题目：数字语音处理技术
学生姓名：张耀公
学生学号： 1008040326 系别：电气信息工程学院
专业：通信工程
年级： 10（级）
任课教师：陈帅
电气信息工程学院制
2012年12月
数字语音处理技术
学生：张耀公
指导教师：朱士永
电气信息工程学院通信工程专业
摘要
近年来，语音识别已经成为一个非常活跃的研究领域。在不远的将来，语音识别技术有可能作为一种重要的人机交互手段，辅助甚至取代传统的键盘、鼠标等输入设备，在个人计算机上进行文字录入和操作控制。而在智能家电、工业现场控制等其他应用场合，语音识别技术则有更为广阔的发展前景。
在语音识别中，最为简单有效的方法是采用DTW(Dynamic Time Warping，动态时间规整)算法，该算法基于动态规划的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别中出现最早、较为经典的一种算法。
一、语音识别系统概述语音识别系统概述语音识别系统概述语音识别系统概述一个完整特定人语音识别系统的方案框图如图1所示。输入的模拟语音信号首先要进行预处理，包括预滤波、采样和量化、加窗、端点检测、预加重等,然后是参数特征量的提取。提取的特征参数满足如下要求：
(1)特征参数能有效地代表语音特征,具有很好的区分性；
(2)参数间有良好的独立性；
(3)特征参数要计算方便,要考虑到语音识别的实时实现。
图1 语音识别系统方案框图
语音识别的过程可以被看作模式匹配的过程，模式匹配是指根据一定的准则，使未知模式与模型库中的某一个模型获得最佳匹配的过程。模式匹配中需要用到的参考模板通过模板训练获得。在训练阶段，将特征参数进行一定的处理后，为每个词条建立一个模型，保存为模板库。在识别阶段，语音信号经过相同的通道得到语音特征参数，生成测试模板，与参考模板进行匹配，将匹配分数最高的参考模板作为识别结果。
二、语音信号的分析与处理
1、语音信号采集
该实验以实验者本人的声音（语音信号0~9）为分析样本，是利用PC机录制，音频文件采用8000kHz采样频率、16bit量化、单声道的PCM录音格式，用MATLAB本身wavread 函数来读取语音文件。如图2为采集的数字信号“3”的语音原始信号。
图2 采集的数字语音“3”的原始信号
2、语音信号分析
语音信号是一种典型的非平稳信号。对于非平稳信号，它是非周期的，频谱随时间连续变化，因此由傅里叶变换得到的频谱无法获知其在各个时刻的频谱特性。如果利用加窗的方法从语音流中取出其中一个短断，再进行傅里叶变换，就可以得到该语音的短时谱。
语音信号的基本组成单位是音素。音素可分成“浊音”和“清音”两大类。如果将不存在语音而只有背景噪声的情况称为“无声”，那么音素可以分成“无声”、“浊音”、“清音”三类。
浊音的短时谱有两个特点：第一，有明显的周期性起伏结构，这是因为浊音的激励源为周期脉冲气流；第二，频谱中明显地有凸出点，即“共振峰”，它们的出现频率与声道的谐振频率相对应。清音的短时谱则没有这两个特点，它十分类似于一段随机噪声的频谱。
2.1 时域分析
语音信号具有时变特性，但在一个短时间范围内(一般认为在10~30ms的短时间内)，其特性基本保持不变，即相对稳定，因而可以将其看作是一个准稳态过程，即语音信号具有短时平稳性。任何语音信号的分析和处理必须建立在“短时”的基础上，即进行“短时分析”，将语音信号分段来分析其特征参数，其中每一段称为一“帧”，帧长一般取为10~30ms。这样，对于整体的语音信号来讲，分析出的是由每一帧特征参数组成的特征参数时间序列。
2.1.1短时能量分析
短时能量分析用途：第一，可以区分清音段和浊音段，因为浊音时的短时平均能量值比
清音时大得多；第二，可以用来区分声母与韵母的分界、无声与有声的分界、连字
的分界等。如对于高信噪比的语音信号，短时平均能量用来区分有无语音。无语音信号噪声的短时平均能量很小，而有语音信号的能量则显著增大到某一个数值，由此可以区分语音信号的开始点或者终止点。
2.1.2短时过零率分析
过零就是信号通过零值。对于连续语音信号，可以考察其时域波形通过时间轴的情况。对于离散时间信号，如果相邻的取样值改变符号则称为过零。由此可以计算过零数，过零数就是样本改变符号的次数。单位时间内的过零数称为平均过零数。短时过零分析通常用在端点侦测，特别是用来估计清音的起始位置和结束位置。
2.2、频域分析
短时傅立叶分析在运用离散时间傅立叶变换分析语音信号的变化时，会遇到这样的问题，即单一的傅立叶变换并不能反映时间变化的频谱信息，诸如时变共振峰和谐波。具体而言，通常将信号的每一时刻与其相邻时刻信号的傅立叶变换相联系，这样就可以及时跟踪信号的频谱变化。语音信号的短时傅立叶变换见程序所述。短时傅立叶分析一般采用汉明窗作为分析窗。
3、语音信号的处理
3.1、语音识别的DTW算法本设计中，采用DTW算法，该算法基于动态规划(DP)的思想解决了发音长短不一的模板匹配问题，在训练和建立模板以及识别阶段，都先采用端点检测算法确定语音的起点和终点。
在本设计当中，我们建立的参考模板，m为训练语音帧的时序标号，M为该模板所包含的语音帧总数，R(m)为第m帧的语音特征矢量。所要识别的输入词条语音称为测试模板，n为测试语音帧的时序标号，N为该模板所包含的语音帧总数，T(n)为第n帧的语音特征矢量。参考模板和测试模板一般都采用相同类型的特征矢量(如LPCC系数)、相同的帧长、相同的窗函数和相同的帧移。
考虑到语音中各段在不同的情况下持续时间会产生或长或短的变化，因而更多地是采用动态规划DP的方法。把测试模板的各个帧号n=1～N在一个二维直角坐标系中的横轴上标出，把参考模板的各帧号m=1～M在纵轴上标出，通过这些形成网格，网格的每一个交叉点(n,m)即表示测试模式中某一帧与训练模式中某一帧的交汇点。DP算法即可以归结为寻找一条通过此网格中若干个点的路径。路径通过的格点即为此时与参考模板中进行距离计算的帧号。应当注意，路径不是随意选择的，选取的路径必定是从左下角出发，在右上角结束。
通常，规整函数被限制在一个平行四边形的网格内，如图3所示。它的一条边斜率为2，另一条边斜率为1/2。规整函数的起点是（1, 1），终点为（N，M）。DTW算法的目的是在此平行四边形内由起点到终点寻找一个规整函数，使其具有最小的代价函数，保证了测试模板与参考模板之间具有最大的声学相似特性。
图3 匹配路径约束示意图
由于在模板匹配过程中限定了弯折的斜率，因此平行四边形之外的格点对应的帧匹配距离是不需要计算的。另外，因为每一列各格点上的匹配计算只用到了前一列的3个网格，所以没有必要保存所有的帧匹配距离矩阵和累积距离矩阵。充分利用这两个特点可以减少计算量和存储空间的需求，形成一种高效的DTW算法。图2中，把实际的动态弯折分为三段，（1，xa），（xa+1，xb），（xb+1，N），其中：
xa= (2M-N)/3，xb=2(2N-M)/3
xa和xb都取最相近的整数，由此可得出对M和N长度的限制条件：
2M-N≥3，2N-M≥2
当不满足以上条件时，认为两者差别太大，则无法进行动态弯折匹配。在x轴上的每一帧不再需要与y轴上的每一帧进行比较，而只是与y轴上[ymin，ymax]间的帧进行比较，ymin 和ymax的计算公式为：
ymin=x/2，0≤x≤xb，
2x+(M-2N)，xb< x≤N
ymax=2x，0≤x≤xa，
x/2+(M-N/2)，xa< x≤N
如果出现xa> xb的情况，则弯折匹配的三段为（1，xb），（xb+1，xa），（xa+1，N）。
对于x轴上每前进一帧，虽然所要比较的y轴上的帧数不同，但弯折特性是一样的，累
积距离的更新都是用下式实现的：
D(x，y) = d(x，y)+min[D(x-1，y)，D(x-1，y-1)，D(x-1，y-2)]
3.2、MATLAB仿真过程
3.2.1 语音信号预处理
语音信号的预处理包括预滤波、采样和量化、加窗、预加重、端点检测等过程。由于语音信号在帧长为10ms~30ms之内是相对平稳的，同时为了便于计算FFT，本系统选取帧长N为256个语音点，帧移M为128点。
本文采用汉明窗对语音信号进行分帧处理，如下式：
ω(n) =0.54-0.46cos(2πn/(N-1))，0≤n≤N-1 预加重用具有6dB/倍频程的提升高频特性的一阶数字滤波器实现：
H(z) =1-0.937 5/z
端点检测采用基于短时能量和短时平均过零率法，利用已知为“静态”的最初十帧信号为短时能量设置2个门限ampl和amph，以及过零率阈值zcr。语音起始点从第11帧开始检测，其流程图如图4。语音结束点的检测方法与检测起点相似，但此时从后向前搜索。
图4 语音起点检测流程图
3.2 特征参数提取及语音识别
众多研究表明，倒谱特征参数所含的信息量比其他参数多，能较好地表现语音信号。本文选取能够反映人对语音的感知特性的Mel频率倒谱系数(MFCC)作为特征参数，阶数为12。
经过MFCC特征参数提取后，各帧语音信号就形成了一个个特征矢量。识别时，将待测语音与模板库中的每一个模板进行模式匹配，找到距离最小的模板作为输出结果。
4、语音信号处理结果
如图4为语音信号“8”的处理结果，其他语音信号处理结果图不在此一一给出
图4 语音信号“8”的处理结果图
以下为得到的最终处理结果，10个数字识别正确。经测试，程序等到了较好的语音识别效果。
正在进行模板匹配…
正在计算匹配结果
测试信号0的识别结果为0
测试信号1的识别结果为1
测试信号2的识别结果为2
测试信号3的识别结果为3
测试信号4的识别结果为4
测试信号5的识别结果为5
测试信号6的识别结果为6
测试信号7的识别结果为7
测试信号8的识别结果为8
测试信号9的识别结果为9
三、总结
本文用MA TLAB编程完成的数字语音信号识别系统详细地分析了语音信号的时域、频域等特性，并实现了对数字0到9的准确识别。通过语音识别系统的设计，对数字信号处理的流程有了深刻的认识，也为以后使用MATLAB软件编程完成各项任务打好了基础。
信息学院 《人工智能及其应用》课程论文题目：基于神经网络的语音信号识别 作者黄超班级自动08-1BF班 系别信息学院专业自动化 完成时间 2011.6.12
基于神经网络的语音信号识别 摘要 语言是人类之间交流信息的主要手段之一，自电脑发明以来，人们就一直致力于使电 脑能够理解自然语言。语音识别技术是集声学、语音学、语言学、计算机、信息处理和人工 智能等诸领域的一项综合技术，应用需求十分广阔，长期以来一直是人们研究的热点。 神经网络是在现代科学研究成果的基础上提出来的模拟人脑结构机制的一门新兴科 学，它模拟了人类神经元活动的原理，具有自学习、联想、对比、推理和概括能力，为很好 地解决语音识别这样一个复杂的模式分类问题提供了新的途径。 本文针时语音识别的特点．对BP神经网络在语音识别技术中的应用进行了探索性研究， 进而结合人工智能领域较为有效的方法——遗传(GA)算法。针对传统BP算法识别准确率高 但训练速度慢的缺点，对BP网络进行改进，构建了一种基于遗传神经网络的语音识别算法(GABP)，并建立相应的语音识别系统。仿真实验表明，该算法有效地缩短了识别时问，提 高了网络训练速度和语音的识别率。 关键词：语音识别，神经网络，遗传算法，遗传神经网络,BP网络 THE RSREARCH OF SPEECH RECOGNITION BASED ON THE NEURAL NETWORK ABSTRACT Language is one of the most important means of exchanging information among the mankind．Since the computer was invented，many scientists have been devoted to enabling the computer to understand the natural language．Speech recognition is a comprehensive technology of such areas as acoustics，phonetics，linguistics，computer science，information processing and artificial intelligence，which can be used widely．The research of speech recognition technology has been focused by the world for a long time．The neural network is a new developing science，which simulates the mechanism of human brain and was putted forward by the developing of modern science．It is not the overall description of human brain，but the abstract，simulation and simplifying of the physical neural networks of human beings. The purpose of the research in this area is exploring the human brain mechanisms in information processing，storing and searching．If people can understand these mechanisms，a new way for the research of artificial intelligence，information processing and etc.
1·语音信号处理的三大分支：语音合成（说），语音编码（压缩），语音识别（听），语音增强。2·语音是怎样生成的：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，这就形成了语音。 3·浊音：发音时声带振动的音称为浊音，它能量高，过零率低。 为周期性斜三角脉冲。清音：声带不振动，能量低过零率高非周期脉冲，可用随机白噪声激励。 4·掩蔽效应：一个声音的听感觉感受受同时存在的另一个声音的影响的现象。 掩蔽效应的应用：它指人耳只对最明显的声音反应敏感，对于不敏感的反应较不敏感，应用此原理人们发明了MP3等压缩的数字音乐格式，只突出记录人耳较为敏感的中频段声音，大大压缩了存储空间。 5·听觉机理：（1）外耳：机械振动，（2）中耳：限幅放大，（3）内耳：耳蜗。 6·语音信号数字模型：1）激励模型、2）声道模型、3）辐射模型。 7·语音生成系统的传递函数： ) ( )z( ) ( ) (z R V z G z H= 8·模型局限性及解决办法： 声道的传输函数具有全极点的性质，这对于元音和大多数辅音来说是比较符合实际的，但对于鼻音和阻塞音来说由于出现了零点，这种模型就不够准确了，一种解决办法是在V(z)中引入若干个零点但这样将使模型复杂化，另一种是适当提高阶数P，使得全极点模型能更好的逼近具有此种零点的传输函数。9·预加重含义：加入一阶高通滤波器。10·预加重处理目的：目的是为了对语音的高频部分进行加重，去除口唇辐射的影响，增加语音的高频分辨率11·预加重处理技术：一般通过传递函数为： z1 1 H(z)- - =α的一阶FIR高通数字滤波器来实现预加重。 12·短时平均能量主要用途： 1）可以作为区分浊音和清音的特征参 数2）在信噪比较高的情况下短时能量 还可以作为区分有声和无声的依据3) 可以作为辅助的特征参数用于语音识 别中。 13常用的窗有两种：一种是矩形窗， 窗函数如下： ? ? ?- ≤ ≤ = 其他 ,0 1 ,1 ) ( N n n ω 可简化为： ∑ - - = - - = n N n m n m x m x z )1 ( |)] 1 ( sgn[ )] ( sgn[ | 2 1 π 另一种是汉明窗，窗函数： ? ? ?≤ ≤ - - = 其他 ,0 )] 1 /( 2[ cos 46 .0 54 .0N n N nπ ω 14·过零率：单位时间内过零的次数。 浊音：过零率低能量高，清音：过零率 高能量高。 15·端点检测目的：从包含语音的一段 信号中确定出语音的起点及结束点。 16·自相关函数： 时域离散确定信号： ∑+∞ -∞ = + = m k m x M x) ( ) ( ) R(k 时域离散随机信号： ∑ - = + + = N N m k m x m x N ) ( ) ( 1 2 1 ) R(k 自相关函数性质：1)对称性： R（K）=R（-K）2）在K=0处为最大值， 即对于所有K来说 )0( |) ( |R K R≤3）对于确定信 号，R（0）对应于能量对于随机信号R （0）对应于平均功率。 17·浊音和清音的短时自相关函数有以 下特点:1)短时自相关函数可以很明显 的反映出浊音信号的周期性 2）清音的短时自相关函数没有周期性， 也不具有明显突出的峰值，其性质类似 于噪声。3）不同的窗对短时自相关函 数结果有一定影响。 18·短时自相关函数（求峰值）两个峰 值之间的距离为周期。短时平均幅度差 函数（求谷值）两个谷值之间的距离为 周期。 19·采用双限门比较的两极判决法：第 一级判决:1)先根据语音短时能量的轮 廓选取一个较高的门限T1进行一次粗 判：语音起止点位于该门限与短时能量 包络交点所对应的时间间隔之外。 2）根据背景噪声的平均能量确定一个 较低的门限T2，并从A点往左、从B 点往右搜索，分别找到短时能量包络与 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 ） ） （m x( m - n ω的傅里叶变 换或离散傅里叶变换。当ω或K固定 时，它们就是一个卷积，相当于滤波器 的运算。 21·基音周期估值的两种方法:第一种 方法：先对语音信号进行低通滤波，在 进行自相关计算。第二种方法，先对语 音信号进行中心削波处理，在进行自相 关计算。 判别基音周期的方法：1·短时自相关 函数法。2·短时平均幅度差函数。 22·线性预测编码就是利用过去的样值 对新样值进行预测，然后将样值的实际 值与预测值相减，得到一个误差信号， 显然误差信号的动态范围远小于原始 语音信号的动态范围，对误差信号的进 行量化编码，可大大减少量化所需的比 特数，使编码速率降低。
MAXIDRIVER3.4数字音频处理器 ALTO MAXIDRIVER3.4数字处理器是集增益、噪声门、参数均衡、分频、压缩限 幅、延时为一体的全功能数字音频处理器，具有2个输入通道和6个输出通道，本机内设10种工厂预设的分频模式，64个用户程序数据库位置以及利用多媒体卡（MMC）进行128个用户程序外置储存的功能。MAXIDRIVER3.4是新一代全数字音 频处理器，采用分级菜单形式，操作非常方便。 功能键介绍 前面板 1、MODE---分级菜单选择，按动时循环选择PRESET（预设）、DELAY（延时）、EDIT（编辑）、UTILITY（系统设置）菜单功能。同时相对应的LED指示灯会被点亮。这时可以进入所选择的菜单进行参数编辑。 2、LED指示灯---当你用MODE键选择需要编辑的菜单时，相对应的LED指示 灯会被点亮。 3、2X16位LCD显示屏---显示正在编辑或查看的系统参数或系统状态。 4、数据轮---转动这个数据轮可以调节需要编辑的参数的数值，顺时针旋转提高数值，逆时针旋转减低数值。 5、PREV/NEXT---前翻/后翻键，每个主菜单下面都有若干个子菜单，通过按动这两个按键可以向前或向后选择所需要进行编辑的子菜单。 6、NAVIGATION CURSOR KEYS---光标移动键，每个子菜单中都有若干个可以 编辑的参数选择，按动这两个键，可以选择需要编辑的参数，选中的参数会闪烁。 7、CARD---储存卡插入口，在这个插口插入MMC储存卡，利用PRESET（预设） 菜单下，可以对该储存卡进行写入、读出等操作。 8、ENTER---确认键，按此键可以对所选择的菜单或编辑的参数数值进行确认。 9、ESC---取消键，按此键可以对所选择的菜单或编辑的参数数值进行取消操作，返回上一级菜单。 10、输入电平指示表，实时指示A/B两个输入通道输入电平的强弱数值。 11、MUTE---静音按键，按下后将关闭相应输出通道的输出信号，相对应的 红色LED指示灯将点亮。 12、输出电平指示表，显示每个输出通道输出电平大小数值，这里显示的数 值不是绝对的输出电平数值，而是与该列LED指示灯中的LIMIT（限幅）指示为基础相比较的数值。
语音信号处理实验报告 专业班级电子信息1203 学生姓名钟英爽 指导教师覃爱娜 完成日期2015年4月28日 电子信息工程系 信息科学与工程学院
实验一语音波形文件的分析和读取 一、实验学时：2 学时 二、实验的任务、性质与目的： 本实验是选修《语音信号处理》课的电子信息类专业学生的基础实验。通过实验 （1）掌握语音信号的基本特性理论：随机性，时变特性，短时平稳性，相关性等； （2）掌握语音信号的录入方式和*.WAV音波文件的存储结构； （3）使学生初步掌握语音信号处理的一般实验方法。 三、实验原理和步骤： WAV 文件格式简介 WAV 文件是多媒体中使用了声波文件的格式之一，它是以RIFF格式为标准。每个WAV 文件的头四个字节就是“RIFF”。WAV 文件由文件头和数据体两大部分组成，其中文件头又分为RIFF/WAV 文件标识段和声音数据格式说明段两部分。常见的WAV 声音文件有两种，分别对应于单声道（11.025KHz 采样率、8Bit 的采样值）和双声道（44.1KHz 采样率、16Bit 的采样值）。采样率是指声音信号在“模拟→数字”转换过程中，单位时间内采样的次数；采样值是指每一次采样周期内声音模拟信号的积分值。对于单声道声音文件，采样数据为8 位的短整数（short int 00H-FFH）；而对于双声道立体声声音文件，每次采样数据为一个16 位的整数（int），高八位和低八位分别代表左右两个声道。WAV 文件数据块包含以脉冲编码调制（PCM）格式表示的样本。在单声道WAV 文件中，道0 代表左声道，声道1 代表右声道；在多声道WAV 文件中，样本是交替出现的。WAV 文件的格式 表1 wav文件格式说明表
说明：平时作业写在作业本上，注意每次作业之间保持一定空白间距。期末随堂考试写在打印纸上。记得抄题目。最后成绩按作业质量与出勤率评定。谢谢合作！ 第1次作业(第1章) 1.语音信号处理的目的是什么？ 2.语音信息的交换大致可以分为哪三类？ 3.语音信号处理的三个主要分支是什么？ 4.画出语音处理过程的结构框图。 第2次作业(第2章) 1.人的发声器官由哪3部分组成？ 2.浊音和清音的发声机理是什么？ 3.画出语音信号产生的二元激励模型。 第3次作业(第3章) 1.语音信号时域分析提取的特征参数主要有哪些？ 2.对语音信号进行预加重的目的是什么？实现预加重的数字滤波器的传递函数是什么？ 3.什么是语音信号的短时平稳性？用图和公式说明语音信号的分帧加窗过程。 4.短时平均能量的定义式？窗长对短时平均能量计算的影响？短时平均能量的主要用 途？ 5.短时平均过零率的定义式？短时平均过零率的用途？ 第4次作业(第3章) 1.短时自相关函数及其修正型的定义式？对比浊音和清音的短时自相关函数特点。 2.什么叫端点检测？阐述利用能量和过零率进行语音端点检测的两级判决法的实现步骤。 3.基于短时自相关法的基音周期估值中，常用的两种削波函数公式是什么？
第5次作业(第4章) 1.写出一帧语音信号的短时傅里叶变换公式()j X eω。观察矩形窗和汉明窗两种窗函数下 n 的短时频谱图有哪些特点？关于短时谱和移动窗可以得出哪些结论？ 2.画出滤波器组相加法实现短时综合的程序流程图。画出短时综合叠接相加法实现流程图。 第6次作业(第5章) 1.什么叫卷积同态系统？写出信号() x n复倒谱和倒谱的定义式。 2.给出倒谱法求基音周期的实现框图。 第7次作业 1.语音编码的目的是什么？按编码方式可分为三种，它们各自特点是什么？(第8章) 2.阐述语音合成的三种方法,并予以比较。(第9章) 3.语音识别系统的分类？语音识别系统的典型组成框图。(第10章) 期末随堂考试 1.语音信号处理主要研究哪几方面的内容？ 2.语音信号的清/浊音有什么区别？清/浊音的AMDF有什么区别？ 3.解释端点检测、基音、共振峰、语谱图 4.短时分析如何“分帧”？画图表示帧长、帧移。 5.简述时间窗长与频率分辨率的关系。 6.简述中心削波自相关法基音检测的原理及优点。为什么要进行后处理？如何后处理？ 7.论述共振峰合成的原理及其在语音合成中的应用。 8.简述同态信号处理在共振峰估计中的作用。 9.语音识别的目的是什么？如何分类？有哪些方法？ 10.列举5 种语音信号处理应用技术或产品。简述其工作原理？
BIAMP Nexia CS数字音频处理器 ［会议系统］适用于需要大量话筒的应用环境，诸如法庭，会议室，理事会等场合。 Nexia CS是一台数字信号处理器，配有10路话筒／线路输入和6路独立的混合输出，可满足会议室、法庭和理事会等场合的会议应用。Nexia的设计软件中提供了大量的路由选择、信号处理等模块，用户可以通过PC软件来对系统进行搭积木式的设计。通过控制软件的屏幕、RS－232接口或者其他兼容的遥控设备可以对Nexia CS进行控制。利用以太网和NexLink数字音频接口，多台Nexia 设备可以联机构成大系统工作。 特性： 10路平衡式话筒／线路输入，采用裸线接口端子。 6路平衡式输出，采用裸线接口端子。 以太网接口用于软件设置／控制。 串行接口用于第三方RS－232远程控制。 远程控制母线用于特制的控制面板。 NexLink接口用于多台设备联机工作。 NEXIA软件，可工作在WindowsNT4.0／2000／XP。 固定数量的输入输出接口，内部处理可自由设定。 具有混合、线路交换、组合、均衡、延时、控制等多种功能。 CE认证标志，通过CSA UL6500标准测试。 设计师和工程师用指标说明 数字会议系统应该具备10路配有裸线接口端子的平衡式话筒／线路输入和6路配有裸线接口端子的平衡式线路输出。输入输出都是模拟信号，设备内部采用24－bit量化、48kHz取样频率进行模拟／数字和数字／模拟转换。所有的内部处理都是数字处理。采用NexLink连接后，允许在多台设备间共享数字音频信
号。 可以用软件来创建或者连接每一台硬件设备中数字信号处理组件。可选用的系统组件应该包括（并不限定于）：调音台、均衡器、分频器、动态增益控制器，路由选择、延时器、远程控制器、电平表、信号发生器以及诊断器。软件设置和控制可通过以太网连接进行操作。设定完成之后，处理器可以通过软件显示屏进行控制。第三方RS－232控制系统和第三方遥控设备都可以用来控制本设备。软件可以在一台工作在Windows NT4.0／2000／XP下，配有网卡的个人电脑下运行。 Nexia CS就是满足以上要求的数字会议系统。 各模块界面： （1）输入／输出模块界面 输入／输出10进6出界面 （2）其它模块界面与Nexia SP相同。
2018-2022年我国智能语音行业变现分析 移动端实现精准营销 移动端，直接收费尚早，精准营销为先。 在手机移动端，语音识别作为交互技术，在翻译、搜索、地图等APP应用中使用已经非常广泛。通过嵌入这些APP中，提升用户体验和用户粘性。但由于体验欠佳，用户尚未形成以语音输入作为第一交互方式的习惯，目前语音技术厂商大都是向移动应用开发者免费开放API(应用程序接口)。 移动应用的用户每次语音输入的信息都会经过云端语音识别引擎的处理分析，通过此种方式语音识别公司收集到海量用户使用数据，在用户画像、精准广告投放方面具有非常明显的商业价值。巨头有更加丰富的变现手段，比专业的语音技术公司变现容易得多。例如阿里可以更精准地推送电商广告，百度可以更精准地给出搜索结果，腾讯可以更精准地推送游戏广告。而语音技术公司，例如Nuance、之类，要想变现
先要看合作的移动应用开发商自身经营的情况，还要面对包括互联网巨头在内的竞争对手也免费开放语音识别API的竞争。随着用户养成语音交互的习惯，对于一些需要重度语音交互的应用，语音技术厂商才可能直接收取服务费或者利润分成。一般认为语音技术厂商基于用户数据，为应用开发伙伴提供更好的精准营销方案是目前最适合的变现模式。 企业端发挥先发优势 企业端，语音技术公司先发优势明显。 目前语音技术企业的主要盈利模式将语音识别嵌入到企业、政府的工作交流中，提供系统的软件解决方案。Nuance收入的47%来自医疗行业，它提供了一整套基于语音技术的病例、档案、诊断沟通的解决方案。17%的收入来自银行、电信、物流等行业，例如提供客户服务、语音身份认证、数据处理等服务。科大讯飞一半以上的收入来自于教育、电信、政府的语音技术解决方案。 行业解决方案有很强的马太效应，需要对行业有深刻理解和大量的数据积累。的医疗应用、科大讯飞教育相关应用都有一定的垄断趋势。 硬件厂商的变现入口 智能硬件，众多场景的入口，变现的金矿。 汽车、电视、智能音箱（家庭的雏形〕、服务机器人等产品潜在用户数巨大，交互内容相对开放，交互过程中会产生大量高价值的用户数据，是互联网巨头和语音技术公司未来争夺的重要阵地。由于应用场景相对复杂，智能硬件配套集成的语音识别技术难度远高于手机移动端，语音技术公司不仅可以直接向硬件厂商收取一次性的语音功能模块费用，还可以收取升级服务费。
二、问答题（每题分，共分） 、语音信号处理主要研究哪几方面的内容？ 语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语言信号进行处理的一门学科，语音信号处理的理论和研究包括紧密结合的两个方面：一方面，从语言的产生和感知来对其进行研究，这一研究与语言、语言学、认知科学、心理、生理等学科密不可分；另一方面，是将语音作为一 种信号来进行处理，包括传统的数字信号处理技术以及一些新的应用于语音信号的处理方法 和技术。 、语音识别的研究目标和计算机自动语音识别的任务是什么？ 语音识别技术，也被称为自动语音识别，()，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为 计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。 计算机自动语音识别的任务就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本 或命令的高技术。 、语音合成模型关键技术有哪些？ 语音合成是实现人机语音通信，建立一个有听和讲能力的口语系统所需的两项关键技术，该系统主要由三部分组成：文本分析模块、韵律生成模块和声学模块。.如何取样以精确地抽取人类发信的主要特征，.寻求什么样的网络特征以综合声道的频率响应，.输出合成声音的质量如何保证。 、语音压缩技术有哪些国际标准？ 二、名词解释（每题分，共分） 端点检测：就从包含语音的一段信号中，准确的确定语音的起始点和终止点，区分语音信号和非语音信号。 共振峰：当准周期脉冲激励进入声道时会引起共振特性，产生一组共振频率，称为共振峰频率或简称共振峰。 语谱图：是一种三维频谱，它是表示语音频谱随时间变化的图形，其纵轴为频率，横轴为时间，任一给定的频率成分在给定时刻的强弱用相应点的灰度或色调的浓淡来表示。 码本设计：就是从大量信号样本中训练出好的码本，从实际效果出发寻找好的失真测度定义 公示，用最少的搜素和计算失真的运算量。 语音增强：语音质量的改善和提高，目的去掉语音信号中的噪声和干扰，改善它的质量 三、简答题（每题分，共分） 、简述如何利用听觉掩蔽效应。 一个较弱的声音(被掩蔽音)的听觉感受被另一个较强的声音(掩蔽音)影响的现象称为人耳的“掩蔽效应”。人耳的掩蔽效应一个较弱的声音(被掩蔽音)的听觉感受被另一个较强的声 音(掩蔽音)影响的现象称为人耳的“掩蔽效应”。被掩蔽音单独存在时的听阈分贝值，或者 说在安静环境中能被人耳听到的纯音的最小值称为绝对闻阈。实验表明，—绝对闻阈值最小，即人耳对它的微弱声音最敏感；而在低频和高频区绝对闻阈值要大得多。在范围内闻阈随频率变化最不显著，即在这个范围内语言可储度最高。在掩蔽情况下，提高被掩蔽弱音的强度， 使人耳能够听见时的闻阈称为掩蔽闻阈(或称掩蔽门限)，被掩蔽弱音必须提高的分贝值称为 掩蔽量(或称阈移)。 、简述时间窗长与频率分辨率的关系。 采样周期、窗口长度和频率分辨率△之间存在下列关系：△(*) 可见，采样周期一定时，△随窗口宽度的增加而减少，即频率分辨率相应得到提高，但同时时间分辨率降低；如果窗口取短，频率分辨率下降，而时间分辨率提高，因而二者是矛盾的。 、简述时域分析的技术（最少三项）及其在基因检测中的应用。（）
数字语音处理课程报告
语音信号的采集与分析 摘要 语音信号的采集与分析技术是一门涉及面很广的交叉科学，它的应用和发展与语音学、声音测量学、电子测量技术以及数字信号处理等学科紧密联系。其中语音采集和分析仪器的小型化、智能化、数字化以及多功能化的发展越来越快，分析速度较以往也有了大幅度的高。本文简要介绍了语音信号采集与分析的发展史以及语音信号的特征、采集与分析方法，并通过PC机录制自己的一段声音，运用Matlab进行仿真分析，最后加入噪声进行滤波处理，比较滤波前后的变化。 关键词：语音信号，采集与分析，时域，频域 0 引言 通过语音传递信息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息的形式。语言是人类持有的功能．声音是人类常用的工具，是相互传递信息的最主要的手段。因此，语音信号是人们构成思想疏通和感情交流的最主要的途径。并且，由于语言和语音与人的智力活动密切相关，与社会文化和进步紧密相连，所以它具有最大的信息容量和最高的智能水平。现在，人类已开始进入了信息化时代，用现代手段研究语音信号，使人们能更加有效地产生、传输、存储、获取和应用语音信息，这对于促进社会的发展具有十分重要的意义。 让计算机能听懂人类的语言，是人类自计算机诞生以来梦寐以求的想法。随着计算机越来越向便携化方向发展，随着计算环境的日趋复杂化，人们越来越迫切要求摆脱键盘的束缚而代之以语音输人这样便于使用的、自然的、人性化的输人方式。作为高科技应用领域的研究热点，语音信号采集与分析从理论的研究到产品的开发已经走过了几十个春秋并且取得了长足的进步。它正在直接与办公、交通、金融、公安、商业、旅游等行业的语音咨询与管理．工业生产部门的语声控制，电话、电信系统的自动拨号、辅助控制与查询以及医疗卫生和福利事业的生活支援系统等各种实际应用领域相接轨，并且有望成为下一代操作系统和应用程序的用户界面。可见，语音信号采集与分析的研究将是一项极具市场价值和挑战性的工作。我们今天进行这一领域的研究与开拓就是要让语音信号处理技术走人人们的日常生活当中，并不断朝更高目标而努力。 语音信号采集与分析之所以能够那样长期地、深深地吸引广大科学工作者去不断地对其进行研究和探讨，除了它的实用性之外，另一个重要原因是，它始终与当时信息科学中最活跃的前沿学科保持密切的联系．并且一起发展。语音信号采集与分析是以语音语言学和数字
怎样使用数字音频处理器现在数字音频处理器越来越多地运用到工程当中了，对于有基础有经验的人来说，处理器是一个很好用的工具，但是，对于一些经验比较欠缺的朋友来说，看着一台处理器，又是一大堆英文，不免有点无从下手。其实不用慌，我来介绍一下处理器使用步骤,以一个2进4出的处理器控制全频音箱＋超低音音箱的系统为例 1、首先是用处理器连接系统，先确定好哪个输出通道用来控制全频音箱，哪个输出通道用来控制超低音音箱，比如你用输出1、2通道控制超低音，用输出3、4通道控制全频。接好线了，就首先进入处理器的编辑（EDIT）界面来进行设置，进入编辑界面不同的产品的方法不同，具体怎么进入，去看说明书。 2、利用处理器的路由（ROUNT）功能来确定输出通道的信号来自哪个输入通道，比如你用立体声方式扩声形式，你可以选择输出通道1、3的信号来自输入A，输出通道的2、4的信号来自输入B。信号分配功能不同的产品所处的位置不同，有些是在分频模块里，有些是在增益控制模块里，这个根据说明书的指示去找。 3、根据音箱的技术特性或实际要求来对音箱的工作频段进行设置，也就是设置分频点。处理器上的分频模块一般用CROSSOVER或X-OVER表示，进入后有下限频率选择（HPF）和上限频率选择（LPF），还要滤波器模式和斜率的选择。首先先确定工作频段，比如超低音的频段是40－120赫兹，你就把超低音通道的HPF设置为40，LPF设置为120。全频音箱如果你要控制下限，就根据它的低音单元口径，设置它的HPF大约在50－100Hz,。处理器滤波器形式选择一般有三种，bessel,butterworth和linky-raily，我以前有帖子专门说明过三种滤波器的不同之处，这里不赘述。常用的是butterworth和linky-raily两种，然后是分频斜率的选择，一般你选24dB/oct就可以满足大部分的用途了。 4、这个时候你需要检查一下每个通道的初始电平是不是都在0dB位置，如果有不是0的，先把它们都调到0位置上，这个电平控制一般在GAIN功能里，DBX的处理器电平是在分频器里面的，用G表示。 5、现在就可以接通信号让系统先发出声音了，然后用极性相位仪检查一下音箱的极性是否统一，有不统一的，先检查一下线路有没有接反。如果线路没接反，而全频音箱和超低音的极性相反了，可以利用处理器输出通道的极性翻转功能（polarity或pol）把信号的极性反转，一般用Nomal或“＋”表示正极性，用INV或“－”表示负极性。 6、接下来就要借助SIA这类工具测量一下全频音箱和超低音的传输时间，一般来说是会有差异的，比如测到全频的传输时间是10ms，超低音是18ms，这个时候就要利用处理器的延时功能对全频进行延时，让全频和低音的传输时间相同。处理器的延时用DELAY或DLY表示，有些用m（米）有些用MS（毫秒）来显示延时量，SIA软件也同时提供了时间和距离的量，你可以选择你需要的数据值来进行延时 7、接下来就该进行均衡的调节了，可以配合测试工具也可以用耳朵来调，处理器的均衡用EQ来表示，一般都是参量均衡（PEQ），参量均衡有3个调节量，频率（F），带宽（Q 或OCT），增益（GAIN或G）。具体怎么调，就根据产品特性、房间特性和主观听觉来调了，这个就自己去想了。 8、均衡调好后，就要进行限幅器的设置了，处理器的限幅器用LIMIT来表示，进去以后一般有限幅电平（THRESHOLD），压缩比（RA TIO）的选项，你要做限幅就要先把压缩比RA TIO设置为无穷大（INF），然后配合功放来设置限幅电平，变成限幅器后，启动时间A TTACK和恢复时间RELEASE就不用去理了。DBX处理器的限幅器用PEAKSTOP来表示，启动后，直接设置限幅电平就可以了，至于怎么调限幅器，我有专门的帖子，自己去看。 9、都调好了就要保存数据，处理器的保存一般用STORE或SA VE表示，怎么存，就看产品说明书了。
1. 扩声系统升级改造 （1）新增2台数字音频处理器。该处理器需要和原有视频会议系统、数字会议系统、讲台话筒、现场图传背包TVU系统、无线麦克风、控制室电脑、有线电视等信号源（原调音台连接图附件1图1所示）和新增录播系统进行音频集成，实现各系统音频信号的任意路由和控制。处理器具备12进8出，12路输入通道带AEC回声消除功能，拥有AVB网络接口，支持多达128X128AVB网络，具备 Speech Sense （语音触发技术）和 Sona AEC （回声消除技术）的新型处理算法，信号处理可通过软件直观的配置和控制，如：信号路由和混音、均衡、滤波、动态处理、延迟等。 （2）新增会场前后方音箱。在大厅前方选用2只柱状线列阵音箱，铰接列阵与线性列阵技术的结合，在大厅中后场两侧柱子上壁挂两只补声音箱，以满足中后场的声压级。 整个扩声系统改造后需要符合会场声学环境要求，声音清楚无回声，声音大小符合会场扩声需求。声学特性指标按中华人民共和国国家标准GB50371-2006《厅堂扩声系统设计规范》要求，列表如下： 2. 中控系统升级改造 新购一套中控系统，系统需具有双网卡功能，局域网端口用于连接主机到外部网络，ICSLAN端口连接AMX设备或其他第三方A/V设备使其独立于主要网络；同时支持IPv6和802.1X网络标准和特性；支持灵活的编程应用实现（RPM,NetLinx和Java）；具有向后和跨平台的兼容性；具有自动诊断功能，能自动检测断线或连接错误的串口和红外端口；程序文件支持从USB驱动器导入/导出。 中控系统需要和原有及新增系统高度集成，将音频、视频、灯光、升降器、大屏控制等进行集中控制管理，能完成所有原系统控制部分的操作，支持一键式的模式切换，同时可支持此项目新购系统的统一控制。原中控系统连接示意图如下图所示：
系（院）物理与电子工程学院专业电子信息工程题目语音信号的处理与分析 学生姓名 指导教师 班级 学号 完成日期：2013 年5 月 目录 1 绪论 (3) 1.1课题背景及意义 (3) 1.2国内外研究现状 (3) 1.3本课题的研究内容和方法 (4) 1.3.1 研究内容 (4) 1.3.2 开发环境 (4) 2 语音信号处理的总体方案 (4) 2.1 系统基本概述 (4) 2.2 系统基本要求与目的 (4) 2.3 系统框架及实现 (5) 2.3.1 语音信号的采样 (5) 2.3.2 语音信号的频谱分析 (5) 2.3.3 音乐信号的抽取 (5) 2.3.4 音乐信号的AM调制 (5) 2.3.5 AM调制音乐信号的同步解调 (5) 2.4系统设计流程图 (6) 3 语音信号处理基本知识 (6) 3.1语音的录入与打开 (6)
3.2采样位数和采样频率 (6) 3.3时域信号的FFT分析 (7) 3.4切比雪夫滤波器 (7) 3.5数字滤波器设计原理 (8) 4 语音信号实例处理设计 (8) 4.1语音信号的采集 (8) 4.3.1高频调制与低频调制 (10) 4.3.2切比雪夫滤波 (11) 4.3.3 FIR滤波 (11) 5 总结 (12) 参考文献 (13) 语音信号的处理与分析 【摘要】语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴的学科，是目前发展最为迅速的信息科学研究领域的核心技术之一。通过语音传递信息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息形式。 Matlab语言是一种数据分析和处理功能十分强大的计算机应用软件，它可以将声音文件变换为离散的数据文件，然后利用其强大的矩阵运算能力处理数据，如数字滤波、傅里叶变换、时域和频域分析、声音回放以及各种图的呈现等，它的信号处理与分析工具箱为语音信号分析提供了十分丰富的功能函数，利用这些功能函数可以快捷而又方便地完成语音信号的处理和分析以及信号的可视化，使人机交互更加便捷。信号处理是Matlab重要应用的领域之一。 本设计针对现在大部分语音处理软件内容繁多、操作不便等问题，采用MATLAB7.0综合运用GUI界面设计、各种函数调用等来实现语音信号的变频、变幅、傅里叶变换及滤波，程序界面简练，操作简便，具有一定的实际应用意义。 最后，本文对语音信号处理的进一步发展方向提出了自己的看法。 【关键词】Matlab 语音信号傅里叶变换低通滤波器
第一章绪论 1.语音信号处理是以语音语言学和数字信号处理为基础而形成的一门涉及面很广的综合性的学科。p1d3 2.语音信号处理的应用技术列举：语音编码、语音识别、语音合成、说话人识别和语种辨识、语音转换和语音隐藏（语音信息伪装、语音数字水印技术）、语音增强等p4d3 3.当前语音信号处理应用的3个主流技术：矢量量化技术、隐马尔可夫模型技术、人工神经网络技术。p4d3 第二章语音信号处理基础知识 1.语音是组成语言的声音，是声音（Acoustic）和语言（Language）的组合体。p5d2 2.语音的基本声学特性包括音色，音调，音强、音长。p7d2 音色：也叫音质，是一种声音区别于另一种声音的基本特征。 音调：是指声音的高低，它取决于声波的频率。 音强：声音的强弱，它由声波的振动幅度决定。 音长：声音的长短，它取决于发音时间的长短。 3. 说话时一次发出的，具有一个响亮的中心，并被明显感觉到的语音片段叫音节（Syllable）。一个音节可以由一个音素（Phoneme）构成，也可以由几个音素构成。音素是语音发音的最小单位。p7d3 4.任何语言都有语音的元音（V owel）和辅音（Consonant）两种音素。p7d3 8.当声带振动发出的声音气流从喉腔、咽腔进入口腔从唇腔出去时，这些声腔完全开放，气流顺利通过，这种音称为元音。p7d3 9.呼出的声流，由于通路的某一部分封闭起来或受到阻碍，气流被阻不能畅通，而克服发音器官的这种阻碍而产生的音素称为辅音。p7d3 7.发辅音时由声带是否振动引起浊音和清音的区别，声带振动的是浊音，声带不振动的是清音。p7d3 8.元音构成音节的主干（因为无论从长度还是能量看，元音在音节中都占主要部分。）p7d3 9.元音的一个重要声学特性是共振峰（Formant）。共振峰参数是区别不同元音的重要参数，它一般包括共振峰频率（Formant Frequency）的位置和频带宽度（Formant Bandwidth）。p7d5 16.人类的声道和鼻道可以看作是非均匀截面的声道管，声道管的谐振频率称为共振峰频率（共振峰）。p7d5 10.汉语音节一般由声母、韵母和声调三部分组成。汉语普通话中有6000多个常用字，每个汉字是一个音节。p10d6 10. 发浊音时，气流通过声门时使声带发生振动，产生准周期激励脉冲串，这个脉冲串的周期就称为基音周期（pitch），其倒数成为基音频率。 11.汉语是一种声调语言，声调的变化就是浊音基音周期（或基音频率）的变化。p14d5 13. 无论是单音节语音还是连续语音，其中浊音段的基因频率是随时间而变化的，基因频率的不同轨迹成为声调。p9d11 14. 当两个响度不同的声音作用于人耳时，响度较高的频率成分的存在会影响到对响度较低的频率成分的感受，使其变得不易察觉，这种现象成为掩蔽效应。 15.语音信号的生成模型可由激励模型、声道模型和辐射模型三个子模型构成，三者是串联（串联/并联）的关系。p21-26 16.语音信号激励模型一般分为浊音激励和清音激励，发浊音时激励模型为脉冲波。p21d6 17.语音信号激励模型一般分为浊音激励和清音激励，发清音时激励信号通常被模拟为随机白噪声。p22d2
一、选择题 1、下列选项不属于多媒体组成部分的是：（ C ）。 A、视频 B、声音 C、像素 D、文字 2、声波不能在( D )中传播。 A、水 B、空气 C、墙壁 D、中空 3、下列选项不属于声音的重要指标的是:( B )。 A、频率 B、音色 C、周期 D、振幅 4、下列选项表示波的高低幅度即声音的强弱的是：（ D ）。 A、频率 B、音色 C、周期 D、振幅 5、下列选项表示两个相邻的波之间的时间长度的是：（ C ）。 A、频率 B、音色 C、周期 D、振幅 6、下列选项表示每秒中振动的次数的是：（ A ）。 A、频率 B、音色 C、周期 D、振幅 7、自然界的声音是——信号，要使计算机能处理的音频信号必须将其——， 这种转换过程即声音的数字化。 (A/D) A. 连续变化的模拟离散化 B. 离散变化的模拟连续化 C. 连续变化的数字离散化 D. 离散变化的数字连续化 8、对声音信号进行数字化处理，是对声音因信号——。 (D) A. 先量化再采样 B. 仅采样 C. 仅量化 D. 先采样再量化 9、对声音信号进行数字化处理首先需要确定的两个问题是——。 (A) A. 采样频率和量化精度 B. 压缩和解压缩 C. 录音与播放 D. 模拟与压缩 10、对声音信号进行数字化时，间隔时间相等的采样称为——采样。 (B) A. 随机 B. 均匀 C. 选择 D. 模拟 11、对声音信号进行数字化时，用多少哥二进制位来存储表示数字化声音的 数据，称为——。 (D) A. 采样 B.采样频率 C.量化 D.量化精度 12、对声音信号进行数字化时，每秒钟需要采集多少个声音样本，称为——。 （B） A. 压缩 B. 采样频率 C. 解压缩 D. 量化精 13、乃奎斯特采样理论指出，采样频率不超过声音最高频率的（B）倍 A. 1 B. 2 C.3 D.4 14、满足奈奎斯特采样理论，则经过采样后的采样信号（A） A.可以还原成原来的声音 B.不能还原成原来的声音 Ｃ.是有损压缩 D.模拟声音 15、从听觉角度看，声音不具有（C）要素 A.音调 B.响度 C.音长 D.音色 16、声音的高低叫做（），他与频率（B） A.音调无关 B.音调成正比Ｃ.音调成反比Ｄ.响度无关 17、下列表示人耳对声音音质的感觉的是（C） A.音调 B.响度 C.音色 D.音量 18、从电话，广播中分辨出是熟人的根据（A）的不同，它是由谐音的多寡，各 谐音的特性决定的 A.音色 B.响度 C.频率 D.音调
本技术实施例提出一种智能语音系统，包括蓝牙终端和智能设备；所述蓝牙终端包括麦克风阵列、语音预处理装置、第一传输装置和回放装置；所述智能设备包括第二传输装置和智能处理器；所述第一传输装置包括第一BLE通信装置和第一A2DP通信装置，所述第二传输装置包括第二BLE通信装置和第二A2DP通信装置；所述语音预处理装置和所述麦克风阵列相连，用于对所述麦克风阵列获取的第一音频信号进行预处理后通过所述第一BLE通信装置发送给所述第二BLE通信装置；所述回放装置与所述第一A2DP通信装置相连，用于通过所述第一A2DP通信装置接收所述第二A2DP通信装置发送的第二音频信号。可实现无延迟语音采集。 技术要求 1.一种智能语音系统，其特征在于，包括蓝牙终端和智能设备；所述蓝牙终端包括麦克风阵列、语音预处理装置、第一传输装置和回放装置；所述智能设备包括第二传输装置和 智能处理器；所述第一传输装置包括第一BLE通信装置和第一A2DP通信装置，所述第二传输装置包括第二BLE通信装置和第二A2DP通信装置；所述语音预处理装置和所述麦克风阵列相连，用于对所述麦克风阵列获取的第一音频信号进行预处理后通过所述第一BLE 通信装置发送给所述第二BLE通信装置；所述回放装置与所述第一A2DP通信装置相连，用于通过所述第一A2DP通信装置接收所述第二A2DP通信装置发送的第二音频信号。
2.根据权利要求1所述的智能语音系统，其特征在于，当所述第一A2DP通信装置与所述第二A2DP通信装置进行第二音频信号传输的同时，所述第一BLE通信装置与所述第二BLE 通信装置进行第一音频信号传输。 3.根据权利要求2所述的智能语音系统，其特征在于，所述智能语音系统进一步包括语音云服务器，所述语音云服务器与所述智能设备进行远程通信并获取智能设备发送的所述第一音频信号，用于对所述第一音频信号进行处理。 4.根据权利要求3所述的智能语音系统，所述语音云服务器和所述智能设备之间通过无线网络进行数据传输。 5.根据权利要求1所述的智能语音系统，其特征在于，所述麦克风阵列为模拟麦克风阵列或数字麦克风阵列，所述麦克风阵列包括1～8个麦克风。 6.根据权利要求1所述的智能语音系统，其特征在于，所述智能设备为智能手机、平板电脑、智能电视或智能机顶盒。 7.根据权利要求1～6任一所述的智能语音系统，其特征在于，所述语音预处理装置进一步包括： 唤醒装置，与所述麦克风阵列连接，用于唤醒所述语音预处理装置和第一传输装置； 降噪装置，连接在所述麦克风阵列和所述第一传输装置之间，用于对采集到的所述音频信号进行降噪处理； 波束形成装置，与所述麦克风阵列连接，用于加强特定方向的语音采集； 回声消除装置，连接在所述降噪装置和所述第一传输装置之间，用于对采集到的所述音频信号进行回声消除处理。 8.根据权利要求1～6任一所述的智能语音系统，其特征在于，所述智能设备进一步包括： 唤醒装置，用于唤醒所述语音预处理装置和第一传输装置； 降噪装置，用于对采集到的所述音频信号进行降噪处理；
这次课程设计虽然遇到了很多问题，很多困难，但是也学到了很多东西。不仅学到了书本上的东西，而且学到了很多课本上没有的东西，很多程序里的东西，特别是程序语法，总是有错误，但是总是不知道错在哪里，在细心的检查下，终于找出了错误和警告，排除困难后，程序编译就通过了，心里终于舒了一口气。还有各种各样问题，通过查网络和请教同学来弄明白，这个过程是痛苦的，有时候有些问题不能马上解决，感到很头痛，真想放弃这个问题，但是坚持下来，并且解决这些问题的时候，真的有种苦尽甘来的感觉。 应用MATLAB进行语音信号的处理是与我们所学课程及专业紧密相连的，有着很强的实践性。做这个课程设计的时候，并不是非常的顺利，我也有遇到很多困难。刚开始，我用自己的mp3录制的一个wav文件做语音信号处理，程序始终现实如下错误提示： ??? Error using ==> wavread Error using ==> wavread Data compression format (IMA ADPCM) is not supported. 我在查阅了很多资料，在网上也查阅相关信息，花费了大量时间也没找出结果，最后发现在WAV格式的语音文件有两种格式，即PCM格式和IMA ADPCM格式，而在MATLAB中用wavread函数进行语音处理时，并不能直接处理IMA ADPCM格式的语音信号，经
过格式转换之后（选择PCM格式），我运行出了正确的结果。刚开始由于对滤波器的滤波原理并不是很了解，于是我又翻出学过的数字信号处理课本，认真研究起各种滤波器了，这才使我明白了大多数滤波器是如何工作地，不再单单只是懂理论，理论与实际相结合是很重要的，只有理论知识是远远不够的，只有把所学的理论知识与实践相结合起来，从理论中得出结论。实验过程中，我感觉到初始语音信号和滤波输出后的语音信号在音色上有一定的差别，这说明了信号在处理、传输过程中有损耗。不管对于什么样的课题，其实也是有很多东西可以发掘的，这需要我们在平时多积累，多思考，只有这样，才能取得更大的进步，才能学有所用，学有所长。 通过这次设计，进一步加深了对数字信号处理的了解，让我对它有了更加浓厚的兴趣。通过这次课程设计使我懂得了，平时的理论知识只有通过自己动手做一个课题，从做这个课题的过程中发现问题，解决问题，这个学习的过程，会比我们平时只通过课堂上听讲得到的知识更加生动立体，跟让人记忆深刻。在设计的过程中，我发现同学间的互帮互助真的很重要。当我们有问题的时候，大家一起讨论，将自己的观点表达出来，当发现别人的观点与自己的不同的时候，我们通过查阅资料找到最终正确的答案，这个过程是互利互惠的。这也培养了我们以后走上工作岗位后的团队精神，对我们以后的为人处世都有很大帮助。同时我们在设计的过程中发现了自己的不足之处，对以前所学过的知识理