LPC 语音信号处理第3.6章

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语音信号处理15.ppt

3.6 基音周期估值
基音周期估值在语音信号处理应用中具有十分重要的作用。本节介绍语音信号基音周期估值最基本的两种方法：
基于短时自相关法的基音周期估值基于短时平均幅度差函数法的基音周期估值
1
3.6 基音周期估值
1. 基于短时自相关法的基音周期估值
语音的浊音信号具有准周期性，其自相关函数在基音周期的整数倍处取最大值。计算两相邻最大峰值间的距离，就可以估计出基音周期。
因此，可以通过计算短时平均幅度差函数中两相邻
谷值间的距离来进行基音周期估值。
这里使用修正的短时平均幅度差函数并加矩形窗，
得到：
N 1
rn (k) | x(n) x(n k) |, k 0,1, , N -1 (3.6-3)
n0
10
3.6 基音周期估值
图3.6-7 浊音信号的AMDF
11
3.6 基音周期估值
AMDF函数与短时自相关函数的不同是：
自相关函数进行基音周期估计时寻找的是最大峰值点的位置 AMDF寻找的是它的最小谷值点的位置
由于清音没有周期性，所以它的自相关函数和平均幅度差函数均不具有准周期性的峰值或谷值。
12
基音周期估值的后处理
在提取基音时，无论采用哪种方法提取的基音频率轨迹与真实的基音频率轨迹都不可能完全吻合。
图3.6-3 中心削波前后修正自相关函电平削波为了克服短时自相关函数计算量大的问题，在中
心削波法的基础上，还可以采用三电平削波法，削波函数如下式
1 f (x) 0
1
x xL xL x xL x xL
(3.6-2)
f(x)
1
-xL
O xL
x
-1
图3.6-4 三电平削波函数

语音信号处理PPT_第三章_语音信号分析

En

xn (m )
2
m 0
T[x]=x2
短时能量及短时平均幅度分析

En是一个度量语音信号幅度值变化的函数，但它有一个缺陷，即它对高电平非常敏感（因为它计算时用的是信号的平方)。为此，可采用另一个度量语音信号幅度值变化的函数，即短时平均幅度 N 1 函数Mn，它定义为：
M
n

xn (m )
它与12位线性转换器等效。
预处理

由于语音信号的平均功率谱受声门激励和口鼻辐射影响，高频端大约在800Hz以上按6dB /倍频程跌落，要在预处理中进行预加重（Preemphasis）处理。预加重目的：提升高频部分，使信号的频谱变得平坦，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。预加重可在语音信号数字化时在反混叠滤波器之前进行，不仅可以进行预加重，而且可以压缩吸纳后的动态范围，有效提高信噪比。预加重一般在语音信号数字化之后，利用数字滤波器实现： 1 H (z) 1 z 值接近1。
S N R ( d B ) 6 .0 2 B 7 .2
x2 X S N R ( d B ) 1 0 lg 2 6 .0 2 B 4 .7 7 2 0 lg m a x e x

A/D转换器分为线性和非线性转换器两类。目前的线性A/D转换器绝大部分是12bits的（即每一个采样脉冲转换为12位二进制数）。非线性A/D转换器则是8位的，
n n
短时相关分析
右图中：N=401，Fs=8kHz a、b是浊音信号，c位清音信号，由图可以看出浊音信号的自相关函数具有一定得周期性，而清音信号的自相关函数缺乏周期性。

《语音信号处理》实验3-LPC特征提取

华南理工大学《语音信号处理》实验报告实验名称：LPC特征提取姓名：学号：班级：10级电信5班日期：2013年5 月24日1. 实验目的1、熟练运用MATLAB 软件进行语音信号实验；2、熟悉短时分析原理、LPC 的原理；3、学习运用MATLAB 编程进行LPC 的提取；4、学会利用短时分析原理提取LPC 特征序列。

2. 实验原理1、LPC 分析基本原理LPC 分析为线性时不变因果稳定系统V （z ）建立一个全极点模型，并利用均方误差准则，对已知的语音信号s(n)进行模型参数估计。

如果利用P 个取样值来进行预测，则称为P 阶线性预测。

假设用过去P 个取样值()()(){}1,2,S n S n S n p ---的加权之和来预测信号当前取样值()S n，则预测信号()S n ∧为：()()1pk k S n a n k ∧==-∑ (1)其中加权系数用k a 表示，称为预测系数，则预测误差为:()()()()()1pk k e n s n S n s n a n k ∧==-=--∑ (2)要使预测最佳，则要使短时平均预测误差最小有：()2minE e n ε⎡⎤==⎣⎦ (3)()20,(1)ke n k p a ⎡⎤∂⎣⎦=≤≤∂ (4)令()()(),,i k E s n i S n k φ=--⎡⎤⎣⎦(5)最小的ε可表示成：()()min 10,00,pk k a k εφφ==-∑ (6)显然，误差越接近于零，线性预测的准确度在均方误差最小的意义上为最佳，由此可以计算出预测系数。

通过LPC 分析，由若干帧语音可以得到若干组LPC 参数，每组参数形成一个描绘该帧语音特征的矢量，即LPC 特征矢量。

由LPC 特征矢量可以进一步得到很多种派生特征矢量，例如线性预测倒谱系数、线谱对特征、部分相关系数、对数面积比等等。

不同的特征矢量具有不同的特点，它们在语音编码和识别领域有着不同的应用价值。

2 、自相关法在最佳线性预测中，若用下式定义的时间平均最小均方准则代替(3)式的集合平均最小均方准则，即令()1201minN p n e n Nε+-===∑(7)事实上就是短时自相关函数，因而()(),R i k i k φ-=(8)()()(),R k E S n S n k =-⎡⎤⎣⎦（9）根据平稳随机信号的自相关性质，可得()(),,1,2;0,1i k R i k i p k pφ=-== (10)由(6)式，可得：()()min 10pk k R a R k ε==-∑ (11)综上所述，可以得到如下矩阵形式：()()()()()()()()()011102120R R R P R R R P R P R P R -⎛⎫⎪- ⎪⎪⎪⎪-- ⎪ ⎪⎝⎭(12)值得注意的是，自相关法在计算预测误差时，数据段()()(){}0,1,1S S S n -的两端都需要加P 个零取样值，因而可造成谱估计失真。

语音信号处理

语音信号处理语音信号处理是对语音信号进行分析、处理和合成的一种技术。

随着和语音识别技术的快速发展，语音信号处理变得越来越重要。

本文将详细介绍语音信号处理的基本概念、常用技术和应用领域。

基本概念语音信号是指人类通过声音来交流的方式。

语音信号通常采用模拟信号的形式，通过麦克风传感器转换为数字信号，然后使用数字信号处理技术进行分析和处理。

语音信号的特点包括频率、幅度和时域特性。

常用技术预处理语音信号预处理是指在进行语音信号分析和处理之前，对原始语音信号进行预处理以提取和增强感兴趣的特征。

常用的预处理技术包括去噪、滤波、降低共振、归一化等。

特征提取特征提取是从语音信号中提取有用信息的过程，目的是将语音信号转化为可以被机器学习算法处理的形式。

常用的特征包括声谱图、梅尔倒谱系数（MFCC）、线性预测编码（LPC）等。

语音识别语音识别是将语音信号转化为文字或命令的过程。

常用的语音识别技术包括基于模板的方法、隐马尔可夫模型（HMM）、深度学习等。

语音合成语音合成是将文字转化为语音信号的过程。

常用的语音合成技术包括基于拼接的方法、隐马尔可夫模型（HMM）、深度学习等。

应用领域语音信号处理在许多领域中起着重要作用，以下是几个主要应用领域的例子：语音识别系统语音识别系统可以用于实现语音自动接听、语音搜索等应用。

这些系统通过对输入语音信号进行处理和分析，将其转化为文字或命令。

语音合成系统语音合成系统可以将文字转化为语音，实现自动语音播报、电子书朗读等功能。

这些系统通过将输入文本处理和合成为语音信号。

声纹识别系统声纹识别系统通过对语音信号进行处理和分析，将其转化为声纹特征，用于实现语音身份认证等应用。

噪声抑制噪声抑制是指对含噪声的语音信号进行处理，去除噪声以提高语音信号的质量。

语音压缩语音压缩是将语音信号进行压缩，以减小存储空间和传输带宽的需求。

语音压缩技术可以用于语音通信、语音存档等应用。

语音信号处理是一项重要的技术，它在语音识别、语音合成和其他领域中有广泛的应用。

语音信号处理第6章说话人识别

一般来说，同时满足上述全部要求的特征通常是不可能找到的，只能使用折衷方案。
6.2.2 特征的选取
说话人识别中常用的参数类别： 1）线性预测参数及其派生参数：包括部分相关系数、声道面积比函数、线谱对系数以及LPC倒谱系数等。 2）语音频谱直接导出的参数：包括功率谱、基音轮廓、共振峰及其带宽、语音强度及其变化等。 3）混合参数 4）其他鲁棒性参数：包括Mel频率倒谱系数，以及经过噪声谱减或者信道谱减的去噪倒谱系数等。
所用特征倒谱误识率 9.43%
差值倒谱基音差值基音
倒谱与差值倒谱倒谱、差值倒谱、基音、差值基音
11.81% 74.42% 85.88%
7.93% 2.89%
6.2.3 特征参量评价方法
同一说话人的不同语音会在参数空间映射出不同的点，若对同一人来说，这些点分布比较集中，而对不同说话人的分布相距较远，则选取的参数就是有效的。
6.2
说话人识别原理及系统结构
说话人识别系统可分为两个阶段：训练（注册）阶段和识别阶段。 1）在训练阶段，系统的每一个使用者说出若干训练语料，系统根据这些训练语料，通过训练学习建立每个使用者的模板或模型参数参考集。 2）在识别阶段，把从待识别说话人说出的语音信号中提取的特征参数，与在训练过程中得到的参考参量集或模型模板加以比较，并且根据一定的相似性准则进行判定。
生活领域 ★
• 声纹监听 • 多人识别 • 声纹比对
技术难题：跨信道、噪声
6.2
说话人识别原理及系统结构
识别识别结果模式匹配识别决策
语音输入
预处理
特征提取
训练
模板库
专家知识
说话人识别系统由预处理、特征提取、模式匹配和识别决策等几大部分组成。除此之外，完整的说话人识别系统还

《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。

语音信号处理教学大纲

语音信号处理教学大纲一、引言语音信号处理作为一门交叉学科，涵盖了信号处理、语言学、声学等多个领域的知识和技术。

本教学大纲旨在介绍语音信号处理的基本理论和方法，培养学生对语音信号分析、合成和识别的能力，为他们在语音合成、语音识别、语音增强等应用领域发展提供基础。

二、教学目标1. 理解语音信号的基本概念和特征，能够说明语音信号处理的重要性和应用领域。

2. 熟悉语音信号的数字表示方法，包括时域分析和频域分析。

3. 掌握语音信号处理的基本方法，包括预处理、特征提取、模型建立和参数估计。

4. 能够应用所学方法进行语音信号的分析、合成和识别，并能够解释结果。

5. 培养学生的创新思维和实践能力，使其能够在语音信号处理领域开展研究工作或应用项目。

三、教学内容和学时分配1. 语音信号的基本概念和特征（3学时）1.1 语音信号的定义和表示1.2 语音信号的时域特征1.3 语音信号的频域特征2. 数字信号处理基础（6学时）2.1 采样和量化2.2 数字滤波器设计2.3 傅里叶变换和频域分析3. 语音信号的预处理（6学时）3.1 语音增强技术3.2 语音端点检测3.3 噪声去除4. 语音信号的特征提取（9学时）4.1 短时能量和短时过零率4.2 声谱图和倒谱分析4.3 线性预测编码（LPC）4.4 线性预测倒谱系数（LPCC）4.5 基频和共振峰估计5. 语音信号的分析与合成（12学时）5.1 数字信号的线性预测分析和合成5.2 短时傅里叶变换分析和合成5.3 矢量量化（VQ）合成5.4 拟合声纹分析和合成6. 语音信号的识别与识别率评估（15学时）6.1 隐马尔可夫模型（HMM）基础6.2 维特比算法6.3 声学模型训练和特征匹配6.4 语音识别系统性能评估7. 高级主题和应用（9学时）7.1 语音情感识别7.2 语音增强和降噪算法7.3 语音合成技术7.4 语音识别的前沿研究四、教学方法本课程将采用多种教学方法，包括理论讲解、案例分析、实验操作和课堂讨论。

第3讲语音信号处理第3.1~3.5章

0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4
0
0.1
0.2
0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 Normalized Frequency ( rad/sample)
0.9
1
100
Phase (degrees)
0 20 40 60 80 100 120 140
0.3 0.2 0.1 0
3.1 概述
分析方法：模型分析方法和非模型分析方法提取语音参数之前，一些经常使用的、共同
的分析技术必须预先进行
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
3.2 语音信号的数字化和预处理

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（一般就是PCM码）
为了提高过零率计算的鲁棒性（Robustness），除了对原始信号进行带通滤波，一种有效的方法是修正过零率的定义，加入门限的定义．如图所示。
上门限
下门限
6.门限过零率
设一个门限值T，将过零的定义修正为穿越正负门限，带门限的过零率计算公式为
1 N 1 Z n sgn xn (m) T sgn xn (m 1) T sgn xn (m) T sgn xn (m 1) T 2 m 0
预处理:窗口的形状
不同的短时分析方法(时域、频域、倒频域分
析) 对窗函数的要求不尽一样选择窗的标准
在时域要减小时间窗两端的坡度，使窗口边缘两
端不引起急剧变化而平滑过渡到零，这样可以使截取出的语音波形缓慢降为零，减小语音帧的截断效应；在频域要有较宽的3dB带宽以及较小的边带最大值
①表示语音信号比较直观、物理意义明确。

语音信号处理第3章分解PPT课件

14
预处理
2.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
语音信号
带通滤波器
自动增益控制（AGC）
模/数转换（A/D）
脉冲编码
存入计算机
调制（PCM）
❖ 预处理一般包括预加重、加窗和分帧等。
5
预滤波、采样、A/D变换
预滤波的目的有两个： ❖ 抑制输入信号各频域分量中频率超出fs/2的所有分量（fs）
为采样频率，以防止混叠干扰。 ❖ 抑制50Hz的电源工频干扰。
0n(N1) nelse
(n ) 0 .5 4 0 .4c6 0 ,o 2 n s /N ([ 1 )]0 , n n e (N l1 s ) e
12
预处理
1.窗口的形状 ❖ 好的窗函数的标准是：在时域因为是语音波形乘以
窗函数，所以要减小时间窗两端的坡度，使窗口边缘两端不引起急剧变化而平滑过渡到零，这样可以使截取出的语音波形缓慢降为零，减小语音帧的截断效应；在频域要有较宽的3dB带宽以及较小的边带最大值。这里只以典型的矩形窗和汉明窗为例进行比较，其他窗口可参阅FIR数字滤波器或谱分析的有关书籍。
但是在一个短时间范围内（一般认为在10-30ms的短时间
内），其特性基本保持不变即相对稳定，因而可以将其看作
是一个准稳态过程，即语音信号具有短时平稳性。
3
1 概述
❖ 根据所分析出的参数的性质的不同可以分为：时域分析、频域分析、倒频域分析,线性预测分析等;
❖ 分析方法的不同：模型分析方法和非模型分析方法
原信号值之间的差值称为量化误差，又称为量化噪声。 ❖ 若量化间隔Δ足够小，可以证明量化噪声符合具有下列特征

语音信号处理课程设计

语音信号处理课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生理解语音信号处理的基本原理，掌握语音信号的数字化表示方法。

2. 使学生掌握语音信号的时域、频域分析技术，并能运用相关算法对语音信号进行处理。

3. 帮助学生了解语音信号处理在实际应用中的关键技术和方法。

技能目标：1. 培养学生运用编程软件（如MATLAB）进行语音信号处理实验的能力。

2. 培养学生运用所学的理论知识解决实际语音信号处理问题的能力。

3. 提高学生团队协作、沟通表达和创新能力，使其在项目实践中发挥积极作用。

情感态度价值观目标：1. 培养学生对语音信号处理领域的兴趣，激发其探索精神。

2. 培养学生严谨的科学态度和良好的学术道德，使其在学术研究中遵循规范。

3. 引导学生关注语音信号处理技术在现实生活中的应用，认识到科技改变生活的意义。

本课程针对高年级学生，课程性质为专业核心课程。

结合学生特点和教学要求，课程目标旨在使学生在掌握基本理论知识的基础上，提高实际操作和解决问题的能力，培养创新意识和团队协作精神。

通过本课程的学习，学生将具备一定的语音信号处理理论基础，为后续相关课程的学习和实际工作打下坚实基础。

同时，注重培养学生的学术素养和道德观念，使其成为具有全面素质的专业人才。

二、教学内容1. 语音信号处理基础理论：- 语音信号的数字化表示（课本第1章）- 语音信号的特性及其在时频域的分析（课本第2章）- 语音信号的预处理技术（课本第3章）2. 语音信号处理算法：- 短时傅里叶变换（STFT）及其应用（课本第4章）- 基于线性预测的语音信号参数估计算法（课本第5章）- 语音增强和噪声抑制技术（课本第6章）3. 语音信号处理应用：- 语音识别技术概述（课本第7章）- 语音合成技术及其应用（课本第8章）- 语音编码与压缩技术（课本第9章）教学进度安排：- 第1-3周：语音信号处理基础理论- 第4-6周：语音信号处理算法- 第7-9周：语音信号处理应用本教学内容根据课程目标，科学系统地选择和组织，覆盖了语音信号处理领域的主要知识点。

《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

《语音信号处理》讲稿第3章

对性的改进。
03 语音信号的特征提取
时域特征提取
过零率
表示语音信号通过零点的次数，反映了语音信号的频率特性。
能量和振幅
计算语音信号的短时能量和振幅，用于区分清音和浊音。
自相关函数
描述语音信号在不同时间点的相似程度，常用于语音信号的周期性分析。
频域特征提取
傅里叶变换
将时域语音信号转换为频域表示，便于分析语音信号的频谱特性。
滤波器组
将语音信号划分为多个频带，提取每个频带的能量或振幅作为特征。
功率谱密度
描述语音信号在各个频率上的功率分布，反映了语音信号的频谱包络。
倒谱特征提取
1 2
倒谱系数
通过对语音信号的频谱进行对数运算和逆变换，得到倒谱系数，用于描述语音信号的共振峰特性。
梅尔频率倒谱系数（MFCC）基于人耳听觉特性，将频谱转换为梅尔频率尺度，再计算倒谱系数，是语音识别中常用的特征参数。
《语音信号处理》讲稿第3章
目录
• 语音信号处理基础 • 语音信号的预处理 • 语音信号的特征提取 • 语音信号的模型分析 • 语音信号的编码技术 • 语音信号的增强与降噪 • 语音信号的识别技术
01 语音信号处理基础
语音信号的特点
非平稳性
语音信号是一个时变的信号，其特性随时间变
化。
周期性
浊音信号表现出明显的周期性，清音信号则不
（HMM）、深度神经网络（DNN）等，通过统计模型对
语音进行建模和识别。
混合方法
结合基于规则和统计模型的方法，充分利用两者的优点，提高识别性能。
语音识别的实际应用及挑战
实际应用
语音识别技术已广泛应用于智能家居、智能客服、语音输入、语音翻译等领域，为人们的日常生活和工作带来便利。

人工智能语音识别与处理教程

人工智能语音识别与处理教程第一章：介绍人工智能语音识别的概念和应用领域随着人工智能技术的不断发展，语音识别成为其中一个重要的研究领域。

语音识别是一种将人类语音转化为文本或其他形式的技术。

它的应用广泛，包括语音助手、智能音箱、电话客服等。

本章将介绍人工智能语音识别的基本原理和主要应用领域。

第二章：了解语音信号特点及其数学模型在进行语音信号的处理和识别之前，我们需要了解语音信号的特点和数学模型。

语音信号是一种连续时间的信号，具有时间和频率特性。

了解这些特点可以帮助我们更好地进行语音信号的处理和分析。

第三章：预处理技术在语音识别中的作用语音识别的第一步是对语音信号进行预处理，包括去噪、降噪、特征提取等。

预处理技术可以提高语音信号的质量，降低干扰对语音识别的影响。

本章将介绍常见的预处理技术，并说明其在语音识别中的作用。

第四章：语音特征提取的方法与算法语音特征提取是语音识别中的关键步骤。

它将语音信号转化为能够表示语音特征的向量。

本章将介绍常用的语音特征提取方法，包括MFCC、PLP、LPC等，并对它们的优缺点进行分析。

第五章：语音识别模型的建立和训练语音识别模型是实现语音识别的核心。

以深度学习技术为基础的语音识别模型，如基于循环神经网络（RNN）的模型和卷积神经网络（CNN）的模型，已经取得了显著的成果。

本章将介绍这些模型的建立和训练方法，并探讨它们的优势和局限性。

第六章：语音识别中的语言模型与后处理除了建立和训练语音识别模型，还需要考虑语言模型和后处理技术对于语音识别结果的影响。

语言模型可以通过对语音输入进行概率建模，提高识别的准确性。

后处理技术则可以进一步优化识别结果，如错误修正和重打分等。

本章将介绍语言模型的建立和后处理技术的应用。

第七章：评价与实验在进行语音识别系统的开发和改进过程中，评价与实验是不可或缺的环节。

通过对识别结果的评价和对比，可以得到系统的性能指标，并针对不足之处进行改进。

本章将介绍语音识别系统的评价方法和常用的实验设计。

【全文】语音信号处理课件第六章

5
数字语音处理及MATLAB仿真张雪英编著（李红莲修改并主讲）
预测误差e(n)是信号s(n)通过如下系统的输出：
p
Az 1 ai z i i 1
A(z)称为LPC误差滤波器. LPC分析：即设计预测误差滤波器A(z)的过程，也就是求解预测系数，使得预测器的误差e(n)在某个预定的准则下最小。
23
数字语音处理及MATLAB仿真张雪英编著（李红莲修改并主讲）
6.6.1 LSP的定义和特点
设线性预测逆滤波器A(z)为
p
A(z) 1 ai z i
由A(z)组成的p+1阶对称i和1 反对称多项式表示如下：
P(z) A(z) z ( p1) A(z 1 ) Q(z) A(z) z ( p1) A(z 1 )
线性预测系数： a1、a2 、a p
上式称为线性预测器，预测器的阶数为p阶。
4
数字语音处理及MATLAB仿真张雪英编著（李红莲修改并主讲）
p阶线性预测器的传递函数为
p
Pz ai z i i 1
线性预测误差e(n) ：信号s(n)与其线性预测 sˆ(n) 值之差。e(n)表示式为：
p
e n s(n) sˆ n s(n) ai s n i i1
i 1
p
E[e(n)s(n)] ai E[e(n)s(n i)] i 1
上式第二项为0。
16
数字语音处理及MATLAB仿真张雪英编著（李红莲修改并主讲）
p
p
E p E[e(n)s(n)] E[s(n)s(n)] ai E[s(n)s(n i)] R(0) - ai R(i)
s(n) A(z) e(n) 图6.1 LPC误差滤波器
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毕业论文-基于LPCC的病理嗓音细分识别研究V3.1

苏州大学本科生毕业设计（论文）基于LPCC的病理嗓音细分识别研究中文摘要语音识别技术是新世纪一门十分热门的技术，涉及多个领域，在社会生活中具有举足轻重的意义,而语音信号特征参数又是语音识别领域的重中之重，选取良好的特征参数有助于提高语音识别率。

在自动检测正常嗓音和病理嗓音时，关键是如何选出有效的特征参数、如何选择合适的识别模型使得对正常嗓音和病理嗓音进行识别得到最好的识别率。

为了能实时、便利地检测正常嗓音和病理嗓音，本课题采用了线性预测倒谱系数（LPCC）声学特征参数，并利用MATLAB R2009b和Weka 3.7进行参数的提取与数据比较，在利用Weka 3.7中的7种方法分类、40种算法后，经过比较发现SimpleLogistic的相对准确率为50%; SMO的相对准确率为50%; ClassificationViaRegression的相对准确率为55.5556%。

故采用ClassificationViaRegression的准确率更高，对语音识别研究更有效。

关键词：病理嗓音; LPCC参数提取; Weka 3.7Based on LPCC pathological voice segments of research and itparameter extractionAbstractV oice recognition technology is a very popular technology in the new century, it involves many areas of great significance include social life.The characteristic parameters of the speech signal is a focus of the speech recognition, the select good characteristic parameters help to improve the speech recognition rate.Automatic detection normal voice and pathology of voice, the key is how to elect effective characteristic parameters, how to choose the appropriate recognition model makes normal voice and pathological voice recognition to get the best recognition rate.In order to be able to facilitate the detection of normal voice and pathological voice using linear predictive cepstral coefficients （LPCC）Acoustic characteristic parameters, and using MATLAB R2009b and Weka3.7 parameter extraction and comparison of data.Then it can found SimpleLogistic relative accuracy rate of 50%; for the SMO relative accuracy rate of 50%; ClassificationViaRegression relative accuracy rate of 55.5556 percent after by comparison.Therefore, the accurate rate of ClassificationViaRegression higher, it's for speech recognition research more effective.Key words: pathological voice; LPCC parameters; Weka 3.7目录中文摘要.......................................................................................错误！未定义书签。