语音信号处理第3版——第1讲
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第一讲数字语音处理概论_12
Textbook
Discrete-Time Processing of Speech Signals (IEEE Press )
Reference
L. R. Rabiner, R. W. Schafer, Speech Digital Signal Processing, Prentice Hall, EnglewoodCliffs, N. J. , 1978. L R Rabiner,B H Juang. Fundamentals of speech recognition .Englewood Cliffs, New Jersey: Prentice Hall Discrete Time Speech Signal Processing Principles and Practice
achieve a particular purpose
speech recognition, speaker identification
extraction useful information form noisy signal speech synthesis Human-Computer Interaction
How to Study
Strengthen experiment training Identify problems and discuss
How to Examine
Final score:
1.Report of experiment (50%) 2.Examination (30%) 3. Behavior (20%)
The Basic Content of Speech Processing Research
· · · Speech Recognition 说的是什么内容？ · · · · Voiceprint Identification 是谁在说话？ · · · · · Code and 记录语言？ Decode · · ·Speech Synthesis 计算机去说话？· · · · Speech 提高音质？
语音信号处理(C++) 课件 第1章 绪论
系统
STOP
• 纯英文语音合成系统
STOP
第 1 章 绪论
EmotionTTS
✓ 在现在陈述语气合成的基础上实现感叹，疑问，强调的 效果
✓ 在正常情绪合成的基础上增强系统在高兴，生气，悲伤 等多种情绪方面的表现能力
中立合成 情感合成 生气 难过
第 1 章 绪论
语音合成发展情况
年份 1995年 1998年 1999年 2001年 2003年
自然度 <3.0 3.0
3.5
3.8
4.3
STOP
粤语合成系统
STOP
中文男声系统
STOP
纯英文语音合成系统
STOP
第 1 章 绪论
Trainable TTS
20世纪末，可训练的语音合成方法基于统计建模和 机器学习的方法，根据一定的语音数据进行训练并 快速构建合成系统。这种方法可以自动快速的构建 合成系统，系统尺寸很小，很适合嵌入式设备上的 应用以及多样化语音合成方面的需求。
第 1 章 绪论
应用——索尼公司的AIBO狗
第一个实现规模 商品化的宠物机 器人（收益10亿 美元），为有情 感交互能力的机 器人及相关的研 究打开了想象的 空间。
第 1 章 绪论
应用——载人航天
第 1 章 绪论
应用——服务质量评估
非特定说话人
声学特征
服务质量考评
特征规整化 情感识别模型
第 1 章 绪论
智能语音技术：使信息时代的各种信息机器像人一样“能听会 说”的技术。
可以将任意的文字信息转化为自然流畅的 语音,相当于给机器装上了人工嘴巴
可以将语音中内容、说话人、语种等信息 识别出来，相当于给机器装上了人工耳朵
STOP
• 纯英文语音合成系统
STOP
第 1 章 绪论
EmotionTTS
✓ 在现在陈述语气合成的基础上实现感叹，疑问，强调的 效果
✓ 在正常情绪合成的基础上增强系统在高兴，生气，悲伤 等多种情绪方面的表现能力
中立合成 情感合成 生气 难过
第 1 章 绪论
语音合成发展情况
年份 1995年 1998年 1999年 2001年 2003年
自然度 <3.0 3.0
3.5
3.8
4.3
STOP
粤语合成系统
STOP
中文男声系统
STOP
纯英文语音合成系统
STOP
第 1 章 绪论
Trainable TTS
20世纪末，可训练的语音合成方法基于统计建模和 机器学习的方法，根据一定的语音数据进行训练并 快速构建合成系统。这种方法可以自动快速的构建 合成系统，系统尺寸很小，很适合嵌入式设备上的 应用以及多样化语音合成方面的需求。
第 1 章 绪论
应用——索尼公司的AIBO狗
第一个实现规模 商品化的宠物机 器人（收益10亿 美元），为有情 感交互能力的机 器人及相关的研 究打开了想象的 空间。
第 1 章 绪论
应用——载人航天
第 1 章 绪论
应用——服务质量评估
非特定说话人
声学特征
服务质量考评
特征规整化 情感识别模型
第 1 章 绪论
智能语音技术：使信息时代的各种信息机器像人一样“能听会 说”的技术。
可以将任意的文字信息转化为自然流畅的 语音,相当于给机器装上了人工嘴巴
可以将语音中内容、说话人、语种等信息 识别出来，相当于给机器装上了人工耳朵
第一章语音信号处理绪论
–语音转文字系统（Speech-to-text)
说话人识别（Speaker recognition)
语音信号处理的意义
也许有一天我们可以直接用语音控制家中所有电器 工作 也许有一天我们可以直接用语音存取钱款 也许有一天我们可以听网页，收到有声的电子邮件 也许有一天我们不用学英语就可以与另一个不会中 文的英国人交流 也许有一天我们可以与计算机进行语音聊天成为真 正的朋友
语音信号处理的应用及新方向
2）语音合成（传统方向）
应用：公共交通自动报站，各种场合的自动报时、 自动告警等，文本校对中的语音提示， 电话查询服务； 应用新领域：与Internet结合，有声EMAIL， 网上信息的有声获取、语音聊天； 与机器翻译技术结合的语音翻译； 与图象、视频技术结合的视觉语音。
语音信号处理
语音信号处理需要有两方面的知识作为基础， 除数字信号处理外，还有语音学。语音信号处理 与语音学存在十分密切的关系。
语音学是研究言语过程的一门科学，它包括 三个研究内容：发音器官在发音过程中的运动和 语音的音位特性、语音的属性、以及听觉和语音 感知。
语音信号处理的应用及新方向
1）语音识别（传统方向） 基本任务：语音→文本或命令 应用前景：
语音信号处理
目前对语音信号均采用数字处理。这是因为数字 处理与模拟处理相比具有许多优点。其表现在： ①通过语音进行交换的信息本质上具有离散的性质， 因为语音可以看作是音素的组合，这就特别适合 于数字处理； ②数字技术能够完成许多很复杂的信号处理工作； ③数字系统具有高可靠性、廉价、快速等特点，很 容易完成实时处理任务； ④数字语音适于在强干扰信道中传输，也易于进行 加密传输。
语音信号处理的对象
语言（Language)——人与人间的沟通工具 语音（Speech)——带有语言信息的声音，是由 一连串的音（speech)组成语言的声音，是 Acoustic（声音）和Language的组合体。 语音的研究包括语言学（对各个音排列的规则 及其含义的研究）和语音学（对各个音的物理特 征和分类的研究）。 语音信号处理（Speech Signal Processing)—— 与数字信号处理、语言学、心理学、计算机科学、 模式识别和人工智能等相结合的交叉学科，以工 程技术处理语音信号。
说话人识别（Speaker recognition)
语音信号处理的意义
也许有一天我们可以直接用语音控制家中所有电器 工作 也许有一天我们可以直接用语音存取钱款 也许有一天我们可以听网页，收到有声的电子邮件 也许有一天我们不用学英语就可以与另一个不会中 文的英国人交流 也许有一天我们可以与计算机进行语音聊天成为真 正的朋友
语音信号处理的应用及新方向
2）语音合成（传统方向）
应用：公共交通自动报站，各种场合的自动报时、 自动告警等，文本校对中的语音提示， 电话查询服务； 应用新领域：与Internet结合，有声EMAIL， 网上信息的有声获取、语音聊天； 与机器翻译技术结合的语音翻译； 与图象、视频技术结合的视觉语音。
语音信号处理
语音信号处理需要有两方面的知识作为基础， 除数字信号处理外，还有语音学。语音信号处理 与语音学存在十分密切的关系。
语音学是研究言语过程的一门科学，它包括 三个研究内容：发音器官在发音过程中的运动和 语音的音位特性、语音的属性、以及听觉和语音 感知。
语音信号处理的应用及新方向
1）语音识别（传统方向） 基本任务：语音→文本或命令 应用前景：
语音信号处理
目前对语音信号均采用数字处理。这是因为数字 处理与模拟处理相比具有许多优点。其表现在： ①通过语音进行交换的信息本质上具有离散的性质， 因为语音可以看作是音素的组合，这就特别适合 于数字处理； ②数字技术能够完成许多很复杂的信号处理工作； ③数字系统具有高可靠性、廉价、快速等特点，很 容易完成实时处理任务； ④数字语音适于在强干扰信道中传输，也易于进行 加密传输。
语音信号处理的对象
语言（Language)——人与人间的沟通工具 语音（Speech)——带有语言信息的声音，是由 一连串的音（speech)组成语言的声音，是 Acoustic（声音）和Language的组合体。 语音的研究包括语言学（对各个音排列的规则 及其含义的研究）和语音学（对各个音的物理特 征和分类的研究）。 语音信号处理（Speech Signal Processing)—— 与数字信号处理、语言学、心理学、计算机科学、 模式识别和人工智能等相结合的交叉学科，以工 程技术处理语音信号。
第一章语音信号处理的基础知识
1)格式详解 ①RIFF WAVE Chunk
| |所占字节数 所占字节数| 所占字节数 具体内容 ======================== | ID | 4 Bytes | 'RIFF' ---------------------------------| Size | 4 Bytes | ---------------------------------| Type | 4 Bytes | 'WAVE' ---------------------------------14
10
语音信号的特点—短时平稳性
11
1.2 语音文件格式
计算机中最常见的存放声音格式就是WAV （WAVEFORM）文件格式，其扩展名是 .wav。 WAVE文件作为最经典的Windows多媒体音频格式， 它使用三个参数来表示声音：采样位数、采样频率和 声道数。 声道有单声道和立体声之分，采样频率一般有 11025Hz（11kHz）、22050Hz（22kHz）和44100Hz （44kHz）三种。 WAVE文件所占容量=（采样频率×采样位数×声道） ×时间/8（1字节=8bit）。
16
数据bit位置安排方式 ④wav数据 位置安排方式 数据
Data Chunk是真正保存wav数据的地方，以'data'作为该 Chunk的标示。然后是数据的大小。紧接着就是wav数据。根据 Format Chunk中的声道数以及采样bit数，wav数据的bit位置可以分 成以下几种形式：
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 | 声道0 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| 双声道 | 取样1 | 取样2 | ---------------------------------------------------------------------------------------------------| 8bit量化 | 声道0(左) | 声道1(右) | 声道0(左) | 声道1(右) ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 取样1 | 取样2 | 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) | (低位字节) | (高位字节) -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 取样1 | 双声道 -- --------------------------------------------------------------------------------------------------| 16bit量化 声道0(左) | 声道0(左) | 声道1(右) | 声道1(右) | (低位字节) | (高位字节) | (低位字节) | (高位字节) ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
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。
《语音信号处理》讲稿第1章
别。
05 语音信号处理的挑战与展 望
语音信号处理的挑战
噪声干扰
语音信号在采集、传输和处理过程中容易受到各种噪声的干扰，如 环境噪声、设备噪声等，导致语音质量下降。
多变性
语音信号具有极大的多变性，不同人的发音、语速、语调等差异较 大，给语音信号处理带来很大的挑战。
实时性要求
许多语音信号处理应用需要实时处理，如语音识别、语音合成等，对 算法的复杂度和处理速度要求较高。
语音信号的基本特征
01 02
时域特征
语音信号在时域上表现为振幅随时间变化的波形。时域特征包括短时能 量、短时过零率、短时自相关函数等，用于描述语音信号的幅度、频率 和周期性等特性。
频域特征
语音信号在频域上表现为不同频率成分的分布。频域特征包括频谱、功 率谱、倒谱等，用于描述语音信号的频率结构、共振峰和声学特性等。
倒谱分析
对语音信号的频谱进行对数运算后， 再进行傅里叶反变换，得到倒谱系 数，用于语音合成、说话人识别等。
倒谱分析方法
线性预测倒谱系数（LPCC）
01
基于线性预测模型的倒谱系数，用于描述语音信号的声道特性。
梅尔频率倒谱系数（MFCC）
02
基于人耳听觉特性的倒谱系数，具有较好的抗噪性和鲁棒性，
广泛应用于语音识别、说话人识别等领域。
基音周期和基音频率
反映语音信号的周期性特征，是语音信号处理中 的重要参数。
语音信号的识别技术
模板匹配法
将待识别语音与预先存储的模板 进行比较，选取最相似的模板作
为识别结果。
随机模型法
利用统计模型来描述语音信号的 特征，通过模型参数的训练和识
别来实现语音信号的识别。
人工智能方法
包括神经网络、支持向量机、深 度学习等方法，通过训练和学习 来建立语音信号与语义之间的映 射关系，实现语音信号的智能识
05 语音信号处理的挑战与展 望
语音信号处理的挑战
噪声干扰
语音信号在采集、传输和处理过程中容易受到各种噪声的干扰，如 环境噪声、设备噪声等，导致语音质量下降。
多变性
语音信号具有极大的多变性，不同人的发音、语速、语调等差异较 大，给语音信号处理带来很大的挑战。
实时性要求
许多语音信号处理应用需要实时处理，如语音识别、语音合成等，对 算法的复杂度和处理速度要求较高。
语音信号的基本特征
01 02
时域特征
语音信号在时域上表现为振幅随时间变化的波形。时域特征包括短时能 量、短时过零率、短时自相关函数等，用于描述语音信号的幅度、频率 和周期性等特性。
频域特征
语音信号在频域上表现为不同频率成分的分布。频域特征包括频谱、功 率谱、倒谱等，用于描述语音信号的频率结构、共振峰和声学特性等。
倒谱分析
对语音信号的频谱进行对数运算后， 再进行傅里叶反变换，得到倒谱系 数，用于语音合成、说话人识别等。
倒谱分析方法
线性预测倒谱系数（LPCC）
01
基于线性预测模型的倒谱系数，用于描述语音信号的声道特性。
梅尔频率倒谱系数（MFCC）
02
基于人耳听觉特性的倒谱系数，具有较好的抗噪性和鲁棒性，
广泛应用于语音识别、说话人识别等领域。
基音周期和基音频率
反映语音信号的周期性特征，是语音信号处理中 的重要参数。
语音信号的识别技术
模板匹配法
将待识别语音与预先存储的模板 进行比较，选取最相似的模板作
为识别结果。
随机模型法
利用统计模型来描述语音信号的 特征，通过模型参数的训练和识
别来实现语音信号的识别。
人工智能方法
包括神经网络、支持向量机、深 度学习等方法，通过训练和学习 来建立语音信号与语义之间的映 射关系，实现语音信号的智能识
语音信号处理第3版——第1讲
中。美国国防部ARPA组织了有CMU等五个单位参加 的一项大规模语音识别和理解研究计划
1970年代中，日本学者Sakoe提出的动态时间弯折
算法对小词表的研究获得了成功，从而掀起了语 音识别的研究热潮
第1章 绪论
1.2 语音识别发展概况
谁先提出动态时间弯折（DTW）算法？
是采用动态规划技术将一个复杂的全局 1960年代末期，苏联学者 Vintsyuk提出了采用动 最优化问题转化为许多局部最优化问题， 态规划方法解决两个语音的时间对准问题 一步一步地进行决策
第1章 绪论
1.1 概述
1939年，H.Dudley研制成功第一个声码器
打破了以前的“波 形原则”，提出了一 种全新的语音通信技 术，即提取参数加以 传输，在收端重新合 成语音。 其后，产生“语音 参数模型”的思想
A block schematic of Homer Dudley’s VODER
1.1 概述
为什么要学习和研究语音信号处理技术？
语音是最自然、最有效、最方便的人机（人与人）交互手段
国内外各大公司（研究机构）一直从事语音信号处理研究
语音信号处理技术用途非常广泛 卡耐基梅隆大学、剑桥大学、爱丁堡大学、华盛顿大学、 语音信号处理技术远未成熟，需进一步改进 车载语音：汽车导航、空调、车窗、影音等的语音控制 清华大学、中科大、中科院 等一直从事语音处理研究 语音信号处理技术始终与当时信息科学中最活跃的前沿学科保 呼叫中心： 交互式语音应答的补充、服务质量评估、增强安全性等 噪声环境下语音处理系统性能急剧下降 2011 年苹果公司推出 Siri (Iphone4S的语音控制功能) 移动终端： 语音秘书、语音播报、语音输入法、语音听写系统 说话人发音方式、口音变化等将导致系统性能下降 持密切的联系，并且一起发展 2010 年科大讯飞推出新一代 “语音云”平台 教育和娱乐： 语音教具、语音（普通话）评测、智能语音家电和玩具 2011 训练和测试数据差异较大时，系统性能将下降 年腾讯公司推出 QQ云语音面板 比如：机器学习、小波分析、模式识别、神经网络、人 公共安全及服务： 语音监听与跟踪、家庭服务、宾馆服务、旅行社 …… Nuance, Google, 微软 , IBM, , 盛大,华为等也投入巨资 工智能等
《语音信号处理》课程笔记
《语音信号处理》课程笔记第一章语音信号处理的基础知识1.1 语音信号处理的发展历程语音信号处理的研究起始于20世纪50年代，最初的研究主要集中在语音合成和语音识别上。
在早期，由于计算机技术和数字信号处理技术的限制，语音信号处理的研究进展缓慢。
随着技术的不断发展，尤其是快速傅里叶变换（FFT）的出现，使得语音信号的频域分析成为可能，从而推动了语音信号处理的发展。
到了20世纪80年代，随着全球通信技术的发展，语音信号处理在语音编码和传输等领域也得到了广泛应用。
近年来，随着人工智能技术的快速发展，语音信号处理在语音识别、语音合成、语音增强等领域取得了显著的成果。
1.2 语音信号处理的总体结构语音信号处理的总体结构可以分为以下几个部分：（1）语音信号的采集和预处理：包括语音信号的采样、量化、预加重等操作，目的是提高语音信号的质量，便于后续处理。
（2）特征参数提取：从预处理后的语音信号中提取出能够反映语音特性的参数，如基频、共振峰、倒谱等。
（3）模型训练和识别：利用提取出的特征参数，通过机器学习算法训练出相应的模型，并进行语音识别、说话人识别等任务。
（4）后处理：对识别结果进行进一步的处理，如语法分析、语义理解等，以提高识别的准确性。
1.3 语音的发声机理和听觉机理语音的发声机理主要包括声带的振动、声道的共鸣和辐射等过程。
声带振动产生的声波通过声道时，会受到声道形状的影响，从而产生不同的音调和音质。
听觉机理是指人类听觉系统对声波的感知和处理过程，包括外耳、中耳、内耳和听觉中枢等部分。
1.4 语音的感知和信号模型语音的感知是指人类听觉系统对语音信号的识别和理解过程。
语音信号模型是用来描述语音信号特点和变化规律的数学模型，包括时域模型、频域模型和倒谱模型等。
这些模型为语音信号处理提供了理论基础和工具。
第二章语音信号的时域分析和短时傅里叶分析2.1 语音信号的预处理语音信号的预处理主要包括采样、量化、预加重等操作，目的是提高语音信号的质量，便于后续处理。
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主要软件及工具箱
MatLab, Cool Editor, Visual Studio 2008/2010 Voice Box, HTK, Speech SDK 等工具箱
主要研究机构
国外：卡耐基梅隆大学，剑桥大学，爱丁堡大学，谢菲尔 德大学，华盛顿大学，加州大学，哥伦比亚大学，麻省理工 学院，帝国理工学院，IBM，微软、Nuance等 国内：科大讯飞，清华大学，中科院声学所和自动化所， 哈工大，东南大学，华南理工大学等
为相应的文本或命令的技术。主要包括特征 语音编码 Speech Coding 利用计算机和一些专门装置模拟人，制 语音识别和语音合成是实现人机语音通信，建 提取、模式匹配及模型训练技术。 造语音的技术。 TTS （文语转换）技术 对模拟的语音信号进行编码，将模拟 立一个有听和说能力的口语系统所必需的两项 隶属于语音合成。 信号转化成数字信号，从而降低传输
第1章 绪论
1.4 语音合成发展概况
1939年，贝尔实验室利用共振峰原理制作出第一 个电子语音合成器 1960年，G.Fant系统地阐述了语音产生的理论， 推动了语音合成技术的进步 1968年，第一个完整的TTS系统得以实现 1980年，D. Klatt设计出串/并联混合型共振峰 合成器 1980年代，基音同步叠加的波形拼接方法PSOLA 被提出
1.1 概述
为什么要学习和研究语音信号处理技术？
语音是最自然、最有效、最方便的人机（人与人）交互手段
国内外各大公司（研究机构）一直从事语音信号处理研究
语音信号处理技术用途非常广泛 卡耐基梅隆大学、剑桥大学、爱丁堡大学、华盛顿大学、 语音信号处理技术远未成熟，需进一步改进 车载语音：汽车导航、空调、车窗、影音等的语音控制 清华大学、中科大、中科院 等一直从事语音处理研究 语音信号处理技术始终与当时信息科学中最活跃的前沿学科保 呼叫中心： 交互式语音应答的补充、服务质量评估、增强安全性等 噪声环境下语音处理系统性能急剧下降 2011 年苹果公司推出 Siri (Iphone4S的语音控制功能) 移动终端： 语音秘书、语音播报、语音输入法、语音听写系统 说话人发音方式、口音变化等将导致系统性能下降 持密切的联系，并且一起发展 2010 年科大讯飞推出新一代 “语音云”平台 教育和娱乐： 语音教具、语音（普通话）评测、智能语音家电和玩具 2011 训练和测试数据差异较大时，系统性能将下降 年腾讯公司推出 QQ云语音面板 比如：机器学习、小波分析、模式识别、神经网络、人 公共安全及服务： 语音监听与跟踪、家庭服务、宾馆服务、旅行社 …… Nuance, Google, 微软 , IBM, , 盛大,华为等也投入巨资 工智能等
中。美国国防部ARPA组织了有CMU等五个单位参加 的一项大规模语音识别和理解研究计划
1970年代中，日本学者Sakoe提出的动态时间弯折
算法对小词表的研究获得了成功，从而掀起了语 音识别的研究热潮
第1章 绪论
1.2 语音识别发展概况
谁先提出动态时间弯折（DTW）算法？
是采用动态规划技术将一个复杂的全局 1960年代末期，苏联学者 Vintsyuk提出了采用动 最优化问题转化为许多局部最优化问题， 态规划方法解决两个语音的时间对准问题 一步一步地进行决策
话”和“在什么时候说话”两个问题。前者 语种辨识 语音信号的分析和处理，提取代表说话人个性信息的特征， 处理一个语言片段从而判别其属于哪 Voice Conversion，将A话者的语音 计 算机就能够自动 地种语言。 鉴 别 Hiding 说话人 的身份。主要分为： 语音转换 转换为具有 B 话者发音特征的语音， Speech ，利用语音信号中存在的 分割和说话人聚类技术来检测。 Speaker Identification 和Speaker Verification。 语音隐藏 且保持语音内容不变。 冗余及人类感知系统的特性，在不影响原
贝尔和格雷早10多年。由于经济困窘等原因，19世纪70年代，梅乌奇并 权的法律诉讼。格雷与贝尔在同一天申报了专利，由于比贝尔 谁是电话的真正发明者？ 对于大多数人来说，每当提到电话的发明，一定会联想到贝尔。 没有赢得与贝尔的电话机专利争夺战。在其逝世 113年后，美国议会认定 晚一点申报（只晚了2个小时左右），最终败诉。 梅乌奇为电话机的发明者。真理得以昭然，梅乌奇实至名归。
大学和东海岸的林肯实验室间进行，数码率为 9.6kb/s
1975年1月，美国实现使用LPC声码器的分组语音电
话会议
1980年代，集中在局域网上的语音通信，最早的实
验是由英国剑桥大学于1982年在10Mb/s的剑桥环形 网上进行的
第1章 绪论
1.3 语音编码发展概况
1988年，美国公布了一个4.8kb/s的码激励线性预测编
其研究不为学术界的广大研究者所知道 1980年代，学术界才知道Vintsyuk 当初的工作； 而DTW已广为人知
第1章 绪论
1.2 语音识别发展概况
1970年代末，基于矢量量化码本生成的LBG算法被
提出，矢量量化技术广泛应用于语音识别、语音编 码和说话人识别中 LBG算法通过训练矢量集和一定的
第1章 绪论
1.1 概述
1939年，H.Dudley研制成功第一个声码器
打破了以前的“波 形原则”，提出了一 种全新的语音通信技 术，即提取参数加以 传输，在收端重新合 成语音。 其后，产生“语音 参数模型”的思想
A block schematic of Homer Dudley’s VODER
间，李开复还开发了“奥赛罗”（黑白棋）人机对弈系统，因
1990年代初，CMU的Lee
为1988年击败了世界团体冠军美国队的一名成员而名噪一时。
第1章 绪论
1.3 语音编码发展概况
1970年代起，国外就开始研究计算机网络上的语音
通信，主要是基于ARPANET网络平台进行研究
1974年，首次分组语音实验是在美国西海岸南加州
课程简介
语音信号处理是一门综合性学科，涉及的领域非常广泛： 声学、语音学、信号处理、数学、人工智能、模式识别，甚至 心理学、生物学等。 总学时：48，理论课学时：38，实验课学时：10，学分：3 适用于通信工程、电子信息工程等专业 先修课程：信号与系统、数字信号处理、概率统计
课程考核方式
服务系统、订票系统、医疗服务、银行服务、股票查询服务等
第1章 绪论
1.1 概述
人的言语过程
想说 计算机
说出
传输
语音编码
接收
理解
语音合成
语音识别 说话人识别
第1章 绪论
1.1 概述
语音信号处理的主要分支
语音识别 Speech Recognition
让机器通过识别和理解过程把语音信号转变 语音合成 Speech Synthesis
1970年代末至80年代初，Baker等将隐马尔可夫模
迭代算法来逼近最优的再生码本
型(Hidden Markov Model )技术应用到语音识别中
1985年IBM公司研制了5000词英语听写机Tangora-5 Andrei 能识别的词汇达到了 A. Markov ，80年代末完成的Tangora-20 Russian statistician 20000，识别率达到了 94.6% 1856 – 1922
B.H. Juang# & Lawrence R. Rabiner. Automatic Speech Recognition – A Brief History of the Technology Development, 2004
第1章 绪论
1.1 概述
1870年代，电话发明之争
安东尼奥· 梅乌奇 伊莱沙· 格雷 亚历山大· 格拉汉姆· 贝尔 Antonio Meucci Elisha Gray Alexander Graham Bell 事实上，梅乌奇于 1860年代就已对电话机进行了原创性的发明创造，比 (1808 – 1889 ) 1835-1901 (1847-1922) 然而，一个叫伊莱沙· 格雷的人就曾与贝尔展开过关于电话专利
码（CELP）语音编码标准算法 进入1990年代，随着Internet的兴起和语音编码技术的 发展，IP分组语音通信技术获得了突破性的进展。如网 络游戏，语音聊天，IP电话技术 1990年代中期，出现了很多被广泛使用的语音编码国际 标准，如数码率为5.3/6.4kb/s的G.723.1、数码率为 8kb/s的G.729等 目前，主要集中在4kbit/s码率以下的高音质、低延迟 的声码器，提高在噪声信道中低码率编码器的性能
期末考试 （开卷，占80%） 实验考核（实验完成情况、实验报告撰写情况，占10%） 平时考核（课堂表现、自主学习情况，占10%）
教材及主要参考资料
教材：赵力. 语音信号处理（第3版）, 北京：机械工业出版社, 2016.5 主要参考资料：
张雪. 数字语音处理及MATLAB仿真, 北京：电子工业出版社, 2010 何强 何英. MATLAB扩展编程, 北京：清华大学出版社, 2002
第1章 绪论
1.4 语音合成发展概况
20世纪末，提出了可训练的语音合成方法——基 于HMM 的合成方法 目前，语音合成系统具有了很高的可懂度，但自 然度还不尽人意
第1章 绪论
1.5 语音处理的其他分支
说话人识别
Speaker Diarization ，主要解决：“谁在说 说话人日志 Speaker Recognition ，又称声纹识别、话者识别。通过对 Language Identification ，通过分析
第1章 绪论
1.2 语音识别发展概况
Kaifu完成的非特定人连续语 音识别系统SPHINX是最有代表性的，它能识别997个词 汇的连续语音，识别率达到95.8% 1997年，IBM推出的汉语听写机Viavoice为语音识别 在汉字输入方面的实际应用开辟了新的道路 1999年，Intel推出语音识别软件开发包Spark3.0 1988年，李开复获卡内基梅隆大学计算机学博士学位。他的博 Microsoft Voice及基于.net的语音识别引擎 士论文是世界上第一个“非特定人连续语音识别系统”。 1988 目前，在语音识别的系统框架方面并没有什么重大突 破。但是，在语音识别技术的应用及产品化方面出现 年，《商业周刊》授予该系统“最重要科学创新奖”。在校期 了很大的进展