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
二、问答题（每题 5 分，共 20 分） 1、语音信号处理主要研究哪几方面的内容？...语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语言信号进行处理的一门学科， 语音信号处理的理论和研究包括紧密结合的两个方面： 一方面， 从语言的产生和感知来对其进行研究， 这一研究与语言、语言学、认知科学、心理...、生理等学科密不可分；另一方面，是将语音作为一种信号来进行处理， 包括传统的数字信号处理技术以及一些新的应用于语音信号的处理方法和技术。...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。...三、列举工农业生产、 人民生活中的 5 种语音信号处理应用技术或产品。 简述其工作原理？
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。...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、...优化准则：识别准确率 参考 深蓝学院《语音信号处理》课件 奥本海姆，《信号与系统》，电子工业出版社 奥本海姆，《离散时间信号处理》（Discrete Time Signal Processing, Third...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
必须对原音频进行信号处理，导致听上去不自然 2. 仅考虑一个相邻音素的影响 单元选择合成 (unit selection) 拼接(concatenative)方式，没有对拼接单元进行信号加工。...使用场景可以大大拓展，也可以用于跨语言语音转换。...语音理解过程都是分两步完成的： 语音识别器对输入语音进行识别，输 出 N-best 或者词图（Word Graph）形式的识别 结果； 语言理解器对识别器的输出进行分析 和理解，得到对话管理模块所需要的语义表示...语音增强在语音识别、语音编码等领域有着重要的应用，是语音交互 系统中最前端的预处理模块。 噪音类型：1. 混响 2. 背景噪声 3. 人声干扰 4....计算复杂度低，满足实时性要求 算法要求输入信号具有平稳特性 算法要求带噪语音和安静语音存在线性关系 在处理非平稳噪声时，降噪效果会变差 在复杂环境下难以跟踪非平稳噪声变化轨迹 矩阵分解 增强的谱参数通过语音参数基矢量加权得到
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。...5、声源定位 麦克风阵列已经广泛应用于语音识别领域，声源定位是阵列信号处理的主要任务之一，使用麦克风阵列确定说话人位置，为识别阶段的波束形成处理做准备。...2.语音识别的基本原理 已知一段语音信号，处理成声学特征向量之后表示为，其中表示一帧数据的特征向量，将可能的文本序列表示为，其中表示一个词。语音识别的基本出发点就是求，即求出使最大化的文本序列。...将通过贝叶斯公式表示为： 其中，称之为声学模型，称之为语言模型。大多数的研究将声学模型和语言模型分开处理，并且，不同厂家的语音识别系统主要体现在声学模型的差异性上面。...语音识别中的语言模型也用于处理文字序列，它是结合声学模型的输出，给出概率最大的文字序列作为语音识别结果。
个人博客：http://www.chenjianqu.com/ 原文链接：http://www.chenjianqu.com/show-44.html 语言信息是多种信息的混合载体 ，其中包括内容信息...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...[0,:]) fftdata=abs(fftdata) hz_axis=np.arange(0,len(fftdata)) plt.figure() plt.plot(hz_axis,fftdata,c=
数字信号处理课设，我们使用MATLAB对语音信号进行了一系列处理，并将其所有功能集中于下图界面中： 这个界面涉及功能众多，其中包括语音信号的观察分析、音色变换、AM调制解调、减抽样、加噪去噪、相频分析和幅频滤波等...② 使用wavread语句读取语音/音乐信号获取抽样率；（注意：读取的信号是双声道信号，即为双列向量，需要分列处理）； ③ 输出时域语音/音乐信号的波形。 ④ 实现对录音信号的声音大小的调节。...② 分声道处理：一般音乐和语音信号都是双声道信号，时域和频谱图会有两个颜色，所以要取单列来分析，通过x1=x(:,1)语句来实现。 ③ 画时域波形图：用plot函数来画图，注意横坐标为时间t。...('2.wav');%男生声音 %输出频率 fs fs1 fs2 %音乐语音信号分声道处理 x1=x(:,1); y1=y(:,1); z1=z(:,1); %画音乐信号时域图 n1=length(x1...8、语音信号变声处理系统 8.1题目要求 ① 电视台经常针对某些事件的知情者进行采访，为了保护知情者，经常改变说话人的声音，请利用所学的知识，将其实现； ② 要求处理后的语音信号基本不影响正常收听与理解
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...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。...u值接近于1，典型取值在0.94~0.97之间，预加重后的信号在分析处理之后需要进行去加重处理。...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。...时域分析 短时能量分析： 表示x(n)经过加窗处理 hn=w2n, En 表示信号的第n个点开始加窗函数时的短时能量。
语音信号处理的研究，对于机器语言、语音识别、语音合成等领域都具有很大的意义。MATLAB软件以其强大的运算能力可以很好的完成对语音信号的处理。...数字电话通信、高音质的窄带语音通信系统、智能机器人、声控打字机、语言学习机、自动翻译机等，都要用到语音信号处理技术，随着现在集成电路和微电子技术的飞速发展，语音信号处理系统逐步走向实用化[1]。...语音信号处理是一个新兴的交叉学科，是语音和数字信号处理两个学科的结合产物。与认知科学、心理学、语言学、计算机科学、模式识别和人工智能学科有着密切的联系。...语音合成技术涉及声学、语言学、数字信号处理技术、多媒体技术等多个领域, 是当今世界强国竞相研究的热门技术之一。...k=1:320 C1(k)=C(k)/C(1); %归一化C（k） end s2=s1/max(s1) figure(1) subplot(4,1,1) plot(s2)
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; ----
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。
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？...较好的方法应该是实现帧同步的语音-语言处理的统合。一般采用的方法是把声学模型和语言模型结合在一个有限状态自动机的框架进行处理。...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
http://www.speech.cs.cmu.edu/15-492/slides/03_mfcc.pdf
摘要：MATLAB是十分强大的用于数据分析和处理的工程实用软件,利用其来进行语音信号的分析、处理和可视化十分便捷。...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。...结果表明利用MATLAB处理语音信号十分简单、方便且易于实现。...目前，在语音信号处理方面已经取得 了非常大的进展，语音信号处理技术在计算机接口与人机交 互方面应用得最为广泛。...在信号处理过程中，MATLAB兼顾了专用工具软件的简单性和计算机程序语言的灵活性,特别是处理效果的可视性和可感知，有利于理解信号处理的本质，有利于激发学习和研究兴趣，也有利于培养MATLAB软件的操作技能
语音信号处理二：干净语音的特征提取： 今天的信号与系统，DSP知识点参考 Spoken Language Processing 第5, 6 章 LPC方程的Durbin算法推导：语音信号数字处理（杨行峻...，迟惠生）第四章，数字语音处理（Rabiner）第九章 作业是自己实现语音信号的LPC预测算法：输入一段语音信号，选定不同阶数p，在最小二乘准则下，用自相关法估计预测系数 a i a_i ai，对比重建语音和原始语音的时域...线性预测编码通过逆向的过程合成语音信号：使用蜂鸣参数与残余信号生成源信号、使用共振峰生成表示声道的滤波器，源信号经过滤波器的处理就得到语音信号。...Matlab中自带lpc函数，数学推导过程看《语音信号数字处理(L.R.Rabiner)》。...(est_x); title('lpc预测的一帧'); subplot(2,2,3); plot(err,'r'); title('残余信号'); 效果图： 参考《语音信号处理》实验3-LPC特征提取
本次分享不会涉及太多有关深度学习、神经网络、知识图谱的技术范畴，也不会过多讨论诸如ASR、IOP等有关自然语言理解能力的技术，而是主要关注语音信号的拾取优化，能否进一步提升未来自然语音交互的识别能力。...这里需要强调的是，人的生理器官具有多种处理能力，例如人的耳廓与耳道具备滤波器的功能，而鼓膜与听觉神经则负责将信号放大，从而易于在声音中提炼有效信息；接下来的高级神经与大脑则具备了声纹识别、自然语言理解等语音识别的功能...、降噪、回声一致等处理，声音的清晰度与信噪比会得到显著提升，最终这些声学数字信号会被传输至机器的大脑，如深度学习或自然语言理解系统从而被转换成机器可以理解的指令。...因而我们必须在其中添加一个“听清”的过程，在语音识别之前加入语音信号处理模块，通常我们会把这部分流程我们称为“语音前处理”。 3、 信号处理VS深度学习 接下来我将会讲述信号处理与深度学习的关系。...4、 语音前处理的变革演进 讲完了语音信号处理的前世，接下来我们谈一谈语音信号处理的今生。
24:00(北京时间) 申报链接： https://www.withzz.com/project/detail/129（请在PC端登录） 我们将分五期对研究课题进行详细介绍 本文将介绍知识图谱与自然语言处理...&语音信号处理与语音合成课题 欢迎海内外优秀青年学者关注并申报 4.知识图谱与自然语言处理 4.1 预训练语言模型研究 预训练语言模型是近些年自然语言处理领域最重要的创新工作之一。...一方面，语音、图像、视频等多模态信息对于理解文本，尤其是文本中的常识信息具有重要意义；另一方面，可控性、可解释性对于文本理解应用于实际场景十分重要，现有预训练语言模型对这两方面的研究仍处于初步探索阶段。...4.3 医疗机器学习与自然语言理解 医疗自然语言处理面临患者口述口语化、标注难度大、临床电子病历结构化等难题，我们希望通过医疗医保领域的机器学习与自然语言理解技术，来提升机器学习模型在智慧医疗及医保领域产品中的表现...语音信号处理与语音合成 5.1 海量复杂短视频与直播场景的鲁棒声纹检测 探索如何从海量UGC，PGC音视频数据中检测出指定的已注册说话人，实现基于声纹的稀疏查找和时间戳定位。
对语音的时域信号进行分析是最直观的分析方式。本文将介绍语音信号处理中四种时域特征，分别是短时能量、短时过零率、短时自相关函数以及短时平均幅度差。 作者&编辑 | 小米粥 编辑 | 言有三 1....短时能量 由于语音信号具有短时平稳性，我们通常对语音进行分帧处理。...短时平均幅度差函数 短时自相关函数使用大量乘法运算，计算时间较长，短时平均幅度差Fn(k)使用减法代替了乘法，大大减少了运算量，大量运用于实时语音处理方案上，其定义为 对于周期为T的语音信号，短时平均幅度差...语音信号处理.第2版[M]. 清华大学出版社, 2013. [2] 赵力. 语音信号处理: 机械工业出版社[M]. 机械工业出版社, 2016. [3] 卢官明, 宗昉. 数字音频原理及应用[M]....总结 本节的主要介绍语音信号处理中的时域信号特征分析技术，主要包括短时能量，短时过零率，短时自相关函数以及短时平均幅度差四种定义以及相关的用途。 下一节，我们将介绍语音信号的频域信号分析相关内容。
本节的主要介绍语音信号处理中的加窗函数，包括常用的矩形窗、汉明窗等内容。 作者&编辑 | 小米粥 编辑 | 言有三 1....语音听觉系统 语音信号在10-30ms的范围内具有短时平稳性，因而在处理前需要经过分帧操作，即把一个语音信号切分成多个帧片段。...对于语音信号处理中最常见的矩阵窗和汉明窗，矩形窗的平滑性更好但损失了高频信息，能量泄露相对严重；汉明窗相对应用更加广泛。 3. 窗函数长度选择 窗口长度N对能否反应语音信号变化幅度起决定性作用。...语音信号处理.第2版[M]. 清华大学出版社, 2013. [2] 赵力. 语音信号处理: 机械工业出版社[M]. 机械工业出版社, 2016. [3] 卢官明, 宗昉. 数字音频原理及应用[M]....总结 本节的主要介绍语音信号处理中的窗函数，包括窗函数的定义由来，经典的矩形窗、汉明窗、汉宁窗，并对常见的窗函数进行总结，最后简要说明了窗函数长度的影响。
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