第十四讲语音信号处理第7章详解
②对数面积比：
针对对数面积比的方式是最为有效的编码方式，很适合 数字编码与传输：
1 ki Ai 1 g i ln[ ] ln[ ] (1 i p) 1 ki Ai
其中Ai为面积函数，通过上式可知 gi幅度均匀分布，可 以采用均匀量化。
变帧率LPC声码器
为降低LPC声码器的速率，应用了变帧速率编码（VFR） 技术的变帧率LPC声码器应运产生。通过付出编解 码复杂化与时延的代价，变帧率LPC声码器可明显 降低传输数码率同时保持音质。
三种编码方式的比较
波形编码
编码信息 波形 9.6~64Kbps 比特率
参数编码
模型参数 2.4~9.6Kbps
混合编码
综合 16~24Kbps
优点
缺点 典型代表
适应能力强， 有效降低了编码比 语音质量好 特率
随着量化粗糙 合成语音质量低， 语音质量下降 处理复杂度高
自适应差分编码调 LPC-10、LPC-10E 制（ADPCM）
x ( n)
y ( n)
ˆ ( n) y
Q【· 】 编码器
X
c ( n)
G ( n)
c(n)
解码器
c(n)
解码器
( n)
~ x ( n)
ˆ ( n) y
ˆ (n) x
+
G(n)
两 种 自 适 应 方 法 的 原 理
匹配自适应
G 匹配自适应
按照自适应参数的来源划分
x ( n)
系统
反馈自适应是由编码器输出来决定量化间 隔，而在接收端由量化传输来的幅度信息 自动生成量化间隔。无须将量化间隔传送 到信道中去，但对误差的灵敏度要求较高。
自适应预测编码
X ( z)
自适应预测编码器（APC）利用线 性预测来改进编码中的量化器性能
E ( z) E( z)
P( z )
Y ( z)
脉冲编码调制 形式一：均匀PCM 最简单最原始的波形编码方式，没有运用压缩技术，产生 的比特率也极高，故在当今运用极少。 形式二：非均匀PCM 将信号进行非线性变换后再均匀量化，变换后信号具有均 匀概率密度分布。编码时常采用对数变换压缩（译码时指数 扩展）。
x
C ( x)
非线性 压缩
z
均匀量化
产生背景：理论与现实的出入
抽样频率 误差表示
e | S ( f ) S ( f ) | W ( f )df
2 0
重建语音傅立叶变换
fs
^
原始语音傅立叶变换
此时，只需W ( f ) 在高频段处较大，低频段处较小， 就可以升高不敏感的高频段的误差，同时降低较敏 感的低频段的误差，从而达到目的。
7.4 语音信号的参数编码
参数编码针对语音信号的特征参数来编码，只适用于语音信 号。实际应用中一般采用的实现设备是线性预测声码器。
线性预测 分析器
s ( n)
信道
编码器 解码器
线性预测 合成器
s ( n)
音调 检测器
LPC声码器框图
LPC参数的变换与量化
①反射系数 ki ：
对反射系数的值在【-1，1】区间一般进行非线性量化， 另外比特数分配应递减。
差分脉冲编码调制（DPCM）：
不同于DM的一位编码，DPCM多位量化对两个采样 点之间的差分信号利用多位量化进行编码，使信息量 得到压缩的同时降低了信道负载。 x ( n)
x ( n)
+
x p (n)
量化
dq (n)
(n) dq
r
+
+
xr ( n)
预测
发送端
xp (n)
预测
接收端
但采用固定的高阶预测，改善效果并不明显，于是，高阶自 适应预测作为相应的解决方式被提出，自适应预测器随着语音 特征变化不断更新预测系数，从而获得更高的预测增益。
x ( n)
e(n)
eq (n)
+
-
量化
预测系数 自适应
+
xq (n)
xr ( n )
预测
后向自适应预测编码结构框图：
子带编码（SBC）
语音编码依据之一：语音信号冗余度
基本时域冗余： 语音信号幅度非均匀分布性 语音信号样本间的强相关性 浊音语音段具有的准周期性 声道形状及其变化的缓慢性 静止系数 （即语音间隙性）
基本频域冗余： 从长时间的功率谱密度来看，语音信号具有 强烈的非平坦性，存在着固定的冗余度。而 且高频能量通常较低，恰好对应于时域上的 相邻样本相关性。 从短时功率谱密度来看，语音信号在不同频 率交替出现峰值（共振峰）与谷值。整个功 率谱的细节基于基音频率形成高次谐波结构。
较为重要的性能评价准则
编码速率（比特率），决定了编码器工作时占用的信道 带宽，要求尽可能降低。 编码器的顽健性，要求良好。 编码器的时延，要求最小化。 误码容限，要求保持较高值。 算法复杂度（包括运算复杂度与内存要求），影响硬件 成本，尽可能降低。 算法可扩展性，越高越好。
适用于低比 特率语音编 码质量的评 价
LPC-10编码器 LPC-10利用简单的二元激励取代余量信号，在 2.4kbps的速率上得到了清晰的合成语音，在当代 长期被作为标准算法使用。但因为激励信号选取的 影响，抗噪能力与自然度仍不尽如人意。
评测方法
主观评价
客观评价
可懂度评价 （DRT得分）
音质评价
计算较简单，但没有 考虑实际情况，故 适用于高比特率 语音编码质量的评价
平均意见得分 （MOS）
判断满意度测 量（DAM）
7.3 语音信号的波形编码
波形编码 波形编码是语音编码系统在早期所广泛采用的方 法，它把语音信号当成普通的波形信号来处理从而保持原波 形形状。 波形编码适应能力强，合成语音质量好，但比特率过高， 编码的效率也不尽如人意。 几种典型的波形编码： 脉冲编码调制（PCM） 自适应预测编码 自适应增量调制（ADM） 自适应差分脉冲编码调制（ADPCM） 子带编码（SBC）
子带编码原理： 子带编码属于频域编码，它首先将语音信号通过带通 滤波器分割为若干频带（子带），而后对子带信号进行 频谱平移变为基带信号，再利用奈奎斯特速率抽样，最 后进行编码处理。
子带编码优点： 分带后可去除信号相关性，获得与时域一样的效果。 不同子带拥有不同比特数，可获得更佳主观听音质量。 各子带间量化噪音相互独立互不干扰。
LPC计算
C ( z)
P( z )
预测器系数 发端 收端
根据信号量化噪声比的定义：
预测增益
信号平 均能量 预测误差平 均能量
E[s (n)] E[s (n)] E[e (n)] SNR * 2 2 2 E[q (n)] E[e (n)] E[q (n)]
由此可知引入线性预测后，SNR 可得到改善。
| x ( n )| 1 (0 ) X max A
1 | x ( n )| ( 1) A X max
F [ x(n)]
μ律压缩扩张技术（北美及日本标准）
| x ( n) | ln[1 ] X max F [ x(n)] X max sgn[ x(n)] ln(1 )
~ x ( n)
Q【· 】 编码器
c ( n)
x ( n)
~ x ( n)
Q【· 】
编码器
c ( n)
自适应
系统
c(n)
解码器
( n)
Байду номын сангаас
~ x ( n)
前 馈 自 适 应
( n)
自适应
系统
~ x ( n)
c(n)
解码器
反 馈 自 适 应
( n)
自适应
前馈自适应是计算信号有效值并决 定最合适的量化间隔，用此间隔控 制量化器，并将量化间隔信息发送 给接收端。
7.1概述 7.2语音信号压缩编码原理和系统压缩评价 7.3语音信号的波形编码
7.4语音信号的参数编码
7.5语音信号的混合编码
7.1 概述
语音编码（Speech Coding） 从信息论角度看，信源编码 是要以最少的数码表示信源所发的信号，语音编码属于信源 编码的范畴。语音编码通过减少传输码率（或存储量），来 达到提高传输（或存储）效率的目的。 语音编码分为三类： *波形编码：重建后的语音时域信号的波形与原语音信号保 持一致。 *参数编码：通过建立语音信号的产生模型，提取其特征参 数来编码，波形上不要求与原信号匹配，又称声码器技术。 *混合编码：有机结合以上两种编码方式，基于语音产生模 型的假定并采用分析合并技术。
语音编码依据之二：人的听觉特点
人类听觉系统存在着掩蔽效应，即高声级单 音会明显掩蔽临近频率声音。 对于不同频段的声音，人耳的敏感程度不尽 相同。 人类对于语音信号的周期性（即音调）极为 敏感，但对信号的相位却充耳不闻。
语音编码中的几项关键技术 线性预测
线性预测传送整个反应过程变化的参数，其出发点 在于跟踪波形的产生过程而非波形本身。基于全极 点模型假设，使得语音信号编码的比特率得到有效 的降低。 语音信号中存在的两点相关性 样点间的短时相关性 相邻基音周期之间的长时相关性
量化噪声平均 能量
2
2
2
自适应增量调制（ADM）
增量调制的基本方案：
增量调制方式将下一个语音信号与当前语音信号 比较，如果高于当前值则系统编码1，否则系统编码0.
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语音信号处理课件第七章.ppt
矢量量化系统通常可以分为两个映射的乘积 Q 式中:α是编码器，它是将输入矢量 信道符号集IN={i1, i2, …, iN}中的一个元素ij ；
K X R 映射为
β是译码器，它是将信道符号集 ij映射为码书中的一 个码字Yi 。即
α( X )= ij β(ij )= Yi X∈χ， ij ∈ IN ij ∈ IN Yi∈ YN
{ x n}
X1
X2
X3 X4 Xn/4
图示输入信号序列{xn}，每4 个样点构成一个矢量 （取K=4），共得到n/4个4维矢量： X1，X2，X3，…，Xn/4
矢量量化就是先集体量化X1 ,然后量化X2， 依次向下量化。下面以 K=2为例说明其量化过程。
a2 Y3 Yi Si a1 Y5 Y6 (a) 图 7.2 (b) 矢量量化示意图 Y4 S1 Y1 a2 Y2 a1 Y7
（1）最佳划分
Y , Y , , Y N 1 2 N 给定码书 ，可以用最近邻准则NNR得 到最佳划分。图7.4为最佳划分示意图。
•Y3 • •Y6 •Y4 · •Y1 •Yj S1 • •X Sj • • •
S2 •Y2
•YN
•
•
图7.4 最佳划分示意图
最佳划分定义：
信源空间χ中任一点X,若X∈Sj，当且仅当矢量X与码 字Yj的失真小于X和其它码字 Yi N 失真，即：
出矢量Y=q(X)的失真平均值而定，失真平均值为： D(Q,F)=E[d(X,Y)]=E[d(X,q(X))]
补充： 矢量量化与标量量化的比较
矢量量化是把一个 K 维模拟矢量映射为一个 K
维量化矢量。标量量化实际是维数K=1的矢量量化。
一般情况下，矢量量化均指K≥2的多维量化。与标
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❖ 特征参量评估方法 F比：在给定一种识别方法后，识别的效果主要取决于特征
参数的选取。对于某一维单个的参数而言，可以用F来表征 它在说话人识别中的有效性。
F 不 同 同 一 说 说 话 话 人 人 特 特 征 征 参 方 数 差 均 的 值 均 的 值 方 差 [x [ a (i)i i] ] 2 2 ia ,i
一个说话人识别系统的好坏是由 许多因素决定的。其中主要有正确 识别率（或出错率）、训练时间的 长短、识别时间、对参考参量存储 量的要求、使用者适用的方便程度 等，实用中还有价格因素。图10.3 表示了说话人辨别与说话人确认系 统性能与用户数的关系。
10.3应用DTW的说话人确认系统
一个应用DTW说话人识别系统如图10-4所示。它采用的识别 特征是BPFG（附听觉特征处理），匹配时采用DTW技术。
2. 动态时间规整方法（DTW）
将识别模板与参考模板进行时间对比，按照某种距离测度得出两个模板 之间的相似程度。常用的分法：基于最近邻原则的动态时间规整。
3. 矢量量化方法（VQ）
将每个人的特定文本训练成码本，识别时将测试文本按此码本进行编码， 以量化产生的失真度作为判决标准。优点：速度快，识别精度不低。
❖ 说话人识别特征的选取
在说话人识别系统中特征提取是最重要的一环，特征提取就 是从说话人的语音信号中提取出表示说话人个性的基本特征。
在理想情况下，选取的特征应当满足下述准则： ① 能够有效地区分不同的说话人，但又能在同一说话人的语音
发生变化时相对保持稳定。 ② 易于从语音信号中提取 ③ 不易被模仿 ④ 尽量不随时间和空间变化
10.4应用VQ的说话人识别系统
目前自动说话人识别的方法主要是基于参数模型的HMM的方 法和基于非参数模型的VQ的方法。应用VQ的说话人识别系 统如图10-5所示。
语音信号处理(很好很全)
摘要语音是人类获取信息的重要来源和利用信息的重要手段。
语音信号处理是一门发展十分迅速、应用非常广泛的前沿交叉学科，同时又是一门跨学科的综合性应用研究领域和新兴技术。
现代语音信号系统包括语音信号采集单元和语音信号处理单元，本论文确定了相应的处理芯片：TMS320C5402DSP和TLCAD50C芯片。
但语音信号处理有两个需要解决的问题，语音信号的时变性，和直接进行傅里叶变换其运算量相当大。
其解决措施是加窗函数和运用快速傅里叶变换（即FFT）。
本论文关于这部分的软件设计是在Code Composer Studio（简称CCS）环境下进行的。
本论文的结构是先介绍语音信号处理单元和语音信号采集单元，然后简单介绍语音信号处理系统的硬件电路，最后在CCS环境下进行语音信号的频谱分析。
关键词：语音信号，时变性，窗函数，FFT，DSP，CCSABSTRACTThe speech is the importance source and way of obtain information and make use of the information .The speech signal processing is a development very quick, application very extensive of front follow to cross an academics, in the meantime again is a door across an academics of comprehensive sex application study realm and newly arisen technique.The speech signal system include speech signal to collect unit and the processing unit of the speech signal, this thesis assurance correspond of processing chip:DSP and the TLCAD50 C chip of the TMS320 C5402.But speech signal processing have two problem that need to be solve, because of it hour change sex can't carry on leaf's transformation in the Fu, with direct carry on leaf's transformation in the Fu it operation quantity equal big.Its solving measure is to add window function and usage fast leaf's transformation in the Fu.(namely FFT)The software design carry on under the Studio(brief name CCS) environment of the Code Composer, the CCS is a TI company for the TMS320 series DSP software development release of integration development environment.The structure of this thesis is unit and speech signal of the signal processing of the introduction speech to collect unit first, then simple introduction speech signal processing system of hardware electric circuit, end carry on the frequency chart of speech signal analysis under the CCS environment.Keywords:The speech signal, hour change sex, window function, FFT, DSP, CCS目录1．绪论 ........................................................................................ 错误！未定义书签。
语音信号处理课件第九章
(9-14)
02
这里采用原始信号谱与合成信号谱均方误差最小的叠接相加合成公式。定义两信号x(n)和y(n)之间谱距离测度： 上式可改写为：
01
要求合成信号y(n)满足谱距离最小，可以令：
解得： 窗函数w1(n)和w2(n)可以是两种不同的窗函数，长度也可以不相等。上式就是在谱均方误差最小意义下的时域基音同步叠接相加合成公式。
第九章 语音合成
9.1 概述
1
9.2 语音合成的原理及分类
9.3 共振峰合成法
3
9.4 线性预测参数合成法
4
9.5 基音同步叠加法
5
9.6 文语转换系统
6
2
语音合成是人机语声通信的一个重要组成部分，解决让机器像人那样说话的问题。
最早的合成器是1835年由W.von Kempelen发明，经Weston改进的机械式会讲话的机器。而最早的电子式语音合成器是1939年Homer Dudley发明的声码器，它不是简单的模拟人的生理过程，而是通过电子线路来实现基于语音产生的源-滤波器理论。
五个极点的共振峰级联模型传递函数为：
激励源
V1
V2
----
V5
辐射模型
语音
G
一个五个极点的共振峰级联模型如下
图9.2 共振峰级联模型
即：
式中，G为增益因子。
9.3.2 并联型共振峰模型
在并联型模型中，输入信号先分别进行幅度调节，再加到每一个共振峰滤波器上，然后将各路的输出叠加起来。
其传递函数为:
项目
波形合成方式
参数合成方式
按规则合成方式
语音质量
可懂度
高
高
高
自然度
高
02
这里采用原始信号谱与合成信号谱均方误差最小的叠接相加合成公式。定义两信号x(n)和y(n)之间谱距离测度： 上式可改写为：
01
要求合成信号y(n)满足谱距离最小，可以令：
解得： 窗函数w1(n)和w2(n)可以是两种不同的窗函数，长度也可以不相等。上式就是在谱均方误差最小意义下的时域基音同步叠接相加合成公式。
第九章 语音合成
9.1 概述
1
9.2 语音合成的原理及分类
9.3 共振峰合成法
3
9.4 线性预测参数合成法
4
9.5 基音同步叠加法
5
9.6 文语转换系统
6
2
语音合成是人机语声通信的一个重要组成部分，解决让机器像人那样说话的问题。
最早的合成器是1835年由W.von Kempelen发明，经Weston改进的机械式会讲话的机器。而最早的电子式语音合成器是1939年Homer Dudley发明的声码器，它不是简单的模拟人的生理过程，而是通过电子线路来实现基于语音产生的源-滤波器理论。
五个极点的共振峰级联模型传递函数为：
激励源
V1
V2
----
V5
辐射模型
语音
G
一个五个极点的共振峰级联模型如下
图9.2 共振峰级联模型
即：
式中，G为增益因子。
9.3.2 并联型共振峰模型
在并联型模型中，输入信号先分别进行幅度调节，再加到每一个共振峰滤波器上，然后将各路的输出叠加起来。
其传递函数为:
项目
波形合成方式
参数合成方式
按规则合成方式
语音质量
可懂度
高
高
高
自然度
高
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
语音信号处理PPT课件
F2 F3
a 10
频率范围(Hz)
成年男子
成年女子
带宽
F1
200～800
250～1000
40～70
F2
600～2800
700～3300
50～90
F3
1300～3400
1500～4000
60～180
一般地：语音识别，取前3个共振峰，而对 语音合成，需取5个
a
11
2.3 语音信号的特性
2.3.1 语言和语音的基本特性
[x(n)x(n-k)]*h (n) 计算自m 相 关 ，先乘后加，运算hk量(n)大=w！(n)w(n+k)
R n ( k ) R n ( k ) m x ( m ) x ( am kk ) [ w hk( (n n -mm )) w ( n m k ) ]
36
3.5.2 修正的短时自相关函数 1、存在的问题 随kk=的0变化，参加运算的项减少。极限k=N-1时无运算k项=！250 2、修正的短时自相关函数
当w1,w2为直角窗时
(0≤k≤K)
^
N1
Rn(k)x(nm )xa(nmk)
m0
37
3.5.3 短时平均幅度差函数
问题的提出：自相关计算量大，大在乘法！ 短时平均幅度差函数(AMDF)定义：
F n (k ) R 1 m |x (n m )w 1 (m ) x (n m k )w 2 (m k )|
式中R为x(n)的平均值 w1、w2同修正的自相关函数中的定义 对于浊音信号，在周期倍数点上，幅值相等，Fn＝0
a 38
第三章小结
• 采样与反混叠 • 短时分析方法、窗口与长度选择 • 短时能量定义 • 短时过零分析 • 短时相关分析与修正 • 短时平均幅度分析(AMDF)
语音信号处理课件第十一章
03
02
01
采用语音增强技术进行预处理，可有效地改善系统性能。
语音增强的目标:
对收听人而言主要是改善语音质量，提高语音可懂度，减少疲劳感；对语音处理系统（识别器、声码器、手机）而言是提高系统的识别率和抗干扰能力。
目前国内外有关抗噪声技术的的研究成果大体分为三类解决方法：
采用语音增强算法，提高语音识别系统前端预处理的抗噪声能力，提高输入信号的信噪比； 寻找稳健的语音特征作为特征参数，实验证明，这类参数对宽带语音具有较好的抗噪性； 基于模型参数自适应的噪声补偿算法。
自适应滤波器原理：在输入过程的统计特性未知或是输入过程的统计特性变化时，能够调整自己的参数，以满足某种最佳准则的要求。自适应滤波的目的就是通过对 r(n)的滤波，使输出的噪声估值v(n)尽可能接近带噪语音中的d(n)，然后从带噪语音中直接减去 v(n) ，达到语音增强的目的。
自适应滤波器通常采用FIR滤波器，系数采用最小均方误差(MMSE)准则来迭代估计。判断标准是使误差信号e(n)能量最小：
谱减法在频域将带噪语音的功率谱减去噪声的功率谱得到纯净语音功率谱估计，开方后就得到语音幅度谱估计，用带噪语音的相位来近似纯净语音的相位，再采用反傅里叶变换恢复时域信号。
添加标题
添加标题
添加标题
统计方法较充分地利用了语音和噪音的统计特性，一般要建立模型库，需要训练过程获得初始统计参数，它与语音识别系统的联系很密切。如最小均方误差估计(MMSE)、利用听觉掩蔽效应等。 对于语音增强来说，听觉意义上的失真准则与给定噪声情况下语音频谱的后验分布是无法知道的，因此，对于特定的失真准则和后验概率不敏感的估计方法是很有用处的。
MMSE算法优点：达到了语音可懂度和清晰度的折衷，适用信噪比的范围较广；
信号与系统(刘树棠译)第七章精品PPT课件
内插：由样本值重建某一函数的过程。 一. 理想内插:
若 h(t) 为理想低通的单位冲激响应，则
x(t) xp (t) h(t) x(nT ) (t nT ) h(t) n x(nT )h(t nT )
n
20
理想内插以理想低通滤波器的单位冲激响应 作为内插函数
h(t) Tc Sinc(c t) Tc Sinct T Sin ct
n
xp (t) x(t) p(t) x(t) (t nT )
n
x(nT ) (t nT )
n
9
x(t)
t
0
p(t )
t 2T T 0 T 2T
x p (t)
x(2T ) x(T )
x(0)x(T ) x(2T )
t 2T T 0 T 2T
10
在频域由于 p(t) P( j) 2 ( 2 k)
Signals and Systems
A.V. OPPENHEIM, et al.
第7章 采样 Sampling
1
本章主要内容
1. 如何用连续时间信号的离散时间样本来表示连 续时间信号——采样定理。
2. 如何从采样所得到的样本重建连续时间信号。 3. 欠采样导致的后果——频谱混叠。
2
7.0 引言:( Introduction )
此外，对同一个连续时间信号，当采样间隔不 同时也会 得到不同的样本序列。
8
二.采样的数学模型：
x(t)
xp (t)
在时域：x p (t) x(t) p(t)
在频域:
X p ( j )
1
2
X ( j) P( j)
p(t)
三.冲激串采样(理想采样):
若 h(t) 为理想低通的单位冲激响应，则
x(t) xp (t) h(t) x(nT ) (t nT ) h(t) n x(nT )h(t nT )
n
20
理想内插以理想低通滤波器的单位冲激响应 作为内插函数
h(t) Tc Sinc(c t) Tc Sinct T Sin ct
n
xp (t) x(t) p(t) x(t) (t nT )
n
x(nT ) (t nT )
n
9
x(t)
t
0
p(t )
t 2T T 0 T 2T
x p (t)
x(2T ) x(T )
x(0)x(T ) x(2T )
t 2T T 0 T 2T
10
在频域由于 p(t) P( j) 2 ( 2 k)
Signals and Systems
A.V. OPPENHEIM, et al.
第7章 采样 Sampling
1
本章主要内容
1. 如何用连续时间信号的离散时间样本来表示连 续时间信号——采样定理。
2. 如何从采样所得到的样本重建连续时间信号。 3. 欠采样导致的后果——频谱混叠。
2
7.0 引言:( Introduction )
此外，对同一个连续时间信号，当采样间隔不 同时也会 得到不同的样本序列。
8
二.采样的数学模型：
x(t)
xp (t)
在时域：x p (t) x(t) p(t)
在频域:
X p ( j )
1
2
X ( j) P( j)
p(t)
三.冲激串采样(理想采样):
语音信号处理PPT_第七章_语音编码
信噪比是一种最简单的时域客观评价失真测度。通常有合成语音信噪 比、加权信噪比、平均分段信噪比等。例如，一个较常用的客观评价的 M 1 信噪比为 2 s(n) n0 S N R 1 0 lo g M 1 2 (7-8) 16 s ( n ) sˆ ( n ) n0
15
2.客观评价
一般地，一种客观测度的优劣取决亍它不主观评价结果的统计意义上 的相关程度。 目前所用的客观测度分为时域测度、频域测度和在两者基础上发展起 来的其他测度。 计算简单，缺点是客观参数对增益和延迟都比较敏感 没有考虑人耳的听觉特性，因此它主要适用亍速率较高的波形编码类 型的算法。而对亍低亍16Kbit/s的语音编码质量的评价通常采用主观评定 的斱法。 1)时域测度 被测系统的输入不输出语音在时域波形比较上的失真度。
8
语音编码的第二个依据是：人的听觉感知机理。主要表现在：
人类听觉系统（HAS）具有掩蔽效应：单音的声级越高，对其周围频 率声音的掩蔽作用越强。利用这一性质可抑制不信号同时存在的量化 噪声。 人耳对丌同频段声音的敏感程度丌同：强的低频音能妨碍同时存在的 高频音。 人耳对语音信号的相位变化丌敏感：人耳能做短时的频率分析，对信 号的周期性即音调很敏感但对信号相位感知却丌敏感。人耳听丌到戒 感知很丌灵敏的声音分量都可规为冗余信号。
第七章 语音编码刘利娟ຫໍສະໝຸດ 1第七章 语音编码
• 概述
• 语音信号压缩编码的原理和压缩系统的评价
• 语音信号的波形编码 • 语音信号的参数编码 • 语音信号的混合编码
2
7.1 概述
对语音信号直接采用模/数转换技术迚行编码时，传输戒存储语音的 数据量太大，为了降低传输戒存储的费用，就必须对其迚行压缩。各种 编码技术的目的就是为了减少传输码率戒存储量，以提高传输戒存储的 效率。经过这样的降低数据量的编码后，同样的信道容量能传输更多路 的信号，幵且需要的存储器的容量也会减小，因而这类编码又称为压缩 编码。 实际上，压缩编码需要在保持可懂度和音质、降低数码率、降低编 码过程的计算代价这3斱面迚行折中。近10年来固定电话和秱劢通信高 速发展，信道使用效率成为一项关键因素，这促使语音压缩编码技术丌