语音信号
语音信号的随机过程分析
语音信号的随机过程分析语音信号是一种非常重要的信息载体，它是人类进行交流和沟通的基本方式之一。
而对语音信号的分析是实现语音处理、语音识别、语音合成等应用的基础。
语音信号的随机过程分析是一种数学方法，可以用于揭示语音信号中的随机特性和规律，为后续的信号处理提供指导。
本文将从语音信号的随机性质、随机过程的基本概念和语音信号的随机过程建模等方面进行阐述。
一、语音信号的随机性质语音信号在时间和频率上都具有一定的随机性质。
从时间上看，语音信号通常是非平稳的，即其统计特性会随时间不断变化。
从频率上看，语音信号在频谱上的分布也具有一定的随机性，即其频率成分不是严格固定的。
这些随机性质导致了语音信号具有丰富的变化和多样性。
二、随机过程的基本概念随机过程是描述随机现象随时间变化的数学模型，是一组随机变量的集合。
语音信号可以被看作是一种连续时间的随机过程。
在随机过程的分析中，我们常关注两个方面的性质：均值和自相关函数。
1. 均值：语音信号的均值是指信号在长时间内的平均值。
对于平稳信号（即统计特性不随时间变化），其均值是常数。
而对于非平稳信号（如语音信号），其均值会随时间变化。
2. 自相关函数：自相关函数描述了随机过程中不同时间点的两个随机变量之间的相关性。
对于语音信号，自相关函数可以揭示信号的周期性和谐波结构。
三、语音信号的随机过程建模为了更好地理解和分析语音信号，我们常使用随机过程来建立其模型。
常用的语音信号模型包括自回归（AR）模型、线性预测（LP）模型和隐马尔可夫模型（HMM）等。
1. 自回归模型：自回归模型是一种线性滤波模型，它假设当前的信号点与过去的若干个信号点之间存在线性相关关系。
自回归模型的主要参数是滞后系数，可以通过最小均方误差或最大似然估计得到。
2. 线性预测模型：线性预测模型是通过估计语音信号的参数来近似表示信号。
它假设语音信号是由一个线性滤波器和一个随机激励信号相互作用而成的。
线性预测模型的参数可以通过最小均方误差或最大似然估计得到。
语音信号的处理与识别
语音信号的处理与识别前言语音信号是日常生活中我们最常接触的信息载体之一。
它不但是人类表达思想、交流信息的主要方式，还具有实现人机交互、智能家居控制等方面的实用价值。
因此，语音信号的处理和识别一直是语音领域研究的热点之一。
本文将从语音信号起源、基本特征和语音信号处理技术方向几个方面来介绍语音信号的处理和识别。
一、语音信号起源人类语音活动的起源可以追溯到数百万年前的早期人类。
随着人类社会的发展，语音演化成为一种由音素组成的语言系统。
语音信号是指声音在空气中传播所产生的声波，其频率范围在20 Hz 至20 kHz之间。
声波在传递时会受到各种噪声的影响，如环境噪声和语言本身的多音节、口音等。
这些因素的影响会增加语音信号的复杂程度，限制语音信号的处理和识别效率和精度。
二、语音信号的基本特征1、时域特征时域特征是指语音信号在时间轴上的特征。
语音信号的基本单元是音素和音节，声学上可分为短时幅度、短时频率等特征。
这些特征反映着语音信号中的音调、音长、音量等基本要素。
2、频域特征频域特征是指语音信号在频域上的特征。
语音信号的主要频谱成分是心音频率（F0）、共振频率（嘴唇、鼻音等）和嘈杂频率。
这些特征反映了语音信号在不同频率段中的特性。
3、语音特征提取为了实现语音信号的自动处理和识别，需要先进行语音特征提取。
常见的语音特征提取方式有短时傅里叶变换（Short-time Fourier transform，STFT）、梅尔频率倒谱系数（Mel-frequency cepstral coefficients，MFCC）、线性预测编码（Linear prediction coding，LPC）等。
这些方式可以从时间或者频率维度上提取语音信号中的特征，为后续的语音处理和识别打下基础。
三、语音信号处理技术方向1、语音信号预处理语音信号预处理是指对语音信号进行去噪、增强、归一化等处理，以提高语音信号的质量和可识别性。
常用的语音信号预处理方法有谱减法、Log谱减法、没入域滤波和神经网络滤波等。
语音信号的时域及频域特征
(12)
当短时谱为使用 DFT 计算时，可以证明窗函数和插值函数需要满足一下条件：
r
h(n r ) w(r n pN ) ( p)
(13)
例如，我们可以特别地选择 W ( n) 为窗长为 N 的三角窗，而 h[ n] 为矩形窗，
1 n [0, N 1] h[ n] 0 其它
第一章 语音信号的时域及频域特征
1. 语音信号的主要特点
1.1. 语音信号带宽
语音信号的带宽约为 5KHz ， 主要能量集中在低频段。 上图为一段语音信号语谱图。
1
1.2. 语音信号是典型的随机信号
1）人的每次发音过程都是一个随机过程。很难得到两次完全相同的发音样本。 2）在信号处理中，通常假设语音信号是短时平稳的。例如，可以认为在语音的浊 音段部分，语音的二阶矩统计量是平稳的(在 5~10mS 内)，即二阶矩平稳，或称为宽平 稳。
2
2. 语音信号的时域波形
图 1.
语音信号的波形（shi4）
3
图 2. 语音信号波形（shi4）的局部细节
4
2.1. 语音时域信号特征
2.1.1. 语音时域信号的特点
1）清音段：能量低，过零率高，波形特点有点像随机的噪声。这部分信号常与语 音的辅音段对应。 2）浊音段：能量高，过零率低，波形具有周期性特点。所谓的短时平稳性质就是 处于这个语音浊音（元音）段中。 3）过渡段：一般是指从辅音段向元音段信号变化之间的部分。信号变化快，是语 音信号处理中最复杂、困难的部分。
r 取值为周期时刻采样分析短时谱，间隔为
h(n)
w( n)
T N 2。
N
h( n )
w(n)
语音信号处理
语音信号处理语音信号处理是对语音信号进行分析、处理和合成的一种技术。
随着和语音识别技术的快速发展，语音信号处理变得越来越重要。
本文将详细介绍语音信号处理的基本概念、常用技术和应用领域。
基本概念语音信号是指人类通过声音来交流的方式。
语音信号通常采用模拟信号的形式，通过麦克风传感器转换为数字信号，然后使用数字信号处理技术进行分析和处理。
语音信号的特点包括频率、幅度和时域特性。
常用技术预处理语音信号预处理是指在进行语音信号分析和处理之前，对原始语音信号进行预处理以提取和增强感兴趣的特征。
常用的预处理技术包括去噪、滤波、降低共振、归一化等。
特征提取特征提取是从语音信号中提取有用信息的过程，目的是将语音信号转化为可以被机器学习算法处理的形式。
常用的特征包括声谱图、梅尔倒谱系数（MFCC）、线性预测编码（LPC）等。
语音识别语音识别是将语音信号转化为文字或命令的过程。
常用的语音识别技术包括基于模板的方法、隐马尔可夫模型（HMM）、深度学习等。
语音合成语音合成是将文字转化为语音信号的过程。
常用的语音合成技术包括基于拼接的方法、隐马尔可夫模型（HMM）、深度学习等。
应用领域语音信号处理在许多领域中起着重要作用，以下是几个主要应用领域的例子：语音识别系统语音识别系统可以用于实现语音自动接听、语音搜索等应用。
这些系统通过对输入语音信号进行处理和分析，将其转化为文字或命令。
语音合成系统语音合成系统可以将文字转化为语音，实现自动语音播报、电子书朗读等功能。
这些系统通过将输入文本处理和合成为语音信号。
声纹识别系统声纹识别系统通过对语音信号进行处理和分析，将其转化为声纹特征，用于实现语音身份认证等应用。
噪声抑制噪声抑制是指对含噪声的语音信号进行处理，去除噪声以提高语音信号的质量。
语音压缩语音压缩是将语音信号进行压缩，以减小存储空间和传输带宽的需求。
语音压缩技术可以用于语音通信、语音存档等应用。
语音信号处理是一项重要的技术，它在语音识别、语音合成和其他领域中有广泛的应用。
语音信号处理基本概念
语音信号处理是信号处理的一个分支，主要涉及语音的识别、理解、合成、增强和数据压缩等方面的内容。
语音信号处理的基本概念包括语音、音节、音素、元音、辅音、共振峰等。
语音是由一系列连续的音组成的声音，而音素是发音的最小片段，分为元音和辅音。
元音是声腔开放，辅音则是声腔受阻。
共振峰则是元音激励进入声道引起的共振特性。
语音信号处理还包括语音的识别和理解，其中语音识别是将待识别的语音信号的特征参数即时地提取出来，与已知的语音样本进行匹配，从而判定出待识别语音信号的音素属性。
语音理解是人和计算机用自然语言对话的理论和技术基础。
语音合成则是使计算机能够讲话的一种技术，需要研究清楚在发音时语音特征参数随时间的变化规律，然后利用适当的方法模拟发音的过程，合成为语言。
此外，语音信号处理还包括语音的增强、数据压缩等方面的内容，这些技术都有其特殊问题和应用场景。
语音信号处理PPT_第三章_语音信号分析
3.2 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变换及编码（一般就是PCM码）；如下图：
语音信号
带通滤 波器
自动增益控制 （AGC）
模/数转换 （A/D）
脉冲编码 调 制 （ PCM ）
存入计算机
➢ 预处理一般包括预加重、加窗和分帧等。 ➢ 分析和处理之前必须把要分析的要分析的语音信号部分从输
② R n (是k )偶函数 ，即 Rn(k)Rn(k)
③ 当k=0时，自相关函数有最大值，即 Rn(0)Rn(k)
并且 等R于n (确0 ) 定性信号序列的能量或随机序列的平均功率。
短时相关分析
右图中：N=401， Fs=8kHz a、b是浊音信号，c位清 音信号，由图可以看出浊 音信号的自相关函数具有 一定得周期性，而清音信 号的自相关函数缺乏周期 性。
但是在一个短时间范围内（一般认为在10-30ms的短时间内）， 其特性基本保持不变即相对稳定，因而可以将其看作是一个准稳 态过程，即语音信号具有短时平稳性。
不论是分析怎么样的参数以及采用什么分析方法，在按帧进 行语音分析，提取语音参数之前，有一些经常使用的、共同的短 时分析技术必须预先进行，如语音信号的数字化、语音信号的端 点检测、预加重、加窗和分帧等，这些也是不可忽视的语音信号 析的关键技术。
语音信号分析在语音信号处理中具有举足轻重的地位。
分类:
参数性质
时域分析 频域分析 倒谱域分析
分析方法
模型分析方法 非模型分析方法
简单、计算量小、 物理意义明确
感知特性 较好，更 为重要
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
不进行模型化 分析
语音信号处理第2章-语音信号基础
信息科学与工程学院
东南大学
2.2 语音和语言
语音研究分为两类：
语言学：包括构成语言的语素、词、短语和句 子等的不同层次的单位，以及词法、句法、文 脉等语法和语义内容等。语言学是语音信号处 理的基础。 语音学：考虑的是语音产生、语音感知等的过 程以及语音中各个音的特征和分类等问题。语 音学发展成为三个主要分支：发音语音学、声 学语音学、听觉语音学。
信息科学与工程学院 东南大学
2.4 语音生成系统和语音感知系统
同时掩蔽
信息科学与工程学院
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2.4 语音生成系统和语音感知系统
短时掩蔽
信息科学与工程学院
东南大学
2.5 语音信号生成的数学模型
语音信号是非平稳随机过程 短时分析：短段时间内表示语音信号时， 采用线性时不变模型。
信息科学与工程学院
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2.3 汉语语音学
汉语音节的一般结构
汉语的每个汉字是一个音节，音节一般由声母 、韵母和声调三部分组成。 更为细致的将一个音节划分为9个部分，其中1 ～4段属于声母（辅音），6～9段属于韵母（ 元音）。第5段是二者的过渡段。 第7段（主要元音段）是每个音节是具有的。 汉语中一般有五个声调，即阴平、阳平、上声 、去声以及轻声。
0.4
-0.2 -0.3
20 40 60 80 100 120 140 160
0
20
40
60
80
100
120
140
160
0.3
50
50
0
0
0.2
-50
-50
-100
0
0.5
1
1.5
2
2.5
语音信号处理第一章绪论
语⾳信号处理第⼀章绪论第⼀章绪论1、语⾳信号？语⾳信号是具有声⾳的语⾔，⼈类表⽰信息的常⽤媒体，⼈类通信的有效⼯具。
2、语⾳信号包含的信息？1）说话内容，说什么；2）说话⼈⾝份，谁说的；3）说话⼈说话时的状态，⽣理状态、⼼理状态、情绪等。
（语⾳信号处理主要关⼼前两项）3、为什么要学习和研究语⾳信号处理技术？答：1）语⾳是⼈类最重要、最有效、最常⽤和最⽅便的交换信息的⽅式；2）让计算机能够理解⼈类的语⾔，是⼈类⾃计算机诞⽣以来就梦寐以求的想法；随着计算机的便携化，⼈们渴望摆脱键盘的束缚⽽代之以语⾳输⼊的⽅式。
⽐如苹果公司的iphone⼿机，在其最新版本4s中，推出了siri功能-即语⾳助⼿，可以通过语⾳输⼊，让其充当闹钟，⽐如还可以让它为你找出最近的咖啡厅，另外找出⾏路线往往需要输⼊不少⽂字，省事的话，报出地点，它可以调⽤google地图来找出出⾏⽅案，还可以让它播放⾳乐，发送短信等等。
3）语⾳信号技术始终与当时信息科学最活跃的前沿科学保持密切联系，并且⼀起发展。
语⾳信号处理是以语⾳语⾔学和数字信号处理为基础的涉及多⽅⾯的综合性学科，它与⼼理学、⽣理学、计算机科学、通信与信息科学以及模式识别和⼈⼯智能等学科都有着密切的关系。
对于语⾳信号处理的研究⼀直是数字信号处理技术发展的重要推进⼒量，⽽数字信号处理许多新⽅法的提出，⼜是⾸先在语⾳信号处理中获得成功，⽽后再推⼴到其他领域的。
⽐如，语⾳信号处理算法的复杂性和实时处理的要求，促进了⾼速信号处理器的设计。
⽽这些产品产⽣之后，⼜是⾸先在语⾳信号处理中得到最有效的应⽤的。
4、语⾳信号处理的发展情况1）语⾳信号处理的发展标志是在1940年产⽣的通道声码器技术，该技术打破了以往的“波形原则”，提出了⼀种全新的语⾳通信技术，即从语⾳中提取参数加以传输，在接收端重新合成语⾳。
其后，产⽣了“语⾳参数模型“的思想。
2）40年代后期，研制成功了“语谱仪”，为语⾳信号分析提供了有⼒的⼯具。
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|
取样 1
|
取样 2
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单声道
---------------------------------------------------------------------------------------------------
| 16bit 量化 |
声道 0
| 声道 0
|
声道 0
| 声道 0
|
|
(低位字节) | (高位字节)
2、参数合成法 特点： 可以合成大词汇(字典) 实现过程： 保存 LPC、共振峰等参数。 缺点：合成音质较差。 3、规则合成法 特点：实现难度较大， 如 TTS 系统（文语转换系统） 实现过程： 保存存音素的参数，根据语音学规则产生语音。 句子组成：音素-音节-词，根据句子(规则)确定发音。 优点：可以合成无限词汇，存储量小
----------------------------------
| Type | 4 Bytes |
'WAVE'
----------------------------------
②Format Chunk
========================================================
单声道 |
取样 1
|
取样 2
|
取样 3
|
取样 4
|
----------------------------------------------------------------------------------------------------
| 8bit 量化 |
声道 0
|
声道 0
|
声道 0
| ID
| 4 Bytes |
'data'
----------------------------------
| Size | 4 Bytes |
----------------------------------
| data |
|
----------------------------------
10 B1 02 00 音频数据传送率
04 00 10 00
64 61 74 61 80 9A 7B 01 42 FF 35 FC
数据块对其单位 data
size
LR LR
每个采样需要的 bit 数
E2 FE 07 00 E7 FE AF 03 5F FF 65 01.....................
---------------------------------------------------------------------------------------| AvgBytesPerSec| 4 Bytes | 音频数据传送速率
其值为声道数×每秒数据位数(采样频率 )×每样本的数据位数/8。
7. 可以认为多长的时间范围内，语音信号是平稳信号。 语音信号是一个非平稳信号，激励和声道的谐振特性随时间变化。但在 10－30ms 内语音信 号是平稳的，即激励和声道的特性几乎不变，因此认为在此时间段内系统是线性的。
8. 电话语音的采样率为 8kHz；纯语音在进行计算机录入时，一般采样率在 15kHz~20kHz 左右；音乐的采样率可以高达 44kHz。 9. 9. 如何利用语音信号的时域分析方法进行清、浊判断。 能量分析的依据：是基于语音信号幅度随时间变化。清音段幅度小，其能量集中于高频段； 浊音段幅度较大，其能量集中于低频段。 平均幅度分析的依据：清音段幅度小；浊音段幅度较大 短时平均过零的作用：浊音平均过零率低，集中在低频端；
|
声道 0
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
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双声道 |
取样 1
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取样 2
|
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2. 产生过程——空气由肺部排入喉部，经过声带进入声道，最后由嘴辐射出声波，形成 语音。
3. 为生么语音信号要进行“短时”分析。 语音信号的特点—短时平稳性
4. 语音信号的时域分析方法有那些? 短时时域处理方法—短时能量、短时平均过零率以及短时自相关函数计算
缺点：合成音质效果较差
17 画出实现语音信号时频语音增强功能的框图。
18 什么是语音信号的“短时”处理方法。 语音信号是一种随时间而变化的信号，可能是浊音激励也可能是清音激励，浊音的基音周期 以及信号幅度等语音参数，都是随时间变化的，但这种变化是缓慢的，在一段时间内 10—
—30ms，语音信号近似不变，所以，我们把变化的语音信号分成一些相继的短时间段来处 理。而每一段时间具有固定的特性，这种方法称为短时处理方法。
15 同态信号处理也称为同态滤波，画出同态滤波中特征系统框图 卷积关系和乘积关系变换为求和关系的分离处理 常见的同态信号处理系统
16 语音合成的分类及特点，举出一个语音信号参数合成的例子。 1、波形合成法
特点： 简单 / 小词汇(报站器) 实现过程： 录音、编辑、合成， 优点：合成音质好； 缺点：存储空间大
L R LR L R LR L RL R 1)格式详解
①RIFF WAVE Chunk |
|所占字节数|
具体内容
========================
| ID
| 4 Bytes |
'RIFF'
----------------------------------
| Size | 4 Bytes |
清音平均过零率高，集中在高频端。 短时自相关函数：浊音语音的自相关函数具有一定的周期性。
清音语音的自相关函数不具有周期性，类似噪声
10 通过对语音信号进行分析，可以提取到那些特征参数（列举出三个以上）。 短时平均能量、短时过零率、短时自相关函数、频谱、三个共振峰频率、线性预测系数、 LPC 倒谱和 Mel 倒谱、短时平均幅度
5.语音信号频率范围是多少？ 20hz——20khz
6. 什么是浊音的基音频率(F0)？男性、女性和儿童的 F0 大致分布在什么范围。 浊音的基音频率(F0)：声带张开和闭合一次的时间的倒数。由声带的尺寸、特性和声带所受 张力决定。F0 的大小决定了声音的高低，称为音高。 男性的 F0 大致分布在:60~200Hz,女 性和儿童的 F0 大致分布在：200~450Hz
------------------------------------------------------------------------------------------
| BitsPerSample | 2 Bytes | 每个采样需要的 bit 数
-------------------------------------------------------------------------------------------
|
| 2 Bytes | 附加信息（可选，通过 Size 来判断有无）
------------------------------------------------------------------------------------------
③Data Chunk
|
|所占字节数|
具体内容
=========================
1 .由下面的 WAV 文件读出语音的编码信息：
52 49 46 46 A4 9A 7B 01
57 41 56 45 66 6D 74 20
RIFF
SIZE:17B9AA4 TYPE:WAVE fmt
10 00 00 00 01 00 02 00
44 AC 00 00
SIZE:1=16
声道数目 2 采样频率
| 16bit 量化 声道 0(左) | 声道 0(左) | 声道 1(右)
|
(低位字节) | (高位字节)
| (低位字节)
| 声道 1(右) | (高位字节)
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| (低位字节)
| (高位字节)
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
|
取样 1
|
双声道 -- ---------------------------------------------------------------------------------------------------
| Size
| 4 Bytes | 数值为 16 或 18，18 则最后又附加信息
-------------------------------------------------------------------- -----------------| FormatTag | 2 Bytes | 编码方式，一般为 0x0001