当前位置：文档之家 › 语音信号处理

语音信号处理

  • 格式：docx
  • 大小：511.95 KB
  • 文档页数：5

音频的数字化

将音频信号数字化，实际上就是对其进行采样、量化和编码。

每秒钟需要采集多少个声音样本，即采样频率是多少？

每个声音样本的位数应该是多少，也就是量化精度。

经过量化，模拟信号转换为一组离散的数值，这一组数值到底代表的是何内容，需要按照一定的规则组织起来，这就是编码。为了做到无损数字化，采样频率必须满足采样定律，同时为了保证声音的质量，必须提高量化精度。

1采样

连续时间的离散化通过采样来实现。如果是每隔相等的一小段时间采样一次，则这种采样称为均匀采样，相邻两个采样点的时间间隔称为采样周期。

2 量化

连续幅度的离散化通过量化来实现，就是把信号的强度划分成一小段一小段，在每一个小段中只取一个强度的等级值（一般用二进制整数表示），如果幅度的划分是等间隔的，就称为先行量化，否则就称为非线性量化。

3 编码

经过采样和量化处理后的声音信号已经是数字形式了，但为了便于计算机的存储、处理和传输，还必须按照一定的要求进行数据压缩和编码，即选择某一种或几种方法对它进行数据压缩，以减少数据量，再按照某种规定的格式，将数据组织成为文件。

4 采样频率

采样频率的高低是根据采样定律和声音信号本身的最高频率决定的。采样定理指出，采样频率要大于等于声音最高频率的两倍，这样就能把数字表达的声音没有失真地还原成原来的模拟声音，这也叫无损数字化。

max2sff

其中sf为采样频率，maxf为被采样信号的最高频率。

语音录音中常采用的采样频率为：8Khz、11.025khz、22.050khz和41.1khz等。而且人们发现高于41.1khz，人的耳朵已经很难分辨。一般为了达到精确，我们还会用48khz甚至96khz的采样精度，实际上，96khz采样精度和48khz采样精度的区别绝对不会像44.1khz和22khz那样大，我们所使用的CD的采样标准就是44.1khz，目前44.1khz还是一个最通行的标准，

5 量化精度

样本大小是使用每个影音样本的位数表示的，它反映了度量声音波形幅度的精度。例如，每个声音的样本用16位表示，测得的声音的样本值在0~65536，它的精度就是输入信号的1/65536.最常用的采样精度为8b/s、16b/s、20b/s、24b/s等。

位数的大小影响声音的质量，位数越多，声音的质量越高，但需要的存储空间也越多；位数越少，声音的质量越低，所需的存储空间也越少。样本精度的另一种表示方法是信号噪声比，简称为信噪比SNR，并用下式计算： 20lg(/)sNSNRVV

其中，sV表示信号电压；NV表示噪声电压；SNR的单位是dB(分贝)。例如，如果1NV,采样精度为1位表示为12SV,它的信噪比SNR=6dB；如果1NV，采样精度为2位表示22SV，它的信噪比SNR=12dB；所以可以看出，采样位数每增加一位，信噪比会提高6dB。6声道数

声音通道的个数称为声道数，是指一次采样所记录产生的声音波形个数。声道有单声道和立体声之分。记录声音时，如果每次生成一个声波数据，则称为单声道；如果每次生成两个声波数据，则称为双声道，也称为立体声。立体声听起来比单声道丰满优美，但需要两倍于单声道的存储空间。

声音数据化的数据量=采样频率×量化位数×声道数×时间

例如，用44.1khz的采样频率进行采样，量化位数选用16b,则录制1s立体声节目，其波形文件所需的存储量为：44100×16×2×1/8=176400（B）

7调制

PCM脉冲编码调制，ADPCM自适应脉冲编码调制

声卡工作流程图

8声卡的组成

1、线路板

2、主芯片（DSP）

3、集成块

声卡上还有很多集成电路块，主要有稳压电路块及主芯片外围控制芯片等。另外常见的芯片还有运算放大器（运放），运放的作用是将低电平做适当放大让相关设备使用，常见的运放芯片主要有PHILIPS的TDA系列和国家半导体的LM系列。

4、电容

5、输入/输出接口

基于GUI的音频采集处理系统

音频数据采集系统结构

音频数据采集系统结构图

音频数据采集方法

1、 对声卡设备对象进行采集

2、 MATLAB函数命令采集

短时平均过零率

过零率可以反应信号的频谱特性。当离散信号相邻两个样点的正负号异号时，我们称之为“过零”，即此时信号的时间波形穿过了零电平的横轴。统计单位时间内样点值改变符号的次数就可以得到平均过零率。对窄带信号来说，用平均过零率来度量是十分精确的。定义语音信号nxm的短时过零率nZ为

11sgn[()]sgn[(1)]2nnmnNZxnxmN

定义短时平均过门限率

{sgn[()]sgn[(1)]sgn[()]sgn[(1)]}()nmZxnTxnTxnTxnTwnm

短时自相关分析

自相关函数用于衡量信号自身时间波形的相似性，浊音的时间波形具有一定的周期性，波形之间有较好的相似性；清音的时间波形呈现出随机噪声的特性，杂乱无章，样点间的相似性较差。这样，我们可以用短时自相关函数来测定语音的相似特性。

短时自相关函数 定义语音信号的短时自相关函数nRk的计算式为

10,0NknnnmRkxmxmkkK

这里K是最大的延迟点数。

短时自相关函数的性质

1、周期性：周期为N的信号的自相关函数是一个同周期的周期函数，即有

RkRkN；

3、 对称性

4、 存在最大值：对所有的k有RRk

基于短时自相关的说话人性别判决系统

说话人性别识别是语音识别研究中的一个重要分支，即通过说话人的语音识别说话人的性别。性别识别别作为说话人识别的预分类可以降低研究问题的复杂度，提高系统的准确率。在语音通信中，可以基于性别识别建立性别有关的语音特征提取方案，减少特征参数的维数，减少传输带宽。在人机交互系统，可以根据说话人性别选择不同性别的语音应答，使系统服务更加友好和人性化。本节提供一个简单的带有人机交互功能的说话人性别识别系统，该算法简单，识别率高，具有较好的实用性。

说话人性别算法概述

说话人性别特征参数主要有基音、声道长度、截面积以及频谱分布等，其中基音是最重要的识别依据。基音周期是语音信号的一个重要参数，它反映了说话人发浊音时声带振动频率，一般而言，男声的基音频率分布范围在60~200HZ，女声的基音频率分布范围为200-500HZ，因此，准确而可靠地估计基音周期对语音信号分析和说话人性别识别非常重要。基音周期提取算法有平均幅度差法、小波分析法及倒谱分析法。最简单的是短时自相关算法。

短时自相关函数在基音周期的整数倍位置上存在较大的峰值。如果找出第一最大峰值的位置就可以估计出基音周期。但由于谐波分量的存在估计基音周期往往会出现偏差。因此需要经过适当的处理。

一种简单的处理方法是对语音信号低通滤波，然后计算短时自相关函数。其依据是语音信号的基音频率一般都不小于500hz，即使女高音升C调最高也不会超过1khz。因此，为保留基音频率分量，用带宽为1khz的低通滤波器对语音信号滤波，然后以21khz取样频率取样，最后一2-20ms的滞后时间逐帧计算短时自相关函数，每帧长度为10-20ms，这样便可得到基音频率随时间变化的轨迹。

另一种处理方式是采用中心削波技术。对于估计基音周期真正有用的只是出现在基音周期处的自相关峰，其余较低的峰是多余的，有用的自相关峰是由准周期激励脉冲产生的，无关的峰是声道对激励脉冲产生的响应。基于这样的认识，完全有理由采用中心削波器去掉语音信号中所有低频振幅部分而仅保留高振幅的峰值，这是一种非线性处理技术。

性别判别系统流程图

合集下载

语音信号处理

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。它是由声波震动幅度决定的。声音变的长短也称音长，它取决于发音持续时间的长短。

（2）音素、音节、单词、句子的基本概念以及它们之间的关系。音素是语音的最小、最基本的组成单位，音素都有其独立的各不相同的发音方法和发音部位，它是使听者能区别一个单词和另一个单词的声音的基础。音节是最小的语言片段，一个音节由一个或几个音素组成。单词是由音节结合而成的更大单位，是有意义的语言的最小单位。句子是单词的进一步组合。

语音信号处理 2

语音信号处理 2

语音信号处理研究的基本问题及价值

摘要：在现代信息社会中，小至人们的日常生活，大到国家大事、世界新闻、社会舆论和各种重要会议，都离不开语言和文字。近年来，普通电话、移动电话和互联网已经普及到家庭。在这些先进的工具中，语音信号处理中的语音编码和语音合成就有很大贡献。本文准备分为两部分对语音信号处理作一综述。第一部分介绍语音信号处理研究的一些基本问题，第二部分介绍其应用价值。

关键词：语音 语音信号 基本内容 研究价值

20世纪60年代中期形成的一系列数字信号处理的理论和算法，如数字滤波器、快速傅立叶变换（FFT）等是语音信号数字处理的理论和技术基础。随着信息科学技术的飞速发展，语音信号处理取得了重大的进展：进入70年代之后，提出了用于语音信号的信息压缩和特征提取的线性预测技术（LPC），并已成为语音信号处理最强有力的工具，广泛应用于语音信号的分析、合成及各个应用领域，以及用于输入语音与参考样本之间时间匹配的动态规划方法；80年代初一种新的基于聚类分析的高效数据压缩技术—矢量量化（VQ）应用于语音信号处理中；而用隐马尔可夫模型（HMM）描述语音信号过程的产生是80年代语音信号处理技术的重大发展，目前HMM已构成了现代语音识别研究的重要基石。它的研究内容包括1、语音特性分析和建模2、语音数字压缩编码3、语音识别4、语音合成5、语音增强6、现代语音通信。一般在广义上分为三个内容：语音识别、语音合成和语者识别。

1、语音识别

语音识别是人机接口设计的一项重要内容，也是语音信号处理中非常重要的应用技术。语音识别系统是建立在一定的硬件平台和操作系统之上的一套应用软件系统。其硬件平台一般是一台个人机或是一台工作站；操作系统可以选择UNIX或是Windows系列。语音识别一般分两个步骤。第一步是系统的“学习”或“训练”阶段。这一阶段的任务是建立识别基本单元的声学模型以及进行文法分析的语音模型。第二步是“识别”或“测试”阶段。根据识别系统的类型选择能够满足要求的一种识别方法，采用语音分析方法分析出这种识别方法所要求的语音特征参数，按照一定的准则和测度与系统模型进行比较，通过判别得出识别结果。

语音信号处理基本概念

语音信号处理基本概念

语音信号处理是信号处理的一个分支，主要涉及语音的识别、理解、合成、增强和数据压缩等方面的内容。语音信号处理的基本概念包括语音、音节、音素、元音、辅音、共振峰等。语音是由一系列连续的音组成的声音，而音素是发音的最小片段，分为元音和辅音。元音是声腔开放，辅音则是声腔受阻。共振峰则是元音激励进入声道引起的共振特性。语音信号处理还包括语音的识别和理解，其中语音识别是将待识别的语音信号的特征参数即时地提取出来，与已知的语音样本进行匹配，从而判定出待识别语音信号的音素属性。语音理解是人和计算机用自然语言对话的理论和技术基础。语音合成则是使计算机能够讲话的一种技术，需要研究清楚在发音时语音特征参数随时间的变化规律，然后利用适当的方法模拟发音的过程，合成为语言。此外，语音信号处理还包括语音的增强、数据压缩等方面的内容，这些技术都有其特殊问题和应用场景。

语音信号处理技术及其应用

语音信号处理技术及其应用

语音信号处理技术及其应用

随着数字化的发展，语音信号处理技术得到了广泛的应用。语音信号处理技术是指通过计算机算法对语音信号进行分析、识别、合成、增强等处理，以实现更优质的语音通讯。它适用于语音识别、语音合成、音频处理等多个领域。本文将从技术原理、应用场景和未来发展等方面介绍语音信号处理技术及其应用。

一、技术原理

语音信号处理技术的核心是数字信号处理（DSP）以及人工智能技术的运用。 这是通过将语音信号转换成数字信号，并使用数学运算对其进行分析和处理。数字化的语音信号可以进行复杂的算法运算，例如用人工神经网络的神经元进行模拟，使用深度学习对语音特征进行自动抽取和分类。

在数字转换过程中，语音信号的采样率和量化精度是至关重要的因素。采样率是指在时间轴上每秒对信号进行采样的次数，量化精度是信号采样后，将信号按照离散级别进行编码所用的量化位数。一般来说，采样率越高和量化精度越高，语音信号精度越高，但对存储和计算机性能的要求也更高。

二、应用场景

语音信号处理技术已经在多个领域广泛应用。以下是一些主要的应用场景。 1、语音识别

语音识别是一种将语音信号转换成文字信息的技术。它可以应用于语音输入、语音控制和语音翻译等场景。其核心是通过语音信号分析，确定语音信号中的语音特征，并将特征与预先定义好的语音模型进行匹配，从而确定最终的文本。

2、语音合成

语音合成技术可以将文本信息转化为语音信号，实现对多种语音输出的合成。这个技术可以应用于机器人、语音广告、智能音箱等领域。

3、音频处理

音频处理技术是指将语音信号的音调、音色、消噪等进行处理，以增强音质。这个技术可以应用于音频处理软件、音频设备、通信设备、安全监控等领域。

三、未来展望

随着人工智能技术的快速发展，语音信号处理技术将有更广阔的应用前景。大量的数据可用于改进语音识别和语音合成算法。随着物联网的普及，许多设备和智能家居将应用语音识别和语音合成技术，方便人们的生活。 此外，语音信号处理技术还可以应用于语音情感识别、语音指纹识别等领域。它们都具有很大的发展潜力，并将随着技术的进一步发展变得越来越成熟。