智能语音增强技术综述

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谱减法的语音信号增强

wavplay(speech,fs); % 输出增强音频
2、程序运行结果
由上面几个图的对比可知，经处理后去噪效果明显，较好地抑制了噪声，这从彩色的语谱图中也可清晰的观察到。
五、实验总结
axis([1,(n-n1)*frame+n,min(xs),max(xs)]);
subplot(212);
specgram(xs,fs,1024,n,n1);%原始信号的语谱图
title('原始信号语谱图');
figure(2);
subplot(211);plot(x);
title('加噪语音信号'); %加噪的语音信号
设置阈值为信号开始阶段的能量平均值；
进行谱减运算，得到估计出的语音信号功率谱；
插入相位谱，计算出语音谱；
进行IFFT变换，得到还原的语音帧；
对语音信号进行去加重处理，得到最终信号。
四、Matlab程序及实验结果分析
1、源代码
clear;clc;
[xx,fs]=wavread('F:\111.wav'); % 读入语音信号
汉明(Hamming)窗定义：
3、谱减法简介
谱相减方法是基于人的感觉特性，即语音信号的短时幅度比短时相位更容易对人的听觉系统产生影响，从而对语音短时幅度谱进行估计，适用于受加性噪声污染的语音。
谱减法的基本原理：
图1 谱相减法原理图
图中为加窗后的带噪信号，为的噪声信号功率谱，为增强后的语音信号。
speech(n2-n1+1:n2)=(speech(n2-n1+1:n2)+out(i,1:n1)')/2;
n2=n2+n-n1;

语音识别技术综述

基于STM32的嵌入式语音识别设备·系统介绍·王冲，施玉霞(南京航空航天大学自动化学院，江苏南京210016)【摘要】使用STM32F103ZET6处理器及LCD构建了一个嵌入式语音识别设备，使用片内12bit ADC实现16kHz音频中断采样，使用分段处理语音数据的方式，减少了SRAM的使用量，在采样间隙进行预处理及MFCC参数提取，充分利用了CPU时间，使总识别时间减少。

最后使用DTW匹配算法进行模式识别，经实验使用24维MFCC参数进行识别匹配时识别率为93%。

【关键词】STM32F103；语音识别；梅尔倒谱系数；动态时间弯折算法【中图分类号】TN912．34【文献标志码】AEmbedded Speech Recognition System Based on STM32WANG Chong，SHI Yuxia（College of Automation Engineering，Nanjing University of Aeronautics and Astronautics，Nanjing210016，China）【Abstract】STM32F103ZET6processor and associated circuitry are used to build an embedded speech recognition equip-ment，and on-chip12－bit ADC is used to achieve16kHz audio sampling．Pretreatment of the sample space and MFCC ex-traction are used，which makes full use of the CPU time．The total recognition time and the use of cache are reduced．Final-ly，the DTW matching algorithm is used for pattern recognition，the experiments using the24－dimensional MFCC parame-ters to identify show that recognition rate of match is93%．【Key words】STM32F103；speech recognition；MFCC；DTW1引言语音识别技术是人机交互技术中的一种，是让计算机识别并感知人类语言、与计算机直接交流的一种技术。

人工智能技术在广播电视领域的应用及发展阐述

人工智能技术在广播电视领域的应用及发展阐述摘要：现阶段社会的发展过程中，随着科学技术的发展，人工智能逐渐成为各行业发展的关键，在保证行业发展质量的基础上显著提升效率。

广播电视行业作为音频视频传播的行业，需要承担宣传教育以及监督功能，就需要进行大量的信息收集以及整理。

但是随着社会发展水平的提升，群众接受信息的渠道越来越多，广播电视领域就面临发展方面的问题。

在此基础上，广播电视行业就需要引进人工智能技术，将其合理地运用到广播电视领域，推动其发展。

关键词：人工智能；广播电视；媒体；应用策略人工智能作为智能化程度较强的技术，相较于传统技术而言具有拟人化的优势，可以满足多方面的发展需要，在广播电视行业，由于该行业需要进行大量的信息收集并且播放群众喜闻乐见的咨询，人工智能技术就能够结合人的喜好进行信息筛选，很大程度上推动该领域的发展。

而且相较于传统的技术手段来说，人工智能技术能够借助信息技术进行快速的信息收集和整理，显著提升信息的时效性，深化广播电视的内容和质量。

所以实际作业环节，相关人员就需要结合广播电视发展实际需要引进人工智能技术，以保证相关作业的顺利落实。

并且深入研究智能技术在该行业的应用技术以及发展趋势。

一、人工智能技术以及广播电视概述（一）概念人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。

人工智能将涉及计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。

广播电视则是指通过无线电波或通过导线向广大地区播送音响、图像节目的传播媒介，统称为广播。

只播送声音的，称为声音广播；播送图像和声音的，称为电视广播。

狭义上讲，广播是利用无线电波和导线，只用声音传播内容的【1】。

广义上讲，广播包括我们平常认为的单有声音的广播及声音与图像并存的电视。

（二）人工智能的研究价值随着科学技术的发展，一些高新技术就需要进行大量的计算，人力虽然能够实现对其的计量，但是需要花费较长的时间，还很容易出现失误，影响计算结果。

语音识别

语音识别技术的研究摘要：随着计算机处理能力的迅速提高，语音识别技术得到了飞速发展，其技术的应用正在日益改变着人类的生产和生活方式。

本文介绍了语音识别的基本原理、方法，综述了语音识别系统的分类及语音识别系统模型，并分析了语音识别所面临的问题。

关键字：语音识别,应用,语音识别原理,语音识别系统语音识别是以语音为研究对象，通过语音信号处理和模式识别让机器自动识别和理解人类口述的语言。

语音识别技术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。

语音识别是一门涉及面很广的交叉学科，它与声学、语音学、语言学、信息理论、模式识别理论以及神经生物学等学科都有非常密切的关系。

语音识别技术正逐步成为计算机信息处理技术中的关键技术．语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。

其应用领域非常广泛，常见的应用系统有：语音输入系统，语音控制系统，智能对话查询系统等。

1 语音识别基础1.1语音识别技术原理语音识别系统本质上是一种模式识别系统。

包括特征提取、模式匹配、参考模式库等三个基本单元．它的基本结构如图所示：未知语音经过话筒变换成电信号后加在识别系统的输入端，首先经过预处理．再根据人的语音特点建立语音模型，对输入的语音信号进行分析，并抽取所需的特征，在此基础上建立语音识别所需的模板。

而计算机在识别过程中要根据语音识别的模型，将计算机中存放的语音模板与输入的语音信号的特征进行比较，根据一定的搜索和匹配策略，找出一系列最优的与输入语音匹配的模板。

然后根据此模板的定义，通过查表就可以给出计算机的识别结果。

显然，这种最优的结果与特征的选择、语音模型的好坏、模板是否准确都有直接的关系。

预处理是指在特征提取之前，先对原始语音进行处理，部分消除噪声和不同说话人带来的影响，使处理后的信号更能反映语音的本质特征。

最常用的预处理有端点检测和语音增强。

端点检测是指在语音信号中将语音和非语音信号时段区分开来，准确地确定出语音信号的起始点。

多模态融合技术综述

多模态融合技术综述1.引言1.1 概述概述：多模态融合技术是一种将不同类型的信息融合在一起，以获得更全面、准确和可靠的结果的技术。

它通过集成多种传感器（例如图像、语音、文本等），利用各种模态之间的互补优势，达到更好的数据表达和分析效果。

近年来，随着物联网、人工智能和大数据等技术的飞速发展，多模态融合技术已经在各个领域得到了广泛应用。

它在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域具有重要的研究和应用价值。

在计算机视觉领域，多模态融合技术可以将图像和文本进行融合，实现更准确的图像分类和检索。

例如，通过将图像和相关的文本描述进行融合，可以提高图像搜索的准确性和效率。

在自然语言处理领域，多模态融合技术可以将文本和语音进行融合，实现更准确的自然语言理解和生成。

例如，通过将文本和语音的信息进行融合，可以提高语音识别和机器翻译的质量和效果。

此外，多模态融合技术还可以应用于智能交通、医疗诊断、智能家居等领域。

通过将不同传感器获取的信息进行融合，可以提供更全面、准确和精细化的服务和决策支持。

然而，多模态融合技术也面临一些挑战。

例如，不同模态之间的数据融合和表示方法的选择、模态间的异构性和不确定性、数据量的大和维度的高等问题都是需要解决的难题。

总的来说，多模态融合技术在各个领域具有广阔的应用前景，但还需要进一步研究和探索，以克服其中的挑战，实现更好的多模态智能分析和决策。

1.2文章结构1.2 文章结构本文总共分为三个主要部分，即引言、正文和结论。

每个部分的内容如下：1. 引言：1.1 概述：本部分将介绍多模态融合技术的定义和基本概念，引出本文的研究背景和意义。

1.2 文章结构：本部分将对整篇文章的结构进行说明，包括各个章节的主要内容和组织方式。

1.3 目的：本部分将阐述本文撰写的目的和意图，明确研究问题和探讨的重点。

2. 正文：2.1 多模态融合技术概述：本部分将详细介绍多模态融合技术的基本原理和方法，探讨其在多个领域中的应用情况，并总结已有研究成果和进展。

IMS及相关概念综述

IMS及相关概念综述什么是IMS？IMS（IPMultimediaSubsystem）即IP多媒体子系统，由3G PP标准组织在R5版本基础上提出，是在基于IP的网络上提供多媒体业务的通用网络架构，R5版本主要定义了IMS的核心结构、网元功能、接口和流程等内容；R6版本对IMS进行了完善，增加了部分IMS业务特性、IMS与其他网络的互通规范和W LAN接入等特性；R7加强了对固定、移动融合的标准化制定，要求IMS支持x DSL、cable等固定接入方式。

IMS技术对控制层功能做了进一步分解，实现了会话控制实体CSCF （CallSessionControlFunction）和承载控制实体MGCF（Media Gateway Control Function）在功能上的分离，使网络架构更为开放、灵活，所以IMS实际上比传统软交换更“软”。

IMS以其业务、控制、承载完全分离的水平架构，集中的用户属性和接入无关等特性，一方面解决了目前软交换技术还无法解决的问题，如用户移动性支持、标准开放的业务接口、灵活的IP多媒体业务提供等；另一方面，其接入无关性，也使得IMS成为固定和移动网络融合演进的基础。

IMS业务架构如图1所示，IMS的目的是建立与接入无关、能被移动网络与固定网络共用的融合核心网。

在无线接入技术方面，IMS除了GSM/GPRS和W CDMA之外，WLAN通过SIP Proxy也可以接入。

此外，固定网络的LAN和xDSL接入技术也可以接入到IMS。

IMS还提供了与ISDN/PSTN传统电路交换网络的互联机制。

这样，IMS提供服务的终端除了移动终端之外，还包括固定的电话终端、多媒体智能终端、PC机的软终端等。

IMS能够为使用不同接入手段的用户提供融合的业务，但固定接入与移动接入终究有不同的特征，所以要将基于移动通信发展起来的IMS体系应用到固网中还需要进行大量的改进，标准化工作依然任重而道远。

移动通信界提出的IMS与固网通信界提出的软交换的基本思想和目标是一致的，都希望建立基于IP的融合与开放的网络平台。

人工智能在英语教育中的应用研究综述

人工智能在英语教育中的应用研究综述# 人工智能在英语教育中的应用研究综述一、引言随着科技的不断发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）已经逐渐渗透到英语教育领域，并带来了诸多变革。

本综述旨在探讨人工智能在英语教育中的多种应用方式及其对教学和学习的影响。

二、人工智能在英语教育中的应用1. 语音识别（Speech Recognition）- 释义：将语音转换为文本的技术。

- 短语：voice - controlled activities（语音控制活动）- 单词：recognition（识别，认出），例如：The speech recognition system can accurately transcribe students' spoken English.（语音识别系统能准确地转录学生的英语口语。

）- 用法：常被用于口语练习、语音测评等。

例如，在英语口语练习软件中，语音识别技术可以分析学生的发音是否准确。

- 双语例句：- 英语：The speech recognition technology helps English learners improve their pronunciation.（语音识别技术帮助英语学习者提高他们的发音。

）- 汉语：语音识别技术有助于英语学习者改善发音。

2. 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）- 释义：使计算机能够理解、分析和生成人类语言的技术。

- 短语：text - analysis tools（文本分析工具）- 单词：process（处理，加工），例如：Natural language processing can process English texts to extract useful information.（自然语言处理能够处理英语文本以提取有用信息。

）- 用法：可用于英语阅读理解、写作批改等。

声音-图像的跨模态处理方法综述

声音-图像的跨模态处理方法综述郑婉蓉; 谢凌云【期刊名称】《《中国传媒大学学报（自然科学版）》》【年(卷),期】2018(025)004【总页数】5页(P74-78)【关键词】跨模态处理; 视听交互; 语谱图; 语音增强【作者】郑婉蓉; 谢凌云【作者单位】中国传媒大学传播声学研究所北京 100024【正文语种】中文【中图分类】TN912.31 引言传统的声音信号(无论是乐音还是语音)处理中，一般都是获取一维的波形数据，进行与声音有关的特征分析或数字信号处理。

同样地，在图像信号处理中，所采用的特征和方法也是直接和二维图像相关的。

这两种视听觉模态的输入信息，一直以来都是在各自的领域进行独立的研究。

近年来，视听交互和融合的心理感知现象在视听觉的信号分析领域得到越来越多的重视，研究人员的分析视角也逐渐地从一维声音信号和二维图像信号的独立分开处理转向创造性的跨模态处理。

声音(图像)的信号处理方法，被运用到另一模态的图像(声音)，从而试图从一个模态上挖掘有用的信息后再应用到另一个模态上。

其中最重要的中介就是语谱图。

语谱图将声音的频谱随时间变化的信息展现在一个二维平面图上，其中横轴是时间，纵轴是频率，某一点处颜色的深浅代表了对应时刻和频率的信号能量大小，也被称为声谱图(spectrogram)。

它虽然反映了声音信号的特征，但是却和二维图像具有相同的属性。

以它为中介，可以完成图像到声音和声音到图像的双向转换，达到跨模态处理的目的。

本文接下来一方面介绍了从语谱图的角度进行声音分类的研究内容及进展情况，包括用于音乐流派分类图像特征类型及其分类的精确度，对普通声音事件分类的方法及其结果。

另一方面对图像到声音的相互转换及关系等相关工作进行了介绍，包括通过修改声音来改变图像或者通过图像处理来改变声音等。

同时提出了基于语谱图的图像处理重建语音，以达到语音增强目的的处理方法。

2 基于语谱图像的声音信号分类研究信息时代早期以来，数字音乐已成为消费类型最多的媒体之一，对于音乐数据的自动分析相应的越来越重要。

智媒时代“AI主播”对传统新闻主播的影响研究

语音识别
语音识别技术使得人机交互成为可能，新闻媒体可以通过智能语音助手等应用，为用户提供更加便捷的新闻服务。
传统新闻主播的发展历程与现状
发展历程
传统新闻主播是随着电视、广播等传统媒体的发展而逐渐形成的职业，其职责是播报新闻、传达信息，为观众提供权威、客观的新闻内容。
现状
随着新媒体的兴起和传播方式的变革，传统新闻主播面临着来自新技术和新媒体的挑战。同时，由于传统新闻主播在传播方式和内容形式上存在局限性，也需要在新的媒体环境下寻求创新和发展。
收集一手数据
通过实地考察、访谈等方式，收集AI主播和传统新闻主播的工作过程、节目效果等一手数据。
收集二手数据
通过查阅相关文献资料、媒体报道等途径，收集与本研究相关的二手数据。
研究数据的处理和分析方法
数据清洗
对收集到的数据进行清洗，去除无效、异常数据，确保数据的质量和可靠性。
01
数据分析
运用统计分析方法，对收集到的数据进行处理和分析，提取有意义的信息和结论。
ai主播与传统新闻主播的优劣分析
AI主播的劣势
在情感表达、即兴发挥等方面仍存在较大的不足，同时也会受到技术、算法等
因素的影响。
AI主播的优势
能够快速、准确地生成大量新闻内容，实现24小时不间断的新闻播报，并能够实现与观众的实时互动。
A
B
C
D
传统新闻主播的劣势
在新闻播报的效率和质量方面存在一定的不足，同时也会受到人力、物力等因素的影响。
02
03
案例研究
结合实际案例，对AI主播和传统新闻主播之间的相互影响进行深入剖析，验证研究结论的普适性和有效性。
04

语音风格迁移研究综述

语音风格迁移研究综述目录1. 内容概览 (2)1.1 研究背景 (3)1.2 研究目的和意义 (4)1.3 论文结构安排 (5)2. 语音风格迁移概述 (6)2.1 概念定义 (7)2.2 语音风格迁移任务 (8)2.3 研究挑战与方法 (9)3. 语音风格迁移技术发展历程 (11)3.1 早期技术与方法 (13)3.2 数据驱动方法的发展 (14)3.3 深度学习时代的方法 (16)4. 主流技术方法综述 (18)4.1 数据增强与采集 (19)4.2 特征提取与表示学习 (21)4.3 模型训练方法 (23)4.4 评估指标与方法 (24)5. 应用案例与实践 (25)5.1 娱乐与游戏 (27)5.2 教育与培训 (28)5.3 虚拟助手与语音交互 (29)6. 未来发展趋势 (30)6.1 计算能力与算法创新 (32)6.2 跨语言与领域迁移 (33)6.3 联邦学习和隐私保护 (34)1. 内容概览语音风格迁移技术近年来取得了令人瞩目的进展，它旨在将一份语音信号的风格特征转换为另一种风格特征，而保留原始内容不变。

我们可以将标准播报腔转换为明星口音、将单调声音转换为富有情感的表达，或将说话语调与特定人物特征相匹配。

语音风格迁移方法:详细介绍主要的技术路线，包括基于隐马尔可夫模型、深度神经网络、生成对抗网络等，分析其原理、优缺点和应用场景。

风格特征提取:探讨如何有效地提取语音信号中的风格特征，包括声学特征、韵律特征、intonation特征等，并展望未来的研究方向。

风格迁移任务:从文本到语音、语音到语音，语音到音乐等不同风格迁移任务的最新进展和挑战。

应用场景:展现语音风格迁移技术的广泛应用前景，包括影视配音、虚拟助手、个性化语音服务、语音教育等。

未来发展趋势:展望语音风格迁移领域的未来发展方向，例如跨语言风格迁移、多模态风格迁移、可解释性增强等。

本综述旨在为读者提供语音风格迁移研究领域的一个全面的概览，并展望该领域未来的发展。

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智能语音增强技术综述
前言：语音增强不但与语音信号数字处理理论有关，而且涉及到人的听觉感知
和语音学范畴。再者，噪声的来源众多，因应用场合而异，它们的特性也各不相同。所以必须针对不同噪声，采用不同的语音增强对策。目前，某些语音增强算法在实际应用中己经证明是有效的，它们大体上可分为四类：噪声对消法、谐波增强法、基于参数估计的语音再合成法和基于语音短时谱估计的增强算法。语音增强的一个主要目标是从带噪语音信号中提取尽可能纯净的原始语音。然而，由于干扰通常都是随机的，从带噪语音中提取完全纯净的语音几乎不可能。在这种情况下，语音增强的目的主要有两个：一是改进语音质量，消除背景噪音，使听者乐于接受，不感觉疲劳，这是一种主观度量；二是提高语音可懂度，这是一种客观度量。这两个目的往往不能兼得。目前有一些对低信噪比带噪语音进行语音增强的方法，可以显著地降低背景噪声，改进语音质量，但并不能提高语音的可懂度，甚至略有下降。目前常用的语音增强算法分为如下几类：基于谱相减的语音增强算法、基于小波分析的语音增强算法、基于卡尔曼滤波的语音增强算法、基于信号子空间的增强方法、基于听觉掩蔽效应的语音增强方法、基于独立分量分析的语音增强方法、基于神经网络的语音增强方法。这里只是介绍一下各种语音增强方法流程，待确定方向之后再深入研究。
w(n) 0.54 0.46 * cos(2n /( N 1)),0 n N 1
(2-5)
语音信号的短时傅立叶变换
语音信号的频域分析在信号处理中占有十分重要的地位，在频域内研究语音信号，可以使信号某些在时域内无法表现出来的特征变得十分明显，比较常用的是傅立叶变换。传统傅立叶变换是以应用数学为基础建立起来的一门学科，它将信号分解为各个不同频率分量组合，使信号的时域特征与频域特征联系起来成为信号处理的有利工具。但傅立叶变换使用的是一种全局变换，无法表述信号的局部性质，而短时傅立叶变换可以弥补这种缺点。正如前面的分析所述，由于语音信号是短时平稳的，因此，我们可以对语音进行分帧处理，计算某一帧的傅立叶变换，这样得到的就是短时傅立叶变换，其定义为：
正文:
一、一般语音增强系统介绍
系统基本结构
剩余降噪
带噪语音 LP 分析与 LP 谱相减 LP 极点分布谐振候选估计
语音重构
卡尔曼滤波
增强了语音 LP 谱重构
VAD
噪声的 LP 模型
语音特性分析
语音是人们讲话时发声器官发出的一种声波，具有声音的物理特性。因此，有必要了解语音信号的一些基本特征。浊音在时域上呈现出明显的周期性；在频域上有共振峰结构，而且能量大部分集中在较低频段内，而清音段没有明显的时域和频域特征，类似于白噪声。
其中，与为加重因子，一般取 0.8 ~ 0.95 。
(2-4)
由于语音信号是一种非平稳的时变信号，其产生过程与发声器官的运动紧密相关。而发
声器官的状态速度较声音振动的速度缓慢的多，因此语音信号可以认为是短时平稳的。研究发现，在 5~50ms 的范围内，语音频谱特征和一些物理特征参数基本保持不变。因此可以将平稳过程中的处理方法和理论引入到语音信号的短时处理当中，将语音信号划分为很多短时的语音段，每个短时的语音段称为一个分析帧。这样，对每一帧语音信号处理就相当于对特征固定的持续信号进行处理。帧既可以是连续的，也可以采用交叠分帧，一般帧长取 10~30ms。取数据时，前一帧和后一帧的交迭部分称为帧移，帧移与帧长之比一般取为 0~1/2。对取出的语音帧要经过加窗处理，即用一定的窗函数 w(n) 与信号相乘，从而形成加窗语音。加窗的主要作用在于减少由分帧处理带来的频谱泄露，这是因为，分帧是对语音信号的突然截断，相当于语音信号的频谱与矩形窗函数频谱的周期卷积。由于矩形窗频谱的旁瓣较高，信号的频谱会产生“拖尾” ，即频谱泄露。为此，可采用汉明窗，因为汉明窗旁瓣最低，可以有效地克服泄露现象，具有更平滑的低通特性，得到的频谱比较平滑。汉明(Hamming)窗定义：
式中， N 是信号的长度；表示卷积。预处理
由于语音信号的平均功率谱受声门激励和口鼻辐射影响，高端大约在 800Hz 以上按 6dB/ 倍频跌落，即 6dB/oct(2 倍频)或 20dB/oct(10 倍频)，所以在求语音信号频谱时，频率越高的相应成分越小，高频部分的频谱比低频部分的难求，为此要在预处理中进行预加重处理。预加重的目的是提升高频部分，是信号的频谱变得平坦，保持在低频到高频的整个频带中，能用同样的信噪比求频谱，以便于频谱分析或声道参数分析。预加重可由提升高频特性的预加重数字滤波器来实现，它一般是一阶数字滤波器：
X n (e j )
m
x(m)w(n m)e

jm
(2-6)
其中 w(n) 为实数窗函数， n 取不同值时，窗 w(n m) 沿时间轴滑动到不同的位置，取出不同的语音帧进行傅立叶变换。短时傅立叶变换是时间 n 和角频率的函数，它反映了语音信号的频谱随时间变化的特性。
二、几种主要语音增强系统的基本原理及实现
语音信号的数字化和预处理语音信号的数字化一般包括放大及增益控制、反混叠滤波、采样、A/D 转换及编码（一般就是 PCM 码）。预处理一般包括预加重、加窗和分帧等。
语音信号预滤波、采样、A/D 转换
预滤波的目的有两个：①抑制输入信号各频域分量中频率超出�� /2的所有分量（�� 为采样频率），以防止混叠干扰；②抑制 50Hz 的电源工频干扰。这样预滤波器必须是一个带通滤波器，设其上、下截止频率分别为�� 和�� ，则对于绝大多数语音编译码器，�� = 3400��， �� = 60~100��，采样频率�� = 8000��；而对于语音识别而言，当用于电话用户时，指标和与语音编译码器相同。语音信号经过预滤波和采样后，由 A/D 转换器转换为二进制数字码。通过以上分析，首先将语音信号��(��)通过一个通带频率为 60～4000Hz 的带通滤波器 ℎ(��)，得到 �� ′ �� = �� ∗ ℎ �� = 1,2, ⋯ �� (2-1)
H (Z ) 1 Z 1
(2-2)
经过证明得知，以上滤波器工作原理与以下在时间域运算的公式等价，故加重方式如下：
s ' (n) s(n) s(n 1)
为了恢复原信号，需要对做过预加重的信号频谱进行去加重处理。 (n) s ' (n) s ' (n 1)
噪声分类及其特性
噪声来源于实际的应用环境，因而噪声特性可以说是千变万化。噪声可以是加性的，也可以是非加性的。对于非加性噪声，有些可以通过变换转变成加性噪声，例如，乘性噪声(或卷积噪声)可以通过同态变换而成为加性噪声。又如，某些与信号相关的量化噪声可以通过伪随机噪声扰动的方法变换成与信号独立的加性噪声。加性噪声大体上可分为以下几种：白噪声、周期性噪声、脉冲性噪声、宽带噪声等。周期性噪声的特点是有许多离散的窄谱峰，它往往来源于发动机等周期性运转的机械设备。周期性噪声引起的问题可能最少，因为可以通过功率谱发现并通过滤波或变换技术将其去掉。但是，其中交流噪声的抑制很困难，因为其频率成分不是基音(因为它在语音信号有效频率以下)，而是谐波成分(它可能以脉冲形式覆盖整个音频频谱)。冲击噪声表现为时域波形中突然出现的脉冲，它通常是放电的结果。消除这种噪声可以在时域进行，即根据带噪语音信号幅度的平均值确定阈值。当信号幅度超出这一阈值时，判别为冲击噪声，在对其进行衰减甚至完全消除。如果干扰脉冲之间不太靠近，还可以根据信号相邻样本数值简单地通过内插法将其从时间函数中去掉。宽带噪声通常可以假定为高斯噪声和白噪声，它的来源很多，包括风、呼吸噪声和一般随机噪声源。量化噪声通常作为白噪声来处理，也可以视为宽带噪声。由于宽带噪声与语音信号在时域和频域上完全重叠，因而消除它最为困难。对于非平稳的宽带噪声，情况更为复杂。
语音信号是非平稳、时变的，但又是准平稳、慢变的，因此短时处理技术是合适的。语音信号的时域特征参数主要有短时能量，短时过零率和短时能量比等。时域分析具有特征提取简单、运算量小、物理意义明确等优点，便于我们直观的认识语音信号。但它的缺点是不能压缩维数，且不适于表征幅度谱特性。因此频域的特性显得尤为重要。短时分析应用于频域就是短时傅立叶变换。相应的频谱称为“短时谱” ，即有限长度的傅立叶变换。频域参数对于语音识别系统来说更为有效，这是因为频域特征参数能从不同角度反映幅度谱的特征，例如，频谱、频谱包络、倒谱系数、共振峰等。