语音信号处理复习华南理工.
【精选】语音信号处理复习课件
基音检测
自相关法 倒谱法
简化逆滤波法（SIFT）
共振峰估值
1. 带通滤波器法 2. DFT法
3. 倒谱法
4. LPC法
第9章思考题
1.基音检测的自相关法中的中心削波处理的思 路及实现过程？ 2.用倒谱法实现基音检测和共振峰检测的原理 及实现框图？
•语音编码的概念、应用和分类等 •语音信号的压缩编码原理 • 语音通信中的语音质量 •脉冲编码调制(PCM)及其自适应
1.什么叫做隐马尔可夫过程？为什么说 语音信号可以看成隐马尔可夫过程？
2. HMM模型的结构主要有哪两种？它们 的特点是什么？
3.隐马尔可夫模型有哪些模型参数？请 叙述这些参数的含义和定义式。
根据某状态HMM模型，每一种路 径输出某某符号的概率计算。
语音检测分析——语音特征参数的提取和分析。
主要包括：基音检测和共振峰参数的估值。
u(n)
H（z）
s(n)
图6-1 信号s(n)的模型化
H(z)
G
p
，
语音信号处理考试题(综合)
语音信号处理重点、考点、考试题一、填空题：（共7小题，每空2分，共20分）A卷1、矢量量化系统主要由编码器和组成，其中编码器主要是由搜索算法和构成。
2、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。
3、语音编码按传统的分类方法可以分为、和混合编码。
4、对语音信号进行压缩编码的基本依据是语音信号的和人的听觉感知机理。
5、汉语音节一般由声母、韵母和三部分组成。
6、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效应。
7、句法的最小单位是，词法的最小单位是音节，音节可以由构成。
二、判断题：（共3小题，每小题2分，共6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。
（）2、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。
（）3、自适应量化PCM就是一种量化器的特性，能自适应地随着输入信号的短时能量的变化而调整的编码方法。
（）三、单项选择题：（共3小题，每小题3分，共9分）1、下列不属于衡量语音编码性能的主要指标是（）。
（A）编码质量（B）矢量编码（C）编码速率（D）坚韧性2、下列不属于编码器的质量评价的是（）（A）MOS （B）DAM（C）DRT（D）ATC3、限词汇的语音合成技术已经比较成熟了，一般我们是采用（）作为合成基元。
（A）词语（B）句子（C）音节（D）因素四、简答题：（共2小题，每小题12分，共24分）1、画出矢量量化器的基本结构，并说明其各部分的作用。
2、试画出语音信号产生的离散时域模型的原理框图，并说明各部分的作用。
五、简答题：（共5小题，前三小题，每题5分，后两小题，每题10分，共35分）1、线性预测分析的基本思想是什么？2、隐马尔可夫模型的特点是什么？3、矢量量化器的所谓最佳码本设计是指什么？4、针对短时傅里叶变换Ⅹn(ejw)的定义式，请从两个角度对其进行物理意义的分析。
语音信号处理 华工 2015
一、分析题
1、语谱图的定义以及对其进行解读，答出横杠、竖直条、乱纹的物理意义（7分）
2、隐马尔科夫模型的三个基本问题，其中哪一个最难解决，并说出主要原因（7分）
二、简答题
1、同态信号处理的基本原理，以语音信号为例。
（5分）
2、MFCC特征提取的流程。
（5分）
3、波形编码与参数编码的区别。
（5分）
4、DTW算法的目的以及其基本思想（5分）
5、矢量编码的基本原理（4分）
6、HMM的两个随机过程（4分）
三、填空题（每空2分）
1、预处理一般包括预加重、加窗、分帧。
2、说话人识别系统包括预处理、特征提取、模式匹配、判决。
3、语音是人的发声器官发出的一种声波，它具有一定的音色，音调，音强和音长。
4、一个语音的抽样能够用过去若干个语音抽样或它们的线性组合来逼近。
5、。
（实在是记不起啦）
四、选择题
五．判断题
（后面的选择、判断题自求多福吧）。
语音信号的考试部分知识点
语音信号处理复习资料一、名词解释：1、基音周期：声带开合一次的时间为基音周期（pitch period）。
它的倒数称为基频。
2 、音色：也叫音质；由混入基音中的倍音决定。
3 、音高：声音的高低；主要用基频反映。
基频值越大，反映出的音高越高。
4、音强：发音的轻重；可以用声压或声强来表示声音的强度，一般用相对声压或相对声强表示。
5、音长：声音的长短，取决于发音持续时间的长短。
6、响度：是一种主观心理量，主观感觉到的声音强弱的一种衡量标准，它与频率有关。
一样的音强，不一样的频率，则响度也会有所不同。
7、听觉掩蔽效应：一个更响的音调可以将其频率附近的较低的音调掩蔽。
可以分为同时掩蔽和异外时掩蔽。
8、临界频带：一个纯音可以被以它为中心频率，且具有一定带宽的连续噪声所掩蔽，如果在这一频带内噪声功率等于该纯音的功率，这时该纯音处于刚好能被听到的临界状态，即称这一带宽为临界带宽。
临界带宽有许多近似表示，一般在低于500 Hz的频带内，临界带宽约为100Hz，在高于500Hz 时，临界带宽约为中心频率的20% 。
人耳的基底膜具有与频谱分析仪相似的作用。
频率群的划分相应地将基底膜分成许多小的部分，每一部分对应一个频率群。
掩蔽效应就是在这些频率群内发生，这是因为对应的那一频率群的基底膜部分的声音，在大脑中似乎是叠加在一起来评价的，如果这时同时发声，可以互相掩蔽。
9、采样的基础知识：对于一个有限带宽的模拟信号，其频谱的最高频率为F0，在对其进行采样时，其采样频率在Fs>2F0时，采样后的信号才能保证信息不丢失。
语音信号中人耳可以感知的最大频率在3.4KHz左右采样频率在8KHz~16KHz之间短时分析：内平稳语音信号是一种随时间而变化的信号，可能是浊音激励也可能是清音激励，浊音的基音周期以及信号幅度等语音特性也都随时间变化，但这种变化是缓慢的，在一小段短时间内10~30ms，语音信号近似不变。
于是，我们把变化的语音信号分成一些相继的短时间段来处理。
华南理工大学语音信号处理实验-5次实验汇总版
《语音信号处理》实验报告实验名称端点检测学院外国语学院专业科技英语学生姓名周孝松提交日期 2014年4月 23日1.实验目的1．语音信号端点检测技术其目的就是从包含语音的一段信号中准确地确定语音的起始点和终止点，区分语音和非语音信号，它是语音处理技术中的一个重要方面。
本实验的目的就是要掌握基于MATLAB编程实现带噪语音信号端点检测，利用MATLAB对信号进行分析和处理，学会利用短时过零率和短时能量，对语音信号的端点进行检测。
2. 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:3、检测方法利用过零率检测清音，用短时能量检测浊音，两者配合。
首先为短时能量和过零率分别确定两个门限，一个是较低的门限数值较小，对信号的变化比较敏感，很容易超过；另一个是比较高的门限，数值较大。
语音信号处理复习题
1 研究语音信号处理的目的是什么？人类的通信有哪三种方式，从而说明语音信号处理有哪三个学科分支？它的目的一是要通过处理得到一些反映语音信号重要特征的语音参数以便高效的传输或储存语音信号信息；二是要通过处理的某种运算以达到某种用途的要求。
1.什么叫做语言学？什么叫做语音学？言语过程可分为哪五个阶段？语音中各个音的排列由一些规则所控制，对这些规则及其含义的研究学问称为语言学；另一个是对语音中各个音的物理特征和分类的研究称为语音学。
人的说话过程如图2-1所示，可以分为五个阶段：（1）想说阶段：（2）说出阶段：（3）传送阶段：（4）接收阶段：（5）理解阶段：3、有哪几种描述声道特性的数学模型？请说明声管模型流图是如何得出的？有几种共振峰模型？各有什么特点和适用情况？声道的数学模型有两种观点：1）声管模型将声道看为由多个不同截面积的管子串联而成的系统。
在“短时”期间，声道可表示为形状稳定的管道。
另一种观点是把声道视为一个谐振腔，按此推导出的叫“共振峰模型”。
共振峰模型，把声道视为一个谐振腔。
共振峰就是这个腔体的谐振频率。
由于人耳听觉的柯替氏器官的纤毛细胞就是按频率感受而排列其位置的，所以这种共振峰的声道模型方法是非常有效的。
一般来说，一个元音用前三个共振峰来表示就足够了；而对于较复杂的辅音或鼻音，大概要用到前五个以上的共振峰才行。
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。
（1）级联型声道模型这时认为声道是一组串联的二阶谐振器。
从共振峰理论来看，整个声道具有多个谐振频率和多个反谐振频率，所以它可被模拟为一个零极点的数学模型；但对于一般元音，则用全极点模型就可以了。
它的传输函数可分解表示为多个二阶极点的网络的串联：N=10，M=5时的声道模型如下图所示：（2）并联型声道模型对于非一般元音以及大部分辅音，必须考虑采用零极点模型。
此时，模型的传输函数如下：通常，N>R ，且设分子与分母无公因子及分母无重根，则上式可分解为如下部分分式之和的形式：这就是并联型的共振峰模型。
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。
语言交际：通过连接说话人大脑的一连串心理、生理、和物理的转换过程实现的。
《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。
语音信号处理期末复习题
语音信号处理期末复习题语音信号处理期末复习题语音信号处理是一门研究语音信号的产生、传输、处理和识别的学科。
它广泛应用于语音识别、语音合成、语音增强等领域。
在本文中，我们将回顾一些与语音信号处理相关的重要概念和技术。
一、语音信号的产生和特征提取语音信号是由人的声带振动引起的空气压力变化所产生的。
在语音信号处理中，我们通常使用基频、共振峰和声强等特征来描述语音信号。
1. 基频是指声音中最低频率的周期性振动。
它与人的声带振动频率相关，可以用来区分不同的语音音调。
2. 共振峰是指声音中频率响应最大的频率。
它与声道的共振特性相关，可以用来区分不同的语音音色。
3. 声强是指声音的能量大小。
它与声音的响度相关，可以用来区分不同的语音强度。
为了提取语音信号的特征，我们可以使用时域分析和频域分析等方法。
时域分析可以通过计算语音信号的短时能量和过零率等参数来描述语音信号的时域特征。
频域分析可以通过计算语音信号的功率谱和倒谱等参数来描述语音信号的频域特征。
二、语音信号的传输和编码在语音信号处理中，为了实现语音信号的传输和存储，我们需要对语音信号进行编码。
编码可以将连续的语音信号转换为离散的数字信号，以便于传输和处理。
1. 量化是指将连续的语音信号转换为离散的数字信号。
在量化过程中，我们需要选择合适的量化步长和量化级数，以平衡信号的保真度和数据的压缩率。
2. 编码是指将离散的数字信号表示为二进制码。
在编码过程中，我们可以使用不同的编码算法，如脉冲编码调制（PCM）和自适应差分脉冲编码调制（ADPCM）等。
为了提高语音信号的传输效率，我们还可以使用压缩算法对语音信号进行压缩。
压缩算法可以分为有损压缩和无损压缩两种。
有损压缩可以通过去除语音信号中的冗余信息来减少数据量，但会引入一定的失真。
无损压缩可以通过使用编码算法来减少数据量，但不会引入失真。
三、语音信号的处理和识别在语音信号处理中，我们可以使用滤波器、时域变换和频域变换等技术来对语音信号进行处理和分析。
南理工 语音信号处理期末考试重点整理共86页
1、战鼓一响，法律无声。——英国 2、任何法律的根本；不，不成文法本 身就是 讲道理 ……法 律，也 ----即 明示道 理。— —爱·科 克
3、法律是最保险的头盔。——爱·科 克 4、一个国家如果纲纪不正，其国风一 定颓败 。—— 塞内加 5、法律不能使人人平等，但是在法律 面前只有永远躺在泥坑里的人，才不会再掉进坑里。——黑格尔 32、希望的灯一旦熄灭，生活刹那间变成了一片黑暗。——普列姆昌德 33、希望是人生的乳母。——科策布 34、形成天才的决定因素应该是勤奋。——郭沫若 35、学到很多东西的诀窍，就是一下子不要学很多。——洛克
语音信号处理期末复习讲解
3.3短时能量分析
短时能量定义
• 短时：通过加窗来实现 • 能量：通过求信号幅度的平方来实现
En
m
[ x(m)w(n m)]
2
m n N 1
n
[ x(m)w(n m)]
2
• 窗的位置随n变化
窗的类型
• 直角窗（矩形窗）
Time domain 40 1 30 0.8 20 10 0 -10 -20
人体发声的部位
声带——震动的来源
Tp
典型声门脉冲波形
• Tp为基音周期，倒数为基音频率，用fp表示， 取决于声带的尺寸和特性 • 男性说话者的fp大致分布在60-200Hz范围内 • 女性说话者和小孩的fp值在200-450Hz范围内 • 同一个人所发出的声音有高低变化，是靠控 制声带的松紧来调节的。
MOS得分 5 4 3 2 1 质量等级 优 良 可 差 坏 失真级别 不觉察 刚有觉察 有觉察且稍有可厌 明显觉察且可厌但可忍受 不可忍受
第三章 语音信号的 时域分析
语音信号的稳态——帧的概念
• 语音自身从长时间看是非稳态过程，从短时 间看是相对稳定的，既“短时性”。 • 将语音分为一段一段的，每一段称为“一 帧”，大概时间为10-30ms • 短时时域分析是语音处理的基本方法，也是 最直观、最易理解的方法
窗的类型
• 海明窗（Hamming，也称汉明窗，升余弦）
Time domain 40 1 20 0.8 0
Frequency domain
Magnitude (dB)
10 20 30 40 Samples 50 60
Amplitude
0.6
-20 -40 -60
语音信号处理复习华南理工
语音信号处理复习第二章语音信号处理基础知识1，定义：（1）语音是指人们讲话时发出的话语，它是一种声音，具有声学特征的物理特性。
而它又是一种特殊的声音，是人们进行信息交流的声音，是组成语言的声音。
因此语音是语言和声音的组合体。
（2）语音是由人的发声器官发出的一种声波，它具有音色、音调、音强和音长。
①音色：是一种声音区别于另一种声音的基本特征②音调：指声音的高低，取决于声波的频率③音强：指声音的强弱，取决于声波的振幅④音长：指声音的长短，取决于发音时间的长短（3）任何语言都有语言的元音和辅音两种音素：元音：当声带振动发出的声音气流从喉腔、咽腔进入口腔从唇腔出去时，这些声腔完全开放，气流顺利通过。
一个重要的声学特性是共振峰。
辅音：由于通路的某一部分封闭起来或者受到阻碍，气流被阻不能畅通。
包括清音和浊音。
①浊音：声带振动②清音：声带不振动（4）人的听觉系统有两个重要的特性：①时频分析特性：人的耳蜗就像一个频谱分析仪，将复杂的信号分解成各种频率分量。
②听觉掩蔽效应：心理声学中的听觉掩蔽效应指在一个强信号附近，弱信号将变得不可闻，被掩蔽掉了。
掩蔽效应分为同时掩蔽和短时掩蔽。
2，语言信号生成的数学模型：①激励模型：在声门（声带）以下，称为“声门子系统”，它负责产生激励振动，是激励系统②声道模型：从声门到嘴唇的呼气通道是声道，是声道系统③辐射模型：语音从嘴唇辐射出去，则嘴唇以外是辐射系统3，语音信号的特性分析：（1）语音信号的时域波形和频谱特性：①时域波形：周期性，周期对应声带振动的频率，即基音频率。
②频谱特性：共振峰特性。
元音频谱有明显的几个凸起点，它们出现的频率就是共振峰频率。
清辅音频谱峰点之间的间隔是随机的，没有周期分量。
（2）语谱图：语谱图是一种三维图谱，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。
语谱图中显示了大量的与语音的语句特性相关的信息，它综合了频谱图和时域波形的特点，明显地显示出语音频谱随时间的变化情况，或者说是一种动态的频谱。
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)。
语音信号处理复习纲要
语音信号处理复习纲要一、引言语音信号处理是一门研究如何对语音信号进行分析、合成、增强和识别的学科。
它在语音通信、语音识别和语音合成等领域有着广泛的应用。
本文将对语音信号处理的基本概念、技术和方法进行复习总结，以帮助读者加深对该领域的理解和掌握。
二、语音信号的基本特性1. 语音信号的产生机制：人类通过声带、喉咙、口腔和鼻腔等器官产生声音，形成语音信号。
2. 语音信号的基本特性：语音信号是一种时变信号，具有频率、幅度和相位等特性。
3. 语音信号的时域和频域表示：语音信号可以通过时域波形和频域谱图来表示。
三、语音信号的预处理1. 语音信号的采样和量化：将连续的语音信号转换为离散的数字信号。
2. 语音信号的预加重：通过预加重滤波器强调高频成分，提高语音信号的信噪比。
3. 语音信号的分帧：将语音信号分成若干帧，以便对每一帧进行进一步处理。
四、语音信号的特征提取1. 短时能量和过零率：用于表示语音信号的能量和过零点的数量。
2. 基频和共振峰：用于表示语音信号的基频和共振峰的频率和幅度。
3. 线性预测编码（LPC）：通过线性预测模型来提取语音信号的特征。
4. 倒谱系数：通过倒谱分析来提取语音信号的特征。
五、语音信号的增强和降噪1. 语音增强的方法：包括谱减法、频率平滑法和Wiener滤波法等。
2. 语音降噪的方法：包括时域滤波法、频域滤波法和小波变换法等。
六、语音信号的合成1. 线性预测编码（LPC）合成：通过LPC模型来合成语音信号。
2. 基频和共振峰合成：通过基频和共振峰来合成语音信号。
七、语音信号的识别1. 语音特征匹配：将语音信号的特征与已知模板进行匹配，以实现语音识别。
2. 隐马尔可夫模型（HMM）：通过HMM来建模语音信号，实现更准确的语音识别。
八、语音信号处理的应用1. 语音通信：包括语音编码、语音解码和语音传输等。
2. 语音识别：包括语音指令识别、语音转文字等。
3. 语音合成：包括文本转语音、语音合成等。
通信中的语音信号处理复习大纲
《通信中的语音信号处理》复习大纲1、了解语音信号处理的目的、实质和发展历史；实质：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目的：通过处理得到一些反映语音信号重要特征的语音参数以便高效地传输或储存语音信号所包含的信息。
通过对语音信号进行某种运算以达到某种要求。
发展历史：1876年电话的发明，贝尔（Bell）；1939年声码器的研制成功—声源＋声道；1947年贝尔实验室发明语谱图仪—语音识别研究的开始；50年代第一台口授打字机和英语单词语音识别器；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；70年代动态规划技术、隐马尔可夫模型、线性预测技术和矢量量化码书生成方法用于语音编码和识别；80、90年代语音处理技术产品化—IBM Tangora-5和Tangora-20英语听写机，Dragon Dictate 词汇翻译系统(70000)，汉语听写机。
CMU语音组研制成功SPHINX系统（997，95.8%);国内，清华大学、中科院声学所和中科院自动化所在汉语听写机研究方面有一定成果。
（除了属于这种LPC[线性预测分析法]的方法外，还开发了各种数字语音处理方法。
到目前为止，相继实现了语音编码、语音分析、语音合成、语音修正、语音识别、说话者识别等各种具体应用系统。
）2、理解和掌握语音信号的表示和处理方法，常用的语音编码的采样率和相应的数字语音信号的速率；1.语音表示方法的选择：要保存语音信号中的消息内容；表示形式要便于传输和存储、变换和处理，不至于严重损害消息的内容，有用信息更易于被提取；2. 语音信号数字表示的优点：数字技术能完成许多很复杂的信号处理工作；语音可以看成是音素的组合，具有离散的性质，特别适合于数字处理；数字系统具有高可靠性、价廉、紧凑、快速等特点，很容易完成实时处理任务；数字语音适于在强干扰信道中传输，易于和数据一起在通信网中传输，也易于进行加密传输。
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语音信号处理复习第二章语音信号处理基础知识1，定义：（1）语音是指人们讲话时发出的话语，它是一种声音，具有声学特征的物理特性。
而它又是一种特殊的声音，是人们进行信息交流的声音，是组成语言的声音。
因此语音是语言和声音的组合体。
（2）语音是由人的发声器官发出的一种声波，它具有音色、音调、音强和音长。
①音色：是一种声音区别于另一种声音的基本特征②音调：指声音的高低，取决于声波的频率③音强：指声音的强弱，取决于声波的振幅④音长：指声音的长短，取决于发音时间的长短（3）任何语言都有语言的元音和辅音两种音素：元音：当声带振动发出的声音气流从喉腔、咽腔进入口腔从唇腔出去时，这些声腔完全开放，气流顺利通过。
一个重要的声学特性是共振峰。
辅音：由于通路的某一部分封闭起来或者受到阻碍，气流被阻不能畅通。
包括清音和浊音。
①浊音：声带振动②清音：声带不振动（4）人的听觉系统有两个重要的特性：①时频分析特性：人的耳蜗就像一个频谱分析仪，将复杂的信号分解成各种频率分量。
②听觉掩蔽效应：心理声学中的听觉掩蔽效应指在一个强信号附近，弱信号将变得不可闻，被掩蔽掉了。
掩蔽效应分为同时掩蔽和短时掩蔽。
2，语言信号生成的数学模型：①激励模型：在声门（声带）以下，称为“声门子系统”，它负责产生激励振动，是激励系统②声道模型：从声门到嘴唇的呼气通道是声道，是声道系统③辐射模型：语音从嘴唇辐射出去，则嘴唇以外是辐射系统3，语音信号的特性分析：（1）语音信号的时域波形和频谱特性：①时域波形：周期性，周期对应声带振动的频率，即基音频率。
②频谱特性：共振峰特性。
元音频谱有明显的几个凸起点，它们出现的频率就是共振峰频率。
清辅音频谱峰点之间的间隔是随机的，没有周期分量。
（2）语谱图：语谱图是一种三维图谱，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。
语谱图中显示了大量的与语音的语句特性相关的信息，它综合了频谱图和时域波形的特点，明显地显示出语音频谱随时间的变化情况，或者说是一种动态的频谱。
记录这种谱图的仪器就是语谱仪。
语谱图中的花纹有横杠、竖直条和乱纹等。
①横杠：与时间轴平行的几条深黑色带纹，它们相应于短时谱中的几个凸点，也就是共振峰。
②竖直条：与时间轴垂直的一条窄黑带，每个竖直条相当于一个基音，条纹间的距离表示基音周期。
③乱纹：清擦音从语谱图上看表现为乱纹，乱纹的深浅和上下限反映了噪声能量在频域中的分布。
4，语音信号的统计特性：语音信号的统计特性可以用它的波形振幅概率密度函数和一些统计量（如均值和自相关函数）来描述。
第三章语音信号分析1，概述：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过程。
虽然它具有时变特性，但是从一个短时间范围（10~30ms）内，其特性基本保持不变，即相对稳定，可以将其看作一个准稳态过程，也就是短时平稳过程。
2，语音信号的预处理：①预加重：通常语音信号的高频分量很小，预加重目的是提升高频部分，使信号频谱变得平坦，保持在低频到高频的整个频带中，能用同样的信噪比求频谱，以便于频谱分析或声道参数分析。
②加窗分帧：分帧通过可移动的有限长度窗口进行加权的方法实现。
3，语音信号的时域分析：（1）语音信号的时域分析就是分析和提取语音信号的时域参数：短时能量、短时过零率、短时自相关函数和短时平均幅度差函数。
①短时能量：②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。
浊音具有较低的过零率，而清音具有较高的过零率。
③短时自相关函数：④短时平均幅度差函数：4，语音信号的频域分析：分析语音信号的频域特征，使用短时傅立叶变换对语音信号的频谱进行分析。
5，语音信号的倒谱分析：（1）同态信号处理：指将非线性问题转换成线性问题的处理方法。
由于语音信号可以视为声门激励信号和声道冲激响应的卷积，因此可以通过卷积——乘积——加法的方法来处理。
（2）倒谱与复倒谱：倒谱是语音信号的对数幅度谱的傅里叶逆变换，得到的是频域信息。
复倒谱是语音信号对数频谱的傅立叶逆变换，得到的是时域信息。
6，MFCC特征提取流程：①对输入语音进行预加重、加窗、分帧处理②FFT变换③取绝对值或者平方④Mel滤波：⑤取对数⑥离散余弦变换DCT：⑦动态特征MFCC，输出特征向量7，语音信号的线性预测：线性预测的基本思想是用过去的p个样点值来预测现在或未来的样点值。
8，基音周期的估计：基音是指发浊音时声带振动所引起的周期性，而基因周期是指声带振动频率的倒数。
主要包括以下三种方法：①自相关法②平均幅度差法③倒谱法。
9，共振峰估计：声道可以看成一根具有非均匀截面的声管，在发音时起共鸣器的作用。
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。
共振峰参数包括共振峰频率和频带宽度。
共振峰信息包含在语音频谱包络中，因此共振峰频率提取的关键是估计自然语音频谱包络，并认为谱包络中的最大值就是共振峰。
主要包括倒谱法和LPC法。
第四章矢量量化技术1，矢量量化基本原理：将若干个标量数据组成一个矢量在多维空间给予整体量化，从而可以在信息量损失较小的情况下压缩数据量。
矢量量化有效地应用了矢量中各元素之间的相关性，因此可以比标量量化有更好的压缩效果。
2，矢量量化参数：3，矢量量化的两个基本问题：（1）设计一个好的码本（2）未知矢量的量化4，矢量量化的失真测度：失真测度是将输入矢量X用码本重构矢量Y来表征时所产生的误差或失真的度量方法，它可以描述两个或多个模型矢量间的相似程度。
失真测度的选择好坏将直接影响到聚类效果和量化精度，进而影响到语音信号矢量量化处理系统的性能。
主要包括欧氏距离测度、线性预测失真测度、识别失真测度。
5，矢量量化器的最佳码本设计：最近邻准则、LBG算法第五章隐马尔可夫模型1，概述：（1）隐马尔可夫模型（HMM）是语音信号的一种统计模型。
HMM是一个输出符号序列的统计模型，具有N个状态，它按一定的周期从一个状态转移到另一个状态，每次转移时，输出一个符号。
转移到哪个状态，转移时输出什么符号，分别由状态转移概率和转移时的输出概率来决定。
因为只能观测到输出符号序列，而不能直接观测到状态转移序列（即模型输出符号序列时，是通过了哪些状态路径无法得知），所以称为隐藏的马尔可夫模型。
（2）HMM用于语音信号建模时，是对语音信号的时间序列结构建立的统计模型，它是数学上的双重随机过程：一个是具有有限状态数的Markov链来模拟语音信号统计特性变化的隐含的随机过程，另一个是与Markov链每一个状态相关联的观测序列的随机过程。
2，HMM的基本元素：M={S、O、A、B、π、F}①S——模型中状态的有限集合③A——状态转移概率的集合⑤π——系统初始状态概率的集合②O——输出的观测值符号的集合④B——输出观测值概率的集合⑥F——系统终了状态的集合3，隐马尔可夫模型的基本算法：（1）识别问题：给定观察符号序列O和模型M={A，B，π}，如何快速有效地计算观察符号序列的输出概率P（O/M）？。
可通过前向-后向（F-B）算法解决。
（2）状态转移估计（路径选择）问题：给定观察字符序列和输出该序列的模型后，如何有效地确定与之对应的最佳的状态序列，即估计出模型产生观察字符序列时最可能经过的路径。
可通过维特比算法解决。
（3）模型训练问题：实际上是一个模型参数估计问题，即对于初始模型和给定用于训练的观察符号序列，如何调整模型M 的参数，使得输出概率P最大？。
可通过Baum-Welch算法解决。
第七章语音编码1，概述：（1）语音编码主要针对信源编码，解决有效性问题，通过对信源的压缩、扰乱、加密等一系类处理，力求用最少的数码率传递最大的信息量，使信号更适宜传输和存储。
（2）语音编码通常分为三类：波形编码、参数编码和混合编码。
波形编码和参数编码的主要区别在于重建的语音信号时域信号是否在波形上与原信号一致。
①波形编码：力图使重建后的语音时域信号波形与原语音信号波形保持一致，具有适应能力强、话音质量好的特点，但需要用到的编码速率高。
②参数编码：根据对声音形成机理的分析，在以重建语音信号具有足够的可懂性的原则上，通过建立语音信号的产生模型，提取代表语音信号特征的参数来编码，而不一定在波形上与原信号匹配。
优点是编码速率较低，缺点是语音质量差，特别是自然度低，对说话环境的噪声敏感。
利用参数编码实现语音通信的设备称为声码器，包括通道声码器、共振峰声码器、同态声码器和线性预测声码器。
③混合编码：基于语音产生模型的假定并采用了分析合成技术，同时又利用了语音时域波形信息，增强了重建语音的自然度，使得语音质量有明显的提高。
2，语音压缩：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。
语音压缩编码极限速率就80~100bit/s。
3，语音编码的关键技术：①线性预测②合成分析法③感觉加权滤波器4，波形编码：①脉冲编码调制PCM②自适应预测编码③自适应变换编码④子带编码（频带分割编码）：先使用带通滤波器将语音信号分割成若干个频带（子带），然后用调制的方法将滤波后的子带信号进行频谱平移成低通信号，以利于降低取样率进行抽取，然后再用奈奎斯特率进行取样，最后再分别进行编码处理。
而信号的恢复则是完全相反的过程。
5，参数编码：①LPC线性预测声码器②LPC-10编码器6，混合编码：码激励线性预测编码CELP。
语音生成模型把语音的生成看作一些激励信号激励一个模拟声道的滤波器得到的响应。
CELP采用矢量量化技术对激励信号编码，将事先经过训练的一组码矢量组成一个码本，然后对每一帧语音信号从这组码本中选出一个在感知加权误差最小意义上的最佳码矢量作为激励源。
第八章语音合成1，定义：解决如何让机器说话的问题，其目的是将任意文本实时地转换成自然语音输出，并且输出的语音清晰可懂。
语音合成系统是一个单向系统，从机器到人。
2，合成方法：（1）波形合成法：直接把要合成的语音的发音波形进行存储或者进行波形编码压缩后存储，合成重放时再解码组合输出。
（2）参数合成法：为了节约存储容量，必须先对语音信号进行分析，提取语音的参数，，以压缩存储量，然后由人工控制这些参数的合成。
包括发音器官参数合成和声道模型参数合成。
包括共振峰合成法和LPC线性预测法。
（3）规则合成法：通过语音学规则产生语音。
3，文语转换系统：指把文本文件通过一定的硬软件转换后由计算机或电话语音系统等输出语音的过程，并尽量使合成的语音具有良好的自然度和可懂度。
包括三个模块：文本分析、韵律控制和语音合成。
（1）文本分析：使计算机能够识别文字，并根据文本的上下关系在一定程度上对文本进行理解，从而知道要发什么音、怎么发音，并将发音的方式告诉计算机，让计算机知道文本中哪些是词，哪些是短语、句子。