语音信号产生的数字模型
马尔可夫模型在语音识别中的应用技巧
马尔可夫模型在语音识别中的应用技巧一、马尔可夫模型介绍在讨论马尔可夫模型在语音识别中的应用技巧之前，我们先来了解一下马尔可夫模型的基本概念。
马尔可夫模型是一种描述随机过程的数学模型，其特点是当前状态只与前一个状态有关，与更早的状态无关。
这种特性使得马尔可夫模型在语音识别中有着广泛的应用。
二、语音信号的特点语音信号是一种时间序列信号，具有瞬时性、时变性和非线性等特点。
这就给语音识别带来了一定的挑战，需要一个有效的模型来描述和识别语音信号。
马尔可夫模型正是能够很好地满足这一需求的模型之一。
三、马尔可夫模型在语音识别中的应用1. 隐马尔可夫模型（HMM）隐马尔可夫模型是马尔可夫模型的一种扩展，它引入了观测变量和隐藏状态，常用于语音识别领域。
在语音识别中，语音信号被看作是一个观测序列，而隐藏状态则对应着语音信号的语音单元（如音素、词等）。
利用HMM模型，可以对语音信号进行建模和识别，进而实现语音识别的功能。
2. 马尔可夫链马尔可夫链是指满足马尔可夫性质的随机序列，其状态空间和状态转移概率决定了整个链的特性。
在语音识别中，可以利用马尔可夫链来建模语音信号的时序特性，从而实现对语音信号的自动识别和分析。
3. 马尔可夫模型参数估计在实际应用中，马尔可夫模型的参数估计是一个关键的问题。
通过对观测序列进行训练，可以估计出模型的状态转移概率、观测概率等参数，从而使得模型能够更好地适应实际的语音信号。
参数估计的准确性对于语音识别的性能有着重要的影响，因此需要运用合适的算法和技巧来进行参数估计。
四、马尔可夫模型在语音识别中的技巧与挑战1. 模型的复杂度语音信号具有高度的时变性和非线性特性，这就要求马尔可夫模型在描述语音信号时能够充分考虑到这些特点。
因此，需要不断提高模型的复杂度和灵活性，以使其能够更好地适应不同类型的语音信号。
在实际应用中，需要通过合理的方法来平衡模型的复杂度和准确性。
2. 数据的准备与处理语音识别的应用通常需要大量的训练数据，而且这些数据需要经过一定的预处理和特征提取。
语音信号-的数字模型
语音的生理属性—发音器官
发声状态时声门下的气流受阻，压力增加，气流冲击声
带，声带被冲开又合上，再被冲开，再合上，这样不停地 开闭，形成有节奏的颤动。气流从声带间一喷一喷地冲出 来，产生了规律的周期波，这就是原始的声带音。 声带音只是一种微弱的蜂鸣声 ，我们是听不见的，经过 咽腔、口腔、鼻腔的共鸣作用放大，我们才听到响亮的乐 音。声带的颤动是语音中乐音成分的声源。 声带还同语音的高低有密切关系。杓状软骨的转动可以 调节声带的松紧，声带绷紧时和放松时颤动的频率是不一 样的，发出的声音高低也不一样。汉语中声调的高低升降 变化，就是通过控制声带松紧来实现的。
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成年男子
200~800
成年女子
250~1000
带宽
40~70
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600~2800 1300~3400
700~3300 1500~4000
50~90 60~180
前三个共振峰的大致范围（Hz）
45
语音信号具有很强的“时变特性” 在有些段落中它具有很强的周期性，有些段落中又 具有噪声特性，而且周期性语音和噪声语音也在不 断变化之中。 语音信号是非平稳的，但具有“准平稳特性” 在较短的时间间隔内（一般10~30ms），可以认为 语音信号的特征基本保持不变。 数字语音信号处理中，通常采取短时分析技术。
语音的生理属性—发音器官
鼻腔的作用 在软腭的帮助下，可使空气经过鼻腔排除 人体外，由此产生的语音称为鼻音。如[n]、 [ng]为鼻音韵母，[m]、[n]、[l]为鼻音声母。 鼻腔是一个谐振腔，由于形状固定，故其 共振峰频率是确定的。
13
发元音的三个条件
（1）声带振动 （2）声道不发生极端的狭窄，维持稳定的形状 （3）和鼻腔不发生耦合，声音只是从口腔中辐射出 去。
第2章-语音信号的数字模型
“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材
2.2.4 耳蜗的信号处理机制
图2.6 耳蜗内流体波的简单表示
25
2.2 语音的听觉机理
“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材
当声音经外耳传入中耳时，镫骨的运动引起 耳蜗内流体压强的变化，从而引起行波沿基底膜的 传播。图2.6是流体波的简单表示。在耳蜗的底部 基底膜的硬度很高，流体波传播的很快。随着波的 传播，膜的硬度变得越来越小，波的传播也逐渐变 缓。不同频率的声音产生不同的行波，而峰值出现 在基底膜的不同位置上。
有三部分作用施加在语音的声波上：
声门产生的激励模型G(z)； 声道产生的调制函数V(z)； 嘴唇产生的辐射函数R(z)。
语音信号的传递函数由这三个函数级联而成，
即： H(z)=G(z)V(z)R(z)
（2.1）
32
2.3 语音信号的线性模型
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2.3.1 激励模型
20
2.2 语音的听觉机理
“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材
3. 内耳 内耳是一个充
满液体的骨质结构， 由前庭、圆形窗、 卵形窗及耳蜗组成。
图2.5 耳蜗未展开时的内耳
21
2.2 语音的听觉机理
2.2.2
“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材
听觉掩蔽效应
人耳听觉界限的频率范围大约为20Hz-20kHz。 语音感知的强度范围是0－130dB声压级。 响度 这是频率和强度级的函数。
16
2.1 语音的发声机理
“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材
共振峰频率或共振峰
声音产生后，便沿着声道进行传播。声道可 以看成是一根具有非均匀截面的声管，在发音时 起着共鸣器的作用。声音进入声道后，其频谱必 定会受到声道的共振特性的影响，声道具有一组 共振频率，称为共振峰频率或共振峰。声道的频 谱特性便主要地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。
语音信号处理
第一部分语音信号处理第一章·绪论一···考核知识点1·语音信号处理的基本概念2·语音信号处理的发展概况二···考核要点一·语音信号处理的基本概念1．识记：（1）语音信号对人类的重要性。
（2）数字语音的优点。
（3）语音学的基本概念。
（4）语音信号处理的应用领域。
二·语音信号处理的发展概况1.识记：（1）语音信号处理的发展历史。
（2）语音编码、语音合成、语音识别的基本概念。
语音编码技术是伴随着语音的数字化而产生的，目前主要应用在数字语音通信领域。
语音合成的目的是使计算机能象人一样说话说话，而语音识别使能够听懂人说的话。
第二章·基础知识一···考核知识点一·语音产生的过程二·语音信号的特性三·语音信号产生的数字模型四·人耳的听觉特性二···考核要求一·语音产生的过程1.识记：声音是一种波，能被人耳听到，振动频率在20Hz~20kHz之间。
自然界中包含各种各样的声音，而语音是声音的一种，它是由人的发音器官发出的，具有一定语法和意义的声音。
2.领会：（1）语音产生的过程与人类发声的基本原理。
（2）清音、浊音、共振峰的基本概念。
语音由声带震动或不经声带震动产生，其中由声带震动产生的音统称为浊音，而不由声带震动而产生的音统称为清音。
声道是一个分布参数系统，它是一个谐振腔，有许多谐振频率，称为共振峰，它是声道的重要声学特征。
二·语音信号的特性1.识记：（1）语音的物理性质，包括音质、音调、音强、音长等特性。
语音是人的发音器官发出的一种声波，具有声音的物理属性。
其中音质是一种声音区别于其它声音的基本特征。
音调就是声音的高低，取决于声波的频率：频率高则音调高，频率低则音调低。
响度就是声音的强弱，又称音量。
语音识别技术(数学建模)
其他 0, W (n) 2 n 0.54 0.46 cos( ), 0 n L 1 L 1
5
对语音信号进行加窗的函数为：
Qn
m
T [x (m )] * w (n m )
其中T[*]表示信号处理方法， {x(m)}为语音帧序列，w(n-m)为各个语音帧上的窗 函数。 窗函数的选择对语音信号的短时分析影响很大，窗函数越宽对信号的平滑 作用越好， 窗函数的主瓣宽度要窄， 旁瓣要尽可能小， 使能量尽量集中在主瓣中， 以抑制频谱的泄露。 若音框化的信号为S(n), n = 0,…N-1,则乘上汉明窗后为S'(n) = S(n)*W(n)， 此W(n) 形式如下： W(n, a) = (1 - a) - a cos(2pn/(N-1))，0≦n≦N-1 不同的a值会产生不同的汉明窗，如图5.3（程序见附录） ：
Original wave: s(n) 0.4 0.2 0 -0.2 -0.4 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4
After pre-emphasis: s 2(n)=s(n)-a*s(n-1), a=0.950000 0.05
0
-0.05
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
二、 问题分析
语音识别系统的结构
样本语言 预加重 加窗分帧 端点检测
建立 BP 神经网络输入样本 训练 BP 神经网络 使用神经网络
特征提取 识别结果
待测语音
预处理
特征提取
2
对于第一问，从图中的系统整体架构可以看到，建立基于 BP 神经网络的语 音识别系统可分为两个阶段,即训练阶段和识别阶段。首先对原始语音进行预处 理。预处理包括预加重，加窗分帧和端点检测三个过程。系统的前端采用了端点 检测,目的是在一段语音信号中确定起点和终点。 而在特征提取部分,本系统采用 了 MFCC 作为特征参数。从而有效区分“流量” 、 “话费” 、 “套餐”和“优惠”四 个音频（wav 格式）文件。在训练阶段,通过说话人多次重复语音,本系统从原始 语音样本中去除冗余信息即去噪,提取说话人语音的特征参数并存储为 BP 神经 网络的输入样本， 在此基础上建立输入与输出的 BP 神经网络模型；在识别阶段, 待测语音经过预处理，使用已经训练好的 BP 神经网络进行识别得到结果，最后 由结果分析误差。 对于第二问， 由第一问中建立出来的模型， 根据 “声学模型” 和 “语言模型” ， 为该手机运营商制定出一份可行的用户使用手册。 第三问中，根据第二问中制定的用户使用规则，录制一段“查询话费”的音 频文件，从而检验语音识别模型的正确性。
第二章 语音信号产生的数字模型
发音的三种方式－excitation
浊音（voiced sounds）声带开启和闭合，在声门
处产生一个准周期性脉冲序列。（quasi-periodic sequence）
清音（unvoiced sounds）声带完全舒展开来，
声道的某个部位发生收缩形成了一个狭窄的通道，当 空气流到达此处时被迫以高速冲过收缩区，并在附近 产生空气的湍流，类似于白噪声。（white noise）
ai Vi ( z ) 1 2 1 bi z ci z
ai bi ci z-1 z-1
传输函数
V ( z ) Vi ( z )
k 1
M
G 1 ak z
k 1 N k
N为极点个数，G是增益参数，ak为常系数。
zk e
Bk T
e
j 2Fk T
T为采样周期
二、声道模型( 共振峰模型) 短时线性系统 声道V(z) 1.级联型(元音) 声道是一组串连的二阶谐振器（一个谐振腔对 应1个共振峰频率）。
V1
V2
V3
V4
V5
每个传输函数是一个全极点的IIR滤波器，这些 极点确定了声管的共振峰。若N取偶数，V(z)一般有 N/2对共轭极点，rkexp(±j2FkT)，k=1～N/2。 各 个wk值分别与语音的共振峰相互对应。 N的取值一 般为8～12。
男声汉语拼音声母s的频谱
总结
一种声道形状对应一套共振峰 不同人的声道大小不同，共振峰不同 同一人，发不同音，共振峰也不同 共振峰
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成年男子
200~800
成年女子
250~1000
带宽
40~70
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第二章语音信号的产生模型
一. 语音产生的过程 二. 语音信号的特性 三. 语音信号产生的数字模型 四. 语音感知
1
一、 语音产生的过程
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。
语音是声音的一种
由人的发音器官发出的, 具有一定语法和意义的声音
振动频率最高可达15 000 Hz左右
音强：声音的强弱，由声波的振幅所决定。
音长：声音的长短，取决于发音时间的长短。
16
1、语音的基本特性
(2). 语音的构成—音节(syllable) 、音素(phoneme)
音素：是语音的最小、 最基本的组成单位。 音节：说话时一次发出的，具有一个响亮的中心，听的
大脑对发音器官发出运动神经指令,发音器官 各种肌肉运动,振动空气而形成语音波。
神经和肌肉的生理学阶段+产生和传递语音波的物理阶段
2
1、人体的发音器官
肺、气管、喉(包括声带) 、咽、鼻、口等 (P7 图2-1) 肺和气管是语音产生的能源所在； 声门 (喉): 主要的声音生成机构，喉部的声带为产生
语音提供主要的激励源； 声道 (喉以上的部分, 声门至嘴唇的所有器官：咽、鼻
腔 、口腔等) : 对生成的语音进行调制。 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。
3
2、语音产生过程
声压波
肺
声带
声道
嘴唇
声音
能源
激励源
谐振源
辐射源
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。
声道对于一个激励信号的响应，可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。
第四章 语音信号处理技术
语音信号处理简称语音处理，是以语音学和数 字信号处理为基础而形成的一门综合性学科， 处理的目的是要得到一些语音参数以便高效的 传输或存储，或者通过处理的某种运算以达到 某种用途的要求，例如人工合成出语音，辨识 出说话者，识别讲话的内容等。 基础： 指导： 技术手段:
语音信号处理的发展
在语音波形片断拼接之前首先根据语义用psola算法对拼接单元的韵律特征进行调整使合成波形既保持了原始语音基元的主要音段特征又使拼接单元的韵律特征符合语义从而获得很高波形合成法参数合成法规则合成法基本信息波形特征参数语言的符号组合语音质量词汇量小500字以下大数千字无限合成方式pcmadpcmapclpclsp共振数码率9664kbits2496kbits5075bits1mbit可合成的语音长度15100s100s7分钟无限合成单元音节词组句子音节词组句子因素音节装置简单比较复杂复杂目前的语音合成方法实质上并未解决机器说话的问题本质上只是一个声音还原的过程
量化等级的划分
量化级越多，量化误差越小。每个采样点占用的 Bit就会越多，在语音信号处理中常用的有16bit、 8bit等量化。
xa(t)
xa(nT)
x(n)
采样
x1
xa1
量化
xk
xak xak+1
x(n)=Q[xa(nT)]
xk+1
xaL
xL xaL+1
量化后的信号值与原信号值之间的差值称为 量化误差(噪声) e(n)=x(n)- xa(nT) -/2 e(n) /2
建立数学模型：寻求一种可以表达一定物理状态 下量与量之间关系的数学表示。 语音生成系统： 在声门以下，负责产生激励振动——激励系统 从声门到嘴唇的呼吸通道是声道——声道系统 语音从嘴唇辐射出去，嘴唇以外——辐射系统 语音信号的分析，就是找出语音产生模型的各种 参数（语音的特征参数），应用于语音的编码、 识别和合成等。
语音识别基本原理
语音识别基本原理语音识别是一种将人类语音转换为计算机可读的文本或命令的技术。
它是一种人机交互的方式，可以使人们更加方便地与计算机进行交互。
语音识别技术的基本原理是将人类语音信号转换为数字信号，然后通过计算机算法进行分析和处理，最终将其转换为文本或命令。
语音信号的数字化语音信号是一种连续的模拟信号，需要将其转换为数字信号才能进行处理。
这个过程称为模拟到数字转换（ADC）。
在这个过程中，语音信号被采样并量化为数字信号。
采样是指将连续的模拟信号转换为离散的数字信号，量化是指将采样后的信号转换为数字信号。
采样率和量化位数是影响语音识别质量的两个重要参数。
采样率越高，信号的细节就越多，识别的准确性也就越高。
量化位数越高，信号的精度就越高，识别的准确性也就越高。
语音信号的预处理语音信号在采样和量化后，还需要进行预处理。
预处理的目的是去除噪声和增强语音信号。
常用的预处理方法包括滤波、增益控制、语音分割和特征提取等。
滤波是指通过滤波器去除语音信号中的噪声。
增益控制是指通过调整语音信号的增益来增强语音信号。
语音分割是指将语音信号分割成单词或短语，以便进行后续的处理。
特征提取是指从语音信号中提取出与语音识别相关的特征，如频率、能量、时域和频域等。
语音信号的识别语音信号经过预处理后，就可以进行识别了。
语音识别的基本原理是将语音信号转换为文本或命令。
这个过程包括语音识别模型的训练和测试。
语音识别模型是指将语音信号映射到文本或命令的数学模型。
常用的语音识别模型包括隐马尔可夫模型（HMM）、神经网络模型（NN）和深度学习模型（DL）等。
在训练过程中，需要使用大量的语音数据和对应的文本或命令数据来训练模型。
在测试过程中，需要将语音信号输入到模型中，模型会输出对应的文本或命令。
总结语音识别技术是一种将人类语音转换为计算机可读的文本或命令的技术。
它的基本原理是将语音信号转换为数字信号，然后通过计算机算法进行分析和处理，最终将其转换为文本或命令。
语音信号压缩编码原理及应用
语音信号压缩编码原理及应用随着通信、计算机网络等技术的飞速发展，语音压缩编码技术得到了快速发展和广泛应用，尤其是最近20年，语音压缩编码技术在移动通信、卫星通信、多媒体技术以及IP电话通信中得到普遍应用，起着举足轻重的作用。
语音是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息的形式，是人们思想疏通和情感交流的最主要途径。
在实际的语音通信中，有些信道难以扩宽且质量很差；有些信道正被广泛使用，短期内难以更新；有些昂贵的信道，每压缩一个比特都意味着节省开支。
因此，语音压缩编码无疑在语音通信及人类信息交流中占有举足轻重的地位。
语音编码就是将模拟语音信号数字化，数字化之后可以作为数字信号传输、存储或处理，可以充分利用数字信号处理的各种技术。
为了减小存储空间或降低传输比特率节省带宽，还需要对数字化之后的语音信号进行压缩编码，这就是语音压缩编码技术。
一，语音压缩编码技术的发展自从1937年A.H.Reeves提出脉冲编码调制(PCM)以来，语音编码技术已有60余年的发展历史。
尤其近20年随着计算机和微电子技术的发展语音编码技术得到飞速发展。
CCITT于1972年确定64kb/sPCM语音编码G.711建议，它已广泛的应用于数字通信、数字交换机等领域，至今，64kb/s的标准PCM系统仍占统治地位。
这种编码方法可以获得较好的语音质量但占用带宽较多，在带宽资源有限的情况下不宜采用。
CCITT于80年代初着手研究低于64kb/s的非PCM编码算法，并于1984年通过了32kb/sADPCM语音编码G.721建议，它不仅可以达到PCM相同的语音质量而且具有更优良的抗误码性能，广泛应用于卫星，海缆及数字语音插空设备以及可变速率编码器中。
随后，于1992年公布16kb/s低延迟码激励线性预测（LD-CELP）的G.728建议。
它以其较小的延迟、较低的速率、较高的性能在实际中得到广泛的应用，例如：可视电话伴音、无绳电话机、单路单载波卫星和海事卫星通信、数字插空设备、存储和转发系统、语音信息录音、数字移动无线系统、分组化语音等。
《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。
语音信号产生模型和短时分析技术-Read
• 时变性
基音周期估计（清浊音判决）
• 预处理（如中心削波）
基音周期估计（清浊音判决）
• 后处理：各种平滑技术
课程设计1
• 基音检测：
– 对给定语料估计其基音周期。 – 要求用MATLAB或C语言实现有关基音检测算法，并给出检测结果。
– 实验语料：MaoYiSheng.raw – 发音：“茅以升”；时长0.9s；采样率：8kHz；量化精度为 16bits/sample；数据格式 LSB,MSB – 分析帧长:20ms(160样点) – 总帧数：45
目标
• 预测(计算)嘴唇处发出的语音声波的压强
– 随时间和空间变化的声源/声道 – 鼻腔耦合 – 唇部辐射 – 能量损耗 – 声门气流与声道气压的非线性耦合 – ……
•
简化模型
均匀声管模型
活塞
例子: 瓶子接水
级联声管模型
完整的离散时间模型
声门波导数, 声门脉冲
离散时间语音产生模型
浊音
– :
• 北京理工大学现代通信实验室 » 开设课程
– 两周内将算法描述、源程序、结果及模型和短时分析技术
赵胜辉
两个研究方向
• 建立可计算的语音模型
– LPC；HMM
• 理解语音产生的物理过程
– 发音语音学；声学语音学；听觉语音学
声音的产生
• 与媒介中的粒子振动有关 • 类比：一列台球橡皮球 • 声波
声音物理学
• 空气粒子的压强和速度之间的关系 • 波动方程
– 牛顿第二运动定律: – 热力学气体定律: – 质量守恒定律 F = ma PVγ = C
清音
爆破音
引入零点后的语音产生模型
短时分析技术
• 语音信号之短时平稳性 • 预滤波、采样、A/D变换 • 存储及加窗
语音识别常用的模型架构
语音识别常用的模型架构
语音识别常用的模型架构有以下几种：
1. 循环神经网络（RNN）：RNN 是一种常用的语音识别模型架构，它可以处理序列数据。
在语音识别中，RNN 可以用于对语音信号进行建模，预测下一个语音帧或字符。
2. 卷积神经网络（CNN）：CNN 是一种用于图像识别的模型架构，但也可以用于语音识别。
CNN 可以通过卷积操作提取语音信号的特征，然后通过全连接层进行分类或预测。
3. 长短时记忆网络（LSTM）：LSTM 是一种特殊的 RNN，它具有记忆单元，可以处理长序列数据。
在语音识别中，LSTM 可以用于对语音信号进行建模，预测下一个语音帧或字符。
4. 注意力机制：注意力机制是一种用于处理长
序列数据的技术，它可以动态地分配注意力权重，从而提高模型的性能。
在语音识别中，注意力机制可以用于对语音信号进行建模，提高模型的准确性。
5. 端到端模型：端到端模型是一种将语音识别任务作为一个整体进行处理的模型架构。
端到端模型可以直接从语音信号中学习语音特征和语言模型，从而减少了中间步骤和误差传递。
这些模型架构都有其优缺点和适用场景，具体选择哪种模型架构取决于语音识别任务的特点和要求。
语音识别技术中的声学模型训练方法
语音识别技术中的声学模型训练方法在语音识别技术中，声学模型是其中关键的一部分，它用来对音频信号进行分析和处理，从而实现将语音转换成文本的功能。
声学模型训练方法是确定声学模型参数的过程，旨在提高识别准确度和性能。
本文将介绍一些常见的声学模型训练方法，包括高斯混合模型（GMM）、隐马尔可夫模型（HMM）、深度神经网络（DNN）等。
首先，高斯混合模型（GMM）是一种经典的声学模型训练方法。
它假设语音信号由多个高斯分布组合而成，每个高斯分布对应一个语音单位。
GMM模型的训练过程包括两个主要步骤：参数初始化和迭代训练。
参数初始化时，通过使用一定数量的高斯分布对观测数据进行建模。
然后，利用EM（期望最大化）算法依次对每个高斯分布的参数进行优化。
迭代训练过程会不断更新模型的参数，直到达到收敛条件。
GMM的优点在于理论基础扎实，易于实现，但其准确度相对较低，对于复杂的语音信号建模较为有限。
其次，隐马尔可夫模型（HMM）是语音识别中广泛应用的一种声学模型训练方法。
HMM模型假设语音信号是通过一个隐藏的马尔可夫过程生成的，其中隐藏状态对应于语音的音素单位。
在HMM模型的训练过程中，需要定义初始模型和状态转移概率矩阵，同时利用一组标注好的语音数据进行参数优化。
常用的HMM训练算法包括Baum-Welch算法和Viterbi算法。
Baum-Welch算法通过迭代优化模型参数，以达到最大似然估计；而Viterbi算法则用于解码过程，实现将音频信号转换为文本的功能。
HMM模型的优点在于它能够有效地捕捉到语音信号的时序特性，减少了模型复杂度，提高了识别准确度。
最后，随着深度学习的兴起，深度神经网络（DNN）在语音识别领域引入了新的思路。
DNN模型通过多层神经元的叠加来对声学特征进行建模，可以提取出更高阶的特征表示。
DNN的训练过程主要包括两个步骤：前向传播和反向传播。
前向传播过程是信号从输入层经过各隐藏层到输出层的传递过程，反向传播则是根据预测结果和真实标签之间的差异来调整模型参数，从而优化模型。
数字语音处理(精华版)
ais (n i )
i 1
p
27·最佳矢量量化器：在给定条件下， 失真最小的矢量量化器， 称为这个条件 下的最佳矢量量化器。 （2）设计最佳矢量量化器的两个必要 条件：1）在给定码书的条件下，寻找
缺点：语音质量差，自然度较低。 3）混合编码： 在保留参数编码技术上， 引用波形编码准则去优化激励源信号， 克服原有波形和参数编码的弱点， 汲取 所长。 34· 语音信号存在大量冗余： 样点值之 间相关性。 35·信源：PCM 信道：奇偶性 有效性 可靠性
另一种是汉明窗，窗函数：
0.54 0.46cos[2n /( N 1)] 0 n N 0, 其他
门限 T2 相交的两个点 C 和 D， 于是 CD 段就是双门限方法根据短时能量所判 定的语音段。第二级判决： 以短时平均过零率为标准， 从 C 点往左 和 D 点往右搜索，找到短时平均过零 率低于某个门限 T3 的两点 E 和 F，这 便是语音段的起止点。门限 T3 是由背 景噪声的平均过零率所确定的。 20 · 当 n 固 定 时 ， 它 们 就 是 序 列
线性预测方程:
R(k） - a iR ( k i ) 0
i 1
p
23·模型增益 G,增益常数 G^2=Ep. 24· 量化分为标量量化和矢量量化。 标 量量化： 把抽样后的信号值逐个进行量 化。 矢量量化： 先把信号序列的每 K 个连续 样点分成一组， 形成 k 维欧氏空间中的 一个矢量，然后对此矢量进行量化。 25· 矢量量化能降低信码率， 传输的是 角标。 码书：最小失真值所对应的量化矢量 Yi,把所有 N 个量化矢量构成集合{Yi},. 码字：码书中的矢量称为码字。 26· 失真测度： 是以什么方法来反映用 码字 Yi 代替信源矢量 X 时所付出的代 价， 统计平均值：D=E[d(x,Q(x))]
第3章 语音信号的模型
骨螺旋板 前庭阶 中阶 鼓阶 蜗孔
覆膜
前庭阶 中阶 鼓阶 中阶 基底膜 耳蜗神经 鼓阶 前庭阶
骨质层
(a) 耳蜗（通过蜗轴的剖面） 图2.8 同济大学电子与信息工程学院 耳蜗示意图 赵晓群 教授 (b) 耳蜗横截面
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第2章
数字语音处理基础
2.5
语音信号的特性分析
第 2 章
数字语音处理基础
2.5 语音信号的特性分析
语音信号的特性：主要是声学特性、语音时域和频谱特性、语 音信号的统计特性等。 2.5.1 语音的时间波形特性 语音信号可用 (a)时域波形 其时间波形表示， 观察波形可看出语音 信号的一些重要特性。 图2.26：汉语“同舟共 济”的时间波形。
同济大学电子与信息工程学院 赵晓群 教授
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第2章
数字语音处理基础
2.5
语音信号的特性分析
语谱仪：记录语谱图的仪器。现代可用计算机完成。 语谱图：显示大量与语音特性有关的信息，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。 用语谱图可确定语音参数，例如共振峰频率及基音频率。 语谱图的纹路，称为“声纹”；因人而异，可用于讲话人识别。 图2.26：“同舟共济”的窄带和宽带语谱图。 语谱图中的花纹有横杠、 乱纹和竖直条等。
率，即基音频率，它是声门脉冲的间隔。
元音语音波形携带共振峰特性。 语音信号属于短时平稳信号， 10 ~ 30 ms内其特性基本不变，或者变化很缓慢。 可截取一小段语音进行频谱分析，得出语音的频域特性。
数字语音处理知识点总结
绪论语音信号处理是一门新兴的边缘学科，它是语音学与数字信号处理两个学科相结合的产物。
语音信号处理的目的是要得到某种语音特征参数以便高效地传输或存储，或者是通过某种处理运算以达到某种用途的要求。
通常认为，语音信息的交换大致上可以分为三类：（1）人与人之间的语言通信：包括语音压缩与编码、语音增强等。
（2）第一类人机语言通信问题，指的是机器讲话、人听话的研究，即语音合成。
（3）第二类人际语言通信问题，指的是人讲话、机器听话的情况，即语音识别和理解。
自20世纪80年代末期至今，语音合成技术又有了新的进展，特别是1990年提出的基音同步叠加（PSOLA）方法，使基于时域波形拼接方法合成的语音的音色和自然度大大提高。
语音编码的目的就是在保证一定语音质量的前提下，尽可能降低编码比特率，以节省频率资源。
语音编码技术主要有两个努力方向：一是中低速率的语音编码的实用化及如何在实用化过程中进一步提高其抗干扰、抗噪声能力，另一个是如何进一步降低其编码速率。
语音信号的数字模型人类的语音是由人的发声器官在大脑的控制下的生理运动产生的，人的发声器官由3部分组成：（1）肺和气管产生气源，（2）喉和声带组成声门，（3）由咽腔、口腔、鼻腔组成声道。
肺的发声功能主要是产生压缩气体，通过气管传送到声音生成系统，气管连接着肺和喉，它是肺与声道联系的通道。
响度——这是频率和强度级的函数，通常用响度（单位为宋）和响度级（单位为方）来表示。
人耳刚刚能听到的声音强度，称为“听阈”，此时响度级定为零方。
响度与响度级是有区别的，60方响度级比30方响度级的声音要响，但没有响了一倍。
响度是刻划数量关系的，2宋响度要比1宋响度的声音响一倍，1宋响度被定义为1kHz纯音在声响级为40dB时（声强为10^-12W/cm^2）的响度。
音高也称基音，物理单位为赫兹，主观感觉的音高单位是美（Mel），当声强级为40dB（或响度级为40方）、频率为1kHz 时，设定的音高为1000美。
第2章 语音信号处理的基础知识
短时掩蔽
强信号和弱信号不同时出现时也存在掩蔽作用，称为短时掩蔽。 强信号和弱信号不同时出现时也存在掩蔽作用，称为短时掩蔽。 不同时出现时也存在掩蔽作用 后向掩蔽 人耳的储能效应 前向掩蔽 被掩蔽声尚未被人所反映接收而掩蔽声已来临 被掩蔽声尚未被人所反映接收而掩蔽声已来临 尚未被人所反映接收而掩蔽声
第2章 语音信号处理的基础知识
第2章 语音信号处理的基础知识
2.3.1 语音发音系统
声道 从声门到嘴唇的呼气通道，由咽、口腔和鼻腔组成。 从声门到嘴唇的呼气通道，由咽、口腔和鼻腔组成。 共振峰 声道是一个横截面非均匀的通道， 声道是一个横截面非均匀的通道，各处的固有频率也 就不一样，声音是含有多种频率的复合声波， 就不一样，声音是含有多种频率的复合声波，当含有 的频率与声道的固有频率相同时，就会产生共振，则 的频率与声道的固有频率相同时，就会产生共振， 这时声波以最大的振幅振动（ 这时声波以最大的振幅振动（幅度谱上表现为幅度高 于附近的幅度），此时的频率称为共振峰频率， ），此时的频率称为共振峰频率 于附近的幅度），此时的频率称为共振峰频率，简称 共振峰。 共振峰。
第2章 语音信号处理的基础知识
2.1 语音和语言
2. 语音的音节和音素
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三、辐射模型
R(z)=R0(1-z-1) 唇端辐射损耗在高频端较为显著，而在低频 端影响较小， R(z)应具有高通特性。对高频提升
大约为每倍频程6dB。
四、完整的语音信号的数字模型
冲激序列 发生器 声门脉冲 模型G(z) 清/浊音 开关 随机噪声 发生器
Av
线性系统 声道V(z) 辐射模型 R(z)
☆ F0 =1/Tp，基音频率，由声带的质量来决定。
☆ F0的大小决定了声音的高低，称为音高。
☆ 男性的F0大致分布在： 50~250Hz
☆ 女性和儿童的F0大致分布在：100~500Hz
声道的谐振频率format frequency
13cm 8.5cm
17cm
声道的无损模型
鼻端 谐振频率发生在：Fn= 2n-1 c 4L （声道的横截面是均匀的， 嘴唇 发元音e时，声道近似是均 匀的。）
第二章 语音信号产生的数字模型
Speech Production Model
§2.1
§2.3
人类的语言器官和语音产生过程
语音信号产生的数字模型
§2.4
§2.5
语音信号的特性
人类的听觉功能(speech perception)
§2.1 人类的语言器官和语音产生过程
人类的语音是由人体发音器官在大脑控制下的
喉的生理结构
当说话时，声带在软骨的作用下相互靠 近但不完全闭合，声门变成一条窄缝，当气 流通过窄缝时压力减小，外界压力大，从而 两片声带完全闭合使得气流不能通过，当气 声带靠拢 流阻断时压力恢复正常，推开两片声带，声 门再次打开，气流再次流过。
声带的开启和闭合称 为振动。这一振动过程周 而复始，形成了一串周期 性脉冲气流送入声道。这 个过程发出的音称为浊音。 如汉语发音的[a]、[i]、 [u]和[o]等。
f1
成年男子
200~800
成年女子
250~1000
带宽
40~70
f2 f3
600~2800 1300~3400
700~3300 1500~4000
50~90 60~180
前三个共振峰的大致范围（Hz）
时域波形：幅度－时间图。大致得出音节的起
始点、清音和浊音以及浊音的基音频率。
女声汉语拼音a的时域波形
频谱特性：幅度谱图。得出基音周期、
共振峰频率及其位臵。
女声英文a的频谱
鼻腔的作用
在软腭的帮助下，可使空气经过鼻腔 排除人体外，由此产生的语音称为鼻音。 如[n]、[ng]为鼻音韵母，[m]、[n]、[l] 为鼻音声母。
鼻腔是一个谐振腔，由于形状固定， 故其共振峰频率是确定的。
Nasal cavity Velum Nose output
爆破音（plosive/stop sounds）声带完全舒展
开来，声道的某个部位完全闭合在一起，当空气流到 达时便在此处建立起空气压力，一旦闭合点突然开启 便会让气压快速释放，实际上也是一种空气的湍流。 （white noise）
基音频率(Fundamental Frequency－pitch)F0
基音周期TP
AN
传输函数
H ( z ) G( z )V ( z ) R( z )
传输函数的具体表达式：
H ( z ) G( z )V ( z ) R( z )
H ( z)
1 e
1
cT
z
1 2
G 1 ak z
k 1 N k
R0 (1 z )
1
H ( z)
收集，经外耳道而抵达鼓膜，鼓膜随之振动，使鼓
室中的空气和听骨链也发生振动，听骨链的振动经
前庭窗（卵圆窗）激励前庭淋巴，变为液波，液波
使位于基底膜上的螺旋器受到刺激，将神经冲动经 听神经传到中枢而产生听觉。
正常人的听觉系统是极为灵敏的，可听声的范围 为20Hz-20kHz。 可听声的最小声压级(dB)称为听阈。-5～130dB， 对低频和高频是不敏感的，听阈为60dB，在1kHz附近 最敏感。
降的变化，汉语中有4个声调，即阴平（－）、
阳平（ ′）、上声（ ）、和去声（‵）。
声调的变化就是浊音基音周期的变化，为了将
调值描写地具体一些，一般采用“五度标记法”，
用一条竖线表示声音的高低，从上而下用1、2、3、
4、5依次表示低、半低、中、半高、高。
阴平 阳平 上声 调类 调值 阴平 55 去声 阳平 35 上声 214 5 4 3 2 1 高 半高 中 半低 低 去声 51
发音的三种方式－excitation
浊音（voiced sounds）声带开启和闭合，在声门
处产生一个准周期性脉冲序列。（quasi-periodic sequence）
清音（unvoiced sounds）声带完全舒展开来，
声道的某个部位发生收缩形成了一个狭窄的通道，当 空气流到达此处时被迫以高速冲过收缩区，并在附近 产生空气的湍流，类似于白噪声。（white noise）
二、汉语的拼音方法
在汉语中，由元音和辅音构成声母和韵母。
声母：一个音节开始的辅音，声母完全由辅音充
当，但辅音不等于声母，因为辅音还可以作为韵尾
放在音节的末尾。
b、p、m、f、d、t、n、l、g、k、h、j、q、x、zh、
ch、sh、z、c、s、r
韵母：在音节中占主要部分，音节中除了头上的
声母以外的部分，由单、双元音、元音带上辅音等几
G 1 dk z
k 1 q k
模型的特点
在这个模型中，TP、 Av、AN、清/浊音开关的位臵 以及声道滤波器的参数都是随时间而变化，在10-
30ms的时间间隔内是保持不变的。这种特性称为短
时性。 对于激励信号而言，大部分情况下，这一结论 也是正确的，但有些音变化速度特别快，爆破音， 取5ms比较更为恰当。
度耳聋患者获得或重新恢复听觉。它代替病变受损 的听觉器官，把声音转换成编码的电信号传入内耳 耳蜗，刺激分布在那里的听神经，再由大脑产生听 觉。
耳蜗对声信号的时频分析特性
如果信号是一个多频率的信号，则产生 的行波将沿着基底膜在不同的位臵产生最大 幅度，从这个意义上讲，耳蜗就像一个频谱 分析仪，将复杂信号分解成各种频率分量， 这种作用称为人耳的时频分析特性。耳蜗在 语音接收过程起着重要的作用。
人工耳蜗
人工耳蜗是一种电子装置，能帮助重度及极重
L=17cm，声道的长度
n=1,2,3 … 称为第一共振峰F1=500Hz 、第二共振 峰F2=1500Hz 、第三共振峰F3=2500Hz ，… c=340m/s
输出气流的频率
基音频率
共振峰频率
女声英文a的频谱
男声汉语拼音声母s的频谱
总结
一种声道形状对应一套共振峰 不同人的声道大小不同，共振峰不同 同一人，发不同音，共振峰也不同 共振峰
ai Vi ( z ) 1 2 1 bi z ci z
ai bi ci z-1 z-1
传输函数
V ( z)
V ( z)
i k 1
M
G 1 a k z k
k 1 N
N为极点个数，G是增益参数，ak为常系数。
zk e
Bk T
e
j 2Fk T
T为采样周期
四、语音信号的统计特性
语音信号振幅分布的概率密度有两种逼近方法： 修正伽玛（Gamma）分布概率密度函数：
kx
pG ( x )
ke 2
x
|x|
拉谱拉斯（Laplace）分布概率密度函数:
p L ( x ) 0.5e
§2.5 人类的听觉功能
人类接收语音由人耳来完成，空气振动由耳廓
§2.4
语音信号的特性
பைடு நூலகம்
一、语音的声学特性
语音是发声器官发出的一种声波，具有一定的 音色、音调和音强和音长。 ●音色: 又称为音质，是一种声音区别于另 一种声音的基本特性。
●音调：声音的高低，取决于声波的频率
●音强：声音的强弱，它由声波的振动幅度 所决定 ●音长：发音时间的长短
汉语语音的特点
（1）音系简单，在汉语中一个字就是一个音节，由 一般为2～3个音素组成，而且具有音素少、音节少。 英语中一个单词由若干个音节组成，一般为2～3个， 一个音节由若干个音素组成，一般为1～4个。 （2）清辅音多，在听感上有清亮、高扬和舒服、柔 和的感觉。 （3）有鲜明的轻重音和儿化韵，所以字词分隔清楚， 语言表达准确而丰富。
Tp 基音周期
T
Glottal Closure instant
女声汉语拼音a的时域波形
Voiced excitation
Tp 基音周期 fundamental period
Unvoiced excitation（声带不振动，声门开启）
男声汉语拼音声母s的时域波形
声道
气流从喉向上经过口腔或鼻腔后从嘴或鼻孔向 外辐射，期间的传输通道称为声道。气流流过声道 时犹如通过了一个具有某种谐振特性的腔体，放大 某些频率，在频谱上形成相应位臵的峰起，称为共 振峰。 讲话时，由于舌和唇的连续运动， 使声道形状改变，随即改变谐振频率， 使得发不同的音。声道的不同的形状， 对应不同的谐振频率。
浊音激励
冲激序列 发生器
基音周期TP 随机噪声 发生器 声门脉冲 模型G(z)
Av
uG(n) 清/浊音 开关
Au
清音激励
声门脉冲滤波器
N1
N2
1 G( z) cT 1 2 (1 e z ) 0 n N1 0.5 * [1 cos(n / N 1 )] g ( n ) cos[( ( n N 1 ) / 2 N 2 ] N 1 n N 1 N 2 0 others