语音信号处理教学大纲
语音信号处理实验大纲
语音信号处理
一、实验课程名称：语音信号处理
二、实验课程英文名称： Speech signal processing
三、实验课程编号： 0451714
四、实验课程性质：非独立设课
五、学时安排：理论课程学时42 实验课程学时12
六、实验课程学分：0学分
七、实验课程类型：专业课
八、实验课程要求：必修课
九、课程适用专业：电子信息科学与技术
十、教学目的：
使学生掌握语音信号各种处理方法的原理、算法、用matlab的编程方法和仿真。
通过实际应用和亲身体验，加深对所学知识的理解，增强动手能力。
十一、实验教学项目表
实验课教学内容项目表（必做）
十一、实验报告要求：
1．编写程序；
2．验证调试实验并写出调试结果，需指导教师确认。
十二、实验成绩评定：
分数分配：
预习：10%，操作：60%，实验报告：60%，创新能力：10%；
实验总计6个，满分20分，第一和第二个实验每个4分，第三、四、五、六个实验每个3分。
十三、教材及参考书：
１．《语音信号处理》．胡航编著．哈尔滨工业大学出版社
２．《语音信号处理实验指导书》自编
学院签署意见表。
语音信号处理大纲
27483语音信号处理大纲南京理工大学编（高纲号0553）Ⅰ、课程性质与设置目的要求“语音与图象信号处理”是江苏省高等教育自学考试电子工程专业的必修课，是为了培养和检验自学应考者信号处理的基本知识和基本技能而设置的一门专业课程，本课程分为两大部分，第一部分是语音信号处理，第二部分是数字图象处理。
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，是相互传递信息的最重要的手段，是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息的形式。
语音中除包含实际发音内容的语言信息外，还包括发音者是谁及喜怒哀乐等各种信息。
在人类已构成的通信系统中，语音通信方式早已成为主要的信息传递途径之一，具有最方便和最快捷的特点。
语言和语音也是人类进行思维的一种依托，它与人的智力活动密切相关，与文化和社会的进步紧密相连，具有最大的信息容量和最高的智力水平。
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面很广的交叉学科。
除了语音之外，图像是人类获取信息的另外一个重要来源，大约70%的信息是通过人眼获得的图像信息。
图像信号是指将图像作为一种二维信号，采用数字信号处理的方法来对图像进行描述。
今后为了表示方便，图像信号就称为图像。
在近代科学研究、军事技术、工农业生产、气象、医学等领域中，人们越来越多地利用图像来认识和判断事物，解决实际问题。
例如：人们利用人造卫星所拍摄的地面照片，来分析获取地球资源、全球气象和污染情况，利用“和平号”宇宙飞船所拍摄的月球表面照片，分析月球的形成。
在医学上，通过CT断层扫描，医生可以观察和诊断人体内部是否有病变组织。
在公安侦破中，采用指纹提取并处理进行破案。
《语音数字信号处理》课程介绍与教学大纲
《语音数字信号处理》课程简介课程编号：06044008课程名称：语音数字信号处理/ Speech Digital Signal Processing学分：2学时：32 （实验：0 上机：0 课外实践：0 ）适用专业：电子信息工程建议修读学期：7开课单位：电气与信息工程学院电子信息与通信工程系先修课程：《数字信号处理》、《MATLAB及应用》、《随机信号处理》考核方式与成绩评定标准：作业、考试（闭卷）教材与主要参考书目：主要教材：《语音信号处理》主编：赵力机械工业出版社2011-6T参考书目：《离散时间语音信号处理》主编：夸特尔瑞电子工业出版社2004-87内容概述：《语音数字信号处理》是电子信息工程专业本科生的专业必修课程。
它系统地介绍了语音信号处理涉及的主要内容和方法，讲述语音信号的应用前景、语音信号处理流程及流程中涉及到的相关知识点，每个知识点通过案例仿真讲述其应用的结果。
主要内容分四部分：（1）基础部分：语音信号基础知识、人的发音原理、人的听觉原理、语音的数学模型；（2）语音信号分析方法：时域分析、频域分析、同态处理和线性预测分析；（3）语音信号涉及的新技术：矢量量化和隐马尔可夫模型；（4）语音的四个方面应用：语音编码、语音识别、语音合成和语音增强；通过《语音数字信号处理》学习，使学生掌握语音信号发音和听觉原理、语音信号的数字模型; 语音的时域、频域、倒谱、线性预测的分析方法；矢量量化；隐马尔可夫模型；语音波形编码、参数编码、混合编码；语音的合成；语音识别和语音增强的原理和技术，为学生毕业后从事语音处理工作和进一步研究相关课题打下一定的基础。
《嵌入式系统及应用》教学大纲课程编号：06044008课程名称：语音数字信号处理/ Speech Digital Signal Processing学分：2学时：32 （实验：0 上机：0 课外实践：0 ）适用专业：电子信息工程建议修读学期：7开课单位：电气与信息工程学院电子信息与通信工程系先修课程：《数字信号处理》、《MATLAB及应用》、《随机信号处理》一、课程性质、目的与任务《语音数字信号处理》是电子信息工程专业本科生的专业必修课程。
语音信号处理第二版教学设计
语音信号处理第二版教学设计一、引言语音信号处理是指通过算法将语音信号转换为数字信号，从而能够对语音信号进行分析、处理和应用。
它是数字信号处理领域中的一个重要分支，有着广泛的应用前景。
本文介绍了一份语音信号处理第二版教学设计，希望能够对相关领域的教学与学习提供一些参考。
二、课程目标本课程旨在使学生：•掌握语音信号的基本概念和处理方法；•了解语音信号的特性和分析方法；•学习数字信号处理与语音处理的结合方法；•能够独立完成语音信号处理的实际应用。
三、教学内容1. 语音信号基础知识•语音信号的基本单位、基本特征•声波的物理特性•语音信号的数字化表示方式•声音的感知与人耳的基本结构2. 语音信号分析技术•短时傅里叶变换（STFT）和功率谱密度•线性预测编码（LPC）•倒谱法•单一音素和声门区分析3. 语音信号识别•隐马尔可夫模型（HMM）及其在语音信号识别中的应用•声学模型与•语音特征提取•识别算法4. 实际应用•语音合成•语音自动识别•声纹识别•音乐识别四、教学方法本课程采用多种教学方法：•由教师讲授语音信号处理的基本概念和原理；•教师与学生分组，设计小组作业，让学生通过实践提高对语音信号处理的认识；•采用案例分析，让学生更好的理解语音信号处理的实际应用；•班级展示、答辩等形式，让学生交流与分享自己的学习成果和经验。
五、教学评价为了了解学生对该课程的掌握情况，将采用以下方法进行评价：•平时作业成绩•期末考试成绩•学生自评、同学互评、教师评价六、教材选择语音信号处理第二版，作者：李忠。
该教材涵盖了本课程的全部内容，清晰明了，适合本课程的教学。
七、结语本文介绍了一份语音信号处理第二版教学设计，旨在通过多种教学方法，让学生掌握语音信号的基础知识、分析技术、识别方法以及实际应用。
希望本文能够为相关领域的教学者提供一些参考，同时也能够促进语音信号处理领域的研究和发展。
《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
《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》讲稿共23页文档
1.语音过程的早期研究
讨论三方面问题：
（1）人类发音器官 （2）双亥姆霍兹谐振器发声模型 （3）电发声系统（EVT）的电模型
2.语音发送过程的声学模型
讨论两方面问题：
（1）语音发送过程的声学理论 （2）语音发送过程的声学模型
2.语音发送过程的声学模型
（1）语音发送过程的声学理论 ①语音的发送过程。 语音发送过程包括两部分：语音的产生和
3.语音发送过程的数字模型
（1）声激励数字模型
大部分的语音可以分成浊音和清音，因而要 求激励源应能产生准周期的脉冲波形(浊音)或随 机噪声的波形(清音)。
声激励的数字模型
3.语音发送过程的数字模型
（2）声道传送数字模型
无损声管模型的方块图表示及其终端模 拟的数字模型。
声道的数字模型
3.语音发送过程的数字模型
传播。 ②声波在声道中的传播过程。
简化声道示意图
2.语音发送过程的声学模型
（2）语音发送过程的声学模型
求以上方程组的完全解很复杂。因此，常采 用近似和简化方法，得到语音发送过程的简化声 学模型。
①语音发送过程的均匀无损声管模型
五节无损声管级联的声道模型
2.语音发送过程的声学模型
③鼻腔声管模型
声道的四端网络模型
开关
喉腔
Z
U
G
G
A
鼻腔
Z
C
n
口腔 B
Z
L
返回
4.语音发送过程的电模型
数字模型与电模型的性能比较： ①用数字滤波器模拟语音发送过程的数字
模型，虽然不太精确，便却比较直观，它也是 研究中常用的一种模型。
②用四端网络模型（电模型），可以比较 精确地计算在声道中的语音发送过程，但这种 方法，因不能直接确定共振峰在频段中的位置， 所以不太直观。
语音信号处理教学大纲
第六章：语音信号的波形编码
最优非线性压扩曲线的求解；正交镜像滤波器组与子带编码；MPEG-I Layer II音频编码技术；∑-△调制编码技术
第七章：语音信号的参数编码
多脉冲激励及规则脉冲激励声码器
第八章：语音识别技术
MFCC语音识别特征，HMM模型训练和识别算法
（根据您的经验）历年学生在听课中最不容易理解或很容易搞错的概念包括：
第七章：语音信号的参数编码（4学时）
第八章：语音识别技术（8学时）
第九章：总结（3学时）
四．课程教学基本要求
（一）基本概念
您所授课程中学生必须掌握的基本概念至少包括：
第一章：语音信号的时域及频域特征
辅音、元音（声母与、韵母）语音信号的特点；基音与汉语四声的关系。语音的过零率，短时能量，自相关函数特征；语音的共振峰特征及语谱图特征
课程试验作业
您所授课程中学生必须掌握的数据分析方法包括：
有约束条件下的函数极值求解
优秀学生可以进一步参与和熟悉的实验与数据处理方法包括：
最小均方误差分析、有约束条件下的泛函极值求解
您所授课程中学生必须掌握的理论建模方法包括：
声管模型
优秀学生还应该掌握的理论建模方法包括：
HMM模型
您所授课程中学生必须掌握的基本理论论证方法包括：
付利叶分析理论
优秀学生还应该进一步掌握的基本理论论证方法包括：
短时付利叶分析理论，小波分析理论，非平稳信号分析方法
您所授课程中注重锻炼学生的哪些基本技能？
理论联系实际，重点在应用理论解释、解决问题。
傅利叶分析技术在非平稳信号分析中的局限性，短时分析技术，窗函数选择对时频分析的影响和作用，小波分析概念。
语音信号处理教学大纲
语音信号处理教学大纲一、引言语音信号处理是一门涉及语音获取、分析、编码和合成的学科，广泛应用于语音识别、语音合成、音频处理、声纹识别等领域。
为了帮助学生全面理解语音信号处理的原理和技术，提高他们的实际应用能力，制定一份全面且系统的语音信号处理教学大纲是非常必要的。
二、课程概述本课程旨在介绍语音信号处理的基本概念、理论和实践技术。
通过本课程的学习，学生将能够掌握语音信号获取、处理和分析的基本方法和技术，了解语音编码和语音合成的原理，以及掌握一些常见的语音信号处理应用。
三、课程目标1. 理解语音信号的基本特性和模型；2. 掌握语音信号获取的方法和技术；3. 理解语音信号的数字处理方法和算法；4. 了解语音信号分析和特征提取的方法；5. 了解语音编码和语音合成的基本原理；6. 掌握一些常见的语音信号处理应用。
四、教学内容1. 语音信号的基本特性和模型1.1 语音发音过程和声音的产生1.2 语音信号的基本特性分析1.3 语音信号的时域分析和频域分析2. 语音信号获取的方法和技术2.1 麦克风和扬声器原理及选择2.2 语音信号的模拟录制和数字化处理2.3 声音增强和降噪技术3. 语音信号的数字处理方法和算法3.1 语音信号的数字滤波和时频变换3.2 语音信号的线性预测编码3.3 语音信号的自适应滤波方法4. 语音信号分析和特征提取的方法4.1 语音信号的基频和共振峰分析4.2 语音信号的短时分析和短时能量计算4.3 语音信号的线性预测分析5. 语音编码和语音合成的基本原理5.1 语音编码的基本原理和分类5.2 语音合成的方法和技术6. 语音信号处理应用6.1 语音识别和文本转换6.2 语音合成和语音增强6.3 声纹识别和人机交互五、教学方法1. 理论授课：通过讲解和演示，介绍语音信号处理的基本概念、原理和算法。
2. 实验实践：组织学生进行语音信号处理实验，掌握实际应用技术和工具的使用。
3. 课堂讨论：引导学生参与讨论，分析和解决与语音信号处理相关的问题。
《语音信号处理》讲稿第章(“语音”相关文档)共9张
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
语音信号处理课程实验教学大纲
《语音信号处理》课程实验教学大纲课程编号： 13006430 一、实验教学的目的通过实验，加深对语音信号处理基本概念的理解，学习语音信号处理的编程和处理方法。
二、实验教学任务1、掌握VC编程方法处理语音信号。
2、掌握改变参数对语音信号处理的差别。
三、具体实验项目名称、学时分配、适用专业及实验性质四、单项实验的内容、要求实验内容：实验一：语音信号的低通滤波和短时分析综合实验。
1.给出语音信号，要求设计一个低通滤波器，带宽为采样频率的四分之一，求输出信号；2.辨别原始语音信号与滤波器输出信号有何区别，说明原因；3.改变滤波器带宽，重复滤波实验，辨别语音信号的变化，说明原因；4.利用矩形窗和汉明窗对语音信号进行短时傅立叶分析，绘制语谱图并估计基音周期，分析两种窗函数对基音估计的影响；5.改变窗口长度，重复上一步，说明窗口长度对基音估计的影响。
实验二：语音信号的同态滤波综合实验。
1.给出语音信号，要求设计一个卷积同态系统，对声源和声道冲激响应进行有效分离；2.绘制语音信号的复倒谱，并利用复倒谱对语音信号进行基音估计；3.利用短时自相关函数进行基音估计，并与前者相比较，说明两种方法的优缺点。
实验三：语音信号的线性预测。
1. 声道传输函数建模：根据给出语音信号设计线性预测滤波器，求最佳预测系数；2 .利用自相关法对语音信号进行线性预测分析，求声道传输函数共振峰。
实验要求：1．正确使编程软件。
2．学会改变参数对语音信号处理的影响。
五、实验教材或讲义名称理论课程教材六、实验考核标准1、课程实验（占用课程总学时）6学时，考核成绩占总课程成绩的30%。
2、考核标准1）每次实验前应提交预习报告，明确实验目的，了解实验内容。
2）实验中遵守实验纪律，听从老师指导，爱护仪器设备，遵守操作规程。
3）课程实验完成时，应对学生实验技能进行检查，提出问题能说明清楚。
4）实验报告应及时完成，字要整洁、图表要规范，记录和处理的数据应准确。
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。
语音处理技术教学大纲
语音处理技术教学大纲语音处理技术教学大纲随着科技的迅猛发展，语音处理技术在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。
从语音识别到语音合成，从智能助理到语音交互，语音处理技术已经渗透到我们的手机、电视、汽车等各个领域。
为了培养更多的语音处理技术专业人才，制定一份科学合理的教学大纲就显得尤为重要。
一、引言语音处理技术教学大纲的引言部分应该包括对语音处理技术的定义和背景介绍。
语音处理技术是指通过计算机对语音信号进行分析、识别、合成和处理的技术。
它的发展源于人们对语音交流的需求以及对人机交互方式的探索。
随着人工智能的兴起，语音处理技术的应用范围和重要性也越来越大。
二、教学目标在教学大纲的这一部分，应该明确语音处理技术教学的目标。
首先，学生应该了解语音处理技术的基本原理和方法，能够分析语音信号的特征和结构。
其次，学生应该掌握语音识别和语音合成的基本算法和技术，能够设计和实现简单的语音处理系统。
最后，学生应该了解语音处理技术在实际应用中的挑战和前沿研究方向。
三、教学内容教学内容是教学大纲的核心部分，它应该包括语音处理技术的基本原理、算法和应用。
在语音处理技术的基本原理方面，教学内容可以包括语音信号的特征提取、语音识别和语音合成的基本原理等。
在算法方面，教学内容可以包括隐马尔可夫模型、高斯混合模型、深度学习等常用的语音处理算法。
在应用方面，教学内容可以包括语音识别系统、语音合成系统、声纹识别系统等实际应用案例的介绍和实践。
四、教学方法教学方法是指教师在教学过程中采用的教学手段和策略。
在语音处理技术教学中，可以采用讲授、实验、案例分析等多种教学方法。
讲授方法可以用来介绍语音处理技术的基本概念和原理；实验方法可以用来培养学生的实践能力和动手能力；案例分析方法可以用来帮助学生理解和应用语音处理技术。
五、教学评价教学评价是对学生学习情况和教学效果进行评估的过程。
在语音处理技术教学中，可以采用考试、作业、项目等多种评价方式。
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第四章：语音信号的线性预测编码技术 LPC分析的基本的概念；LPC正则方程组的自关解法和自
协方差解法；LPC正则方程组的Durbin递推算法；Durbin递 推算法的稳定性证明；LPC分析在语音信号分析中的应用 第五章：人耳的听觉系统
听课人数：41 □公共基础课
■专业课
教学方式
■讲授为主 专题讨论为主 □案例教学为主 其它
□实验/实践为主 □
□自学为主
□
■中文 □ 中文＋英课文件（：英■语中授文课 □英文
授课与课件语
>50%）
□中文＋英文
言
□英文 □其他外语
考核方式及 成绩评定标 准
作业成绩40%，期末考试60%
教材及主要参 考书
（根据您的经验）历年学生在听课中最不容易理解或很容易搞错 的概念包括：
傅利叶分析技术在非平稳信号分析中的局限性，短时分析技术， 窗函数选择对时频分析的影响和作用，小波分析概念。
（二）基本规律
在您所授课程中学生必须了解掌握的基本规律至少包括： 线性时不变系统的性质 优秀学生还应该掌握的基本规律包括: 线性时不变系统的特征函数及其性质
L.R.Rabiner,
”Fundamentals of
Speech
Recognition”
Prentic-Hall,Inc.
(影印版，清华大学
出版社，1999，8)
J.D. Markel and Jr
A.H.Gray,”Linear
Prediction
of
Speech”,Springer-
Verlag,1976
（四）实践环节
您所授课程中学生必须参与的实验环节包括： 课程试验作业 您所授课程中学生必须掌握的数据分析方法包括： 有约束条件下的函数极值求解
优秀学生可以进一步参与和熟悉的实验与数据处理方法包括： 最小均方误差分析、有约束条件下的泛函极值求解
您所授课程中学生必须掌握的理论建模方法包括： 声管模型
优秀学生还应该掌握的理论建模方法包括： HMM模型 您所授课程中学生必须掌握的基本理论论证方法包括： 付利叶分析理论
三、课程教学大纲（可列多级标题，如设有实验，还须注明各 实验名称、实验目的及主要实验内容）
第一章：语音信号的时域及频域特征（2学时） 第二章：语音信号的产生模型—声管模型（2学时） 第三章：语音信号的同态处理技术（3学时） 第四章：语音信号的线性预测编码技术（4学时） 第五章：人耳的听觉系统（2学时） 第六章：语音信号的波形编码（4学时） 第七章：语音信号的参数编码（4学时） 第八章：语音识别技术（8学时） 第九章：总结（3学时）
先修要求、适 用院系及专业
中文
外文
教材
杨行峻， 迟惠生 等，《语 音信号数 字处 理》 ， 电子工业 出版社， 1995年
Thomas F. Quatieri 著，赵胜辉等译,离 散时间语音信号处 理-原理与应用,电子 工业出版社，2004， 8
主要参考书
姚天 任，“数 字语音处 理”，华 中理工大 学出版 社， 1992，4
语音信号处理
一、课程基本情况
课程编 40230132 号
语音信号处理 英文名称 Speech Signals Processing
课程负责人 教师姓名：肖熙
职称：副研究员
学时学分
讲课学时：32 实验学 学分: 2 时：
课程类型
总学时: 32 □文化素质课
□学科基础课 □专业基础课 □其它
人耳听觉的“发放率-位置表达”学说和“时间--位置 表达”学说；人耳的听觉特性 第六章：语音信号的波形编码
语音波形的线性量化编码和非线性量化编码；自适应量 化编码；ADPCM编码；子带编码 第七章：语音信号的参数编码 LPC声码器 第八章：语音识别技术
语音识别特征的选择；语音识别模型；DTW语音识别算 法；HMM语音识别模型；
四．课程教学基本要求
（一）基本概念
您所授课程中学生必须掌握的基本概念至少包括： 第一章：语音信号的时域及频域特征
辅音、元音（声母与、韵母）语音信号的特点；基音与汉 语四声的关系。语音的过零率，短时能量，自相关函数特 征；语音的共振峰特征及语谱图特征
第二章：语音信号的产生模型—声管模型 声管模型的构成；波动方程的推导；声管传输函数的推 导；声管模型的特点
优秀学生还应该进一步掌握的基本理论论证方法包括： 短时付利叶分析理论，小波分析理论，非平稳信号分析方法
您所授课程中注重锻炼学生的哪些基本技能？ 理论联系实际，重点在应用理论解释、解决问题。
（三）基本理论
在您所授课程中学生必须掌握的基本理论至少包括： 信号的正交变换理论 优秀学生还应该掌握的基本理论包括： 信号投影算子及最佳正交变换理论 学生至少应该掌握哪些基本理论的推导和证明： 线性预测分析中的Durbin算法 子带编码中最佳子带比特数分配算法 优秀学生还应该掌握哪些基本理论的推导和证明： 变换域编码中最佳正交基的选择算法
优秀学生还应该掌握的概念包括： 第六章：语音信号的波形编码
最优非线性压扩曲线的求解；正交镜像滤波器组与子带 编码；MPEG-I Layer II音频编码技术；∑-△调制编码技 术 第七章：语音信号的参数编码 多脉冲激励及规则脉冲激励声码器 第八章：语音识别技术
MFCC语音识别特征，HMM模型训练和识别算法
先修课为：《数字信号处理》，适用于信息学 院等信号与信息处理专业学生
二、课程内容简介（200－400字，双语教学课程须同时提供中 英文内容简介）
本课程对语音信号在时域和频域上的基本特征进行了描 述，介绍了过零率、短时能量、共振峰等概念和非平稳语音信
号分析方法。针对语音的产生模型，本课程对语音的声管模型 进行了较为详细的数学分析，为线性预测技术在语音信号处理 中的应用架起了沟通的桥梁。信号解卷分析是数字信号处理中 非常重要的技术，围绕着参数解卷和非参数解决这两个问题， 本课程重点论述了线性预测技术和同态信号处理技术，并对它 们在语音编码和语音识别中的应用进行了介绍。在语音编码方 面，本课程介绍了波形编码技术中的非线性量化编码技术、自 适应编码技术、子带编码技术、变换域编码技术和以多脉冲激 励线性预测编码技术为代表的参数编码技术。在语音识别技术 方面，课程中介绍了语音识别中常用的识别特征和模板匹配方 法，重点介绍了DTW模板匹配算法和HMM语音识别模型。通过本 课程的学习，学生可以对语音信号处理技术有个较为全面的了 解并掌握其基本技术。