语音信号处理 第3版 第2讲
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语音信号处理PPT_第二章 语音信号处理基础知识
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把从肺部呼出的直流气流变为音源，即变为交流的断续 流或乱流； 喉对音源起共振和反共振的作用，使它带有音色； 从嘴唇或鼻孔去空间辐射的作用；
肺把气流送入喉；喉将来自肺的气流调制为周期性脉冲或类 似随机噪声的激励声源，并送入声道；声道对频谱进行润色 后在嘴唇处的气压变化形成可以传播的声波。 肺相当于动力源，喉相当于调制器，声道相当于滤波器和扩 音器。
3.
韵母
38个韵母：8个单韵母，14个复韵母，16个鼻韵母。 单韵母是由单元音构成的，如：a、o、e、i、u、u。 复韵母是由复合元音构成的韵母，如：ai、ei、ao、ou等。 鼻韵母是由鼻辅音“n”或“ng”收尾的韵母，如：an、en、 uan、ang、eng、iang等。 韵母发音时声带是振动的，音强也较大，波形上可以看到大 的振幅，而且呈现周期性。 注意：元音不等同于韵母，元音、辅音是按音素的发音特征 来分的；而声母、韵母则是按音节结构来分的。
2.5.2 语音信号的语谱图
声纹：语谱图上其不同的黑白程度， 形成的不同的纹路。不同的人有不同的 声纹，利用声纹进行说话人识别。 横杆：与时间轴平行的几条深黑色 条纹，对应共振峰。语谱图中有无横杆 是判断是否是浊音的标志。 竖直条：与时间轴垂直的窄黑条， 每个竖直条相当于一个基音，条纹间隔 表示基音周期。 元音在语谱图上对应横杆（共振峰的存在） 噪声和清擦音表现为乱纹。
2.1 语音和语言 一、语音的定义
语音是由一连串的音组成语言的声音。
语言
语音
声音
对语言的研究分为两方面： 语言学：各个音的排列规则及其含义的研究。 语音学：各个音的物理特性和分类的研究。考虑的是语 音的产生、感知等过程。三个主要的分支：发音语音学、 声学语音学、听觉语音学。
把从肺部呼出的直流气流变为音源，即变为交流的断续 流或乱流； 喉对音源起共振和反共振的作用，使它带有音色； 从嘴唇或鼻孔去空间辐射的作用；
肺把气流送入喉；喉将来自肺的气流调制为周期性脉冲或类 似随机噪声的激励声源，并送入声道；声道对频谱进行润色 后在嘴唇处的气压变化形成可以传播的声波。 肺相当于动力源，喉相当于调制器，声道相当于滤波器和扩 音器。
3.
韵母
38个韵母：8个单韵母，14个复韵母，16个鼻韵母。 单韵母是由单元音构成的，如：a、o、e、i、u、u。 复韵母是由复合元音构成的韵母，如：ai、ei、ao、ou等。 鼻韵母是由鼻辅音“n”或“ng”收尾的韵母，如：an、en、 uan、ang、eng、iang等。 韵母发音时声带是振动的，音强也较大，波形上可以看到大 的振幅，而且呈现周期性。 注意：元音不等同于韵母，元音、辅音是按音素的发音特征 来分的；而声母、韵母则是按音节结构来分的。
2.5.2 语音信号的语谱图
声纹：语谱图上其不同的黑白程度， 形成的不同的纹路。不同的人有不同的 声纹，利用声纹进行说话人识别。 横杆：与时间轴平行的几条深黑色 条纹，对应共振峰。语谱图中有无横杆 是判断是否是浊音的标志。 竖直条：与时间轴垂直的窄黑条， 每个竖直条相当于一个基音，条纹间隔 表示基音周期。 元音在语谱图上对应横杆（共振峰的存在） 噪声和清擦音表现为乱纹。
2.1 语音和语言 一、语音的定义
语音是由一连串的音组成语言的声音。
语言
语音
声音
对语言的研究分为两方面： 语言学：各个音的排列规则及其含义的研究。 语音学：各个音的物理特性和分类的研究。考虑的是语 音的产生、感知等过程。三个主要的分支：发音语音学、 声学语音学、听觉语音学。
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❖ 特征参量评估方法 F比：在给定一种识别方法后，识别的效果主要取决于特征
参数的选取。对于某一维单个的参数而言，可以用F来表征 它在说话人识别中的有效性。
F 不 同 同 一 说 说 话 话 人 人 特 特 征 征 参 方 数 差 均 的 值 均 的 值 方 差 [x [ a (i)i i] ] 2 2 ia ,i
一个说话人识别系统的好坏是由 许多因素决定的。其中主要有正确 识别率（或出错率）、训练时间的 长短、识别时间、对参考参量存储 量的要求、使用者适用的方便程度 等，实用中还有价格因素。图10.3 表示了说话人辨别与说话人确认系 统性能与用户数的关系。
10.3应用DTW的说话人确认系统
一个应用DTW说话人识别系统如图10-4所示。它采用的识别 特征是BPFG（附听觉特征处理），匹配时采用DTW技术。
2. 动态时间规整方法（DTW）
将识别模板与参考模板进行时间对比，按照某种距离测度得出两个模板 之间的相似程度。常用的分法：基于最近邻原则的动态时间规整。
3. 矢量量化方法（VQ）
将每个人的特定文本训练成码本，识别时将测试文本按此码本进行编码， 以量化产生的失真度作为判决标准。优点：速度快，识别精度不低。
❖ 说话人识别特征的选取
在说话人识别系统中特征提取是最重要的一环，特征提取就 是从说话人的语音信号中提取出表示说话人个性的基本特征。
在理想情况下，选取的特征应当满足下述准则： ① 能够有效地区分不同的说话人，但又能在同一说话人的语音
发生变化时相对保持稳定。 ② 易于从语音信号中提取 ③ 不易被模仿 ④ 尽量不随时间和空间变化
10.4应用VQ的说话人识别系统
目前自动说话人识别的方法主要是基于参数模型的HMM的方 法和基于非参数模型的VQ的方法。应用VQ的说话人识别系 统如图10-5所示。
3第三章 语音信号分析---时域分析 语音信号处理 课件
4/25/2021
32/66
存在的问题
短时能量函数一个主要的问题是En对信号电平值 过于敏感。由于需要计算信号样值的平方和，在实 际应用中（如定点设备）很容易溢出。因此，一般 用平均幅度函数Mn来代替En。但这时，清音和浊 音、有声和无声的幅度差不如短时能量明显。
4/25/2021
33/66
二、短时过零率分析
Telephone
Frequency scope
200-3400
Sampling frequency
8 khz
Quantizati on bits
8 bits
Wide band 50-7000
16 khz
16 bits
Broadcasti ng
CD
20-15khz 20-20khz
37.8 khz 44.1 khz
4/25/2021
xa(t) t
xa(nT) n
5/66
• Ideal sampling and real sampling
4/25/2021
6/66
3. A/D转换
对离散时间信号进行量化，在每一时刻对xa(nT) 独立进行量化，把给定的幅度连续的信号变成为有限 多个幅度的集合中某个幅度值的过程。
4/25/2021
37/66
1 0.8 0.6 0.4 0.2
0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8
-1 0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
女声汉语拼音a的一帧信号（在采样频 率为22050Hz的情况下，取20ms作为一 帧），短时过零率为46。
4/25/2021
《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》讲稿省公开课金奖全国赛课一等奖微课获奖课件
第3章 语音过程及其模型
本章主要讨论问题：
1.语音过程早期研究 2.语音发送过程声学模型 3.语音发送过程数字模型 4.语音发送过程电模型 5.语音接收过程电模型
1/21
1.语音过程早期研究 讨论三方面问题: （1）人类发音器官 （2）双亥姆霍兹谐振器发声模型 （3）电发声系统（EVT）电模型
2/21
21/21
②用四端网络模型（电模型），能够比较 准确地计算在声道中语音发送过程，但这种方 法，因不能直接确定共振峰在频段中位置，所 以不太直观。
20/21
5.语音接收过程电模型
语音接收过程是人类对输入语音信号译码 过程。普通认为, 语音信号经过人外耳、中耳、 内耳后, 被传送到第8脑神经。然而, 至今为 止, 人们对语音信号在大脑中译码过程仍了解 甚少。
无损声管模型方块图表示及其终端模拟 数字模型。
12/21
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 声道数字模型
13/21
3.语音发送过程数字模型
（3）唇辐射数字模型 声道终端为嘴唇。唇端输出为压力。包含
唇辐射效应终端数字模型。
14/21
包含唇辐射效应终端数字模型
15/21
3.语音发送过程数字模型
总而言之, 依据声带、声道和唇辐射数字 模型, 能够建立语音发送过程完整数字模型。
求以上方程组完全解很复杂。所以, 常采取近似和简化方法, 得到语音发送 过程简化声学模型。
①语音发送过程均匀无损声管模型
6/21
五节无损声管级联声道模型
7/21
2.语音发送过程声学模型
③鼻腔声管模型 有些语音发送用到鼻腔, 如鼻 腔辅音、鼻化元音等。
8/21
3.语音发送过程数字模型
语音发送过程数字模型（或称“语音 信号产生离散时域模型”）, 建立在语音发 送过程声学模型基础上, 有利于语音合成及 语音识别技术实用化。分以下三步逐步建立。
本章主要讨论问题：
1.语音过程早期研究 2.语音发送过程声学模型 3.语音发送过程数字模型 4.语音发送过程电模型 5.语音接收过程电模型
1/21
1.语音过程早期研究 讨论三方面问题: （1）人类发音器官 （2）双亥姆霍兹谐振器发声模型 （3）电发声系统（EVT）电模型
2/21
21/21
②用四端网络模型（电模型），能够比较 准确地计算在声道中语音发送过程，但这种方 法，因不能直接确定共振峰在频段中位置，所 以不太直观。
20/21
5.语音接收过程电模型
语音接收过程是人类对输入语音信号译码 过程。普通认为, 语音信号经过人外耳、中耳、 内耳后, 被传送到第8脑神经。然而, 至今为 止, 人们对语音信号在大脑中译码过程仍了解 甚少。
无损声管模型方块图表示及其终端模拟 数字模型。
12/21
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 声道数字模型
13/21
3.语音发送过程数字模型
（3）唇辐射数字模型 声道终端为嘴唇。唇端输出为压力。包含
唇辐射效应终端数字模型。
14/21
包含唇辐射效应终端数字模型
15/21
3.语音发送过程数字模型
总而言之, 依据声带、声道和唇辐射数字 模型, 能够建立语音发送过程完整数字模型。
求以上方程组完全解很复杂。所以, 常采取近似和简化方法, 得到语音发送 过程简化声学模型。
①语音发送过程均匀无损声管模型
6/21
五节无损声管级联声道模型
7/21
2.语音发送过程声学模型
③鼻腔声管模型 有些语音发送用到鼻腔, 如鼻 腔辅音、鼻化元音等。
8/21
3.语音发送过程数字模型
语音发送过程数字模型（或称“语音 信号产生离散时域模型”）, 建立在语音发 送过程声学模型基础上, 有利于语音合成及 语音识别技术实用化。分以下三步逐步建立。
语音信号处理第三版课程设计
语音信号处理第三版课程设计选题背景随着人们对音频内容需求的不断增加，语音信号处理技术也得以快速发展。
语音信号处理技术可以用来提高音频质量、进行音频分析，也可以用于自然语言处理、语音识别等领域。
其中，语音信号处理的教学内容涵盖了语音信号的基本处理方法、语音识别技术、语音合成技术等。
本次课程设计旨在深入理解语音信号处理技术的相关原理与实践操作，通过设计与实现一个语音识别系统来巩固所学知识，提高学生的语音信号处理技能。
课程设计内容本次课程设计的主题为“语音识别系统的设计与实现”。
具体安排如下：第一阶段：学习语音信号处理基础知识在第一阶段，学生需要通过阅读教材及相关文献进一步掌握语音信号处理的基础知识，包括数字信号处理、傅里叶变换、语音信号分析等，为后续课程设计作好准备。
第二阶段：构建语音数据库在第二阶段，学生需要用Python编写程序，收集并构建一定规模的语音数据库。
语音数据库应包括多种背景噪声、不同发音口音及方言，并保证数据库声音的清晰度。
要求数据库容量不少于5000条，保证识别结果的准确性与鲁棒性。
第三阶段：语音信号的预处理与特征提取在第三阶段，学生需要对构建好的语音数据库进行信号预处理和特征提取。
信号预处理阶段包括对语音信号进行去噪和归一化等处理；特征提取阶段需要使用MFCC算法提取语音信号的主要特征，生成每个语音样本的特征向量，以供后续的模型训练使用。
第四阶段：模型的选取与训练在第四阶段，学生需要根据实验要求选择适宜的分类模型，并使用Python编写程序，进行模型的训练与调优。
要求分类模型能够有效地区分不同的语音信号，达到识别精度不低于80%。
第五阶段：系统整合与评估在第五阶段，学生需要将各个子模块进行整合，形成一个完整的语音识别系统，并进行实验评估与结果分析。
要求系统能够实现将输入的语音信号转化为相应的文字或文本输出，并达到较高的识别准确率和稳定性。
结语本次课程设计旨在帮助学生深入理解语音信号处理技术的原理及应用，提高学生的实践操作能力和创新思维。
语音信号处理 第3版——第3讲
(m) 6）得到最终的训练码书 Y1( m ) ,Y2( m ) ,,YN ，
并输出总失真 D ( m ) 为了避免迭代算法无限制循环下去，这里设置了两个 阈值参数：最大迭代次数L和失真控制门限 。 的值 设得远小于1，当 ( m ) 时，表明再进行迭代运算失
真得减小是有限的、可以停止运算。L是限制迭代次数的 参数，防止 设置较低时迭代次数过多
然后对此矢量一次进行量化。
凡是要用量化的地方都可以采用矢量量化。
矢量量化是实现数据压缩的一种有效方法，早在50和60年代 就被用于语音压缩编码。直到70年代线性预测技术被引入语 音编码后，矢量量化技术才活跃起来。80年代初，矢量量化 技术的理论和应用研究得到迅速发展。
采用矢量量化技术对信号波形或参数进行压缩处理，可以获 得很好的效益，使存储要求、传输比特率需求或和计算量需
标量量化是对信号的单个样本或参数的幅度进行量化；标 量是指被量化的变量，为一维变量。 矢量量化的过程是将语音信号波形的K个样点的每一帧， 或有K个参数的每一参数帧构成K维空间的一个矢量，然后 对这个矢量进行量化。 标量量化可以说是K＝1的矢量量化。矢量量化过程和标量 量化过程相似。将K维无限空间划分为M个区域边界，然后 将输入矢量与这些边界进行比较，并被量化为“距离”最 小的区域边界的中心矢量值。
① 对比似然比失真测度
2 T a Ra p d LLR ( f , f ) ln 2 ln T p a Ra
② 模型失真测度
T a Ra d m ( f , f ) 2 1 T 1 p a Ra 2 p
注：这两种失真测度都仅仅比较两矢量的功率谱，而没有 考虑其他能量信息。
并输出总失真 D ( m ) 为了避免迭代算法无限制循环下去，这里设置了两个 阈值参数：最大迭代次数L和失真控制门限 。 的值 设得远小于1，当 ( m ) 时，表明再进行迭代运算失
真得减小是有限的、可以停止运算。L是限制迭代次数的 参数，防止 设置较低时迭代次数过多
然后对此矢量一次进行量化。
凡是要用量化的地方都可以采用矢量量化。
矢量量化是实现数据压缩的一种有效方法，早在50和60年代 就被用于语音压缩编码。直到70年代线性预测技术被引入语 音编码后，矢量量化技术才活跃起来。80年代初，矢量量化 技术的理论和应用研究得到迅速发展。
采用矢量量化技术对信号波形或参数进行压缩处理，可以获 得很好的效益，使存储要求、传输比特率需求或和计算量需
标量量化是对信号的单个样本或参数的幅度进行量化；标 量是指被量化的变量，为一维变量。 矢量量化的过程是将语音信号波形的K个样点的每一帧， 或有K个参数的每一参数帧构成K维空间的一个矢量，然后 对这个矢量进行量化。 标量量化可以说是K＝1的矢量量化。矢量量化过程和标量 量化过程相似。将K维无限空间划分为M个区域边界，然后 将输入矢量与这些边界进行比较，并被量化为“距离”最 小的区域边界的中心矢量值。
① 对比似然比失真测度
2 T a Ra p d LLR ( f , f ) ln 2 ln T p a Ra
② 模型失真测度
T a Ra d m ( f , f ) 2 1 T 1 p a Ra 2 p
注：这两种失真测度都仅仅比较两矢量的功率谱，而没有 考虑其他能量信息。
《语音信号处理》讲稿第1章
别。
05 语音信号处理的挑战与展 望
语音信号处理的挑战
噪声干扰
语音信号在采集、传输和处理过程中容易受到各种噪声的干扰，如 环境噪声、设备噪声等，导致语音质量下降。
多变性
语音信号具有极大的多变性，不同人的发音、语速、语调等差异较 大，给语音信号处理带来很大的挑战。
实时性要求
许多语音信号处理应用需要实时处理，如语音识别、语音合成等，对 算法的复杂度和处理速度要求较高。
语音信号的基本特征
01 02
时域特征
语音信号在时域上表现为振幅随时间变化的波形。时域特征包括短时能 量、短时过零率、短时自相关函数等，用于描述语音信号的幅度、频率 和周期性等特性。
频域特征
语音信号在频域上表现为不同频率成分的分布。频域特征包括频谱、功 率谱、倒谱等，用于描述语音信号的频率结构、共振峰和声学特性等。
倒谱分析
对语音信号的频谱进行对数运算后， 再进行傅里叶反变换，得到倒谱系 数，用于语音合成、说话人识别等。
倒谱分析方法
线性预测倒谱系数（LPCC）
01
基于线性预测模型的倒谱系数，用于描述语音信号的声道特性。
梅尔频率倒谱系数（MFCC）
02
基于人耳听觉特性的倒谱系数，具有较好的抗噪性和鲁棒性，
广泛应用于语音识别、说话人识别等领域。
基音周期和基音频率
反映语音信号的周期性特征，是语音信号处理中 的重要参数。
语音信号的识别技术
模板匹配法
将待识别语音与预先存储的模板 进行比较，选取最相似的模板作
为识别结果。
随机模型法
利用统计模型来描述语音信号的 特征，通过模型参数的训练和识
别来实现语音信号的识别。
人工智能方法
包括神经网络、支持向量机、深 度学习等方法，通过训练和学习 来建立语音信号与语义之间的映 射关系，实现语音信号的智能识
05 语音信号处理的挑战与展 望
语音信号处理的挑战
噪声干扰
语音信号在采集、传输和处理过程中容易受到各种噪声的干扰，如 环境噪声、设备噪声等，导致语音质量下降。
多变性
语音信号具有极大的多变性，不同人的发音、语速、语调等差异较 大，给语音信号处理带来很大的挑战。
实时性要求
许多语音信号处理应用需要实时处理，如语音识别、语音合成等，对 算法的复杂度和处理速度要求较高。
语音信号的基本特征
01 02
时域特征
语音信号在时域上表现为振幅随时间变化的波形。时域特征包括短时能 量、短时过零率、短时自相关函数等，用于描述语音信号的幅度、频率 和周期性等特性。
频域特征
语音信号在频域上表现为不同频率成分的分布。频域特征包括频谱、功 率谱、倒谱等，用于描述语音信号的频率结构、共振峰和声学特性等。
倒谱分析
对语音信号的频谱进行对数运算后， 再进行傅里叶反变换，得到倒谱系 数，用于语音合成、说话人识别等。
倒谱分析方法
线性预测倒谱系数（LPCC）
01
基于线性预测模型的倒谱系数，用于描述语音信号的声道特性。
梅尔频率倒谱系数（MFCC）
02
基于人耳听觉特性的倒谱系数，具有较好的抗噪性和鲁棒性，
广泛应用于语音识别、说话人识别等领域。
基音周期和基音频率
反映语音信号的周期性特征，是语音信号处理中 的重要参数。
语音信号的识别技术
模板匹配法
将待识别语音与预先存储的模板 进行比较，选取最相似的模板作
为识别结果。
随机模型法
利用统计模型来描述语音信号的 特征，通过模型参数的训练和识
别来实现语音信号的识别。
人工智能方法
包括神经网络、支持向量机、深 度学习等方法，通过训练和学习 来建立语音信号与语义之间的映 射关系，实现语音信号的智能识
《语音信号处理》讲稿第1章
第1章 概述 本章主要讨论的问题： 本章主要讨论的问题： 1.语音信号处理的基本概念 2.语音信号处理的发展概况
1.语音信号处理的基本概念
（1）语音信号处理的研究范围 （2）语音信号处理的研究目标 （3）语音信号处理与前沿ห้องสมุดไป่ตู้科的结合 （4）语音信号处理与计算机技术的结合
1.语音信号处理的基本概念
语音信号处理研究重点： ①语音分析。 ②语音编码与压缩。 ③语音合成。 ④语音识别与理解。 ⑤语音增强。
2.语音信号处理的发展概况
语音处理研究的历史可以追溯到1876年 Bell发明电话，那是首次采用声电、电声转换 技术实现远距离语音通信。
2.语音信号处理的发展概况
在国内，语音处理方面有代表性的研究单 位有：清华大学、中国科学院声学所、西安电 子科技大学、四达公司、中国科学院自动化所、 微软中国研究院等。部分研究成果已经商品化。
2.语音信号处理的发展概况
国内有关语音技术的产品分为两大类：语 音合成技术和语音识别技术。
2.语音信号处理的发展概况
我国语音处理研究的起步比先进国家晚一 点，但在跟踪国外先进技术基础上，进步很快。 尤其在语音识别方面，成果突出，如研制成功 汉语听写机产品。这是因为，由于汉语音节种 类较少，结构很规则，便于以音节为基础实现 无限词汇识别，因而很快获得了可与国际先进 水平相比拟的成果。在语音合成方面，有限词 汇的语音合成器已在自动报时、报警、报站、 电话查询服务、玩具等方面得到了广泛的应用。
1.语音信号处理的基本概念
（1）语音信号处理的研究范围 （2）语音信号处理的研究目标 （3）语音信号处理与前沿ห้องสมุดไป่ตู้科的结合 （4）语音信号处理与计算机技术的结合
1.语音信号处理的基本概念
语音信号处理研究重点： ①语音分析。 ②语音编码与压缩。 ③语音合成。 ④语音识别与理解。 ⑤语音增强。
2.语音信号处理的发展概况
语音处理研究的历史可以追溯到1876年 Bell发明电话，那是首次采用声电、电声转换 技术实现远距离语音通信。
2.语音信号处理的发展概况
在国内，语音处理方面有代表性的研究单 位有：清华大学、中国科学院声学所、西安电 子科技大学、四达公司、中国科学院自动化所、 微软中国研究院等。部分研究成果已经商品化。
2.语音信号处理的发展概况
国内有关语音技术的产品分为两大类：语 音合成技术和语音识别技术。
2.语音信号处理的发展概况
我国语音处理研究的起步比先进国家晚一 点，但在跟踪国外先进技术基础上，进步很快。 尤其在语音识别方面，成果突出，如研制成功 汉语听写机产品。这是因为，由于汉语音节种 类较少，结构很规则，便于以音节为基础实现 无限词汇识别，因而很快获得了可与国际先进 水平相比拟的成果。在语音合成方面，有限词 汇的语音合成器已在自动报时、报警、报站、 电话查询服务、玩具等方面得到了广泛的应用。
数字语音信号处理_02
1. 加一个比60~500Hz的带通滤波器，利用滤波后的信号进行基 因估计，这样可除去大部分共振峰的影响； 2. 利用经过 LPC逆滤波器 [A(Z)]之后的残差信号的自相关函数 来估计基音周期，可完全消除共振峰的影响; 3. 对语音信号进行非线性变换后再求自相关函数。
一般地，分析帧长应该 大于基因周期的两倍。 假设 fs = 8kHz, fp = 50~450Hz, Tp = 18~160点 因此，分析帧长应该取 320点（30ms）。但一 般语音处理帧长为 10ms、20ms或25ms， 在做基因分析时需要用 到过去处理帧的信号。
D
任何算法估计得到的每一帧语音的基音周期都不可能完全与实际吻 合，但大部分情况是准确的，同时由于人的发音器官的缓变特性， 基因周期的变化也是缓慢的，因此可以利用平滑技术来纠正不正确 的估计值。 野点：在基音轨迹的局部段落或者几个周期偏离正常轨迹的现象。 处理方法：中值平滑、线性平滑、组合平滑。 D 中值平滑：在被平滑点左右各取 L个样点，取中间值或平均值 作为当前输出； D 线性平滑：让基音轨迹通过一个低通滤波器，野点往往为突发 跳点，具有很高频率分量，采用低通可滤除，例： FIR h(1)=1/4,h(0)=1/2, h(1)=1/4. D 组合平滑: 即把中值平滑和线性平滑串连和并联起来使用。
基音提取－基音周期轨迹的平滑（9）
Any Questions？？？？？？？？
¾
在语音编码中要准确估计基因周期，同时在传输中要重点保护 基因周期比特，当传输过程中发现基因周期传输错误时，要作坏 帧隐藏处理。 ¾ 在汉语语音识别中，根据基因轨迹来确定声调。 一般地，fs=8kHz, fp=50~450Hz, Tp=18~160点。
±
。
基本方法： 1. 时域：短时自相关函数Rw( )和AMDF（ ）
一般地，分析帧长应该 大于基因周期的两倍。 假设 fs = 8kHz, fp = 50~450Hz, Tp = 18~160点 因此，分析帧长应该取 320点（30ms）。但一 般语音处理帧长为 10ms、20ms或25ms， 在做基因分析时需要用 到过去处理帧的信号。
D
任何算法估计得到的每一帧语音的基音周期都不可能完全与实际吻 合，但大部分情况是准确的，同时由于人的发音器官的缓变特性， 基因周期的变化也是缓慢的，因此可以利用平滑技术来纠正不正确 的估计值。 野点：在基音轨迹的局部段落或者几个周期偏离正常轨迹的现象。 处理方法：中值平滑、线性平滑、组合平滑。 D 中值平滑：在被平滑点左右各取 L个样点，取中间值或平均值 作为当前输出； D 线性平滑：让基音轨迹通过一个低通滤波器，野点往往为突发 跳点，具有很高频率分量，采用低通可滤除，例： FIR h(1)=1/4,h(0)=1/2, h(1)=1/4. D 组合平滑: 即把中值平滑和线性平滑串连和并联起来使用。
基音提取－基音周期轨迹的平滑（9）
Any Questions？？？？？？？？
¾
在语音编码中要准确估计基因周期，同时在传输中要重点保护 基因周期比特，当传输过程中发现基因周期传输错误时，要作坏 帧隐藏处理。 ¾ 在汉语语音识别中，根据基因轨迹来确定声调。 一般地，fs=8kHz, fp=50~450Hz, Tp=18~160点。
±
。
基本方法： 1. 时域：短时自相关函数Rw( )和AMDF（ ）
语音信号处理第三版教学设计 (2)
语音信号处理第三版教学设计课程概述本课程是一门关于语音信号处理的课程。
旨在介绍基于数字信号处理的语音分析、合成和识别的理论与技术。
本课程分为三个部分：1.基础语音信号处理技术2.高级语音信号处理技术3.语音识别系统本课程适合具有信号处理基础的本科生和研究生。
教学目标1.掌握语音信号的基本描述方法，以及基于数字信号处理的语音信号预处理技术2.熟悉语音信号分析和合成技术3.熟练掌握语音识别系统的基本原理和实现方法教学内容基础语音信号处理技术1.语音信号的产生和采集2.数字信号处理基础3.离散傅里叶变换及其在语音分析中的应用4.短时傅里叶变换及其在语音分析中的应用5.倒谱分析及其在语音分析中的应用6.线性预测编码及其在语音编码中的应用7.频域处理8.计算机模拟语音合成和WaveNet高级语音信号处理技术1.基于深度学习的语音增强2.基于深度学习的说话人识别3.非线性加窗谐振器频率跟踪（NLSF）参数技术4.声学特征建模；发音单元分类（PCC）；动态时间规整（DTW）；马尔以夫模型（HMM）；高斯混合模型（GMM）语音识别系统1.声学模型2.发音字典3.实际语音识别系统、评估指标、应用研究教学策略本课程由理论讲授和实践操作相结合的教学方式。
在理论课中，教师将会介绍语音信号理论与技术，带领学生深入理解相关知识点。
而在实践操作中，学生将有机会通过使用MATLAB、Python等语音信号处理工具实现所学内容，从而加深对语音信号处理的理解。
评分标准课程考核分为以下几个环节：1.平时作业2.期末考试3.课程项目其中，平时作业（包括课堂作业和课后作业）占总成绩的30%；期末考试成绩占总成绩的40%；课程项目占总成绩的30%。
教学资源主教材：《语音信号处理(第三版)》（Rabiner L, Schafer R.W）辅助教材：《数字信号处理（第四版）》（Proakis J, Manolakis D）总结本课程旨在为学生提供基本的语音信号处理理论与技术，通过理论与实践相结合的方式，让学生通过实践来了解和掌握相关知识和技术。
语音信号处理 第3版 第2讲
声波的特性阻抗，单位，瑞利
2.3 语音基本概念与参数
响度：描述声音的响亮程度，表示人耳对声音的主观感受， 单位 宋，定义为声压级为40dB的1kHz纯音的响度为1宋
频率与音高：以Hz为单位所测得的物理量——频率，对 听者来说感知为心理量——音高，即用人的主观感觉来评 价所听到的声音时高调还是低调。
幅值因子
级联型共振峰模型
声道模型 并联型
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：
R
br zr
V (z) r0 N 1 ak zk k 1
上式可分解为如下部分分式之和的形式：
M
V(z)
Ai
i11Biz1Ciz2
这就是并联型的共振峰模型。如图2-21所示（M=5）。
V ( z ) k M 1 1 1 2 e 2 B e k T c B k o T s c ( o 2 s ( F 2 k T F ) k z T ) 1 e e 2 2 B B k k T T z 2
声道模型 级联型
若10个极点，则可以表示为5个二阶极点的网络串联，即 声道可以模拟成下图所示的模型
调频收发技术中，通常采用预加重（发送端对输入信号高频 分量的提升）和去加重（解调后对高频分量的压低）技术解 决高频传输困难的问题。
2.5 语音信号处理的应用
语音增强 语音编码 语音合成与转换 语音隐藏 语音识别 声源定位 情感识别……
声道模型——声道部分的模型
目前最常用的有2种建模方法。
（1）是把声道视为由多个等长的不同截面积的管子串联而成的
系统，即“声管模型”。
（2）是把声道视为一个谐振腔，即“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
语音信号处理第3版——第1讲
第1章 绪论
1.4 语音合成发展概况
✓ 1939年，贝尔实验室利用共振峰原理制作出第一 个电子语音合成器
✓ 1960年，G.Fant系统地阐述了语音产生的理论， 推动了语音合成技术的进步
✓ 1968年，第一个完整的TTS系统得以实现
✓ 1980年，D. Klatt设计出串/并联混合型共振峰 合成器
✓ 进入1990年代，随着Internet的兴起和语音编码技术的 发展，IP分组语音通信技术获得了突破性的进展。如网 络游戏，语音聊天，IP电话技术
✓ 1990年代中期，出现了很多被广泛使用的语音编码国际 标准，如数码率为5.3/6.4kb/s的G.723.1、数码率为 8kb/s的G.729等
✓ 目前，主要集中在4kbit/s码率以下的高音质、低延迟 的声码器，提高在噪声信道中低码率编码器的性能
➢ 其研究不为学术界的广大研究者所知道
➢ 1980年代，学术界才知道Vintsyuk 当初的工作； 而DTW已广为人知
第1章 绪论
1.2 语音识别发展概况
✓ 1970年代末，基于矢量量化码本生成的LBG算法被 提出，矢量量化技术广泛应用于语音识别、语音编 码和说话人识别中 LBG算法通过训练矢量集和一定的
✓ 1999年，Intel推出语音识别软件开发包Spark3.0 198✓8M年ic，r李os开of复t 获Vo卡ic内e基及梅基隆于大.n学et计的算语机音学识博别士引学擎位。他的博 士论✓ 目文前是世，界在上语第音一识个别“的非系特统定框人架连方续语面音并识没别有系什统么”重。大19突88 年，破了《很。商业大但周的是刊，进》展在授语予音该识系别统技“术最的重应要科用学及创产新品奖化”方。面在出校现期
语音信号处理
Speech Signal Processing
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Av
基音频率 F0
声道参数
周期脉冲 发生器
声门脉冲 模型U(z) 声道模型 V(z) 随机噪声 发生器 浊音/清音开关 辐射模型 R(z) 输出语音
激励源
Au
声道模型
辐射模型
它的传输函数可以表示为： H ( z) A U ( z)V ( z) R( z)
声压：定量描述声波的基本物理量，是由声扰动产生的逾 量压强，是空间位置和时间的函数
1 这样，只剩 后，插入一个一阶的高通滤波器 H(z)=1- z 1 ,。
下声道部分，便于声道参数的分析
ห้องสมุดไป่ตู้
在语音合成时，再进行“去加重”处理，就可以恢复原来的语 音
语音信号的数学模型
综上所述，完整的语音信号的数字模型可以用三个子模型： 激励模型、声道模型和辐射模型的串联来表示。如图所示：
2.2 语音信号生成的数学模型
理想的模型是线性的和时不变的。语音信号是非平稳随机过
程，其特性是随着时间变化的，所以模型中的参数应该是随 时间而变化的。但语音信号特性随着时间变化是很缓慢的。 所以可以作出一些合理的假设，将语音信号分为一些相继的 短段进行处理，在这些短段中可以认为语音信号特性是不随
成平板开槽辐射的情况。此时，可推导出辐射阻抗的公式如下：
jLr Rr z L () Rr jLr
式中，
128 Rr , 2 9
8a Lr 3c
a
是口唇张开时的开口半径， 是声波传播速度。
c
辐射模型
由辐射引起的能量损耗正比于辐射阻抗的实部，所以辐射模型 是一阶类高通滤波器。 在实际信号分析时，常用所谓的“预加重技术”，即在取样之
预处理一般包括预加重、加窗和分帧等。 在分析处理之前必须把要分析的语音信号部分从输入信号 中找出来这项工作叫做语音信号的端点检测。
预滤波、采样、A/D变换
预滤波的目的有两个： 抑制输入信号各频域分量中频率超出fs/2的所有分量（fs） 为采样频率，以防止混叠干扰。 抑制50Hz的电源工频干扰。 这样，预滤波器必须是一个带通滤波器，设其上、下截止频 率分别是fH和fL： 绝大多数语音编译码器： fH=3400Hz，fL=60-100Hz，fS=8kHz 要求较高的场合fH=4500HzfL=60Hz采样率fS=10kHz
SNR(dB) 6.02B 7.2
上式表明量化器中的每bit字长对SNR的贡献为6dB。
语音输入——输出过程：
语音输入 反混叠滤波
A/D变换
分析处理
对重构的语音波形的高次谐波起平滑作用 去掉高次谐波失真。
语音输出 平滑滤波 D/A变换
传输或存储
合成处理
预处理
已数字化的语音信号序列将依次存入一个数据区，在语音信 号处理中一般用循环队列的方式来存储这些数据，以便用一 个有限容量的数据区来应付数量极大的语音数据，已处理完 提取出了语音特征参数的一个时间段的语音数据可以依次抛 弃，让出存储空间来存储新数据。 调频收发技术中，通常采用预加重（发送端对输入信号高频 分量的提升）和去加重（解调后对高频分量的压低）技术解 决高频传输困难的问题。
式中，N1为斜三角波上升部分的时间， N2为其下降部分的时间。
激励模型
浊音激励：单个斜三角波的Z变换的全极模型的形式是：
G( z)
1 (1 e cT z 1 ) 2
c是常数。上式表示斜三角波形可描述为一个二极点模型。 斜三角波形串可视为加权了单位脉冲串激励上述单个斜三角 波模型的结果。
声压与声强的关系：对于球面波和平面波，声压和声强的 关系表达为：
p2 I c
空气中，空气密度与声速的乘积 c 408 ，称为空气对 声波的特性阻抗，单位，瑞利
响度：描述声音的响亮程度，表示人耳对声音的主观感受， 单位 宋，定义为声压级为40dB的1kHz纯音的响度为1宋
M
这就是并联型的共振峰模型。如图2-21所示（M=5）。
声道模型
并联型
图2-21 并联型共振峰模型
声道模型
混合型
上述两种模型中，级联型比较简单，可以用于描述一般元音。 当鼻化元音或鼻腔参与共振，以及阻塞音或摩擦音等情况时， 级联模型就不能胜任了。 这时腔体具有反谐振特性，必须考虑加入零点，使之成为零
人们讲话时发出的话语叫语音，它是一种声音，具有称为声 学特征的物理特性。语音（ Speech ）是声音（ Acoustic ）和
语言（ Language ）的组合体。可以这样定义语音：语音是由
一连串的音组成语言的声音。 人的发音器官包括：肺、气管、喉（包括声带）、咽、鼻和 口。喉的部分为声门。从声门到嘴唇的呼气通道叫做声道， 声道形状的不断改变。发出不同的语音。
级联型共振峰模型
声道模型
并联型
r b z r R
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：
V ( z)
1 ak z k
k 1
r 0 N
上式可分解为如下部分分式之和的形式：
Ai V ( z) 1 2 i 1 1 Bi z Ci z
压级，用 L p 表示，单位dB.
pe Lp 20lg pref
在空气中参考声压一般取 20 105 Pa
声强：声音在单位时间内作用在与其传递方向垂直的单位 面积上的能量
声强级（Intensity Level, IL）用声强的物理学单位表示声
音强弱很不方便，当人耳听到两个强度不同的声音时，感 觉的大小大致上与两个声强比值的对数成比例。用对数尺 度来表示声音强度的等级，单位dB I LI 10lg I0 参考声强取值 I 0 11012 W m2
Fi
2i 1 c 4L
i=1,2,…表示共振峰序号，c为声速，L为声管长度
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。
声道模型
级联型
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：
语音增强 语音编码
语音合成与转换
语音隐藏 语音识别 声源定位 情感识别……
激励模型
单位脉冲串及幅值因子则可表示成下面的z变换形式：
Av E( z) 1 z 1
所以，整个浊音激励模型可表示为： 幅值因子
Av 1 U ( z ) G( z ) E ( z ) 1 1 z (1 e cT z 1 ) 2
也就是说浊音激励波是一个以基音周期为周期的斜三角脉冲串。
预滤波、采样、A/D变换
若用σx2表示输入语音信号的方差,2Xmax表示信号的峰值,B表 示量化字长, σe2表示噪声序列的方差,可以证明量化信噪比
SNR（信号与量化噪声的功率比）为：
2 x X max SNR(dB) 10lg 2 6.02B 4.77 20lg e x 假设语音信号的幅度符合Laplacian分布,此时信号幅度超过 4σx的概率很小，只有0.35%，因而可取Xmax=4σx，则
基音频率决定了声音频率的高低，频率快则音调高，频率慢则音调低。
人的听觉系统是一个十分巧妙的音频信号处理器。主要完成声音的 采集、频率分解、声能转换、声音加工和分析以及感觉声音的音色、
音调、音强、判断方位等功能。
听觉具有选择性：能被人耳听到的声音取决于声音的强度和频率范 围。（一般人可以感觉到 20Hz~20kHz ，强度为 -5dB~130dB 的声音 信号） 听觉具有掩蔽效应：指在一个强信号附近，弱信号将变得不可闻， 被掩蔽掉了。
预滤波、采样、A/D变换
语音信号经过预滤波和采样后，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。 量化后的信号值与原信号值之间的差值称为量化误差，又称 为量化噪声。 若信号波形的变化足够大，或量化间隔Δ足够小时，可以证 明量化噪声符合具有下列特征的统计模型： ①它是平稳的白噪声过程 ②量化噪声与输入信号不相关 ③量化噪声在量化间隔内均匀分布，即具有等概率密度分 布
语音是由肺至唇各种器官作用而发出的，其作用的方式有3种：
（1）把肺部呼出的直气流变为音源
（2）对音源起共振和反共振的作用，使之带有音色 （3）从唇或鼻向空间辐射 对发音影响最大的是声带，每开启和闭合一次的时间即声带的共振周 期，就是音调周期或基音周期，其倒数为基音频率（其范围随发音人
的性别、年龄而定）。E.g.老年男性偏低，小孩和青年女性偏高
激励模型
清音激励模型：模拟成随机白噪声，实际中一般使用均值为0， 方差为1，并在时间（幅值） 上为白色分布的序列
声道模型——声道部分的模型
目前最常用的有2种建模方法。 （1）是把声道视为由多个等长的不同截面积的管子串联而成的
系统，即“声管模型”。
（2）是把声道视为一个谐振腔，即“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，表达式：
着时间变化的平稳随机过程。这样在这些短段时间内表示语
音信号时，可以采用线性时不变模型。
激励模型
激励模型一般分成浊音激励和清音激励来讨论。 浊音激励模型：由于声带不断张开和关闭，将产生间歇的脉 冲波。这个脉冲波的波形类似于斜三角形的脉冲，它的数学 表达式如下：
(1 / 2)[1 cos(n / N 1 )], 0 n N 1 g (n) cos[ (n N 1 ) / 2 N 2 ], N 1 n N 1 N 2 0, 其他
基音频率 F0
声道参数
周期脉冲 发生器
声门脉冲 模型U(z) 声道模型 V(z) 随机噪声 发生器 浊音/清音开关 辐射模型 R(z) 输出语音
激励源
Au
声道模型
辐射模型
它的传输函数可以表示为： H ( z) A U ( z)V ( z) R( z)
声压：定量描述声波的基本物理量，是由声扰动产生的逾 量压强，是空间位置和时间的函数
1 这样，只剩 后，插入一个一阶的高通滤波器 H(z)=1- z 1 ,。
下声道部分，便于声道参数的分析
ห้องสมุดไป่ตู้
在语音合成时，再进行“去加重”处理，就可以恢复原来的语 音
语音信号的数学模型
综上所述，完整的语音信号的数字模型可以用三个子模型： 激励模型、声道模型和辐射模型的串联来表示。如图所示：
2.2 语音信号生成的数学模型
理想的模型是线性的和时不变的。语音信号是非平稳随机过
程，其特性是随着时间变化的，所以模型中的参数应该是随 时间而变化的。但语音信号特性随着时间变化是很缓慢的。 所以可以作出一些合理的假设，将语音信号分为一些相继的 短段进行处理，在这些短段中可以认为语音信号特性是不随
成平板开槽辐射的情况。此时，可推导出辐射阻抗的公式如下：
jLr Rr z L () Rr jLr
式中，
128 Rr , 2 9
8a Lr 3c
a
是口唇张开时的开口半径， 是声波传播速度。
c
辐射模型
由辐射引起的能量损耗正比于辐射阻抗的实部，所以辐射模型 是一阶类高通滤波器。 在实际信号分析时，常用所谓的“预加重技术”，即在取样之
预处理一般包括预加重、加窗和分帧等。 在分析处理之前必须把要分析的语音信号部分从输入信号 中找出来这项工作叫做语音信号的端点检测。
预滤波、采样、A/D变换
预滤波的目的有两个： 抑制输入信号各频域分量中频率超出fs/2的所有分量（fs） 为采样频率，以防止混叠干扰。 抑制50Hz的电源工频干扰。 这样，预滤波器必须是一个带通滤波器，设其上、下截止频 率分别是fH和fL： 绝大多数语音编译码器： fH=3400Hz，fL=60-100Hz，fS=8kHz 要求较高的场合fH=4500HzfL=60Hz采样率fS=10kHz
SNR(dB) 6.02B 7.2
上式表明量化器中的每bit字长对SNR的贡献为6dB。
语音输入——输出过程：
语音输入 反混叠滤波
A/D变换
分析处理
对重构的语音波形的高次谐波起平滑作用 去掉高次谐波失真。
语音输出 平滑滤波 D/A变换
传输或存储
合成处理
预处理
已数字化的语音信号序列将依次存入一个数据区，在语音信 号处理中一般用循环队列的方式来存储这些数据，以便用一 个有限容量的数据区来应付数量极大的语音数据，已处理完 提取出了语音特征参数的一个时间段的语音数据可以依次抛 弃，让出存储空间来存储新数据。 调频收发技术中，通常采用预加重（发送端对输入信号高频 分量的提升）和去加重（解调后对高频分量的压低）技术解 决高频传输困难的问题。
式中，N1为斜三角波上升部分的时间， N2为其下降部分的时间。
激励模型
浊音激励：单个斜三角波的Z变换的全极模型的形式是：
G( z)
1 (1 e cT z 1 ) 2
c是常数。上式表示斜三角波形可描述为一个二极点模型。 斜三角波形串可视为加权了单位脉冲串激励上述单个斜三角 波模型的结果。
声压与声强的关系：对于球面波和平面波，声压和声强的 关系表达为：
p2 I c
空气中，空气密度与声速的乘积 c 408 ，称为空气对 声波的特性阻抗，单位，瑞利
响度：描述声音的响亮程度，表示人耳对声音的主观感受， 单位 宋，定义为声压级为40dB的1kHz纯音的响度为1宋
M
这就是并联型的共振峰模型。如图2-21所示（M=5）。
声道模型
并联型
图2-21 并联型共振峰模型
声道模型
混合型
上述两种模型中，级联型比较简单，可以用于描述一般元音。 当鼻化元音或鼻腔参与共振，以及阻塞音或摩擦音等情况时， 级联模型就不能胜任了。 这时腔体具有反谐振特性，必须考虑加入零点，使之成为零
人们讲话时发出的话语叫语音，它是一种声音，具有称为声 学特征的物理特性。语音（ Speech ）是声音（ Acoustic ）和
语言（ Language ）的组合体。可以这样定义语音：语音是由
一连串的音组成语言的声音。 人的发音器官包括：肺、气管、喉（包括声带）、咽、鼻和 口。喉的部分为声门。从声门到嘴唇的呼气通道叫做声道， 声道形状的不断改变。发出不同的语音。
级联型共振峰模型
声道模型
并联型
r b z r R
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：
V ( z)
1 ak z k
k 1
r 0 N
上式可分解为如下部分分式之和的形式：
Ai V ( z) 1 2 i 1 1 Bi z Ci z
压级，用 L p 表示，单位dB.
pe Lp 20lg pref
在空气中参考声压一般取 20 105 Pa
声强：声音在单位时间内作用在与其传递方向垂直的单位 面积上的能量
声强级（Intensity Level, IL）用声强的物理学单位表示声
音强弱很不方便，当人耳听到两个强度不同的声音时，感 觉的大小大致上与两个声强比值的对数成比例。用对数尺 度来表示声音强度的等级，单位dB I LI 10lg I0 参考声强取值 I 0 11012 W m2
Fi
2i 1 c 4L
i=1,2,…表示共振峰序号，c为声速，L为声管长度
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。
声道模型
级联型
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：
语音增强 语音编码
语音合成与转换
语音隐藏 语音识别 声源定位 情感识别……
激励模型
单位脉冲串及幅值因子则可表示成下面的z变换形式：
Av E( z) 1 z 1
所以，整个浊音激励模型可表示为： 幅值因子
Av 1 U ( z ) G( z ) E ( z ) 1 1 z (1 e cT z 1 ) 2
也就是说浊音激励波是一个以基音周期为周期的斜三角脉冲串。
预滤波、采样、A/D变换
若用σx2表示输入语音信号的方差,2Xmax表示信号的峰值,B表 示量化字长, σe2表示噪声序列的方差,可以证明量化信噪比
SNR（信号与量化噪声的功率比）为：
2 x X max SNR(dB) 10lg 2 6.02B 4.77 20lg e x 假设语音信号的幅度符合Laplacian分布,此时信号幅度超过 4σx的概率很小，只有0.35%，因而可取Xmax=4σx，则
基音频率决定了声音频率的高低，频率快则音调高，频率慢则音调低。
人的听觉系统是一个十分巧妙的音频信号处理器。主要完成声音的 采集、频率分解、声能转换、声音加工和分析以及感觉声音的音色、
音调、音强、判断方位等功能。
听觉具有选择性：能被人耳听到的声音取决于声音的强度和频率范 围。（一般人可以感觉到 20Hz~20kHz ，强度为 -5dB~130dB 的声音 信号） 听觉具有掩蔽效应：指在一个强信号附近，弱信号将变得不可闻， 被掩蔽掉了。
预滤波、采样、A/D变换
语音信号经过预滤波和采样后，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。 量化后的信号值与原信号值之间的差值称为量化误差，又称 为量化噪声。 若信号波形的变化足够大，或量化间隔Δ足够小时，可以证 明量化噪声符合具有下列特征的统计模型： ①它是平稳的白噪声过程 ②量化噪声与输入信号不相关 ③量化噪声在量化间隔内均匀分布，即具有等概率密度分 布
语音是由肺至唇各种器官作用而发出的，其作用的方式有3种：
（1）把肺部呼出的直气流变为音源
（2）对音源起共振和反共振的作用，使之带有音色 （3）从唇或鼻向空间辐射 对发音影响最大的是声带，每开启和闭合一次的时间即声带的共振周 期，就是音调周期或基音周期，其倒数为基音频率（其范围随发音人
的性别、年龄而定）。E.g.老年男性偏低，小孩和青年女性偏高
激励模型
清音激励模型：模拟成随机白噪声，实际中一般使用均值为0， 方差为1，并在时间（幅值） 上为白色分布的序列
声道模型——声道部分的模型
目前最常用的有2种建模方法。 （1）是把声道视为由多个等长的不同截面积的管子串联而成的
系统，即“声管模型”。
（2）是把声道视为一个谐振腔，即“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，表达式：
着时间变化的平稳随机过程。这样在这些短段时间内表示语
音信号时，可以采用线性时不变模型。
激励模型
激励模型一般分成浊音激励和清音激励来讨论。 浊音激励模型：由于声带不断张开和关闭，将产生间歇的脉 冲波。这个脉冲波的波形类似于斜三角形的脉冲，它的数学 表达式如下：
(1 / 2)[1 cos(n / N 1 )], 0 n N 1 g (n) cos[ (n N 1 ) / 2 N 2 ], N 1 n N 1 N 2 0, 其他