试验一语音信号处理 语音信号处理综合运用了数字信号处理的理论知识，对信号进行计算及频谱分析，设计滤波器，并对含噪信号进行滤波。...然后在Matlab软件平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，播放语音信号，并绘制原始语音信号； (2)对原始信号加入噪声：对原始语音信号加入 s=0.05*sin(2*pi*f*Ts*n)...的噪声，采样后可知Fs ，选择f = 2500，播放加入噪声信号的语音信号，并绘制噪声信号和含噪语音信号； (3)频谱分析：分别对原始语音信号，噪声信号和含噪声的语音信号进行频谱分析，并绘出各频谱图；...，并回放语音信号，感觉滤波前后的声音有变化。...二，源程序： [x,fs,bits]=wavread(‘he.wav’); N=length(x);%测定语音信号长度 f=2500; x=x’;%对语音信号进行转置，使N行1列矩阵变为1行N列矩阵 n
1、语音活动检测 语音活动检测（Voice Activity Detection， VAD）用于检测出语音信号的起始位置，分离出语音段和非语音（静音或噪声）段。...基于阈值的VAD是通过提取时域（短时能量、短时过零率等）或频域（MFCC、谱熵等）特征，通过合理的设置门限，达到区分语音和非语音的目的； 基于分类的VAD是将语音活动检测作为（语音和非语音）二分类，可以通过机器学习的方法训练分类器...，达到语音活动检测的目的； 基于模型的VAD是构建一套完整的语音识别模型用于区分语音段和非语音段，考虑到实时性的要求，并未得到实际的应用。...4、混响消除 语音信号在室内经过多次反射之后，被麦克风采集，得到的混响信号容易产生掩蔽效应，会导致识别率急剧恶化，需要在前端处理。...3.声学模型 声学模型是将语音信号的观测特征与句子的语音建模单元联系起来，即计算。
前端语音信号处理的意义： 面对噪声、干扰、声学回声、混响等不利因素的影响，运用信号处理、机器学习等手段，提高目标语音的信噪比或主观听觉感受，增强语音交互后续环节的稳健性。...让机器听清：更好的声学模型适配，更高的语音识别性能。 总结：语音信号处理的目标，是为了让人和机器更容易听清语音，让语音交互更加自然和无约束。...） 前端信号处理的技术路线 信号处理与深度学习相结合的方案 处理依据——“规则+学习” 客观物理模型 语音信号的时域、频域、空域特性 海量音频数据先验信息 既保留了声音传播的物理规律和信号本身的时域、...Edition） 赵力，《语音信号处理》，机械工业出版社 郑君里，《信号与系统》，电子工业出版社，高等教育本科国家级规范教材 韩纪庆，《语音信号处理》，机械工业出版社 张贤达，《现代信号处理》，清华大学出版社...张贤达，《矩阵分析与应用》，清华大学出版社 VanTrees，检测、估计和调制理论（IV)《Optimumarrayprocessing》 Signals and Systems: an Introduction
4、语音压缩技术有哪些国际标准？ 二、名词解释（每题 3 分，共 15 分） 端点检测： 就从包含语音的一段信号中， 准确的确定语音的起始点和终止点， 区分语音信号和非语音信号。...并行处理技术（ PPROC）方法对经过预处理的语音信号实施一系列的基音初步检测，或 分别对原始信号和经处理后的信号实施系列检测， 然后根据系列检测的初步结果， 综合判定基音周期。...简化逆滤波法 （SIFT）先对语音信号进行 LPC分析和逆滤波， 获得语音信号的预测残差，然后将残差信号通过自相关滤波器滤波，再作峰值检测，进而获得基音周期。...对语音信号作小波变换则其极值点对应于声门的开启或闭合点， 相邻极值点之距离就对应着基音周期。 因而， 采用音信号的小波变换可以检测基音周期。 2、论述线性预测系数如何用于共振峰的估计。...语音识别系统首先采集用户的语音，经过端点检测，找出用户的有效语音而把其他非语音段给删除；然后经过 MFCC特征提取，得到用户声音的特征，最后进入 DTW，进行欧式距离的比对，距离最小对应的模板，即为识别结果
测量识别模型的正确率 语音采样 端点检测： 过零率[2] 谱熵分布 频带方差 二分类器 the EM algorithm can iteratively estimate...、发同一个音，也不可能具有完全相同的时间长度； 语音的持续时间随机改变，相对时长也随机改变； 端点检测不准确； 方法1：线性时间规整，均匀伸长或缩短 – 依赖于端点检测； – 仅扩展时间轴无法精确对准；...DTW的问题： 运算量大； 识别性能过分依赖于端点检测； 太依赖于说话人的原来发音； 不能对样本作动态训练； 没有充分利用语音信号的时序动态特性； DTW适合于特定人基元较小的场合，多用于孤立 词识别；...回声 单通道语音增强 谱减法(原理简单，算法计算复杂度低) 将含噪语音信号和VAD判别(Voice Activity Detection （语音激活检测）)得到的纯噪声信号进行DFT变化 ，从含噪语音谱幅度特征中减掉纯噪声的幅度谱特征...对分帧加窗后的各帧信号进行快速傅里叶变换得到各帧的频谱。并对语音信号的频谱取模平方得到语音信号的功率谱。 ↩ Mel三角带通滤波器:对频谱进行平滑化，并消除谐波的作用，突显原先语音的共振峰。
本文介绍了一些语音的基本知识，和使用Python进行处理。 时域特征 使用wave模块读取wav音频文件，画图时域图像，代码如下。...import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import os import wave path='D://NLP//dataset//语音情感...voiceStrData,dtype=np.short)#将原始字符数据转换为整数 #音频数据归一化 waveData = waveData * 1.0/max(abs(waveData)) #将音频信号规整乘每行一路通道信号的格式
两本书，《语音信号处理》赵力编和《语音信号处理》韩纪庆编。强烈推荐韩纪庆版本，知识点很全面，可以作为语音识别的入门中文书籍，章节很也短，很快就入门了。...语音信号处理（第二版）韩纪庆编 P178 BW算法，重估算法证明 重估算法 引入GMM： GMM： （韩纪庆版 P184） k：第k个高斯分布 P130： 模板（模型...P135： 语音信号的特征矢量序列的集合作为观察值序列O = O1,O2,…OT P136： 声学模型和语言模型时单独训练的，所以要怎么把基于语言模型的句法约束结合进连续语言识别呢？...面向语音识别的搜索算法（decoder解码用到） Viterbi Beam 搜索算法 令牌传递模型 token passing 基于前向搜索后向回溯的N-best算法（Viterbi+A*） 大词表连续语音识别后处理技术...语音识别中间结果的表示形式。
一、语音信号处理基本知识与仿真环境介绍 1.1 语音信号处理基本知识 1.1.1语音信号分析技术 语音信号分析是语音信号处理的前提和基础，只有分析出可表示语音信号本质特征的参数，才有可能利用这些参数进行高效的语音通信...例如，请浊音的幅度差别、语音信号的端点、信号在频域中的共振峰频率、加不同窗和不同窗长对信号的影响、LPC分析、频谱分析等[3]。...基于载波调制的语音信号合成是以语音一信号作为调制信号，语音二信号为载波信号来进行合成一种以语音二信号声色表述语音一内容的新信号。...声音信号特征量提取包括语音一声音信号声色（频率）的提取和语音二声音信号包络的提取。语音二声音信号包络的提取采用希尔伯特变换实现，得到语音二声音信号的复数包络。 获取语音信号起始位置。...语音信号合成即是一个调幅载波的过程，是以语音一信号作为载波信号，语音二信号包络作为调幅信号来实现语音合成。
语音信号处理过程的总体结构： 语音输入–>预处理–>数字化–>特征提取 预处理：对信号适当放大和增益控制，并进行反混叠滤波来消除工频信号干扰 数字化：进行A/D转换 特征提取：用反映语音信号特点的若干参数来代表语言...模型分析法：依据语音信号产生的数学模型，来分析和提取表征这些模型的特征参数：共振峰模型分析和线性预测分析 语音信号数字化 数字化之前，必须进行防混叠滤波及防工频干扰滤波。...防混叠滤波指滤除高于1/2采样频率的信号成分或噪声，是信号带宽限制在某个范围内，否则产生频率混叠；工频干扰指50Hz的电源干扰。 语音信号的采样与量化：将语音信号变成时间和幅度都离散的数字信号。...短时加窗处理 为了得到短时的语音信号(10ms~30ms短时间内是平稳的)，窗函数平滑地在语音信号上滑动，将语音信号分成帧。...对于连续信号，考察时域波形通过时间轴的情况；对于离散信号，信号采样点符号变化的次数 一般，浊音段有较低的过零率，清音段有较高的过零率 将短时平均过零率和短时能量结合起来判断语音起止点的位置，即进行端点检测
classicalshengputu');%创建保存声谱图的文件夹 file = '/Users/liupeng/Desktop/matlab/speechRecognition/classical10s/'; % 语音文件夹
1、语音信号的采集 1.1题目要求 使用windows下的录音机录制一段语音信号、音乐信号或者采用其他软件截取一段音乐信号（要求：时间不超过5s，文件格式为WAV。）...2、语音/音乐信号的频谱和音谱的观察 2.1题目要求 ① 输出语音/音乐信号的波形和频谱，观察现象； ② 使用sound语句播放语音/音乐信号，注意不同抽样率下音调变化，解释现象。...3、语音/音乐信号的抽取（减抽样） 3.1题目要求 ① 观察语音/音乐信号频率的上限，选择适当的抽取间隔对信号进行减抽样（给出两种抽取间隔，代表混叠与非混叠）； ② 输出减抽样语音/音乐信号的波形和频谱...4 语音/音乐信号的AM调制 4.1题目要求 ① 观察语音/音乐信号的频率上限，选择适当调制频率对信号进行调制（给出高、低两种调制频率）； ② 输出调制信号的波形和频谱，观察现象，给出理论解释； ③ 播放调制语音.../音乐信号的影响； ② 给原始语音/音乐信号叠加幅度为0.5的随机白噪声（可用rand语句产生），观察噪声频谱以及加噪后语音/音乐信号的音频和频谱，并播放音乐，感受噪声对语音/音乐信号的影响； ③ 根据步骤
正文 语音/振动信号用于识别人的身份近几年才兴起。大概是2017年，出现了通过振动信号识别身份的论文,之后迅速出现了振动信号处理在其他方面的应用。我记得有人通过手指触摸物体产生的振动去识别物体的种类。...当然物体种类是预先准备好的，可以看出这时已经可以粗略的利用振动信号处理识别相关的问题了。...有几篇就是通过振动信号的处理分析识别身份的。...我做了一段时间的语音信号处理了，简述一下流程吧。...首先是信号采集，振动信号我用的sensor stream,典型的c/s形式，开源，可以采样到加速度计，声音等几乎所有可以采集的数据，可以自定义采样频率。github就能找到。
文章目录 语音信号的采集 对语音信号进行频谱分析 设计数字滤波器 利用滤波器进行滤波 注：本文章仅供参考，本人并非通信专业，相关知识早已忘得差不多了，所以不要再问我相关问题啦~sorry 语音信号的采集...首先利用win自带的录音机（没有的话手机录也行），录下一段语音信号，时间40秒左右。...运用MATLAB对语音进行采样 [x,fs]=audioread('D:\1234.mp3'); plot(x); 出现如下的图 ---- 对语音信号进行频谱分析 处理语音信号的时域波形图 对语音信号进行快速傅立叶变换...(1) subplot(2,1,1);plot(t,x); title('原始语音信号时域波形'); xlabel('时间'); ylabel('赋值'); grid on; subplot(2,1,2...);plot(abs(X)); title('原始语音信号频谱'); xlabel('频率'); ylabel('幅度'); axis([0 1000000 0 8]); grid on; ----
本文记录《机器视觉》 第二章图像成像原理相关内容，主要介绍数字图像是如将光线转换为信号的。 信号检测 几乎所有图像传感器的工作原理都依赖于：光子击打某种特殊材料时所产生的“电子/空穴”对。...不同的图像传感器之间的区别在于：它们对带电粒子流的检测方式不同。...此外，并不是所有的电子都能正好进入检测电路。电子流和入射光子流的比值称为量子效率，记为q(\lambda)。量子效率依赖于入射光子的能量，因此，它依赖于入射光的波长\lambda。...随机性和噪声 信号测量过程中所产生的随机“起伏”会影响我们所得到的测量结果。我们进行重复测量，可能会得到不同的结果。通常，测量结果会聚集在一个“正确”结果的周围。
例如，百度最新的深度语音服务可以用3.7秒的音频样本克隆一个语音，7月份的一篇研究论文发布的克隆实现只需要大约5秒。...两人试图将用于语音合成的领先机器学习模型调整为可伸缩的，目的是构建一种能够从相对较小的数据集中克隆语音的服务。而在推出语音合成产品的同时，他们还推出了一种检测深度语音伪造的工具。 ?...据总部位于阿姆斯特丹的网络安全初创公司Deeptrace称，“深度语音伪造”正在成倍增长。...因此，该团队几个月前发布了一个名为blyzer的深度语音伪造检测工具，能够通过提取语音样本的高级表示方法，预测辨别真实还是生成。...只要给定一个语音文件，它就可以创建一个包含256个值的摘要向量，该向量可以总结语音的特征，使开发人员能够比较两种语音的相似性，或者推断出在任何给定时刻谁在说话。
http://www.speech.cs.cmu.edu/15-492/slides/03_mfcc.pdf
在此基础上,对实际采集的一段含噪声语音信号进行了相关分析处理,包括对语音信号的录取和导入,信号时域和频域方面的分析,添加噪声前后的差异对比,滤波分析,语音特效处理。...语音信号处理技术涵盖得非常广泛，包括语音识别、说话人的识别和确定、语种的识别和确认、关键词的检测和确认、语音的合成和语音编码等。...二、设计原理 1.语音信号的采集 为了将原始的模拟语音信号转变为数字信号，必须进行采样和量化，进而得到时间和幅度上均为离散的数字语音信号。...2．语音信号的频谱分析 首先画出语音信号的时域波形,然后对语音号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性，从而加深对频谱特性的理解。...本文首先利用MATLAB完成语音的录制、读取，设置适当的采样频率对信号进行采样，并绘制出原始语音信号在时间域上的波形，利用快速傅里叶变换得到语音信号在频率域上的波形图；其次，对采集的语音信号进行加噪处理
语音识别流程 语音识别流程，就是将一段语音信号转换成相对应的文本信息的过程，它主要包含语音输入、VAD端点检测、特征提取、声学模型、语言模型以及字典与解码几个部分。...以搜狗语音识别技术流程为例，语音信号经过前端信号处理、端点检测等处理后，逐帧提取语音特征，传统的特征类型包括MFCC、PLP、FBANK等特征，提取好的特征送至解码器，在声学模型、语言模型以及发音词典的共同指导下...VAD端点检测 语音识别开始之前，需要先对音频信息进行预处理，预处理过程主要包括端点检测和特征提取。...端点检测，也叫语音活动检测（Voice Activity Detection，VAD），它的目的是对语音和非语音的区域进行区分。...端点就是静音和有效语音信号变化临界点，端点检测就是为了从带有噪声的语音中准确的定位出语音的开始点和结束点，去掉静音的部分，去掉噪声的部分，找到一段语音真正有效的内容。
关键图表包括： 实时 FFT – 实时查看环境内的 RF 能量以及当前、更大、更大持有和平均 RF 信号电平。...用户可以叠加实时 FFT 图上的通道占空比，以简化检测过程，并且重点关注对无线网络性能影响更大的 RF 干扰源。 频谱密度 – 显示当前捕获期间常见信号的实时信息，查看更长周期的网络。...占空比 – 显示干扰信号出现的频率。占空比高意味着干扰源不断传输信号，极有可能对受其影响的通道带来问题。 事件频谱 – 显示过去 5 分钟检测到的干预设备的实时信息。...通道占用度 拥有 RF 频谱分析仪的用户通常需要依赖供应商来创建默认签名或分类，以进行 RF 干扰源的检测和识别。...检测到相关模式并进行分类后，用户就可以对该模式创建自定义签名，以便在将来发出警报。利用此功能，用户可以不依赖于供应商的定期分类更新，还可以更快地排除他们网络中的性能问题。
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