语音信号数字化
voip工作原理
voip工作原理
VOIP（Voice over Internet Protocol）是一种将语音信息通过互联网传输的技术。
它通过将语音信号转换为数字信号，并使用互联网协议（IP）将数字信号分组进行传输。
VOIP的工作原理如下：
1. 数字化：传统的语音信号是模拟信号，VOIP需要将其转换为数字信号。
这一过程称为信号编码或数字化。
编码算法将语音信号转换为数字表示形式，通常使用压缩技术来减少数据传输量。
2. 数据分组：数字化的语音信号被转换为一系列数据包，每个数据包包含一个特定的数据量。
每个数据包都有一个唯一的标识符，用于将其与其他数据包区分开来。
3. 网络传输：数据包通过互联网传输。
它们使用IP地址确定其路由路径，并且可能通过多个网络节点进行传输。
通过互联网传输数据包意味着可以使用任何支持IP协议的网络连接进行 VOIP通信。
4. 数据包重组：接收方的VOIP设备接收到传输的数据包并将它们重新组合。
这一过程需要按照原始语音信号的顺序将数据包进行排序。
5. 数据解码：重新组合后的数据包被解码为数字信号，并转换回模拟语音信号。
解码过程与编码过程相反。
6. 语音输出：解码后的模拟信号通过扬声器或耳机输出给用户，完成了整个VOIP通话过程。
VOIP的工作原理基于将语音信号转换为数字信号并通过互联
网进行传输，逐步重建原始语音信号并输出给用户。
这种技术可以降低通信成本，并且可以与其他互联网应用集成，提供更多的功能和灵活性。
语音信号的数字化和预处理
若用σx2表示输入语音信号序列的方差，2Xmax表示信号的峰 值，B表示量化分辨率(量化位长)，σe2表示噪声序列的方差， 则可证明量化信噪比(信号与量化噪声的功率之比)为
X SNR 10lg
2 x 2 e
6.02B
Байду номын сангаас
4.77
2
lg
max
x
假设语音信号的幅度服从Laplacian分布，此时信号幅度超
语音信号及单片机处理
语音信号的数字化和预处理
语音分析全过程的是短时分析技术。
由于语音在一个短时间范围内的物理特征与频谱特征近 似不变，具有短时平稳特性，即语音信号是一种准平稳过 程，因此可以把语音的分析和处理建立在短时分析技术的 基础上，即将语音信号分段来分析。其中每一段称为一帧。 帧的长度叫帧长，前后帧长之间的交叠部分称为帧移。通 常，由于语音在10～30ms之内是保持相对平稳的，因此帧 长取为10～30ms，帧移与帧长之比为0～1/2。
这样，不仅能够进行预加重，而且可以压缩信号的动态 范围，有效地提高信噪比。所以，为尽量提高SNR，应在 A/D转换之前进行预加重。同时，预加重也可在A/D转换 之后进行，用具有6dB/oct的提升高频特性的预加重数字滤 波器实现。它一般是一阶的，即
H (z) 1 z1
式中μ值接近于1。 加重后的信号在分析处理后，需要进行去加重处理， 即加上6dB/oct的下降的频率特性来还原成原来的特性。
采样之后要对信号进行量化，在量化过程中不可避免地 会产误差。量化后的信号值与原信号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 间隔足够小，可以证明量化噪声具有下列特性：
第4页
2021/12/12
第02讲 语音信号的数字化和预处理+时域分析
频谱泄露 较严重
矩形窗与汉明窗的比较
频谱分辨率高
窗类型
矩形窗
旁瓣峰值
• 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 • 上式表明量化器中的每bit字长对SNR的贡献为6dB。
SNR(dB) 6.02 B 7.2
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。
• 汉明窗： (n) 0.54 0.46 cos[2n /( N 1)], 0 n ( N 1) 0, n else
矩 形 窗 2 1.8 1.6 1.4 1.2 1 0.9 0.8 0.7 0.6
hanming窗
w（n）
1 0.8 0.6 0.4 0.2 0
如下：
En x ( m)
m 0 2 n
N 1
• En是一个度量语音信号幅度值变化的函数，但它有一个缺陷， 即它对高电平非常敏感（因为它计算时用的是信号的平方)。
• 为此，可采用另一个度量语音信号幅度值变化的函数，即短
时平均幅度函数Mn，它定义为：
M n xn ( m)
m 0
N 1
0.7
0.8
0.9
1
0
幅度 /dB
-50
-100
0
0.1
0.2
0.3
0.4 0.5 0.6 归 一 化 频 率 (f/fs)
智能语音识别领域下的语音信号处理技术研究
智能语音识别领域下的语音信号处理技术研究随着智能化技术的发展，人们能够使用语音来进行与机器的交互，语音识别技术也因此得到了越来越广泛的应用。
智能语音识别技术的基础是语音信号处理技术，即将人声信号数字化并提取出信号特征，以便机器可以识别并进行相应的处理。
在语音信号处理技术的研究方面，有许多挑战性的问题需要克服。
一、语音信号的数字化将语音信号数字化是进行语音信号处理的第一步。
数字化的过程中，需要采集语音信号并进行模拟-数字转换。
采集的时候需要选择合适的设备，使得语音信号能够被准确地捕获。
而在模拟-数字转换的过程中，需要考虑的因素则包括采样频率、量化精度、信噪比等。
语音信号的数字化对后续的处理非常关键，因为信号的数字化质量直接决定了后续处理的精度。
二、语音信号的预处理预处理步骤通常包括去除噪声、语音分帧、语音端点检测等。
由于语音信号在传输过程中常常会受到噪声等干扰，因此需要对信号进行去噪处理，以提高信号的质量。
语音分帧是指将输入的连续语音信号按照一定的时间间隔切分成多个帧，以便进一步进行分析和处理。
端点检测则是指检测出语音信号的开始和结束点，以便后续处理步骤可以忽略无效部分。
三、语音信号的特征提取语音信号的特征提取是语音识别的关键步骤之一。
通常情况下，常用的特征提取算法有MFCC算法、LPC算法等。
MFCC是一种广泛应用于语音识别中的特征提取算法。
LPC算法也常用于语音信号的分析和建模，其原理是将语音信号进行自回归分析，从而得到语音参数。
四、语音信号的模型语音信号的模型通常包括声学模型和语言模型。
声学模型用于对语音信号的声学特征进行建模，语言模型则用于对语音信号的语言特征进行建模。
常用的声学模型有HMM（隐马尔可夫模型）等。
而语言模型则可以采用基于统计的方法（如n-gram模型）或者基于神经网络的方法（如RNN、LSTM等）进行建模。
五、语音信号的识别语音信号的识别是指通过对预处理、特征提取和模型解码等步骤的计算，最终得到输入语音信号的文本信息。
语音信号数字化和时分多路复用
图3-22 PCM-30/32l路群的帧结构
2.2 PCM30/32路系统
2、帧结构的安排
PCM30／32路系统中，每帧共有32个路时隙， 分别用：TS0，TS1，TS2…TS31来表示。 ①30个话路时隙： TS1～TS15分别传送第1～15路话音信号 TS17～TS31 分别传送第16～30路话音信号 ②帧同步时隙：TS0用于传送帧同步码以实现帧 同步
2.1时分多路复用概述
为此在发端和收端都设有时钟电路来稳定抽样开关时间 和速度
帧同步 :
在发送端每周期各种样值信号排队的开头，送出一 个已知的比任何其他抽样脉冲的幅度都大的脉冲， 称为起始标志信号（即帧同步码） 。 在收端通过一个识别装置（把帧同步码从码流中找 出来），识别并取出标志信号，用来控制接收端的 旋转开关K2（调整抽样开关时间和速度），以达到 发送与接收双方的同步。
2.1时分多路复用概述
5、时隙和帧的概念： 帧：抽样时各路每轮一次的总时间（即开关旋转一周的时间），
也就是一个抽样周期称为1帧 （125μ s），即每秒8000帧。
时隙（路时隙）：合路的每个样值（PAM）信号所允许占的时
间间隔（ C=T/n）。
位时隙：1位码元的时间。（n= c/)
四个基群组成一个二次群， 四个二次群组成一个三次群， 四个三次群组成一个四次群等等；
例，一帧内共划分为32个相等的时隙，用以传送一路信号的一个抽样 值对应8位码。 时隙（路时隙）=125 μ s/32=3.9us 位时隙=1/8* 3.9us=0.488us
2.1时分多路复用概述
总结：
TDM是将传输时间划分为许多个短的互不重叠的时 隙，而将若干个时隙组成时分复用帧，用帧中某一 固定序号的时隙组成一个子信道。 每个子信道所占用的带宽相同，每个时分复用帧所 占的时间也是相同的（125μ s）,如下图（a)所示。 即在同步TDM中，各路时隙的分配是预先确定的时 间且各信号源的传输定时是同步的。 对于TDM，时隙长度越短，则每个时分复用帧中所 包含的时隙数就越多，所容纳的用户数也就越多， 其原理如下图（b)所示。
voip 原理
voip 原理
VoIP (Voice over Internet Protocol) 是一种通过互联网传输语音
通信的技术。
它将语音信号数字化，并使用互联网协议（IP）将数据包传输到接收端。
VoIP 的工作原理如下：
1. 数字化语音信号：VoIP 首先将模拟语音信号转换为数字信号。
这通常通过采样和量化来实现，将连续的语音信号转换为离散的数字数据。
2. 数据编码：数字化的语音信号经过编码，将其压缩以减少数据量。
常见的编码算法有 G.711、G.729 等。
编码旨在保持语
音的质量，同时减少传输所需的带宽。
3. 包装：编码后的语音数据被分割成较小的数据包，每个包通常包含一小段语音数据以及必要的控制信息，如源和目标地址。
4. 网络传输：数据包通过互联网传输到接收端。
在传输过程中，数据包会以 IP 协议作为传输协议，并使用 TCP 或 UDP 作为
传输层协议。
VoIP 使用网络中的路由器和交换机将数据包从
发送端路由到接收端。
5. 数据解包和解码：接收端接收到数据包后，将其解包，并进行解码还原为数字化的语音信号。
6. 数字信号转模拟信号：经过解码后的数字信号经过数字模拟转换，将其转换为模拟语音信号。
7. 语音重建：模拟语音信号通过扬声器或电话等设备进行放大和放音，使用户能够听到在发送端传输的语音。
总的来说，VoIP 技术通过数字化、编码、包装、网络传输和解码等过程，实现了语音的实时传输和通信。
这种基于IP的语音传输方式相较于传统的电话通信，具有更低的成本、更丰富的功能和更广阔的通信范围。
第2章 语音信号的数字化基础
CH1 CH2
3.91us
125us
C
CH32
经过抽样门后的时分复用线
4
分路CH1 分路CH2 3.91US
PAM
分路CH32
125US
5
2.2 模拟信号和数字信号
模拟信号、离散的模拟信号
数字信号
信号的幅度取值离散，且不准确的与原信息对应 的信号。
数字信号优点：
具有较强的抗干扰能力，可再生； 保密性强； 便于采用集成电路和超大规模集成电路； 便于向ISDN发展
Vs=+594Δ的编码为：11100010
30
经过十三折线所得到的八位数字编码，我们称之 为PCB编码。
例如：求PAM=+366Δ 的PCM编码 解：X1=1，PAM值在第五段，X2X3X4=101， 起始电平256Δ ，量化级差16Δ ， （366-256）/16=6（X5X6X7X8=0110） 编码只舍不入。
46
例如:二进制码为 1001,0101,0000,1110,0001,0000,11 NRZ码为: +100+1,0+10+1,0000,+1+1+10,000+1,00 00,+1+1 AMI码为: +100-1,0+10-1,0000,+1-1+10,000-1, 0000,+1-1
47
40
2.4 码型与码型变换
传输对码型的要求： 无直流分量； 低频及高频分量不宜太大； 包含时钟； 要有连零抑制功能； 有误码检测能力； 设备简单。
41
2.4 传输码型
单极性不归零（NRZ)码——占空比100％ 存在直流 单极性归零（RZ）码——占空比50％ 分量 双极性归零（AMI）码——交替极性
voip 原理
voip 原理
VoIP（Voice over Internet Protocol）是一种通过互联网传输音频、视频和其他通信数据的技术。
它将语音信号数字化并分割成小数据包，然后通过网络传输，最后在接收端进行解码并恢复成原始语音信号。
以下是VoIP的基本原理：
1. 数字化：VoIP将语音信号转换为数字信号。
这通常涉及使用模拟-数字转换器（ADC）将语音信号转换为数字格式，以便可以将其分割成小数据包进行传输。
2. 数据分割：数字化的语音信号被划分为小数据包，每个数据包通常包含一小段声音，配有头部包含有关音频内容和发送者的信息。
3. 数据传输：数据包使用网络协议（如TCP/IP）通过互联网传输。
传输可能通过有线网络（如以太网）或无线网络（如Wi-Fi或4G/5G）进行。
4. 路由和中继：数据包经过互联网的各种节点和路由器，通过适当的路径到达目的地。
中继器可能是私人或公共服务器，它们将数据包从一个网络转发到另一个网络。
5. 解码和恢复：接收端接收到数据包后，将其解码并恢复为原始语音信号。
这通常涉及使用数字-模拟转换器（DAC）将数字信号转换回模拟声音。
6. 控制和协议：VoIP也包括用于建立和管理会话的控制和协议。
例如，SIP（Session Initiation Protocol）用于建立、修改和终止VoIP会话。
通过使用VoIP技术，用户可以通过互联网进行语音通话，而无需使用传统的电话网络。
这使得通信成本更低、便捷，并且可以与其他多媒体内容（如视频和文件共享）结合使用。
通信技术中的数字化语音传输技巧
通信技术中的数字化语音传输技巧数字化语音传输技巧是通信技术中的重要部分，它在现代通讯中起着至关重要的作用。
本文将介绍数字化语音传输技巧的原理、应用以及未来发展趋势。
数字化语音传输技巧的原理是将模拟语音信号转化为数字信号传输。
在传统的模拟通信中，语音信号直接通过模拟传输线路传输，容易受到噪声、干扰等因素的影响，导致语音质量较差。
而数字化语音传输技巧通过对语音信号进行采样和编码，将其转换成数字信号，然后通过数字传输线路进行传输。
这样一方面可以减少信号传输过程中的噪声和失真，提高语音质量，另一方面可以提高信号的压缩和传输效率，节省传输带宽。
数字化语音传输技巧在通信领域有广泛的应用。
首先是在固定电话网络中，数字化语音传输技巧被用于实现电话信号的传输。
数字化语音信号可以通过互联网或者传统的电话线路进行传输，使得电话通信变得更加高效和清晰。
其次，在移动通信领域，数字化语音传输技巧也被广泛应用于2G、3G、4G等移动电话网络中。
数字化技术可以提供更高的语音质量和稳定性，使得移动电话用户能够享受到更好的通信体验。
另外，在视频会议、网络电话等领域，数字化语音传输技巧也发挥着重要作用。
通过数字化技术，音频信号可以和视频信号一起传输，提供更全面的通信服务。
数字化语音传输技巧不断发展，未来有着很大的潜力。
首先，随着5G网络的普及和发展，数字化语音传输技巧将得到进一步完善。
5G网络的高速和低延迟将使得数字化语音传输更加稳定和高质量。
其次，随着人工智能技术的发展，数字化语音传输技巧也将与语音识别、语音合成等技术相结合，实现更人性化的交互体验。
例如，语音助手和智能音箱等产品已经广泛应用于日常生活中，数字化语音传输技巧的提升将进一步推动人机交互的发展。
另外，数字化语音传输技巧的研究还可以应用于医疗、安防、智能家居等领域，为人们的生活带来更多便利和安全。
总之，数字化语音传输技巧在通信技术中起着至关重要的作用。
通过将模拟语音信号转换为数字信号进行传输，可以提高语音质量、提高传输效率，是现代通信技术的重要组成部分。
声音信号的数字化过程
声音信号的数字化过程声音是一种由空气震动产生的机械波，具有频率和振幅两个基本特征。
为了将声音信号进行处理、存储和传输，需要将其转化为数字信号，即进行数字化处理。
声音信号的数字化过程可以分为采样、量化和编码三个步骤。
首先是采样过程。
采样是指在时间上对连续的声音信号进行离散化处理，将其转化为一系列离散的采样值。
采样过程需要以一定的频率进行采样，采样频率越高，采样点越多，对原始声音信号的还原就越精确。
常用的采样频率为44.1kHz或48kHz，这是为了满足人耳对声音的听觉需求而设定的。
接下来是量化过程。
量化是指对采样得到的离散采样值进行幅度的离散化处理，将其转化为一系列离散的量化值。
量化过程需要确定一个量化级别，即将连续的幅度范围划分为有限个离散的幅度值。
量化级别越高，对声音信号的还原就越精确，但同时会增加数字化后的数据量。
通常采用的量化级别为16位或24位，分别对应于2^16和2^24个离散的幅度值。
最后是编码过程。
编码是指将量化后得到的离散量化值转化为二进制数，以便计算机进行处理。
常用的编码方式有脉冲编码调制（PCM）和脉冲编码调制（PCM）。
PCM是将每个量化值直接转化为对应的二进制数，而DPCM则是通过利用前一采样值与当前采样值之间的差异来进行编码，可以进一步减小数据量。
编码后的数字信号可以通过存储介质或网络传输等方式进行处理和传输。
声音信号的数字化过程使得我们能够方便地对声音进行处理、存储和传输。
数字化后的声音信号可以通过计算机进行音频编辑、混音等处理，也可以方便地存储在数字设备中，如CD、MP3等。
此外，数字化的声音信号还可以通过网络传输，使得人们可以随时随地地进行语音通信和音乐分享。
然而，声音信号的数字化过程也存在一些问题。
首先是采样过程可能会引入采样误差，特别是在采样频率较低或声音信号频率较高的情况下。
其次是量化过程可能会引入量化误差，即由于量化级别有限而导致的信号失真。
此外，编码过程也可能会引入编码误差，特别是在使用压缩编码算法时。
第02章 语音信号的数字化
NRZ——单极性不归零码
1脉冲占空比100%
0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0
RZ——单极性归零码
脉冲占空比50%
现代交换原理
2.5 传输码型
0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0
1
0
1 128 1 128
1
~ x
0
1
0
段 0
1 128
1
1 64
2
1 32
3
1 16
4
1 8
5
1 4
6
1 2
7
1
斜率
编号
16
000
16
001
8
010
4
011
2
100
1
101
1 2
110
1 4
111
现代交换原理
2.4 语音信号的A率编码
极性编码和段编码：
0
斜率 编号 16 0000
1 128
16 0001
24语音信号的a率编码现代交换原理25传输码型基本原则携带同步信号信号平均功率小传输码型nrz单极性不归零码脉冲占空比100rz单极性归零码脉冲占空比50ami双极性归零码交替极性倒置码hdb3三阶高密度双极性码现代交换原理25传输码型rz单极性归零码脉冲占空比50nrz单极性不归零码脉冲占空比100现代交换原理25传输码型rz单极性归零码脉冲占空比50ami双极性归零码交替极性倒置码注意要将图中的偶数号1进行极性倒置
1 0 0 1 1 0 1 1
偶帧
简述声音数字化的原理及应用方法
简述声音数字化的原理及应用方法原理声音数字化是将声音信号转换为数字信号的过程。
声音信号是连续的模拟信号，通过数字化可以实现存储、处理和传输。
声音数字化的原理主要包括采样、量化和编码。
采样采样是指按照一定的时间间隔对声音信号进行抽样，将连续的模拟信号离散化为一系列离散的采样值。
采样频率是指每秒进行采样的次数，采样频率越高，更多的采样值能够准确地记录声音信号的细节。
量化量化是将采样得到的模拟信号值转换为离散的数字信号值。
量化过程中需要确定每个采样值的数值范围，将其映射为一个离散的数字值。
量化位数越高，数字化后的声音信号越接近原始模拟信号。
编码编码是指将量化后的数字信号表示为计算机能够识别和处理的二进制形式。
常用的编码方法包括脉冲编码调制（PCM）、压缩编码（如MP3）等。
应用方法声音数字化在音频领域有广泛的应用，以下列举了几种常见的应用方法：1.录音和音乐制作：声音数字化使得录音和音乐制作更加便捷，可以通过数字录音设备进行高质量的录制，并通过数字音频工作站进行后期处理、编辑和混音等操作。
2.电话通信：电话通信中的声音信号经过声音数字化后，可以通过数字通信网络进行传输，实现远程通信。
数字化的声音信号能够提供更好的声音质量和稳定的通信信号。
3.语音识别：声音数字化为语音识别提供了基础。
通过将声音信号转换为数字信号，计算机可以对语音进行识别和理解。
语音识别技术在智能助理、语音控制等领域有广泛的应用。
4.音乐存储和播放：声音数字化后，音乐可以以数字音频文件的形式进行存储，并通过数字设备进行播放。
数字音乐的存储和播放方便灵活，不受时间和空间的限制。
5.声音效果处理：数字化的声音信号可以通过声音效果处理器进行各种音效处理，如混响、均衡器、压缩等，来增强或修改声音的音质和效果。
6.声纹识别：声音数字化为声纹识别提供了基础。
声纹识别技术通过对声音信号进行分析和特征提取，可以识别个体的声音特征，应用于身份验证、安全防护等领域。
pcm编码实现语音数字化的原理
pcm编码实现语音数字化的原理
PCM编码是一种语音数字化的原理，它将连续的模拟语音信
号转换为离散的数字信号，以便能够在数字设备上储存和传输。
PCM编码的原理是通过采样和量化来实现的。
下面是PCM编码实现语音数字化的详细步骤：
1. 采样：在一段时间内，连续的模拟语音信号被周期性地采样，即在每个采样周期内选取一个采样点，记录模拟信号的振幅。
采样的频率称为采样率，常见的采样率有8 kHz、16 kHz、44.1 kHz等。
2. 量化：采样得到的模拟信号振幅是连续的，为了将其转换为离散的数字信号，需要进行量化。
量化将每个采样点的振幅值映射为一个固定的数字值。
采样点的振幅范围被划分为若干个离散级别，每个离散级别对应一个数字值。
量化的级别称为量化位数，常见的量化位数有8位、16位等。
3. 编码：量化后的数字信号需要进行编码，以便在数字设备上储存和传输。
采用的编码方式是使用二进制表示每个量化值。
编码可以使用直接二进制编码（直接将量化值转换为二进制形式）或差分编码（对量化值与前一采样点的差值进行编码）等方式。
4. 储存和传输：经过编码后的数字信号可以被储存和传输。
由于数字信号是离散的，其储存和传输非常方便，可以使用计算机文件、数字音频格式（如WAV、MP3等）进行储存，也可
以通过数字通信方式进行传输。
通过以上步骤，连续的模拟语音信号被转换为一系列离散的数字信号，实现了语音的数字化。
在解码时，可以通过逆过程将数字信号恢复为模拟信号，使其能够被再次听到。
语音信号数字处理
窗函数参数
窗函数参数的选择对语音信号处理的效果有很大影响，通 常需要根据实际应用场景和语音信号的特点进行选择和调 整。
05
语音信号的特征提取Βιβλιοθήκη 时域特征短时平均幅度
描述语音信号的振幅随时间的变化情况。
语音识别技术
利用计算机自动识别和转换语音信号为文本 或命令。
语音识别的应用
语音助手、智能家居控制、车载导航、自动 翻译等。
语音识别系统
由声音采集、预处理、特征提取、模式匹配 和后处理等部分组成。
语音识别的挑战
噪音干扰、口音和语速差异、背景音乐等。
语音合成
01
语音合成技术
通过计算机技术生成人类可识别的 语音信号。
语音信号数字处理
目录
• 语音信号概述 • 数字信号处理基础 • 语音信号的数字化 • 语音信号的预处理 • 语音信号的特征提取 • 语音信号的识别与合成 • 语音信号处理的发展趋势与挑战
01
语音信号概述
语音信号的产生
1 2
声带振动
当气流通过声带时，声带发生振动，产生声音。
声道调制
声音在声道中传播时，受到声道形状和肌肉活动 的影响，产生调制效果。
帧间重叠
为了减小帧间切换带来的影响， 通常采用帧间重叠的方法，即相 邻两帧之间有一部分信号是重叠 的。
分帧器设计
分帧器设计是语音信号处理中的 一项重要技术，其目的是在保证 语音信号完整性的同时，尽可能 减小帧间切换带来的影响。
加窗
加窗
在分帧的基础上，对每一帧信号加窗，以减小频谱泄露的 影响。
数字通信语音信号数字化 (3).
-70
-60
-50
-40
-30
-20
-10
20 lg ue
S 10 20 lg N q
4.8 6ln 20 lg ue dB
S N q
60
dB
n=8 n=7 n=6
40 20
-70
-60
-50
-40
-30
-20
-10
20 lg ue
其中：
f L 为信号的最低截止频率， f H 为信号的最高截止频率
n为 f L / B 的最大整数。
11
例题：带通信号312kHz-552kHz,求抽样频率范围。
解： 带宽 B=552-312=240kHz,
fl 312 n 1 B 整 240 整
根据带通型信号抽样定理，有
2 fm 2 fs fl ,n 0,1 n 1 n 2 552 n 1 ， f s 2 312 （kHz)， 552 f s 624 （kHz) 2 2 552 n=0， f s ， 1104 （kHz) f s 1
语音信号的有效频带范围是300~3400(Hz)。
2
第2章 语音信号的数字化
3.语音信号的动态范围L
定义
Pmax L 10 log (dB) Pmin
例如：当正弦信号 u (t ) u sin(t )时，
则 Pmax
1 1 2 2 umax V , 2 2 Pmin 1 umin 2 2
大信号时
S N q
dB
第2章 语音信号的数字化
均匀量化信噪比曲线
S N q V / ue 2 ue 2 10 lg 10 lg e 2 N 3 N dB q
语音信号处理技术及应用
语音信号处理技术及应用
语音信号处理技术是指通过对语音信号进行分析、提取和处理，以达到对语音信号的识别、压缩、增强、转换等各种应用需求。
语音信号处理技术的一些常见方法和算法包括：
1. 语音信号的数字化：将模拟语音信号转换为数字形式，通常使用采样和量化技术。
2. 语音信号的预处理：对于中断、噪声等干扰，可以利用滤波、去噪、增强等方法进行预处理。
3. 语音信号的特征提取：通过对语音信号进行分析，提取出特定的特征参数，如短时能量、频率轮廓、基频、共振峰等。
4. 语音信号的模型建立：通过统计模型、混合高斯模型等方法，对语音信号进行建模，提取语音的概率模型。
5. 语音信号的识别：利用概率模型，将输入的语音信号与预先训练好的模型进行匹配，以实现语音信号的识别。
语音信号处理技术在很多领域都有应用，包括但不限于以下几个方面：
1. 语音识别：利用语音信号处理技术，将输入的语音信号转换为文本。
2. 语音合成：根据文本信息，利用语音信号处理技术生成对应的语音信号。
3. 语音增强：通过去除噪声、增强语音信号，提高语音信号的质量。
4. 语音压缩：将语音信号进行压缩以减少存储空间或传输带宽。
5. 语音转换：将语音信号转换为不同的声音特征，例如男性声转女性声。
语音信号处理技术在语音识别、语音合成、语音增强、语音压缩等领域都发挥着重要的作用，并且在实际应用中已经取得了很大的成果。
简述声音信号的数字化过程
简述声音信号的数字化过程
声音信号数字化是将声音录音模拟信号转换为计算机和处理器
能够处理的数字信号的过程。
当今，声音信号数字化已经成为音频设备中不可或缺的一部分，广泛应用于录音室、音乐工作室、电影制作室以及家庭影院等领域。
在声音信号数字化的过程中，第一步是采集声音信号。
这一步是通过话筒或模拟输入设备采集声音，然后将声音变为模拟信号。
模拟信号是模拟设备所采集的电信号，它一般具有如音量大小、波形和频率等特征。
接下来是声音信号的抽样率转换。
抽样率是指模拟信号被转化为数字信号的每秒抽样次数，这一步通常采用数字转换器（DAC）进行。
DAC能够把模拟信号转换为数字信号，并且能够按照一定抽样率（如44.1KHZ、48KHZ等）获取声音信号数据。
最后，是数据编码转换。
数字信号通过数字音频编码器（DAE）进行转换，将数字信号按照一定的编码格式进行编码，例如MP3、WAV、AAC等格式。
这样，声音信号就完成了从模拟到数字的转换，大大提高了声音录制系统的精确度和稳定性。
声音信号数字化技术在近年来得到了很大的发展，及其应用范围日益广泛。
它使得家庭影院、汽车音响调节等系统都能更好地拥有与真实生活一样的声音环境，给人们的生活提供了更多的乐趣。
同时，声音信号数字化也为创作者提供了新的可能性，促进了音乐制作的发展。
总的来说，声音信号数字化的过程是将模拟信号转换成数字信号进行处理的过程，可以帮助人们更好地拥有贴近真实生活声音环境，并提高创作者的音乐制作能力。
语音信号数字化的基本流程
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语音信号数字化
语音信号是模拟信号，其频率为300 Hz～3.4 kHz。
原始语音信号如图2-1
所示。
要将语音信号在数字传输系统中进行传递，就必须使模拟的语音信号数字化。
语音信号数字化是进行数字化交换和传输的基础。
语音信号数字化的方法有很多，用得最多的是PCM。
PCM是将模拟信号数字化的取样技术，它可将模拟语音信号变换为数字信号的编码方式，特别是对于音频信号。
在PCM传输系统中，发送端的模拟语音信号经声/电转换成模拟电信号，根据采样定理（采样过程所应遵循的规律，又称抽样定理、取样定理）对模拟电信号进行取样，取样之后进行幅度量化，最后进行二进制编码。
经过抽样、量化和编码3个模数变换（A/D）过程，模拟电信号变成一连串二进制PCM数字语音信号，进入传输线路进行传输，传输至接收端后，PCM数字语音信号经过模数反变换（D/A）还原为模拟信号，再由低通滤波器恢复出原始的模拟语音信号，就完成了语音信号的数字化传输，如下图所示。
PCM过程的各阶段语音信号波形如下图所示。
1.抽样
抽样又称采样，是指在时间轴上等距离地在各取样点取出原始模拟信号的幅度值。
1928年，美国电信工程师H.奈奎斯特（H.Nyquist）提出了采样定理。
采样定理说明了采样频率与信号频谱之间的关系，是连续信号离散化的基本依据。
采样定理为采样频率建立了一个足够的条件，该采样频率允许离散采样序列从有限带宽的连续时间信号中捕获所有信息。
（1）奈奎斯特采样定理。
在进行模/数转换过程中，当采样频率fs大于或等于信号中最高频率fmax的2倍时，采样之后的数字信号会完整保留原始信号的全部信息。
一般实际应用中保证fs为fmax的2.56～4倍。
（2）语音信号抽样。
由采样定理可知，当满足奈奎斯特采样定理条件时，在接收端只需经过一个低通滤波器就能够还原成原模拟信号。
这一过程称为脉冲振幅调制(pulse amplitude modulation，PAM)。
取样后的信号称为脉冲振幅调制信号。
若从低通滤波器输出的语音信号的最高频率为3.4 kHz，按采样定理选取最高频率为fmax=4 kHz，则采样频率为fs≥2fmax=8 kHz。
根据奈奎斯特采样定理可知，此时在接收端就能恢复为原来的信号，也就是该系统的抽样间隔为
ts=1/fs=1/8 000=125 μs，即每隔1/8 000 s（125 μs）对语音信号抽样一次。
语音信号在时间上是连续的，经过抽样后将变为时间上不连续、离散的信号，语音信号的抽样。
2.量化
抽样后得到的PAM信号的幅度仍为连续值，为了将这个连续值离散化就要对它进行量化。
所谓量化，就是指把经过抽样得到的瞬时值的幅度离散，即用一组规定的电平值将瞬时抽样值用最接近的电平值来表示，从而实现用有限个数字来表示一个无限多取值的信号。
典型的量化过程是将PAM信号可能取值的范围划分成若干级，每个PAM信号按四舍五入的原则就近取某级的值。
如图2-3所示，对抽样后的语音信号幅值进行量化，从+127至-127设置量化等级，其抽样值为31.7的抽样点量化后为32，其抽样值为127.2的抽样点量化后为127。
由于量化是一种近似取值的表示方法，因此接收端的信号在恢复时会产生一
些失真。
这些失真所造成的影响类似于混入的噪声，因此把由于量化而产生的噪声称为量化噪声，量化噪声的大小完全取决于所表示的值与准确值之间的差别，可以通过缩小量化级间隔来减小量化误差，但由此带来的问题是语音编码的位数会增加。
3. 编码
PCM过程中语音信号的编码是将时域波形变换为数字代码序列。
编码通常是将量化后的脉冲值转换成n位二进制码组。
二进制码的位数n与量化等级L的关系满足n=log2L。
如图2-3所示，语音信号的量化等级为128，采用7位二进制编码表示，再使用1个比特作为符号位，所以一个数字用8位码来表示。
例如，量化值127转换为二进制编码11111111。
经过编码的信号就是PCM信号。
4. 解码
解码是用特定的方法将数字语音信号还原成它所代表的原始模拟语音信号（信息、数据等）的过程。
解码是编码的反变换，在接收端将收到的PCM码组还原为PAM信号，这个过程又称数模变换（D/A变换）。
在PCM解码中，首先将输入串行的PCM码变成并行的PCM码，然后变成PAM码，最后经过低通滤波器平滑地恢复为与发送端一样的PAM信号。