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语音信号处理(电技重点)第二章1、语音产生的机制、清音浊音（p7倒数第三段）；2、语音的特点：浊音，准周期信号，短时能量大，过零率小；清音，随即自噪声，………….小，………大；声道，谐振腔，谐振频率，共振峰频率；音调，音强，音长，音质；频谱特征：清音谐波不明显；浊音谐波结构（精细频谱）谱包络（共振峰机构）；3、统计分布，幅度分布（伽马分布修正）；4、数字模型：激励模型（清音随即自噪声，浊音周期脉冲序列）声道模型（级联型、并联型、混合型）5、响度、音调、音色；6、语音感知：16hz---16Khz频谱分析，色彩感知，屏蔽效应；第三章1、取样率8khz（数字域）2、预处理（放大及增益控制，反混叠，预加重）3、短时能量分析短时能量随时间变化规律，区分清/浊音、声/韵母；4、短时过零率表现短时频谱特征，预测清/浊音、有/无声；5、短时相关求浊音周期及缺点6、短时平均幅度差：极小值——>求基音周期第四章1、语音时变谱2种解释；2、取样率（时间分辨率、频率分辨率）；第五章1、同态分析了解；2、复倒谱倒谱意义准周期信号倒谱仍是准周期，T不变，幅度随f下降，page60,提取T依据；声道冲击响应倒谱——最小相位序列的为因果序列，衰减快page61能量集中在低频；——最大…………….为反因果序列…;3、最小相位法递推法掌握；4、给段语音倒谱求声门激励序列声道冲击序列；第六章1、线性预测基本原理：建立在全极点模型下用过去式测值预测现在以及将来时；2、预测滤波器F(z),线性预测误差滤波器A（z）,语音合成全极点滤波器H（z）——三者关系；3、优化原则：均方误差最小，求偏导求A（z）, H（z）系数；4、自相关法、均方差法，格型法优缺点；5、LPC谱估计：6~10阶，逼近谱包络6、LPC复倒谱了解7、线谱对：定义特点（掌握）；第九章1、基音检测——自相关法，简化逆滤波法；2、相关处理法——表9-1，掌握SIFT,AMDF;3、共振峰估计：ＬＰＣ第十一章１－＞声码器的基本结构图；２－＞ＬＰＣ声码器与ＡＰＣ编码器区别与联系；３－＞ＬＰＣ参数种类及量化特征ｐａｇｅ１６２；４－＞５种预测系数，线谱对，哪些适合在信道传输（编码）及原因，自己总结；５－＞混合编码与ＬＰＣ声码器和ＡＰＣ的区别和联系；。
语音信号分析与处理方法综述语音信号是人类交流中重要的组成部分，语音信号分析与处理是一项非常重要的研究方向。
语音信号分析与处理技术可以被应用于语音识别、语音合成、语音增强、语音鉴别等领域，为人类提供更高效、高质量的语音交流体验。
本文将综述语音信号分析与处理的方法，包括基本概念和基础知识，语音信号的预处理、特征提取与分类等技术，以及目前应用较广泛的语音识别和语音合成技术。
本文还将介绍这些技术的理论基础、算法和应用案例。
一. 语音信号的基本概念和基础知识语音信号是人类通过声音来进行交流的信号，包含语音的各种音节和声调信息。
在语音信号分析与处理中，需要掌握语音信号的基本概念和基础知识。
在语音信号中，有许多不同的声音成分和噪声成分，语音信号预处理技术采取一系列措施来消除这些噪声，提高语音信号的质量。
例如，预处理技术包括消噪、滤波、去混响等技术。
二. 语音信号的预处理技术语音信号预处理技术包括噪声去除、滤波、去混响等技术。
这些技术可以帮助清除语音信号中的杂音和噪声，提高语音信号的可读性和质量。
噪声去除技术是预处理语音信号中最常用和最简单的技术。
这种技术采用滤波器、降噪器等设备或软件来消除语音信号中的杂音和噪声。
滤波技术是在语音信号中过滤特定频率成分的一种技术，这可以将一些不必要的频率成分去除，使语音信号更加清晰。
滤波依据的原理是，去除不相关信号的频率成分，使有用信号能够更好地被保留。
去混响技术是将混响（残留回响）去除的技术。
在语音信号分析与处理中，经常需要去除混响，因为混响会导致语音信号的低频部分（主要是语音信号中的音节）发生失真，降低语音信号的质量。
三. 语音信号特征提取语音信号的特征提取是将语音信号转化为一种易于分析和识别的数据结构或特征向量的过程。
一些常用的语音信号特征提取方法包括短时能量、过零率、梅尔倒谱系数等。
短时能量是一种用于计算语音信号能量的技术。
通过计算语音信号每个短时间内的总能量，可以得出一个很好的特征向量。
《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。
语音信号处理的基础知识语音信号处理是一门涉及到声音录制、分析、编码、识别等多个学科的交叉领域，其在现代通信技术、人机交互等领域中发挥着重要作用。
本文将介绍语音信号处理的基础知识，包括语音的参数表示、语音的数字化、语音的编码和解码等方面。
一、语音的参数表示语音信号的参数表示是指将语音信号表示为具有物理意义的、易于处理的数学参数。
在语音信号的参数表示中，常用的方法包括时域参数和频域参数两种。
时域参数是指将语音信号分段，然后对每一段信号进行时域特征分析，将其表示为均值、方差、能量、过零率等参数。
时域参数的优点是对信号的采样率没有要求，因此对于不同采样率的语音信号都可以进行处理。
但是，时域参数的缺点是对于语音信号中的高频成分无法处理，因此无法反映语音信号的高频特性。
频域参数是指将语音信号进行傅里叶变换，将信号变换到频域后，对于每个频率分量进行幅度、相位等特征参数提取。
频域参数的优点在于可以反映语音信号的高频特性，因此在语音识别、声码器设计等方面有重要应用。
但是频域参数的缺点在于对于信号的采样率有一定要求，因此需要进行抽样和重构处理，这样会引入一定的误差。
二、语音的数字化语音的数字化是指将模拟语音信号转换为数字信号的过程，其目的在于便于存储和处理。
在数字化语音信号中，一般采用脉冲编码调制（PCM）技术进行采样和量化。
脉冲编码调制是一种通过改变脉冲宽度、位置和幅度等参数来表示信号的方法。
在语音数字化中，采用的是线性脉冲编码调制，即将模拟语音信号进行采样、量化后转换为数字信号。
采样是指将模拟信号在时间轴上离散化，量化是指将采样信号的振幅幅度量化为离散的数值。
采样和量化的具体实现可以采用多种算法，如最近邻量化、线性量化、对数量化和均衡限制量化等。
三、语音的编码和解码语音信号编码是指将语音信号转换为适合传输和存储的码流。
在语音信号编码中，常用的方法包括线性预测编码（LPC）、自适应差分编码（ADPCM）、快速傅里叶变换编码（FFT）、线性预测离散余弦变换编码（LPDCT）等。
第二章语音信号处理基础知识1、语音信号处理？语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门学科。
2、语音信号处理的目的？1）如何有效地，精确地表示、存储、传递语音信号及其特征信息；2）如何用机器来模仿人类，通过处理某种运算以达到某种用途的要求，例如人工合成出语音，辨识出说话人、识别出说话内容等。
因此，在研究各种语音信号处理技术之前，需要了解语音信号的基本特性，同时，要根据语音的产生过程建立实用及便于分析的语音信号模型。
本章主要包括三方面内容：语音的产生过程、语音信号的特性分析以及语音信号生成的数学模型。
第一部分内容语音的产生过程，我们要弄清两个问题：1）什么是语音？2）语音的产生过程？3、什么是语音？语音是带有语言的声音。
人们讲话时发出的话语叫语音，它是一种声音，由人的发音器官发出且具有一定的语法和意义。
语音是声音和语言的组合体，所以对于语音的研究包括：1)语音中各个音的排列由一些规则控制，对这些规则及其含义的研究成为语言学；2）对语音中各个音的物理特征和分类的研究称为语音学。
4、语音的产生语音的产生依赖于人类的发声器官。
人的发音器官包括：肺、气管、喉、咽、鼻、口等。
◆喉以上的部分称为声道，其形状随发出声音的不同而变化；◆喉的部分称为声门。
◆喉部的声带是对发音影响很大的器官。
声带振动产生声音。
◆声带开启和闭合使气流形成一系列脉冲。
每开启和闭合一次的时间即振动周期称为基音周期，其倒数为基音频率，简称基频。
基频决定了声音频率的高低，频率快则音调高，频率慢则音调低。
基音的范围约为70 -- 350Hz,与说话人的性别、年龄等情况有关。
人的说话过程可以分为五个阶段：（1）想说阶段（2）说出阶段（3）传送阶段（4）理解阶段（5）接收阶段。
人的说话的过程：1）想说阶段：人的说话首先是客观事实在大脑中的反映，经大脑的决策产生了说话的动机；接着说话神经中枢选择适当的单词、短语以及按照语法规则的组合，以表达想说的内容和情感。
