语音信号数字处理
简述语音信号处理的关键技术
简述语音信号处理的关键技术语音信号处理是一门研究如何对语音信号进行分析、合成、增强、压缩等处理的学科。
在语音通信、语音识别、语音合成等领域都有广泛的应用。
本文将以简述语音信号处理的关键技术为标题，介绍语音信号处理的几个关键技术。
一、语音信号的数字化语音信号是一种连续的模拟信号，为了进行数字化处理，首先需要对其进行采样和量化。
采样是指在一定时间间隔内对语音信号进行测量，将其离散化；量化是指将采样得到的连续幅值值域离散化为一组有限的幅值级别。
通过采样和量化，将语音信号转换为离散的数字信号，为后续的数字信号处理提供了基础。
二、语音信号的预处理语音信号中可能存在噪声、回声等干扰，需要对其进行预处理。
常用的预处理方法有滤波和语音增强。
滤波是通过滤波器对语音信号进行去噪处理，常用的滤波器有陷波滤波器、带通滤波器等。
语音增强是通过增强语音信号中的有用信息，提高语音信号的质量。
常用的语音增强方法有谱减法、波束形成等。
三、语音信号的特征提取语音信号中包含了大量的特征信息，如频率、能量等。
为了方便后续的分析和处理，需要对语音信号进行特征提取。
常用的特征提取方法有短时能量、过零率、倒谱系数等。
这些特征可以用来描述语音信号的时域和频域特性，为语音识别等任务提供基础。
四、语音信号的压缩与编码语音信号具有较高的数据量，为了减少存储和传输的开销，需要对语音信号进行压缩与编码。
语音信号压缩是指通过一系列的算法和技术，将语音信号的冗余信息去除或减少，从而减小信号的数据量。
常用的语音信号压缩算法有线性预测编码（LPC）、矢量量化、自适应差分编码等。
五、语音信号的识别与合成语音识别是指将语音信号转换为对应的文字或命令，是语音信号处理的一个重要应用。
语音识别技术可以分为基于模型的方法和基于统计的方法。
基于模型的方法是指通过建立声学模型和语言模型，利用模型的匹配程度来进行识别。
基于统计的方法是指通过统计分析语音信号和文本之间的关系，利用统计模型进行识别。
语音信号的数字化和预处理
若用σx2表示输入语音信号序列的方差，2Xmax表示信号的峰 值，B表示量化分辨率(量化位长)，σe2表示噪声序列的方差， 则可证明量化信噪比(信号与量化噪声的功率之比)为
X SNR 10lg
2 x 2 e
6.02B
Байду номын сангаас
4.77
2
lg
max
x
假设语音信号的幅度服从Laplacian分布，此时信号幅度超
语音信号及单片机处理
语音信号的数字化和预处理
语音分析全过程的是短时分析技术。
由于语音在一个短时间范围内的物理特征与频谱特征近 似不变，具有短时平稳特性，即语音信号是一种准平稳过 程，因此可以把语音的分析和处理建立在短时分析技术的 基础上，即将语音信号分段来分析。其中每一段称为一帧。 帧的长度叫帧长，前后帧长之间的交叠部分称为帧移。通 常，由于语音在10～30ms之内是保持相对平稳的，因此帧 长取为10～30ms，帧移与帧长之比为0～1/2。
这样，不仅能够进行预加重，而且可以压缩信号的动态 范围，有效地提高信噪比。所以，为尽量提高SNR，应在 A/D转换之前进行预加重。同时，预加重也可在A/D转换 之后进行，用具有6dB/oct的提升高频特性的预加重数字滤 波器实现。它一般是一阶的，即
H (z) 1 z1
式中μ值接近于1。 加重后的信号在分析处理后，需要进行去加重处理， 即加上6dB/oct的下降的频率特性来还原成原来的特性。
采样之后要对信号进行量化，在量化过程中不可避免地 会产误差。量化后的信号值与原信号之间的差值称为量化 误差，又称为量化噪声。若信号波形的变化足够大或量化 间隔足够小，可以证明量化噪声具有下列特性：
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2021/12/12
对语音数字信号的处理及其仿真
对语音数字信号的处理及其仿真目前的语音识别系统大都是在安静环境中工作的，但实际工作中在噪声环境中尤其是强噪声环境下，语音识别系统的识别率将受到严重影响。
由于语音生成模型是低速率编码的基础，当模型参数的提取受到混杂在语音中背景噪声严重干扰时，提取的模型参数将很不准确，重建语音的质量将急剧恶化，甚至变得完全不可背景噪声破坏了语音信号原有的声学特征及模型参数，因此减弱了不同语音间的差别，使语音质量下降，可懂度降低。
同时，强噪声还会使人产生听觉疲劳，从而影响人耳的听觉特性。
语音增强是一种对数字语音识别系统的预处理和线性预测编码的预处理，能有效抑制背景噪声，提高语音质量。
因此，研究语音增强技术在实际应用中有重要价值。
此文中提出并研究语音数字信号增强处理方法及其matlab 实现，旨在通过理论探讨和实例分析，获知适用的增强语音数字信号的方法和技术。
1 对语音信号数字化及其预处理为了将原始模拟语音信号变为数字信号，必须经过采样和量化两个步骤，从而得到时间和幅度上均为离散的数字语音信号，根据采样定理，当采样频率大于信号的两倍带宽时，采样过程不会丢失信息，利用理想滤波器可从采样信号中不失真地重构原始信号波形。
语音信号是随时间而变的一维信号，它所占据的频率范围可达10 khz以上，但是对语音清晰度和可懂度有明显影响的成分，最高频率约为5.7 khz。
在将语音信号进行数字化前，必须先进行防混叠滤波。
滤除高于1／2采样率的信号成分或噪声。
语音信号是一种典型的非平稳信号，它的均值函数u(x)和自相关函数r (x1，x2)，都随时间而发生较大的变化。
但是，语音是南发声气流冲击发音器官产生物理振动而产生的，发音器官形状的变化与声音的变化速度相比较是很缓慢的过程。
因此，在信号处理时，往往将语音信号作为一个短时的平稳过程来处理，即假定在一段时间(20～30 ms)内，发音器官的形状(频谱参数和物理特征)保持不变。
实践证明，这种假设与实际情况是相符合的。
数字语音信号处理教案
数字语音信号处理实验指导书前言语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴的学科，是目前发展最为迅速的信息科学研究领域的核心技术之一。
通过语音传递信息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息形式。
同时，语言也是人与机器之间进行通信的重要工具，它是一种理想的人机通信方式，因而可为信息处理系统建立良好的人机交互环境，进一步推动计算机和其他智能机器的应用，提高社会的信息化程度。
语音信号处理是一门新兴的学科，同时又是综合性的多学科领域和涉及面很广的交叉学科。
虽然从事这一领域研究的人员主要来自信号与信息处理及计算机应用等学科，但是它与语音学、语言学、声学、认知科学、生理学、心理学等许多学科也有非常密切的联系。
20世纪60年代中期形成的一系列数字信号处理的理论和算法，如数字滤波器、快速傅立叶变换（FFT）等是语音信号数字处理的理论和技术基础。
随着信息科学技术的飞速发展，语音信号处理取得了重大的进展：进入70年代之后，提出了用于语音信号的信息压缩和特征提取的线性预测技术（LPC），并已成为语音信号处理最强有力的工具，广泛应用于语音信号的分析、合成及各个应用领域，以及用于输入语音与参考样本之间时间匹配的动态规划方法；80年代初一种新的基于聚类分析的高效数据压缩技术—矢量量化（VQ）应用于语音信号处理中；而用隐马尔可夫模型（HMM）描述语音信号过程的产生是80年代语音信号处理技术的重大发展，目前HMM已构成了现代语音识别研究的重要基石。
近年来人工神经网络(ANN)的研究取得了迅速发展，语音信号处理的各项课题是促进其发展的重要动力之一，同时，它的许多成果也体现在有关语音信号处理的各项技术之中。
为了深入理解语音信号数字处理的基础理论、算法原理、研究方法和难点，根据数字语音信号处理教学大纲，结合课程建设的需求，我们编写了本实验参考书。
本本参考书针对教学大纲规定的四个研究设计型实验，每个实验给出了参考程序，目的是起一个抛砖引玉的作用，学生在学习过程中，可以针对某一个实验进行延伸的创新学习，比如说，语音端点的检测、语音共振峰提取、基于HMM或DTW的有限词汇或大词汇的特定人、非特定人的语音识别、识别率的提高（如何提高有噪环境下的识别率）、以及编码问题等，同时在学习中还可深入思考如何将有关的方法在嵌入式系统或DSP 下的实现问题等。
多媒体计算机技术之数字语音处理技术
contents •数字语音处理技术概述•数字语音处理基础•数字语音信号的采集与处理•数字语音识别技术•语音合成技术•数字语音处理技术的挑战与未来发展目录定义特点定义与特点发展历程起步阶段01发展阶段02成熟阶段03数字语音处理技术的应用通信领域安全领域教育领域医疗领域模拟信号与数字信号模拟信号是连续的，而数字信号是离散的。
系统一个完整的数字语音处理系统通常包括输入、预处理、特征提取、模式识别等几个主要部分。
数字信号与系统傅里叶变换与逆变换傅里叶变换将时域信号转化为频域信号，用于分析信号的频率特征。
逆变换将频域信号转化回时域信号，用于重构原始信号。
滤波器实现数字滤波器与实现麦克风与前置放大器麦克风前置放大器A/D转换是将模拟信号转化为数字信号的过程。
在数字语音处理中，A/D转换器将麦克风收集的声音信号转化为数字信号。
量化误差在A/D转换过程中，由于采样定理的限制，可能会出现量化误差。
这是由于数字信号只能表示有限个值，而模拟信号可以是任意值。
A/D转换A/D转换与量化误差VS预处理与特征提取预处理特征提取信号预处理模式识别基础特征提取模型训练线性判别分析（LDA）与支持向量机（SVM）线性判别分析（LDA）支持向量机（SVM）深度学习在语音识别中的应用神经网络长短期记忆网络（LSTM）注意力机制010203总结词文法分析是语音合成技术的关键环节之一，它涉及到对输入文本的语法分析和语义理解，从而为后续的语音合成提供正确的信息。
韵律规则则是用来描述和模拟人类语音的节奏和音调。
要点一要点二详细描述文法分析通过对输入文本进行分析，将其转化为计算机能够理解的语法结构，从而指导语音合成系统生成符合语法规则的语音。
韵律规则则关注如何根据语法结构和语义内容调整语音的节奏和音调，使得生成的语音更加自然和流畅。
文法分析与韵律规则总结词参数化合成方法是语音合成技术中的一种重要方法，它将语音信号的参数化表示与声学模型相结合，从而生成新的语音信号。
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。
数字信号处理作业之语音识别与处理精选全文
可编辑修改精选全文完整版数字信号处理之语音识别与处理学号姓名赵典一语音信号众所周知，语音在人类社会中起了非常重要的作用。
在现代信息社会中，小至人们的日常生活，大到国家大事、世界新闻、社会舆论和各种重要会议，都离不开语言和文字。
近年来，普通电话、移动电话和互联网已经普及到家庭。
在这些先进的工具中，语音信号处理中的语音编码和语音合成就有很大贡献。
再进一步，可以预料到的口呼打字机(又称听写机，它能把语音转换为文字)、语音翻译机(例如输入为汉语，输出为英语，或者相反)，已经不是梦想而是提到日程上的研究工作了。
20 世纪60 年代中期形成的一系列数字信号处理方法和算法, 如数字滤波器、快速傅里叶变换(FFT)是语音数字信号处理的理论和技术基础。
而70 年代初期产生的线性预测编码(LPC)算法, 为语音信号的数字处理提供了一个强有力的工具。
语音信号的编码和压缩是语音信号处理的主要内容。
语音信号处理在通信、语音识别与合成、自然语言理解、多媒体数据库以及互联网等多个领域有广泛的应用, 同时它对于理解音频类等一般的声音媒体的特点也有很大的帮助。
对于移动通信来说, 最多的信息是语音信号, 语音编码的技术在数字移动通信中具有相当关键的作用, 高质量低速率的语音编码技术是数字移动网的永远的追求。
所谓语音编码是信源编码, 它是将模拟语音信号变成数字信号以便在信道中传输。
除了通信带宽的要求外, 计算机存储容量的限制也要求对语音信号进行压缩, 以满足海量数据情况下进行实时或准实时计算机处理的目的。
二、语音信号处理的发展史：声学是物理学的一个分支学科，而语言声学又是声学的一个分支学科。
它主要的研究方向是人的发声器官机理,发声器官的类比线路和数学模型,听觉器官的特性(如听阈、掩蔽、临界带宽、听力损失等) ,听觉器官的数学模型,语音信号的物理特性(如频谱特性、声调特性、相关特性、概率分布等) ,语音的清晰度和可懂度等。
当今通信和广播的发展非常迅速,而语言通信和语言广播仍然是最重要的部分,语言声学则是这些技术科学的基础。
数字信号处理(语音处理应用)1
语音信号的数字处理方法
• 声音信号的两个基本参数是幅度和频率。
– 幅度是指声波的振幅，通常用动态范围表示， 一般用分贝（dB）为单位来计量。 – 频率是指声波每秒钟变化的次数，用Hz表示。 – 人们把频率小于20Hz声波信号称为亚音信号 （也称次音信号） – 频率范围为20Hz～20kHz的声波信号称为音频信 号 – 高于20kHz的信号称为超音频信号（也称超声波）
Wavread例
[y, fs]=wavread('welcome.wav');
sound(y, fs); % 播放音频
time=(1:length(y))/fs; % 时间轴的向量
plot(time, y); % 画出时间轴上的波形
显示音频文件的信息
• fileName='welcome.wav'; • [y, fs, nbits]=wavread(fileName); • fprintf('音频文件"%s" 的信息：\n', fileName);
• En的应用：
– 1）区分清音段和浊音段 – 2）区分声母和韵母 – 3）区分无声和有声的分界(信噪比较高的信号) – 4）区分连字的边界 – 5）用于语音识别
短时能量分析
• En的缺点：
– 对高电平过于敏感，给加窗宽度的选择带来了 困难。扩大了振幅不相等的任何两个相邻取样 值(此处的取样值是指某语帧的短时平均能量值) 之间的幅度差别，必须用较宽的窗函数才能平 滑能量幅度的起伏。
wavplay(flipud(y), fs, 'sync');% 播放前后颠倒的音频波形
–
通常在使用 wavplay 播放音讯时，MATLAB 会停止进行 其它动作，直到音讯播放完毕后，才会再进行其它指令 的 运 算 ， 此 种 运 作 方 式 称 为 「 同 步 式 」 （ Synchronous ）。若需要一边播放、一边进行其它运 算，就必须使用「异步式」（Asynchronous）的播放方 式。
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关键词检出(CallCenter)－－AM＋模板(策略)
汉语语音听写机(医生速记)－－AM＋LM ……
13
语音数字信号处理的研究方向（2）
语音识别(cont’d)
模型库
特征提取
模型训练
特征提取
识别判决
结果
14
语音数字信号处理的研究方向（3）
声纹识别(VPR)（说话人识别）
辨认、确认、检出、追踪
28
联系方式
主讲教师： 郑 方 信息科技大楼4-416 6279-6393 fzheng@ 助教： 唐国瑜 tanggy@
29
2005年生物特征识别技术市场份额
2 0 0 5 年生物识别技术市场份额表
中间件识别 11.3% 掌型识别 10.0% 按键识别 0.4% 虹膜识别 8.8% 声纹识别 14.4%
面像识别 11.6% 签名识别 2.2%
虹膜识别
声纹识别
指纹识别
签名识别
面像识别
掌型识别
指纹识别 41.4% 中间件识别
内容的安全
通过生物特征认证技术对“人”进行“真实自我、真实意思”判 断 通过语言理解技术进行有害、危险信息的过滤
4
生物特征识别技术产值增长趋势
($m) 5,000
4,000 3,000 2,000 1,000 0
601 928 2,199 1,467 3,112
4,035
2002 2003 2004 2005 2006 2007
语音信号数字处理
第一章 绪论
人类计算的未来是让计算机能够看、听、 学，能用自然语言与人类进行交流。
－－微软公司总裁Bill Gates
语言是“人人”也将会是“人机”交互 最自然的方式。
－－语音信号数字处理的出发点和目标
2
中国信息用户的状况
中国大陆的IT产业是世界增长速度最快的地区之一：
截止到2005年7月，中国上网用户总数为1.03亿人，其中使用宽带上 网的人数达到5,300万。 ……
根据赛迪（CCID）的估算：
预计未来短信及搜索引擎、即时信息工具（IM）的年增长率为50％； 到2007年，整体市场规模将达1,500亿元。
12
语音数字信号处理的研究方向（1）
语音识别（ASR）
词汇量大小、说话人的限制、说话方式 基本问题：特征提取、模式划分、时间对准 研究热点：
语音命令(AT&T、车载系统)－－AM
－－工信部 “2010年全国电信业统计公报”
3
中文信息处理的几大问题
在人类的未来，计算机和网络将成为人类生活中非常 重要的因素；而“人机交互技术”甚至将成为“人人 交互”的一个重要环节 人们要解决的问题包括：
内容的获取
使用语音识别以最方便和自然的手段进行人机交流 使用自然语言理解技术从海量信息中快速寻找所需要的有用信息 使用机器翻译技术实现不同语言之间的交流
说话人1
M
前端处理
说话人2 说话人N
宣称说话人模型
A X
说话人编号 匹配分数/概率
…
＋ 前端处理 对比
冒名顶替者模型
> 接受 < 拒识
15
－
语音数字信号处理的研究方向（4）
声纹识别(VPR) (cont’d)
辨认(Identification)：N->1
闭集(Close-set)—实验中 开集(Open-set)—实际中
语言无关 (Language-Independent) 语言相关 (Language-Dependent)
文本相关(Text-Dependent)：必须是特定的文本
必定语种相关
限定文本(Text-Prompted)
在识别时，系统随机地指定说话人说出某段或某些段文本 在识别时，系统随机提问某个或某些预先设定的问题 一般要结合ASR
指纹识别 52.1%
按键识别
数据由国际生物集团（IBG）提供
2003年各种生物识别技术的市场份额（不包括AFIS-自动指纹识别系统）
(VPR占4.1%)
6
2004年生物特征识别技术市场份额
2 0 0 4 年生物识别技术市场份额表
中间件识别 12.0% 掌型识别 11.0% 按键识别 0.0% 虹膜识别 9.0% 声纹识别 6.0%
第八章：连续语音识别中的搜索算法 第九章：连续语音识别中的语言模型(LM)
高级专题
外请学术界专家讲：Frank Soong, 吴玺宏, …… 外请产业界专家讲：曹立宏, 秦勇……
21
你想从这门课学到什么？
怎么学？
我想在这门课中教你什么？
如何教？
教学相长
22
期末考核方式
不考试，但必须完成所有大作业题目 根据大作业的完成情况评定成绩
语音信号处理
陈永彬，王仁华，中国科学科技大学出版社，1990
Fundamentals of Speech Recognition 语音识别基本原理
Lawrence Rabiner，Biing-Hwang Juang， 清华大学出版社， 1999.9
Matlab 5.x与科学计算
肖劲松，王沫然， 清华大学出版社，2001.5
未来全球生物识别市场预测（数据由国际生物集团（IBG）提供 ）
5
2003年生物特征识别技术市场份额
2 0 0 3 年生物识别技术市场份额表
中间件识别 12.4% 掌型识别 10.0% 按键识别 0.3% 虹膜识别 7.3% 声纹识别 4.1%
面像识别 11.4% 签名识别 2.4%
虹膜识别 声纹识别 指纹识别 签名识别 面像识别 掌型识别 中间件识别
9
中国使用搜索引擎的企业数量变化
使用搜索引擎企业的数量和市场规模
80 60
46 64
40
26
36 24 5 8.8 14
20
7
14 1 2.3
0
2001
2002
2003
2004
2005
2006
企业数量(万家）
市场规模（亿元）
10
数据来自赛迪网(CCID)
2005年中国网民使用搜索内容的比例
2005年中国网民使用搜索内容的比例
17
语音数字信号处理的研究方向（6）
声纹识别（说话人识别）(cont’d)
40
错
误 拒 绝 的 概 率
20
文本无关 (朗读句子) 军用无线数据
25%
10 5
文本相关 (组合) 干净数据 单个麦克风
多个无线接收装置 和麦克风 训练数据适量
10%
文本无关 (对话) 电话数据 多个麦克风 训练数据适量
2
19
课程内容(1)
第一章：绪论，基础知识
第二章：语音产生机理与语音生成模型
第三章：语音的线性预测编码(LPC)
第四章：倒(频)谱(Cepstrum)和线谱对(LSP) 第五章：矢量量化(VQ)和聚类算法(如LBG、K-Means) 第六章：隐含马尔可夫模型(HMM)
20
课程内容(2)
第七章：构造特定人、孤立词识别系统
11
地
理
位
置
(地
其
他
)
自然语言理解的市场规模
根据艾瑞公司（iResearch Inc）的报告：
我国移动增值业务发展强劲，市场和用户规模持续增长；
短信、手机上网、彩信、彩铃、手机游戏、IVR业绩突出，业务呈现百花 齐放局面，最受用户喜爱的移动增值业务有：彩铃/彩话、短信/彩信、 IVR、WAP浏览、移动秘书、移动证券、下载类业务、媒体互动、即时通 信等； 集团用户成为运营商的发展重点之一，领域包括公安、金融、交通、物 流、电力、工商等多部门（金融领域的“移动银行”、“移动证券”业 务，教育系统的“家校通”业务、公安部门的“警务通”业务）； 2002年～2006年，中国移动增值业务市场规模呈现逐步扩大趋势，其中 2005年中国移动增值业务市场规模将达到 542.8亿元，增长率为40.84%。
100 80 60 40 20 0
93.5
55.1 47.9 30.2 10.2 0.2
件
片
页
MP 3
软
图
图
/网
站
网
iResearch（艾瑞市场咨询）根据CNNIC最新的调查数字整理发现，网民使用搜索引 擎的目的多样化，网页仍是搜索的主要目的，而软件、MP3、图片、地图都是搜索的 重要目标。 垂直搜索正逐步引起业界的重视，相比而言，垂直搜索更容易 与中文语言处理技术相互促进、共同发展。
按键识别
数据由国际生物集团（IBG）提供
2005年各种生物识别技术的市场份额（不包括AFIS-自动指纹识别系统）
(VPR已经提前超过10% ，且达到了14.4%)
8
生物特征识别技术商业模式的变化
在1980～1995年之间，应用主要集中在门禁和PC机登陆等系统；1995～2005年间，主要是信息 系统授权，而2005年之后，主要用于网络用户授权－－不可接触的特点给声纹提供了空间。
1 0.5 0.2
大量训练/测试数量
文本相关 (数字串)
0.1%
1%
电话数据 多个麦克风 训练数据量较小
(%) 0.1
0.1 0.2 0.5 1 2
5
10
20
40
错 误 接 受 的 概 率 (%)
18
语音数字信号处理的研究方向（7）
（自然）语言理解（NLU） 语音理解：ASR＋NLU 语音合成（TTS） 语音翻译：ASR＋NLU＋MT＋TTS