语音的产生机理
2024版《人工智能》PPT课件
《人工智能》PPT课件•人工智能概述•机器学习原理及算法•自然语言处理技术•计算机视觉技术•语音识别与合成技术•智能推荐系统与数据挖掘•人工智能伦理、法律与社会影响目录定义与发展历程定义人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新技术科学。
发展历程从早期的符号学习到现代的深度学习，人工智能经历了多个发展阶段，包括专家系统、知识工程、机器学习等。
重要事件人工智能领域的重要事件包括图灵测试、达特茅斯会议、AlphaGo战胜围棋世界冠军等。
人工智能的技术原理包括感知、思考、学习和行动四个方面，通过模拟人类的思维和行为方式来实现智能化。
技术原理人工智能的核心思想是让机器能够像人类一样具有智能，包括理解、推理、决策、学习等能力。
核心思想人工智能的实现方式包括符号主义、连接主义和行为主义等多种方法，其中深度学习是当前最热门的技术之一。
实现方式技术原理及核心思想前景展望未来人工智能的发展前景非常广阔，将会在更多领域得到应用，同时也会出现更多的技术创新和突破。
应用领域人工智能已经广泛应用于各个领域，包括智能家居、自动驾驶、医疗诊断、金融风控等。
挑战与机遇人工智能的发展也面临着一些挑战，如数据安全、隐私保护等问题，但同时也带来了巨大的机遇和发展空间。
应用领域与前景展望原理通过最小化预测值与真实值之间的均方误差，学习得到最优的线性模型参数。
应用预测连续型数值，如房价、销售额等。
原理在特征空间中寻找最大间隔超平面，使得不同类别的样本能够被正确分类。
应用分类问题，如图像识别、文本分类等。
原理通过递归地选择最优特征进行划分，构建一棵树状结构，用于分类或回归。
应用分类、回归问题，如信用评分、医学诊断等。
原理将数据划分为K个簇，使得同一簇内的数据尽可能相似，不同簇间的数据尽可能不同。
应用数据挖掘、图像压缩等。
原理通过计算数据点间的相似度，将数据逐层进行聚合或分裂，形成树状结构。
应用社交网络分析、生物信息学等。
第八章-声乐语音分析基础
阴平 阳平 上声 去声
高平调 中升调 降升调 全降调
55 35 214 51
ˉ ˊ
ˇ
ˋ
妈 麻 马 骂
声学基础
第六章 声乐和语音分析基础
汉语语音学
声学基础
第六章 声乐和语音分析基础
汉语语音学
语言频谱
语言频谱有两种 ：长时平均频谱和短时频谱。 语言信号的频带约在100Hz～10000Hz；主要频段约 为100Hz～4000Hz。不传送基音的电话语言则定为 300Hz～3400Hz。 由于声道形状的不同可产生出不同语音，也就有不 同的简正方式，表现在语音短时频谱上，称之为共 振峰。
美声唱法强调呼吸的作用，并注意鼻腔和咽腔的共鸣，共 鸣区靠前则高音出来，共鸣区靠后则低音好。
声学基础
第六章 声乐和语音分析基础
歌唱发声
女声比男声高一个八度，男声或女声即使频段相同，音色 也不同。 受过声乐训练的演员与一般人说话或唱歌的不同在于前者 多一个或几个八度共振峰，尤其是在2500Hz附近。
汉语语音学
复韵母
由复合元音充当的韵母叫复韵母 复合元音：是两个或两个以上的元音在一个音节内 结合在一起构成的。如“白”的韵母“ai[ai]”是 一个复合元音
声学基础
第六章 声乐和语音分析基础
汉语语音学
鼻韵母
由元音和鼻辅音一起构成的韵母叫鼻韵母（元音+鼻 辅音。普通话里可以出现在元音后面的鼻辅音只有 两个： 舌尖鼻辅音n（舌尖抵住上齿龈）：an 舌根鼻辅音ng（舌根轻轻抵住软腭）ang 发音时发音器官由元音的发音状态向鼻音的发音状 态逐渐变动，鼻音成分逐渐增加，最后完全变为鼻 音。
声学基础
第六章 声乐和语音分析基础
“两域映射”理论视阈下语音隐喻生成机制的解读
“两域映射”理论视阈下语音隐喻生成机制的解读作者：王雪娇来源：《科教导刊·电子版》2020年第06期摘要自1999年“语音隐喻”这一术语首次被提出以来，尚未有国内外学者对其做过全面系统的论述。
本文以“两域映射”理论作为理论支撑，对俄语广告语中的语音隐喻现象进行初步探索，分析其生成机制，以期得到更多学者对语音隐喻的关注和研究。
关键词语音隐喻“两域映射”理论俄语广告语中图分类号：H313 文献标识码：A0引言语言是由语音、语法、语义三个层面组成的一个完整的符号系统。
人类的语言最开始是通过语音的形式表现出来，隐喻在日常生活中无处不在，它不仅仅是一种修辞方式，更是人类普遍认知的工具。
目前对于隐喻的研究大多集中在语法和语义层面，相对而言，在语音层面，即语音隐喻的研究还相对薄弱。
1999年，匈牙利学者Ivan Fonagy首次提出了“语音隐喻”这一术语，并从语音及其所表达意义之间象似性这一角度对语音隐喻展开研究，但并未对语音隐喻作出明确的界定。
在国内最早对语音隐喻做出较为全面系统研究的学者是李宏教授他结合Ivan Fonagy的“语音隐喻”观点，从语音修辞的视角出发对汉英语言中语音隐喻的表达方式进行了对比研究，尽管李教授的研究在语音隐喻的分类方面出现了重复现象，但为后人的进一步研究指明了方向。
20世纪80年代，美国学者George Lakoff和Mark Johnson提出了对隐喻研究具有重大意义的“两域映射理论”。
自此之后，语言学界掀起了一股“隐喻热”，中外学者们对隐喻的研究犹如雨后春笋一般，对隐喻的研究也从传统的修辞学范畴扩展到认知领域当中。
“两域映射理论”为语音隐喻的研究提供了新的可能性，基于国内外学者目前并未对语音隐喻做出过全面深入的研究，本文尝试以中俄广告语中的语音隐喻为例，利用“两域映射理论”对语音隐喻的生成机制进行尝试性解读。
1“两域映射”理论George Lakoff和Mark Johnson 指出，隐喻并不单单是一种语言学现象，更为重要的是，它更是人类的一种普遍存在于我们思想和行为中的认知方式，他们为隐喻现象的研究提供了一个新的视角，这个视角跳出了传统的修辞学的框架，将研究重点放在了隐喻形成的机制以及运作方式上。
语音信号处理梁瑞宇版课后思考题答案
语音信号处理梁瑞宇版课后思考题答案1、人的发音器官有哪些。
人耳听觉外周和听觉中枢的功能是什么。
（1）人的发音器官包括：肺、气管、喉（包括声带）、咽、鼻和口。
（2）听觉外周指的是位于脑及脑干以外的结构，包括外耳、中耳、内耳和蜗神经，主要完成声音采集、频率分解以及声能转换等功能。
听觉中枢包含位于听神经以上的所有听觉结构，对声音有加工和分析的作用，主要包括感觉声音的音色、音调、音强、判断方位等功能，还承担与语言中枢联系和实现听觉反射的功能。
2、人耳听觉的掩蔽效应分为哪几种。
掩蔽效应对研究语音信号处理系统有什么启示。
（1）掩蔽效应分为同时掩蔽和短时掩蔽。
（2）同时掩蔽是指同时存在的一个弱信号和一个强信号频率接近时，强信号会提高弱信号的听阀，当弱信号的听阀被升高到一定程度时就会导致这个弱信号变得不可闻。
一般来说，对于同时掩蔽，掩蔽声愈强，掩蔽作用愈大。
掩蔽声与被掩蔽声的频率靠得愈近，掩蔽效果愈显著。
两者频率相同时掩蔽效果最大。
（3）当A声和B声不同时出现时也存在掩蔽作用，称为短时掩蔽。
短时掩蔽又分为后向掩蔽和前向掩蔽。
掩蔽声B即使消失后，其掩蔽作用仍将持续一段时间，约0.5--2秒，这是由于人耳的存储效应所致，这种效应称为后向效应。
若被掩蔽声A出现后，相隔0.2秒之内出现了掩蔽声B，它也会对A起掩蔽作用，这是由于A声尚未被人所反应接受而强大的B声已来临所致，这种掩蔽称为前向掩蔽。
3、根据发音器官和语音产生机理，语音生成系统可分成哪个部分。
各有什么特点。
语音生成系统分成三个部分，在声门（声带）以下，称为“声门子系统”，它负责产生激励振动，是“激励系统”。
从声门到嘴唇的呼气通道是声道，是“声道系统”。
语音从嘴唇辐射出去，所以嘴唇以外是“辐射系统”。
语音信号的提取与识别技术(说话人识别系统)的研究
语音信号的提取与识别技术摘要语音识别(Speech Recognition)是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的技术.说话人识别是语音识别的一种特殊方式.本论文中,将主要介绍说话人识别系统.说话人识别是指通过说话人的语音来自动识别说话人的身份，它在许多领域内有良好的应用前景。
本文通过分析语音特征参数的特点和说话人识别的基本方法，提出了以美尔倒谱差分和线性预测差分为特征，通过动态时间归整算法来识别的文本相关说话人辨认系统。
关键词: 语音识别, 说话人识别, 线性预测倒谱，美尔倒谱系数，动态时间归整The pick-up of speech signal and speech recognitionAbstractSpeech Recognition is a kind of technology that is using computer to transfer the voice signal to an associated text or command by identification and understand. Speaker recognition is a kind of special way of V oice-identifications. The paper is going to introduce speaker recognition. Speaker recognition is the process of automatically recognizing who is speaking on the basis of individual information include in speech signals. It has well application prospects in many fields. By analyzing speech characteristic parameters and the basis methods of speaker recognition, we choose MFCC and LPCC's difference to be the speech characteristic parameters. Using DTW to recognize text-dependent speech, we have developed a speaker identification system in this paper.Key words:V oice-Identification, Speaker-identification LPCC,MFCC, Dynamic Time Warping目录1引言 (1)2 语音识别技术的基础 (2)2.1 语音识别发展简史 (2)2.2 语音识别技术的应用 (3)3 说话人识别技术的国内外研究现状 (5)3.1 国内外发展水平 (5)3.2主要应用领域 (5)3.3 技术难点 (6)4 说话人识别技术基础 (8)4.1 说话人识别的基本原理 (8)4.2说话人识别系统中常用的特征 (9)4.3 说话人识别的分类 (10)4.4 说话人识别的主要方法 (11)4.5 说话人识别系统的性能评价 (13)5 语音信号分析与预处理 (16)5.1 语音产生机理 (16)5.2 语音信号的数字化和采集 (17)5.3 语音信号的数字模型 (18)5.3.1激励模型 (18)5.3.2 声道模型 (18)5.3.3辐射模型 (20)5.4语音信号的预加重处理 (20)5.5语音信号的短时参数特征 (21)5.5.1短时频谱 (22)5.5.2短时自相关函数 (22)5.5.3短时能量和短时平均幅度 (22)5.5.4短时过零分析 (23)5.5.5倒谱 (24)5.5.6线性预测编码(LPC)参数 (24)5.5.7短时基音周期估计 (25)5.6语音信号端点检测 (27)5.6.1双门限端点检测算法 (28)5.6.2 LPC美尔倒谱特征端点检测方法 (28)6说话人特征提取 (32)6.1线性预测系数LPC (32)6.1.1线性预测的基本原理 (33)6.2.2线性预测系数的求取 (35)6．2线性预测倒谱系数LPCC (36)6.2.1同态处理基本原理 (36)6.2.2线性预测倒谱 (37)6.2.3线性预测差分倒谱 (38)6.3美尔倒谱系数MFCC (39)6.3.1 MFCC系数的提取 (39)6.3.2美尔差分倒谱参数 (40)6.4特征参数的实际提取 (41)6.4.1 LPCC参数计算流程 (41)6.4.2 MFCC的计算 (43)7．说话人识别系统实现 (46)7.1文本相关说话人辨认系统的实现 (46)7.2线性预测倒谱参数的提取实现 (47)7.3美尔倒谱系数及其差分的提取实现 (48)7.4MFCC参数文本相关系统实现 (51)8结论 (54)致谢 (55)参考文献 (56)1引言语言是人类交流信息的基本手段，在人们日益扩大的交流中占据着重要的地位.在如今高度发达的信息社会中用数字化的方法进行语音的传送、储存、识别、合成、增强等是整个数字化通信网中最重要、最基本的组成部分之一。
肺部听诊
特点
– 似抬舌后经口腔呼气时发出“ha”的音响 似抬舌后经口腔呼气时发出“ 的音响 – 吸气相 < 呼气相（1:3） 呼气相（ ） – 呼气音响强，音调高 呼气音响强，
支气管呼吸音
（Bronchial Breath Sound) 分布
– 喉部、胸骨上窝、背部第 、7颈椎 喉部、胸骨上窝、背部第6、 颈椎
Locations of Normal Sounds
肺泡呼吸音
( Vesicular Breath Sound )
正常差异： 正常差异：呼吸音 的强弱与性别、 的强弱与性别、年 龄、呼吸的深浅、 呼吸的深浅、 肺组织弹性的大小 及胸壁的厚薄等有 关
支气管肺泡呼吸音
（Bronchovesicular Breath Sound ) 产生机制： 产生机制：兼有支气管呼吸音和 肺泡呼吸音特点的混 合性呼吸音
肺泡呼吸音
（Vesicular Breath Sound ) 特点： 特点：
– 声音似上齿咬下唇吸气时发出的 “fu” 声 – 吸气相 > 呼气相（3:1） 呼气相（ ） – 吸气音响比呼气强，音调高 吸气音响比呼气强，
肺泡呼吸音
( Vesicular Breath Sound ) 分布： 分布：正常人胸部除支气管呼吸音部 位和支气管肺泡呼吸音部位外其余部 位均闻及肺泡呼吸音
初较清楚， 初较清楚，屏注呼吸时此音消失
胸膜磨擦音（pleural friction rub） rub）
特点
– 听诊器加压听诊更清楚 – 听诊部位以前下侧胸壁最清楚 – 可变性大，时消时现，常伴有胸痛 可变性大，时消时现，
胸膜磨擦音 性质 部位 听诊器加压 咳嗽 手背互相磨擦、 手背互相磨擦、擦纸音 腋中线下部 增强 无变化
语音识别
语音识别技术的研究摘要：随着计算机处理能力的迅速提高，语音识别技术得到了飞速发展，其技术的应用正在日益改变着人类的生产和生活方式。
本文介绍了语音识别的基本原理、方法，综述了语音识别系统的分类及语音识别系统模型，并分析了语音识别所面临的问题。
关键字：语音识别,应用,语音识别原理,语音识别系统语音识别是以语音为研究对象，通过语音信号处理和模式识别让机器自动识别和理解人类口述的语言。
语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。
语音识别是一门涉及面很广的交叉学科，它与声学、语音学、语言学、信息理论、模式识别理论以及神经生物学等学科都有非常密切的关系。
语音识别技术正逐步成为计算机信息处理技术中的关键技术．语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。
其应用领域非常广泛，常见的应用系统有：语音输入系统，语音控制系统，智能对话查询系统等。
1 语音识别基础1.1语音识别技术原理语音识别系统本质上是一种模式识别系统。
包括特征提取、模式匹配、参考模式库等三个基本单元．它的基本结构如图所示：未知语音经过话筒变换成电信号后加在识别系统的输入端，首先经过预处理．再根据人的语音特点建立语音模型，对输入的语音信号进行分析，并抽取所需的特征，在此基础上建立语音识别所需的模板。
而计算机在识别过程中要根据语音识别的模型，将计算机中存放的语音模板与输入的语音信号的特征进行比较，根据一定的搜索和匹配策略，找出一系列最优的与输入语音匹配的模板。
然后根据此模板的定义，通过查表就可以给出计算机的识别结果。
显然，这种最优的结果与特征的选择、语音模型的好坏、模板是否准确都有直接的关系。
预处理是指在特征提取之前，先对原始语音进行处理，部分消除噪声和不同说话人带来的影响，使处理后的信号更能反映语音的本质特征。
最常用的预处理有端点检测和语音增强。
端点检测是指在语音信号中将语音和非语音信号时段区分开来，准确地确定出语音信号的起始点。
计算语言学(2024)
造性。
18
2024/1/29
05
CATALOGUE
语音识别与合成
19
语音识别的原理
声学建模
将输入的语音信号转换为声学特 征向量，如梅尔频率倒谱系数（ MFCC），以描述语音的声学特
性。
2024/1/29
语言建模
构建语言模型来描述词与词之间的 概率关系，常用的有N-gram模型 和神经网络语言模型。
2024/1/29
12
句法分析
句子结构分析
确定句子中词汇之间的结构关系，如主谓宾、定状补 等。
依存关系分析
分析句子中词汇之间的依存关系，如动词与其宾语、 形容词与其修饰的名词等。
短语结构分析
识别并分析句子中的短语结构，如名词短语、动词短 语等。
2024/1/29
13
语义理解
词汇语义
理解词汇在特定上下文中的含义和用法。
1 2
个性化语言处理技术的发展
随着个性化需求的不断增长，计算语言学将更加 注重个性化语言处理技术的研究和应用，如个性 化推荐、情感分析等。
多模态语言处理的深度融合
未来计算语言学将更加注重多模态语言处理的深 度融合，实现文本、语音、图像等多种信息的联 合处理和应用。
语言智能的进一步提升
3
随着计算语言学技术的不断发展，语言智能将得 以进一步提升，实现更加自然、高效的人机交互 和智能应用。
基于规则的翻译
通过预设的语法和词汇规则进行翻译，这种方法需要大量的手工编 码规则。
基于统计的翻译
利用大量的双语语料库进行统计学习，构建翻译模型。这种方法可 以自动从语料库中学习翻译规则，避免了手工编码的繁琐。
基于神经网络的翻译
通过深度学习技术，构建大规模的神经网络模型进行翻译。这种方法 可以自动学习语言的复杂特征，并实现更加准确的翻译。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
历史
原先的说话人识别，往往是用视觉来判断声
音频谱图，或者用听觉判断是谁的声音。 随着计算机的发展，自动说话人识别（ASR） 的研究得到了迅速的发展。
自动说话人识别是指利用计算机技术，不需
要人们的干预，自动的进行身份认证。
内容
1.
2.
引言 历史 语音产生机理 语音特征
3.
4. 5.
系统架构
语音的产生机理
语音产生器官
发声器官——语音合成
肺、气管、喉（包括声带）、 咽、鼻、口。它们共同形成 一条形状复杂的管道 喉与气管的接口处称为声门
引言
The speaker recognition process relies on features influenced by both the physical structure of an individual’s vocal tract and the behavioral characteristics of the individual. 声音是个复杂的信号，说话人有关的差异是声道在解剖学 上的差异和后天的说话习惯差异的综合的结果。在说话人 识别中，所有的这些差异都可以被用来区别不同的用户。 它涉及到说话人发音器官上的个性差异、发音声道之间的 个性差异、发音习惯之间的个性差异等不同级别上的差异。 说话人识别是交叉运用心理学、生理学、语音信号处理、 模式识别、统计学习理论和人工智能的综合性研究课题。
引言
说话人识别的特殊优势
对用户干扰少，易被用户接受 最经济的方法之一，输入设备造价低廉 语音获取非接触，具备卫生方面的安全性 适用基于电信网络的应用中
因此，说话人识别研究具有巨大应用前景
Hale Waihona Puke 引言声纹分析技术的应用领域：
信息查询领域的应用 在电话交易的应用 在PC以及手持式设备上面的应用 在保安系统以及证件防伪中的应用 与二维条码技术相结合的防伪应用
语音的产生机理
众所周知，发声从肺部挤出空气开始，空气通过振动声带 造出振动波。由于这个振动波在自声带到口为止的“3个 箱子”各自振动，进一步强化共振，最终构成声音。 这3个箱子是“咽头”、“口腔”、和“鼻腔”。在制造 语音的3个箱子中，口腔扮演了重要的角色。因为通过舌 头能够改变空间的容积。如果容积改变，则发音也改变了， 3个频率的组合产生声音。
污染，甚至有可能也对频域特征造成污染， 这就给提取出正确的反映说话人的特征，造 成了很大的困难。
内容
1.
2.
引言 历史 语音产生机理 语音特征
3.
4. 5.
系统架构
历史
以人们的语音作为身份认证的手段，据说是从 1660 年英国查尔斯一世之死的判决开始的，首次 利用语音作为推断犯人作案的线索。 其后随着技术的发展，电话克服了距离的障碍， 录音手段克服了时间的障碍，从而使得对语音的 说话人个性的分析得到了关注。
挑战
说话人的发音经常与环境、情绪、健康状态有密 切关系。 语音信号或者称为“声纹（voiceprint）”与指纹 （fingerprint）不同，指纹是静态的、固定不变的 生理特性，而说话人特征具有长时变动特性，会 随时间、年龄的变化而变化。 如感冒、声道管疾病，都有可能使发出的声音改 变。 情绪变化也是一个因素，大声喊叫的时候，声道 的形状显然同正常状态有很大的不同。
挑战
声音往往是可以模仿的，还可以预先录制起
来，如何区别真假声音也是很头痛的事情。 特别是对于远程电话身份认证，不能采用同 用户的其他特征相结合的办法。
挑战
线路传输所带来的线路噪声，包括不同线路
噪声情况可能不同、同一线路在不同时期噪 声情况也会不同，噪声的处理也很有难度。
噪声可能导致语音信号在整个时域空间上的
历史
从1937 年开始，以C. A. Lindbergh 先生的儿子拐骗事件 为开端，对语音的说话人个性开展了科学的测量和研究。 1945 年，美国贝尔实验室的R. K. Pooter 发明了语音频谱 图，能把所谓的声纹（voiceprint）动描述出来。 1962 年，贝尔实验室的L. G. Kersta 第一次介绍了采用上 述方法进行说话人识别的可能性。 1966 年，美国法院第一次采用此方法进行了取证。
引言
语音处理研究的基本内容
说的是什么内容？ · · · · 语音识别 是谁在说话？· · · · · · · · · · · · 声纹识 别 说的是什么语言？ · · · · 语种识别 计算机去说话？ · · · · · · · · 文语转 换 怎么把话说好？ · · · 说话水平评估
引言
Speaker, or voice, recognition is a biometric modality that uses an individual’s voice for recognition purposes. 说话人识别（声纹识别）是一项根据语音波形中反映说话 人生理和行为特征的语音参数，自动识别说话人身份的技 术。 It is a different technology than “speech recognition”, which recognizes words as they are articulated, which is not a biometric. 声纹识别利用的是语音信号中的说话人信息，而不考虑语 音中的字词意思，它强调说话人的个性;而语音识别的目的 是识别出语音信号中的言语内容，并不考虑说话人是谁， 它强调共性。
生物认证技术
Biometrics
第五章 声纹识别
内容
1.
2.
引言 历史 语音产生机理 语音特征
3.
4. 5.
系统架构
引言
声音是携带信息的极其重要的媒体（20％）
声音是通过空气传播的一种连续的波，叫声波， 也具有反射、折射和衍射现象。
声音信号是由许多频率不同的分量信号组成的复 合信号。复合信号的频率范围称为带宽。 带宽为20Hz－20kHz的信号称为音频（audio）信 号，可以被人的耳朵感知。 声音是时基类媒体。