语音信号处理作业7
语音信号处理第7讲
Csn (t ) Cs (t ) Cn (t )
设 Csn (t ) 为整个带噪语音输入语句（共N帧）的倒谱平均值，由于每一 帧噪声的倒谱相同，则有
1 N Csn (t ) Cs (t ) Cn (t ) N t 1 利用CMN法处理得到的增强语音的倒谱为
N 1 ˆ (t ) C (t ) C (t ) C (t ) C Cs (t ) s sn sn s N t 1
自适应滤波器：有效地在未知环境中跟踪实变的输入信号，使输出信 号达到最优，其基本原理框图如下
r (t ) 与 s (t ) 无关，而与未知噪声
信号 n(t ) 相关 自适应滤波器的实质在于实现带躁信号 中的噪声估计，并用原始信号中去除估 计噪声，达到语音增强的目的 为最小的误差 (t ) 也就是降噪后的 s(t )
6.1 概述 6.2 语音特性、人耳感知特性及噪声特性 6.3 滤波器法 6.4 相关特征法 6.5 非线性处理法 6.6 减谱法 6.7 Weiner滤波法
语音增强：
指当语音信号被各种各样的噪声干扰、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。（即：从含噪语音中提取尽 可能纯净的原始语音）
利用复数帧段主分量特征的降噪方法：鉴于来自环境的噪声具有帧间 相关性小，能量分布频率范围广且数值小，在语音信号主分量特征中 对应的贡献率交小的特点，可以利用复数帧段主分量特征来提高噪声 环境下的抗噪性 优点：既能起到降低噪声的作用，又能很好地解决输入特征参数矢量的 维数增加导致的参数估计误差及计算量增大问题
噪声的度量——声压、声强和声功率：
① 声压级
P Lp 20lg P0 20 Pa P0 I LI 20lg I 0 1012 W m2 I0 W LW 20lg W0 1012 W W0
(完整)《语音信号处理》期末试题总结,推荐文档
2011-2013学年《语音信号处理》期末考试试题适用班级：时量：120分钟闭卷记分：考生班级：姓名：学号：注：答案全部写在答题纸上，写在试卷上无效！一、填空题：（每空2分）1、矢量量化系统主要由编码器和译码器组成，其中编码器主要是由搜索算法和码书构成。
P1012、基于物理声学的共振峰理论，可以建立起三种实用的共振峰模型：级联型、并联型和混合型。
P183、语音编码按传统的分类方法可以分为波形编码、参数编码和混合编码。
P1374、对语音信号进行压缩编码的基本依据是语音信号的冗余度和人的听觉感知机理。
P137-1385、汉语音节一般由声母、韵母和声调三部分组成。
P106、人的听觉系统有两个重要特性，一个是耳蜗对于声信号的时频分析特性；另一个是人耳听觉的掩蔽效应。
P227、句法的最小单位是词，词法的最小单位是音节，音节可以由音素构成。
P98、复倒谱分析中避免相位卷绕的算法，常用的有微分法和最小相位信号法。
P629、语音信号处理也可以简称为语音处理，它是利用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门学科，包括语音编码、语音合成、语音识别、说话人识别和语音增强等五大分支。
P310、语音信号处理也可以简称为语音处理，它是以数字信号处理和语音学为基础而形成的一个综合新的学科，包括发音语音学、声学语音学、听觉语音学和心理学等四大分支。
P2，611、语音的四大要素：音质、音调、音强和音长。
P912、人类发音过程有三类不同的激励方式，因而能产生三类不同的声音，即浊音、清音、和爆破音。
P813、元音的一个重要声学特性是共振峰，它是区别不同元音的重要参数，它一般包括共振峰频率的位置和频带宽度。
14、语音信号的倒谱分析就是求取语音倒谱特征参数的过程，它可以通过同态信号处理来实现。
P56二、判断题：（每小题2分）√×1、预测编码就是利用对误差信号进行编码来降低量化所需的比特数，从而使编码速率大幅降低。
（×）P1432、以线性预测分析-合成技术为基础的参数编码，一般都是根据语音信号的基音周期和清/浊音标志信息来决定要采用的激励信号源。
语音信号处理作业
华南理工大学《语音信号处理》作业报告姓名：学号：班级：10级电信5班日期：2013年5 月24日1.实验要求编程实现：作业1、提取一段语音信号的短时能量、过零率、短时平均幅度差。
作业2、提取一段语音的傅里叶变换幅度谱、线性倒谱、梅尔频率倒谱（MFCC）。
作业3、提取一段语音的LPC参数。
作业4、估计一段语音的基音频率。
作业5、估计一段语音的前3个共振峰频率。
作业1：1、实验原理（1）、短时能量语音和噪声的区别可以体现在它们的能量上，语音段的能量比噪声段能量大，语音段的能量是噪声段能量叠加语音声波能量的和。
在信噪比很高时，那么只要计算输入信号的短时能量或短时平均幅度就能够把语音段和噪声背景区分开。
这是仅基于短时能量的端点检测方法。
信号{x(n)}的短时能量定义为:语音信号的短时平均幅度定义为:其中w(n)为窗函数。
（2）、短时平均过零率短时过零表示一帧语音信号波形穿过横轴(零电平)的次数。
过零分析是语音时域分析中最简单的一种。
对于连续语音信号，过零意味着时域波形通过时间轴；而对于离散信号，如果相邻的取样值的改变符号称为过零。
过零率就是样本改变符号次数。
信号{x(n)}的短时平均过零率定义为:式中，sgn为符号函数，即:过零率有两类重要的应用:第一，用于粗略地描述信号的频谱特性;第二，用于判别清音和浊音、有话和无话。
从上面提到的定义出发计算过零率容易受低频干扰，特别是50Hz交流干扰的影响。
解决这个问题的办法，一个是做高通滤波器或带通滤波，减小随机噪声的影响；另一个有效方法是对上述定义做一点修改，设一个门限T，将过零率的含义修改为跨过正负门限。
于是，有定义:2、实验结果及讨论本次实验选取语音文件phrase.WA V，运行程序，结果如下图：3、实验代码[x,fs,nbits]=wavread('E:\yuuyin\phrase.WAV');x = x / max(abs(x));%幅度归一化到[-1,1]%参数设置FrameLen = 256; %帧长inc = 90; %未重叠部分amp1 = 10; %短时能量阈值amp2 = 2;zcr1 = 10; %过零率阈值zcr2 = 5;%计算过零率tmp1 = enframe(x(1:end-1), FrameLen,inc);tmp2 = enframe(x(2:end) , FrameLen,inc);signs = (tmp1.*tmp2)<0;diffs = (tmp1 -tmp2)>0.02;zcr = sum(signs.*diffs,2);%计算短时能量amp = sum((abs(enframe(filter([1 -0.9375], 1, x), FrameLen, inc))).^2, 2);subplot(3,1,1)plot(x)axis([1 length(x) -1 1])xlabel('帧数');ylabel('Speech');subplot(3,1,2)plot(amp);axis([1 length(amp) 0 max(amp)])xlabel('帧数');ylabel('Energy');subplot(3,1,3)plot(zcr);axis([1 length(zcr) 0 max(zcr)])xlabel('帧数');ylabel('ZCR');作业2、3：1、 提取一段语音的傅里叶变换幅度谱[x]=wavread('E:\yuuyin\monologue speech_male.wav'); y=fft(x); %傅里叶变换函数 plot(abs(y)); %振幅频率 title('傅里叶变换幅度谱');2、 提取一段语音的线性倒谱和LPC 参数基本原理：由于频率响应)(jw e H 反映声道的频率响应和被分析信号的谱包络，因此用|)(|log jw e H 做反傅里叶变换求出的LPC 倒谱系数。
语音信号处理7.ppt
一个声音的听觉 感受性受同时存 在的另外一个声 音的影响，这个 现象称为人耳的 “掩蔽效应”。
2
2.4 语音的感知
2.4.3 临界带宽与频率群
临界频带也可定义为：一个给定的正弦纯音在基底 膜上能够产生谐振反应的那一部分。一个频率群的 划分相应于基底膜分成许多很小的部分，每一部分 对应一个频率群。 一个临界带的单位用巴克（Bark）表示。
2.4 语音的感知
2.4.1 几个概念
人耳听觉界限的频率范围大约为20Hz-20kHz。 响度 这是频率和强度级的函数。
响度的单位是宋，响度级的单位是方 音高(音调) 音高也叫基音。 响度和音高之间互为补充
1
2.4 语音的感知
2.4.2 掩蔽效应
两个响度不等的 声音作用于人耳 时，则响度较高 的频率成分的存 在会影响到对响 度较低的频率成 分的感受，使其 变得不易察觉，
《语音信号处理》课程试验练习
《语音信号处理》课程试验练习
本课程专题试验练习的目的是循序渐进，通过组合若干次专题练习，最终实现一个能够识别10个数字的孤立字语音识别系统。
练习1.
使用能量特征、过零率特征设计一个语音检测算法。
要求能在普通的实验室噪声环境下，准确地检测出语音信号的起终点位置。
练习2.
编写计算LPC 预测器系数的Durbin 算法程序，在此基础上计算全极点模型的倒谱。
编写FFT程序，由此计算语音信号的倒谱。
练习3.
编写语音识别的DTW 模板匹配算法程序。
练习4
用DTW算法和语音的倒谱特征实现一个能够识别10个不同数字发音的孤立字语音识别系统。
语音信号处理作业homework
Homework6
1、为何矩形窗不适合用于频谱成分动态范围很宽 的语音分析中？ 2、用矩形窗和海明窗对浊音语音信号进行谱分析 时，效果有何不同？ 3、波形乘以窗函数，相当于对信号谱与窗函数的 傅里叶变换进行卷积，窗函数应具有什么特性？ 4、推导短时傅里叶变换的卷积积分形式。 5、写出短时傅里叶变换滤波器解释的第一种形式 定义式实数运算的表达式。 6、对直角窗而言，短时傅里叶变换的时间取样率 是多少？
Homework4
1、矩形窗和海明窗对短时平均能量的影响。 2、窗口的长度对短时平均能量的结果有什么影响？ 3、短时平均能量函数和短时平均幅度函数的差别 是什么？ 4、浊音和清音的短时平均过零数有何不同？ 5、平均过零数的用途。在背景噪声大或小时，各 选用什么函数?
Homework5
1、求证短时自相关函数为偶函数、周期函数。 2、区分五种时域分析方法的表示式和实现框图。 3、浊音和清音的自相关函数各有什么特点？ 4、根据书中P36页下图估算浊音的基因周期，其中 窗口长度N=401，采样频率为10kHz。 5、浊音语音和清音语音的短时平均幅度差函数各有 什么特点？。 6、写出短时傅里叶变换的定义式，短时傅里叶变换 与标准傅里叶变换之间的关系是什么？ 7、写出短时傅里叶变换或离散的短时傅里叶变换的 两种解释 。
Homework7
1、语谱图和声纹定义。 2、同态滤波和倒谱分析的定义。 3、写出特征系统D*[ ]将卷积性信号转 化为加性信号的过程。 4、写出经过逆特征系统D*-1[ ]将加性 信号转换为卷积性信号的过程。
Homework8
1、用傅里叶变换写出复倒谱和倒谱定义式，二者有 何联系？ 2、在倒谱情况下一个序列经过正、逆两个特征系统 变换后，不能还原成自身，原因何在？ 3、推导声门激励信号和声道冲激响应序列的复倒谱。 4、声门激励信号和声道冲激响应序列复倒谱性质。 5、微分法避免相位卷绕原理。 6、求证最小相位信号复倒谱的偶对称分量和奇对称 分量的傅里叶变换别为的傅里叶变换的实部和虚部。 7、根据书P64图5-6写出最小相位信号法求复倒谱的 过程。
数字语音信号处理实验(学生).
数字语音信号处理实验指导书北方学院信息科学与工程学院电子教研室2014年1月前言语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴的学科，是目前发展最为迅速的信息科学研究领域的核心技术之一。
通过语音传递信息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息形式。
同时，语言也是人与机器之间进行通信的重要工具，它是一种理想的人机通信方式，因而可为信息处理系统建立良好的人机交互环境，进一步推动计算机和其他智能机器的应用，提高社会的信息化程度。
语音信号处理是一门新兴的学科，同时又是综合性的多学科领域和涉及面很广的交叉学科。
虽然从事这一领域研究的人员主要来自信号与信息处理及计算机应用等学科，但是它与语音学、语言学、声学、认知科学、生理学、心理学等许多学科也有非常密切的联系。
20世纪60年代中期形成的一系列数字信号处理的理论和算法，如数字滤波器、快速傅立叶变换（FFT）等是语音信号数字处理的理论和技术基础。
随着信息科学技术的飞速发展，语音信号处理取得了重大的进展：进入70年代之后，提出了用于语音信号的信息压缩和特征提取的线性预测技术（LPC），并已成为语音信号处理最强有力的工具，广泛应用于语音信号的分析、合成及各个应用领域，以及用于输入语音与参考样本之间时间匹配的动态规划方法；80年代初一种新的基于聚类分析的高效数据压缩技术—矢量量化（VQ）应用于语音信号处理中；而用隐马尔可夫模型（HMM）描述语音信号过程的产生是80年代语音信号处理技术的重大发展，目前HMM已构成了现代语音识别研究的重要基石。
近年来人工神经网络(ANN)的研究取得了迅速发展，语音信号处理的各项课题是促进其发展的重要动力之一，同时，它的许多成果也体现在有关语音信号处理的各项技术之中。
为了深入理解语音信号数字处理的基础理论、算法原理、研究方法和难点，根据数字语音信号处理教学大纲，结合课程建设的需求，我们编写了本实验参考书。
本参考书针对教学大纲规定的八个研究设计型实验，每个实验给出了参考程序，目的是起一个抛砖引玉的作用，学生在学习过程中，可以针对某一个实验进行延伸的创新学习，比如说，语音端点的检测、语音共振峰提取、基于HMM或DTW的有限词汇或大词汇的特定人、非特定人的语音识别、识别率的提高（如何提高有噪环境下的识别率）、以及编码问题等，同时在学习中还可深入思考如何将有关的方法在嵌入式系统或DSP下的实现问题等。
数字语音处理作业
姓名：郑咪班级：电子21002 学号:1014781053 课题一:数字语音信号的Matlab仿真实验一、语音信号分析与处理语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴的学科，是目前发展最为迅速的信息科学研究领域的核心技术之一。
通过语音传递信息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息形式。
Matlab语言是一种数据分析和处理功能十分强大的计算机应用软件，它可以将声音文件变换为离散的数据文件，然后利用其强大的矩阵运算能力处理数据，如数字滤波、傅里叶变换、时域和频域分析、声音回放以及各种图的呈现等，它的信号处理与分析工具箱为语音信号分析提供了十分丰富的功能函数，利用这些功能函数可以快捷而又方便地完成语音信号的处理和分析以及信号的可视化，使人机交互更加便捷。
信号处理是Matlab重要应用的领域之一。
本文主要介绍的是的语音信号的简单处理。
本文针对以上问题，运用数字信号学基本原理实现语音信号的处理，在matlab7.0环境下综合运用信号提取，幅频变换以及傅里叶变换、滤波等技术来进行语音信二、语音信号处理的总体方案2.1 系统实现1）语音信号的采集2）使用电脑的声卡设备采集一段语音信号，并将其保存在电脑中。
3）语音信号的处理Ⅰ.语音信号的时域分析提取：通过图形用户界面上的菜单功能按键采集电脑设备上的一段音频信号，完成音频信号的频率，幅度等信息的提取，并得到该语音信号的波形图。
Ⅱ.语音信号的频域分析变换：在用户图形界面下对采集的语音信号进行Fourier等变换，并画出变换前后的频谱图和变换后的倒谱图。
三、语音信号处理实例分析3.1 语音信号的提取在Matlab中使用Wavread函数，可得出信号的采样频率为22500，并且声音是单声道的。
利用Sound函数可以清晰的听到“主人，信息收到了”的语音。
采集数据并画出波形图。
其中声音的采样频率Fs=22050Hz，y为采样数据，NBITS表示量化阶数。
语音信号处理大作业讲解
设计报告课程名称语音信号处理任课教师设计题目班级姓名学号日期语音信号处理大作业用 Matlab 编程实现语音信号的短时分析一、目的1.在理论学习的基础上,进一步地理解和掌握语音信号短时分析的意义,短时时域分析的基本方法。
2.进一步理解和掌握语音信号短时平均能量函数及短时平均过零数的计算方法和重要意义。
二、原理及方法一定时宽的语音信号, 其能量的大小随时间有明显的变化。
其中清音段 (以清音为主要成份的语音段 , 其能量比浊音段小得多。
短时过零数也可用于语音信号分析中, 发浊音时, 其语音能量约集中于 3kHz 以下,而发清音时,多数能量出现在较高频率上,可认为浊音时具有较低的平均过零数, 而清音时具有较高的平均过零数, 因而, 对一短时语音段计算其短时平均能量及短时平均过零数, 就可以较好地区分其中的清音段和浊音段, 从而可判别句中清、浊音转变时刻,声母韵母的分界以及无声与有声的分界。
这在语音识别中有重要意义。
三、内容1.用 Matlab 语言完成程序编写工作。
2.程序应具有加窗(分帧、计算、以及绘制曲线等功能。
3.对录入的语音数据进行处理,并显示运行结果。
4.依据曲线对该语音段进行所需要的分析,并作出结论。
5.改变窗的宽度(帧长 ,重复上面的分析内容。
四、报告要求1.学习课本有关内容 , 理解和掌握短时平均能量函数及短时平均过零数函数的意义及其计算方法。
2.参考 Matlab 有关资料,设计并编写出具有上述功能的程序。
3.画出求得的短时分析曲线,注明语音段和所用窗函数及其宽度。
阐述所作分析和判断的过程,提出依据,得出判断结论。
附:所用语音信号文件名为 "shop.wav", 拷贝到 MATLAB 工作目录。
(语音信号内容可自选 Matlab 编程实验步骤:1.新建 M 文件,扩展名为“.m”,编写程序;2.选择 File/Save命令,将文件保存在 F 盘中;3.在 Command Window窗中输入文件名,运行程序;Matlab 部分函数语法格式:读 wav 文件: x=wavread(`filename`数组 a 及 b 中对应元素相乘: a.*b创建图形窗口命令: figure绘图函数: plot(x坐标轴: axis([xmin xmax ymin ymax]坐标轴注解:xlabel(`…`ylabel(`…`图例注解:legend( `…`一阶高通滤波器: y=filter([1-0.09375],1,xvoicebox 工具箱介绍:分帧函数:f=enframe(x,len,incx为输入语音信号, len 指定了帧长, inc 指定帧移,函数返回为 n×len的一个矩阵, 每一行都是一帧数据。
《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。
语音处理大作业
5.总结
本文通过研究基于适量量化的说话人识别算法，用MATLAB语言设计了一个说话人识别系统并且进行了测试实验，结果表明本系统基本实现了要求的功能，但识由于没有进行端点检测，别率不能令人满意，有待进一步改进。端点检测[2]是说话人识别系统中的前端处理，其检测的准确性将直接影响识别的性能。在10个英语数字的识别测试中，60ms的端点误差就使识别率下降30％。所以端点检测的设计是本系统改进的重要研究方向。
班级：
学号：
姓名：
1.研究背景及意义
1.1概况
不同人的指纹不同，与此类似，每个人都有自己的发音器官特征以及讲话时特殊的语言习惯，这些都反映在语音信号中。说话人识别在司法、公安、通信、机要等领域有很大的应用价值，如可用于公安插队、银行信贷电话证实（存取检测）、准阿勇或保密的声控命令（军或民用|）及配合电话自动记录装置识别话者等方面。所发话音可以指定的短语、孤立音、句子，一定范围内指定或任意的短语、孤立音、句子。
说话人的识别的基本原理和方法与语音识别相同，也是根据话音的不同特征通过判断逻辑（包括动态时间规整）判定语音类型，但它具有其特点：①话音现在是按说话人划分，因而特征空间里的界限也应按说话人划分；②应该应用宜于区分不同说话人的特征、说话人由于性别、心理及习惯上的差异，对于某些特征反映突出，而某些则迟钝，所以应反映突出的他特征和能突出差异的相应的距离测度；
train('1s\',8)
这是将1s中的wav文件进行特征提取并产生VQ码本，在workspace中有个ans的文件保存为.m文件，比如8.m，保存在1s文件夹下。
语音信号处理考试试题
语音信号处理考试试题一、简答题1. 请解释什么是语音信号处理？语音信号处理指的是对语音信号进行数字信号处理的过程。
它涉及到声音的采集、编码、分析、合成和识别等一系列处理技术，旨在提高语音通信和语音识别系统的性能。
2. 请列举一些常见的语音信号处理应用。
常见的语音信号处理应用包括语音通信、语音识别、语音合成、语音增强、语音压缩等。
3. 请简要描述语音信号处理系统的基本框架。
语音信号处理系统的基本框架包括声音的采集、预处理、特征提取、模型训练和解码等步骤。
首先，声音信号通过麦克风采集，并进行预处理，如去除噪声、归一化等。
然后，从预处理的信号中提取出特征，如音频频谱、共振峰等信息。
接下来，使用这些特征进行模型的训练，以建立语音信号的模型。
最后，通过解码器将输入的语音信号与训练好的模型进行匹配，从而实现语音的识别或合成。
4. 请列举一些常用的语音信号处理算法或技术。
常用的语音信号处理算法或技术包括数字滤波、时域和频域特征提取、自动语音识别（ASR）、线性预测编码（LPC）、傅里叶变换（FFT）、Mel频谱倒谱系数（MFCC）、隐藏马尔可夫模型（HMM）等。
5. 请解释什么是Mel频谱倒谱系数（MFCC）算法。
Mel频谱倒谱系数（MFCC）算法是一种常用的语音信号处理算法，主要用于语音特征提取。
它模拟了人类听觉系统的工作原理，通过对语音信号进行分帧、加窗、傅里叶变换等处理，提取出与人耳感知的频率特征相关的Mel频率倒谱系数。
MFCC算法具有较好的语音信号特征提取效果，广泛应用于语音识别等领域。
二、计算题1. 对下述数字信号进行离散傅里叶变换（DFT）：x(n) = [1, 2, 3, 4]首先，对x(n)进行零填充，得到长度为N的信号x'(n) = [1, 2, 3, 4, 0, 0, 0, 0]。
然后，对x'(n)进行DFT计算，得到频谱X(k)。
X(k) = [10, -2+2j, -2, -2-2j, 0, 0, 0, 0]2. 对下述频谱进行逆离散傅里叶变换（IDFT）：X(k) = [10, -2+2j, -2, -2-2j]首先，对X(k)进行逆DFT计算，得到时域信号x(n)。
语音信号处理实验报告
语音信号处理实验报告 The Standardization Office was revised on the afternoon of December 13, 2020语音信号处理实验报告——语音信号分析实验一．实验目的及原理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，并且语音合成的音质好坏和语音识别率的高低，都取决于对语音信号分析的准确性和精确性。
贯穿语音分析全过程的是“短时分析技术”。
因为从整体来看，语音信号的特性及表征其本质特征的参数均是随时间变化的，所以它是一个非平稳态过程，但是在一个短时间范围内（一般认为在10~30ms的时间内），其特性基本保持不变，即相对稳定，可将其看做一个准稳态过程，即语音信号具有短时平稳性。
所以要将语音信号分帧来分析其特征参数，帧长一般取为10ms~30ms。
二．实验过程男声及女声（蓝色为时域信号，红色为每一帧的能量，绿色为每一帧的过零率）某一帧的自相关函数3.频域分析①一帧信号的倒谱分析和FFT及LPC分析②男声和女声的倒谱分析对应的倒谱系数：，，……对应的LPC预测系数：1，，，，，……原语音波形一帧语音波形一帧语音的倒谱③浊音和清音的倒谱分析④浊音和清音的FFT分析和LPC分析（红色为FFT图像，绿色为LPC图像）三．实验结果分析1.时域分析实验中采用的是汉明窗，窗的长度对能否由短时能量反应语音信号的变化起着决定性影响。
这里窗长合适，En能够反应语音信号幅度变化。
同时，从图像可以看出，En可以作为区分浊音和清音的特征参数。
短时过零率表示一帧语音中语音信号波形穿过横轴（零电平）的次数。
从图中可以看出，短时能量和过零率可以近似为互补的情况，短时能量大的地方过零率小，短时能量小的地方过零率较大。
从浊音和清音的时域分析可以看出，清音过零率高，浊音过零率低。
从男声女声的时域信号对比图中可以看出，女音信号在高频率分布得更多，女声信号在高频段的能量分布更多，并且女声有较高的过零率，这是因为语音信号中的高频段有较高的过零率。
语音信号处理课件作业
激励模型 根据发浊音和发清音的机理 又分为：(a)浊音激励 (b)清音激励
Speech Signal Processing
第02章基础知识—20
(1)激励模型
(a)浊音激励 由前面所讲发音过程可知， 发浊音时声带不断地张开和 闭合将产生间歇的准周期性 脉冲波，其周期为基音周期， 单个脉冲的波形类似于斜三 角波，故数字模型中可用周 期为T0单位取样序列串作为 声门脉冲模型g(n)的输入， 其输出就是浊音激励。 由于人类语音的频率范围主 要集中在300Hz~3400Hz， 数字模型中的信号取样率一 般为8KHz。
Speech Signal Processing
第02章基础知识—18
4、语音信号的特性
数字语音信号表示（Representations of Speech Signals）
Speech Signal Processing
第02章基础知识—19
(1)激励模型
3、语音信号产生的数字模型
由此模型框图，我们可将语音信号看成准周 期序列或随机噪声序列作为激励的线性非 移变系统的输出，此模型可分为三个部分： 激励模型、声道模型、辐射模型
Speech Signal Processing
第02章基础知识—29
第02章基础知识—8
物理模型
2、语音信号产生过程
Speech Signal Processing
第02章基础知识—9
2、语音信号产生过程
2.语音产生过程
语音的形成过程—空气由肺部排入喉部，经过声带 进入声道，最后由嘴辐射出声波，形成语音。
浊音(Voiced sounds) ：声带绷紧，气流通过时会使 得开口变成一开一闭的周期性动作，这时候就造成 周期性的激发气流，如a，o；
语音信号处理答案
二、问答题（每题5分，共20 分）1、语音信号处理主要研究哪几方面的内容？语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语言信号进行处理的一门学科，语音信号处理的理论和研究包括紧密结合的两个方面：一方面，从语言的产生和感知来对其进行研究，这一研究与语言、语言学、认知科学、心理、生理等学科密不可分；另一方面，是将语音作为一种信号来进行处理，包括传统的数字信号处理技术以及一些新的应用于语音信号的处理方法和技术。
2、语音识别的研究目标和计算机自动语音识别的任务是什么？语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition，(ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。
计算机自动语音识别的任务就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。
3、语音合成模型关键技术有哪些？语音合成是实现人机语音通信，建立一个有听和讲能力的口语系统所需的两项关键技术，该系统主要由三部分组成：文本分析模块、韵律生成模块和声学模块。
1.如何取样以精确地抽取人类发信的主要特征，2.寻求什么样的网络特征以综合声道的频率响应，3.输出合成声音的质量如何保证。
4、语音压缩技术有哪些国际标准？二、名词解释（每题3分，共15分）端点检测：就从包含语音的一段信号中，准确的确定语音的起始点和终止点，区分语音信号和非语音信号。
共振峰：当准周期脉冲激励进入声道时会引起共振特性，产生一组共振频率，称为共振峰频率或简称共振峰。
语谱图：是一种三维频谱，它是表示语音频谱随时间变化的图形，其纵轴为频率，横轴为时间，任一给定的频率成分在给定时刻的强弱用相应点的灰度或色调的浓淡来表示。
码本设计：就是从大量信号样本中训练出好的码本，从实际效果出发寻找好的失真测度定义公示，用最少的搜素和计算失真的运算量。
语音增强：语音质量的改善和提高，目的去掉语音信号中的噪声和干扰，改善它的质量三、简答题（每题6分，共30分）1、简述如何利用听觉掩蔽效应。
语音信号处理课程设计
语音信号处理课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生理解语音信号处理的基本原理，掌握语音信号的数字化表示方法。
2. 使学生掌握语音信号的时域、频域分析技术，并能运用相关算法对语音信号进行处理。
3. 帮助学生了解语音信号处理在实际应用中的关键技术和方法。
技能目标：1. 培养学生运用编程软件（如MATLAB）进行语音信号处理实验的能力。
2. 培养学生运用所学的理论知识解决实际语音信号处理问题的能力。
3. 提高学生团队协作、沟通表达和创新能力，使其在项目实践中发挥积极作用。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对语音信号处理领域的兴趣，激发其探索精神。
2. 培养学生严谨的科学态度和良好的学术道德，使其在学术研究中遵循规范。
3. 引导学生关注语音信号处理技术在现实生活中的应用，认识到科技改变生活的意义。
本课程针对高年级学生，课程性质为专业核心课程。
结合学生特点和教学要求，课程目标旨在使学生在掌握基本理论知识的基础上，提高实际操作和解决问题的能力，培养创新意识和团队协作精神。
通过本课程的学习，学生将具备一定的语音信号处理理论基础，为后续相关课程的学习和实际工作打下坚实基础。
同时，注重培养学生的学术素养和道德观念，使其成为具有全面素质的专业人才。
二、教学内容1. 语音信号处理基础理论：- 语音信号的数字化表示（课本第1章）- 语音信号的特性及其在时频域的分析（课本第2章）- 语音信号的预处理技术（课本第3章）2. 语音信号处理算法：- 短时傅里叶变换（STFT）及其应用（课本第4章）- 基于线性预测的语音信号参数估计算法（课本第5章）- 语音增强和噪声抑制技术（课本第6章）3. 语音信号处理应用：- 语音识别技术概述（课本第7章）- 语音合成技术及其应用（课本第8章）- 语音编码与压缩技术（课本第9章）教学进度安排：- 第1-3周：语音信号处理基础理论- 第4-6周：语音信号处理算法- 第7-9周：语音信号处理应用本教学内容根据课程目标，科学系统地选择和组织，覆盖了语音信号处理领域的主要知识点。
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语音识别技术发展历程及趋势学号： 201105021姓名：指导教师：语音识别技术发展历程及趋势摘要：本文回顾了语音识别技术的发展历史，描述了语音识别系统的基本原理,介绍了语音识别的几种基本方法,并对语音识别技术面临的问题和发展前景进行了讨论。
关键词：语音识别；特征提取；人机交互引言通过语音传递信息是人类最重要、最有效、最常用的和最方便的交换信息形式。
语言是人类特有的功能，声音是人类常用的工具，是相互传递信息的最重要的手段。
因此，语音信号是人们构成思想疏通和感情交流的最主要的途径，他具有最大的信息容量和最高的智力水平。
让计算机能听懂人类语言，是人类自计算机诞生以来梦寐以求的想法。
随着计算机越来越向便携化方向发展，以及计算环境的日趋复杂化，人们越来越迫切要求摆脱键盘的束缚而代之以语音输入这样便于使用的、自然的、人性化的输入方式。
语音识别是解决机器“听懂”人类语言的一项技术。
作为智能计算机研究的主导方向和人机语音通信的关键技术，语音识别技术一直受到各国科学界的广泛关注。
如今，随着语音识别技术研究的突破，其对计算机发展和社会生活的重要性日益凸现出来。
1 语音识别技术概述语音识别（Speech Recognition）主要指让机器听懂人说话，即在各种情况下，准确地识别出语音的内容，从而根据其信息，执行人的各种意图。
作为一门交叉学科,语音识别又是以语音为研究对象,是语音信号处理的一个重要研究方向,是模式识别的一个分支,涉及到计算机、信号处理、生理学、语言学、神经心理学、人工智能等诸多领域,甚至还涉及到人的体态语言,其最终目标是实现人与机器进行自然语言通信。
随着计算机技术、模式识别和信号处理技术及声学技术等的发展，使得能满足各种需要的语音识别系统的实现成为可能。
近二三十年来，语音识别在工业、军事、交通、医学、民用诸多方面，特别是在计算机、信息处理、通信与电子系统、自动控制等以语音识别技术开发出的产品应用领域非常广泛，如声控电话交换、信息网络查询、家庭服务、宾馆服务、医疗服务、银行服务、工业控制、语音通信系统等，几乎深入到社会的每个行业和每个方面。
２语音识别的研究历史及现状50年代开始语音识别研究。
60年代随着数字信号处理理论和算法快速发展，出现了FFT，倒谱计算，线性预测算法，数字滤波器等，计算机产业发展，60年代中期开始语音识别作为重点课题。
1971-1975年，卡内基-梅隆大学（CMU）等五个单位开始APRA研究项目（Advanced Research Projects Agency）(美国国防部高级研究规划局计划)。
1975年日本学者Itukura用动态规划(DynamicPlan，DP)概念解决了孤立空间识别时说话速度不均匀难题，提出了著名的动态时间（Dynamic Time Warping，DTW）算法。
Hearsay-II和Harpy两个系统成为70年代主要产品。
80年代，美国AT&T公司Bell实验室以L.R.RAabiner为首的研究小组做连续数字识别和语音响应（Voice Response）技术研究和美国IBM公司F.Jelink为首的研究小组做语音打字机研究（Tangora系统）。
1985-1989年，DARPA计划重点研究利用隐含马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM ）实现语音识别的基本框架。
欧、美、日、中许多研究小组在此期间，重点研究把语音统计知识容纳在一个统一的HMM框架内的概率语音知识技术。
80年代中期，语音识别产品开始进入商品阶段，但与实用化还有较大差距。
90年代语音识别主攻方向为连续语音、大词汇表、非特定人语音识别算法。
其特点：多采用HMM框架。
采用TMS320C40芯片（30ns内可完成一次32位浮点乘运算和加运算）进行开发，同时人工神经网络等技术也开始进入语音识别系统。
当前，美国在非特定人大词汇表连续语音隐马尔可夫模型识别方面起主导作用，而日本则在大词汇表连续语音神经网络识别、模拟人工智能进行语音后处理方面处于主导地位。
我国在七十年代末就开始了语音技术的研究，但在很长一段时间内，都处于缓慢发展的阶段。
直到八十年代后期，国内许多单位纷纷投入到这项研究工作中去，其中有中科院声学所，自动化所，清华大学，四川大学和西北工业大学等科研机构和高等院校，大多数研究者致力于语音识别的基础理论研究工作、模型及算法的研究和改进。
但由于起步晚、基础薄弱，计算机水平不发达，导致在整个八十年代，我国在语音识别研究方面并没有形成自己的特色，更没有取得显著的成果和开发出大型性能优良的实验系统。
但进入九十年代后，我国语音识别研究的步伐就逐渐紧追国际先进水平了，在“八五”、“九五”国家科技攻关计划、国家自然科学基金、国家863计划的支持下，我国在中文语音技术的基础研究方面也取得了一系列成果。
在语音合成技术方面，中国科大讯飞公司已具有国际上最领先的核心技术；中科院声学所也在长期积累的基础上，研究开发出颇具特色的产品：在语音识别技术方面，中科院自动化所具有相当的技术优势：社科院语言所在汉语言学及实验语言科学方面同样具有深厚的积累。
但是，这些成果并没有得到很好的应用，没有转化成产业；相反，中文语音技术在技术、人才、市场等方面正面临着来自国际竞争环境中越来越严峻的挑战和压力。
３语音识别系统及几种基本方法机器能够识别语音是由于事先机器存储了待识别对象的某些特殊特征，识别的过程就是一个将输入信号中提取的特征与存储的特征进行一一对比，寻求“最佳匹配”对象的过程。
系统经过信号处理，存储待识别对象的特定模型的特征参数的过程称为“训练”；而将输入与存储模型参数匹配寻求与输入具有最小失真的模型的过程称为“识别”。
语音识别本质上是一种模式识别的过程，未知语音的模式与已知语音的参考模式逐一进行比较，最佳匹配的参考模式被作为识别结果。
图1是基于模板（Template）的语音识别系统结构。
图11) 预处理：对输入的原始语音信号进行处理，滤除掉其中的不重要的信息以及背景噪声，并进行语音信号的端点检测、语音分帧以及预加重等处理。
包括滤波、自动增益控制（AGC）、A/D转换、抗噪声处理、语音分段、端点检测、识别基元分割提取等。
2) 特征提取：负责计算语音的声学参数，并进行特征的计算，以便提取出反映信号特征的关键特征参数用于后续处理。
目前常用的参数有语音频谱参数、LPC参数、倒谱参数、MEL倒谱参数等。
其中LPC倒谱参数用得最多，而在有噪声环境下，MEL倒谱参数被证明具有较好的识别性能。
3) 训练阶段：用户输入若干次训练语音，经过预处理和特征提取后得到特征矢量参数，建立或修改训练语音的参考模式库。
4) 识别阶段：将输入的语音提取特征矢量参数后与参考模式库中的模式进行相似性度量比较，并结合一定的判别规则和专家知识（如构词规则，语法规则等）得出最终的识别结果。
识别技术又称模式匹配技术。
常用的语音识别技术包括：Ⅰ采用某种时间模板矫正的模式匹配法，经典的如DP，动态编程指按照某种图形得出的最小代价路径，典型的算法为：DTW（Dynamic Time Warping）。
Ⅱ基于统计特性的最大后验概率法，如：HMM（Hidden Markov Model），GMM（高斯混合模型）。
Ⅲ矢量量化技术VQ（Vector Quantization）。
Ⅳ人工圣经网络ANN（Artifical Neural Network）Ⅴ支持向量机（SVM)4 语音识别所面临的问题及展望作为高科技应用领域的研究热点，语音识别技术从理论的研究到产品的开发已经走了50多个春秋并且去得了长足的进步，但目前的语音识别技术研究水平还远远不能够达到使计算机与人类之间能够自然交流的这个终极目的。
其中在研究中存在的几个主要问题和困难及发展改进如下：1) 算法模型方面需要有进一步的突破。
目前使用的语言模型只是一种概率模型,文法模型的研究还不够,而要使计算机确实理解人类的语言,就必须在这一点上取得进展。
2) 自适应方面，语音识别技术也有待进一步改进,做到不受特定人、口音或者方言的影响,这实际上也意味着对语言模型的进一步改进。
3) 鲁棒性方面，语音识别技术需要能排除各种环境因素的影响。
目前,对语音识别效果影响最大的就是环境杂音或嗓音,个人能有意识地摒弃环境嗓音并从中获取自己所需要的特定声音,如何让语音识别技术也能达成这一点是一个艰巨的任务。
4) 多语言混合识别以及无限词汇识别方面，语音和声学模型可能会做到将多种语言混合纳入,用户因此就可以不必在语种之间来回切换。
此外,对于声学模型的进一步改进,以及以语义学为基础的语言模型的改进,也能帮助用户尽可能少或不受词汇的影响,从而可实行无限词汇识别。
5) 语音情感识别方面，近年来随着人工智能的发展,情感智能跟计算机技术结合产生了情感计算这一研究课题,这将大大的促进计算机技术的发展。
情感自动识别是通向情感计算的第一步。
语音作为人类最重要的交流媒介,携带着丰富的情感信息。
如何从语音中自动识别说话者的情感状态近年来受到各领域研究者的广泛关注。
参考文献[1] 赵力. 语音信号处理. 北京：机械工业出版社,2003.[2] 王炳锡，屈丹，彭煊. 实用语音识别基础[M]. 北京：国防工业出版社,2005.[3] 息晓静,蔡骏. 语音识别关键技术研究[J ] . 计算机工程与应用,2006 (11) .[4] 柳春. 语音识别技术研究进展[J ]. 甘肃科技,2008.9.[5] 王敏妲. 语音识别技术的研究与发展[J ]. 微型机与应用,2009.。