语音信号处理第1章 绪论N
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。
DSP语音信号处理正文(精)
第一章绪论声学是物理学的一个分支学科，而语音声学又是一个分支学科。
它主要的研究方向是人的发声器官机理，发声器官的类比线路和数学模型，听觉器官的特性（如听、掩蔽、临界宽带、听力损失等），听觉器官的数学模型，语音信号的物理特性（如频谱特性、声调特性、相关特性、概率分布等），语音的清晰度和可懂度等。
当今通信和广播的发展非常迅速，而语音通信和语音广播仍然是最重要的部分、语音声学则是这些技术科学的基础。
语音声学的发展和电子学、计算机科学有着非常密切的关系。
在它发展的过程中，有过几次飞跃。
第一次飞跃是1907年电子管的发明和1920年无线电广播的出现。
因为有了电子管放大器，很微弱的声音也可以放大，而且可以定量测量。
从而使电声学和语音声学的一些研究成果。
扩展到通信和广播部门。
第二次飞跃应该是在20世纪70年代初，由于电子计算机和数子信号处理的发展，人们发现：声音信号，特别是语音信号，可以通过模数转换器（A/D）采样和量化，它们转换为数字信号后，能够送进计算机。
这样就可以用数字计算的方法，对语音信号进行处理和加工。
例如频谱分析可以用傅里叶变换或快速傅里叶变换实现，数字滤波器可以用处分方程实现。
在这个基础上，逐渐形成一门新学科——语音信号处理。
它的发展很快，在通信、自动控制等领域，解决了很多用传统方法难以解决的问题。
在信息科学中占有重要的地位。
1.1 目的与意义语音信号处理是一门比较实用的电子工程的专业课程，语音是人类获取信息的重要来源和利用信息的重要手段，通过语言相互传递信息是人类最重要的基本功能之一，语言是人类特有的功能，它是创造和记载几千年来人类文明史的根本手段，没有语言就没有今天的人类文明，语音是语言的声学表现，是相互传递信息的重要的手段，是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息的形式。
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行业涉及面很广的交叉学科。
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。
语音信号处理第3版——第1讲
中。美国国防部ARPA组织了有CMU等五个单位参加 的一项大规模语音识别和理解研究计划
1970年代中，日本学者Sakoe提出的动态时间弯折
算法对小词表的研究获得了成功，从而掀起了语 音识别的研究热潮
第1章 绪论
1.2 语音识别发展概况
谁先提出动态时间弯折（DTW）算法？
是采用动态规划技术将一个复杂的全局 1960年代末期，苏联学者 Vintsyuk提出了采用动 最优化问题转化为许多局部最优化问题， 态规划方法解决两个语音的时间对准问题 一步一步地进行决策
第1章 绪论
1.1 概述
1939年，H.Dudley研制成功第一个声码器
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
A block schematic of Homer Dudley’s VODER
1.1 概述
为什么要学习和研究语音信号处理技术？
语音是最自然、最有效、最方便的人机（人与人）交互手段
国内外各大公司（研究机构）一直从事语音信号处理研究
语音信号处理技术用途非常广泛 卡耐基梅隆大学、剑桥大学、爱丁堡大学、华盛顿大学、 语音信号处理技术远未成熟，需进一步改进 车载语音：汽车导航、空调、车窗、影音等的语音控制 清华大学、中科大、中科院 等一直从事语音处理研究 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 呼叫中心： 交互式语音应答的补充、服务质量评估、增强安全性等 噪声环境下语音处理系统性能急剧下降 2011 年苹果公司推出 Siri (Iphone4S的语音控制功能) 移动终端： 语音秘书、语音播报、语音输入法、语音听写系统 说话人发音方式、口音变化等将导致系统性能下降 持密切的联系，并且一起发展 2010 年科大讯飞推出新一代 “语音云”平台 教育和娱乐： 语音教具、语音（普通话）评测、智能语音家电和玩具 2011 训练和测试数据差异较大时，系统性能将下降 年腾讯公司推出 QQ云语音面板 比如：机器学习、小波分析、模式识别、神经网络、人 公共安全及服务： 语音监听与跟踪、家庭服务、宾馆服务、旅行社 …… Nuance, Google, 微软 , IBM, , 盛大,华为等也投入巨资 工智能等
《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。
语音信号处理课程设计
目录第一章绪论 (1)第二章系统方案论证 (2)2．1 实验目的 (2)2．2实验原理 (2)第三章 GUI设计实现 (5)3.1原理图及程序 (5)第五章实验心得及体会 (12)附录 (13)参考文献 (14)第一章绪论语音是人类交换信息最方便、最快捷的一种方式，在高度发达的信息社会中，用数字化的方法进行语音的传送、存储、识别、合成和增强等是整个数字化通信网中最重要、最基本的组成部分之一。
数字电话通信、高音质的窄带语音系统、语音学习机、声控打字机、自动翻译机、智能机器人、新一代计算机语音智能终端及许多军事上的应用等，都要用到语音信号处理技术，随着集成电路和微电子技术的飞速发展，语音信号处理系统逐步走向实用化。
语音信号处理是一门新兴的边缘学科，它是语音学和数字信号处理两个学科相结合的产物。
它和认知科学、心理学、语言学、计算机科学、模式识别和人工智能等学科有着紧密的联系。
语音信号处理的发展依赖于这些学科的发展，而语音信号处理技术的进步也会促进这些领域的进步。
语音信号处理的目的是要得到某些语音特征参数以便高效地传输或存储；或者是通过某种处理运算以达到某种用途的要求，例如人工合成语音、辨识出讲话者、识别出讲话者的内容等。
通过MATLAB可以对数字化的语音信号进行时频域分析。
通过MATLAB可以方便的展现语音信号的时域及频域曲线，并且根据语音的特性对语音进行分析。
例如，清浊音的幅度差别、语音信号的端点、信号在频域中的共振频率、加不同窗和不同窗长对信号的影响、LPC分析、频谱分析等。
通过MATLAB可以对数字化的语音信号进行处理。
由于MATLAB是一种面向科学和工程计算的高级语言，允许用数学形式的语言编程，又有大量的库函数，所以编程简单、编程效率高、易学易懂。
我们可以对信号进行加躁和去噪、滤波、截取语音等。
第二章 系统方案论证2．1 实验目的信号的傅立叶表示在信号的分析与处理中起着重要的作用。
因为对于线性系统来说，可以很方便地确定其对正弦或复指数和的响应，所以傅立叶分析方法能完善地解决许多信号分析和处理问题。
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
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(C++) 课件 第1章 绪论
STOP
• 纯英文语音合成系统
STOP
第 1 章 绪论
EmotionTTS
✓ 在现在陈述语气合成的基础上实现感叹，疑问，强调的 效果
✓ 在正常情绪合成的基础上增强系统在高兴，生气，悲伤 等多种情绪方面的表现能力
中立合成 情感合成 生气 难过
第 1 章 绪论
语音合成发展情况
年份 1995年 1998年 1999年 2001年 2003年
自然度 <3.0 3.0
3.5
3.8
4.3
STOP
粤语合成系统
STOP
中文男声系统
STOP
纯英文语音合成系统
STOP
第 1 章 绪论
Trainable TTS
20世纪末，可训练的语音合成方法基于统计建模和 机器学习的方法，根据一定的语音数据进行训练并 快速构建合成系统。这种方法可以自动快速的构建 合成系统，系统尺寸很小，很适合嵌入式设备上的 应用以及多样化语音合成方面的需求。
第 1 章 绪论
应用——索尼公司的AIBO狗
第一个实现规模 商品化的宠物机 器人（收益10亿 美元），为有情 感交互能力的机 器人及相关的研 究打开了想象的 空间。
第 1 章 绪论
应用——载人航天
第 1 章 绪论
应用——服务质量评估
非特定说话人
声学特征
服务质量考评
特征规整化 情感识别模型
第 1 章 绪论
智能语音技术：使信息时代的各种信息机器像人一样“能听会 说”的技术。
可以将任意的文字信息转化为自然流畅的 语音,相当于给机器装上了人工嘴巴
可以将语音中内容、说话人、语种等信息 识别出来，相当于给机器装上了人工耳朵
《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
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基本原理
编码
用户语音内容
语音压缩 互联网
本机识别器
上传
云服务器
分析 下载
识别 可理解的语言 选取识别可能性最高的片 段进行优先处理
根据用户最有可能的语音命令整理出一个候选列 表，并陈列出来
基本功能
语言识别 云服务器 上传数据 信息转到 12580系统 为客户登 记预约挂 号 传输
话语
客户需求：
预约挂号 告知挂号成功
7
8
4个笑话
5首歌曲
9
10
5首英文歌
5条
11
12
3条
3条
应用——语音声控机器人
问句 前进
后退 左转
回答
前进
后退
左转 右转
右转
跳舞
跳舞
应用——基于云计算服务的语音识别
Siri和Voice Actions分别作为当今两大智能阵营苹果 iOS 5和谷歌Android 4.0的重点推出的语音输入服务 软件，目的是让生活更加轻松简单，无需手动操作， 通过说话就可以播放音乐、上网搜索、发送短信邮件。说话人识别 说的是什么内容？——语音识别 有干扰怎么办？ ——语音增强 话里有话？ ——语音隐藏 说话人在哪？ ——声源定位 说话人的情绪？ ——情感识别 计算机说话？ ——语音合成 有效的传输 ——语音编码
1.3.1 语音增强
语音增强是指当语音信号被各种各样的噪声干扰、
语音信息 20%
图像信息 60%
语音处理的应用背景和学科基础
残疾人 用品 家电 遥控 … 语音处理 声学 听写机 查询 系统
电话 拨号 实际应用 学科基础 数理 统计 …
信息论
语音、 语言学 信号 处理 人工 智能
模式 识别
语音技术具有广阔产业化前景和重大战略意义
智能语音技术：使信息时代的各种信息机器像人一样“能听 会说”的技术。 可以将任意的文字信息转化为自然流畅的 语音,相当于给机器装上了人工嘴巴 可以将语音中内容、说话人、语种等信息 识别出来，相当于给机器装上了人工耳朵 可以进行发音标准评价和错误反馈指导， 相当于把机器变成语音评测老师
情感的种类
人类基本情感 快乐 愤怒 恐惧 悲哀
应用——日本情感机器人Pepper
Pepper是一款 人形机器人， 由日本软银集 团和法国机器 人公司研发， 可综合考虑周 围环境，并积 极主动地作出 反应。
语音监听
语音拨号 语音命令 语音导航
语音听写
语音搜索
语音翻译
应用——自动翻译系统
i
应用——语音对话娃娃
序号 1 2 问句 你好 应答句 3条 3条
你叫什么名字？
你从哪里来?
3
4 5 6
3条
1条 15首诗 6个故事
你会什么?
背首诗
讲个故事
我要听笑话 唱首歌 来首英文歌 你喜欢玩什么？ 你好可爱 我很喜欢你
(人)意 图
行动
（机器） 文本输入
文 本 解 析
控 制 信 声 息 音 合 成
合成音
声音、话 音识别
声音、话 音理解
计 算 机 处 理
应用
语音识别技术涉及日 常生活的各个方面如 电信、金融、新闻、 公共事业等各个行业 ，通过采用语音识别 技术，可以极大的简 化这些领域的业务流 程以及操作；提高系 统的应用效率。
生活领域 ？
技术难题：跨信道、噪声
1.3.3 语音识别
语音识别是研究如何采用数字信号处理技术 自动提取以及决定语音信号中最基本、 最 有意义的信息的一门新兴的边缘学科。 颠覆传统PC输入方式的技术：
键盘输入
手写输入
Just thinking？
语音输入
基本架构
（说话方） 控 制 语 信 发 音 息 音 形 成 自 然 语 音 （收听方） 传输系统 （编码、译码） 收 听 空间传输 认 识 、 理 解
80、90年代语音处理技术产品化—IBM Tangora-5和Tangora-20英语听写机，Dragon Dictate 词汇翻译系统(70000)，汉语听写机; 近几年基于云计算技术的语音信号处理技术飞 速发展；
国内，清华大学、中科院声学所和中科院自动 化所在汉语听写机研究方面有一定成果
1.3 语音信号处理研究方向
说话人识别系统
应用——身份认证
USB Voice Key 声纹 证件 银行 系统 公安 系统
应用——点名系统
潜在的应用
金融领域？ 公安领域？
• 银行 • 声纹监听 • 多人识别 • 声纹比对 • 证券 • 银行卡，身份卡 • 声纹密匙 • 高档酒店，会员 俱乐部，贵族商 城等 • 玩具 • 汽车 • 个人电脑（家庭 分级密码）
1.2 语音处理的发展历史
1876年Bell发明电话； 1947年贝尔实验室发明语谱图仪—语音识别研 究的开始；
50年代出现第一台口授打字机和英语单词语音
识别器；
60年代出现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；
70年代动态规划技术、隐马尔可夫模型、线性 预测技术和矢量量化码书生成方法用于语音编 码和识别；
反馈数据登 记病人资料
挂号成功通 过飞语系统 告知用户
广州明天天气如何？
12580
环市东路现在路况怎么样？
天气预报 资料传输和反馈 路况快信
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1.3.4 情感识别
计算机对从传感器采集来的信号进行分析 和处理，从而得出对方（人）正处在的情 感状态，这种行为叫做情感识别。 目前对于情感识别有两种方式：一种是检 测生理信号如呼吸、心律和体温等，另一 种是检测情感行为如面部特征表情识别、 语音情感识别和姿态识别。
第1章
绪
论
研究意义 发展历史 研究方向 其它研究
1.1
意义
语音信号处理就是对语音信号进行表示， 分析，变换，处理，综合等的总称。它 是一门涉及计算机，通信，语音学，语 言学，数理统计学以及神经生理学等多 学科的一门交叉学科,是难度大的高科技 领域。
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
甚至淹没后，从噪声背景中提取有用的语音信号，
抑制、降低噪声干扰的技术。一句话，从含噪语
音中提取尽可能纯净的原始语音。
演示
语音 噪声
语音增强
含噪语音
增强语音
应用——车内降噪系统
应用——手机降噪系统
1.3.2 说话人识别
自动说话人识别是一种自动识别说话人的过程。 说话人识别和语音识别的区别在于，它不注重 包含在语音信号内的文字符号以及语意内容信 息，而是着眼于包含在语音信号中的个人特征， 提取说话人的这些个人信息特征，以达到识别 说话人的目的。