语音信号数字处理教学大纲_572002761
《数字信号处理》课程教学大纲
《数字信号处理》课程教学大纲课程编码：课程名称：数字信号处理英文名称： Digital signal processing适用专业：物联网工程先修课程：复变函数、线性代数、信号与系统学分：2总学时：48实验（上机）学时：0授课学时：48网络学时：16一、课程简介《数字信号处理》是物联网工程专业基础必修课。
主要研究如何分析和处理离散时间信号的基本理论和方法，主要培养学生在面对复杂工程问题时的分析、综合与优化能力，是一门既有系统理论又有较强实践性的专业基础课。
课程的目的在于使学生能正确理解和掌握本课程所涉及的信号处理的基本概念、基本理论和基本分析方法，来解决物联网系统中的信号分析问题。
培养学生探索未知、追求真理、勇攀科学高峰的责任感和使命感。
助力学生树立正确的价值观，培养思辨能力、工程思维和科学精神。
培养学生精益求精的大国工匠精神，激发学生科技报国的家国情怀和使命担当。
它既是学习相关专业课程设计及毕业设计必不可少的基础，同时也是毕业后做技术工作的基础。
二、课程目标和任务1.课程目标课程目标1（CT1）:运用时间离散系统的基本原理、离散时间傅里叶变换、Z变换、离散傅里叶变换（DFT）、快速傅里叶变换(FFT)、时域采样定理和频域采样定理等工程基础知识，分析物联网领域的复杂工程问题。
培养探索未知、追求真理、勇攀科学高峰的责任感和使命感[课程思政点1]。
助力学生树立正确的价值观，培养思辨能力、工程思维和科学精神[课程思政点2]。
课程目标2 （CT2）:说明利用DFT对模拟信号进行谱分析的过程和误差分析、区分各类网络的结构特点；借助文献研究运用窗函数法设计具有线性相位的FIR数字滤波器，分析物联网领域复杂工程问题解决过程中的影响因素，从而获得有效结论的能力。
培养学生精益求精的大国工匠精神，激发学生科技报国的家国情怀和使命担当[课程思政点3]。
2.课程目标与毕业要求的对应关系三、课程教学内容第一章时域离散信号与系统（1）时域离散信号表示；（2）时域离散系统；（3）时域离散系统的输入输出描述法；*（4）模拟信号数字处理方法；教学重点：数字信号处理中的基本运算方法，时域离散系统的线性、时不变性及系统的因果性和稳定性。
《语音数字信号处理》课程介绍与教学大纲
《语音数字信号处理》课程简介课程编号：06044008课程名称：语音数字信号处理/ Speech Digital Signal Processing学分：2学时：32 （实验：0 上机：0 课外实践：0 ）适用专业：电子信息工程建议修读学期：7开课单位：电气与信息工程学院电子信息与通信工程系先修课程：《数字信号处理》、《MATLAB及应用》、《随机信号处理》考核方式与成绩评定标准：作业、考试（闭卷）教材与主要参考书目：主要教材：《语音信号处理》主编：赵力机械工业出版社2011-6T参考书目：《离散时间语音信号处理》主编：夸特尔瑞电子工业出版社2004-87内容概述：《语音数字信号处理》是电子信息工程专业本科生的专业必修课程。
它系统地介绍了语音信号处理涉及的主要内容和方法，讲述语音信号的应用前景、语音信号处理流程及流程中涉及到的相关知识点，每个知识点通过案例仿真讲述其应用的结果。
主要内容分四部分：（1）基础部分：语音信号基础知识、人的发音原理、人的听觉原理、语音的数学模型；（2）语音信号分析方法：时域分析、频域分析、同态处理和线性预测分析；（3）语音信号涉及的新技术：矢量量化和隐马尔可夫模型；（4）语音的四个方面应用：语音编码、语音识别、语音合成和语音增强；通过《语音数字信号处理》学习，使学生掌握语音信号发音和听觉原理、语音信号的数字模型; 语音的时域、频域、倒谱、线性预测的分析方法；矢量量化；隐马尔可夫模型；语音波形编码、参数编码、混合编码；语音的合成；语音识别和语音增强的原理和技术，为学生毕业后从事语音处理工作和进一步研究相关课题打下一定的基础。
《嵌入式系统及应用》教学大纲课程编号：06044008课程名称：语音数字信号处理/ Speech Digital Signal Processing学分：2学时：32 （实验：0 上机：0 课外实践：0 ）适用专业：电子信息工程建议修读学期：7开课单位：电气与信息工程学院电子信息与通信工程系先修课程：《数字信号处理》、《MATLAB及应用》、《随机信号处理》一、课程性质、目的与任务《语音数字信号处理》是电子信息工程专业本科生的专业必修课程。
《语音处理》课程教学大纲
《语音处理》课程教学大纲一、教学大纲说明（一）课程的地位、作用和任务语言信号处理涉及数字信号处理、语言学、语音学、生理学、心理学、计算机科学以及模式识别、人工智能等诸多学科领域，是目前信息科学技术学科中发展最为迅速的一个领域。
近20年来，语音处理技术取得了一系列的重大进展，为实现更高复杂度的高性能语音处理算法提供了可能。
本课程的主要任务是介绍语音信号处理的基本理论、方法和相关的应用领域，并介绍目前的研究现状和学科发展的趋势。
（二）课程教学的目的和要求通过本课程的学习，使学生较好地掌握语音信号处理的基本内容和基本方法，并在一定程度上能利用信号处理的的思想、方法解决一些简单的模式识别和人工智能问题。
掌握：语音信号的时域分析技术；语音信号的变换域分析技术；语音信号的线性预测方法；语音编码技术；简单的语音合成技术。
理解：基音周期估计；语音信号的非线性处理；矢量量化方法；语音识别。
了解：LP导出的其他语音参数；信号的频域分析方法；特征矢量的刻画；鲁棒语音识别；语音增强的新发展。
（三）课程教学方法与手段采用理论与实例讨论相结合的教学方法，手段拟采用PowerPoint多媒体教学。
（四）课程与其它课程的联系语音信号处理是一门比较应用型较强的的专业课，学习这门课需要很灵活的思维与高等数学的基础、概率统计的基础。
与编码理论、软件开发、程序设计等课程有关。
（五）教材与教学参考书教材：张雄伟等，《现代语音处理技术及应用》，机械工业出版社，北京，2003年参考书：1、杨行峻，尺惠生，《语音信号数字处理》，电子工业出版社，北京，1995年2、王炳锡，《语音编码》，西安电子科技大学出版社，西安，2002年二、课程的教学内容、重点和难点第一章绪论 1学时本章介绍语音处理的方法和应用。
要求：①了解语音处理的应用。
第二章语音信号处理基础 1学时本章介绍语音信号的特征几听觉的特征。
要求：①能够了解语音的基本特征及简化的数字模型；重点：语音的基本特征。
语音信号数字处理课件
人工智能在语音信号处理中的应用
语音识别
利用人工智能技术将语音转换为文本，提高语音输入的准确性和 效率。
语音合成
通过人工智能技术将文本转换为语音，实现自然语言交互和语音助 手等功能。
情感分析
利用人工智能技术对语音中的情感进行识别和分析，用于人机交互 和智能客服等领域。
深度学习在语音信号处理中的应用
实时性与低延迟
由于语音数据的分布广泛且复杂，如何有 效利用稀疏数据进行语音信号处理是一个 重要挑战。
随着语音交互的普及，对语音信号处理的 实时性和低延迟要求越来越高，需要进一 步优化算法和硬件实现。
个性化与自适应性
多模态交互
针对不同用户的个性化需求和口音差异， 如何实现自适应的语音信号处理是一个重 要发展方向。
01
语音合成的基本原理是将文本信息转换为语音信号。它通过分析文本的语义和 语法信息，结合语音合成算法和语音库，生成逼真的语音输出。
02
语音合成技术主要依赖于自然语言处理和数字信号处理技术，通过将文本转换 为韵律、音高、音长等参数，再通过数字信号处理器将这些参数转换为模拟信 号，最终输出逼真的语音。
03
语音压缩
将语音信号的动态范围压缩，提高语音的清晰 度。
语音去混响
去除语音信号中的混响效应，提高语音的可懂度。
语音信号的编码与压缩
波形编码
将语音信号转换为数字波 形，以保留原始语音的波 形信息。
参数编码
提取语音信号的特征参数 ，以减少数据量。
混合编码
结合波形编码和参数编码 ，实现高效的语音压缩。
2023
语音信号的数字化
采样
采样是将连续的模拟语音信号转换为离散的数字信号的过程，通过 采样可以得到语音信号的时间序列。
语音信号处理教学大纲
第六章：语音信号的波形编码
最优非线性压扩曲线的求解；正交镜像滤波器组与子带编码；MPEG-I Layer II音频编码技术；∑-△调制编码技术
第七章：语音信号的参数编码
多脉冲激励及规则脉冲激励声码器
第八章：语音识别技术
MFCC语音识别特征，HMM模型训练和识别算法
（根据您的经验）历年学生在听课中最不容易理解或很容易搞错的概念包括：
第七章：语音信号的参数编码（4学时）
第八章：语音识别技术（8学时）
第九章：总结（3学时）
四．课程教学基本要求
（一）基本概念
您所授课程中学生必须掌握的基本概念至少包括：
第一章：语音信号的时域及频域特征
辅音、元音（声母与、韵母）语音信号的特点；基音与汉语四声的关系。语音的过零率，短时能量，自相关函数特征；语音的共振峰特征及语谱图特征
课程试验作业
您所授课程中学生必须掌握的数据分析方法包括：
有约束条件下的函数极值求解
优秀学生可以进一步参与和熟悉的实验与数据处理方法包括：
最小均方误差分析、有约束条件下的泛函极值求解
您所授课程中学生必须掌握的理论建模方法包括：
声管模型
优秀学生还应该掌握的理论建模方法包括：
HMM模型
您所授课程中学生必须掌握的基本理论论证方法包括：
付利叶分析理论
优秀学生还应该进一步掌握的基本理论论证方法包括：
短时付利叶分析理论，小波分析理论，非平稳信号分析方法
您所授课程中注重锻炼学生的哪些基本技能？
理论联系实际，重点在应用理论解释、解决问题。
傅利叶分析技术在非平稳信号分析中的局限性，短时分析技术，窗函数选择对时频分析的影响和作用，小波分析概念。
语音信号处理教学大纲
语音信号处理教学大纲一、引言语音信号处理是一门涉及语音获取、分析、编码和合成的学科，广泛应用于语音识别、语音合成、音频处理、声纹识别等领域。
为了帮助学生全面理解语音信号处理的原理和技术，提高他们的实际应用能力，制定一份全面且系统的语音信号处理教学大纲是非常必要的。
二、课程概述本课程旨在介绍语音信号处理的基本概念、理论和实践技术。
通过本课程的学习，学生将能够掌握语音信号获取、处理和分析的基本方法和技术，了解语音编码和语音合成的原理，以及掌握一些常见的语音信号处理应用。
三、课程目标1. 理解语音信号的基本特性和模型；2. 掌握语音信号获取的方法和技术；3. 理解语音信号的数字处理方法和算法；4. 了解语音信号分析和特征提取的方法；5. 了解语音编码和语音合成的基本原理；6. 掌握一些常见的语音信号处理应用。
四、教学内容1. 语音信号的基本特性和模型1.1 语音发音过程和声音的产生1.2 语音信号的基本特性分析1.3 语音信号的时域分析和频域分析2. 语音信号获取的方法和技术2.1 麦克风和扬声器原理及选择2.2 语音信号的模拟录制和数字化处理2.3 声音增强和降噪技术3. 语音信号的数字处理方法和算法3.1 语音信号的数字滤波和时频变换3.2 语音信号的线性预测编码3.3 语音信号的自适应滤波方法4. 语音信号分析和特征提取的方法4.1 语音信号的基频和共振峰分析4.2 语音信号的短时分析和短时能量计算4.3 语音信号的线性预测分析5. 语音编码和语音合成的基本原理5.1 语音编码的基本原理和分类5.2 语音合成的方法和技术6. 语音信号处理应用6.1 语音识别和文本转换6.2 语音合成和语音增强6.3 声纹识别和人机交互五、教学方法1. 理论授课：通过讲解和演示，介绍语音信号处理的基本概念、原理和算法。
2. 实验实践：组织学生进行语音信号处理实验，掌握实际应用技术和工具的使用。
3. 课堂讨论：引导学生参与讨论，分析和解决与语音信号处理相关的问题。
《数字语音处理》PPT课件
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讲授内容
语音信号产生的数字模型 语音信号处理方法
语音处理的发展历史（3）
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
E(z) G(z)
Av 1 z 1
(1 g1z
, Av是调节浊音的幅值或能量的参数
1
1 )(1
g2
z
1
)
,
g1
g
2都接近1
U (z)
G(z)E(z)
Av 1 z 1
(1
1 g1 z 1 )(1
g2 z 1)
由左边的频谱图可知
声门脉冲模型是一个
低通滤波器，一个二
级点模型。
35
2.3.1 激励模型
2.3.2 声道模型－－共振峰模型
1、级联型： 适用于一般单元音,认为声道是一组串联的二阶谐振器：
G V (z) P
1 ak zk k 1
这是一个全极点模型，极点 就是这个多项式的根：
P
1 ak z k 0 k 1
若P为偶数，解其根会得到共扼复数(conjugate complex)
的根，表示成： P/2 (1 pi z 1 )(1 pi* z 1 ) i 1
语音信号处理教学大纲
语音信号处理教学大纲一、引言语音信号处理作为一门交叉学科，涵盖了信号处理、语言学、声学等多个领域的知识和技术。
本教学大纲旨在介绍语音信号处理的基本理论和方法，培养学生对语音信号分析、合成和识别的能力，为他们在语音合成、语音识别、语音增强等应用领域发展提供基础。
二、教学目标1. 理解语音信号的基本概念和特征，能够说明语音信号处理的重要性和应用领域。
2. 熟悉语音信号的数字表示方法，包括时域分析和频域分析。
3. 掌握语音信号处理的基本方法，包括预处理、特征提取、模型建立和参数估计。
4. 能够应用所学方法进行语音信号的分析、合成和识别，并能够解释结果。
5. 培养学生的创新思维和实践能力，使其能够在语音信号处理领域开展研究工作或应用项目。
三、教学内容和学时分配1. 语音信号的基本概念和特征（3学时）1.1 语音信号的定义和表示1.2 语音信号的时域特征1.3 语音信号的频域特征2. 数字信号处理基础（6学时）2.1 采样和量化2.2 数字滤波器设计2.3 傅里叶变换和频域分析3. 语音信号的预处理（6学时）3.1 语音增强技术3.2 语音端点检测3.3 噪声去除4. 语音信号的特征提取（9学时）4.1 短时能量和短时过零率4.2 声谱图和倒谱分析4.3 线性预测编码（LPC）4.4 线性预测倒谱系数（LPCC）4.5 基频和共振峰估计5. 语音信号的分析与合成（12学时）5.1 数字信号的线性预测分析和合成5.2 短时傅里叶变换分析和合成5.3 矢量量化（VQ）合成5.4 拟合声纹分析和合成6. 语音信号的识别与识别率评估（15学时）6.1 隐马尔可夫模型（HMM）基础6.2 维特比算法6.3 声学模型训练和特征匹配6.4 语音识别系统性能评估7. 高级主题和应用（9学时）7.1 语音情感识别7.2 语音增强和降噪算法7.3 语音合成技术7.4 语音识别的前沿研究四、教学方法本课程将采用多种教学方法，包括理论讲解、案例分析、实验操作和课堂讨论。
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《语音信号数字处理》
Digital Processing of Speech Signals
课程类别 本科生/研究生专业基础课 课程编号
课程对象 电子信息工程高年级本科生
信号与信息处理专业研究生
学时/学分32/2
课程目标 《语音信号数字处理》内容包括介绍语音信号的基本特征和语音的产生模型，重点讲授如何利用数字信号处理技术进行语音特征的分析提取。
在此基
础上讲授常用的语音编码技术和语音识别技术。
通过本课程的学习，学生应 （1）了解语音信号的基本特征和产生原理
（2）掌握语音信号分析技术
（3）了解掌握语音信号编码技术
（4）了解掌握语音识别技术
主要章节构成及学时分配 第一章：语音信号的时域及频域特征（2学时）
第二章：语音信号的产生模型—声管模型（2学时） 第三章：语音信号的同态处理技术（3学时）
第四章：语音信号的线性预测编码技术（4学时） 第五章：人耳的听觉系统（2学时）
第六章：语音信号的波形编码（4学时）
第七章：语音信号的参数编码（4学时）
第八章：语音识别技术（8学时）
第九章：总结（3学时）
要求先修课程及主要知识点 （1） 数字信号处理
信号的短时分析技术；取样Z变换； （2） 随机过程
马尔可夫过程；
教材或主要 参考书 （1） 杨行峻，迟惠生等，《语音信号数字处理》 ，电子工业出版社，1995年
（2） [美] Thomas F. Quatieri 著，赵胜辉等译,离散时间语音信号处理-原理与应用,电子工业出版社，2004，8
（3） L.R.Rabiner, ”Fundamentals of Speech Recognition”Prentic-Hall,Inc. (影印版，清华大学出版社，1999，8)
（4） J.D. Markel and Jr A.H.Gray,”Linear Prediction of Speech”,Springer-Verlag,1976
（5） 姚天任，“数字语音处理”，华中理工大学出版社，1992，4
各章主要知识点（无标记者为基本知识点；标有*者为自学知识点；标有#者为扩展知识点）第一章：语音信号的时域及频域特征
辅音、元音（声母与、韵母）语音信号的特点；基音与汉语四声的关
系。
语音的过零率，短时能量，自相关函数特征；语音的共振峰特征
及语谱图特征
第二章：语音信号的产生模型—声管模型
声管模型的构成；波动方程的推导；声管传输函数的推导；声管模型
的特点
第三章：语音信号的同态处理技术
同态信号处理的方法；倒谱及复倒谱的特点；求倒谱及复倒谱的算
法；语音信号的倒谱及复倒谱的特点及其应用
第四章：语音信号的线性预测编码技术
LPC分析的基本的概念；LPC正则方程组的自关解法和自协方差解
法；LPC正则方程组的Durbin递推算法；Durbin递推算法的稳定
性证明；LPC分析在语音信号分析中的应用
第五章：人耳的听觉系统
人耳听觉的“发放率-位置表达”学说和“时间--位置表达”学
说；人耳的听觉特性
第六章：语音信号的波形编码
语音波形的线性量化编码和非线性量化编码；*最优非线性压扩曲
线的求解；自适应量化编码；ADPCM编码；*正交镜像滤波器组与
子带编码；#MPEG-I Layer II音频编码技术
第七章：语音信号的参数编码
LPC声码器；多脉冲激励及规则脉冲激励声码器
第八章：语音识别技术
语音识别特征的选择；语音识别模型；DTW语音识别算法；HMM语音识别模型；语音识别整体模型与系统
第九章：总结
课程要求通过对这门课程的学习，学生应该了解语音信号的基本特征和处理方法，能够掌握语音编码和语音识别专业的基础理论知识，了解本专业的最新发展动
向，为进一步的专业研究奠定必要的基础知识。