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语音信号处理第4章

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语音信号处理(很好很全)

语音信号处理(很好很全)

摘要语音是人类获取信息的重要来源和利用信息的重要手段。

语音信号处理是一门发展十分迅速、应用非常广泛的前沿交叉学科，同时又是一门跨学科的综合性应用研究领域和新兴技术。

现代语音信号系统包括语音信号采集单元和语音信号处理单元，本论文确定了相应的处理芯片：TMS320C5402DSP和TLCAD50C芯片。

但语音信号处理有两个需要解决的问题，语音信号的时变性，和直接进行傅里叶变换其运算量相当大。

其解决措施是加窗函数和运用快速傅里叶变换（即FFT）。

本论文关于这部分的软件设计是在Code Composer Studio（简称CCS）环境下进行的。

本论文的结构是先介绍语音信号处理单元和语音信号采集单元，然后简单介绍语音信号处理系统的硬件电路，最后在CCS环境下进行语音信号的频谱分析。

关键词：语音信号，时变性，窗函数，FFT，DSP，CCSABSTRACTThe speech is the importance source and way of obtain information and make use of the information .The speech signal processing is a development very quick, application very extensive of front follow to cross an academics, in the meantime again is a door across an academics of comprehensive sex application study realm and newly arisen technique.The speech signal system include speech signal to collect unit and the processing unit of the speech signal, this thesis assurance correspond of processing chip:DSP and the TLCAD50 C chip of the TMS320 C5402.But speech signal processing have two problem that need to be solve, because of it hour change sex can't carry on leaf's transformation in the Fu, with direct carry on leaf's transformation in the Fu it operation quantity equal big.Its solving measure is to add window function and usage fast leaf's transformation in the Fu.(namely FFT)The software design carry on under the Studio(brief name CCS) environment of the Code Composer, the CCS is a TI company for the TMS320 series DSP software development release of integration development environment.The structure of this thesis is unit and speech signal of the signal processing of the introduction speech to collect unit first, then simple introduction speech signal processing system of hardware electric circuit, end carry on the frequency chart of speech signal analysis under the CCS environment.Keywords:The speech signal, hour change sex, window function, FFT, DSP, CCS目录1．绪论 ........................................................................................ 错误！未定义书签。

语音识别技术在智能安防中的应用手册

语音识别技术在智能安防中的应用手册

语音识别技术在智能安防中的应用手册第一章绪论 (2)1.1 语音识别技术概述 (2)1.2 智能安防概述 (2)第二章语音识别技术原理 (3)2.1 语音信号处理 (3)2.2 语音特征提取 (4)2.3 语音识别算法 (4)第三章语音识别系统设计 (4)3.1 系统架构设计 (4)3.1.1 前端处理 (4)3.1.2 声学模型 (5)3.1.3 (5)3.1.4 解码器 (5)3.2 关键技术实现 (6)3.2.1 声学特征提取 (6)3.2.2 声学模型训练 (6)3.2.3 训练 (6)3.2.4 解码器实现 (6)第四章语音识别在智能安防中的应用场景 (6)4.1 实时语音监控 (6)4.2 语音报警系统 (7)4.3 语音识别门禁系统 (7)第五章语音识别在入侵检测中的应用 (7)5.1 语音识别与入侵检测结合 (7)5.2 识别异常声音 (8)5.3 实时预警系统 (8)第六章语音识别在紧急事件处理中的应用 (9)6.1 紧急呼叫识别 (9)6.2 紧急事件语音报警 (9)6.3 语音识别与应急指挥系统 (9)第七章语音识别在视频监控中的应用 (10)7.1 视频与语音识别结合 (10)7.2 语音识别辅助视频分析 (10)7.3 语音识别在视频摘要中的应用 (11)第八章语音识别在智能家居安防中的应用 (11)8.1 语音识别与智能家居系统 (11)8.2 语音控制安防设备 (12)8.3 语音识别在家庭安全中的应用 (12)第九章语音识别在室外安防中的应用 (13)9.1 语音识别与室外监控 (13)9.2 语音识别在停车场管理中的应用 (13)9.3 语音识别在公共场所安全中的应用 (13)第十章语音识别技术在安防设备中的应用 (14)10.1 语音识别与摄像头结合 (14)10.2 语音识别与门禁系统结合 (14)10.3 语音识别与报警设备结合 (14)第十一章语音识别在安防系统中的挑战与解决方案 (15)11.1 语音识别准确性 (15)11.2 语音识别抗噪能力 (15)11.3 语音识别实时性 (16)第十二章语音识别技术在安防行业的发展趋势 (16)12.1 语音识别技术发展前景 (16)12.2 智能安防行业发展趋势 (16)12.3 语音识别在安防行业中的应用前景 (17)第一章绪论科技的飞速发展，人工智能技术已经深入到了我们生活的各个领域。

语音信号处理(杨震)

语音信号处理(杨震)

清音：Rn（0）较大，衰减很快
静默：Rn（0）小，衰减很快
语音信号短时自相关函数
3
1.00 0.75 0.50 0.25 0.00 -0.25 -0.50
0 50 100 150 200 250
2
1
度 幅
-1
-2
-3
-4
度 幅
0
-0.75 0 50 100 150 20
H1
A2 随机噪声 激励模型
H2 混 合 语 辐射模型 音
Gv
A3
H3
A4 A5
H4 H5
混合型共振峰模型
第二章 语音信号的产生、特征与人耳的 听觉特性
§2.4 人耳的听觉特征－掩蔽效应与临界频带
人耳的掩蔽(masking)作用指的是耳朵对一个 声音的听觉感受，受到另一个声音影响的现象。 Fletcher和Munson 1937年发现，一个音调(tone) 可被一个以音调频率为中心频率的宽带噪声掩盖而 听不见，并且，如果该宽带噪声能量不变而改变其 带宽的话，这种掩盖现象不受噪声带宽变化的影响， 除非噪声带宽超过一个临界值，这个临界值即称为 临界频带(critical band)。换言之，人耳对一个 临界频带里的音不易分清。
60 50
强度SPL（dB）
40
30
20
后向屏蔽区
10
前向屏蔽区
0 -100
-50
0
50
100
150
200
时间（ms）
非同时掩蔽（时间掩蔽）：纯音的非同时掩蔽现象
第二章 语音信号的产生、特征与人耳的 听觉特性
§2.5 人耳的其它各种听觉效应
（1）哈斯（Hass）效应（延时掩蔽） （2）双耳效应（灵敏度、定位）

基于深度学习的多通道语音信号特征提取和融合

基于深度学习的多通道语音信号特征提取和融合

基于深度学习的多通道语音信号特征提取和融合第一章引言深度学习是一种基于多层神经网络结构的机器学习方法，近年来在各个领域取得了显著的突破。

语音信号处理是其中的一个重要方向，通过深度学习可以有效地提取语音信号的特征并进行融合，从而提升语音识别、语音增强等应用的性能。

本文将探讨基于深度学习的多通道语音信号特征提取和融合的方法和应用。

第二章多通道语音信号的特点与优势多通道语音信号是指从多个麦克风或传感器采集到的语音信号。

与单通道语音信号相比，多通道语音信号具有以下特点和优势：1. 空间信息丰富：多通道语音信号可以提供比单通道更丰富的空间信息。

通过分析多通道信号之间的差异和相互关联，可以更准确地定位和分离语音源，提高语音识别和增强的效果。

2. 噪声抑制效果好：在多通道语音信号中，来自不同传感器的信号可以用于减少环境噪声的影响。

通过对多通道信号进行合理的加权和组合，可以抑制噪声，提高语音的清晰度和可懂度。

3. 抗干扰能力强：多通道语音信号可以通过自适应算法进行干扰抑制。

利用多通道信号的时、频、相位等信息，可以对噪声和干扰进行建模，并对其进行去除，提高语音信号的质量和可靠性。

第三章基于深度学习的多通道语音信号特征提取方法深度学习在语音信号处理中的应用主要包括特征提取和模式识别两个方面。

本章将介绍基于深度学习的多通道语音信号特征提取方法。

1. 卷积神经网络（CNN）：卷积神经网络是一种深度学习的基本结构，通过卷积和池化操作可以有效提取语音信号的局部特征。

多通道语音信号可以被视为多个通道的输入，通过CNN可以提取每个通道的特征并进行融合。

2. 循环神经网络（RNN）：循环神经网络是一种具有记忆性的神经网络结构，可以捕捉语音信号的时序关系。

多通道语音信号可以被视为多个时间步的输入，通过RNN可以提取时间上的特征并进行融合。

3. 自编码器（AE）：自编码器是一种无监督学习方法，可以通过学习输入信号的低维编码表示来提取高维特征。

语音处理系统课程设计

语音处理系统课程设计

语音处理系统课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解语音处理系统的基本概念，掌握语音信号的数字化处理过程；2. 学生能够描述不同类型的语音信号处理技术，如声音识别、语音合成、语音增强等；3. 学生能够解释语音处理技术在日常生活和工业应用中的重要性。

技能目标：1. 学生能够运用所学知识，使用编程工具设计简单的语音识别或语音合成程序；2. 学生能够通过实验和项目实践，分析并解决语音信号处理中遇到的问题；3. 学生能够运用团队协作和沟通技巧，共同完成语音处理系统的设计与实现。

情感态度价值观目标：1. 学生对语音处理产生兴趣，培养主动探索新技术、新方法的积极态度；2. 学生在实验和项目过程中，培养勇于尝试、面对挑战的信心和毅力；3. 学生能够认识到语音处理技术在促进社会发展、服务人民生活中的重要作用，树立正确的技术价值观。

本课程针对高年级学生，结合学科特点和教学要求，注重理论与实践相结合，提高学生的动手能力和创新能力。

通过本课程的学习，使学生能够掌握语音处理的基本原理，具备实际应用能力，并在此基础上培养良好的团队合作精神和价值观。

二、教学内容1. 语音信号基本概念：包括声音的产生、传播和接收，语音信号的时域和频域分析，语音信号的数字化表示。

- 教材章节：第一章 语音信号处理基础2. 语音信号处理技术：涵盖声音识别、语音合成、语音增强等技术的原理及其应用。

- 教材章节：第二章 语音信号处理技术3. 语音处理编程实践：利用编程工具（如Python、MATLAB等），设计简单的语音识别或语音合成程序。

- 教材章节：第三章 语音处理编程实践4. 语音处理系统设计与实现：结合实际项目，分析并解决语音信号处理中的问题，完成系统设计与实现。

- 教材章节：第四章 语音处理系统设计与实现5. 语音处理应用案例分析：分析典型语音处理应用案例，如智能助手、语音翻译等，了解其技术原理和实际应用。

- 教材章节：第五章 语音处理应用案例本教学内容根据课程目标制定，注重科学性和系统性。

第六讲 VQ_语音信号处理第4章讲解

第六讲 VQ_语音信号处理第4章讲解
VQ: 1024 codebook 100×10 = 1000bps
32→1
采用矢量量化的效果优于标量量化的原因？
矢量量化能有效的应用矢量中各分量之 间的四种相互关联性质来消除数据中的冗 余度。
线性依赖(相关性) 非线性依赖(统计不独立) 概率密度函数的形状 矢量量化的维数
而标量量化仅能利用线性依赖和概率密 度函数的形状来消除冗余度。
1 K
K i 1
xi yi
r
2. r平均误差
d
' r
(
X
,Y
)

[
1
K
K i 1
xi

yi
1
r ]r
3.绝对值平均误差
1 K
d1( X ,Y ) K i1 xi yi
4.最大平均误差
1
d
M
(
X
,
Y
)

lim[d
r
r
(
X
,Y
)]r

max
1i K
xi

yi
二、线性预测失真测度
设输入信号的某个K维矢量X，与码书中某个K 维矢量Y进行比较，xi,yi分别表示X和Y中的各元 素 (1 i K) ，则定义均方误差为欧氏距离：
d2( X ,Y )
1 K
K
( xi
i 1

yi )2

(X
Y )T ( X K
Y)
几种其他常用的欧氏距离：
1. r方平均误差
dr ( X ,Y )
矢量量化的基本原理 问题分解
1.矢量量化基本原理
量化分为两类： * 标量量化：将取样后的信号值逐个地进行量化。 * 矢量量化：将若干取样信号分成一组，即构成一 个矢量，然后对此矢量一次进行量化。

语音信号处理-第04章 语音信号线性预测(LPC)分析方法

∑ En (min) = φn (0,0) − akφn (k,0) k =1
定义相关矩阵
∑ φn (i, k ) = sn (m − i)sn (m − k ) m
对于平稳时间序列ai不随时间变化。
§4.3.1正则方程的自相关法
设：Sn(m)在 0≤m≤N−1 外取零值,信号范围为[0,N-1]， 则线性预测的残差能量为
语音信号处理
Speech Signal Processing
长春工业大学图像工程研究所 史东承教授
dcshi@ 2010.8
• 从变换域考虑，同样根据V(Z) 和S(Z)可确 定E(Z)。
• 当 gQ ≠ 0 和 aP ≠ 0 时称为ARMA(Q,P)自回 归滑动模型。
∑ ∑ ∑ 2
=
e
n
⎡⎣s(n) − s(n)⎤⎦2 =
n
( ) ⎡
⎢s ⎣
n
−
p i=1
ai
z−i
⎤2 ⎥ ⎦
∑ ∑ ∑ ∑∑ ∑ =
⎧ ⎨
⎩
n
s2
(
n)⎫⎬
⎭
−
p
2
k =1
ak
⎧ ⎨ ⎩
n
s(n− k)s(n)⎫⎬+ p
⎭ n=1
l
⎧
i=1
ak
ai
⎨ ⎩
n
s(n−k) s(n−i)⎫⎬
⎭
σ ∑s ∑ ∑ 所以
v (n) = ∑ gisw (n − i) i=0
此时：
∑∑ ∑ ( ) ( ) <
F(Z),G(Z)
>=
M i=0
M j=0
f
⎧N +M −1

语音信号处理第4讲讲义

时域分析是最早使用，也是应用最广泛的一种分析方法，这 种方法直接利用语音信号的时域波形。时域分析通常用于最 基本的参数分析及应用，如语音的分割、预处理、大分类等。 特点是：
①表示语音信号比较直观、物理意义明确。 ②实现起来比较简单、运算量少。 ③可以得到语音的一些重要的参数。 ④只使用示波器等通用设备，使用较为简单等。
矩形窗： 汉明窗：
(n)
1, 0,
0 n (N 1) n else
(n)
0.54
0.46
cos[2n
0,
/(N
1)],
0 n (N 1) n else
语音分帧
1.窗口的形状
虽然，不同的短时分析方法(时域、频域、倒频域分析)以及 求取不同的语音特征参数可能对窗函数的要求不尽一样，
一般来讲，一个好的窗函数的标准是：在时域因为是语音波 形乘以窗函数，所以要减小时间窗两端的坡度，使窗口边缘 两端不引起急剧变化而平滑过渡到零，这样可以使截取出的 语音波形缓慢降为零，减小语音帧的截断效应；在频域要有 较宽的3dB带宽以及较小的边带最大值。
语音分帧
2.窗口的长度 采样周期Ts=1/fs，窗口长度N和频率分辨率Δf之间存在下列
进行过预加重数字滤波处理后，接下来就要进行加窗分帧处 理。一般每秒的帧数约为33-100帧，视实际情况而定。分帧 虽然可以采用连续分段的方法，但一般要采用如图3-1所示 的交叠分段的方法，这是为了使帧与帧之间平滑过渡，保持 其连续性。前一帧和后一帧的交叠部分称为帧移。帧移与帧 长的比值一般取为0-1/2。
这样，经过上面介绍的处理过程，语音信号就已经被分割成一帧 一帧的加过窗函数的短时信号，然后再把每一个短时语音帧看成 平稳的随机信号，利用数字信号处理技术来提取语音特征参数。 在进行处理时，按帧从数据区中取出数据，处理完成后再取下一 帧，等等，最后得到由每一帧参数组成的语音特征参数的时间序 列。

第四章 语音信号处理技术



语音信号处理简称语音处理，是以语音学和数 字信号处理为基础而形成的一门综合性学科， 处理的目的是要得到一些语音参数以便高效的 传输或存储，或者通过处理的某种运算以达到 某种用途的要求，例如人工合成出语音，辨识 出说话者，识别讲话的内容等。 基础： 指导： 技术手段:

语音信号处理的发展
在语音波形片断拼接之前首先根据语义用psola算法对拼接单元的韵律特征进行调整使合成波形既保持了原始语音基元的主要音段特征又使拼接单元的韵律特征符合语义从而获得很高波形合成法参数合成法规则合成法基本信息波形特征参数语言的符号组合语音质量词汇量小500字以下大数千字无限合成方式pcmadpcmapclpclsp共振数码率9664kbits2496kbits5075bits1mbit可合成的语音长度15100s100s7分钟无限合成单元音节词组句子音节词组句子因素音节装置简单比较复杂复杂目前的语音合成方法实质上并未解决机器说话的问题本质上只是一个声音还原的过程
量化等级的划分
量化级越多，量化误差越小。每个采样点占用的 Bit就会越多，在语音信号处理中常用的有16bit、 8bit等量化。
xa(t)
xa(nT)
x(n)
采样
x1
xa1
量化
xk
xak xak+1
x(n)=Q[xa(nT)]
xk+1
xaL
xL xaL+1

量化后的信号值与原信号值之间的差值称为 量化误差(噪声) e(n)=x(n)- xa(nT) -/2 e(n) /2




建立数学模型：寻求一种可以表达一定物理状态 下量与量之间关系的数学表示。 语音生成系统： 在声门以下，负责产生激励振动——激励系统 从声门到嘴唇的呼吸通道是声道——声道系统 语音从嘴唇辐射出去，嘴唇以外——辐射系统 语音信号的分析，就是找出语音产生模型的各种 参数（语音的特征参数），应用于语音的编码、 识别和合成等。

语音信号处理第4章-新

这样，经过上面介绍的处理过程，语音信号就已经被分割成 一帧一帧的加过窗函数的短时信号，然后再把每一个短时语 音帧看成平稳的随机信号，利用数字信号处理技术来提取语 音特征参数。在进行处理时，按帧从数据区中取出数据，处 理完成后再取下一帧，等等，最后得到由每一帧参数组成的 语音特征参数的时间序列。
4.3 语音信号的时域分析
短时能量及短时平均幅度分析
如图3-2所示，设语音波形时域信号为x(t)、加窗分帧处理 后得到的第n帧语音信号为xn(m),则xn(m)满足下式： xn(m)=ω(m)x(n+m)
(m)

1, 0,
m 0 ~ (N 1) m 其它值
其中，n=0,1T,2T,…,并且N为帧长，T为帧移长度。
预处理
2.窗口的长度

采样周期Ts=1/fs，窗口长度N和频率分辨率Δf之间存
在下列关系：
Δf=1/NTs
可见，采样周期一定时，Δf随窗口宽度N的增加而减小，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。应该根据不同的需要选择合适的窗口长度。
期的周期函数，即Rn(k)=Rn(k+Np)。 (2)Rn(k)是偶函数，即Rn(k)=Rn(-k)。 (3)当k=0时，自相关函数具有最大值，即Rn(0)≥|Rn(k)|，
并且Rn(0)等于确定性信号序列的能量或随机性序列的平均 功率。
2.修正的短时自相关函数
修正的短时自相关函数是用两个长度不同的窗口，截取两个
矩形窗与汉明窗的比较
窗类型 旁瓣峰值 主瓣宽度 最小阻带衰减
矩形窗 -13 汉明窗 -41
4π/N
-21
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标量量化可以说是K＝1的矢量量化。矢量量化过 程和标量量化过程相似。将K维无限空间划分为M 个区域边界，然后将输入矢量与这些边界进行比较， 并被量化为“距离”最小的区域边界的中心矢量值。
矢量量化的定义
将信号序列{ yi }的每K个连续样点分成一 组，形成K维欧式空间中的一个矢量，矢 量量化就是把这个K维输入矢量X映射成另 一个K维量化矢量。其中量化矢量构成的 集合{Yi } 称为码书或码本，码书中的每个
❖ 采用矢量量化技术对信号波形或参数进行压 缩处理，可以获得很好的效益，使存储要求、 传输比特率需求或和计算量需求降低.
采用矢量量化的效果优于标量量化的原因？
矢量量化能有效的应用矢量中各分量之 间的四种相互关联性质来消除数据中的冗 余度。这四种相互关联的性质是线性依赖 (相关性)、非线性依赖(统计不独立)、概 率密度函数的形状和矢量量化的维数，而 标量量化仅能利用线性依赖和概率密度函 数的形状来消除冗余度。
方法是：将大量欲处理的信号的矢量进行统计划分， 进一步确定这些划分边界的中心矢量值来得到码书。
二、如何确定两矢量在进行比较时的测度。
这个测度就是两矢量间的距离，或以其中某一矢量 为基准时的失真度。它描述了当输入矢量用码书所 对应的矢量来表征时所付出的代价。
图7-2 矢量量化系统的组成工作过程：❖ 在编码端，输入矢量Xi与码书中的每一个码字进行 比较，分别计算出它们的失真。搜索到失真最小的 码字 Yjmin的序号 （或j 该码字所在码书中的地址）， 这些序号就作为传输或存储的参数。
❖ 在恢复时，根据此序号从恢复端的码书中找出相应 的码字 Yjmin。由于两本码书完全相同，此时失真最 小，所以 Y就jmi是n 输入矢量Xi的重构矢量。
特点： ➢ 传输存储的不是矢量本身而是其序号，所以 据有高保密性能 ➢ 收发两端没有反馈回路，因此比较稳定 ➢ 矢量量化器的关键是编码器的设计，译码器 只是简单的的查表过程。
易于硬件实现
失真测度主要有均方误差失真测度（即欧氏距 离）、加权的均方误差失真测度、板仓－斋藤 （Itakura－Saito）距离，似然比失真测度等，还 有人提出的所谓的“主观的”失真测度。
通常这些代表值Yi称为量化矢量。 对一个矢量X进行量化，首先选择一个合适的失真 测度，然后用最小失真原理，分别计算用量化矢量 Yi替代X所带来的失真。 其中最小失真值所对应的那个量化矢量，就是矢量 X的重构矢量（或恢复矢量）。
所有M个量化矢量构成的集合 Y称i 为码书或
码本； 把码书中的每个量化矢量Yi（i＝1，2….M）
矢量Yi 称为码字或者码矢。
Y {Y1,Y2 , YN Yi RK }
以K＝2进行说明：
当K＝2时，所得到的是二维矢量。所有可能 的二维矢量就形成了一个平面。
记为（a1,a2）,所有可能的（a1,a2） 就是一个二维空间。如图7-1（a）所示
图7-1 矢量量化概念示意图
矢量量化就是将这个平面划分为M块S1，S2，…， Si…SM，然后从每一块中找出代表值Yi（i＝1， 2….M），这就构成一个有M个区间的二维矢量量 化器。图7-1（b）所示的是一个7区间的二维矢量 量化器，即K＝2，M＝7。
7.3 失真测度
前面我们讲过设计矢量量化器的关键是编 码器的设计。而在编码的过程中，就需要 引入失真测度的概念。
失真测度（距离测度）：是将输入矢量Xi用码本 重构矢量Yi来表征时所产生的误差或失真的度量方 法，它可以描述两个或多个模型矢量间的相似程度。
[1]p84
失真测度是矢量量化和模式识别中一个十 分重要的问题，选择合适与否直接影响系统 的性能。
矢量量化的性能指标除了码书的大小M以外 还有由于量化而产生的平均信噪比。
矢量量化的准则：在给定码本大小K时使量 化所造成的失真最小。
矢量量化的设计：从大量信号样本中训练出 好的码书，从实际效果出发寻找最好的失真测 度定义公式，设计出最佳的矢量量化系统，以 便用最少的搜索和计算失真的计算量，来实现 最大可能的平均信噪比。
失真是将输入信号矢量用码书的重构矢量来表征时 的误差或所付出的代价。这种代价的统计平均值（平 均失真）描述了矢量量化器的工作性。
失真度选择必须具备的特性
必须在主观评价上有意义，即小的失真应该对应于 好的主观语音质量；
必须是易于处理的，即在数学上易于实现，这样可 以用于实际的矢量量化器的设计；
平均失真存在并且可以计算；
称为码字或码矢。 不同的划分或不同的量化矢量选取就可以构成
不同的矢量量化器。 注：根据仙农信息论，矢量越长越好。实际中 码书是不完备的，即矢量数是有限的，而对于 任何一个实际应用来说，矢量通常是无限的。 在实际运用中，输入矢量和码书中码字不匹配 的情况下，这种失真是允许的。
存在的问题
一、如何划分M个区域边界。
❖ 量化分为两类：
* 标量量化：将取样后的信号值逐个地进行量化。
* 矢量量化：将若干取样信号分成一组，即构成一个 矢量，然后对此矢量一次进行量化。
❖ 凡是要用量化的地方都可以采用矢量量化。
❖ 矢量量化是实现数据压缩的一种有效方法， 早在50和60年代就被用于语音压缩编码。直 到70年代线性预测技术被引入语音编码后， 矢量量化技术才活跃起来。80年代初，矢量 量化技术的理论和应用研究得到迅速发展。
矢量量化研究的目的？
针对特定的信息源和矢量维数，设计 出一种最优化的量化器，在R（量化速率） 一定的情况下，给出的量化失真尽可能 接近D(R)(最小量化失真)。
7.2 矢量量化的基本原理
标量量化是对信号的单个样本或参数的幅度进行量 化；标量是指被量化的变量，为一维变量。
矢量量化的过程是将语音信号波形的K个样点的每 一帧，或有K个参数的每一参数帧构成K维空间的一 个矢量，然后对这个矢量进行量化。
7.1概述 7.2矢量量化的基本原理 7.3失真测度 7.4最佳矢量量化器和码本设计 7.5降低复杂度的矢量量化系统 7.6语音参数的矢量量化
7.1 概述
❖ 矢量量化（VQ，即Vector Quantization）是一 种极其重要的信号压缩方法。VQ在语音信号处理中 占十分重要的地位。广泛应用于语音编码、语音识 别和语音合成等领域。