第七章语音信号识别

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论语音信号的特征提取和语音识别技术

论语音信号的特征提取和语音识别技术语音信号的特征提取和语音识别技术是语音处理领域中的重要研究方向，主要用于从语音信号中提取有效的特征，并将其应用于语音识别任务中。

一、语音信号的特征提取语音信号的特征提取旨在从原始语音信号中提取出能够最有效地进行区分和表示的信息。

常见的语音信号的特征提取方法包括：1.短时能量和过零率：短时能量描述了语音信号在短时时间内的能量大小，过零率描述了语音信号经过零点的频率，可以用于检测语音的活动性和边界。

2.声谱图：声谱图是将语音信号转换为频谱的一种可视化表示方法，在声谱图中可以看到声音在不同频率上的强度分布情况，可以用于语音信号的频域分析。

3.倒谱系数：倒谱系数是通过对语音信号的离散傅里叶变换（DFT）和对数运算得到的，倒谱系数描述了语音信号在倒谱域内的频谱特性，常用于语音识别中的声学特征表示。

4.线性预测系数：线性预测系数是通过对语音信号进行线性预测分析得到的，用于表示语音信号的谐波结构和共振峰，常用于语音识别中的声学特征表示。

5.梅尔频率倒谱系数：梅尔频率倒谱系数是在倒谱系数的基础上引入了梅尔滤波器组，在梅尔频率域内对语音信号进行分析和表示，更符合人类声音感知的特性。

语音识别技术是指将语音信号转换为对应的文本或命令的过程。

常见的语音识别技术包括：1.隐马尔可夫模型（HMM）：HMM是一种统计模型，用于描述语音信号与文本之间的关系。

它将语音信号的声学特征序列映射为文本的概率分布，通过最大似然估计和维特比算法来进行识别。

2.深度神经网络（DNN）：DNN是一种基于多层神经网络的机器学习模型，通过训练大量的语音数据来进行语音识别。

DNN在特征提取和模型训练方面都具有较好的性能。

3.循环神经网络（RNN）：RNN是一种具有记忆功能的神经网络，在语音识别中可用于处理序列数据，如语音信号的语音帧。

4.语言模型：语言模型是用来描述文本序列的概率分布模型，常用于语音识别中对候选文本进行评分和选择。

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。

语音信号的分析与识别

语音信号的分析与识别
语音信号分析与识别是计算机领域的一个重要分支，是计算机视觉和语言处理中的重要方面，也是智能机器人及智能系统上重要的研究内容。

它是一种以数字方式处理语音信号的一种技术，目的是提取语音信号的特征以及更高级的语音识别。

语音信号分析与识别是语音处理技术的重要组成部分，是今天通信领域和机器识别领域最重要的一种技术。

语音信号分析是以数字信号（数字码）表示语音信号，以了解和分析语音信号的特征，称为语音分析。

语音信号分析通常是由语音分析过程组成，其组成过程包括：（1）声学性能分析；（2）声学表征；（3）声学模型建立；（4）特征提取；（5）语音参数分析。

语音信号识别是以数字码表示的语音信号和已知的语音库之间的一种匹配，通常称为语音识别。

与语音分析不同，语音识别关注的是语音信号的有意义的表示，而不是信号的特征提取。

一般来说，语音识别的基本方法有基于模式的语音识别，也称为模板匹配，基于规则的语音识别，也称为规则匹配，和基于语音识别的机器学习。

当前，人工智能技术发展迅速，技术的发展更是在推动语音信号分析与识别取得新的发展。

AI语音识别与智能助手应用教程

AI语音识别与智能助手应用教程第一章：AI语音识别基础介绍AI语音识别是利用人工智能技术，将说话内容转化为可理解的机器语言的过程。

它通过对声音信号进行采集、分析和处理来实现。

AI语音识别技术的应用变得越来越广泛，例如在智能助手、语音搜索、自动化客服等领域。

第二章：语音信号的采集与处理语音信号的采集是AI语音识别的第一步。

通常采用麦克风进行声音的录制，并将采集到的信号进行数字化处理。

数字化处理可以通过采样和量化来实现，将连续的声音转换为离散的数字信号。

第三章：特征提取与模型训练在语音识别中，特征提取是非常重要的一步。

常用的特征提取方法包括Mel频率倒谱系数（MFCC）、线性预测编码（LPC）等。

这些特征可以提取出声音的频率、能量等信息。

然后，利用这些特征来训练模型。

常见的模型包括隐马尔可夫模型（HMM）、循环神经网络（RNN）等。

第四章：语音识别算法与技术在语音识别领域，有许多算法和技术被广泛应用。

其中，深度学习技术是近年来取得重要突破的一种方法。

深度学习技术通过多层次的神经网络结构，对输入的声音信号进行学习和分类，从而实现精准的语音识别。

此外，还有基于GMM-HMM的方法、端到端的学习方法等。

第五章：智能助手应用场景智能助手是AI语音识别技术的一个重要应用场景。

通过AI语音识别，智能助手可以理解用户的语音指令，并进行相应的操作。

智能助手可以用于控制家居设备、进行日程管理、提供新闻、实现在线购物等。

它极大地方便了人们的生活。

第六章：语音识别在自动化客服中的应用语音识别技术在自动化客服中也有重要应用。

通过语音识别，系统可以自动识别客户的问题并给出相应的回答。

语音识别技术还可以用于语音转文本，将用户语音输入转化为文字，从而方便系统进行处理和回复。

这样可以提高客户服务的效率和质量。

第七章：AI语音识别的挑战与发展趋势虽然AI语音识别已经取得了很大的进展，但仍然面临一些挑战。

例如，在有噪声的环境下，语音识别的准确率可能会受到影响。

语音识别技术原理

语音识别技术原理
语音识别技术原理是通过将人类语音信号转换为可理解和处理的文本或指令的一种技术。

它基于声音信号的特征和模式，使用数字信号处理、机器学习和自然语言处理等方法来实现。

具体而言，语音识别技术原理包括以下步骤：
1. 音频采集：使用麦克风或其他音频输入设备录制语音信号。

2. 声音预处理：对录制的语音信号进行预处理，包括去噪、降低回声等操作，以提高后续处理的准确性。

3. 特征提取：将预处理后的音频信号转换为一组特征向量。

常用的特征包括梅尔频率倒谱系数(MFCC)、线性预测编码(LPC)等。

4. 声学模型训练：使用已标记的语音数据，通过模型训练算法训练声学模型。

常用的模型包括隐马尔可夫模型(HMM)和深度神经网络(DNN)等。

5. 语音识别：将特征向量输入训练好的声学模型，通过概率计算和搜索算法，找出最可能的词序列。

6. 后处理处理：对识别结果进行后处理，包括语法分析、语义理解等，以提高识别的准确性和语义理解能力。

需要注意的是，语音识别技术受到背景噪声、说话人口音、语
速以及语音的连续性等因素的影响，因此在实际应用中需要做好适应性训练和实时处理。

同时，随着深度学习和神经网络技术的发展，基于端到端的语音识别模型也得到了广泛应用，取得了较好的效果。

第一章语音信号处理的基础知识

1)格式详解 ①RIFF WAVE Chunk
| |所占字节数所占字节数| 所占字节数具体内容 ======================== | ID | 4 Bytes | 'RIFF' ---------------------------------| Size | 4 Bytes | ---------------------------------| Type | 4 Bytes | 'WAVE' ---------------------------------14
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语音信号的特点—短时平稳性
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1.2 语音文件格式
计算机中最常见的存放声音格式就是WAV （WAVEFORM）文件格式，其扩展名是 .wav。 WAVE文件作为最经典的Windows多媒体音频格式，它使用三个参数来表示声音：采样位数、采样频率和声道数。声道有单声道和立体声之分，采样频率一般有 11025Hz（11kHz）、22050Hz（22kHz）和44100Hz （44kHz）三种。 WAVE文件所占容量=（采样频率×采样位数×声道） ×时间/8（1字节=8bit）。
16
数据bit位置安排方式 ④wav数据位置安排方式数据
Data Chunk是真正保存wav数据的地方，以'data'作为该 Chunk的标示。然后是数据的大小。紧接着就是wav数据。根据 Format Chunk中的声道数以及采样bit数，wav数据的bit位置可以分成以下几种形式：
单声道 | 取样1 | 取样2 | 取样3 | 取样4 | ---------------------------------------------------------------------------------------------------| 8bit量化 | 声道0 | 声道0 | 声道0 | 声道0 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| 双声道 | 取样1 | 取样2 | ---------------------------------------------------------------------------------------------------| 8bit量化 | 声道0(左) | 声道1(右) | 声道0(左) | 声道1(右) ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 取样1 | 取样2 | 单声道 --------------------------------------------------------------------------------------------------| 16bit量化 | 声道0 | 声道0 | 声道0 | 声道0 | | (低位字节) | (高位字节) | (低位字节) | (高位字节) -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 取样1 | 双声道 -- --------------------------------------------------------------------------------------------------| 16bit量化声道0(左) | 声道0(左) | 声道1(右) | 声道1(右) | (低位字节) | (高位字节) | (低位字节) | (高位字节) ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

语音识别的原理

语音识别的原理
语音识别的原理是通过将语音信号转化为可被计算机处理的数字信号，然后使用各种算法和模型来对这些数字信号进行分析和识别，最终将其转化为文字或命令。

整个语音识别过程可以分为以下几个步骤：
1. 采集语音信号：使用麦克风或其他音频设备采集语音信号，并将其转化为模拟电信号。

2. 预处理：对采集到的模拟电信号进行预处理，例如去除噪音、降低回声等，以提高后续识别的准确性。

3. 采样和量化：将预处理后的模拟电信号进行采样和量化处理，将其转化为离散的数字信号。

采样是指以固定的时间间隔对模拟信号进行采集，而量化是将每个采样点的信号强度量化为一个离散值。

4. 特征提取：从数字信号中提取出一系列特征，用于描述语音的频谱特性。

常用的特征包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）、
线性预测编码（LPC）等。

5. 音素识别：将提取到的特征输入到音素识别模型中，音素是语音的最小单位，通常是一个发音或音节中的一个音。

6. 语音识别模型：语音识别模型是一种统计模型，通常基于隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）或深度神经网
络（Deep Neural Network，DNN），用于对输入的特征序列进行识别，并输出对应的文字或命令。

7. 解码和后处理：根据语音识别模型输出的概率分布，采用解码算法（如维特比算法）确定最有可能的识别结果。

在得到识别结果后，还可以进行语言模型的匹配和后处理操作，进一步提高识别的准确性。

总的来说，语音识别的原理是将语音信号转化为数字信号后，经过预处理、特征提取以及语音识别模型的分析和识别，最终输出对应的文字或命令。

这种技术在语音助手、语音转写等领域有广泛的应用。

语音信号处理期末考试复习题

《语音信号处理》期末考试复习资料（涉及考点的教材课后复习题）授课教师：薛雅娟老师整理人：通信161班梁雨（第2-5章）通信161班左自睿（第6-10章）根据成都信息工程大学通信工程学院选修课《语音信号处理》期末考试范围，整理成期末考试的复习资料以供学弟学妹们参考。

所有权归属成都信息工程大学。

在此衷心感谢薛老师平时悉心地教育指导。

整理人均系在读本科学生，水平有限，错误与不足之处在所难免，敬请大家见谅，欢迎批评、斧正。

第二章：语音信号处理的基础知识人耳听觉的掩蔽效应分为哪几种？掩蔽效应的存在对我们研究语音信号处理系统有什么启示？答：分为同时掩蔽和短时掩蔽。

同时掩蔽是指同时存在的一个弱信号和一个强信号频率接近时，强信号会提高弱信号的听阈，当弱信号的听阈被升高到一定程度时就会导致这个弱信号变得不可闻。

当A声和B声不同时出现时也存在掩蔽作用，称为短时掩蔽。

短时掩蔽分为前向掩蔽和后向掩蔽。

语音信号的数学模型包括哪些子模型？激励模型是怎样推导出来的？辐射模型又是怎样推导出来的？它们各属于什么性质的滤波器？答：①激励模型②声道模型③辐射模型④完整的语音信号的数学模型激励模型一般分成浊音激励和清音激励。

浊音激励：发浊音时，声激励是一个准周期的单位脉冲串，Av为增益参数；为了使浊音的激励信号具有声门振动气流脉冲的实际波形，需将冲激序列通过一个声门脉冲模型滤波器（实际上是一个斜三角波形）G(z)。

最后形成一个以基音周期为周期的斜三角波形。

清音激励模拟为随机噪声，实际中一般使用均值为0、方差为1的白噪声。

辐射模型：从声道模型射出的是速度波ul(n)，而语音信号是声压波pl(n)，二者之倒比称为辐射阻抗Zl。

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？答：预滤波的目的有两个：一是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；二是抑制50Hz的电源工频干扰。

预处理过程：预加重、加窗和分帧。

语音识别算法原理及其实现方法

语音识别是一种技术，它能够把人类语音转化为文字或指令，用于控制设备、发送信息或者实现其他功能。

这种技术被广泛应用于许多领域，包括语音助手、自动翻译、远程控制等。

下面我们来介绍语音识别算法的基本原理以及实现方法。

一、语音识别算法原理语音识别算法的主要原理是通过音频信号处理技术，提取出语音信号中的特征，并将其与已知的语音模式进行比较，以识别出说话者的意图。

主要步骤包括特征提取、声学模型建立、声学模型匹配和结果输出。

1. 特征提取：首先需要对语音信号进行特征提取，将语音信号转换为便于处理的数学特征。

常见的特征包括短时傅里叶变换（STFT）、梅尔频率倒谱系数（MFCC）等。

2. 声学模型建立：接下来建立声学模型，也就是从已知的语音样本中学习语音的模式。

常见的声学模型有隐马尔科夫模型（HMM）和深度学习模型等。

3. 声学模型匹配：通过声学模型匹配，将提取的特征与声学模型进行匹配，以确定语音的类别。

4. 结果输出：根据匹配结果输出相应的指令或信息。

二、语音识别算法实现方法实现语音识别算法的方法有很多种，其中比较常见的方法包括基于传统算法的方法和基于深度学习的方法。

1. 基于传统算法的方法：这种方法通常使用声学模型和语言模型进行语音识别。

首先，使用声学模型对输入的语音信号进行特征提取和匹配，然后使用语言模型对匹配结果进行解释和输出。

这种方法需要大量的手工标记数据和专业知识，但实现简单，性能稳定。

2. 基于深度学习的方法：近年来，深度学习在语音识别领域得到了广泛应用。

基于深度学习的方法通常使用深度神经网络（DNN）或循环神经网络（RNN）进行特征学习和建模。

这种方法需要大量的无标注数据，但性能通常优于传统方法，并且具有自学习能力。

在实际应用中，我们通常会结合传统方法和深度学习方法，以提高语音识别的准确性和效率。

此外，为了提高语音识别的性能，我们还可以使用一些优化技术，如降噪、回声消除、声学模型参数优化等。

总的来说，语音识别算法的实现需要深入理解算法原理和实现方法，同时需要大量的数据和计算资源。

《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。

语音识别原理

语音识别原理语音识别（Speech Recognition）是指通过计算机技术和人工智能算法，将人类的语音信息转化为文字或命令的过程。

语音识别技术在日常生活中得到广泛应用，如语音助手、语音导航、语音输入等。

本文将介绍语音识别的原理和相关技术。

一、语音识别的原理语音识别的原理基于声学模型和语言模型的结合。

声学模型是将语音信号转化为文字的技术。

语音信号经过采样和量化处理后，会得到一段音频数据。

声学模型使用数字信号处理和特征提取的方法，将音频数据转化为文字信息。

这一过程包括声学特征提取、声学模型训练和声学模型解码三个步骤。

首先，声学特征提取将音频数据转化为一系列表示音频特征的数字信号。

常用的特征提取方法有梅尔频率倒谱系数（MFCC）、线性预测编码（LPC）等。

然后，通过大量标注好的语音数据，训练声学模型。

常用的声学模型有隐马尔可夫模型（HMM）、循环神经网络（RNN）等。

利用训练好的模型，可以将特征序列映射为文字。

最后，解码器利用声学模型将特征序列转化为词序列，即完成了语音到文字的转换。

语言模型是为了解决识别中的歧义性问题。

在识别过程中，可能存在多个可能的解码结果，语言模型通过计算不同序列的概率，来选择最有可能的识别结果。

常用的语言模型有n-gram模型、统计语言模型、神经网络语言模型等。

二、语音识别的相关技术1. 端到端语音识别技术传统的语音识别流程中，包含声学建模、声学特征提取和解码器三个步骤，而端到端语音识别技术将这三个步骤整合在一个模型中。

它将声学信号直接映射到文本输出，省去了多个模块和对齐过程的需求，大大简化了识别系统。

2. 迁移学习技术迁移学习技术利用源任务的知识来改善目标任务的性能。

在语音识别中，迁移学习可以通过在大规模数据上预训练通用的模型参数，再进行微调，从而提高模型在特定语音任务上的识别效果。

3. 领域自适应技术领域自适应技术用于解决模型在不同领域语音数据上的泛化问题。

由于不同领域的语音数据存在差异，领域自适应技术通过对领域相关特征进行建模，提高跨领域语音识别的性能。

语音识别技术原理解析

语音识别技术原理解析语音识别是一种将声音信号转化为文本形式的技术。

它广泛应用于语音识别助手、智能家居、自动语音交互等领域。

语音识别技术的原理解析如下：1.声音信号采集：语音信号是由麦克风或其他声音传感器捕获的，它是以模拟形式存在的连续信号。

首先，声音信号必须由麦克风进行采集，并转换成数字形式，以便计算机可以处理。

2.数字信号预处理：在语音信号被进一步处理之前，需要进行一些预处理步骤。

这些步骤包括去除背景噪音、音频增益调整、降低回声等。

这些预处理技术旨在清理信号，以提高后续处理的准确性。

3. 语音特征提取：对于每个数字化的语音信号，需要提取一组与其特征相关的信息。

常用的特征提取方法是短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform，简称STFT）和梅尔倒谱系数（Mel-Frequency Cepstral Coefficients，简称MFCC）。

其中STFT可以将语音信号从时间域转换为频率域，MFCC则可以将频谱数据映射到梅尔刻度上，以加强语音中与人耳敏感程度相关的频率特性。

4. 语音模型训练：在语音识别技术中，使用了大量的标注语音数据和文本数据对模型进行训练。

常见的模型包括隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，简称HMM）和深度学习模型，如循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）和卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）。

这些模型会学习到语音信号和对应的文本之间的映射关系，以达到语音识别的目的。

5.解码器和语言模型：在语音识别系统中，解码器用于根据提取的语音特征对输入的声音进行解码，以转换为相应的文本。

解码器使用语言模型来根据语法和语义信息对可能的文本进行评分，从而选择最符合语音信号的文本输出。

6.信号处理和优化：在输出的文本中，可能存在一些错误和不确定性。

因此，需要进行后处理步骤来进行错误修正和优化。

8第七章语音合成(speech synthesis) 语音信号处理课件

Furby
Electronic Dictionaries
三、语音合成技术方法
1. 语音信号的波形合成（录音合成技术）采用数字存储技术存储基本的语音信息。在合
成时采用恰当的技术手段挑选出所需的语音单元拼接起来，生成高自然度的语句，这就是波形拼接的语音合成方法。为了节省存储容量，在存入机器之前还可以对语音信号先进行数据压缩。
几个语音合成技术的应用实例
1. 电话查询系统
工商信息电话查询系统、银行电话查询系统、股票查询系统、交通信息查询系统、考试成绩查询系统等。
2.教育与娱乐软件
普通话教学软件是帮助想学普通话的用户, 以往的普通话教学软件只是将预先录好音的单词逐个读给用户听，有了语音合成技术，可以将任意文本中的整句话、整段话读给用户听，学习效率明显提高。
第七章语音合成（speech synthesis）
§7.1 概述 §7.2 共振峰合成法 §7.3 线性预测合成法 §7.4 TTS合成技术
§7.1 概述
一、语音合成定义二、语音合成技术的应用三、语音合成的方法
一、语音合成定义
解决如何让机器象人说话的问题。其目的：能将任意文本实时地转换为自然语音输出，且输出的语音清晰可懂。
共振峰
f1 f2 f3
成年男子成年女子
200~700
250~1000
600~2700 1300~3400
700~3300 1500~4000
带宽
40~70 50~90 60~170
前三个共振峰的大致范围（Hz）
女声英文a的频谱
鼻腔
在软腭的帮助下，可使空气经过鼻腔排除人体外，由此产生的语音称为鼻音。如[n]、 [ng]为鼻音韵母，[m]、[n]、[l]为鼻音声母。

语音信号处理第七章

矢量量化定义: 把一个K维模拟矢量的有序集（称为信源矢量集
合） RK中的某个矢量X∈χ映射为N个量化矢量
构成的有限集（码书或码本）中的某个矢量（码字或
码矢）Y∈ ，这种N映射称为矢量量化。
N Y1,Y2 ,,YN | Yi RK
一个矢量量化器可以表示成以下三个部分：
码书： N Yi, | i 1,2,, N,Yi RK
补充：矢量量化与标量量化的比较
矢量量化是把一个K维模拟矢量映射为一个K 维量化矢量。标量量化实际是维数K=1的矢量量化。一般情况下，矢量量化均指K≥2的多维量化。与标量量化的两个主要步骤相对应，矢量量化首先要将抽样值构成的矢量即K维空间的无穷多点划分成有限个胞腔，然后从每一个胞腔取一个代表值，凡是落入该胞腔的矢量均用该代表值进行量化。
Y7
Y6
(a)
(b)
图 7.2 矢量量化示意图
（2）几个概念
量化矢量(或称重构矢量)：利用最小失真原则，
分别计算用量化矢量Yi（i=1，2，……7）替代X所带来的失真，其中最小失真所对应的那个矢量Yj，就是模拟矢量X 的量化矢量。
码书：量化矢量构成的集合称为码书(Codebook)。码字：码书中的每个矢量Yj （i=1，2，……N）称为码字(Codeword)。
空间划分：S= Si,| i 1,2,, N
映射：q：RK s N 其中，Si是Rk的一个子集且满足
Si X RK , q(X ) Yi
矢量量化器Q( N , S)的性能，以其输入矢量X和输出矢量Y=q(X)的失真平均值而定，失真平均值为：
D(Q,F)=E[d(X,Y)]=E[d(X,q(X))]
d X,Y X Y 2 Xi Yi 2

语音信号处理第7章语音识别

7.2.3 关键组成 *计算量和存储量的削减
对于某些硬件和软件资源有限的语音识别系统来说，降低识别处理的计算量和存储量非常重要。
当用HMM作为识别模型时，特征矢量的输出概率计算以及输入语音和语音模型的匹配搜索将占用很大的时间和空间。为了减少计算量和存储量，可以进行语音或者标准模式的矢量量化和聚类运算分析，利用代表语音特征的中心值进行匹配。
非线性匹配D3(T,R)
7.3.2 动态时间规整
1）直接匹配是假设测试模板和参考模板长度相等，即
im in
2）线性时间规整技术假设说话速度是按不同说话单元的发音长度等比例分布的，即
N in im M
3）DTW是把时间规整和距离测度计算结合起来的一种非线性规整技术，它寻找一个规整函数 im (in ) ，将测试矢量的时间轴n非线性地映射到参考模板的时间轴m上，并使 N 该函数满足：
7.2.3 关键组成 *语音识别算法
主流算法包括：
1）基于参数模型的隐马尔可夫模型（HMM）——主要用于大词汇量的语音识别系统，它需要较多的模型训练数据，较长的训练时间及识别时间，而且还需要较大的内存空间 2）基于非参数模型的矢量量化（VQ）方法——所需的模型训练数据，训练与识别时间，工作存储空间都很小，但是对于大词汇量语音识别的识别性能不如HMM好。 3）基于动态时间规整（DTW）算法——应用在小词汇量、孤立字（词）识别系统 4）人工神经网络（ ANN）、ANN/HMM法、VQ/HMM法等。
(in 1) (in ) 1
7.3.2 动态时间规整
R
M
( N ) M
时间规整函数
im
2 1 1
(1) 1
T

语音信号处理PPT_第七章_语音编码

信噪比是一种最简单的时域客观评价失真测度。通常有合成语音信噪比、加权信噪比、平均分段信噪比等。例如，一个较常用的客观评价的 M 1 信噪比为 2 s(n) n0 S N R 1 0 lo g M 1 2 (7-8) 16 s ( n ) sˆ ( n ) n0
15
2.客观评价
一般地，一种客观测度的优劣取决亍它不主观评价结果的统计意义上的相关程度。目前所用的客观测度分为时域测度、频域测度和在两者基础上发展起来的其他测度。计算简单，缺点是客观参数对增益和延迟都比较敏感没有考虑人耳的听觉特性，因此它主要适用亍速率较高的波形编码类型的算法。而对亍低亍16Kbit/s的语音编码质量的评价通常采用主观评定的斱法。 1)时域测度被测系统的输入不输出语音在时域波形比较上的失真度。
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语音编码的第二个依据是：人的听觉感知机理。主要表现在：
人类听觉系统（HAS）具有掩蔽效应：单音的声级越高，对其周围频率声音的掩蔽作用越强。利用这一性质可抑制不信号同时存在的量化噪声。人耳对丌同频段声音的敏感程度丌同：强的低频音能妨碍同时存在的高频音。人耳对语音信号的相位变化丌敏感：人耳能做短时的频率分析，对信号的周期性即音调很敏感但对信号相位感知却丌敏感。人耳听丌到戒感知很丌灵敏的声音分量都可规为冗余信号。
第七章语音编码刘利娟ຫໍສະໝຸດ 1第七章语音编码
• 概述
• 语音信号压缩编码的原理和压缩系统的评价
• 语音信号的波形编码 • 语音信号的参数编码 • 语音信号的混合编码
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7.1 概述
对语音信号直接采用模/数转换技术迚行编码时，传输戒存储语音的数据量太大，为了降低传输戒存储的费用，就必须对其迚行压缩。各种编码技术的目的就是为了减少传输码率戒存储量，以提高传输戒存储的效率。经过这样的降低数据量的编码后，同样的信道容量能传输更多路的信号，幵且需要的存储器的容量也会减小，因而这类编码又称为压缩编码。实际上，压缩编码需要在保持可懂度和音质、降低数码率、降低编码过程的计算代价这3斱面迚行折中。近10年来固定电话和秱劢通信高速发展，信道使用效率成为一项关键因素，这促使语音压缩编码技术丌

语音识别技术在教育领域的应用

语音识别技术在教育领域的应用第一章：引言 (2)1.1 语音识别技术概述 (2)1.2 教育领域的发展趋势 (2)第二章：语音识别技术在教育平台的应用 (3)2.1 语音识别辅助在线教学 (3)2.1.1 语音实时翻译 (3)2.1.2 语音识别课堂互动 (3)2.2 智能语音问答系统 (3)2.2.1 自动回答学生问题 (3)2.2.2 个性化辅导 (3)2.3 语音识别在作业批改中的应用 (4)2.3.1 自动识别学生语音作业 (4)2.3.2 语音识别辅助作业反馈 (4)2.3.3 语音识别辅助教学评价 (4)第三章：语音识别技术在语言学习中的应用 (4)3.1 语音识别辅助口语训练 (4)3.2 语音识别在听力训练中的应用 (4)3.3 语音识别在翻译学习中的应用 (5)第四章：语音识别技术在特殊教育中的应用 (5)4.1 语音识别辅助听障学生 (5)4.2 语音识别辅助视障学生 (5)4.3 语音识别在自闭症儿童教育中的应用 (6)第五章：语音识别技术在课堂教学中的应用 (6)5.1 语音识别辅助课堂互动 (6)5.2 语音识别在课堂纪律管理中的应用 (6)5.3 语音识别在课堂评估中的应用 (7)第六章：语音识别技术在教育资源建设中的应用 (7)6.1 语音识别在课件制作中的应用 (7)6.2 语音识别在教育资源库建设中的应用 (7)6.3 语音识别在智能推荐系统中的应用 (8)第七章：语音识别技术在教育管理中的应用 (8)7.1 语音识别辅助教育行政管理 (8)7.1.1 提高工作效率 (8)7.1.2 优化沟通方式 (9)7.1.3 促进信息共享 (9)7.2 语音识别在学生信息管理中的应用 (9)7.2.1 学生信息录入 (9)7.2.2 学生信息查询 (9)7.2.3 学生信息分析 (9)7.3 语音识别在教育舆情监测中的应用 (9)7.3.1 教育舆情信息采集 (9)7.3.2 教育舆情分析 (10)7.3.3 教育舆情预警 (10)第八章：语音识别技术的安全性及隐私保护 (10)8.1 语音识别技术的安全风险 (10)8.2 语音识别技术的隐私保护措施 (10)8.3 语音识别技术的合规性分析 (11)第九章：语音识别技术的发展趋势与挑战 (11)9.1 技术发展趋势 (11)9.2 教育领域应用挑战 (11)9.3 未来发展展望 (12)第十章：结论与建议 (12)10.1 语音识别技术在我国教育领域的应用现状 (12)10.2 教育领域语音识别技术的推广策略 (12)10.3 针对教育行业的政策建议 (13)第一章：引言信息技术的飞速发展，人工智能（）作为一项颠覆性的技术，正逐渐渗透到社会的各个领域。

AI在语音识别中的应用

AI在语音识别中的应用第一章：介绍随着科技的发展，智能化、自动化等技术越来越多地渗透到我们的生活中，人工智能，尤其是AI语音识别技术，已经成为当前最热门的技术发展方向之一。

AI语音识别技术在许多领域被广泛利用，如智能语音助手、智能客服、语音翻译、智能手写板和语音识别支付等。

本文将详细介绍AI在语音识别中的应用。

第二章：AI语音识别基础知识AI语音识别是基于人工智能技术的一种语音识别技术，其通过文本语言的表示形式识别说话人的语音。

AI语音识别的基本流程为：语音采集、特征提取、声学模型训练、语音识别和后处理等过程。

AI语音识别主要涉及到信号处理、数字信号处理、自然语言处理、机器学习等方面的知识。

第三章：智能语音助手智能语音助手，如Siri和小冰等，是人工智能语音技术的典型应用之一。

智能语音助手利用AI语音识别技术实现语音交互和语音控制等功能，可以回答问题、预订餐馆、播报天气、提醒日程等。

第四章：智能客服智能客服是一个利用人工智能技术提供敏捷客户支持的程序。

使用AI语音技术可以实现语音识别和语音合成功能，让客户可以通过语音与客服机器人沟通。

智能客服可以自动应答常见问题，提供基本的售前售后支持，并采用机器学习方法进一步学习和完善解决方案。

第五章：语音翻译语音翻译是一种将一种语言转换为另一种语言的技术，这种技术的应用场景非常适合旅游和工作等方面。

使用AI语音识别和机器翻译技术实现语音翻译，能够对不同语言的翻译进行处理，完成中文、英语、日语、韩语等语言的翻译。

第六章：智能手写板智能手写板是一种利用人工智能语音识别技术实现的手写笔识别技术，该技术可以将手写笔输入的内容转换为计算机的文本输入。

使用智能手写板可以使人们更加方便地进行手写输入，特别是在笔记和制作演示文稿时特别方便。

第七章：语音识别支付语音识别支付是利用AI 技术，将语音输入与金融支付相结合，从而实现语音指令支付，可以非常方便地进行购物或转账等操作。