语音信号处理复习

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语音信号处理试题

1. 什么是语音信号处理？

2. 语音信号通常采用哪些参数来描述？

3. 简述语谱图的概念及其应用。

4. 什么是语音编码？

5. 常见的语音编码算法有哪些？它们有什么特点？

6. 什么是语音识别？

7. 语音识别的任务是什么？常见的语音识别模型有哪些？

8. 什么是语音合成？

9. 常见的语音合成技术有哪些？它们有什么特点？

10. 语音信号处理在哪些领域有广泛应用？举例说明。

语音信号处理复习资料要点

线性预测分析就是根据已知信号s(n)对各 ˆi ˆ i 和增益G进行估计。在这里 a 参数 a 为线性预测系数
s(n)
F（z）
ˆ ( n) s
图6-3 线性预测器
F ( z ) ai z i
i 1
p
s(n)
e(n)
A(z)
A( z ) 1 F ( z ) 1 ai z i
短时平均过零数的应用
相关分析自相关函数的定义
短时自相关函数的定义短时相关分析自相关函数的性质修正的短时自相关函数短时平均幅度差函数(AMDF)
第三章思考题：
1. 在语音信号参数分析前为什么要进行预处理，有哪些预处理过程？ 2. 短时平均能量（平均幅度）和短时平均过零率的定义。这两种时域参数的用途。窗口函数的长度和形状对它们有什么影响？ 3. 短时自相关函数和短时平均幅度差函数定义和用途，它们间有什么差异？
第五章语音信号的同态滤波及倒谱分析
同态信号处理也叫同态滤波，它实现了将卷积关系变换为求和关系的分离处理。卷积同态系统模型
同态信号处理的基本原理
特征系统 D*[
复倒谱和倒谱
] 和D*-1[ ] 的三步数学运算
语音信号两个卷积分量的复倒谱
避免相位卷绕的算法最小相位信号序列：
信号的零极点全部在z 平面单位圆内。

语音信号处理试题

语音信号处理试题共20道

1. 什么是语音信号处理？

语音信号处理是关于对语音信号进行分析、合成、增强和识别等处理的技术领域。

2. 解释什么是时域和频域。

时域是指信号在时间上的变化，频域是指信号在频率上的变化。

3. 什么是数字信号处理（DSP）？

数字信号处理是指在数字计算机或数字信号处理器上对信号进行处理和分析的技术。

4. 描述语音信号的采样和量化过程。

采样是将连续的语音信号转换为离散的信号，通过在时间上等间隔地采集样本。量化是将采样后的信号的幅度近似为离散的数值。

5. 什么是谱分析？

谱分析是通过将信号转换到频域来分析信号的频谱特性，通常使用傅里叶变换来实现。

6. 请解释语音增强的目的和方法。

语音增强旨在改善语音信号的质量，减少噪声和其他干扰的影响。常见的方法包括滤波、降噪和增益控制等。

7. 什么是语音编码？

语音编码是将语音信号转换为数字数据的过程，以便在通信和存储中进行传输和处理。常见的语音编码方法包括PCM、ADPCM、MP3等。

8. 解释语音识别的基本原理。

语音识别是将语音信号转换为文本或命令的过程。它涉及特征提取、模型训练和模式匹配等步骤。

9. 描述语音合成的过程。

语音合成是将文本转换为语音信号的过程。它包括文本处理、声学模型生成和波形合成等步骤。

10. 什么是语音活动检测？

语音活动检测是识别语音信号中的活动部分（有声音的部分）和非活动部分（无声音的部分）的过程。

11. 解释MFCC特征在语音信号处理中的作用。

MFCC（Mel频率倒谱系数）是一种常用的语音特征提取方法，它可以将语音信号转换为具有更好鲁棒性和可区分性的特征表示。

语音信号处理知识点总结

语音信号处理(电技重点)

第二章

1、语音产生的机制、清音浊音（p7倒数第三段）；

2、语音的特点：浊音，准周期信号，短时能量大，过零率小；

清音，随即自噪声，………….小，………大；

声道，谐振腔，谐振频率，共振峰频率；

音调，音强，音长，音质；

频谱特征：清音谐波不明显；

浊音谐波结构（精细频谱）

谱包络（共振峰机构）；

3、统计分布，幅度分布（伽马分布修正）；

4、数字模型：激励模型（清音随即自噪声，浊音周期脉冲序列）

声道模型（级联型、并联型、混合型）

5、响度、音调、音色；

6、语音感知：16hz---16Khz

频谱分析，色彩感知，屏蔽效应；

第三章

1、取样率8khz（数字域）

2、预处理（放大及增益控制，反混叠，预加重）

3、短时能量分析短时能量随时间变化规律，区分清/浊音、声/韵母；

4、短时过零率表现短时频谱特征，预测清/浊音、有/无声；

5、短时相关求浊音周期及缺点

6、短时平均幅度差：极小值——>求基音周期

第四章

1、语音时变谱2种解释；

2、取样率（时间分辨率、频率分辨率）；

第五章

1、同态分析了解；

2、复倒谱倒谱意义

准周期信号倒谱仍是准周期，T不变，幅度随f下降，page60,提取T依据；

声道冲击响应倒谱——最小相位序列的为因果序列，衰减快page61能量集中在低频；

——最大…………….为反因果序列…;

3、最小相位法递推法掌握；

4、给段语音倒谱求声门激励序列声道冲击序列；

第六章

1、线性预测基本原理：建立在全极点模型下

用过去式测值预测现在以及将来时；

2、预测滤波器F(z),线性预测误差滤波器A（z）,语音合成全极点滤波器H（z）——三者关系；

语音信号的考试部分知识点

语音信号处理复习资料

一、名词解释：

1、基音周期：声带开合一次的时间为基音周期（pitch period）。它的倒数称为基频。

2 、音色：也叫音质；由混入基音中的倍音决定。

3 、音高：声音的高低；主要用基频反映。基频值越大，反映出的音高越高。

4、音强：发音的轻重；可以用声压或声强来表示声音的强度，一般用相对声压或相对声强表示。

5、音长：声音的长短，取决于发音持续时间的长短。

6、响度：是一种主观心理量，主观感觉到的声音强弱的一种衡量标准，它与频率有关。一样的音强，不一样的频率，则响度也会有所不同。

7、听觉掩蔽效应：一个更响的音调可以将其频率附近的较低的音调掩蔽。可以分为同时掩蔽和异外时掩蔽。

8、临界频带：一个纯音可以被以它为中心频率，且具有一定带宽的连续噪声所掩蔽，如果在这一频带内噪声功率等于该纯音的功率，这时该纯音处于刚好能被听到的临界状态，即称这一带宽为临界带宽。

临界带宽有许多近似表示，一般在低于500 Hz的频带内，临界带宽约为100Hz，在高于500Hz 时，临界带宽约为中心频率的20% 。

人耳的基底膜具有与频谱分析仪相似的作用。频率群的划分相应地将基底膜分成许多小的部分，每一部分对应一个频率群。掩蔽效应就是在这些频率群内发生，这是因为对应的那一频率群的基底膜部分的声音，在大脑中似乎是叠加在一起来评价的，如果这时同时发声，可以互相掩蔽。

9、采样的基础知识：对于一个有限带宽的模拟信号，其频谱的最高频率为F0，在对其进行采样时，其采样频率在Fs>2F0时，采样后的信号才能保证信息不丢失。

语音信号处理复习题

1 研究语音信号处理的目的是什么？人类的通信有哪三种方式，从而说明语音信号处理有哪三个学科分支？

它的目的一是要通过处理得到一些反映语音信号重要特征的语音参数以便高效的传输或储存语音信号信息；二是要通过处理的某种运算以达到某种用途的要求。

1.什么叫做语言学？什么叫做语音学？言语过程可分为哪五个阶段？

语音中各个音的排列由一些规则所控制，对这些规则及其含义的研究学问称为语言学；另一个是对语音中各个音的物理特征和分类的研究称为语音学。人的说话过程如图2-1所示，可以分为五个阶段：

（1）想说阶段：

（2）说出阶段：

（3）传送阶段：

（4）接收阶段：

（5）理解阶段：

3、有哪几种描述声道特性的数学模型？请说明声管模型流图是如何得出的？有几种共振峰模型？各有什么特点和适用情况？

声道的数学模型有两种观点：

1）声管模型

将声道看为由多个不同截面积的管子串联而成的系统。在“短时”期间，声道可表示为形状稳定的管道。

另一种观点是把声道视为一个谐振腔，按此推导出的叫“共振峰模型”。

共振峰模型，把声道视为一个谐振腔。共振峰就是这个腔体的谐振频率。由于人耳听觉的柯替氏器官的纤毛细胞就是按频率感受而排列其位置的，所以这种共振峰的声道模型方法是非常有效的。一般来说，一个元音用前三个共振峰来表示就足够了；而对于较复杂的辅音或鼻音，大概要用到前五个以上的共振峰才行。基于物理声学的共振峰理论，可以建立起三种实用的共振峰模型：级联型、并联型和混合型。

（1）级联型声道模型

这时认为声道是一组串联的二阶谐振器。从共振峰理论来看，整个声道具有多个谐振频率和多个反谐振频率，所以它可被模拟为一个零极点的数学模型；但对于一般元音，则用全极点模型就可以了。它的传输函数可分解表示为多个二阶极点的网络的串联：

语音信号处理复习

26
倒谱分析的作用
27 简述语音信号的特点，基频、共振峰是什么含义？
6
复习
28 线性预测的基本思想。 29 线性预测分析如何用于语音编码和语音合成 30 简述矢量量化的过程。 31 通常线性预测分析设定的模型是什么模型。 32 什么是矢量的失真测度？常用的失真测度有哪些。 33 矢量量化器最佳设计的两个条件？
34 初始码书的生成方法？
7
复习Biblioteka Baidu
35 短时能量和短时过零率的的用途。
36 对语音信号进行处理时为什么要进行分帧。
37 为什么端点检测有重要意义？
38 什么叫LBG算法，怎样设计初始码本，并用来训练码本。
39 为什么说语音信号可以看成隐马尔科夫过程，隐马尔科夫过程有哪些模型参数。 HMM包含两个随机过程,三个概率矩阵,一个输出概率
8
复习
40 列举常用语音编码速率的值。
41 波形编码、参数编码与混合编码各有什么优缺点。
42 在语音编码中，如何使用自适应技术。
43 语音合成的目的是什么？它主要分为哪几类？比较它们的优缺点。
44 在TTS系统中，如何进行语音合成中的韵律控制。 45 语音识别系统由那几部份组成。（从语音识别的框图组成进行说明）
k
n k m
21利用短时自相关函数进行语音分析时要注意的问题 22 语音信号傅里叶分析的作用（p41） 23 短时傅里叶变换的滤波器的解释。 24 取样率的基本概（1）时域取样率的基本概念。（2）频域取样率的基本概念。（3）总取样率的基本概念

语音信号处理复习题

语音信号处理复习题1 由下面的WAV文件读出语音的编码信息：

52 49 46 46 A4 9A 7B 01 57 41 56 45 66 6D 74 20 10 00 00 00 01 00 02 00 44 AC 00 00 10 B1 02 00 04 00 10 00 64 61 74 61 80 9A 7B 01 42 FF 35 FC E2 FE 07 00 E7 FE AF 03 5F FF 65 01.....................

176,400

04 004Block align =(0004) 16= 4

10 0016Bits/sample = (0010) 16= 16

编码(Code)内容(Contents)批注(Notes)

数据子区块

(data

sub_chunk)

64 61 74 61d a t a

80 9A 7B

24,877,696Size:(017B9A80) 16 = 24,877,696

42 FF 35 FC L= 65,346,R=

64,565

(FF42) 16= 65,346

(FC35) 16= 64,565

E2 FE 07 00L= 65,250,R= 7(FEE2) 16= 65,250 (0007) 16=

E7 FE AF 03L= 65,255,R=943(FEE7) 16= 65,255 (03AF) 16=

943

5F FF 65 01L= 65,375,R= 357(FF5F) 16= 65,375 (0165 ) 16=

《语音信号处理》期末试题总结

《语音信号处理》期末试题总结语音信号处理期末试题总结

在本学期的《语音信号处理》课程中，我们学习了很多有关语音信号处理的基本理论和方法。本文将对这门课程的期末试题进行总结和回顾，以便加深对所学知识的理解和掌握。

一、语音信号处理的基本概念

1. 语音信号的特点和基本原理

在语音信号处理的学习中，我们首先了解了语音信号的基本特点。语音信号是一种时间变化的连续信号，具有频谱特性和时域特性。我们学习了频域分析和时域分析方法，如快速傅里叶变换（FFT）和数字滤波器的设计等。

2. 语音信号的采样和量化

在语音信号处理中，我们需要对语音信号进行采样和量化，以便能够进行数字信号处理。我们学习了采样定理和抽样频率的选择，以及量化误差和比特率的计算方法。

3. 语音信号的预处理

在语音信号处理中，预处理是非常重要的一步。我们学习了语音信号的预加重和去噪等预处理技术，它们可以提高语音信号的质量和可靠性。

二、语音信号处理的主要方法和技术

1. 语音信号的特征提取

为了能够对语音信号进行识别和分析，我们需要抽取出其特征。我们学习了语音信号的短时能量、过零率、梅尔频率倒谱系数（MFCC）等常用的特征提取方法。

2. 语音信号的基本模型

为了对语音信号进行建模和分析，我们学习了基于线性预测编码（LPC）的声道模型和声源模型。这些模型可以帮助我们理解语音信号的生成过程，并对其进行分析和处理。

3. 语音信号的合成和变换

在语音信号处理中，我们不仅关注对语音信号的分析，还关注对语音信号的合成和变换。我们学习了基于线性预测编码的语音合成方法和语音变换方法，例如声码器的设计和声音的转换等。

语音信号处理期末复习题

语音信号处理是一门研究语音信号的产生、传输、处理和识别的学科。它广泛

应用于语音识别、语音合成、语音增强等领域。在本文中，我们将回顾一些与

语音信号处理相关的重要概念和技术。

一、语音信号的产生和特征提取

语音信号是由人的声带振动引起的空气压力变化所产生的。在语音信号处理中，我们通常使用基频、共振峰和声强等特征来描述语音信号。

1. 基频是指声音中最低频率的周期性振动。它与人的声带振动频率相关，可以

用来区分不同的语音音调。

2. 共振峰是指声音中频率响应最大的频率。它与声道的共振特性相关，可以用

来区分不同的语音音色。

3. 声强是指声音的能量大小。它与声音的响度相关，可以用来区分不同的语音

强度。

为了提取语音信号的特征，我们可以使用时域分析和频域分析等方法。时域分

析可以通过计算语音信号的短时能量和过零率等参数来描述语音信号的时域特征。频域分析可以通过计算语音信号的功率谱和倒谱等参数来描述语音信号的

频域特征。

二、语音信号的传输和编码

在语音信号处理中，为了实现语音信号的传输和存储，我们需要对语音信号进

行编码。编码可以将连续的语音信号转换为离散的数字信号，以便于传输和处理。

1. 量化是指将连续的语音信号转换为离散的数字信号。在量化过程中，我们需

要选择合适的量化步长和量化级数，以平衡信号的保真度和数据的压缩率。

2. 编码是指将离散的数字信号表示为二进制码。在编码过程中，我们可以使用

不同的编码算法，如脉冲编码调制（PCM）和自适应差分脉冲编码调制（ADPCM）等。

语音信号处理期末试题总结

语音信号处理期末试题总结语音信号处理是计算机科学与工程领域中的一个重要分支，涉及到语音的获取、分析、处理和识别等方面。本文将对语音信号处理期末试题进行总结，包括语音信号的特点、语音信号的数字化、语音信号的分析与处理等内容。

一、语音信号的特点

语音信号是一种时变信号，具有以下特点：

1. 高度相关性：语音信号中的相邻样本之间存在强相关性，即前后样本之间存在一定的联系。

2. 动态性：语音信号具有时变性，即语音信号的频率、幅度和相位等参数随时间不断变化。

3. 非线性：语音信号的产生和传输过程中存在非线性失真的因素，如话筒的非线性特性、音频设备中的非线性操作等。

二、语音信号的数字化

为了方便处理和存储，需要将模拟语音信号转换为数字信号，即进行数字化处理。数字化的过程主要包括采样、量化和编码三个步骤。

1. 采样：采样是指以一定的时间间隔对模拟语音信号进行采样，得到离散的样本值。采样频率决定了语音信号的频带宽度，常用的采样频率为8kHz或16kHz。

2. 量化：量化是指将采样得到的连续样本值近似为离散的量化级别，常用的量化级别为8位或16位。

3. 编码：编码是指将量化后的样本值转换为二进制形式，方便存储

和传输。

三、语音信号的分析与处理

1. 短时能量与过零率：短时能量反映了语音信号在短时间内的能量

变化情况，过零率反映了语音信号波形的变化频率。通过计算短时能

量和过零率可以进行语音的端点检测和语音活动检测。

2. 傅里叶变换：傅里叶变换是一种时频分析方法，可以将时域信号

转换为频域表示，得到信号的频谱信息。在语音信号处理中，傅里叶

语音信号处理复习资料

8预加重和去加重的理解7线性预测编码特点和定义

5隐马尔可夫差数特点计算

以上三题没有

老师画的其他的重点为红色标记的（注意：仅供参考）

一、语音、语音信号处理的名词解释

1、语音：是语言的声学表现，是声音和意义的结合体，是相互传递信息的重要手段，是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息的形式。

2、语音信号处理：是研究用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门学科，它是一门新兴的学科，同时又是综合性的多学科领域和涉及很广的交叉学科。它与语音学、语言学、声学、认知科学、生理学、心理学有密切关系。

二、语音学的名词解释

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；语音的物理特性；以及听觉和语言感知。

§.2语音信号处理的发展概况

1、语音编码：语音编码技术是伴随着语音信号的数字化而产生的，目前主要应用在数字语音通信领域。

2、语音合成：语音合成的目的是使计算机能像人一样说话。

3、语音识别：语音识别是使计算机判断出所说的话得内容。

§.2语音产生的过程

一、语音、清音、浊音

1、语音：声音是一种波，能被人耳听到，振动频率在20Hz-20kHz之间。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。语音的振动频率最高可达15kHz左右。

2、浊音、清音：语音由声带振动或不经声带振动来产生，其中由

声带振动产生的音统称为浊音，而不由声带振动产生的音统称为清音。浊音中包括所有的元音和一些辅音，清音包括另一部分辅音。

二、语音的产生过程：空气从肺部排出形成气流。空气通过声带时，如果声带是紧绷的，则声带将产生张弛振动，即声带周期性地开启和闭合。声带开启时，空气流从声门喷射出来，形成一个脉冲；声带闭合时相应于脉冲序列的间歇期。

数字语音处理复习题

第一章绪论

1.语音信号处理是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综合性的学科。p1d3

2.语音信号处理的应用技术列举：语音编码、语音识别、语音合成、说话人识别和语种辨识、语音转换和语音隐藏（语音信息伪装、语音数字水印技术）、语音增强等p4d3

3.当前语音信号处理应用的3个主流技术：矢量量化技术、隐马尔可夫模型技术、人工神经网络技术。p4d3

第二章语音信号处理基础知识

1.语音是组成语言的声音，是声音（Acoustic）和语言（Language）的组合体。p5d2

2.语音的基本声学特性包括音色，音调，音强、音长。p7d2

➢音色：也叫音质，是一种声音区别于另一种声音的基本特征。

➢音调：是指声音的高低，它取决于声波的频率。

➢音强：声音的强弱，它由声波的振动幅度决定。

➢音长：声音的长短，它取决于发音时间的长短。

3. 说话时一次发出的，具有一个响亮的中心，并被明显感觉到的语音片段叫音节（Syllable）。一个音节可以由一个音素（Phoneme）构成，也可以由几个音素构成。音素是语音发音的最小单位。p7d3

4.任何语言都有语音的元音（V owel）和辅音（Consonant）两种音素。p7d3

8.当声带振动发出的声音气流从喉腔、咽腔进入口腔从唇腔出去时，这些声腔完全开放，气流顺利通过，这种音称为元音。p7d3

9.呼出的声流，由于通路的某一部分封闭起来或受到阻碍，气流被阻不能畅通，而克服发音器官的这种阻碍而产生的音素称为辅音。p7d3

7.发辅音时由声带是否振动引起浊音和清音的区别，声带振动的是浊音，声带不振动的是清音。p7d3

【精选】语音信号处理复习课件

用预测器系数ai直接构成的递归型合成滤波器采用反射系数构成的格型合成滤波器
第12章思考题
1.语音合成的目的是什么？它主要分为几类？什么叫波形合成法和参数合成法？其区别在哪儿？试比较它们的优缺点。
2.共振峰合成器和LPC合成法的构成原理？对系统框图的理解？这两种方法的异同点？
第13章语音识别
• 说话人识别中的识别方法 DTW型说话人识别系统：说话人确认系统应用VQ的说话人识别系统：说话人辨认系统
第14章思考题
1.说话人识别和语音识别的区别在什么地方? 2.说话人确认和说话人辨认有什么不同？ 3.在说话人识别中，应选择哪些可以表征个人特征的识别参数？ 4.怎样评价说话人识别特征参数选取的好坏？即F比的物理意义？ 5.说话人确认系统最重要的两个性能指标是什么？含义为什么？ 6.基于DTW和VQ算法的系统框图理解。
3. 短时自相关函数和短时平均幅度差函数定义和用途，它们间有什么差异？
第4章语音信号的短时傅里叶分析

表达式 X n (e j ) x(m)w(n m)e jm m
• 短时傅里叶变换的定义标准傅里叶变换的解释
滤波器的解释
频率分辨率、时间分辨率与窗口长度的关系：f 1
3. 短时傅里叶变换滤波器解释的两种形式的物理意义是什么？
4. 什么是语谱图？窄带语谱图和宽带语谱图各有什么特性？

数字语音处理复习题

数字语音处理是一门研究如何通过计算机技术来处理和分析语音信号的学科。

在现代通信和人机交互领域，数字语音处理发挥着重要的作用。下面我们来复

习一些数字语音处理的基本概念和技术。

一、语音信号的采样和量化

语音信号是连续的模拟信号，为了方便计算机处理，需要对其进行采样和量化。采样是指在时间上对语音信号进行离散化处理，常用的采样频率为8kHz或

16kHz。量化是指对采样后的信号进行幅度的离散化处理，常用的量化位数为8位或16位。

二、离散傅里叶变换（DFT）

离散傅里叶变换是一种将时域信号转换为频域信号的方法。在数字语音处理中，DFT常用于对语音信号进行频谱分析。通过DFT，我们可以得到语音信号的频

谱图，从而可以分析语音信号的频率特征。

三、线性预测编码（LPC）

线性预测编码是一种用于语音信号压缩的技术。LPC假设语音信号是由前一段

时间的语音信号线性预测得到的，通过计算预测系数，可以将语音信号压缩为

较低的比特率。LPC在语音通信和语音识别中得到广泛应用。

四、语音识别

语音识别是将语音信号转换为文本的过程。在数字语音处理中，语音识别是一

个重要的研究方向。常用的语音识别方法包括基于隐马尔可夫模型（HMM）的方法和基于深度学习的方法。语音识别的应用包括语音助手、语音翻译和语音

命令等。

五、语音合成

语音合成是将文本转换为语音信号的过程。在数字语音处理中，语音合成可以

通过拼接已有的语音片段或者通过合成参数来实现。语音合成的应用包括语音

导航、语音广播和语音播报等。

六、语音增强

语音增强是指通过信号处理技术提高语音信号的质量。在实际通信中，语音信

语音信号处理复习纲要

一、引言

语音信号处理是一门研究如何对语音信号进行分析、合成、增强和识别的学科。它在语音通信、语音识别和语音合成等领域有着广泛的应用。本文将对语音信号处理的基本概念、技术和方法进行复习总结，以帮助读者加深对该领域的理解和掌握。

二、语音信号的基本特性

1. 语音信号的产生机制：人类通过声带、喉咙、口腔和鼻腔等器官产生声音，

形成语音信号。

2. 语音信号的基本特性：语音信号是一种时变信号，具有频率、幅度和相位等

特性。

3. 语音信号的时域和频域表示：语音信号可以通过时域波形和频域谱图来表示。

三、语音信号的预处理

1. 语音信号的采样和量化：将连续的语音信号转换为离散的数字信号。

2. 语音信号的预加重：通过预加重滤波器强调高频成分，提高语音信号的信噪比。

3. 语音信号的分帧：将语音信号分成若干帧，以便对每一帧进行进一步处理。

四、语音信号的特征提取

1. 短时能量和过零率：用于表示语音信号的能量和过零点的数量。

2. 基频和共振峰：用于表示语音信号的基频和共振峰的频率和幅度。

3. 线性预测编码（LPC）：通过线性预测模型来提取语音信号的特征。

4. 倒谱系数：通过倒谱分析来提取语音信号的特征。

五、语音信号的增强和降噪

1. 语音增强的方法：包括谱减法、频率平滑法和Wiener滤波法等。

2. 语音降噪的方法：包括时域滤波法、频域滤波法和小波变换法等。

六、语音信号的合成

1. 线性预测编码（LPC）合成：通过LPC模型来合成语音信号。

2. 基频和共振峰合成：通过基频和共振峰来合成语音信号。

七、语音信号的识别

语音信号处理复习

语音信号处理 试题

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