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语音信号处理PPT_第二章 语音信号处理基础知识
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把从肺部呼出的直流气流变为音源，即变为交流的断续 流或乱流； 喉对音源起共振和反共振的作用，使它带有音色； 从嘴唇或鼻孔去空间辐射的作用；
肺把气流送入喉；喉将来自肺的气流调制为周期性脉冲或类 似随机噪声的激励声源，并送入声道；声道对频谱进行润色 后在嘴唇处的气压变化形成可以传播的声波。 肺相当于动力源，喉相当于调制器，声道相当于滤波器和扩 音器。
3.
韵母
38个韵母：8个单韵母，14个复韵母，16个鼻韵母。 单韵母是由单元音构成的，如：a、o、e、i、u、u。 复韵母是由复合元音构成的韵母，如：ai、ei、ao、ou等。 鼻韵母是由鼻辅音“n”或“ng”收尾的韵母，如：an、en、 uan、ang、eng、iang等。 韵母发音时声带是振动的，音强也较大，波形上可以看到大 的振幅，而且呈现周期性。 注意：元音不等同于韵母，元音、辅音是按音素的发音特征 来分的；而声母、韵母则是按音节结构来分的。
2.5.2 语音信号的语谱图
声纹：语谱图上其不同的黑白程度， 形成的不同的纹路。不同的人有不同的 声纹，利用声纹进行说话人识别。 横杆：与时间轴平行的几条深黑色 条纹，对应共振峰。语谱图中有无横杆 是判断是否是浊音的标志。 竖直条：与时间轴垂直的窄黑条， 每个竖直条相当于一个基音，条纹间隔 表示基音周期。 元音在语谱图上对应横杆（共振峰的存在） 噪声和清擦音表现为乱纹。
2.1 语音和语言 一、语音的定义
语音是由一连串的音组成语言的声音。
语言
语音
声音
对语言的研究分为两方面： 语言学：各个音的排列规则及其含义的研究。 语音学：各个音的物理特性和分类的研究。考虑的是语 音的产生、感知等过程。三个主要的分支：发音语音学、 声学语音学、听觉语音学。
把从肺部呼出的直流气流变为音源，即变为交流的断续 流或乱流； 喉对音源起共振和反共振的作用，使它带有音色； 从嘴唇或鼻孔去空间辐射的作用；
肺把气流送入喉；喉将来自肺的气流调制为周期性脉冲或类 似随机噪声的激励声源，并送入声道；声道对频谱进行润色 后在嘴唇处的气压变化形成可以传播的声波。 肺相当于动力源，喉相当于调制器，声道相当于滤波器和扩 音器。
3.
韵母
38个韵母：8个单韵母，14个复韵母，16个鼻韵母。 单韵母是由单元音构成的，如：a、o、e、i、u、u。 复韵母是由复合元音构成的韵母，如：ai、ei、ao、ou等。 鼻韵母是由鼻辅音“n”或“ng”收尾的韵母，如：an、en、 uan、ang、eng、iang等。 韵母发音时声带是振动的，音强也较大，波形上可以看到大 的振幅，而且呈现周期性。 注意：元音不等同于韵母，元音、辅音是按音素的发音特征 来分的；而声母、韵母则是按音节结构来分的。
2.5.2 语音信号的语谱图
声纹：语谱图上其不同的黑白程度， 形成的不同的纹路。不同的人有不同的 声纹，利用声纹进行说话人识别。 横杆：与时间轴平行的几条深黑色 条纹，对应共振峰。语谱图中有无横杆 是判断是否是浊音的标志。 竖直条：与时间轴垂直的窄黑条， 每个竖直条相当于一个基音，条纹间隔 表示基音周期。 元音在语谱图上对应横杆（共振峰的存在） 噪声和清擦音表现为乱纹。
2.1 语音和语言 一、语音的定义
语音是由一连串的音组成语言的声音。
语言
语音
声音
对语言的研究分为两方面： 语言学：各个音的排列规则及其含义的研究。 语音学：各个音的物理特性和分类的研究。考虑的是语 音的产生、感知等过程。三个主要的分支：发音语音学、 声学语音学、听觉语音学。
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❖ 特征参量评估方法 F比：在给定一种识别方法后，识别的效果主要取决于特征
参数的选取。对于某一维单个的参数而言，可以用F来表征 它在说话人识别中的有效性。
F 不 同 同 一 说 说 话 话 人 人 特 特 征 征 参 方 数 差 均 的 值 均 的 值 方 差 [x [ a (i)i i] ] 2 2 ia ,i
一个说话人识别系统的好坏是由 许多因素决定的。其中主要有正确 识别率（或出错率）、训练时间的 长短、识别时间、对参考参量存储 量的要求、使用者适用的方便程度 等，实用中还有价格因素。图10.3 表示了说话人辨别与说话人确认系 统性能与用户数的关系。
10.3应用DTW的说话人确认系统
一个应用DTW说话人识别系统如图10-4所示。它采用的识别 特征是BPFG（附听觉特征处理），匹配时采用DTW技术。
2. 动态时间规整方法（DTW）
将识别模板与参考模板进行时间对比，按照某种距离测度得出两个模板 之间的相似程度。常用的分法：基于最近邻原则的动态时间规整。
3. 矢量量化方法（VQ）
将每个人的特定文本训练成码本，识别时将测试文本按此码本进行编码， 以量化产生的失真度作为判决标准。优点：速度快，识别精度不低。
❖ 说话人识别特征的选取
在说话人识别系统中特征提取是最重要的一环，特征提取就 是从说话人的语音信号中提取出表示说话人个性的基本特征。
在理想情况下，选取的特征应当满足下述准则： ① 能够有效地区分不同的说话人，但又能在同一说话人的语音
发生变化时相对保持稳定。 ② 易于从语音信号中提取 ③ 不易被模仿 ④ 尽量不随时间和空间变化
10.4应用VQ的说话人识别系统
目前自动说话人识别的方法主要是基于参数模型的HMM的方 法和基于非参数模型的VQ的方法。应用VQ的说话人识别系 统如图10-5所示。
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》课件
《语音信号处理》PPT课件
目 录
• 语音信号处理概述 • 语音信号的采集与预处理 • 语音信号的特征提取 • 语音识别技术 • 语音合成技术 • 语音信号处理的发展趋势与挑战
01
语音信号处理概述
语音信号处理定义
01
语音信号处理是一门研究语音信 号采集、传输、分析和处理的技 术，旨在提高语音信号的质量、 识别率和传输效率。
在移动通信、视频会议等本流程
预处理
包括噪声抑制、回声消除、混 响消除等，以提高语音信号的
清晰度和可懂度。
特征提取
从语音信号中提取出反映语音 特征的信息，如音高、音强、 时长等。
模式匹配
将提取出的特征与预先训练好 的模型进行匹配，实现语音识 别或分类。
后处理
对识别结果进行优化或编辑， 以满足实际应用需求。
02
语音信号的采集与预 处理
语音信号的采集
01
02
03
采集设备
使用麦克风等声音采集设 备，将声音转换为电信号 ，以便后续处理。
采样率
采样率决定了语音信号的 精度，采样率越高，音质 越好，但数据量也越大。
量化精度
量化精度决定了声音的动 态范围和音质，常见的量 化精度有8位、16位等。
02
语音信号处理涉及的领域包括语 音合成、语音识别、语音增强、 语音编码等。
语音信号处理的应用领域
语音助手
如Siri、Alexa等，通过语音识别技术 将用户的语音转化为文字，再通过自 然语言处理技术理解用户的意图，实 现智能交互。
语音通信
语音娱乐
语音合成技术可以用于智能语音玩具 、电子宠物等领域，提供丰富的语音 交互体验。
目 录
• 语音信号处理概述 • 语音信号的采集与预处理 • 语音信号的特征提取 • 语音识别技术 • 语音合成技术 • 语音信号处理的发展趋势与挑战
01
语音信号处理概述
语音信号处理定义
01
语音信号处理是一门研究语音信 号采集、传输、分析和处理的技 术，旨在提高语音信号的质量、 识别率和传输效率。
在移动通信、视频会议等本流程
预处理
包括噪声抑制、回声消除、混 响消除等，以提高语音信号的
清晰度和可懂度。
特征提取
从语音信号中提取出反映语音 特征的信息，如音高、音强、 时长等。
模式匹配
将提取出的特征与预先训练好 的模型进行匹配，实现语音识 别或分类。
后处理
对识别结果进行优化或编辑， 以满足实际应用需求。
02
语音信号的采集与预 处理
语音信号的采集
01
02
03
采集设备
使用麦克风等声音采集设 备，将声音转换为电信号 ，以便后续处理。
采样率
采样率决定了语音信号的 精度，采样率越高，音质 越好，但数据量也越大。
量化精度
量化精度决定了声音的动 态范围和音质，常见的量 化精度有8位、16位等。
02
语音信号处理涉及的领域包括语 音合成、语音识别、语音增强、 语音编码等。
语音信号处理的应用领域
语音助手
如Siri、Alexa等，通过语音识别技术 将用户的语音转化为文字，再通过自 然语言处理技术理解用户的意图，实 现智能交互。
语音通信
语音娱乐
语音合成技术可以用于智能语音玩具 、电子宠物等领域，提供丰富的语音 交互体验。
语音信号处理ppt
标准傅里叶变换不 能用 来直接表示语音信号，而 应该用短时傅里叶变换对
添 加 标 题
把和时序相关的傅里叶分析的显 示图形称为语谱图。语谱图 是一 种三维频谱，它是表示语音频谱
语音信号 的频谱进行分
析，相应的频谱称为“短 时谱”。
随时间变化的图形，其纵轴 为频
率，横轴为时间，任一给定频率 成分在给定时刻的强弱用相 应点 的灰度或色调的浓谈来表示。
升采样率（整数倍内插）的实现原 理，时域和频域的变化情况
TITLE TITLE
升采样率是指通过在对原离散信号的两个连续 样本间插入L-1个等距的样本值（不一定为零）， 亦即抽样因子为L的上抽样。上抽样后的序列长 度为原来的L倍。
THANK YOU
——王少丹
1928
美国电信工程师H. 奈奎斯特推出采样 定理，因此称为奈 奎斯特采样定理。
1948
1924
1933
பைடு நூலகம்
信息论的创始人C.E.香农对这 一定理加以明确地说明并正式 作为定理引用，因此在许多文 献中又称为香农采样定理。采 样定理有许多表述形式，但最 基本的表述方式是时域采样定 理和频域采样定理。
采样定理
基本原理
人群 男声 女声 童声
基频分布 [50,180] [160,380] [400,1000]
共振峰频率分布 偏低 中 偏高
信号变声器的实现
进行频谱分析
2 1 3
进行滤波处理
4 5
语音信号恢复
6
语音信号读入
实现快慢放频率
改变基频变声
实现步骤
• • • • • • • • •
语音信号的录制与读入； 语音信号的频谱分析； 实现慢录快放和快录慢放功能； 设计数字滤波器和画出其频率响应； 用滤波器对信号进行滤波； 比较滤波器前后语音信号的波形及频谱； 通过搬移、改变基波频率实现变声； 语音信号恢复； 在 MATLAB 下绘制出各个部分的输出波 形，前后对比。
语音信号处理语音识别.课件.ppt
单词或者句子，同时，在噪声环境下由噪音引起的语音区间检测 错误也可能产生许多误识别的结果。所以在实际语音识别系统中，
对信赖度低的识别结果的Rejection处理也是一个很重要的课题， 可以考虑利用音节识别得到的得分补偿的方式进行拒识别处理， 在这种方式中，利用在不限定识别对象的条件下求得的参考得 分来补偿的识别结果，并用补偿过的识别得分进行拒识别判定。
❖ 语音区间的端点检测:端点检测的目的是从包含语音的一段信号 中确定出语音的起点以及终点。有效的端点检测不仅能使处理 时间减到最小，而且能排除无声段的噪声干扰，从而使识别系 统具有良好的识别性能。传统的端点检测方法是将语音信号的 短时能量与过零率相结合加以判断的。但这种端点检测算法如 果运用不好，将会发生漏检或虚检的情况。为了克服传统端点 检测算法的缺点，已有很多改进方法被提出来。例如，可以考 虑采用基于相关性的语音端点检测算法。
第9页，共17页。
❖ 连续语音的自动分段:连续语音的自动分段，是指从语音信号流中
自动地分割出识别基元的问题。把连续的语音信号分成对应于各 音的区间叫做分割（Segmentation），分割的结果产生的区间 叫做分割区间（Segment），给分割区间付与表示音种的符号 叫做符号化。汉语自动分段是指根据汉语特点及其参数的统计规律，
一般语音识别系统按不同的角度有下面几种分类方法。 ❖ 孤立词、连接词、连续语音识别系统以及语音理解和会话系统。
❖ 大词汇、中词汇和小词汇量语音识别系统。
❖ 特定人和非特定人语音识别系统。
❖ 语音识别所采用的方法也可以作为语音识别系统分类的依据， 因此，也有从识别方法上来对语音识别系统进行分类的。语音 识别方法一般有模板匹配法、随机模型法和概率语法分析法三 种。
需要指出的是，一个成功的语音识别系统的建立，一定要结合其具 体的应用背景，选择不同的识别策略、以及硬件平台和软件平台。另外， 更应注意的是，语音识别系统的建立应当结合语言的自然特点，否则， 将很难达到较高的水平。
对信赖度低的识别结果的Rejection处理也是一个很重要的课题， 可以考虑利用音节识别得到的得分补偿的方式进行拒识别处理， 在这种方式中，利用在不限定识别对象的条件下求得的参考得 分来补偿的识别结果，并用补偿过的识别得分进行拒识别判定。
❖ 语音区间的端点检测:端点检测的目的是从包含语音的一段信号 中确定出语音的起点以及终点。有效的端点检测不仅能使处理 时间减到最小，而且能排除无声段的噪声干扰，从而使识别系 统具有良好的识别性能。传统的端点检测方法是将语音信号的 短时能量与过零率相结合加以判断的。但这种端点检测算法如 果运用不好，将会发生漏检或虚检的情况。为了克服传统端点 检测算法的缺点，已有很多改进方法被提出来。例如，可以考 虑采用基于相关性的语音端点检测算法。
第9页，共17页。
❖ 连续语音的自动分段:连续语音的自动分段，是指从语音信号流中
自动地分割出识别基元的问题。把连续的语音信号分成对应于各 音的区间叫做分割（Segmentation），分割的结果产生的区间 叫做分割区间（Segment），给分割区间付与表示音种的符号 叫做符号化。汉语自动分段是指根据汉语特点及其参数的统计规律，
一般语音识别系统按不同的角度有下面几种分类方法。 ❖ 孤立词、连接词、连续语音识别系统以及语音理解和会话系统。
❖ 大词汇、中词汇和小词汇量语音识别系统。
❖ 特定人和非特定人语音识别系统。
❖ 语音识别所采用的方法也可以作为语音识别系统分类的依据， 因此，也有从识别方法上来对语音识别系统进行分类的。语音 识别方法一般有模板匹配法、随机模型法和概率语法分析法三 种。
需要指出的是，一个成功的语音识别系统的建立，一定要结合其具 体的应用背景，选择不同的识别策略、以及硬件平台和软件平台。另外， 更应注意的是，语音识别系统的建立应当结合语言的自然特点，否则， 将很难达到较高的水平。
语音信号处理PPT_第三章_语音信号分析
① ②
③
应用： 区分清音和浊音； 从背景噪声中找出语音信号，判断寂静无声段和有声段的起点和 终点位置； 当语音以某些音位开始或结尾时（弱摩擦音、弱爆破音、鼻音 等），过零率和短时平均能量一起结合使用，更为有效。
短时过零率分析
实际问题： 如果输入信号中包含有50Hz的工频干扰或者A/D转换器的工作点有 偏移（等效于输入信号有直流偏移），计算的过零率参数很不精 确。 解决方法： ① A/D转换器前的防混叠带通滤波器低端截止频率应高于50Hz，有 效抑制电源干扰。 ② 采用低直流漂移器件，也可以算出每一帧的直流分量并加以滤除。
3.2 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）；如下图：
语音信号 带通滤 波器 自动增益控制 （AGC） 存入计算机 模/数转换 （A/D） 脉冲编码 调 制 （ PCM ）
预处理一般包括预加重、加窗和分帧等。 分析和处理之前必须把要分析的要分析的语音信号部分从输 入信号中找出来，叫做语音信号的端点检测。
有时窗口长度的选择，更重要的是要考虑语音信号的基音周期。 通常认为在一个语音帧内应包含1～7个基音周期。然而不同人的 基音周期变化很大，所以N的选择比较困难。通常在10kHz取样频率 下，N折中选择为100～200点为宜(即10～20ms持续时间)。
3.3 语音信号的时域分析
语音信号的时域分析就是分析和提取语音信号的时域参数。 应用范围：常用于最基本的参数分析及应用，如语音的分割、预 处理、大分类等。 特点： ①表示语音信号比较直观、物理意义明确。 ②实现起来比较简单、运算量少。 ③可以得到语音的一些重要的参数。 ④只使用示波器等通用设备，使用较为简单等。
语音信号处理课件第一章
MATLAB在数字语音信号中的几方面应用： （1）通过MATLAB可以对数字化的语音信号进 行时频域分析。 （2）通过MATLAB可以对数字化的语音信号进 行估计和判别。 （3）通过利用MATLAB编程对语音信号进行处 理
本书中的程序实例均用MATLAB语言编写，供 大家上机实践时参考。
数字语音信号处理研究内容
2. 语音合成的应用
公交汽车上的自动报站、各种场合的自动报 时、自动报警、手机查询服务和各种文本校对中 的语音提示、在电信声讯服务：如股票、售后服 务、车站查询等信息；也可用于基于微型机的办 公、教学、娱乐等智能多媒体软件，例如语言学 习、教学软件、语音玩具、语音书籍等；也可与 语音合成技术与机器翻译技术结合，实现语音翻 译等。
（4）语音训练与校正技术。现在越来越多的人希望 掌握其他非母语语言，以便方便的进行交流。因此 语言学习机已成为当今外语学习者的有利工具。
二、语音信号处理的新方向
（5）语种识别。是近年来新出现的研究方向，通过 分析处理一个语音片断来判别其所属语音的种类， 本质上属于语音识别的研究范畴。
（6）基于语音的情感处理研究。在人与人的交流中， 除了语音信息外，非语言信息也起着重要的作用。 为了使人机交流更自然、更人性化，基于语音的情 感处理研究也是非常必要的。
课程难点
语音信号的产生和激励、端点检测和基音周 期的估计、用数学公式来证明短时频谱是如何反 映整个语音信号的频谱的、LPC方程组解法、自 适应预测编码原理、LBG算法以及实验中的分帧 和基音周期检测。
第1章 绪论
1 1.1 概述 2 1.2 语音信号处理的发展 3 1.3 语音信号处理的应用及新方向 4 1.4 语音信号处理过程的总体结构
课程重点
语音信号的产生和语音信号数字模型。短时 能量、平均过零率、自相关的意义，以及这些特 征参量在语音信号中的应用，并且会用 MATLAB实现。短时频域分析的两种解释以及 实现、LPC的基本原理以及与语音模型的关系、 自适应量化的PCM，自适应预测编码原理以及 前馈和反馈的主要区别，另外增量调制中所造成 的失真以及失真补偿。矢量量化原理、LBG算法 以及实验。
相关主题
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29.03.2020
2
数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著（李红莲修改并主讲）
根据所分析的参数类型，语音信号分析可以 分成时域分析和变换域（频域、倒谱域）分析。 其中时域分析方法是最简单、最直观的方法，它 直接对语音信号的时域波形进行分析，提取的特 征参数主要有语音的短时能量和平均幅度、短时 平均过零率、短时自相关函数和短时平均幅度差 函数等。
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数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著（李红莲修改并主讲）
语音信号的频率范围通常是300~3400Hz，一 般情况下取采样率为8kHz即可。本书的数字语音 处理对象为语音数据文件，是已经数字化了的语 音。
有了语音数据文件后，对语音的预处理包括： 预加重、加窗分帧等。
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29.03.2020
3
数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著（李红莲修改并主讲）
3.2 语音信号的预处理
在对语音信号进行数字处理之前，首先要将 模拟语音信号s(t) 离散化为s(n). 实际中获得数字 语音的途径一般有两种，正式的和非正式的。
正式的是指大公司或语音研究机构发布的被 大家认可的语音数据库，非正式的则是研究者个 人用录音软件或硬件电路加麦克风随时随地录制 的一些发音或语句。
5
数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著（李红莲修改并主讲）
3.2.1 语音信号的预加重处理
预加重目的：为了对语音的高频部分进行加重， 去除口唇辐射的影响，增加语音的高频分辨率。 可通过一阶FIR高通数字滤波器来实现：
H(z)1z1
设n时刻的语音采样值为x(n) ，经过预加重处理后 的结果为
y(n )x(n ) x(n 1 )
预加重前和预加重后的一段语音信号频谱
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9
数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著（李红莲修改并主讲）
3.2.2 语音信号的加窗处理
由于发音器官的惯性运动，可以认为在一小 段时间里（一般为10ms~30ms）语音信号近似不 变，即语音信号具有短时平稳性。这样，可以把 语音信号分为一些短段（称为分析帧）来进行处 理。
Qn T[x(m)]h(nm) m
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数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著（李红莲修改并主讲）
几种常见的短时处理方法是： 1. T [x (m )] x 2 (m )， h (n ) w 2 (n )Q n 对应于能量； 2. T [x (m ) ] s g n [x (m ，) ] s g n [x (m 1 ) ]， h (n ) w (n )
w (n ) 0 .5 4 0 .4 6c o s 2 π n /N 1 ， 0 n N
0
其 它
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13
数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著（李红莲修改并主讲）
矩形窗及其频谱如下
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14
数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著（李红莲修改并主讲）
1
数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著（李红莲修改并主讲）
3.1 概述
语音信号是一种非平稳的时变信号，它携带 着各种信息。在语音编码、语音合成、语音识别 和语音增强等语音处理中都需要提取语音中包含 的各种信息。
语音处理的目的：对语音信号进行分析，提 取特征参数，用于后续处理；加工语音信号。
总之，语音信号分析的目的就在于方便有效 的提取并表示语音信号所携带的信息。
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11
பைடு நூலகம்
数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著（李红莲修改并主讲）
图3.3给出了帧移与帧长示意图。
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数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著（李红莲修改并主讲）
加窗常用的两种方法： 矩形窗，窗函数如下：
1 0nN1
w(n)0
其它
汉明(Hamming)窗，窗函数如下
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数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著（李红莲修改并主讲）
语音信号的分帧实现方法： 采用可移动的有限长度窗口进行加权的方法 来实现的。一般每秒的帧数约为33～100帧。 分帧一般采用交叠分段的方法，这是为了使 帧与帧之间平滑过渡，保持其连续性。前一帧和 后一帧的交叠部分称为帧移，帧移与帧长的比值 一般取为0~1/2。
汉明窗及其频谱如下
思考：两种窗效果有何异同？
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数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著（李红莲修改并主讲）
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数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著（李红莲修改并主讲）
加窗方法示意图：
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数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著（李红莲修改并主讲）
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6
数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著（李红莲修改并主讲）
高通滤波器的幅频特性和相频特性如下
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数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著（李红莲修改并主讲）
预加重前和预加重后的一段语音信号时域波形
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8
数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著（李红莲修改并主讲）
数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著（李红莲修改并主讲）
第三章 语音信号的短时时域分析
1 3.1 概述 2 3.2 语音信号的预处理 3 3.3 短时平均能量
4 3.4 短时平均幅度函数 5 3.5 短时平均过零率 6 3.6 短时自相关分析 7 3.7 基于能量和过零率的语音端点检测 8 29.03.2020 3.8 基音周期估值
窗长的选择
一般选取100～200。原因如下： 当窗较宽时，平滑作用大，能量变化不大， 故反映不出能量的变化。 当窗较窄时，没有平滑作用，反映了能量的 快变细节，而看不出包络的变化。
29.03.2020
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语音信号的分帧处理，实际上就是对各帧进行 某种变换或运算。设这种变换或运算用T[ ]表示， x(n)为输入语音信号，w(n)为窗序列，h(n)是与w(n) 有关的滤波器，则各帧经处理后的输出可以表示为：
Q n 对应于平均过零率；
3. T [ x ( m ) ] x ( m ) x ( m k ) ， h n w n w n k
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根据所分析的参数类型，语音信号分析可以 分成时域分析和变换域（频域、倒谱域）分析。 其中时域分析方法是最简单、最直观的方法，它 直接对语音信号的时域波形进行分析，提取的特 征参数主要有语音的短时能量和平均幅度、短时 平均过零率、短时自相关函数和短时平均幅度差 函数等。
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语音信号的频率范围通常是300~3400Hz，一 般情况下取采样率为8kHz即可。本书的数字语音 处理对象为语音数据文件，是已经数字化了的语 音。
有了语音数据文件后，对语音的预处理包括： 预加重、加窗分帧等。
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3.2 语音信号的预处理
在对语音信号进行数字处理之前，首先要将 模拟语音信号s(t) 离散化为s(n). 实际中获得数字 语音的途径一般有两种，正式的和非正式的。
正式的是指大公司或语音研究机构发布的被 大家认可的语音数据库，非正式的则是研究者个 人用录音软件或硬件电路加麦克风随时随地录制 的一些发音或语句。
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3.2.1 语音信号的预加重处理
预加重目的：为了对语音的高频部分进行加重， 去除口唇辐射的影响，增加语音的高频分辨率。 可通过一阶FIR高通数字滤波器来实现：
H(z)1z1
设n时刻的语音采样值为x(n) ，经过预加重处理后 的结果为
y(n )x(n ) x(n 1 )
预加重前和预加重后的一段语音信号频谱
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3.2.2 语音信号的加窗处理
由于发音器官的惯性运动，可以认为在一小 段时间里（一般为10ms~30ms）语音信号近似不 变，即语音信号具有短时平稳性。这样，可以把 语音信号分为一些短段（称为分析帧）来进行处 理。
Qn T[x(m)]h(nm) m
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几种常见的短时处理方法是： 1. T [x (m )] x 2 (m )， h (n ) w 2 (n )Q n 对应于能量； 2. T [x (m ) ] s g n [x (m ，) ] s g n [x (m 1 ) ]， h (n ) w (n )
w (n ) 0 .5 4 0 .4 6c o s 2 π n /N 1 ， 0 n N
0
其 它
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矩形窗及其频谱如下
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3.1 概述
语音信号是一种非平稳的时变信号，它携带 着各种信息。在语音编码、语音合成、语音识别 和语音增强等语音处理中都需要提取语音中包含 的各种信息。
语音处理的目的：对语音信号进行分析，提 取特征参数，用于后续处理；加工语音信号。
总之，语音信号分析的目的就在于方便有效 的提取并表示语音信号所携带的信息。
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图3.3给出了帧移与帧长示意图。
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加窗常用的两种方法： 矩形窗，窗函数如下：
1 0nN1
w(n)0
其它
汉明(Hamming)窗，窗函数如下
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语音信号的分帧实现方法： 采用可移动的有限长度窗口进行加权的方法 来实现的。一般每秒的帧数约为33～100帧。 分帧一般采用交叠分段的方法，这是为了使 帧与帧之间平滑过渡，保持其连续性。前一帧和 后一帧的交叠部分称为帧移，帧移与帧长的比值 一般取为0~1/2。
汉明窗及其频谱如下
思考：两种窗效果有何异同？
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加窗方法示意图：
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高通滤波器的幅频特性和相频特性如下
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预加重前和预加重后的一段语音信号时域波形
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第三章 语音信号的短时时域分析
1 3.1 概述 2 3.2 语音信号的预处理 3 3.3 短时平均能量
4 3.4 短时平均幅度函数 5 3.5 短时平均过零率 6 3.6 短时自相关分析 7 3.7 基于能量和过零率的语音端点检测 8 29.03.2020 3.8 基音周期估值
窗长的选择
一般选取100～200。原因如下： 当窗较宽时，平滑作用大，能量变化不大， 故反映不出能量的变化。 当窗较窄时，没有平滑作用，反映了能量的 快变细节，而看不出包络的变化。
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语音信号的分帧处理，实际上就是对各帧进行 某种变换或运算。设这种变换或运算用T[ ]表示， x(n)为输入语音信号，w(n)为窗序列，h(n)是与w(n) 有关的滤波器，则各帧经处理后的输出可以表示为：
Q n 对应于平均过零率；
3. T [ x ( m ) ] x ( m ) x ( m k ) ， h n w n w n k