是非周期性，从而也就无法估计出基音周期。
（2）要从语音信号中去除声道影响，或者直接去除仅和声带振动有关的音源信息并非容易的事，例如声道共振峰有时会严重影响音源的谐波结构。
（3）在浊音段很难精确地确定每个基音周期的开始和结束位置，这不仅因为语音信号本身是准周期的（即音调是有变化的），而且因为波形的峰或过零受共振峰结构、噪声等影响。
语音信号处理第3章 语音信号分析方法
如果aN~=0，则IIR滤波器的阶数为N。
IIR滤波器的差分方程表示为：
y ( n)
m 0
bm x(n m) am y(n m)
m 1
M
N
设计经典数字滤波器的步骤：
（1）将设计指标归一化处理，即通带截止频率Wp 和阻带截止频率Ws。
（2）根据归一化频率，确定最小阶数N 和频率参数 Wn。可供选用的阶数选择函数有:buttord， cheb1ord，cheb2ord，ellipord 等。
（3）运用最小阶数N 设计模拟低通滤波器原型，用 到的函数有：butter, chebyl,cheby2, ellip 。
（4）用freqz(b,a,N,fs) 函数验证设计结果。
（5）用filter(b,a,x)函数实现滤波功能。
直接设计数字滤波器的MATLAB函数： [N,wn]=buttord(wp,ws,Rp,Rs) %数字频率采用标 准化频率，取值范围为0~1之间，标准化频率1对 应的数字频率为π，对应的模拟频率为采样频率 的一半。设计带通滤波器时，wp=[wp1,wp2]; ws=[ws1,ws2] [b,a]=butter(N,wn,’ftype’) %N为滤波器的阶数， wn为滤波器的截止频率（0~1），“ftype”为滤 波器的类型：‘high’为高通，‘stop’为带阻， 截止频率为wn=[w1,w2];缺省时为低通和带通滤 波器
[N,Wn]=buttord(wp1,ws1,Rp,Rs);
[b,a] = butter(N,Wn);%确定传递函数的分子、分母系数
[h,f]=freqz(b,a,Nn,Fs);
plot(f,20*log(abs(h)))
%生成频率响应参数
第三章-语音信号的特征分析讲解讲解学习
Magnitude (dB)
40 20
0 -20 -40 -60 -80 -100
0 50
Frequency domain
0.2
Fre0q.u4ency do0m.6ain
0.8
Normalized Frequency ( rad/sample)
0
-50
-100
-150 0
40 30 20 10
0 -10 -20
1 0.8 0.6 0.4 0.2
0 0
rectangular hamming hanning bartlett
50
100
150
200
250
❖ 几种不同的窗函数波形与频谱的比较
1
Hamming 0.8 哈明窗 0.6
Amplitude
0.4
0.2
0
1
Hanning 0.8
汉宁窗
0.6
Amplitude
0.4
0.2
0
1
矩形窗
0.8
Amplitude
0.6
0.4
0.2
0
Time domain
10
20 Tim3e0domain40
50
60
Samples
10
20 Tim3e0domain40
50
60
Samples
10
20
30
40
50
பைடு நூலகம்
60
Samples
Magnitude (dB)
Magnitude (dB)
帧和加窗的概念
❖ 短时分析将语音流分为一段一段来处理，每一段称 为一“帧”；
语音信号的时域及频域特征
(12)
当短时谱为使用 DFT 计算时，可以证明窗函数和插值函数需要满足一下条件：
r
h(n r ) w(r n pN ) ( p)
(13)
例如，我们可以特别地选择 W ( n) 为窗长为 N 的三角窗，而 h[ n] 为矩形窗，
1 n [0, N 1] h[ n] 0 其它
第一章 语音信号的时域及频域特征
1. 语音信号的主要特点
1.1. 语音信号带宽
语音信号的带宽约为 5KHz ， 主要能量集中在低频段。 上图为一段语音信号语谱图。
1
1.2. 语音信号是典型的随机信号
1）人的每次发音过程都是一个随机过程。很难得到两次完全相同的发音样本。 2）在信号处理中，通常假设语音信号是短时平稳的。例如，可以认为在语音的浊 音段部分，语音的二阶矩统计量是平稳的(在 5~10mS 内)，即二阶矩平稳，或称为宽平 稳。
2
2. 语音信号的时域波形
图 1.
语音信号的波形（shi4）
3
图 2. 语音信号波形（shi4）的局部细节
4
2.1. 语音时域信号特征
2.1.1. 语音时域信号的特点
1）清音段：能量低，过零率高，波形特点有点像随机的噪声。这部分信号常与语 音的辅音段对应。 2）浊音段：能量高，过零率低，波形具有周期性特点。所谓的短时平稳性质就是 处于这个语音浊音（元音）段中。 3）过渡段：一般是指从辅音段向元音段信号变化之间的部分。信号变化快，是语 音信号处理中最复杂、困难的部分。
r 取值为周期时刻采样分析短时谱，间隔为
h(n)
w( n)
T N 2。
N
h( n )
w(n)
语音信号的识别与分析技术
语音信号的识别与分析技术语音信号是我们日常交流中最为普遍和基础的通信手段，随着科技的不断发展，越来越多的人工智能设备和人机交互系统也采用语音作为信息输入和输出的方式，语音信号的识别与分析技术也越来越成为了一个重要的研究领域。
语音信号的识别可以分为语音识别和说话人识别两种。
语音识别是指将说话人说的语音信号转化为文本或命令等符号组合的技术，它是现代人机交互和自然语言处理的基础；而说话人识别是指通过对语音信号中的说话人身份进行识别，从而实现区分不同说话人的功能。
语音信号的分析则是指对说话人语音信号的声学和语言特征进行分析，以提取有效信息的技术。
从声学角度来说，语音信号的分析可以分别在时域和频域上进行。
在时域上，可以利用数字信号处理技术对语音信号进行连续采样，并对其物理特性(如频率、振幅、波形等)进行分析；在频域上，可以将语音信号转化为频域信号，并利用现代声学理论对其进行分析。
在语言学角度来说，语音信号分析的主要任务是对语音信号中的语言信息进行抽取和处理。
语音信号中的语言信息包括音位、音节、单词和语调等。
而对于这些语言信息的抽取和处理，则需要运用到语言学理论、音韵学和自然语言处理等相关技术。
除了语音识别和说话人识别以外，语音信号的识别和分析技术还能够应用于很多其他领域。
例如，通过语音识别技术的应用，可以实现智能家居、手写识别、虚拟助手等人工智能设备的语音交互功能；通过说话人识别技术的应用，可以实现声纹识别、安全认证等方面的应用；而通过语音分析技术的应用，则可以实现情感分析、语音合成等应用。
尽管语音信号的识别和分析技术在很多领域得到了广泛的应用，但是在实际应用中仍然存在一些困难和挑战。
例如，现有的语音识别技术在语音噪声和口音干扰比较大的情况下准确率较低，而现有的说话人识别技术在多说话人同时发言的情况下也容易出现识别困难；而对于语音信号的分析，则由于人类语言的复杂性和多样性，其分析也面临着很大的挑战。
总体来说，语音信号的识别与分析技术已经逐渐成为了计算机科学和人工智能领域中的研究重点之一，随着机器学习和深度学习等技术的不断进步和应用，我们期待这一领域在未来的进一步发展。
第3章 语音信号分析(全)
x1 (n) x2 (n)
D
L
D
ˆ y ( n)
1
ˆ ˆ x1 (n) x2 (n)
ˆ ˆ y1 (n) y2 (n)
x(n)
ˆ x ( n)
y1 (n) y2 (n)
y(n)
b）同态系统的组成
D1
D 是特征子系统 L
是线性子系统
振 幅
· ·· · · · · ·· · ·· ·· ·
x(n)= x(nT)：取样值 时间 采样周期(T)
第3章 语音信号分析
量化： 幅值方向的离散化
量化信噪比
SNR(dB) 6.02 B 7.2
其中，B表示量化字长 B=7bit时，SNR=35dB，可以满足一般通信系统 的要求。
Fn (k )
N k 1 m 0
x ( m) x ( m k )
n n
(0 k K )
第3章 语音信号分析
极小值
图3-9 与图3-5有相同语音段的AMDF函数的例子
第3章 语音信号分析
短时平均幅度差函数的作用 求语音序列的基音周期 用于区分语音中的清音段和浊音段
0 m N 1 K
m 0 ~ ( N 1 K ) m 其他值
第3章 语音信号分析
图3-6 修正短时自相关函数计算中窗口长度的说明
第3章 语音信号分析
3.3.4 短时平均幅度差函数
平均幅度差函数（ AMDF） Average Magnitude Difference Function 短时平均幅度差函数的定义
第三章 语音信号的特征分析讲解
电话语音（固网电话通信频带为300-3400Hz) 可以基本保持语义，不影响人对语音的感知 质量不是很好，有时候会有变音
宽带语音信号：fs =16000Hz
一般对语音质量要求较高的场合 再提高采样频率也不会对语音质量有太多贡献
量化精度
量化所用比特越大，声音质量越好 声音质量也跟量化算法有关，比如同样用8bit量化， 非均匀量化（µ-律或A-律）就比均匀量化好很多
对于语音识别系统而言，用于电话用户时要求技术指标与语音编码器相 同，如果对于更高的要求场合，则fH=4500Hz或8000Hz, fL=60Hz，
fs=10KHz或20KHz
帧和加窗的概念
短时分析将语音流分为一段一段来处理，每一段称 为一“帧”； 帧长：10～30； 帧移：0～1倍帧长，帧与帧之间的平滑过渡； 语音识别中常用的帧长为20~30ms,帧移为10ms
几种常见的窗函数的波形
Matlab中，可以通过help window命令来查看怎么产生不同的窗
1
0.8
rectangular hamming hanning bartlett
0.6
0.4
0.2
0
0
50
100
150
200
250
几种不同的窗函数波形与频谱的比较
Time domain 40 Frequency domain 1 20 0.8 0
1
Hanning
Amplitude
0.8
0
汉宁窗
0.6
Magnitude (dB)
Time domain 30 40 Samples
-50
0.4
-100 0.2
语音信号分析
汉宁窗的时域、频域的幅度响应特性
Magnitude (dB)
50
1
0 0.9
0.8
-50
0.7
-100
0.6
-150
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
汉明窗的时域、频域的幅度响应特性
预处理：窗口的长度
❖ 采样周期Ts=1/fs，窗口长度N和频率分辨率Δf之间存在下 列关系： Δf=1/NTs
❖ 可见，采样周期一定时，Δf随窗口宽度N的增加而减小，即 频率分辨率相应得到提高，但同时时间分辨率降低；如果窗 口取短，频率分辨率下降，而时间分辨率提高，因而二者是 矛盾的。应该根据不同的需要选择合适的窗口长度。
坦，保持在低频到高频的整个频带中，能用 同样的信噪比求频谱，以便于频谱分析或声 道参数分析
H z 1 z 1
预处理：分帧
❖ 进行过预加重数字滤波处理后，接下来就要进行加 窗分帧处理。一般每秒的帧数约为33-100帧，视实 际情况而定。
❖ 分帧虽然可以采用连续分段的方法，但一般要采用 如图3-2所示的交叠分段的方法，这是为了使帧与 帧之间平滑过渡，保持其连续性。
1．短时自相关函数
❖ 定义语音信号xn(m)的短时自相关函数Rn(k)的计算式如下：
N 1k
Rn (k) xn (m)xn (m k),0 k K m0
❖ 这里K是最大的延迟点数。
❖ 短时自相关函数具有以下性质：
(1)如果xn(m)是周期的(设周期为N)，则自相关函数是同 周期的周期函数，即Rn(k)=Rn(k+Np)。
语音信号的特征分析
语音信号的数字化 语音信号的短时分析与短时处理的概念 语音信号的时域特征分析 语音信号的频率特征分析 语音信号的同态解卷与倒谱分析
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
端点检测、语音分割与基频估计
3.1 语音信号的数字化
通过电脑或者其它数字录音设备采集的语音信号都已 经经过数字化了，一般不需要用户再进行数字化处理。 尽管如此，有必要简单了解一下语音信号的数字化过 程与原理。
为了减小语音帧的截断效应，需要加窗处理；
sw (n) s(n)w(n)
矩形窗
w(n) 1, 0 n N 1
w(n) 0.54 0.46 cos( 2 n ), 0 n N 1 N 1
哈明窗 (Hamming)
汉宁窗 (Hanning)
n w(n) 0.5(1 cos( 2 )), 0 n N 1 N 1
固网电话语音量化就是用的非均匀量化
声音的质量与数据率（采样频率和量化精度）的关系
质量 电话 采样频率 (kHz) 8 样本精度 (bit/s) 8 单道声/ 立体声 单道声 数据率(kB/s) (未压缩) 8 频率范围 300～3400 Hz
AM
FM CD DAT
11.025
22.050 44.1 48
语音信号的短时过零率
过零就是指信号通过零值。过零率(zero-crossing rate)就是每秒内信号值通过零值的次数。 对于离散时间序列，过零则是指序列取样值改变符 号，过零率则是每秒内信号样本改变符号的次数。 对于语音信号，则是指在一帧语音中语音信号波形 穿过横轴（零电平）的次数。可以用相邻两个取样 改变符号的次数来计算。
(完整word版)语音信号特征参数提取方法
语音信号特征参数提取方法阮雄飞微电子学与固体电子学摘要：在语音技术的发展过程中使用了大量的语音信号特征参数, 好的语音信号特征参数能对语音识别起至关重要的作用。
本文对语音信号特征参数提取方法以及国内外研究现状进行了介绍，最后介绍了Hilbert—Huang 这一新兴理论成果以及在特征提取中的应用.关键词：语音技术特征提取HHT1 引言语音信号是一种短时平稳信号,即时变的，十分复杂，携带很多有用的信息，这些信息包括语义、个人特征等，其特征参数的准确性和唯一性将直接影响语音识别率的高低，并且这也是语音识别的基础［1］。
特征参数应该能够比较准确地表达语音信号的特征具有一定的唯一性。
上世纪40年代，potter等人提出了“visiblespeech”的概念，指出语谱图对语音信号有很强的描述能力,并且试着用语谱信息进行语音识别，这就形成了最早的语音特征，直到现在仍有很多的人用语谱特征来进行语音识别［2]。
后来，人们发现利用语音信号的时域特征可以从语音波形中提取某些反映语音特性的参数，比如：幅度、短时帧平均能量、短时帧过零率、短时自相关系数、平均幅度差函数等.这些参数不但能减小模板数目运算量及存储量而且还可以滤除语音信号中无用的冗余信息。
语音信号特征参数是分帧提取的, 每帧特征参数一般构成一个矢量, 所以语音信号特征是一个矢量序列。
我们将语音信号切成一帧一帧, 每帧大小大约是20—30ms.帧太大就不能得到语音信号随时间变化的特性，帧太小就不能提取出语音信号的特征，每帧语音信号中包含数个语音信号的基本周期。
有时希望相邻帧之间的变化不是太大, 帧之间就要有重叠，帧叠往往是帧长的1/2或1/3.帧叠大，相应的计算量也大[3］。
随着语音识别技术的不断发展时域特征参数的种种不足逐渐暴露出来，如这些特征参数缺乏较好稳定性且区分能力不好。
于是频域参数开始作为语音信号的特征比如频谱共振峰等。
经典的特征提取方法主要有LPCC（线性预测倒谱系数）、MFCC（美尔频率倒谱系数)、HMM（隐马尔科夫模型）、DTW（动态时间规整)等。
第三章-语音信号分析资料
存在的问题
短时能量函数一个主要的问题是En对信号电平值 过于敏感。由于需要计算信号样值的平方和，在实 际应用中（如定点设备）很容易溢出。因此，一般 用平均幅度函数Mn来代替En。但这时，清音和浊 音、有声和无声的幅度差不如短时能量明显。
250
300
350
400
450
男声汉语拼音s的一帧信号（在采样频率为 22050Hz的情况下，取20ms作为一帧），清音 的短时能量3.88。
静音检测（VAD）和舒适噪声(CNG)的生成
VAD: Voice Activity Detection
CNG: Comfort Noise Generator
3.短时平均幅度函数和能量函数的作用
(1)区分清/浊音： En、Mn大，对应浊音； En、Mn小，对应清音。
(2)在信噪比高的情况下，能进行有声/无声判决 无声时，背景噪声的En、Mn小； 有声时，En、Mn显著增大。判决时可设置一个门限。
(3)大致能定出浊音变为清音的时刻，或反之。
1 0.8 0.6 0.4 0.2
x(n)
H(z)=1-z-1 x'(n)
2. 加窗分帧处理：
加矩形窗
第n帧 第n+1帧 第n+2帧 第n+3帧 第n+4帧
加汉宁窗 hanning
第n帧 第n+1帧 第n+2帧
t
各帧之间有0～1/2的重叠， 由窗函数的定义决定的。
声音信号的特征检测.doc
摘要语言是人类最为重要的交流工具，它具有简易方便，准确自然等其他工具所无法替代的特点。
随着信息社会的迅速发展，计算机已经渗透进人类生活工作的每一个角落，因此人机交互显得尤其重要。
在人机交互的各种通信方式中，语音通信又是最好的交流方式，而声音信号的特征参数的精确度就会直接影响着语音通信的质量和准确度。
因此，声音信号的特征检测在语音信号处理中是一项非常重要的工作。
本文利用MATLAB 软件检测声音信号的特征参数，以语音信号为主，首先讨论了声音信号的基本特性，包括声音信号的产生，传播，声学特性等等。
然后又分别讨论了声音信号在时域，变换域的特征参数。
最后详细研究了声音信号的特征参数的检测提取。
第一章声音信号的基本特征1.1 声音信号的产生声音是一种波，它是由物体振动产生的，能被人耳听到，它的振动频率在20~20000Hz 之间。
自然界中有各种各样的声音，如雷声，树叶被风吹时发出的“飒飒”声，大海波涛汹涌的翻滚声，机械工作时发出的声音等等。
语音也是声音的一种，它是由人的发声器官发出的，语音的振动频率最高可达15000Hz。
语音信号的产生过程分为如下几个阶段：首先，说话人在头脑中产生想要用语言表达的信息；然后将这些信息转换成语言编码，即将这些信息用其所包含的音素序列、韵律、响度。
基音周期的升降等表示出来。
一旦对这些信息编码完成后，说话人会用一些神经肌肉命令在适当的时候控制声带震动，并塑造声道的形状以便发出编码中指定的声音序列。
神经肌肉命令必须同时控制调音运动中涉及的各个部位：唇、腭、舌头以及控制气流进入鼻腔的软腭。
一旦产生了语音信号，并将这些信息传递到听者时，语音的感知过程也就开始了。
听者内耳的基底膜对语音信号进行动态的频谱分析，神经传感器将基底膜输出的频谱信号转换成对听觉神经的触动信号，这一过程和后面将要介绍的特征提取过程有些类似。
作用在听觉神经上的活动信号，在大脑更高层的中枢转化成语言编码，并由此产生具有语义的信息。
语音信号分析
语音信号分析3.1 概述语音信号分析是语音信号处理的前提和基础，只有分析出可表示语音信号本质特征的参数才有可能利用这些参数进行高效的语音通信、语音合成和语音识别等处理。
而且，语音合成的好坏，语音识别率的高低也取决于对语音信号分析的准确性和精确性。
因此语音信号分析在语音信号处理应用中具有举足轻重的地位。
贯穿于语音分析全过程的是“短时分析技术”。
因为，语音信号从整体来看其特性及表征其本质特征的参数均是随时间而变化的，所以它是一个非平稳态过程，不能用处理平稳信号的数字信号处理技术对其进行分析处理。
但是语音信号在一个短时间范围内其特性基本保持不变即相对稳定，即语音信号具有短时平稳性。
所以任何语音信号的分析和处理必须建立在“短时”的基础上，将语音信号分为一段一段来分析其特征参数，其中每一段称为一“帧”，帧长一般取为10 30ms 。
这样，对于整体的语音信号来讲，分析出的是由每一帧特征参数组成的特征参数时间序列。
3.2 语音数字化和预处理在按帧进行语音分析，提取语音参数之前必须进行一些共同的短时分析技术，如语音信号的数字化、语音信号的端点检测、预加重、加窗和分帧等，这些也是不可忽视的语音信号分析的关键技术。
3.2.1 数字化语音信号的数字化一般包括放大及增益控制、反混叠滤波、采样、A/D 变换及编码；预处理一般包括预加重、加窗和分帧等。
语音信号首先进行反混叠滤波，反混叠滤波的目的有两个：第一，抑制输入信号各个频域分量中频率超出s f /2的所有分量（s f 为采样频率），以防止混叠干扰；第二，抑制电源工频干扰。
这样，反混叠滤波必须是一个带通滤波器，设其上、下截止频率分别是H f 和L f ，则对于绝大多数语音编译码器，H f =3400Hz 、L f =60 100Hz ，采样频率为s f =8kHz 。
语音信号经过反混叠滤波和采样后由A/D 变换器变换为二进制数字码。
A/D 变换中要对信号进行量化，量化不可避免地会产生误差。
语音信号的时域及频域特征
（ 3）
6
3. 语音信号的短时谱特征
3.1. 短时傅立叶谱分析
对于能量受限的时域信号 f (t ) ，它的傅立叶变换可以写成
ˆ f ( )
f (t ) e
j t
dt
（ 4）
以上这个傅立叶变换， 在 “宏观上” 给出信号 f (t ) 的频谱信息， 但是却无法确定某个 “局 部”时间段频谱的确切信息。在语音信号中，信息是按照特定的时间序列方式出现的。 如果谱分析不能确定这种时间序列的次序（即位置） ，那么这种信号分析的手段在应用 上就会受到限制。同时我们也希望能够通过观测到的局部时域信号的频谱信息来了解 （构造）整个 f (t ) 的频谱信息。为此我们引入了所谓的短时傅立叶谱分析技术。 有许多技术都可以用来完成信号的短时谱分析。 最典型的就是小波变换和我们现在 常采用的傅立叶短时谱分析技术。
第一章 语音信号的时域及频域特征
1. 语音信号的主要特点
1.1. 语音信号带宽
语音信号的带宽约为 5KHz ， 主要能量集中在低频段。 上图为一段语音信号语谱图。
1
1.2. 语音信号是典型的随机信号
1）人的每次发音过程都是一个随机过程。很难得到两次完全相同的发音样本。 2）在信号处理中，通常假设语音信号是短时平稳的。例如，可以认为在语音的浊 音段部分，语音的二阶矩统计量是平稳的(在 5~10mS 内)，即二阶矩平稳，或称为宽平 稳。
对于时域离散信号 x (n) ，短时傅立叶变换定义：
X n (e j )
m
x(m) w(n m) e
1, 0 n N 1 n 其它 0,
jm
这里 w( n) 为窗函数。例如，常用的窗函数有 矩形窗： w( n)
语音信号的特征分析讲解课件
语音信号的频谱特征
语音信号的动态特性
语音信号具有时变特性，即语音信号 的特性随时间而变化。这种动态特性 使得语音信号具有丰富的信息，如语 调、语速等。
语音信号具有特定的频谱特征，包括 基频、共振峰和噪声等。这些特征决 定了语音信号的音质、音调和音色。
语音信号的传播
01
语音信号的传播方式
语音信号可以通过空气传播、固体传播和液体传播等多种方式进行传播
。在日常生活中，我们主要通过空气传播的方式接收到语音信号。
02
语音信号的传播速度
在标准大气条件下，语音信号的传播速度约为343米/秒。这意味着在开
放空间中，声音可以在一秒钟内传播约343米。
03
语音信号的衰减
随着距离的增加，语音信号的强度会逐渐减弱。此外，障碍物、温度梯
度等因素也会影响语音信号的传播，导致信号衰减或失真。
HTK语音识别工具包
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HTK (Hidden Markov Model Toolkit)
用于语音识别的开源工具包，基于隐马尔可夫模型和声学 模型，支持连续语音识别和语音合成。
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特征提取
HTK支持多种特征提取方法，如MFCC（Mel-frequency cepstral coefficients）、PLP（Perceptual Linear Prediction）等。
人机交互
语音识别
通过特征分析，将输入的语音信号转 化为机器可识别的语言，实现人机交 互。例如，语音助手、智能客服等。
语音合成
将文本信息转化为人类可识别的语音 信号，实现人机交互。例如，语音导 航、语音播报等。
语音识别
声纹识别
通过特征分析，提取出说话人的声音特 征，进行身份识别。例如，手机解锁、 门禁系统等。
第2篇语音信号分析
第2篇语音信号分析第3章时域分析3.1 概述语音信号处理包括语音通信、语音合成、语音识别、说话人识别和语音增强等方面，但其前提和基础是对语音信号的分析。
只有将语音信号分析成表示其本质特性的参数，才有可能利用这些参数进行高效的语音通信，才能建立用于语音合成的语音库，也才可能建立用于识别的模板或知识库。
而且，语音合成的音质好坏、语音识别率的高低，都取决于对语音信号分析的准确性和精度。
语音信号是非平稳、时变、离散性大、信息量大的复杂信号，处理难度很大。
语音信号携带着各种信息。
在不同应用场合下，人们感兴趣的信息是不同的。
那些与应用目的的不相干或影响不大的信息，应当去掉；而需要的信息不仅应当提取出来，有时还需要加强。
这涉及到语音信号中各种信息如何表示的问题。
语音信息表示方法的选择原则是使之最方便和最有效。
语音信号可以用语音的抽样波形来描述，也可以用一些语音信号的特征来描述。
提取少量的参数有效地描述语音信号，即语音信号的参数表示，是语音处理领域共用性的关键技术之一。
根据所分析的参数不同，语音信号分析可分为时域、频域、倒谱域等方法。
时域分析具有简单、运算量小、物理意义明确等优点；但更为有效的分析多是围绕频域进行的，因为语音中最重要的感知特性反映在其功率谱中，而相位变化只起着很小的作用。
另一方面，按照语音学观点，可将语音的特征表示和提取方法分为模型分析法和非模型分析法两种。
其中模型分析法是指依据语音产生的数学模型，来分析和提取表征这些模型的特征参数；共振峰模型分析及声管模型(即线性预测模型)分析即属于这种分析方法。
而不进行模型化分析的其他方法都属于非模型分析法，包括上面提到的时域分析法、频域分析法及同态分析法等。
基于语音产生模型的多种参数表示法已在语音识别、合成、编码和说话人识别研究的大量实践中证明是十分有效的。
贯穿于语音分析全过程的是“短时分析技术”。
语音信号特性是随时间而变化的，是一个非平稳的随机过程。
但是，从另一方面看，虽然语音信号具有时变特性，但在一个短时间范围内其特性基本保持不变。