数字语音处理_作业
数字音频作业及其答案[试题]
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第一次作业：1:、声音可分为两种：纯音和复合音，平常人们说话的声音属于哪一种？语音的频率范围是多少？音频通常包括哪几种声音信号？其频率范围是多少？2、请说明音频信号数字化的三个步骤？3、如何理解“量化是信号数字化过程中重要的一步，而这一过程又是引入噪声的主要根源”这句话的含义？通过哪些途径可以减小量化误差？4对双极性信号若采用均匀量化，则量化信噪比SNR与量化比特数之间的关系为：SNR=6.02xN+1.76dB，试分析此式对实际量化与编码的指导意义？5:、A/D、D/A转换器的技术指标有哪些？答：1:人们说话的声音为复合音，语言的频率范围为300HZ-3000HZ。
音频暴多语音、音乐、效果声等声音信号，频率范围为20HZ-20KHZ。
2：1取样：对连续信号按一定的时间间隔取样。
奈奎斯特取样定理认为，只要取样频率大于等于信号中所包含的最高频率的两倍，则可以根据其取样完全恢复出原始信号，这相当于当信号是最高频率时，每一周期至少要采取两个点。
但这只是理论上的定理，在实际操作中，人们用混叠波形，从而使取得的信号更接近原始信号。
2量化：取样的离散音频要转化为计算机能够表示的数据范围，这个过程称为量化。
量化的等级取决于量化精度，也就是用多少位二进制数来表示一个音频数据。
一般有8位，12位或16位。
量化精度越高，声音的保真度越高。
以8位的举例稍微说明一下其中的原理。
若一台计算机能够接收八位二进制数据，则相当于能够接受256个十进制的数，即有256个电平数，用这些数来代表模拟信号的电平，可以有256种，但是实际上采样后的某一时刻信号的电平不一定和256个电平某一个相等，此时只能用最接近的数字代码表示取样信号电平。
3编码：对音频信号取样并量化成二进制，但实际上就是对音频信号进行编码，但用不同的取样频率和不同的量化位数记录声音，在单位时间中，所需存贮空间是不一样的。
波形声音的主要参数包括：取样频率.量化位数.声道数.压缩编码方案和数码率等，未压缩前，波形声音的码率计算公式为：波形声音的码率=取样频率*量化位数*声道数/8。
数字语音信号处理教案
数字语音信号处理实验指导书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。
本本参考书针对教学大纲规定的四个研究设计型实验，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。
数字音频处理
数字音频处理数字音频处理是一种将模拟音频信号转换为数字信号，并对其进行处理和分析的技术。
它在现代音频处理领域中起着重要的作用。
本文将讨论数字音频处理的原理、应用和发展趋势。
一、原理数字音频处理的主要原理是将声音信号进行采样，并用数字表示。
通过将模拟信号分割成多个小时间段，在每个时间段内用数字信号近似表示。
这些数字信号可以在计算机或数字音频处理器中进行处理和分析。
数字音频处理的关键部分是模数转换（ADC）和数模转换（DAC）。
ADC将模拟信号转换为数字信号，而DAC则将数字信号转换为模拟信号。
这两个过程中的精度和速度对于数字音频质量非常重要。
二、应用数字音频处理在许多领域都有广泛的应用。
1. 音乐制作和录音：数字音频处理技术使得音乐制作更加灵活和高效。
它可以对录音进行后期处理，包括混音、均衡和音频特效等。
2. 电话和通信：数字音频处理被广泛用于电话和通信系统中。
它可以提高通话质量、降噪和减少回音等。
3. 语音识别和语音合成：数字音频处理可用于语音识别和合成系统中。
它可以将语音信号转换为文本或合成自然流畅的语音。
4. 音频压缩：数字音频处理技术使得音频压缩成为可能。
不同的压缩算法可以减少音频文件的大小，同时保持较高的音质。
5. 声音增强：数字音频处理可以用于增强音频信号的特定部分，例如提高低音或加强高音。
三、发展趋势随着技术的不断发展，数字音频处理在未来还将有更多的发展。
1. 无损音频技术：无损音频技术可以保持音频信号的原始质量，同时减少文件大小。
这种技术有望在未来得到更广泛的应用。
2. 虚拟现实和增强现实：数字音频处理在虚拟现实和增强现实领域中发挥着重要作用。
它可以为用户提供更加沉浸式的听觉体验。
3. 自适应音频处理：自适应音频处理技术可以根据用户的需求和环境条件对音频信号进行实时调整和优化。
4. 智能音频处理：随着人工智能技术的快速发展，智能音频处理也将得到推广。
通过深度学习等技术，音频处理系统可以变得更加智能化和自动化。
多媒体计算机技术之数字语音处理技术
contents •数字语音处理技术概述•数字语音处理基础•数字语音信号的采集与处理•数字语音识别技术•语音合成技术•数字语音处理技术的挑战与未来发展目录定义特点定义与特点发展历程起步阶段01发展阶段02成熟阶段03数字语音处理技术的应用通信领域安全领域教育领域医疗领域模拟信号与数字信号模拟信号是连续的，而数字信号是离散的。
系统一个完整的数字语音处理系统通常包括输入、预处理、特征提取、模式识别等几个主要部分。
数字信号与系统傅里叶变换与逆变换傅里叶变换将时域信号转化为频域信号，用于分析信号的频率特征。
逆变换将频域信号转化回时域信号，用于重构原始信号。
滤波器实现数字滤波器与实现麦克风与前置放大器麦克风前置放大器A/D转换是将模拟信号转化为数字信号的过程。
在数字语音处理中，A/D转换器将麦克风收集的声音信号转化为数字信号。
量化误差在A/D转换过程中，由于采样定理的限制，可能会出现量化误差。
这是由于数字信号只能表示有限个值，而模拟信号可以是任意值。
A/D转换A/D转换与量化误差VS预处理与特征提取预处理特征提取信号预处理模式识别基础特征提取模型训练线性判别分析（LDA）与支持向量机（SVM）线性判别分析（LDA）支持向量机（SVM）深度学习在语音识别中的应用神经网络长短期记忆网络（LSTM）注意力机制010203总结词文法分析是语音合成技术的关键环节之一，它涉及到对输入文本的语法分析和语义理解，从而为后续的语音合成提供正确的信息。
韵律规则则是用来描述和模拟人类语音的节奏和音调。
要点一要点二详细描述文法分析通过对输入文本进行分析，将其转化为计算机能够理解的语法结构，从而指导语音合成系统生成符合语法规则的语音。
韵律规则则关注如何根据语法结构和语义内容调整语音的节奏和音调，使得生成的语音更加自然和流畅。
文法分析与韵律规则总结词参数化合成方法是语音合成技术中的一种重要方法，它将语音信号的参数化表示与声学模型相结合，从而生成新的语音信号。
《数字音频制作与处理》练习题及答案解析
1、运用SoundForge,如果要在声波的任意地方插入-段空白，可使用"process"目录下的命令是( B)A、MuteB、Insert SilenceC、Fade inD、Fadeout.2、XG标准在音色数量上对GM标准做了扩充，至少包含的音色数量有(D )A、64种B、128种C、256种 .D、480种3、生产爱科技(AKG)品牌话筒的是(A )A、奥地利B、美国C、日本D、德国4、下列关于数字语音网络传输的带宽要求，描述正确的是(B)A、普通语音,频率带宽<=1.7KHzB、高质量语音,频率带宽从50Hz~ 7KHzC、普通语音,频率带宽>=7KHzD、高质量语音,频率带宽从3Hz ~ 20KHz5、下列不是表示声波的物理特性的物理量为(D)A、波长B、频率C、速度D、位移5、多媒体作品中音频素材按其形式分可以分为三种，下列哪个选项不属于其中的类型( A)A、混响声B、有声语言C、音乐D、音响7、PCM是"数字化”的最基本技术，其基本步骤不包括( D)A、取样B、量化C、编码.D、压缩8、一般大型隔声屏风的参考尺寸为( B)A、3.2m(宽)x3m(高)B、2.2m(宽)x3m(高)C、1.2m(宽)x3m(高)D、1.2m(宽)x1.5m(高)9、人耳可以听到的声音频率范围是(D)A、22kHz~ 40kHzB、40kHz~ 80kHzC、80kHz~ 120kHzD、20Hz~ 20kHz10、下列关于Windows系统中自带的录音机的使用描述正确的是(A) A、双击Windows的状态栏右边的小喇叭图标，可以打开录音控制台B、Windows的录音控制台不能切换作为音量控制台使用C、因为话筒的输人灵敏度很高,所以最佳的方法是把话筒直接连在话筒输入插口进行录音，以减少噪声D、Windows系统中自带的录音机录下的声音文件可以直接保存成MP3格式文件11、为了减小电平的传播损失，输入阻抗应为话筒内阻的( D)A、1倍B、2倍C、3倍D、5倍12、下列关于Windows系统中自带的录音机的使用描述正确的是(A)A、双击Windows的状态栏右边的小喇叭图标，可以打开录音控制台B、Windows的录音控制台不能切换作为音量控制台使用C、因为话筒的输人灵敏度很高,所以最佳的方法是把话筒直接连在话筒输入插口进行录音,以减少噪声D、Windows系统中自带的录音机录下的声音文件可以直接保存成MP3格式文件13、在Cool Edit Pro中,添加不同的延时组成一个多重延时效果，最多可以添加(A)A、10种B、9种C、5种D、3种14、 Sound Forge软件的播放条用于提供音频播放类控制键，下列不能在播放条中控制实现的功能是(B)A、录音B、混音C、整体播放.D、暂停15、下列不属于Samplitude录音窗口计时器单位的是(D )A、百分之-秒B、秒C、分钟D、小时16、一般语音数字化时的采样频率约为(A )A、8kHzB、16 kHzC、32 kHzD、48 kHz17、铁三sdi-Tehnica)品牌的话简是哪个国家生产的(C)A、奥地利B、美国C、日本D、德国18、下列不具有声音编辑功能的软件是(B )A、Gold waveB、WinampC、Sound ForgeD、Cool Edit19、数字式电子乐器技术的代名词是B)A、MPEG- -4B、MIDIC、DVDD、MP320、多媒体信息不包括(A)A、光盘B、文本C、视频D、音频21、数字音频录制工作站对硬件平台的要求较高。
数字信号处理作业之语音识别与处理精选全文
可编辑修改精选全文完整版数字信号处理之语音识别与处理学号姓名赵典一语音信号众所周知，语音在人类社会中起了非常重要的作用。
在现代信息社会中，小至人们的日常生活，大到国家大事、世界新闻、社会舆论和各种重要会议，都离不开语言和文字。
近年来，普通电话、移动电话和互联网已经普及到家庭。
在这些先进的工具中，语音信号处理中的语音编码和语音合成就有很大贡献。
再进一步，可以预料到的口呼打字机(又称听写机，它能把语音转换为文字)、语音翻译机(例如输入为汉语，输出为英语，或者相反)，已经不是梦想而是提到日程上的研究工作了。
20 世纪60 年代中期形成的一系列数字信号处理方法和算法, 如数字滤波器、快速傅里叶变换(FFT)是语音数字信号处理的理论和技术基础。
而70 年代初期产生的线性预测编码(LPC)算法, 为语音信号的数字处理提供了一个强有力的工具。
语音信号的编码和压缩是语音信号处理的主要内容。
语音信号处理在通信、语音识别与合成、自然语言理解、多媒体数据库以及互联网等多个领域有广泛的应用, 同时它对于理解音频类等一般的声音媒体的特点也有很大的帮助。
对于移动通信来说, 最多的信息是语音信号, 语音编码的技术在数字移动通信中具有相当关键的作用, 高质量低速率的语音编码技术是数字移动网的永远的追求。
所谓语音编码是信源编码, 它是将模拟语音信号变成数字信号以便在信道中传输。
除了通信带宽的要求外, 计算机存储容量的限制也要求对语音信号进行压缩, 以满足海量数据情况下进行实时或准实时计算机处理的目的。
二、语音信号处理的发展史：声学是物理学的一个分支学科，而语言声学又是声学的一个分支学科。
它主要的研究方向是人的发声器官机理,发声器官的类比线路和数学模型,听觉器官的特性(如听阈、掩蔽、临界带宽、听力损失等) ,听觉器官的数学模型,语音信号的物理特性(如频谱特性、声调特性、相关特性、概率分布等) ,语音的清晰度和可懂度等。
当今通信和广播的发展非常迅速,而语言通信和语言广播仍然是最重要的部分,语言声学则是这些技术科学的基础。
数字信号处理(语音处理应用)1
语音信号的数字处理方法
• 声音信号的两个基本参数是幅度和频率。
– 幅度是指声波的振幅，通常用动态范围表示， 一般用分贝（dB）为单位来计量。 – 频率是指声波每秒钟变化的次数，用Hz表示。 – 人们把频率小于20Hz声波信号称为亚音信号 （也称次音信号） – 频率范围为20Hz～20kHz的声波信号称为音频信 号 – 高于20kHz的信号称为超音频信号（也称超声波）
Wavread例
[y, fs]=wavread('welcome.wav');
sound(y, fs); % 播放音频
time=(1:length(y))/fs; % 时间轴的向量
plot(time, y); % 画出时间轴上的波形
显示音频文件的信息
• fileName='welcome.wav'; • [y, fs, nbits]=wavread(fileName); • fprintf('音频文件"%s" 的信息：\n', fileName);
• En的应用：
– 1）区分清音段和浊音段 – 2）区分声母和韵母 – 3）区分无声和有声的分界(信噪比较高的信号) – 4）区分连字的边界 – 5）用于语音识别
短时能量分析
• En的缺点：
– 对高电平过于敏感，给加窗宽度的选择带来了 困难。扩大了振幅不相等的任何两个相邻取样 值(此处的取样值是指某语帧的短时平均能量值) 之间的幅度差别，必须用较宽的窗函数才能平 滑能量幅度的起伏。
wavplay(flipud(y), fs, 'sync');% 播放前后颠倒的音频波形
–
通常在使用 wavplay 播放音讯时，MATLAB 会停止进行 其它动作，直到音讯播放完毕后，才会再进行其它指令 的 运 算 ， 此 种 运 作 方 式 称 为 「 同 步 式 」 （ Synchronous ）。若需要一边播放、一边进行其它运 算，就必须使用「异步式」（Asynchronous）的播放方 式。
数字语音信号处理技术研究
数字语音信号处理技术研究数字语音信号处理技术是现代通信领域中非常重要的一项技术。
它是基于数字信号处理理论和技术的，将原始模拟信号转化成数字信号，并通过一系列算法对数字信号进行处理和压缩，以实现高效、高质量的语音通信。
本文着重探讨数字语音信号处理技术的原理、应用和发展前景。
一、数字语音信号处理技术的原理数字语音信号处理技术是基于数字信号处理理论和算法的，它的核心是将模拟语音信号转换成数字信号，从而实现数字信号的处理和传输。
数字语音信号处理技术的流程包括：1、模拟信号采样和量化。
模拟信号的采样是指按照一定时间间隔对信号进行采样，将连续的模拟信号离散化为数字信号。
量化是指根据采样的幅值范围和精度将数字信号进行离散化。
2、数字信号编码。
将离散化后的数字信号进行编码，以减少数据传输时所需的带宽。
3、数字信号处理。
数字信号处理是指对数字信号进行滤波、信号增强、语音降噪等处理，以提高通信质量和信噪比。
4、数字信号解码和重构。
将经过编码和处理的数字信号解码成原始信号，实现语音的解码和重构。
二、数字语音信号处理技术的应用数字语音信号处理技术广泛应用于现代通信领域中。
具体应用包括：1、手机通信。
手机通信是数字语音信号处理技术的主要应用之一。
通过数字信号处理技术，可以实现高清晰度、低噪声、高保真的语音通信。
2、电话会议。
数字语音信号处理技术允许多方参与电话会议，同时支持音视频会议和数据会议。
3、语音识别。
数字语音信号处理技术为语音识别提供了技术基础。
通过数字信号的声音分析和处理，可以实现自然语言的文本转换，并为语音识别系统提供更准确的语音识别。
三、数字语音信号处理技术的发展前景数字语音信号处理技术将在未来得到更广泛的应用。
随着移动通信、互联网和无线通信等技术的普及和发展，数字语音信号处理技术也将在未来得到更广泛的应用。
同时，人工智能、自然语言处理等技术的不断发展，也将进一步推动数字语音信号处理技术的发展。
数字语音处理技术将逐渐向智能语音处理技术和自然语言处理技术发展，为人类创造更多的便利和价值。
语音信号处理_考试参考题（修订版）（1）
语⾳信号处理_考试参考题（修订版）（1）⼀、填空题：（每空1 分，共60分）1、语⾳信号的频率范围为（300－3400kHz），⼀般情况下采样率为（8kHz ）。
书上22页2、语⾳的形成是空⽓由（肺部）排⼊（喉部），经过（声带）进⼊声道，最后由（）辐射出声波，这就形成了语⾳。
书上11页。
肺中的通过（稳定）的⽓流或声道中的⽓流激励（喉头⾄嘴唇的器官的各种作⽤）⽽产⽣。
当肺中的⽓流通过声门时，声门由于其间⽓体压⼒的变化⽽开闭，使得⽓流时⽽通过，时⽽被阻断，从⽽形成⼀串周期性脉冲送⼊声道，由此产⽣的语⾳是（浊⾳）。
如果声带不振动，声门完全封闭，⽽声道在某处收缩，迫使⽓流⾼速通过这⼀收缩部位⽽发⾳，由此产⽣的语⾳是（清⾳）。
3、语⾳信号从总体上是⾮平稳信号。
但是，在短时段（10~30）ms中语⾳信号⼜可以认为是平稳的，或缓变的。
书上24页4、语⾳的四要素是⾳长，⾳强，⾳⾼和⾳质，它们可从时域波形上反映出来。
其中⾳长特性：⾳长（长），说话速度必然慢；⾳长（短），说话速度必然快。
⾳强的⼤⼩是由于声源的（震动幅度）⼤⼩来决定。
5、声⾳的响度是⼀个和（振幅）有密切联系的物理量，但并不就是⾳强。
6、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）。
7、当⽓流通过声门时声带的张⼒刚好使声带发⽣较低频率的张弛振荡，形成准周期性的空⽓脉冲，这些空⽓脉冲激励声道便产⽣浊⾳如果声道中某处⾯积很⼩，⽓流⾼速冲过此处时⽽产⽣湍流，当⽓流速度与横截⾯积之⽐⼤于某个门限时（临界速度）便产⽣摩擦⾳，即（清⾳）。
8、如果声道某处完全闭合建⽴起⽓压，然后突然释放⽽产⽣的声⾳就是（爆破⾳）。
9、在⼤多数语⾳处理⽅案中，基本的假定为语⾳信号特性随时间的变化是（平稳随机）的。
这个假定导出各种（线性时不变）处理⽅法，在这⾥语⾳信号被分隔为⼀些短段再加以处理。
10、⼀个频率为F。
的正弦形信号以Fs速率抽样，正弦波的⼀周内就有（Fs/F0）个抽样。
数字语音处理思考题
《数字语音处理》复习思考题电信0904-061.什么叫做语音？什么叫做语言？2.语音的声学特征中包括的物理属性有哪些？3.数字语音处理的概念？数字语音处理的学科基础是什么？数字语音处理研究涉及哪些相关学科？4.语音信号的数字表示方法有哪两种？5.数字语音处理应用包括哪些技术？6.常用语音文件格式有哪些？语音文件的参数主要包括哪些？简要分析取样精度的高低的影响。
7.常用语音编辑软件有哪些？怎样制作你自己演唱的MP3歌曲？8.基于各种音素发音不同的谐振特点可建立起的共振峰模型有哪三种？各种模型的特点？9.语音的构成包括哪些？语音发音的最小单位是什么？10.人说话的过程可分为哪五个阶段？11.人的言语过程与哪些因素有关？12.人类的发音器官包括哪些部分？在发音时各部分都起什么作用？音调频率由什么因素决定？发声时声道是如何活动的？13.汉语语音的特点有哪些？14.声道由哪几个部分组成？15.掌握发声机理框图，简要解释语音的形成过程。
16.什么是听觉掩蔽效应？简述人类听觉功能的掩蔽效应。
17.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？18.什么是共振峰频率？19.舌位的前后高低与元音共振特性有哪些联系？20.什么是音调周期（或基音周期）？什么是基音频率（或基频）？21.理解语音信号产生的数字模型及模型组成。
22.语音信号的数字模型包含哪些子模型？激励模型与辐射模型分别属于什么性质滤波器？23.语音产生的数字模型中的声道子模型有两种建模方法，它们是哪些？24.根据分析参数（分析域）的不同，语音信号分析可分为哪些方法？25.语音信号是时变信号，处理语音信号最基本的技术是什么？26.什么是语音信号的短时加窗处理？27.对语音信号进行处理前为什么要进行分帧?分帧的常用方法是什么？一个语音帧的长度一般取多少？请简要解释。
28.基本短时参数——短时能量、短时平均幅度、短时过零率、短时自相关、互相关、短时平均幅度差函数等，作用？29.实验中怎样判断浊音和清音？30.短时平均过零率指的是什么？声带振动、声带不振动、或没有声音时若有噪声存在时，过零率有何特点？31.请说明对语音信号进行短时傅里叶分析时，移动窗宽与短时频谱的关系。
数字语音总复习思考题
《数字语音处理》复习思考题1. 数字语音处理的概念？数字语音处理的学科基础是什么？数字语音处理研究涉及哪些相关学科？2. 数字语音处理应用包括哪些技术？数字语音处理的应用主要包括哪些方面？3. 常用语音编辑软件有哪些？怎样制作你自己演唱的MP3歌曲？4. 基于各种音素发音不同的谐振特点可建立起的共振峰模型有哪三种？各种模型的特点？5. 语音的构成包括哪些？语音发音的最小单位是什么？6. 人说话的过程可分为哪五个阶段？7. 人的言语过程与哪些因素有关？8. 声道由哪几个部分组成？9. 掌握发声机理框图，简要解释语音的形成过程。
10. 什么是听觉掩蔽效应？简述人类听觉功能的掩蔽效应。
11. 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？12. 什么是共振峰频率？13. 舌位的前后高低与元音共振特性有哪些联系？14. 什么是音调周期（或基音周期）？什么是基音频率（或基频）？15. 语音信号的数字表示方法有哪两种？16. 理解语音信号产生的数字模型及模型组成。
17. 语音信号的数字模型包含哪些子模型？激励模型与辐射模型分别属于什么性质滤波器？18. 语音产生的数字模型中的声道子模型有两种建模方法，它们是哪些？19. 基于各种音素发音不同的谐振特点可建立起的共振峰模型有哪三种？各种模型的特点？20. 根据分析参数（分析域）的不同，语音信号分析可分为哪些方法？21. 语音信号是时变信号，处理语音信号最基本的技术是什么？22. 什么是语音信号的短时加窗处理？23. 对语音信号进行处理前为什么要进行分帧?分帧的常用方法是什么？一个语音帧的长度一般取多少？请简要解释。
24. 基本短时参数——短时能量、短时平均幅度、短时过零率、短时自相关、互相关、短时平均幅度差函数等，作用？25. 实验中怎样判断浊音和清音？26. 短时平均过零率指的是什么？声带振动、声带不振动、或没有声音时若有噪声存在时，过零率有何特点？27. 请说明对语音信号进行短时傅里叶分析时，移动窗宽与短时频谱的关系。
数字信号处理期末实验-语音信号分析与处理
语音信号分析与处理摘要用MATLAB对语音信号进行分析与处理，采集语音信号后，在MATLAB软件平台进行频谱分析;并对所采集的语音信号加入干扰噪声，对加入噪声的信号进行频谱分析，设计合适的滤波器滤除噪声，恢复原信号。
数字滤波器是数字信号处理的基础，用来对信号进行过滤、检测和参数估计等处理。
IIR数字滤波器最大的优点是给定一组指标时，它的阶数要比相同组的FIR滤波器的低的多。
信号处理中和频谱分析最为密切的理论基础是傅立叶变换（FT）。
离散傅立叶变换（DFT）和数字滤波是数字信号处理的最基本内容。
关键词：MATLAB;语音信号；加入噪声；滤波器；滤波1. 设计目的与要求（1）待处理的语音信号是一个在20Hz~20kHz频段的低频信号。
（2）要求MATLAB对语音信号进行分析和处理，采集语音信号后，在MATLAB平台进行频谱分析；并对所采集的语音信号加入干扰噪声，对加入噪声的信号进行频谱分析，设计合适的滤波器进行滤除噪声，恢复原信号。
2. 设计步骤（1）选择一个语音信号或者自己录制一段语音文件作为分析对象；（2）对语音信号进行采样，并对语音信号进行FFT频谱分析，画出信号的时域波形图和频谱图；（3）利用MATLAB自带的随机函数产生噪声加入到语音信号中，对语音信号进行回放，对其进行FFT频谱分析；（4）设计合适滤波器，对带有噪声的语音信号进行滤波，画出滤波前后的时域波形图和频谱图，比较加噪前后的语音信号，分析发生的变化；（5）对语音信号进行回放，感觉声音变化。
3. 设计原理及内容3.1 理论依据（1）采样频率：采样频率（也称采样速度或者采样率）定义了每秒从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数，它用赫兹（Hz）来表示。
采样频率只能用于周期性采样的采样器，对于非周期采样的采样器没有规则限制。
通俗的讲，采样频率是指计算机每秒钟采集多少个声音样本，是描述声音文件的音质、音调，衡量声卡、声音文件的质量标准。
采样频率越高，即采样的间隔时间越短，则在单位之间内计算机得到的声音样本数据就越多，对声音波形的表示也越精确。
数字语音信号处理
分类号—————————————————————————————————密级—(宋体小五号)UDC本科毕业论文（设计）数字语音信号处理学生姓名梁涛学号020*********指导教师王怀阳院、系、中心信息科学与工程学院电子系专业年级03级电子信息科学与技术论文答辩日期年月日中国海洋大学数字语音信号处理完成日期：指导教师签字：答辩小组成员签字：摘要本课题就是要将计算机语音数字处理技术用于英语口语的学习中，其基本任务是针对华人（以汉语为第一语言）英语发音与外国人（以英语为第一语言的外国人）英语发音的不同之处，通过分析二者音频的复倒谱进而找出其中的差异，总结出华人发音出错几率较大的几个音素，并提出改进方案，以提高国人英语发音的准确水平。
由于现在市面上多数计算机辅助语言学习系统软件多是套用现有的语音识别引擎，例如IBM的ViaVoice。
而这些引擎原来都是针对母语为英语的使用者而设计的，所以如果针对母语为中文的使用者来说，其辨识率便会有所下降，而无法达到发音教学的目的。
因此，针对这一情况，做出对于母语为中文的使用者的发音与标准英文发音之间的区别十分有意义，其可为研发新适合中国人的计算机辅助语言学习系统的引擎提供指导和参考。
关键词：语音处理；发音；英语口语学习；复倒谱Digital Speech Signal ProcessingAbstractIt is to use the computer digital speech processing technology to study of spoken English in this article. The basic task is to analyze and find out the differences between the Chinese person (Chinese as a first language) English pronunciation and foreigners (English as the first foreign language) English pronunciation by transforming them into Complex Cepstrum. So we can sum up the large error probability of phonemes which pronounce by Chinese and give the suggestion for improving the level of pronunciation. Because the majority of the computer-aided language learning system software in the market now is using the existing speech recognition engines, for example, IBM's ViaVoice. These engines are targeted and designed for the original native English-speaking users. So if it is used by the native Chinese users, its literacy rate will decline somewhat, and pronunciation is not possible to achieve the objective of teaching. Accordingly, in this situation, to find the differences between the Chinese English pronunciation and the Standard English pronunciation is meaningful. And it can also to provide guidance and reference for the development of new computer-aided language learning system of the engine for Chinese.Key Words: speech process; pronunciation; spoken English studying; Complex Cepstrum目录1 绪论 (1)1．1 概述 (1)1．2 语音识别技术的历史与现状 (3)1．3 可行性分析 (5)1．4 论文研究的主要内容 (6)2 语音信号的录入 (7)2．1 前言 (7)2．2 音频录放工具 (7)2．2．1 API函数与MCI指令 (8)2．2．2 音频录放程序 (9)2．3 录音测试 (15)2．4 本章小结 (16)3 W A V音频文件的分析 (17)3．1 前言 (17)3．2 语音信号的数字表示及复倒谱分析 (17)3．2．1 语音信号的数字表示 (17)3．2．2 复倒谱 (23)3．3 MATLAB分析音频 (26)3．3．1 MATLAB程序 (26)3．3．2 实验分析方法 (27)3．3．3 实验分析结果和讨论 (30)3．4 本章小结 (35)4 总结 (36)参考文献 (37)致谢 (39)1 绪论1．1 概述数字语音信号处理是一门涉及面很广的交叉科学，虽然从事这一领域研究的人员主要来自计算机和通信等科学，但是它与语音学、语言学、数理统计学以及神经生理学等科学，也有非常密切的亲系。
数字语音处理(精华版)
ais (n i )
i 1
p
27·最佳矢量量化器：在给定条件下， 失真最小的矢量量化器， 称为这个条件 下的最佳矢量量化器。 （2）设计最佳矢量量化器的两个必要 条件：1）在给定码书的条件下，寻找
缺点：语音质量差，自然度较低。 3）混合编码： 在保留参数编码技术上， 引用波形编码准则去优化激励源信号， 克服原有波形和参数编码的弱点， 汲取 所长。 34· 语音信号存在大量冗余： 样点值之 间相关性。 35·信源：PCM 信道：奇偶性 有效性 可靠性
另一种是汉明窗，窗函数：
0.54 0.46cos[2n /( N 1)] 0 n N 0, 其他
门限 T2 相交的两个点 C 和 D， 于是 CD 段就是双门限方法根据短时能量所判 定的语音段。第二级判决： 以短时平均过零率为标准， 从 C 点往左 和 D 点往右搜索，找到短时平均过零 率低于某个门限 T3 的两点 E 和 F，这 便是语音段的起止点。门限 T3 是由背 景噪声的平均过零率所确定的。 20 · 当 n 固 定 时 ， 它 们 就 是 序 列
线性预测方程:
R(k） - a iR ( k i ) 0
i 1
p
23·模型增益 G,增益常数 G^2=Ep. 24· 量化分为标量量化和矢量量化。 标 量量化： 把抽样后的信号值逐个进行量 化。 矢量量化： 先把信号序列的每 K 个连续 样点分成一组， 形成 k 维欧氏空间中的 一个矢量，然后对此矢量进行量化。 25· 矢量量化能降低信码率， 传输的是 角标。 码书：最小失真值所对应的量化矢量 Yi,把所有 N 个量化矢量构成集合{Yi},. 码字：码书中的矢量称为码字。 26· 失真测度： 是以什么方法来反映用 码字 Yi 代替信源矢量 X 时所付出的代 价， 统计平均值：D=E[d(x,Q(x))]
数字音频处理技术
数字音频处理技术数字音频处理技术是一种通过数字信号处理方法对音频信号进行处理和分析的技术。
这种技术可以应用在许多领域，包括音乐产业、通信、语音识别等。
数字音频处理技术的核心是将连续的音频信号转换成离散的数字信号，并对数字信号进行各种算法处理。
这种转换的过程主要包括采样、量化和编码三个步骤。
首先，采样是将连续的音频信号在时间上进行离散化。
采样的频率决定了离散信号的时间分辨率，即能够识别的最小时间单位。
通常情况下，人耳的最高可听频率是20kHz，因此在音频处理中，常用的采样频率是44.1kHz或48kHz。
接下来，量化是将采样后的音频信号幅值进行离散化。
量化的目的是将连续的幅值范围划分成多个离散级别，以便于数字信号的存储和处理。
常用的量化方法包括线性量化和非线性量化，其中线性量化是最常见的方法。
最后，编码是将量化后的信号以比特流的形式表示。
编码的目的是将离散的幅值级别映射到具体的比特位，以便于信号的传输和处理。
常用的编码方法包括脉冲编码调制（PCM）和压缩编码（如MP3、AAC等）。
除了上述的基本步骤，数字音频处理技术还包括许多高级的处理算法和技术，例如滤波、时频分析、音频合成等。
这些算法和技术可以用来改善音频质量、降噪、音频识别等。
数字音频处理技术在音乐产业中起着重要的作用。
例如，音频编辑软件可以通过数字音频处理技术对音频进行剪辑、混音和修饰，以得到高品质的音乐作品。
同时，在通信领域，数字音频处理技术也可以用于语音编解码和语音识别等应用。
总之，数字音频处理技术是一种通过数字信号处理方法对音频信号进行处理和分析的技术。
它不仅可以改善音频质量，还可以应用在音乐产业、通信和语音识别等领域。
随着技术的不断发展，数字音频处理技术将在音频领域发挥越来越重要的作用。
数字音频处理技术已经在音乐产业中发挥了重要的作用。
通过数字音频处理技术，艺术家和音乐制作人可以将录制的声音进行编辑、混音和修饰，以获得高品质的音乐作品。
什么是计算机语音处理请解释几种常见的语音处理算法
什么是计算机语音处理请解释几种常见的语音处理算法计算机语音处理是指运用计算机科学和语音学的原理和技术，对语音信号进行分析、合成、识别以及转换的过程。
它涵盖了语音的数字化、特征提取、声音处理、辨识与合成等多个方面。
下面将介绍几种常见的语音处理算法。
一、数字化和预处理算法数字化是将模拟语音信号转换为数字形式的过程。
预处理则是在数字化之后对语音信号进行一系列的处理，以去除噪声、增强信号质量等。
常见的数字化算法包括采样和量化，预处理算法包括降噪和语音增强。
1. 采样：采样是指将连续的模拟语音信号转换为离散的数字信号。
通过对模拟信号进行等间隔的采样，可以在一段时间内记录下多个采样点，从而表示整个语音信号。
2. 量化：量化是指将离散的采样点映射为离散的数值，以表示语音信号的幅度。
通过量化算法，可以将连续的语音信号转换为离散的数字形式，方便计算机进行处理。
3. 降噪：降噪算法被广泛应用于语音处理领域，旨在去除语音信号中的噪声成分。
常见的降噪算法包括时域滤波和频域滤波等。
时域滤波主要通过滑动平均、中值滤波等方式对语音信号进行平滑处理，从而减少噪声的干扰。
频域滤波则是将语音信号转换到频域后，通过滤波器去除不需要的频率成分。
4. 语音增强：语音增强算法旨在提高语音信号的质量和清晰度，使其更易于识别和理解。
常见的语音增强算法包括谱减法、短时自适应滤波和频率倒谱等。
二、声学特征提取算法声学特征提取是指从语音信号中提取出反映语音特征的参数，以便用于语音识别、分类等任务。
常见的声学特征包括音频特征、声谱图、倒谱系数等。
1. 音频特征：音频特征是对语音信号在时域上的特征描述。
常见的音频特征包括短时能量、过零率、短时平均能量和短时自相关系数等。
2. 声谱图：声谱图是将语音信号转换到频域后得到的二维图像。
它可以直观地展示语音信号在各个频率上的强度分布情况，常用于语音分析和可视化等领域。
3. 倒谱系数：倒谱系数是语音信号在频域上的一个参数表示，通常用于声学模型的特征输入。
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说明：平时作业写在作业本上，注意每次作业之间保持一定空白间距。
期末随堂考试写在打印纸上。
记得抄题目。
最后成绩按作业质量与出勤率评定。
谢谢合作！
第1次作业(第1章)
1.语音信号处理的目的是什么？
2.语音信息的交换大致可以分为哪三类？
3.语音信号处理的三个主要分支是什么？
4.画出语音处理过程的结构框图。
第2次作业(第2章)
1.人的发声器官由哪3部分组成？
2.浊音和清音的发声机理是什么？
3.画出语音信号产生的二元激励模型。
第3次作业(第3章)
1.语音信号时域分析提取的特征参数主要有哪些？
2.对语音信号进行预加重的目的是什么？实现预加重的数字滤波器的传递函数是什么？
3.什么是语音信号的短时平稳性？用图和公式说明语音信号的分帧加窗过程。
4.短时平均能量的定义式？窗长对短时平均能量计算的影响？短时平均能量的主要用
途？
5.短时平均过零率的定义式？短时平均过零率的用途？
第4次作业(第3章)
1.短时自相关函数及其修正型的定义式？对比浊音和清音的短时自相关函数特点。
2.什么叫端点检测？阐述利用能量和过零率进行语音端点检测的两级判决法的实现步骤。
3.基于短时自相关法的基音周期估值中，常用的两种削波函数公式是什么？
第5次作业(第4章)
1.写出一帧语音信号的短时傅里叶变换公式()j
X eω。
观察矩形窗和汉明窗两种窗函数下
n
的短时频谱图有哪些特点？关于短时谱和移动窗可以得出哪些结论？
2.画出滤波器组相加法实现短时综合的程序流程图。
画出短时综合叠接相加法实现流程图。
第6次作业(第5章)
1.什么叫卷积同态系统？写出信号()
x n复倒谱和倒谱的定义式。
2.给出倒谱法求基音周期的实现框图。
第7次作业
1.语音编码的目的是什么？按编码方式可分为三种，它们各自特点是什么？(第8章)
2.阐述语音合成的三种方法,并予以比较。
(第9章)
3.语音识别系统的分类？语音识别系统的典型组成框图。
(第10章)
期末随堂考试
1.语音信号处理主要研究哪几方面的内容？
2.语音信号的清/浊音有什么区别？清/浊音的AMDF有什么区别？
3.解释端点检测、基音、共振峰、语谱图
4.短时分析如何“分帧”？画图表示帧长、帧移。
5.简述时间窗长与频率分辨率的关系。
6.简述中心削波自相关法基音检测的原理及优点。
为什么要进行后处理？如何后处理？
7.论述共振峰合成的原理及其在语音合成中的应用。
8.简述同态信号处理在共振峰估计中的作用。
9.语音识别的目的是什么？如何分类？有哪些方法？
10.列举5 种语音信号处理应用技术或产品。
简述其工作原理？。