7第七章语音信号识别

语音信号的分析与识别语音信号的分析与识别是语音信号处理领域的重要研究议题之一。

随着人工智能技术的发展，语音识别技术也越来越成熟，成为众多应用领域不可或缺的功能之一。

在语音识别技术的基础上，各种智能设备、人机交互系统、语音翻译系统、智能客服系统等应用场景也得以实现。

语音信号的分析是指对声音波形进行数字化处理，从中提取出语音相关的信息，如语音区间的起止时刻、语音频率、声音强度、语音能量等。

语音识别则是通过对数字化处理之后的语音信号进行模式匹配，识别出其中所包含的语音内容。

语音自然传输的动态性、不确定性和多样性使得语音信号处理和识别具有一定的难度。

语音信号的分析涉及到的技术包括语音信号的数字化、预加重、分帧、窗函数、快速傅里叶变换（FFT）等。

其中数字化是将模拟语音信号转化为数字信号的过程，预加重是处理语音信号中高频信号较弱的问题，分帧是指将语音信号分割成若干个时长相等的帧，窗函数是用来减少边缘效应的影响；快速傅里叶变换则是用来把时间域上的语音信号转换成频域的信号。

语音信号的识别涉及到的技术主要包括声学模型、语言模型、解码算法等。

其中声学模型主要是指对语音信号的特征进行建模，最常见的是使用高斯混合模型（GMM）和深度神经网络（DNN）进行语音信号建模。

语言模型则是用来处理语音信号中的语言信息，最常见的是使用基于n元语法的语言模型，以及基于循环神经网络（RNN）的语言模型等。

解码算法则是用来解码模式匹配问题的，其中最常用的是动态时间规整算法（DTW）和基于声学模型和语言模型的统计模型算法。

在语音信号分析和识别技术的基础上，目前已经出现了各种各样的应用场景。

例如，智能客服系统能够通过识别用户的语音，快速找到相应的答案并提供帮助；语音翻译系统能够将句子从一种语言翻译成另一种语言；智能家居系统能够通过识别用户的语音指令来控制家中的各种设备，实现自动化管理等。

总之，语音信号的分析和识别是当前人工智能领域的研究热点之一，随着技术的不断发展，相信未来必将出现更多有趣的应用场景。

语音信号的分析与识别
语音信号分析与识别是计算机领域的一个重要分支，是计算机视觉和语言处理中的重要方面，也是智能机器人及智能系统上重要的研究内容。

它是一种以数字方式处理语音信号的一种技术，目的是提取语音信号的特征以及更高级的语音识别。

语音信号分析与识别是语音处理技术的重要组成部分，是今天通信领域和机器识别领域最重要的一种技术。

语音信号分析是以数字信号（数字码）表示语音信号，以了解和分析语音信号的特征，称为语音分析。

语音信号分析通常是由语音分析过程组成，其组成过程包括：（1）声学性能分析；（2）声学表征；（3）声学模型建立；（4）特征提取；（5）语音参数分析。

语音信号识别是以数字码表示的语音信号和已知的语音库之间的一种匹配，通常称为语音识别。

与语音分析不同，语音识别关注的是语音信号的有意义的表示，而不是信号的特征提取。

一般来说，语音识别的基本方法有基于模式的语音识别，也称为模板匹配，基于规则的语音识别，也称为规则匹配，和基于语音识别的机器学习。

当前，人工智能技术发展迅速，技术的发展更是在推动语音信号分析与识别取得新的发展。

语音信号的识别与分析技术语音信号是我们日常交流中最为普遍和基础的通信手段，随着科技的不断发展，越来越多的人工智能设备和人机交互系统也采用语音作为信息输入和输出的方式，语音信号的识别与分析技术也越来越成为了一个重要的研究领域。

语音信号的识别可以分为语音识别和说话人识别两种。

语音识别是指将说话人说的语音信号转化为文本或命令等符号组合的技术，它是现代人机交互和自然语言处理的基础；而说话人识别是指通过对语音信号中的说话人身份进行识别，从而实现区分不同说话人的功能。

语音信号的分析则是指对说话人语音信号的声学和语言特征进行分析，以提取有效信息的技术。

从声学角度来说，语音信号的分析可以分别在时域和频域上进行。

在时域上，可以利用数字信号处理技术对语音信号进行连续采样，并对其物理特性(如频率、振幅、波形等)进行分析；在频域上，可以将语音信号转化为频域信号，并利用现代声学理论对其进行分析。

在语言学角度来说，语音信号分析的主要任务是对语音信号中的语言信息进行抽取和处理。

语音信号中的语言信息包括音位、音节、单词和语调等。

而对于这些语言信息的抽取和处理，则需要运用到语言学理论、音韵学和自然语言处理等相关技术。

除了语音识别和说话人识别以外，语音信号的识别和分析技术还能够应用于很多其他领域。

例如，通过语音识别技术的应用，可以实现智能家居、手写识别、虚拟助手等人工智能设备的语音交互功能；通过说话人识别技术的应用，可以实现声纹识别、安全认证等方面的应用；而通过语音分析技术的应用，则可以实现情感分析、语音合成等应用。

尽管语音信号的识别和分析技术在很多领域得到了广泛的应用，但是在实际应用中仍然存在一些困难和挑战。

例如，现有的语音识别技术在语音噪声和口音干扰比较大的情况下准确率较低，而现有的说话人识别技术在多说话人同时发言的情况下也容易出现识别困难；而对于语音信号的分析，则由于人类语言的复杂性和多样性，其分析也面临着很大的挑战。

总体来说，语音信号的识别与分析技术已经逐渐成为了计算机科学和人工智能领域中的研究重点之一，随着机器学习和深度学习等技术的不断进步和应用，我们期待这一领域在未来的进一步发展。

《语音信号处理》期末考试复习资料（涉及考点的教材课后复习题）授课教师：薛雅娟老师整理人：通信161班梁雨（第2-5章）通信161班左自睿（第6-10章）根据成都信息工程大学通信工程学院选修课《语音信号处理》期末考试范围，整理成期末考试的复习资料以供学弟学妹们参考。

所有权归属成都信息工程大学。

在此衷心感谢薛老师平时悉心地教育指导。

整理人均系在读本科学生，水平有限，错误与不足之处在所难免，敬请大家见谅，欢迎批评、斧正。

第二章：语音信号处理的基础知识人耳听觉的掩蔽效应分为哪几种？掩蔽效应的存在对我们研究语音信号处理系统有什么启示？答：分为同时掩蔽和短时掩蔽。

同时掩蔽是指同时存在的一个弱信号和一个强信号频率接近时，强信号会提高弱信号的听阈，当弱信号的听阈被升高到一定程度时就会导致这个弱信号变得不可闻。

当A声和B声不同时出现时也存在掩蔽作用，称为短时掩蔽。

短时掩蔽分为前向掩蔽和后向掩蔽。

语音信号的数学模型包括哪些子模型？激励模型是怎样推导出来的？辐射模型又是怎样推导出来的？它们各属于什么性质的滤波器？答：①激励模型②声道模型③辐射模型④完整的语音信号的数学模型激励模型一般分成浊音激励和清音激励。

浊音激励：发浊音时，声激励是一个准周期的单位脉冲串，Av为增益参数；为了使浊音的激励信号具有声门振动气流脉冲的实际波形，需将冲激序列通过一个声门脉冲模型滤波器（实际上是一个斜三角波形）G(z)。

最后形成一个以基音周期为周期的斜三角波形。

清音激励模拟为随机噪声，实际中一般使用均值为0、方差为1的白噪声。

辐射模型：从声道模型射出的是速度波ul(n)，而语音信号是声压波pl(n)，二者之倒比称为辐射阻抗Zl。

在语音信号参数分析前为什么要进行预处理，有哪些预处理过程？答：预滤波的目的有两个：一是抑制输入信号各频域分量中频率超出fs/2的所有分量（fs为采样频率），以防止混叠干扰；二是抑制50Hz的电源工频干扰。

预处理过程：预加重、加窗和分帧。

《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。