语音的产生机理

《人工智能》PPT课件•人工智能概述•机器学习原理及算法•自然语言处理技术•计算机视觉技术•语音识别与合成技术•智能推荐系统与数据挖掘•人工智能伦理、法律与社会影响目录定义与发展历程定义人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新技术科学。

发展历程从早期的符号学习到现代的深度学习，人工智能经历了多个发展阶段，包括专家系统、知识工程、机器学习等。

重要事件人工智能领域的重要事件包括图灵测试、达特茅斯会议、AlphaGo战胜围棋世界冠军等。

人工智能的技术原理包括感知、思考、学习和行动四个方面，通过模拟人类的思维和行为方式来实现智能化。

技术原理人工智能的核心思想是让机器能够像人类一样具有智能，包括理解、推理、决策、学习等能力。

核心思想人工智能的实现方式包括符号主义、连接主义和行为主义等多种方法，其中深度学习是当前最热门的技术之一。

实现方式技术原理及核心思想前景展望未来人工智能的发展前景非常广阔，将会在更多领域得到应用，同时也会出现更多的技术创新和突破。

应用领域人工智能已经广泛应用于各个领域，包括智能家居、自动驾驶、医疗诊断、金融风控等。

挑战与机遇人工智能的发展也面临着一些挑战，如数据安全、隐私保护等问题，但同时也带来了巨大的机遇和发展空间。

应用领域与前景展望原理通过最小化预测值与真实值之间的均方误差，学习得到最优的线性模型参数。

应用预测连续型数值，如房价、销售额等。

原理在特征空间中寻找最大间隔超平面，使得不同类别的样本能够被正确分类。

应用分类问题，如图像识别、文本分类等。

原理通过递归地选择最优特征进行划分，构建一棵树状结构，用于分类或回归。

应用分类、回归问题，如信用评分、医学诊断等。

原理将数据划分为K个簇，使得同一簇内的数据尽可能相似，不同簇间的数据尽可能不同。

应用数据挖掘、图像压缩等。

原理通过计算数据点间的相似度，将数据逐层进行聚合或分裂，形成树状结构。

应用社交网络分析、生物信息学等。

“两域映射”理论视阈下语音隐喻生成机制的解读作者：王雪娇来源：《科教导刊·电子版》2020年第06期摘要自1999年“语音隐喻”这一术语首次被提出以来，尚未有国内外学者对其做过全面系统的论述。

本文以“两域映射”理论作为理论支撑，对俄语广告语中的语音隐喻现象进行初步探索，分析其生成机制，以期得到更多学者对语音隐喻的关注和研究。

关键词语音隐喻“两域映射”理论俄语广告语中图分类号：H313 文献标识码：A0引言语言是由语音、语法、语义三个层面组成的一个完整的符号系统。

人类的语言最开始是通过语音的形式表现出来，隐喻在日常生活中无处不在，它不仅仅是一种修辞方式，更是人类普遍认知的工具。

目前对于隐喻的研究大多集中在语法和语义层面，相对而言，在语音层面，即语音隐喻的研究还相对薄弱。

1999年，匈牙利学者Ivan Fonagy首次提出了“语音隐喻”这一术语，并从语音及其所表达意义之间象似性这一角度对语音隐喻展开研究，但并未对语音隐喻作出明确的界定。

在国内最早对语音隐喻做出较为全面系统研究的学者是李宏教授他结合Ivan Fonagy的“语音隐喻”观点，从语音修辞的视角出发对汉英语言中语音隐喻的表达方式进行了对比研究，尽管李教授的研究在语音隐喻的分类方面出现了重复现象，但为后人的进一步研究指明了方向。

20世纪80年代，美国学者George Lakoff和Mark Johnson提出了对隐喻研究具有重大意义的“两域映射理论”。

自此之后，语言学界掀起了一股“隐喻热”，中外学者们对隐喻的研究犹如雨后春笋一般，对隐喻的研究也从传统的修辞学范畴扩展到认知领域当中。

“两域映射理论”为语音隐喻的研究提供了新的可能性，基于国内外学者目前并未对语音隐喻做出过全面深入的研究，本文尝试以中俄广告语中的语音隐喻为例，利用“两域映射理论”对语音隐喻的生成机制进行尝试性解读。

1“两域映射”理论George Lakoff和Mark Johnson 指出，隐喻并不单单是一种语言学现象，更为重要的是，它更是人类的一种普遍存在于我们思想和行为中的认知方式，他们为隐喻现象的研究提供了一个新的视角，这个视角跳出了传统的修辞学的框架，将研究重点放在了隐喻形成的机制以及运作方式上。

语音信号处理梁瑞宇版课后思考题答案1、人的发音器官有哪些。

人耳听觉外周和听觉中枢的功能是什么。

（1）人的发音器官包括：肺、气管、喉（包括声带）、咽、鼻和口。

（2）听觉外周指的是位于脑及脑干以外的结构，包括外耳、中耳、内耳和蜗神经，主要完成声音采集、频率分解以及声能转换等功能。

听觉中枢包含位于听神经以上的所有听觉结构，对声音有加工和分析的作用，主要包括感觉声音的音色、音调、音强、判断方位等功能，还承担与语言中枢联系和实现听觉反射的功能。

2、人耳听觉的掩蔽效应分为哪几种。

掩蔽效应对研究语音信号处理系统有什么启示。

（1）掩蔽效应分为同时掩蔽和短时掩蔽。

（2）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阀，当弱信号的听阀被升高到一定程度时就会导致这个弱信号变得不可闻。

一般来说，对于同时掩蔽，掩蔽声愈强，掩蔽作用愈大。

掩蔽声与被掩蔽声的频率靠得愈近，掩蔽效果愈显著。

两者频率相同时掩蔽效果最大。

（3）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。

短时掩蔽又分为后向掩蔽和前向掩蔽。

掩蔽声B即使消失后，其掩蔽作用仍将持续一段时间，约0.5--2秒，这是由于人耳的存储效应所致，这种效应称为后向效应。

若被掩蔽声A出现后，相隔0.2秒之内出现了掩蔽声B，它也会对A起掩蔽作用，这是由于A声尚未被人所反应接受而强大的B声已来临所致，这种掩蔽称为前向掩蔽。

3、根据发音器官和语音产生机理，语音生成系统可分成哪个部分。

各有什么特点。

语音生成系统分成三个部分，在声门（声带）以下，称为“声门子系统”，它负责产生激励振动，是“激励系统”。

从声门到嘴唇的呼气通道是声道，是“声道系统”。

语音从嘴唇辐射出去，所以嘴唇以外是“辐射系统”。

语音信号的提取与识别技术摘要语音识别(Speech Recognition)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技术.说话人识别是语音识别的一种特殊方式.本论文中,将主要介绍说话人识别系统.说话人识别是指通过说话人的语音来自动识别说话人的身份，它在许多领域内有良好的应用前景。

本文通过分析语音特征参数的特点和说话人识别的基本方法，提出了以美尔倒谱差分和线性预测差分为特征，通过动态时间归整算法来识别的文本相关说话人辨认系统。

关键词: 语音识别, 说话人识别, 线性预测倒谱，美尔倒谱系数，动态时间归整The pick-up of speech signal and speech recognitionAbstractSpeech Recognition is a kind of technology that is using computer to transfer the voice signal to an associated text or command by identification and understand. Speaker recognition is a kind of special way of V oice-identifications. The paper is going to introduce speaker recognition. Speaker recognition is the process of automatically recognizing who is speaking on the basis of individual information include in speech signals. It has well application prospects in many fields. By analyzing speech characteristic parameters and the basis methods of speaker recognition, we choose MFCC and LPCC's difference to be the speech characteristic parameters. Using DTW to recognize text-dependent speech, we have developed a speaker identification system in this paper.Key words:V oice-Identification, Speaker-identification LPCC,MFCC, Dynamic Time Warping目录1引言 (1)2 语音识别技术的基础 (2)2.1 语音识别发展简史 (2)2.2 语音识别技术的应用 (3)3 说话人识别技术的国内外研究现状 (5)3.1 国内外发展水平 (5)3.2主要应用领域 (5)3.3 技术难点 (6)4 说话人识别技术基础 (8)4.1 说话人识别的基本原理 (8)4.2说话人识别系统中常用的特征 (9)4.3 说话人识别的分类 (10)4.4 说话人识别的主要方法 (11)4.5 说话人识别系统的性能评价 (13)5 语音信号分析与预处理 (16)5.1 语音产生机理 (16)5.2 语音信号的数字化和采集 (17)5.3 语音信号的数字模型 (18)5.3.1激励模型 (18)5.3.2 声道模型 (18)5.3.3辐射模型 (20)5.4语音信号的预加重处理 (20)5.5语音信号的短时参数特征 (21)5.5.1短时频谱 (22)5.5.2短时自相关函数 (22)5.5.3短时能量和短时平均幅度 (22)5.5.4短时过零分析 (23)5.5.5倒谱 (24)5.5.6线性预测编码(LPC)参数 (24)5.5.7短时基音周期估计 (25)5.6语音信号端点检测 (27)5.6.1双门限端点检测算法 (28)5.6.2 LPC美尔倒谱特征端点检测方法 (28)6说话人特征提取 (32)6.1线性预测系数LPC (32)6.1.1线性预测的基本原理 (33)6.2.2线性预测系数的求取 (35)6．2线性预测倒谱系数LPCC (36)6.2.1同态处理基本原理 (36)6.2.2线性预测倒谱 (37)6.2.3线性预测差分倒谱 (38)6.3美尔倒谱系数MFCC (39)6.3.1 MFCC系数的提取 (39)6.3.2美尔差分倒谱参数 (40)6.4特征参数的实际提取 (41)6.4.1 LPCC参数计算流程 (41)6.4.2 MFCC的计算 (43)7．说话人识别系统实现 (46)7.1文本相关说话人辨认系统的实现 (46)7.2线性预测倒谱参数的提取实现 (47)7.3美尔倒谱系数及其差分的提取实现 (48)7.4MFCC参数文本相关系统实现 (51)8结论 (54)致谢 (55)参考文献 (56)1引言语言是人类交流信息的基本手段，在人们日益扩大的交流中占据着重要的地位.在如今高度发达的信息社会中用数字化的方法进行语音的传送、储存、识别、合成、增强等是整个数字化通信网中最重要、最基本的组成部分之一。

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。

音韵学研究成果音韵学是语言学中的一个重要分支，主要研究语音的产生、传播和感知规律。

在过去的几十年里，音韵学领域取得了许多重要的研究成果，为语言学、语音学、信息工程等领域提供了丰富的理论和实践支持。

本文将就音韵学研究的成果进行综述和分析。

一、音韵学的研究方法音韵学研究的方法主要包括实验研究、调查研究和理论分析。

实验研究通过采集语音数据，使用语音学仪器进行分析，从而探讨语音的产生和感知规律。

调查研究主要是通过采集大量的语音样本，分析各种语音现象的规律性。

理论分析则是通过建立音韵学理论模型，解释各种语音现象之间的关系。

二、音韵学的主要研究内容1. 语音的产生音韵学研究表明，语音的产生与声带振动、口腔空间的调节和气流的控制密切相关。

通过实验手段，研究者可以测定不同语音的声带运动模式、口腔形状和气流的速度等参数，进而揭示语音的产生机理。

2. 语音的传播音韵学研究还涉及语音在空气传播中的物理规律和声学特性。

通过声学实验，研究者可以分析不同语音在传播过程中的谱特性、波形特征和共振规律，了解语音在不同媒质中的传播规律。

3. 语音的感知音韵学的研究还包括语音的感知机制，即人类听觉系统对语音的识别和辨别过程。

通过心理声学实验，研究者可以探索人类对不同语音的感知阈限、区别能力和认知过程，从而揭示语音感知的心理学基础。

三、音韵学在语言学中的应用音韵学研究成果在实际应用中发挥了重要作用。

在语音合成、语音识别和语音处理等领域，音韵学的研究成果为相关技术的发展提供了理论指导和实验数据。

音韵学的成果还对语言文字的文字学规范、语音标注和语音词典编纂等工作具有重要的指导意义。

四、音韵学研究的前沿领域目前，音韵学的研究正朝向多个前沿领域拓展。

语音信号处理、互联网语音交流、神经语言学等领域将成为未来音韵学研究的热点。

跨学科研究也将促进音韵学与心理学、生物学、工程学等学科的深度融合，形成新的研究范式和方法论。

音韵学作为语言学中的一个重要分支，其研究成果为语言学理论的深化和语音技术的发展提供了坚实的支撑。

基音检测技术及其在语音信号处理中的应用研究摘要：本文先对自相关函数法、平均幅度差函数法、倒谱法、小波变换法这四种经典的基音检测方法的原理进行分析；然后用MATLAB软件完成了基于短时自相关函数法、倒谱法的基音检测。

通过实验可知，这两种方法针对实验室环境下的一帧语音信号比较准确，但在噪声环境下不够理想。

为了克服这两种方法的不足，本文对它们均做了改进，对于短时自相关函数法增加了预处理，使得基音轨迹曲线更加明显。

在对基音检测的倒谱法进行分析时，提出了一种功率谱二次处理的二次谱基音检测方法，该方法克服了倒谱法基音检测的抗噪能力低的弱点，基音轨迹曲线估计的准确性也得到了改善。

关键词：基音检测；短时能量；自相关函数；倒谱函数；预处理；基音轨迹Abstract：Four typical pitch detection methods are analyzed firstly, i.e, autocorrelation function, average magnitude difference function, cepstrum, and wavelet transform. The pitch detection based on short time energy autocorrelation function and cepstrum functions are implemented with MATLAB. The experimental results show that both methods work well for the speech in the lab. But for the noised signal, the detection performance is not so good. In order to overcome these shortcomings，some improvements are presented in this article .For the short time autocorrelation, there introduce the pro-processing operations ，as a result ，the accuracy of the estimated pitch contour is improved. The cepstrum method of speech pitch detection is analyzed carefully，and also propose a secondary processing power spectrum of secondary spectrum pitch detection methods. It used the power spectrum reprocessing results of speech to extract the pitch contour. The presented method not only overcame the shortcomings of cepstrum method, but also improved the accuracy of the estimated pitch contour.Keywords：pitch detection；short time energy；autocorrelation function；cepstrum function；pro-processing；pitch contour前言基音是指发浊音时声带振动所引起的周期性,而声带振动频率的倒数就是基音周期。

声现象知识点总结归纳一、声音的产生声音是由物体振动所产生的，一般来说，只有在频率在20到20000赫兹之间的振动才能产生听觉上的声音。

例如，乐器演奏、人的声音、机械设备的噪音等都是由物体振动产生的声音。

振动的基本是周期性和简谐的，当物体振动时，周围的空气受到振动的影响而发生压缩和膨胀，形成了声波，这些声波在空气中传播，并且通过电磁感应产生了声音。

二、声音的传播声音是通过介质传播的，介质可以是固体、液体和气体。

在大气中，声音是通过空气分子之间的碰撞来传播的，当物体振动时，产生的声波会引起空气分子的局部振动，这些振动会向周围传播，形成了声音。

声音的传播速度和介质的性质有关，一般来说，在空气中，声音的速度大约是每秒343米，而在水中声音的速度大约是每秒1482米。

声音的传播还受到了温度、湿度、气压等因素的影响。

在不同的环境条件下，声音的传播速度会有所不同，例如在温度较高的情况下，空气分子的平均速度较大，声音的传播速度也会增大；而在湿度较高的情况下，空气中的水蒸气会影响声音的传播。

声音的传播还受到了介质的吸收和散射的影响，当声音传播到不同的介质中时，会受到一定程度的吸收和散射，这会影响声音能够传播的距离和清晰度。

三、声音的感知人类的耳朵是感知声音的主要器官，当声音传播到耳朵时，会引起耳膜的振动，然后通过听觉神经传递到大脑中被解释成声音。

人类对声音的感知能力很强，可以通过声音来判断物体的位置、大小、形状等信息，同时也可以通过声音来交流和传达情感。

除了人类之外，很多动物也能够通过声音来交流和感知环境，例如鸟类通过鸣叫来求偶、警告等。

声音的感知还受到了声音强度、频率和音调等因素的影响。

声音的强度越大，人们感知到的声音也越大；声音的频率越高，人们感知到的声音也越高，而不同的频率和音调也会引起不同的感觉和情绪。

四、声现象的应用声现象在日常生活和科技领域中有着广泛的应用。

例如，在通讯领域，人们利用声音的传播特性来进行语音通话、声纹识别等；在医疗领域，人们利用声音的特性来进行听力检测、超声波影像等；在音乐和娱乐领域，人们利用声音的产生和感知来进行音乐演奏、歌唱、录音等；在工程领域，人们利用声音的传播来进行声波测量、声纳应用等。

语言治疗学第一章概述1.发展阶段第一阶段形成期（1990之前到二战结束，是语言治疗科学、学术和实践的萌芽时期）；第二阶段从1945到1966年，大量评价与治疗方法发展起来；第三阶段，1950年左右到1975年（语言学时代），语言障碍的治疗被分离并按语言学本质为出发点进行治疗；第四阶段1975到2000年，对实践（会话的、语言的、文化的及日常生活等方面）进行再思考和再构造。

2.三运动:雄辩运动，因果运动，实践运动。

3.语言治疗学:是康复医学的组成成分，是对各种语言障碍和交往障碍进行评价、治疗和研究的学科。

4.大脑的功能侧化:人类大脑由大脑纵烈分为左右两个大脑半球，两半球经胼胝体，即连接两半球的横向纤维相连。

大脑的左右半球虽然在外形上很相似，但是在结构和功能上却存在一定差异，这种差异在神经科学中被称作大脑结构和功能的侧化和功能不对称。

5.语言中枢在大脑皮层的定位（1）初级运动皮质:中央前回，Brodmann4区。

（将Broca区来的信息转变成运动活动已产生语言）；初级听觉皮质:41和42区——颞上横回（接收和分析听觉信息）；视觉联合皮质:初级视觉皮质前，枕叶和顶叶的18、19区（对初级视觉信号进行分析）。

（2）外侧裂周区:环绕外侧裂周围的区域，包括Broca区、弓状纤维和Wernicke 区。

Broca区:左侧第三额回下部（面舌唇腭咽和呼吸的运动联合皮质，言语产生所必须的运动模式）；弓状纤维:一束连接B区个W区的白色纤维（将信息从W→B）；Wernicke区:颞上回后部（听联合皮质，对复述和理解很重要）。

（3）交界区或分水岭区:大脑前与中或大脑中与后动脉分布交界区（受损可引起皮质性失语，复述不受损，因W与B仍保持联系）。

（4）角回和缘上回:顶叶前下部，位于听觉、躯体感觉和视觉联合皮质的交界区（使三个区域的联合皮质相互联系）。

（5）胼胝体:连接两个半球的纤维（联系每一半球的同一区域）。

6.语言产生的机理（1）大脑的控制和调节（2）发声:喉的发声包括从肺产生呼气流的过程和在声门将呼气流转变成间断气流并产生声波的过程。