语音信号处理-第06章 语音处理和通信系统的质量评价
语音信号处理第6章
神经元
❖ 人工神经网络模型是模仿人脑构成的，其构成的基本单元为 人造神经元，又称节点或网点。其作用是把若干个输入加权 求和，并将这个加权和非线性处理后输出。
x1
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பைடு நூலகம்
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.
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xN
神经元的学习算法
❖ 几乎所有神经网络学习算法都可以看作是Hebb学习规则的
变形。Hebb学习规则的基本思想是：
单层感知器
❖ 单层感知器（Single Layer Pereceptron，简称为SLP） 可作为分类器。单输出的SLP，其结构就是如图6-1所示的 人工神经元。输入的N个元可为连续的或二进制的标量信号。
N
wi (t)xi (t表) 示 一0 个维空间的超平面。图6-3表示可由这个超平面 i1对A、B类进行分类。SLP结构的前部分为一线性加权装置
x1
y1 x2
y2
yM
xN
❖ 学习的目标是通过改变权值使神经网络由给定的输入得到给定的输出。 作为分类器，可以用已知类别的模式向量（向量维数等于输入节点数） 作为训练集，当输入为属于第j类的特征向量 X时，应使对应于该类的输 出神经元的输出为1，而其它输出神经元的输出则为0（或－1）。应使 对应于该类的输出神经元的输出为1，而其它输出神经元的输出则为0 （或－1）。设理想的输出为：
6.2 人工神经网络简介
❖ 长期以来，人们一直企盼着通过对人类神经系统的研究，能 够发明一种仿效人脑信息处理模式的智能型计算机。构造人 工神经网络就是希望通过类似于人类神经元的模型，在信号 处理上使计算机具有近似人类的智能。
❖ 人工神经网络是由大量简单处理单元，即神经元互相联接而 构成的独具特色的信息处理系统。这种系统是可以训练的， 它可以积累经验而不断改善自身的性能。同时，由于高度的 并行性，所以它们可以进行快速判别并具有容错性。这些特 点使它特别适用于用来进行语音信号处理。
语音质量评估
语音质量评估
语音质量评估是通过对语音信号的分析和比较，来评价语音的清晰度、准确性和可理解性的过程。
在进行语音质量评估时，通常会结合主观评价和客观评价两种方法来综合评估语音的质量。
主观评价是指直接让听众或评价者对语音进行听觉感受和评价。
这种评价方法能够直接反映用户对语音质量的主观感受，但受到个人喜好和主观因素的影响较大。
常用的主观评价方法包括主观意见评分法（MOS）和主观质量评价方法（MUSHRA），通过用户对语音样本进行评分或排名来评估语音质量。
客观评价是通过一系列的客观指标来量化评估语音质量。
这些指标可以从语音信号的声学特征、频域特征、时域特征、熵指标等方面来进行评价。
常用的客观评价指标包括信噪比（SNR）、语音失真率（VAD）、语音解码错误率（BER）等。
语音质量评估可以应用于多个领域，包括通信、语音识别、语音合成等。
在通信领域，语音质量的评估可以用于评价通信网络的质量，如电话网络、网络电话和语音会议等。
在语音识别领域，语音质量的评估可以用于评估语音识别系统的准确性和可靠性。
在语音合成领域，语音质量的评估可以用于评价合成语音的自然度和流畅度。
总的来说，语音质量评估是一个非常重要的工作，它可以为语音相关的应用和系统提供有效的参考和指导。
通过综合考虑主
观评价和客观评价的结果，可以得出对语音质量的准确评估，进而提高语音应用的用户体验。
语音信号处理与现代语音通信PPT课件
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第二章 语音信号的产生、特征与人耳的 听觉特性
☆临界频带这个参数提出的意义是可将人耳当
作一个并联的滤波器组，各个滤波器有不同 的带宽，分别对听觉作出不同的贡献
☆临界频带的单位一般用Bark来表示以纪念科
学家Barkhauseu。1 Bark用来指明一个临界 频带的频率宽度
☆若记Bark域的频率变量为b,赫兹(Hertz)域
第二章 语音信号的产生、特征与人耳的 听觉特性
60
50
强 度SPL（dB）
40
30
20
后向屏蔽区
10
前向屏蔽区
0
-100
-50
0
50
100
150
200
时 间 （ ms）
非同时掩蔽（时间掩蔽）：. 纯音的非同时掩蔽现象
第二章 语音信号的产生、特征与人耳的 听觉特性
§2.5 人耳的各种听觉效应
哈斯（Hass）效应 双耳效应 鸡尾酒会效应
第一章 声音信号的分类与数字化
§1.4 声音信号的数字存储格式 WAV：数字音频波形格式，微软公司开发 VOC和DAT：多用于声霸卡等一些声音采集
程序的DOS软件环境，新加坡创新公 司开发 AU：工作站的UNIX环境下使用 MIDI：数字乐器合成器，多用于合成音乐 目前我们遇到的多数为.wav和.mid文件
社，1987 11、陈尚勤等 “语言信号数字处理” 电子科技大学出版社，1991 12、陈永彬, 王仁华 “语言信号数字处理” 中国科技大学出版社，
1990
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参考文献
外文
1 、 R.P.Ramachandran, R.Mammane “Modern Methods of Speech Processing”, Kluwer Academic Publishers, 1995
《语音信号处理》期末考试试题
《语⾳信号处理》期末考试试题2011-2012学年第⼀学期《语⾳信号处理》期末考试试题（A）适⽤班级：时量：120分钟闭卷记分：考⽣班级：姓名：学号：注：答案全部写在答题纸上，写在试卷上⽆效！⼀、填空题：（共7⼩题，每空2分，共20分）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(e jw)的定义式，请从两个⾓度对其进⾏物理意义的分析。
语音质量评估
通常，人既是语音的发送主体，也是语音的接收主体。
语音所具备的自然属性和社会属性决定了人对语音的感知涉及到语音信号的物理特征、听觉器官对语音的听觉表征及听觉心理等诸多方面，因此难以对语音质量这个概念做出全面、精确的定义。
一般说来，语音质量至少包括三个方面内容：清晰度、可懂度和自然度。
清晰度是指语音中语言单元为意义不连贯的(如音素、声母、韵母等)单元的清晰程度；可懂度是指语音中有意义的语言单元(如单词、单句等)内容的可识别程度；自然度则与语音的保真性密切相关。
目前对语音可懂度、清晰度的主观评测己有国际和国内标准，对语音自然度还缺乏公认的评价准则。
语音质量受到个人区别、可理解性、语音特征、周围环境、背景噪声传输、网络状况和人的期望等复杂的因素影响.用于评价输出语音质量的方法分为主观评价和客观评价两种1 主观评价法主观评价方法以人为主体在某种预设原则的基础上对语音的质量作出主观的等级意见或者作出某种比较结果，它反映听评者对语音质量好坏的主观印象。
不同的主观评价方法对语音质量考察的侧重点不同，常见的主观评价方法有平均意见分(Mean Opinion Score，MOS)方法、判断韵字测试(Diagnostic Rhyme Test，DRT)方法、失真平均意见分(Degradation Mean Opinion Score，DMOS)、判断满意度测试(Dignostic Acceptability Measure，DAM)方法和汉语清晰度测试。
ITU-T推荐用于传输性能的主观评价有以下几种[14]:1.绝对等级评价(Absolute Category Rating，ACR)ACR主要通过平均意见分(MOS)对音质进行主观评价。
这种情况下没有参考语音，听音人只听失真语音，然后对该语音作出1-5分的评价。
ACR评价方法不需要参考音，比较灵活，然而由于人对不同声音的喜好不同，这种灵活性会导致一定的不公平性。
2.失真等级评价(Degradation Category Rating，DCR)DCR主要通过失真平均意见分(DMOS)来实现音质的主观评价。
语音的质量评价方法
语音的质量评价方法1.信噪比(Signal-to-Noise Ratio，SNR)SNR一直是衡量针对宽带噪声失真的语音增强算的常规方法。
但要计算信噪比必需知道纯净语音信号，但在实际应用中这是不可能的。
因此，SNR主要用于纯净语音信号和噪声信号都是己知的算法的仿真中。
信噪比计算整个时间轴上的语音信号与噪声信号的平均功率之比。
2.分段信噪比(Segment Signal-to-Noise Ratio，SegSNR)由于语音信号是一种缓慢变化的短时平稳信号，因而在不同时间段上的信噪比也应不一样。
为了改善上面的问题，可以采用分段信噪比。
3.PESQ(Perceptual Evaluation of Speech Quality)2001年2月，ITU-T推出了P.862 标准《窄带电话网络端到端语音质量和话音编解码器质量的客观评价方法》,推荐使用语音质量感知评价PESQ算法，该建议是基于输入-输出方式的典型算法，效果良好。
PESQ算法需要带噪的衰减信号和一个原始的参考信号。
开始时将两个待比较的语音信号经过电平调整、输入滤波器滤波、时间对准和补偿、听觉变换之后, 分别提取两路信号的参数, 综合其时频特性, 得到PESQ分数, 最终将这个分数映射到主观平均意见分(MOS)。
PESQ得分范围在-0.5--4.5之间。
得分越高表示语音质量越好。
4.对数似然比测度（Log Likelihood Ratio Measure,LLR）坂仓距离测度是通过语音信号的线性预测分析来实现的。
ISD基于两组线性预测参数(分别从原纯净语音和处理过的语音的同步帧得到)之间的差异。
LLR可以看成一种坂仓距离（Itakura Distance,IS），但IS距离需要考虑模型增益。
而LLR不考虑模型增益引起的幅度位移，更重视整体谱包络的相似度。
5.对数谱距离（log spectral distance，LSD）对数谱距离的定义6.可短时客观可懂(Short-Time Objective Intelligibility,STOI)0-1范围，值越大，可懂度越高7.加权谱倾斜测度(Weighted Spectral Slope,WSS)WSS值越小说明扭曲越少，越小越好，范围。
语音信号处理第6章 说话人识别
差值倒谱 基音 差值基音
倒谱与差值倒谱 倒谱、差值倒谱、基音、差值基音
11.81% 74.42% 85.88%
7.93% 2.89%
6.2.3 特征参量评价方法
同一说话人的不同语音会在参数空间映射出不同的点，若 对同一人来说，这些点分布比较集中，而对不同说话人的 分布相距较远，则选取的参数就是有效的。
生活领域 ★
• 声纹监听 • 多人识别 • 声纹比对
技术难题：跨信道、噪声
6.2
说话人识别原理及系统结构
识别 识别结果 模式匹配 识别决策
语音输入
预处理
特征提取
训练
模板库
专家知识
说话人识别系统由预处理、特征提取、模式匹配和识别决 策等几大部分组成。除此之外，完整的说话人识别系统还
应包括模板库的建立、专家知识库的建立和判决阈值选择 等部分。
6.2.5 判别方法和阈值的选择
对于要求快速处理的说话人确认系统，可以采用多门限判 决和预分类技术来达到加快系统响应时间而又不降低确认 率的效果。
1）多门限判决相当于一种序贯判决方法，它使用多个门限 来作出接受还是拒绝的判决。 2）在说话人辨认时，每个人的模板都要被检查一遍，所以 系统的响应时间一般随待识别的人数线性增加，但是如果 按照某些特征参数预先地将待识别的人聚成几类，那么在 识别时，根据测试语音的类别，只要用该类的一组候选人 的模板参数匹配，就可以大大减少模板匹配所需的次数和 时间。
第6章 说话人识别
概述 说话人识别原理及系统结构 应用VQ的说话人识别系统 应用GMM的说话人识别系统 研究展望
6.1
概述
自动说话人识别(ASR )是一种自动识别说话人的过程。说 话人识别是从语音中提取不同特征，然后通过判断逻辑来 判定该语句的归属类别。说话人识别不注重包含在语音信 号中的文字符号及其语义内容信息，而是着眼于包含在语 音信号中的个人特征，以达到识别说话人的目的。因此， 相比于语音识别，说话人识别相对简单。 自动说话人识别按其最终完成的任务可分为两类：自动说 话人确认和自动说话人辨认。自动说话人确认是确认一个 人的身份，只涉及一个特定的参考模型和待识别模式之间 的比较，系统只需做出“是”或“不是”的二元判决；而 对于自动说话人辨认，系统则必须辨认出待识别的语音是 来自待考察的 个人中的哪一个，有时还要对这 个人以外的 语音做出拒绝的判断。
语音信号处理第6章 说话人识别
一般来说，同时满足上述全部要求的特征通常是不可能找 到的，只能使用折衷方案。
6.2.2 特征的选取
说话人识别中常用的参数类别： 1）线性预测参数及其派生参数：包括部分相关系数、声道 面积比函数、线谱对系数以及LPC倒谱系数等。 2）语音频谱直接导出的参数：包括功率谱、基音轮廓、共 振峰及其带宽、语音强度及其变化等。 3）混合参数 4）其他鲁棒性参数：包括Mel频率倒谱系数，以及经过噪 声谱减或者信道谱减的去噪倒谱系数等。
所用特征 倒谱 误识率 9.43%
差值倒谱 基音 差值基音
倒谱与差值倒谱 倒谱、差值倒谱、基音、差值基音
11.81% 74.42% 85.88%
7.93% 2.89%
6.2.3 特征参量评价方法
同一说话人的不同语音会在参数空间映射出不同的点，若 对同一人来说，这些点分布比较集中，而对不同说话人的 分布相距较远，则选取的参数就是有效的。
6.2
说话人识别原理及系统结构
说话人识别系统可分为两个阶段：训练（注册）阶段和识 别阶段。 1）在训练阶段，系统的每一个使用者说出若干训练语料， 系统根据这些训练语料，通过训练学习建立每个使用者的 模板或模型参数参考集。 2）在识别阶段，把从待识别说话人说出的语音信号中提 取的特征参数，与在训练过程中得到的参考参量集或模型 模板加以比较，并且根据一定的相似性准则进行判定。
生活领域 ★
• 声纹监听 • 多人识别 • 声纹比对
技术难题：跨信道、噪声
6.2
说话人识别原理及系统结构
识别 识别结果 模式匹配 识别决策
语音输入
预处理
特征提取
训练
模板库
专家知识
说话人识别系统由预处理、特征提取、模式匹配和识别决 策等几大部分组成。除此之外，完整的说话人识别系统还
语音的质量评价方法
语音质量包括两方面内容：可懂度和自然度。
前者对应语音的辨识水平。
而后者则是是衡量语音中字、单词和句的自然流畅程度。
总体上看可以将语音质量评价可分为两大类:主观评价和客观评价。
1、主观评价主观评价以人为主体来评价语音的质量。
主观评价方法的优点是符合人类听话时对语音质量的感觉，目前得到了广泛的应用。
常用的方法有平均意见得分(Mean Opinion Score，MOS得分)，诊断韵字测试(Diagnostic Rhyme Test，DRT得分)，诊断满意度测量(Diagnostic Acceptability Measure,DAM得分)等。
语音质量的主观评价要求大量的人、大量次数的测听实验，以便能得到普遍接受的结果。
但是由于主观评价耗费大、经历时间长，因此语音质量的主观评价不容易实现。
为了克服主观评价缺点，人们寻求一种能够方便，快捷地给出语音质量评价的客观评价方法。
不过值得注意的是，研究语音客观评价的目的不是要用客观评价来完全替代主观评价，而是使客观评价成为一种既方便快捷并能够准确预测出主观评价价值的语音质量评价手段。
尽管客观评价具有省时省力等优点，但它还不能反映人对语音质量的全部感觉，而且当前的大多客观评价方法都是以语音信号的时域、频域及变换域等特征参量作为评价依据，没有涉及到语义、语法、语调等影响语音质量主观评价的重要因素。
MOS评分：MOS得分方法是由CCITT推荐的主观评价方法，现已广泛作为不同系统之间的比较标准。
它采用五级评分制。
MOS评分五级标准：MOS判分质量级别失真级别5 优不觉察4 良刚有觉察3 一般有觉察且稍觉可厌2 差明显觉察，可厌仍可忍受1 极差不可忍受MOS评分中质量优表示重建语音和原始语音只有很少的细节差异，且若不进行对照听比就觉察不出这种差异；质量良表示重建语音的畸变或失真不明显，不注意听感觉不到；质量一般表示重建语音有比较明显可感知的畸变成失真，但语音自然度和清晰度仍很好，且听起来没有疲劳感；质量差表示重建语音有较强的畸变或失真，听起来已有疲劳感；质量极差表示重建语音的质量极差，听觉无法忍受。
《语音信号处理》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。
语音信号处理中的音质评估算法研究
语音信号处理中的音质评估算法研究语音信号处理是现代通信领域中的重要研究方向。
在语音通信、语音识别和语音合成等领域，需要对声音进行数字处理。
在这个过程中，音质评估算法是一个非常关键的环节。
本文将介绍在语音信号处理中常用的音质评估算法及其研究现状。
一、概述语音信号是由声音波振动引起的，能够直接传递信息，因此在日常生活和工作中广泛应用。
语音信号处理就是对语音信号进行数字处理，以实现语音的录制、存储、传输、分析和合成等功能。
为了保证语音信号的质量和准确性，对其进行音质评估是非常必要的。
音质评估是对声音质量进行量化和判定的过程。
当我们在使用电话、视频会议等语音通信方式的时候，会遇到语音质量不佳的情况，例如声音杂音、失真、延迟等。
这时候就需要使用音质评估算法来判断语音的质量，让通信变得更加流畅和舒适。
二、音质评估算法1. PESQ（Perceptual Evaluation of Speech Quality）PESQ是目前最常用的语音质量测量标准之一。
它是ITU-T G.711.1标准中规定的测量语音质量的方法，采用计算机听觉模型（CAMS）来确定语音质量。
该方法的优点是能够精确地测量语音的质量，并考虑到人类听觉特征，缺点是需要大量的计算资源。
2. ITU-T G.107ITU-T G.107是一组关于音频和视频质量的测量方法。
该标准使用了机器听觉模型算法，能够精确测量音频质量。
该方法的优点是计算资源要求较低，适用于大规模系统，但是并不适合所有的信道和编解码器。
3. MOS（Mean Opinion Score）MOS是一种经典的语音质量评估方法。
它通过人类听觉参数来评估语音质量，将质量分数转化为定量指标进行评估。
虽然该方法成本低、不需要大量计算资源，但是受到了主观因素的影响，评估结果存在不确定性。
三、音质评估算法研究现状随着计算机技术的不断发展，音质评估算法也在不断更新和完善。
目前，音质评估算法的研究方向主要包括以下几个方面：1. 基于机器学习的音质评估算法在语音信号处理领域中，机器学习算法被广泛用于提高语音识别、合成、分类等性能。
《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
语音信号处理简介语音信号处理是一种通过对语音信号进行分析、处理和合成的技术，以提取语音中的有用信息并改善语音质量。
它在语音识别、语音合成、语音增强等领域中有着广泛的应用。
本文将介绍语音信号处理的基本概念、常见的处理方法以及应用场景。
基本概念语音信号语音信号是由人类语音产生的声波信号，它是一种时间变化的波形信号。
语音信号包含了说话人的身份特征、语义信息以及情感特征等。
在语音信号处理中，通常使用数字信号来表示和处理语音信号。
语音信号的特性语音信号具有多种特性，包括频域特性和时域特性。
频域特性频域特性描述了语音信号在频率上的分布情况。
常见的频域特性包括频谱、功率谱和频带能量等。
频域特性能够反映语音信号中存在的不同频率成分。
时域特性时域特性描述了语音信号在时间上的变化情况。
常见的时域特性包括时域波形、自相关函数和短时能量等。
时域特性能够反映语音信号的时序关系。
常见的语音信号处理方法语音信号处理涉及到多种方法和技术，下面介绍几种常见的处理方法。
预处理预处理是语音信号处理的第一步，它主要用于降噪和增强语音信号的质量。
常见的预处理方法包括滤波、降噪和增益控制等。
滤波滤波是一种通过选择性地传递或阻止不同频率成分的方法。
在语音信号处理中，常用的滤波器包括低通滤波器和高通滤波器等。
降噪降噪是一种通过消除语音信号中的噪声成分来提高语音质量的方法。
常见的降噪方法包括谱减法、小波降噪和自适应滤波等。
增益控制增益控制是一种通过调整语音信号的幅度来平衡不同部分的能量的方法。
常见的增益控制方法包括自动增益控制(AGC)和压缩扩展(Compand)等。
特征提取特征提取是语音信号处理中最重要的环节之一，它用于从语音信号中提取有用的特征信息。
常见的特征提取方法包括短时能量、短时过零率和线性预测系数等。
语音识别是一种将语音信号转换为文本或命令的技术。
它在语音助手、语音控制和语音翻译等领域中有着广泛的应用。
常见的语音识别方法包括基于模型的方法和基于深度学习的方法等。
语音信号处理与分析
语音信号处理与分析语音信号处理与分析是数字信号处理领域的一个重要分支。
它涉及了对语音信号的各种处理技术和分析方法。
语音信号处理与分析的主要目标是提取和控制语音信号中的有用信息，以实现语音识别、语音合成、语音增强、语音编码等一系列语音相关应用。
一、语音信号特点语音信号是人类沟通中最基本的形式之一。
它具有以下几个基本特点：1. 声音频率范围广泛：人类能够听到的声音频率范围约为20Hz到20kHz。
而语音信号一般集中在300Hz到4kHz之间，这个频率范围包含了语音的大部分信息。
2. 时域相关性强：语音信号在时域上呈现出一定的连续性，即相邻时间点的样本值之间存在一定的相关性。
3. 信息量大：语音信号中包含了大量的语义、语法和语音音素信息，涵盖了人类语言交流的各个层面。
二、语音信号处理语音信号处理旨在提取和改善语音信号中的信息，使其更易于分析和理解。
常见的语音信号处理技术包括：1. 语音预处理：对原始语音信号进行降噪、去除回声、均衡化等处理，以增强语音的清晰度和可听性。
2. 特征提取：通过对语音信号进行时频分析，提取出与语音内容相关的特征参数，如短时能量、过零率、共振峰频率等。
3. 语音编码：将语音信号以压缩形式存储或传输，以减少存储空间和传输带宽。
常用的语音编码算法有PCM、ADPCM、MP3等。
4. 语音识别：通过计算机对语音信号进行自动识别，将语音转化为文字。
语音识别广泛应用于语音助手、语音搜索等领域。
5. 语音合成：根据输入的文字信息，生成与人类声音相似的合成语音。
语音合成的应用包括语音助手、有声阅读、机器人交互等。
三、语音信号分析语音信号分析旨在从语音信号中提取有关语音的信息，以揭示语音产生机制和语音特征。
常见的语音信号分析方法包括：1. 短时傅里叶变换(STFT)：将语音信号按时间窗进行分段，对每个时间窗进行傅里叶变换，得到时间频率分布谱。
2. 线性预测编码(LPC)：通过建立线性预测模型，提取出语音信号中的共振峰频率和预测残差。
语音信号处理考点
语音信号的表示：波形表示和参数表示（激励参数和声道参数）语音处理应用：语音压缩编码：目的是用尽可能低的比特率来获得尽可能高的合成语音质量。
语音识别：将语音转换成等价的书面信息，即让计算机听懂人说话。
说话人识别：根据语音辨别说话人。
语音理解：利用知识表达和组织等人工智能技术进行语句自动识别和语意理解。
语音合成：目的就是让计算机说话。
语音增强：对带噪语音进行处理，降低噪声的影响，改善听觉的效果。
听觉特性：响度（宋）（响度级（方））、音调（美）、掩蔽效应（响度高频率成分掩蔽响度低（临界带宽（巴克）））。
语音短时频谱特点：矩形窗具有较窄的主瓣，频谱分辨率较高，在频谱图中表现为基音谐波的各个峰都很尖锐，但旁瓣衰减较小，会产生类似噪声的杂乱频谱，造成频谱泄露现象，而汉明窗相比之下要平滑的多。
快速变化：由于激励信号引起的变化。
慢速变化：声道滤波器的共振峰特性引起的，反映了各个共振峰的位置和宽度。
窗函数和短时频谱讨论结论：1、矩形窗和汉明窗的主瓣狭窄且旁瓣衰减较大，具有低通特性。
2、窗长越长频谱分辨率越高但由于长窗的时间平均作用导致时间分辨率相应下降。
3、窗长越短时间分辨率越高，但频谱分辨率相应降低。
4、由于时间分辨率和频谱分辨率的相互矛盾关系，在进行短时傅立叶变换时应根据分析目的折中选择窗长。
语谱图：水平方向是时间轴，垂直方向是频率轴，图上灰度条纹代表各个时刻的语音短时谱，反映了语音信号的动态频谱特性。
减小窗函数带通宽度，增加窗长提高频率分辨率，得到窄带语谱图。
减小窗长，提高时间分辨率得到宽带语谱图。
频域基音检测算法：谐波峰值基音检测法，频谱相似度基音检测法。
卷积同态系统的三步运算：Z变换，对数运算，逆Z变换；逆特征系统三步运算：Z变换，指数运算，逆Z变换。
同态声码器原理：同态声码器每10~20ms计算倒谱一次，利用倒谱可以进行请浊音判决和基音周期估计，得到激励信号的相关参数。
每一帧的倒谱的低时间部分经过量化形成h(n)，h(n)编码后进行传输或存储。
声音信号处理优化通信质量
声音信号处理优化通信质量在现代通信中，声音信号处理是一项至关重要的技术，它能够优化通信质量、提升用户体验。
声音信号处理的目标是通过处理和改善声音信号，从而减少信号传输中的噪音、失真和其他不良因素，以保证通信的清晰度和准确性。
在本文中，我将介绍声音信号处理的方式和方法，并探讨如何通过优化声音信号处理来提高通信质量。
声音信号处理的方式和方法主要分为以下几个方面：降噪、增音、回声消除和声音编码。
首先，降噪是声音信号处理中的关键技术之一。
噪音是指在信号传输过程中由于外界环境或设备自身产生的干扰声，如电源噪声、电磁辐射、风扇噪声等。
降噪的目标是通过滤除或削弱噪音信号，使得声音信号更清晰可听。
常见的降噪方法包括谱减法、Wiener滤波器和自适应滤波器等。
其次，增音是通过放大声音信号的振幅，提升信号的音量和可听性。
在通信过程中，可能会存在信号弱化或误差引起的音量下降的情况，增音技术可以解决这一问题。
常见的增音方法包括自动增益控制、包络跟踪和动态压缩等。
此外，回声消除也是声音信号处理中的重要环节。
回声是由于声音信号在传输过程中被障碍物反射而产生的，会影响到通信质量和可听性。
回声消除技术可以通过分析并削弱回声信号，从而提供清晰的声音传输。
常见的回声消除方法包括自适应滤波器、滑动消除滤波器和双通道消除滤波器等。
最后，声音编码是将声音信号转换为数字信号的过程。
在通信中，声音信号需要经过适当的编码和解码，以便在数字网络中进行传输。
声音编码技术可以有效地压缩信号，减少传输带宽，并确保音频的质量不受太大损失。
常见的声音编码方法包括脉冲编码调制、线性预测编码和自适应差分脉冲编码等。
优化声音信号处理可以显著提高通信质量。
首先，通过降噪技术，可以减少信号中的干扰噪音，使得声音更加清晰可听。
在一些嘈杂的环境下，降噪技术可以大幅提高语音的清晰度和可懂度。
其次，增音技术可以提升信号的音量，使得声音在传输过程中不容易被衰减或混杂。
这对于提高通信的可靠性和可听性非常重要。
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§5.1.1语音数字压缩编解码系统 质量评价
• 语音通信质量就是指复制语音的保真度和 可懂度, 即从语音中提取信息的能力。 • 为了能够有效地对语音质量进行评估, 国 际电联提出了ITU-T P.800.1建议的主观评 价方法, 即平均意见得分(Mean Opinion Scores,MOS)方法, 它的局限性是不适合在 生产过程和现场测试中使用。 • 80年代以后, 国际电联ITU-T才提出统一的 客观评价标准。
• PSQM 是1998年提出的一种采用Bark谱失真法 进行的评估,它主要采用参考语音和失真语音 的感知心理声学差别来进行语音质量判断,具 有相当的准确性,相关系数可以达到0.94。 • PAMS 是用来专门设计评估电话的感知语音质 量的,是第一个关注端到端行为的算法模型。 • PESQ 是ITU-T WG12组合了PAMS和PSQM+的特 点给出的一种语音质量感知模型。2001年2月 被确定为P.862建议，是现有效果最好的基于 输入/输出方式工作的语音质量评估模型。
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语音质量客观评价模型
• 基于听觉的客观评价方法主要分3种； • (1)感知语音质量测量(Perceptual Speech Quality Measure, PSQM)； • (2)感知分析测量系统(Perceptual Analysis Measurement System, PAMS)； • (3)语音质量感知评估算法模型 (Perceptual Evaluation Speech Quality, PESQ)。
• Mel 尺度表示了人对声音频率的非线性感 知特性, 是心理声学给予的计量单位, 将 Mel 尺度引入到语音质量客观评价特征参 数提取过程中,可以使系统的运算复杂度 远小于ITU-T P.862中所给出的基于Bark 尺度的评价算法。 • RASTA 滤波引入到语音通信质量客观评价 算法中, 对提取的特征参数进行处理, 可 以使语音质量客观评价的效果更好。
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§5.1.2语音识别与合成系统质量 评价
衡量语音识别系统的质量评价主要是 正确识别率 处理的复杂度 处理时延 衡量语音合成系统的质量评价主要是 可懂度 清晰度 自然度
§5.2语音通信系统质量评价
衡量语音增强系统的质量评价主要是恢复 声音的质量,这与语音编码相似 接收端恢复语音的质量 客观质量：即信噪比SNR 主观质量：常用的是MOS分数,还加上可 懂度、清晰度和自然度指标。 传输速率或占用信道带宽 误码率或分组丢失率 传输时延和变化
§5. 3语音增强系统质量评价原理
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对编解码器性能的要求主要包含下列方面: 恢复声音的质量 即经过编码系统再经过收方解码系统恢复 出的声音质量，主要有SNR和MOS两种。 单项感觉指标还有如可懂度、清晰度、自 然度指标等(P.862、P.1387标准)。 比特率 指的是编码器对输入的声音压缩后,每秒 送出的二进制码元个数。
Байду номын сангаас
处理的复杂度 指实现编译码算法的困难程度。 处理时延 是完成编译码算法所需的时间。 容错能力或鲁棒性(Robustness) 指编译码系统抗误差,线路噪声等 各种干扰的能力。
语音信号处理
Speech Signal Processing
长春工业大学图像工程研究所 史东承教授
dcshi@ 2010.8
§5.1语音处理系统质量评 价
语音处理系统主要指语音数字压缩编 解码系统、语音识别与合成系统、语音 增强系统等。 语音业务一直以来都是运营商最基本 和最主要的业务, 对于运营商来说, 语 音的通信质量是最为关心的问题之一。 评判语音通信质量优劣的重要指标就是 系统输出语音的质量。