语音信号处理课件作业
合集下载
语音信号处理(C++) 课件 第1章 绪论
系统
STOP
• 纯英文语音合成系统
STOP
第 1 章 绪论
EmotionTTS
✓ 在现在陈述语气合成的基础上实现感叹，疑问，强调的 效果
✓ 在正常情绪合成的基础上增强系统在高兴，生气，悲伤 等多种情绪方面的表现能力
中立合成 情感合成 生气 难过
第 1 章 绪论
语音合成发展情况
年份 1995年 1998年 1999年 2001年 2003年
自然度 <3.0 3.0
3.5
3.8
4.3
STOP
粤语合成系统
STOP
中文男声系统
STOP
纯英文语音合成系统
STOP
第 1 章 绪论
Trainable TTS
20世纪末，可训练的语音合成方法基于统计建模和 机器学习的方法，根据一定的语音数据进行训练并 快速构建合成系统。这种方法可以自动快速的构建 合成系统，系统尺寸很小，很适合嵌入式设备上的 应用以及多样化语音合成方面的需求。
第 1 章 绪论
应用——索尼公司的AIBO狗
第一个实现规模 商品化的宠物机 器人（收益10亿 美元），为有情 感交互能力的机 器人及相关的研 究打开了想象的 空间。
第 1 章 绪论
应用——载人航天
第 1 章 绪论
应用——服务质量评估
非特定说话人
声学特征
服务质量考评
特征规整化 情感识别模型
第 1 章 绪论
智能语音技术：使信息时代的各种信息机器像人一样“能听会 说”的技术。
可以将任意的文字信息转化为自然流畅的 语音,相当于给机器装上了人工嘴巴
可以将语音中内容、说话人、语种等信息 识别出来，相当于给机器装上了人工耳朵
STOP
• 纯英文语音合成系统
STOP
第 1 章 绪论
EmotionTTS
✓ 在现在陈述语气合成的基础上实现感叹，疑问，强调的 效果
✓ 在正常情绪合成的基础上增强系统在高兴，生气，悲伤 等多种情绪方面的表现能力
中立合成 情感合成 生气 难过
第 1 章 绪论
语音合成发展情况
年份 1995年 1998年 1999年 2001年 2003年
自然度 <3.0 3.0
3.5
3.8
4.3
STOP
粤语合成系统
STOP
中文男声系统
STOP
纯英文语音合成系统
STOP
第 1 章 绪论
Trainable TTS
20世纪末，可训练的语音合成方法基于统计建模和 机器学习的方法，根据一定的语音数据进行训练并 快速构建合成系统。这种方法可以自动快速的构建 合成系统，系统尺寸很小，很适合嵌入式设备上的 应用以及多样化语音合成方面的需求。
第 1 章 绪论
应用——索尼公司的AIBO狗
第一个实现规模 商品化的宠物机 器人（收益10亿 美元），为有情 感交互能力的机 器人及相关的研 究打开了想象的 空间。
第 1 章 绪论
应用——载人航天
第 1 章 绪论
应用——服务质量评估
非特定说话人
声学特征
服务质量考评
特征规整化 情感识别模型
第 1 章 绪论
智能语音技术：使信息时代的各种信息机器像人一样“能听会 说”的技术。
可以将任意的文字信息转化为自然流畅的 语音,相当于给机器装上了人工嘴巴
可以将语音中内容、说话人、语种等信息 识别出来，相当于给机器装上了人工耳朵
《语音信息处理》PPT课件
2.语音信号处理的学科基础
消费 电子 …
声学 信息论
残疾人 用品
语音、 语言学
听写机
语音识别
信号 处理
查询 系统
电话 拨号
… 实际应用
学科基础
人工 智能
模式 识别
数理 统计
语音识别的应用背景和学科基础
3.语音信号处理的分支和应用
语音识别 语音合成 语音编码 说话人识别
3.1 语音识别
4.语音信号处理的发展历史
国外发展历史
人们在19世纪就已经发现，元音主要是靠第一 共振峰和第二共振峰来区别，声母的感知主要 靠共振峰的弯曲方向和力度。但是，真正的语 音识别却是始于1952 年，当时贝尔实验室 Davis等人通过提取语音的第一、第二共振峰 作为语音特征参数，采用专用硬件实现了一台 10个英文数字的语音识别系统Audry System。
语音编码的应用
数字通信系统 移动无线通信 保密语音通信
3.4 说话人识别
说话人识别（声纹识别） 可分为两种： 说话人辨认 说话人确认
目前，声纹识别已经在证券交易、银行交易、身份 证、信用卡的认证等领域均有应用。在国外，声纹 识别技术已经取得了较为广泛的应用。美国已把声 纹识别用到保险、银行等行业，迪拜在交通管理上 使用声纹验证来确认驾驶员身份，戴尔公司已经实 施了声纹认证用于网上订购，菲律宾政府的养老金 系统现在也可以通过声纹识别来完成身份认证。
语音识别的分类
针对说话人：特定说话人语音识别和非 特定说话人语音识别
针对词汇量：小词汇量、中词汇量和大 词汇量的识别
针对说话方式：孤立词识别和连续语音 识别
针对识别环境：实验室环境语音识别、 电话语音识别和广播语音识别
语音信号处理PPT课件
F2 F3
a 10
频率范围(Hz)
成年男子
成年女子
带宽
F1
200～800
250～1000
40～70
F2
600～2800
700～3300
50～90
F3
1300～3400
1500～4000
60～180
一般地：语音识别，取前3个共振峰，而对 语音合成，需取5个
a
11
2.3 语音信号的特性
2.3.1 语言和语音的基本特性
[x(n)x(n-k)]*h (n) 计算自m 相 关 ，先乘后加，运算hk量(n)大=w！(n)w(n+k)
R n ( k ) R n ( k ) m x ( m ) x ( am kk ) [ w hk( (n n -mm )) w ( n m k ) ]
36
3.5.2 修正的短时自相关函数 1、存在的问题 随kk=的0变化，参加运算的项减少。极限k=N-1时无运算k项=！250 2、修正的短时自相关函数
当w1,w2为直角窗时
(0≤k≤K)
^
N1
Rn(k)x(nm )xa(nmk)
m0
37
3.5.3 短时平均幅度差函数
问题的提出：自相关计算量大，大在乘法！ 短时平均幅度差函数(AMDF)定义：
F n (k ) R 1 m |x (n m )w 1 (m ) x (n m k )w 2 (m k )|
式中R为x(n)的平均值 w1、w2同修正的自相关函数中的定义 对于浊音信号，在周期倍数点上，幅值相等，Fn＝0
a 38
第三章小结
• 采样与反混叠 • 短时分析方法、窗口与长度选择 • 短时能量定义 • 短时过零分析 • 短时相关分析与修正 • 短时平均幅度分析(AMDF)
《语音信号处理》课件
《语音信号处理》PPT课件
目 录
• 语音信号处理概述 • 语音信号的采集与预处理 • 语音信号的特征提取 • 语音识别技术 • 语音合成技术 • 语音信号处理的发展趋势与挑战
01
语音信号处理概述
语音信号处理定义
01
语音信号处理是一门研究语音信 号采集、传输、分析和处理的技 术，旨在提高语音信号的质量、 识别率和传输效率。
在移动通信、视频会议等本流程
预处理
包括噪声抑制、回声消除、混 响消除等，以提高语音信号的
清晰度和可懂度。
特征提取
从语音信号中提取出反映语音 特征的信息，如音高、音强、 时长等。
模式匹配
将提取出的特征与预先训练好 的模型进行匹配，实现语音识 别或分类。
后处理
对识别结果进行优化或编辑， 以满足实际应用需求。
02
语音信号的采集与预 处理
语音信号的采集
01
02
03
采集设备
使用麦克风等声音采集设 备，将声音转换为电信号 ，以便后续处理。
采样率
采样率决定了语音信号的 精度，采样率越高，音质 越好，但数据量也越大。
量化精度
量化精度决定了声音的动 态范围和音质，常见的量 化精度有8位、16位等。
02
语音信号处理涉及的领域包括语 音合成、语音识别、语音增强、 语音编码等。
语音信号处理的应用领域
语音助手
如Siri、Alexa等，通过语音识别技术 将用户的语音转化为文字，再通过自 然语言处理技术理解用户的意图，实 现智能交互。
语音通信
语音娱乐
语音合成技术可以用于智能语音玩具 、电子宠物等领域，提供丰富的语音 交互体验。
目 录
• 语音信号处理概述 • 语音信号的采集与预处理 • 语音信号的特征提取 • 语音识别技术 • 语音合成技术 • 语音信号处理的发展趋势与挑战
01
语音信号处理概述
语音信号处理定义
01
语音信号处理是一门研究语音信 号采集、传输、分析和处理的技 术，旨在提高语音信号的质量、 识别率和传输效率。
在移动通信、视频会议等本流程
预处理
包括噪声抑制、回声消除、混 响消除等，以提高语音信号的
清晰度和可懂度。
特征提取
从语音信号中提取出反映语音 特征的信息，如音高、音强、 时长等。
模式匹配
将提取出的特征与预先训练好 的模型进行匹配，实现语音识 别或分类。
后处理
对识别结果进行优化或编辑， 以满足实际应用需求。
02
语音信号的采集与预 处理
语音信号的采集
01
02
03
采集设备
使用麦克风等声音采集设 备，将声音转换为电信号 ，以便后续处理。
采样率
采样率决定了语音信号的 精度，采样率越高，音质 越好，但数据量也越大。
量化精度
量化精度决定了声音的动 态范围和音质，常见的量 化精度有8位、16位等。
02
语音信号处理涉及的领域包括语 音合成、语音识别、语音增强、 语音编码等。
语音信号处理的应用领域
语音助手
如Siri、Alexa等，通过语音识别技术 将用户的语音转化为文字，再通过自 然语言处理技术理解用户的意图，实 现智能交互。
语音通信
语音娱乐
语音合成技术可以用于智能语音玩具 、电子宠物等领域，提供丰富的语音 交互体验。
语音信号处理ppt
标准傅里叶变换不 能用 来直接表示语音信号，而 应该用短时傅里叶变换对
添 加 标 题
把和时序相关的傅里叶分析的显 示图形称为语谱图。语谱图 是一 种三维频谱，它是表示语音频谱
语音信号 的频谱进行分
析，相应的频谱称为“短 时谱”。
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 的灰度或色调的浓谈来表示。
升采样率（整数倍内插）的实现原 理，时域和频域的变化情况
TITLE TITLE
升采样率是指通过在对原离散信号的两个连续 样本间插入L-1个等距的样本值（不一定为零）， 亦即抽样因子为L的上抽样。上抽样后的序列长 度为原来的L倍。
THANK YOU
——王少丹
1928
美国电信工程师H. 奈奎斯特推出采样 定理，因此称为奈 奎斯特采样定理。
1948
1924
1933
பைடு நூலகம்
信息论的创始人C.E.香农对这 一定理加以明确地说明并正式 作为定理引用，因此在许多文 献中又称为香农采样定理。采 样定理有许多表述形式，但最 基本的表述方式是时域采样定 理和频域采样定理。
采样定理
基本原理
人群 男声 女声 童声
基频分布 [50,180] [160,380] [400,1000]
共振峰频率分布 偏低 中 偏高
信号变声器的实现
进行频谱分析
2 1 3
进行滤波处理
4 5
语音信号恢复
6
语音信号读入
实现快慢放频率
改变基频变声
实现步骤
• • • • • • • • •
语音信号的录制与读入； 语音信号的频谱分析； 实现慢录快放和快录慢放功能； 设计数字滤波器和画出其频率响应； 用滤波器对信号进行滤波； 比较滤波器前后语音信号的波形及频谱； 通过搬移、改变基波频率实现变声； 语音信号恢复； 在 MATLAB 下绘制出各个部分的输出波 形，前后对比。
语音信号处理语音识别.课件.ppt
单词或者句子，同时，在噪声环境下由噪音引起的语音区间检测 错误也可能产生许多误识别的结果。所以在实际语音识别系统中，
对信赖度低的识别结果的Rejection处理也是一个很重要的课题， 可以考虑利用音节识别得到的得分补偿的方式进行拒识别处理， 在这种方式中，利用在不限定识别对象的条件下求得的参考得 分来补偿的识别结果，并用补偿过的识别得分进行拒识别判定。
❖ 语音区间的端点检测:端点检测的目的是从包含语音的一段信号 中确定出语音的起点以及终点。有效的端点检测不仅能使处理 时间减到最小，而且能排除无声段的噪声干扰，从而使识别系 统具有良好的识别性能。传统的端点检测方法是将语音信号的 短时能量与过零率相结合加以判断的。但这种端点检测算法如 果运用不好，将会发生漏检或虚检的情况。为了克服传统端点 检测算法的缺点，已有很多改进方法被提出来。例如，可以考 虑采用基于相关性的语音端点检测算法。
第9页，共17页。
❖ 连续语音的自动分段:连续语音的自动分段，是指从语音信号流中
自动地分割出识别基元的问题。把连续的语音信号分成对应于各 音的区间叫做分割（Segmentation），分割的结果产生的区间 叫做分割区间（Segment），给分割区间付与表示音种的符号 叫做符号化。汉语自动分段是指根据汉语特点及其参数的统计规律，
一般语音识别系统按不同的角度有下面几种分类方法。 ❖ 孤立词、连接词、连续语音识别系统以及语音理解和会话系统。
❖ 大词汇、中词汇和小词汇量语音识别系统。
❖ 特定人和非特定人语音识别系统。
❖ 语音识别所采用的方法也可以作为语音识别系统分类的依据， 因此，也有从识别方法上来对语音识别系统进行分类的。语音 识别方法一般有模板匹配法、随机模型法和概率语法分析法三 种。
需要指出的是，一个成功的语音识别系统的建立，一定要结合其具 体的应用背景，选择不同的识别策略、以及硬件平台和软件平台。另外， 更应注意的是，语音识别系统的建立应当结合语言的自然特点，否则， 将很难达到较高的水平。
对信赖度低的识别结果的Rejection处理也是一个很重要的课题， 可以考虑利用音节识别得到的得分补偿的方式进行拒识别处理， 在这种方式中，利用在不限定识别对象的条件下求得的参考得 分来补偿的识别结果，并用补偿过的识别得分进行拒识别判定。
❖ 语音区间的端点检测:端点检测的目的是从包含语音的一段信号 中确定出语音的起点以及终点。有效的端点检测不仅能使处理 时间减到最小，而且能排除无声段的噪声干扰，从而使识别系 统具有良好的识别性能。传统的端点检测方法是将语音信号的 短时能量与过零率相结合加以判断的。但这种端点检测算法如 果运用不好，将会发生漏检或虚检的情况。为了克服传统端点 检测算法的缺点，已有很多改进方法被提出来。例如，可以考 虑采用基于相关性的语音端点检测算法。
第9页，共17页。
❖ 连续语音的自动分段:连续语音的自动分段，是指从语音信号流中
自动地分割出识别基元的问题。把连续的语音信号分成对应于各 音的区间叫做分割（Segmentation），分割的结果产生的区间 叫做分割区间（Segment），给分割区间付与表示音种的符号 叫做符号化。汉语自动分段是指根据汉语特点及其参数的统计规律，
一般语音识别系统按不同的角度有下面几种分类方法。 ❖ 孤立词、连接词、连续语音识别系统以及语音理解和会话系统。
❖ 大词汇、中词汇和小词汇量语音识别系统。
❖ 特定人和非特定人语音识别系统。
❖ 语音识别所采用的方法也可以作为语音识别系统分类的依据， 因此，也有从识别方法上来对语音识别系统进行分类的。语音 识别方法一般有模板匹配法、随机模型法和概率语法分析法三 种。
需要指出的是，一个成功的语音识别系统的建立，一定要结合其具 体的应用背景，选择不同的识别策略、以及硬件平台和软件平台。另外， 更应注意的是，语音识别系统的建立应当结合语言的自然特点，否则， 将很难达到较高的水平。
语音信号处理PPT_第三章_语音信号分析
① ②
③
应用： 区分清音和浊音； 从背景噪声中找出语音信号，判断寂静无声段和有声段的起点和 终点位置； 当语音以某些音位开始或结尾时（弱摩擦音、弱爆破音、鼻音 等），过零率和短时平均能量一起结合使用，更为有效。
短时过零率分析
实际问题： 如果输入信号中包含有50Hz的工频干扰或者A/D转换器的工作点有 偏移（等效于输入信号有直流偏移），计算的过零率参数很不精 确。 解决方法： ① A/D转换器前的防混叠带通滤波器低端截止频率应高于50Hz，有 效抑制电源干扰。 ② 采用低直流漂移器件，也可以算出每一帧的直流分量并加以滤除。
3.2 数字化和预处理
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（一般就是PCM码）；如下图：
语音信号 带通滤 波器 自动增益控制 （AGC） 存入计算机 模/数转换 （A/D） 脉冲编码 调 制 （ PCM ）
预处理一般包括预加重、加窗和分帧等。 分析和处理之前必须把要分析的要分析的语音信号部分从输 入信号中找出来，叫做语音信号的端点检测。
有时窗口长度的选择，更重要的是要考虑语音信号的基音周期。 通常认为在一个语音帧内应包含1～7个基音周期。然而不同人的 基音周期变化很大，所以N的选择比较困难。通常在10kHz取样频率 下，N折中选择为100～200点为宜(即10～20ms持续时间)。
3.3 语音信号的时域分析
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。 应用范围：常用于最基本的参数分析及应用，如语音的分割、预 处理、大分类等。 特点： ①表示语音信号比较直观、物理意义明确。 ②实现起来比较简单、运算量少。 ③可以得到语音的一些重要的参数。 ④只使用示波器等通用设备，使用较为简单等。
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；
数字语音处理大作业PPT精选文档
9
❖
谢谢观看
10
❖ subplot(2,1,2);plot(w1,magx1,'k');titl e(' 处理前音频信号的频谱');grid;
❖ figure(2);%作图2
❖ subplot(2,1,1);stem(n,x2,'.k');title(' 噪音信号n(t)');grid;
❖ subplot(2,1,2);plot(w2,magx2,'k');titl e(' 噪音信号的频谱');grid;
3
❖ 频谱减法基本原理如下:
❖ 假设带噪语音信号为： y(i)=s(i)+n(i)
❖ 其中，s(i)为纯净语音，n(i)为噪声信号。
❖ 经FFT变换后，相应的频域表示为：Y k= S k +N k
❖ 由此可得： |Y k|2|S k|2 |N k|2S kN * kS * kN k
❖ 因为纯净语音信号与噪声信号是相互独立的，所以 S k与N k也
语音去噪算法研究
班级：通信工程 班 姓名： 学号：
指导教师：崔艳秋
1
研究意义
❖ 在语音的录制、传输过程中．引入各种各样 的噪声是不可避免的。为抑制噪声，提高语 音的质量，需要对含噪语音信号进行语音增 强。
❖ 本研究采用频谱减法有效地去除了噪声，能 够起到很好的语音增强效果，在不损伤语音 信号的前提下能够大幅度提高信噪比。
7
❖ 得到波形如下:
No Image
No Image
去 噪 后 音 频 信 号 n(t) 2
1
0
-1
-2
0
2
4
❖
谢谢观看
10
❖ subplot(2,1,2);plot(w1,magx1,'k');titl e(' 处理前音频信号的频谱');grid;
❖ figure(2);%作图2
❖ subplot(2,1,1);stem(n,x2,'.k');title(' 噪音信号n(t)');grid;
❖ subplot(2,1,2);plot(w2,magx2,'k');titl e(' 噪音信号的频谱');grid;
3
❖ 频谱减法基本原理如下:
❖ 假设带噪语音信号为： y(i)=s(i)+n(i)
❖ 其中，s(i)为纯净语音，n(i)为噪声信号。
❖ 经FFT变换后，相应的频域表示为：Y k= S k +N k
❖ 由此可得： |Y k|2|S k|2 |N k|2S kN * kS * kN k
❖ 因为纯净语音信号与噪声信号是相互独立的，所以 S k与N k也
语音去噪算法研究
班级：通信工程 班 姓名： 学号：
指导教师：崔艳秋
1
研究意义
❖ 在语音的录制、传输过程中．引入各种各样 的噪声是不可避免的。为抑制噪声，提高语 音的质量，需要对含噪语音信号进行语音增 强。
❖ 本研究采用频谱减法有效地去除了噪声，能 够起到很好的语音增强效果，在不损伤语音 信号的前提下能够大幅度提高信噪比。
7
❖ 得到波形如下:
No Image
No Image
去 噪 后 音 频 信 号 n(t) 2
1
0
-1
-2
0
2
4
相关主题
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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；
清音（Unvoiced or Fricative sounds） ：声带完全 舒展，声道某部位收缩形成一个狭窄的通道，产生 空气湍流，如t，d；
爆破音：声带完全舒展，声道的某部位完全闭合，一旦 闭合点突然开启，空气压力快速释放 ，如b，p。
声门气流和嘴部声压
2、语音信号产生过程
整理ppt
Speech Signal Processing
第02章基础知识—8
物理模型
2、语音信号产生过程
整理ppt
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。
声波的共振也称为共鸣。声道截面积随纵向位置而改变的函数， 称为声道截面积函数，它决定共振峰的特性。
整理ppt
Speech Signal Processing
第02章基础知识—13
前三个共振峰的频率范围
2、语音信号产生过程
频率范围/Hz
成年男子
成年女子
带宽
F1
200～800
250～1 000 40～70
F2
600～2 800 700～3 300 50～90
F3
1 300～3 400 1 500～4 000 60～180
整理ppt
Speech Signal Processing
第02章基础知识—14
2、语音信号产生过程
2. 语音产生过程
理想状态下共振峰的计算：假设声道截面是均匀的（此
时可把声道看作一个粗细均匀的圆筒），从喉到唇的距
共振峰(Fn , n=1,2,...)：声道是一个谐振腔，它放大声音气 流的某些频率分量而衰减其他频率分量，被放大的频率我 们称之为共振峰或共振峰频率。
声道具有的一组共振峰，声道的频谱特性主要反映出这些共 振峰的不同位置以及各个峰的频带宽度 。共振峰及其带 宽取决于声道某一瞬间的形状和尺寸，因而不同的语音对 应于一组不同的共振峰参数。实际应用中，头三个共振峰 最重要,越多越精确。
甲状软骨 杓状软骨 环状软骨 声门 声带
整理ppt
Speech Signal Processing
第02章基础知识—6
2.语音产生过程
2、语音信号产生过程
直流气流 交流气流
速度波
声压波
肺
声带
声道
嘴唇
声音
能源
激励源
谐振源
辐射源
整理ppt
Speech Signal Processing
第02章基础知识—7
离L=17 cm，音速c=340 m/s，则共振峰将发生在：
c （2n 1）c
Fn
n
4L
n 1,2,
(n为第个共振峰的波长)
我们们计算一下前三个振峰：
F1
c
1
c 4L
340 4 17 102
500Hz
F2
c
2
3c 1500Hz 4L
,
F3
c
3
5c 2500Hz 4L
谐振频率发生在500Hz的奇数倍
能被人耳听到，它的振动频率在20～20 000 Hz之间
整理ppt
Speech Signal Processing
第02章基础知识—10
2、语音信号产生过程
2. 语音产生过程
语音的两个重要声学特性：
浊音的基音频率(F0)：由声带的尺寸、特性和声带所受张力 决定，其值等于声带张开和闭合一次的时间的倒数。人类 基音频率的范围在80～500 Hz左右。
人类的发音器官能够产生多样性的声音， 构成丰富的词汇，无疑是最关键的因素。
声音是一种波，能被人耳听到，它的振 动频率在20～20 000 Hz之间。
整理ppt
Speech Signal Processing
第02章基础知识—3
1. 人类的语言器官
1、人类的语言器官
人体发音器官—肺、气管、喉（包括声带） 和声道，肺是语音产生的能源所在；声带 为产生语音提供主要的激励源；声道是指 声门至嘴唇的所有器官：咽、鼻腔 、口 腔等，它们具有非均匀截面，且随时间变 化，起共鸣器（或谐振器）的作用。
整理ppt
整理ppt
Speech Signal Processing
第02章基础知识—4
1. 人类的语言器官
1、人类的语言器官
图2-1 人类的发音器官
鼻腔(nasal cavity) 口腔(oral cavity)
唇(lips)
齿龈(alveolar ridge) 硬颚(hard palate) 软颚(velum) 小舌头(uvula) 声门(glottis)
语音的频率特性主要是由共振峰决定的。而声道的共振峰特性 决定所发声音的频谱特性，即音色。
元音的音色和区别特征主要取决于声道的共振峰特性。共振峰 特性可以从语音信号频谱分析得到的幅频特性观察到。
在声学语音学中通常考虑F1和F2，但在语音识别技术中至少要 考虑三个共振峰，而在语音合成技术中考虑五个共振峰是最为 现实的。
齿(teeth)
舌(tongue) 咽(pharynx)
喉(larynx)
注：喉部以上的部分统称为声道；气管和肺在声门以下
整理ppt
Speech Signal Processing
第02章基础知识—5
1. 人类的语言器官
图2-2 最重要的发音器官之一：声带
1、人类的语言器官
(a)闭合状态
(b)张开状态
整理ppt
Speech Signal Processing
第02章基础知识—11
2、语音信号产生过程
口腔对声源频谱的调制——共振峰
整理ppt
Speech Signal Processing
第02章基础知识—12
共振峰是声道的重要声学特性。声道对于一个激励信号的响应， 可以用一个含有多对极点的线性系统来近似描述。每对极点都 对应一个共振峰频率。这个线性系统的频率响应特性称为共振 峰特性，它决定信号频谱的总轮廓，或称谱包络。
第02章基础知识—1
第2章 语音信号基础知识
1. 人类的语言器官 2. 语音产生过程 3. 语音信号产生的数字模型 4. 语音信号的特性 5. 人类的听觉功能
整理ppt
Speech Signal Processing
第02章基础知识—2
1. 人类的语言器官
1、人类的语言器官
人类能以语言沟通，进而累积知识，形 成文化，其中一个主要的原因，就是人类具 有较其它生物优越的发音器官。
清音（Unvoiced or Fricative sounds） ：声带完全 舒展，声道某部位收缩形成一个狭窄的通道，产生 空气湍流，如t，d；
爆破音：声带完全舒展，声道的某部位完全闭合，一旦 闭合点突然开启，空气压力快速释放 ，如b，p。
声门气流和嘴部声压
2、语音信号产生过程
整理ppt
Speech Signal Processing
第02章基础知识—8
物理模型
2、语音信号产生过程
整理ppt
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。
声波的共振也称为共鸣。声道截面积随纵向位置而改变的函数， 称为声道截面积函数，它决定共振峰的特性。
整理ppt
Speech Signal Processing
第02章基础知识—13
前三个共振峰的频率范围
2、语音信号产生过程
频率范围/Hz
成年男子
成年女子
带宽
F1
200～800
250～1 000 40～70
F2
600～2 800 700～3 300 50～90
F3
1 300～3 400 1 500～4 000 60～180
整理ppt
Speech Signal Processing
第02章基础知识—14
2、语音信号产生过程
2. 语音产生过程
理想状态下共振峰的计算：假设声道截面是均匀的（此
时可把声道看作一个粗细均匀的圆筒），从喉到唇的距
共振峰(Fn , n=1,2,...)：声道是一个谐振腔，它放大声音气 流的某些频率分量而衰减其他频率分量，被放大的频率我 们称之为共振峰或共振峰频率。
声道具有的一组共振峰，声道的频谱特性主要反映出这些共 振峰的不同位置以及各个峰的频带宽度 。共振峰及其带 宽取决于声道某一瞬间的形状和尺寸，因而不同的语音对 应于一组不同的共振峰参数。实际应用中，头三个共振峰 最重要,越多越精确。
甲状软骨 杓状软骨 环状软骨 声门 声带
整理ppt
Speech Signal Processing
第02章基础知识—6
2.语音产生过程
2、语音信号产生过程
直流气流 交流气流
速度波
声压波
肺
声带
声道
嘴唇
声音
能源
激励源
谐振源
辐射源
整理ppt
Speech Signal Processing
第02章基础知识—7
离L=17 cm，音速c=340 m/s，则共振峰将发生在：
c （2n 1）c
Fn
n
4L
n 1,2,
(n为第个共振峰的波长)
我们们计算一下前三个振峰：
F1
c
1
c 4L
340 4 17 102
500Hz
F2
c
2
3c 1500Hz 4L
,
F3
c
3
5c 2500Hz 4L
谐振频率发生在500Hz的奇数倍
能被人耳听到，它的振动频率在20～20 000 Hz之间
整理ppt
Speech Signal Processing
第02章基础知识—10
2、语音信号产生过程
2. 语音产生过程
语音的两个重要声学特性：
浊音的基音频率(F0)：由声带的尺寸、特性和声带所受张力 决定，其值等于声带张开和闭合一次的时间的倒数。人类 基音频率的范围在80～500 Hz左右。
人类的发音器官能够产生多样性的声音， 构成丰富的词汇，无疑是最关键的因素。
声音是一种波，能被人耳听到，它的振 动频率在20～20 000 Hz之间。
整理ppt
Speech Signal Processing
第02章基础知识—3
1. 人类的语言器官
1、人类的语言器官
人体发音器官—肺、气管、喉（包括声带） 和声道，肺是语音产生的能源所在；声带 为产生语音提供主要的激励源；声道是指 声门至嘴唇的所有器官：咽、鼻腔 、口 腔等，它们具有非均匀截面，且随时间变 化，起共鸣器（或谐振器）的作用。
整理ppt
整理ppt
Speech Signal Processing
第02章基础知识—4
1. 人类的语言器官
1、人类的语言器官
图2-1 人类的发音器官
鼻腔(nasal cavity) 口腔(oral cavity)
唇(lips)
齿龈(alveolar ridge) 硬颚(hard palate) 软颚(velum) 小舌头(uvula) 声门(glottis)
语音的频率特性主要是由共振峰决定的。而声道的共振峰特性 决定所发声音的频谱特性，即音色。
元音的音色和区别特征主要取决于声道的共振峰特性。共振峰 特性可以从语音信号频谱分析得到的幅频特性观察到。
在声学语音学中通常考虑F1和F2，但在语音识别技术中至少要 考虑三个共振峰，而在语音合成技术中考虑五个共振峰是最为 现实的。
齿(teeth)
舌(tongue) 咽(pharynx)
喉(larynx)
注：喉部以上的部分统称为声道；气管和肺在声门以下
整理ppt
Speech Signal Processing
第02章基础知识—5
1. 人类的语言器官
图2-2 最重要的发音器官之一：声带
1、人类的语言器官
(a)闭合状态
(b)张开状态
整理ppt
Speech Signal Processing
第02章基础知识—11
2、语音信号产生过程
口腔对声源频谱的调制——共振峰
整理ppt
Speech Signal Processing
第02章基础知识—12
共振峰是声道的重要声学特性。声道对于一个激励信号的响应， 可以用一个含有多对极点的线性系统来近似描述。每对极点都 对应一个共振峰频率。这个线性系统的频率响应特性称为共振 峰特性，它决定信号频谱的总轮廓，或称谱包络。
第02章基础知识—1
第2章 语音信号基础知识
1. 人类的语言器官 2. 语音产生过程 3. 语音信号产生的数字模型 4. 语音信号的特性 5. 人类的听觉功能
整理ppt
Speech Signal Processing
第02章基础知识—2
1. 人类的语言器官
1、人类的语言器官
人类能以语言沟通，进而累积知识，形 成文化，其中一个主要的原因，就是人类具 有较其它生物优越的发音器官。