第6章 语音信号的同态分析
7-语音信号的同态滤波和倒谱分析NEW10n
• 如果设语音信号为 x(n) ，则通过第一个卷积特征系统 ˆ ˆ D*[ ]变换为系统 x1 (n) + x 2 (n) ； ˆ ˆ • 设 x1 (n) 为声门激励信号， x2 (n) 为声道冲击响应，则 如果两者处于不同的位置，并且互不交替，那么，适当的 设计线性系统，便可将两者分开处理； • 或者是提取其中之一，而同时抑制另一个；
∗
D∗−1 [
]
• D*[ ]将两时间序列的卷积运算变为两时间序列的加法运算； • 具体而言， D*[ ]包括三步：①z变换将两时间序列的卷积变成 相应z变换之乘积；②采用对数运算将相乘的两个z变换变成它 们各自的对数的和；③逆z变换将z域转换回到时域； • 卷积特征系统D*[ ]如下图：
x1 (n) ∗ x2 (n) Ζ[
HUAZHONG UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Wuhan,430074, P.R. China 中华人民共和国 湖北 武汉
第四节 复倒谱的性质和计算方法
• 复倒谱的几个重要性质：证明过程略
ˆ （1）即使序列x(n)是有限长的，其复倒谱 x(n) 总是无
1 arg[ X ( N )] ⎧ 2 π N为奇数 r=⎨ 1 N −1 N +1 ⎩ 2π {arg[ X ( 2 )] + arg[ X ( 2 )]} N为偶数
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浊音的倒谱分析实例
• 浊音倒谱分析如下图； 原信号
对数谱：DFT 后求对数，包 含慢变化包络 和快变化周期 性细致结构；
语音信号的基础知识课件
虚拟助手是一种能够协助用户完成日 常任务的应用。通过语音合成与识别 技术，虚拟助手能够理解用户的意图 ，提供相应的服务。例如，日程提醒 、天气查询、音乐播放等。
有声读物是一种将书籍转换为音频形 式的产品。通过语音合成技术，可以 将文字转换为自然语音朗读；通过语 音识别技术，可以方便地实现音频文 件的文字转录。有声读物的出现为那 些不方便阅读或视力不好的人群提供 了方便的阅读方式。
05 语音信号的未来发展
语音信号处理技术的发展趋势
01
深度学习算法的广泛应用
随着深度学习技术的不断发展，语音信号处理将更加依赖于深度学习算
法，如卷积神经网络、循环神经网络等，以提高语音识别的准确率和语
音合成的自然度。
02
端到端语音处理
端到端语音处理技术将逐步成为主流，这种技术能够直接将输入的语音
语音合成技术的原理
语音合成技术主要基于波形编码、统 计建模和深度学习等技术实现。其中 ，波形编码通过模仿人类发音器官的 动作，生成与人类语音相似的波形； 统计建模则通过建立声学模型和语言 模型，预测语音的波形；深度学习则 通过训练神经网络，学习语音的生成 过程。
语音合成技术的应用
语音合成技术的应用非常广泛，包括 智能客服、虚拟助手、有声读物等领 域。通过语音合成技术，这些应用能 够以自然的方式与用户进行交互，提 供更加智能化的服务。
语音识别
将语音信号转换为文本信息， 实现人机交互。
情感分析
通过分析语音信号中的情感特 征，实现情感识别和分类。
语音通信
利用语音信号进行远程通信， 是最常见的应用之一。
语音合成
将文本信息转换为语音信号， 用于自动播报、虚拟人物等领 域。
说话人识别
利用语音信号中的个性特征， 识别出说话人的身份。
语音信号分析
语音信号分析3.1 概述语音信号分析是语音信号处理的前提和基础，只有分析出可表示语音信号本质特征的参数才有可能利用这些参数进行高效的语音通信、语音合成和语音识别等处理。
而且，语音合成的好坏，语音识别率的高低也取决于对语音信号分析的准确性和精确性。
因此语音信号分析在语音信号处理应用中具有举足轻重的地位。
贯穿于语音分析全过程的是“短时分析技术”。
因为，语音信号从整体来看其特性及表征其本质特征的参数均是随时间而变化的，所以它是一个非平稳态过程，不能用处理平稳信号的数字信号处理技术对其进行分析处理。
但是语音信号在一个短时间范围内其特性基本保持不变即相对稳定，即语音信号具有短时平稳性。
所以任何语音信号的分析和处理必须建立在“短时”的基础上，将语音信号分为一段一段来分析其特征参数，其中每一段称为一“帧”，帧长一般取为10 30ms 。
这样，对于整体的语音信号来讲，分析出的是由每一帧特征参数组成的特征参数时间序列。
3.2 语音数字化和预处理在按帧进行语音分析，提取语音参数之前必须进行一些共同的短时分析技术，如语音信号的数字化、语音信号的端点检测、预加重、加窗和分帧等，这些也是不可忽视的语音信号分析的关键技术。
3.2.1 数字化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；预处理一般包括预加重、加窗和分帧等。
语音信号首先进行反混叠滤波，反混叠滤波的目的有两个：第一，抑制输入信号各个频域分量中频率超出s f /2的所有分量（s f 为采样频率），以防止混叠干扰；第二，抑制电源工频干扰。
这样，反混叠滤波必须是一个带通滤波器，设其上、下截止频率分别是H f 和L f ，则对于绝大多数语音编译码器，H f =3400Hz 、L f =60 100Hz ，采样频率为s f =8kHz 。
语音信号经过反混叠滤波和采样后由A/D 变换器变换为二进制数字码。
A/D 变换中要对信号进行量化，量化不可避免地会产生误差。
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。
语音信号的同态滤波和倒谱分析.
M
u(n) ar (n rN p ) r0 a r 为幅度因子
M,r均为正整数
N p 为用样点数表示的基音周期
u(n) u(n)的幅度呈衰减趋势
0 Np 2Np
MNp n
M
求u(n)的复倒谱 u(n) ar (n rN p ) r0
(1)对u(n)进行Z变换
（2）逆特征系统D*-1[] ，恢复为卷积性信号。
xˆ(n) xˆ1(n) xˆ2 (n) 进行如下处理：
(1)Z[xˆ(n)] Xˆ (z) Xˆ 1(z) Xˆ 2 (z) (2) exp(Xˆ (z)) X (z) X1(z) X 2 (z) (3)x(n) Z 1[ X1(z) X 2 (z)] x1(n) x2 (n)
声门激励信号的复倒谱mr均为正整数anmrprrnna为幅度因子nu0rp为用样点数表示的基音周期nun0np2npmnpun的幅度呈衰减趋势1对un进行z变换0r11rr002020100111maaazazaazapazmaazaaazaznuzurnrrnmnmnnmrrnrnnppppp求un的复倒谱mrprrnnanu02对uz取对数并进行泰勒级数展开krpalnamrkknkrmrnrppzkazaazuzu1z1010ln1lnlnln?rnknkrnazzkapp1113对进行逆z变换求得un的复倒谱001101101ln1kln1kln??0aknnaknnnaknmnanazuznukpkrkrkkpkkmrpkr?zu结论一个有限长的周期冲激序列其复倒谱也是一个周期冲激序列其周期不变只是序列变为无限长
N 1
X (k) DFT(x(n)) x(n)WNnk n0
x(n)
ch6 语音信号的同态处理技术
目前解卷积算法有两大类：
（1）参数解卷：建立模型，然后解模型参数。 例如：线性预测编码（LPC）算法中，对 V(z) 建立模型， 然后求解模型的参数，从而估计出 V(z) 和 E(z) 信号。
2
（2）非参数解卷：非参数解卷无需建立一个模型。 同态信号处理就是最重要的一种非参数解卷算法。
3
1.1. 同态信号处理系统
卷积同态系统的构成
9
1.3. 卷积同态系统的性质
性质（1）:
ˆ ˆ 若 x1 (n) = D* [ x1 (n)] ， x 2 (n) = D* [ x 2 (n)]
ˆ ˆ 则 D* [ x1 ( n)*x 2 ( n)] = x1 ( n) + x 2 ( n)
10
证明： 假设 x(n) = x1 (n) * x 2 (n)
c1 (n) = D* [ x1 (n)] ， c 2 (n) = D* [ x 2 (n)]
则 c(n) = c1 (n) + c 2 (n) 证明：
c(n) = D* [ x(n)] = D* [ x1 (n) * x 2 (n)] = F −1 ln x1 (e jϖ ) ⋅ x 2 (e jϖ ) = F −1 ln x1 (e jϖ ) + F −1 ln x 2 (e jϖ ) = c1 (n) + c 2 (n)
4
定义（1） D∆ [⋅] 称为 ∆ 运算的特征系统，若： ：
ˆ x(n) = D∆ [ x(n)] ˆ ˆ x1 (n) + x 2 (n) = D∆ [ x1 (n)∆x2 (n)]
信号经过 D∆ [⋅] 特征系统后，从 ∆ 运算变成了加法运算。 这样在大多数情况下，可以用我们常用的线性系统进行处理。 例如 L[⋅] 是一个普通的线性系统：
语音信号的同态滤波及倒谱分析
*
[ ]
y1 ( n ) y 2 ( n )
* *
x(n)
X (z)
ln[ ]
ˆ X (z)
Z
1
ˆ x(n)
Z[
]
[
]
ˆ y (n)
ˆ Y (z)
exp[ ]
Y (z)
Z
1
* *
y (n)
Z[
]
[
]
12
3. 复倒谱和倒谱
13
3. 复倒谱和倒谱
复倒谱和倒谱P49
复倒谱：一个时间序列的Z变换的对数所对应的时间序列
) X 2 (e
j
)
( ) 1 ( ) 2 ( )
( ) 2 k
24
5. 复倒谱分析中的相位卷绕问题
递推法解决相位卷绕
d d ˆ X (z) [ln X ( z )] X (z) dz dz X ( z ) dz zX ( z ) d ˆ d ˆ X ( z ) z X ( z ) X ( z ) z X (z) dz dz dz d
z d dz X ( z ) nx ( n )
d
ˆ n x ( n ) x ( n ) nx ( n )
k
ˆ k x ( k ) x ( n k ) nx ( n ) k ˆ n x(k ) x(n k ) k 0
n
ˆ Y (z)
对数谱函数
峰值检测
共振峰 28
6. 同态滤波在语音信号处理中的应用
同态声码器
L1 ( n )
语音信号的同态滤波和倒谱分析课件
倒谱分析的应用
倒谱分析在语音识别领域中应 用广泛，用于提取语音特征， 提高识别准确率。
Hale Waihona Puke 倒谱分析还可以用于语音合成 ，通过对倒谱系数的调整和重 构，实现语音信号的合成。
此外，倒谱分析在语音降噪、 语音增强等领域也有广泛应用 。
语音信号的同态滤波 和倒谱分析课件
目录
• 语音信号的同态滤波 • 语音信号的倒谱分析 • 语音信号的同态滤波与倒谱分析的比较 • 语音信号处理的其他方法 • 语音信号处理的应用前景
01
语音信号的同态滤波
同态滤波的定义
同态滤波是一种信号处理方法，它通过非线性变换将输入信号分解为两部分：包 络信号和调制信号。包络信号表示信号的幅度变化，调制信号表示信号的相位变 化。
01
倒谱分析是一种语音信号处理技 术，通过对语音信号的倒谱变换 ，提取出语音信号的特征信息。
02
倒谱分析通过将语音信号的频谱 转换为倒谱，实现了对语音信号 的频域和时域特征的综合分析。
倒谱分析的原理
倒谱分析基于对语音信号的短时傅里 叶变换（STFT）和逆变换，通过对 频谱取对数后再进行逆变换，得到倒 谱系数。
质量。
05
语音信号处理的应用前景
语音识别
语音识别技术是实现人机语音交互的 关键技术，能够将人的语音转换为文 字或命令，从而实现人机交互。
随着人工智能技术的不断发展，语音 识别技术在智能家居、智能客服、智 能车载等领域的应用越来越广泛，为 人们的生活和工作带来了便利。
语音合成
语音合成技术是将文字转换为语音的技术，广泛应用于语音导航、语音播报、虚拟人物等领域。
语言学中的语音信号分析
语言学中的语音信号分析语音信号是人类信息传递中最重要的方式之一。
语音信号分析是语音学研究的重要基础，也是许多领域如语音识别、语音合成、说话人识别等研究的关键环节。
本文将详细介绍语音信号分析的概念、步骤、方法和应用，以及目前存在的问题和未来的发展方向。
一、语音信号分析的概念和步骤语音信号分析是指将语音信号转变为可被计算机处理和识别的形式。
其步骤一般包括分帧、加窗、时域特征提取、频域特征提取等。
下面将逐一介绍。
1.分帧语音信号是一系列时域波形，随着时间的推移，其幅度和频率也在不断变化。
为了方便后续计算处理，需要将长时域的语音信号分割成短时域的小段，每一段称为一帧。
帧的长度一般在20~40ms之间，相邻帧之间一般有20~50%的重叠。
2.加窗由于分帧后的语音信号段末端的数值不完整，会造成分析和处理的困难。
为了消除边界效应，在每一帧的两端加上窗函数。
窗函数的目的是将信号逐渐减小到零，避免过度的数据扰动，同时使得相邻帧之间的信号光滑连续，减小处理误差。
3.时域特征提取时域特征是指每一帧中的语音信号的幅度、能量、过零率、基音周期等，一般通过数字信号处理方法计算得到。
这些特征可以反映语音信号的时域变化情况，如音高、音强、音长等。
4.频域特征提取语音信号在频域上的特征也非常重要。
FFT算法可以将时域信号转换为频域信号，得到语音信号的频谱。
从频谱中可以提取出如功率谱密度、倒谱系数、线性预测系数等频域特征。
这些特征可以反映语音信号的谐波结构和共振峰分布。
二、语音信号分析的方法语音信号分析方法有很多种，下面介绍几种常用的方法。
1.基音周期提取法人类的语音信号中存在基频，也就是说，语音信号中存在固定的波形重复出现。
基音周期提取法就是通过求取信号的基频周期，来确定声音的音高。
基音周期提取法的难点在于基波周期受到噪声和非周期性成分的影响，误差很大。
2.线性预测法线性预测法是通过分析语音信号在经过声道传输后，所产生的声音变化，来判断不同声音的特征。
【全文】语音信号处理课件第六章
数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著（李红莲修改并主讲）
预测误差e(n)是信号s(n)通过如下系统的输出：
p
Az 1 ai z i i 1
A(z)称为LPC误差滤波器. LPC分析：即设计预测误差滤波器A(z)的过程，也就 是求解预测系数，使得预测器的误差e(n)在某个预定 的准则下最小。
23
数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著（李红莲修改并主讲）
6.6.1 LSP的定义和特点
设线性预测逆滤波器A(z)为
p
A(z) 1 ai z i
由A(z)组成的p+1阶对称i和1 反对称多项式表示如下：
P(z) A(z) z ( p1) A(z 1 ) Q(z) A(z) z ( p1) A(z 1 )
线性预测系数： a1、a2 、a p
上式称为线性预测器，预测器的阶数为p阶。
4
数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著（李红莲修改并主讲）
p阶线性预测器的传递函数为
p
Pz ai z i i 1
线性预测误差e(n) ：信号s(n)与其线性预测 sˆ(n) 值之差。e(n)表示式为：
p
e n s(n) sˆ n s(n) ai s n i i1
i 1
p
E[e(n)s(n)] ai E[e(n)s(n i)] i 1
上式第二项为0。
16
数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著（李红莲修改并主讲）
p
p
E p E[e(n)s(n)] E[s(n)s(n)] ai E[s(n)s(n i)] R(0) - ai R(i)
s(n) A(z) e(n) 图6.1 LPC误差滤波器
6
语音信号处理实用教程-PPT课件第01章 绪论
22
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；
1
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
语音信号处理与分析
语音信号处理与分析语音信号处理与分析是数字信号处理领域的一个重要分支。
它涉及了对语音信号的各种处理技术和分析方法。
语音信号处理与分析的主要目标是提取和控制语音信号中的有用信息，以实现语音识别、语音合成、语音增强、语音编码等一系列语音相关应用。
一、语音信号特点语音信号是人类沟通中最基本的形式之一。
它具有以下几个基本特点：1. 声音频率范围广泛：人类能够听到的声音频率范围约为20Hz到20kHz。
而语音信号一般集中在300Hz到4kHz之间，这个频率范围包含了语音的大部分信息。
2. 时域相关性强：语音信号在时域上呈现出一定的连续性，即相邻时间点的样本值之间存在一定的相关性。
3. 信息量大：语音信号中包含了大量的语义、语法和语音音素信息，涵盖了人类语言交流的各个层面。
二、语音信号处理语音信号处理旨在提取和改善语音信号中的信息，使其更易于分析和理解。
常见的语音信号处理技术包括：1. 语音预处理：对原始语音信号进行降噪、去除回声、均衡化等处理，以增强语音的清晰度和可听性。
2. 特征提取：通过对语音信号进行时频分析，提取出与语音内容相关的特征参数，如短时能量、过零率、共振峰频率等。
3. 语音编码：将语音信号以压缩形式存储或传输，以减少存储空间和传输带宽。
常用的语音编码算法有PCM、ADPCM、MP3等。
4. 语音识别：通过计算机对语音信号进行自动识别，将语音转化为文字。
语音识别广泛应用于语音助手、语音搜索等领域。
5. 语音合成：根据输入的文字信息，生成与人类声音相似的合成语音。
语音合成的应用包括语音助手、有声阅读、机器人交互等。
三、语音信号分析语音信号分析旨在从语音信号中提取有关语音的信息，以揭示语音产生机制和语音特征。
常见的语音信号分析方法包括：1. 短时傅里叶变换(STFT)：将语音信号按时间窗进行分段，对每个时间窗进行傅里叶变换，得到时间频率分布谱。
2. 线性预测编码(LPC)：通过建立线性预测模型，提取出语音信号中的共振峰频率和预测残差。
语音信号的分析与处理
语音信号的分析与处理在日常生活中，我们常常与语音信号打交道，如电话通讯、语音识别、音乐播放、影片配音等。
语音信号是人类声音的一种电信号表示形式，它的特性是非常复杂的，包括语音的声音频率、幅度大小、声音的拐角特征、信号的频率变化以及背景噪声等多方面因素。
因此，对语音信号正确分析和处理是现代通讯研究、智能语音识别和场景识别等领域的重要问题，也是一个迫切需要解决的问题。
一、语音信号的基本特征语音信号具有很多特征，如频率、能量、音色和韵律等。
频率是语音信号的基本特征之一，它是指语音信号中声音的高低频率。
音频信号的波形形状与频率息息相关。
一般组成语音的基元元音频率范围在250 Hz ~ 1000 Hz之间，辅音频率的范围在100 Hz ~ 4 kHz之间。
能量与音量相关，是指语音信号所含有的总能量。
音色是语音信号的另一个特征，它能够指示语音信号的来源。
最后，韵律则是指语音信号的节奏，其包含语音中音节、词语、句子和语气的信息。
二、语音信号的分析方法语音信号的分析方法可以分为时域分析和频域分析两种方式。
其中，时域分析是一种基于时间的分析，它通过观察信号的实时波形来分析语音信号的特征。
频域分析则是一种基于频率的分析，它通过观察信号的频谱特性来分析语音信号的频率、音量和音色。
1. 时域分析时域分析是一种非常基础的语音信号分析方法。
通常，时域分析方法通过分析语音信号的波形特征来判断语音信号的特点。
它能够检查信号在时间上的变化，比如分析语音信号中频率与振幅的变化。
这种方法主要通过时间和采样频率来确定语音信号的基本特征。
2. 频域分析频域分析则是一种付于注意的语音信号分析方法。
它主要通过傅里叶变换（Fourier transform）或小波变换（Wavelet transform）等频率分析方法来研究信号在不同频段上的特征。
通过频域分析可以获得信号在较高频段上的信息，该信息往往无法通过时域分析方法获得。
频域分析方法可以用于语音信号的分析、信号噪声抑制和语音信号质量改进等方面。
语言学语音分析知识点整理
语言学语音分析知识点整理在语言学的广袤领域中，语音分析是一个至关重要的部分。
它不仅帮助我们理解语言的声音结构，还为语言的学习、教学以及各种语言相关的研究提供了坚实的基础。
接下来，让我们一同深入探索语言学语音分析的多个重要知识点。
一、语音的物理属性语音首先具有物理属性，这包括音高、音强、音长和音色。
音高指的是声音的高低，它取决于声波的频率。
在不同的语言中，音高的变化可能具有不同的意义。
比如在汉语中，声调的变化就是通过音高来实现的，一声平、二声扬、三声拐弯、四声降，不同的声调会导致字词意义的不同。
音强则是声音的强弱，由声波的振幅决定。
在某些语言中，音强的变化可以区分词汇或语法意义。
例如，英语中的重音位置的改变有时会影响单词的词性和词义。
音长是声音的长短，与发音时持续的时间有关。
像日语中，长音和短音的区别就很明显，会影响单词的意义。
音色，又称音质，是我们能够区分不同声音的关键。
它取决于声波的形状，而影响声波形状的因素包括发音体、发音方法和共鸣器的形状等。
二、语音的生理属性要产生语音，离不开人类的发音器官。
了解发音器官的构造和作用对于语音分析至关重要。
人类的发音器官可以分为呼吸器官、喉头和声带、口腔和鼻腔三大部分。
呼吸器官为发音提供动力，通过肺部的呼吸运动将气流送出。
喉头和声带则起着关键的调节作用。
声带的振动与否以及振动的频率决定了声音的清浊和音高。
口腔和鼻腔则是语音的共鸣器。
通过改变口腔的形状，如唇形、舌位的高低前后等，可以发出不同的元音和辅音。
三、元音和辅音元音和辅音是语音的基本组成单位。
元音是在发音过程中气流通过口腔时不受阻碍而发出的音。
元音的特点是发音响亮、清晰，在音节中通常处于核心地位。
元音的音色主要取决于口腔的开合程度、舌位的高低前后以及唇形的圆展。
例如，“a”“o”“e”等都是常见的元音。
辅音则是在发音过程中气流在口腔或咽头受到一定阻碍而形成的音。
辅音的发音相对来说不如元音响亮和清晰。
辅音的分类可以依据发音部位和发音方法。
语音信号的特征分析讲解课件
语音信号的频谱特征
语音信号的动态特性
语音信号具有时变特性，即语音信号 的特性随时间而变化。这种动态特性 使得语音信号具有丰富的信息，如语 调、语速等。
语音信号具有特定的频谱特征，包括 基频、共振峰和噪声等。这些特征决 定了语音信号的音质、音调和音色。
语音信号的传播
01
语音信号的传播方式
语音信号可以通过空气传播、固体传播和液体传播等多种方式进行传播
。在日常生活中，我们主要通过空气传播的方式接收到语音信号。
02
语音信号的传播速度
在标准大气条件下，语音信号的传播速度约为343米/秒。这意味着在开
放空间中，声音可以在一秒钟内传播约343米。
03
语音信号的衰减
随着距离的增加，语音信号的强度会逐渐减弱。此外，障碍物、温度梯
度等因素也会影响语音信号的传播，导致信号衰减或失真。
HTK语音识别工具包
01
HTK (Hidden Markov Model Toolkit)
用于语音识别的开源工具包，基于隐马尔可夫模型和声学 模型，支持连续语音识别和语音合成。
02 03
特征提取
HTK支持多种特征提取方法，如MFCC（Mel-frequency cepstral coefficients）、PLP（Perceptual Linear Prediction）等。
人机交互
语音识别
通过特征分析，将输入的语音信号转 化为机器可识别的语言，实现人机交 互。例如，语音助手、智能客服等。
语音合成
将文本信息转化为人类可识别的语音 信号，实现人机交互。例如，语音导 航、语音播报等。
语音识别
声纹识别
通过特征分析，提取出说话人的声音特 征，进行身份识别。例如，手机解锁、 门禁系统等。
老师整理————语音信号处理复习知识点-11南理工
老师整理————语音信号处理复习知识点-11南理工§1.1 语音信号处理概述一、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。
3、语音信号的数字处理的优点：第二页第四段二、语音学的名词解释语音学：与语音信号处理存在十分密切的关系，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。
§1.2 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的内容。
§2.2 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（人体发出声音的基本过程）：人类的语音是由人体发音器官在大脑控制下的生理运动产生的。
空气从肺部排出形成气流，冲击声带，如果声带是紧绷的，则则形成准周期性脉冲的空气流，产生“浊音”。
若声带完全舒展，则形成摩擦音或爆破音。
经过声道调制的空气流最后从口或鼻腔辐射出来，形成语音。
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第6章 语音信号的同态分析
6.4 复倒谱和倒谱
➢ 复对数的多值性和解析性：
◆x(n) 的 z 变换表示为： X (z) X (z) ejarg X (z)
e e ◆因 jarg X (z)
jarg X ( z) j2 k
( k 为整数)是周期函数，故有：
Xˆ (z) ln X (z) ln X (z) j[arg X (z) 2k]
式中， yˆ1(n), yˆ2 (n)—— xˆ1(n), xˆ2 (n)经线性系统L[ ] 滤波后的输出。
第6章 语音信号的同态分析
6.3 卷积同态系统
➢ 卷积特征系统的逆系统（固定特性） （图6.4b）： ◆将加法运算变为卷积运算，即：
D1[ yˆ1(n) yˆ2 (n)] D1[ yˆ1(n)] D1[ yˆ2 (n)]
□
○
x(n)
H[ ]
y(n)
△
◇
图 6.1 同态系统的一般表示
➢ 图6.1：输入运算□,△、输出运算○,◇的同态系统框图。
➢ 系统变换H[ ]：从输入到输出的矢量空间的代数线性变换。
➢ 线性矢量空间理论应用于同态系统，输入、输出运算需满足矢
量加法和标量乘法的代数公设。
第6章 语音信号的同态分析
6.2 广义叠加原理
6.3 卷积同态系统
➢ 线性系统 L[ ]：
➢ 依应用领域的不同要求和复倒谱 xˆ1(n), xˆ2 (n) 的特点设计：
◆或加强其中之一，削弱另一个信号；
◆ 或取出其中之一同时滤掉另一个信号。
➢ 对 xˆ1(n), xˆ2 (n) 进行线性滤波，即：
L[xˆ1(n) xˆ2 (n)] L[xˆ1(n)] L[xˆ2 (n)] yˆ1(n) yˆ2 (n)
(n)] (z)]
Z[x1(n)]Z[x2 (n)] ln X1(z) ln X 2 (z)
X1(z)X
2(z)
Z 1[ln X1(z) ln X 2 (z)] Z 1[ln X1(z)] Z 1[ln X 2 (z)] xˆ1(n) xˆ2 (n)
X1(z), X2(z) —— 分别为x1(n), x2(n)的z变换；
➢ 图6.2：同态系统的规范形式。
线性系统，决定该同态系 统的特性.设计的重点
运算□的 特征系统
□
++
++
○
x(n)
D□[ ]
L[ ]
D-1○[ ]
y(n)
△
xˆ(n)
yˆ(n)
◇
运算○的特征
图 6.2 同态系统的规范形式
系统的逆系统
➢ ◆同态系统表示成三个子系统（皆同态系统）级联。
◆服从下列的广义叠加原理：
xˆ1(n), xˆ2 (n) —— 分别为 ln X1(z), ln X2(z)的反z变换。
➢ 作用：将卷积运算组合信号转换成它们的复倒谱之和。
（复倒谱的定义见下节）
* x(n)
··
++
Z[ ]
ln[ ]
Z-1[ ]
X (z)
Xˆ (z)
+
xˆ(n)
图6.4a 卷积特征系统构成图
第6章 语音信号的同态分析
第6章 语音信号的同态分析
6.1 概述
➢ 两类解卷积算法： ◆参数解卷：为线性系统建立模型，用估计的模型参数表示 。
线性预测分析就属于参数解卷算法。 ◆非参数解卷：无需建立线性系统模型的一类方法。
同态滤波就是其中的一种技术。
➢ 同态滤波是一种非线性滤波，服从广义叠加原理。 ➢ 分离非加性组合信号（如乘性、卷积性组合），常采用同态滤
激励一个线性时变系统产生的输出。
➢ 时变性：在一帧内认为是不变的。
➢ 一帧语音信号 = 激励源 (卷积) 线性时不变系统的冲激响应
➢ 语音分析的目的：将激励源与线性时不变系统的冲激响应分
开来分别进行研究（即解卷积问题）。
◆激励源：区分清音和浊音（浊音时还应确定基音频率）。 ◆
线性时不变系统：了解声道 特性、谐振参数。
+
++
··
*
yˆ(n)
Z[ ]x(n) exp[ ]
Z-1[ ]
y(n)
Xˆ (z)
Y(z)
图6.4b 卷积逆特征系统的构成图
第6章 语音信号的同态分析
6.3 卷积同态系统
➢ 介绍两种卷积同态系统的典型应用实例： ◆语音信号分析 ◆解混响。
➢ 语音信号分析 ◆语音等于激励源与声道冲激响应的卷积（数字模型）：
极点， ck 1 极点，dk 1
◆z-r ——序列相对于时间原点的延时，假定该项可估计并去掉
➢ 将上式求复对数，得：（见下页）
第6章 语音信号的同态分析
第6章 语音信号的同态分析
6.1 概述 6.2 广义叠加原理 6.3 卷积同态系统 6.4 复倒谱和倒谱 6.5 类语音信号的复倒谱分析 6.6 复倒谱的计算方法 6.7 语音信号的倒谱分析
第6章 语音信号的同态分析
6.1 概述
第6章 语音信号的同态分析
6.1 概述
➢ 语音的数学模型：由准周期脉冲（浊音）或白噪声（清音）
式中，
eZYˆ[1(yˆz1)(Ynˆ2 ()z
yˆ2 (n)]
e e )
Yˆ1 ( z ) Yˆ2
Z[
(z)
yˆ1
(
n)]
Z
[
yˆ2
(n)]
Yˆ1
(
z
)
Yˆ2
(
z
)
Z
1[eYˆ1
(
z
)
eYˆ2
(
z
)
]
Z 1[eYˆ1 (z) ] Z 1[eYˆ2 (z) ]
y1(n)
y2 (n)
Yˆ1(z),Yˆ2 (z) —— 为 yˆ1(n), yˆ2 (n)的z变换； y1(n), y2 (n) —— 为 e , e Yˆ1(z) Yˆ2 (z) 的反z变换。
x(n) u(n) h(n)
◆分析目的：由语音信号估计激励源和声道冲激响应参数。 ◆卷积同态系统适于这种分析。 ➢ 解混响 ◆混响环境中录音，记录下有用信号和若干回波信号，即：
x(n) s(n)
M k 1
ak
s(n
nk
)
s(n)
h(n)
式中，nk ——第 k 个回波相对于有用信号 s(n) 的时延；
◆即：X(z) 对应于无穷多个 Xˆ (z)。不满足变换的唯一性。
➢ 解决办法：取主值，将幅角对π取模得到主值相位，即
ARG X (z) [arg X (z)] , ARG X (z)
式中，[ ]π表示对π求模运算。
➢复倒谱式可改写为： Xˆ (z) ln X (z) ln X (z) jARGX (z)
ak ——第 k 个反射系数；
h(n) (n)
M k 1
ak
(n
nk
)
——
回响特性。
第6章 语音信号的同态分析
6.3 卷积同态系统
➢ 仅讨论叠加一个回波信号的简单情况， h(n)
◆相关表达式：x(n) h(n)
s(n) a1s(n n1)
(n) a1 (n n1)
◆◆若将上n1式小代于人s(模n)型的式持，续然时后间两，边采求用卷z 变积换同后态再滤0图取波6.对5n器1 数梳去2形，n掉1滤得回波：3器波n1特。性n
◆关系式：设 x(n) x1(n) x2 (n) 则 xˆ(n) xˆ1(n) xˆ2 (n) c(n) c1(n) c2 (n)
◆一个信号序列经正、反两个特征系统变换后， 复倒谱时，能还原信号序列； 倒谱时，不能还原信号序列。因计算时，丢失相位信息。
➢复倒谱涉及两个待解 决的理论问题， ◆复对数的多值性； ◆复对数的解析性。
的连续性得不到保证。 ◆可在黎曼曲面上，重新定义复对数，幅角在（-∞,+ ∞ ）范围
内可以连续取值而无间断点。（细节参见数学教科书）
第6章 语音信号的同态分析
6.5 类语音信号的复倒谱分析
第6章 语音信号的同态分析
6.5 类语音信号的复倒谱分析 ➢ 两类序列的复倒谱：有理 z 变换序列、周期脉冲序列。
◆上式满足唯一性，但单位圆上不是ω的连续函数，
◆与 Xˆ (z) 的解析性相违。
第6章 语音信号的同态分析
6.4 复倒谱和倒谱
➢ 关于
Xˆ
(
z)
的连续性：
z j
◆为使 ln X ( j) 是ω的连续函数，要求 X(z) 在单位圆上无零、
极点。 ◆为了避免复对数的多值性，采用了主值相位ARG X(ejω)，致使
6.5.1 有理 z 变换序列 ➢ 一类序列的有理 z 变换：
单位圆内的
零点， ak 1
单位圆外的 零点， bk 1
X (z) Azr
mi k 1
(1
ak
z
1
)
pi k 1
(1
ck
z
1
)
mo k 1
(1
bk
z
)
po k 1
(1
dk
z
)
◆在单位圆上无零极点。
单位圆内的
单位圆外的
◆A ——系数，假定为正。
DL[Wc[1cxˆ11V(nx1)(n)cW2cxˆ22V(nx)2](n)c]1L[cxˆ11D(nW[)x]1(nc)2]L[xˆc22(DnW)[]x2 (n)] Dd1[c1 yˆ1(n) c2 yˆ2 (n)] c1YDd1[ yˆ1(n)]d c2YDd1[ yˆ2 (n)]
式中，
c(n) Z 1{ln Z[x(n)]}