数字语音信号检测与处理

数字语音信号检测与处理——1.2

英语口头禅

在前面简要介绍了语音信号和人类语音通信的高级模型之后，我们可以在数字语音处理技术金字塔中进行更详细的填充。图1.5显示了我们所称的“对语音信号进行数字处理的基本概念的分层视图”。在堆栈的底层是以DSP理论、声学(语音生产)、语言学(语音的声音编码)和感知(声音、音节、单词、句子和最终意义)的形式进行数字语音处理的科学/技术。这些有限的知识区域构成了信号处理的理论基础，这些信号处理被形成来将语音信号转换为一种更有用的形式

第1款第2款

演讲堆九

嵌入其中的信息。第二章-第五章介绍了DSP和语音科学的基本原理。

我们的堆栈的第二层和第三层包含了图1.1的技术金字塔中我们所称的约束层。语音堆栈中的第二层包括语音信号的一组基本表示。这些代表包括：

·时间表示(包括语音波形本身)，

·谱表示(傅里叶幅度和相位)，

·同态表示(倒谱域)，最后是

·模型表示，如线性预测编码(LPC)

整本书都会显示，每一次演讲都有强项和弱点，因此，所有这些都在现代语音处理系统中得到了广泛和广泛的应用。第6-9章涉及语音信号的四种基本数字表示.

栈中的第三层涉及到将各种语音恢复信息集成到估计语音信号基本特性的算法中。第二层和第三层是用虚线分隔的，这意味着计算语音表示的算法和在提取语音特征的算法中使用这些表示之间的边界不是刚性的。语音处理算法的例子包括确定是否应将信号波形的一段划分为：

演讲或沉默(背景信号)，

有声语音或无浊音语音或背景信号。

如果被分析的信号段被归类为浊音语音，各种速度算法(统称为基音检测方法)有助于确定基音周期(或基音频率)，并且可以使用一组不同的算法(称为共振峰估计方法)来估计感兴趣的语音段的声道共振或声强。我们将在第十章中看到，提取或估计特定语音特征的算法的性质和有效性在很大程度上取决于该算法所基于的表示或表示。第十章给出了基本表示在语音分析算法中的应用。

语音堆栈的第四层和顶层是语音处理的终端用户应用程序集。这一层代表了该技术的收益，包括语音编码、语音合成、语音识别和理解、说话人验证和识别、语言翻译、语音增强系统、语音加速和慢降系统等。在第1.3节中，我们概述了其中的几个应用领域，在第11-14章中，我们详细描述了第三主要应用领域，即语音和音频编码(第11-12章)、语音合成(第13章)

数字语音信号检测与处理——12

1.2

英语口头禅

在前面简要介绍了语音信号和人类语音通信的高级模型之后，我们可以在数字语音处理技术金字塔中进行更详细的填充。图1.5显示了我们所称的“对语音信号进行数字处理的基本概念的分层视图”。在堆栈的底层是以DSP理论、声学(语音生产)、语言学(语音的声音编码)和感知(声音、音节、单词、句子和最终意义)的形式进行数字语音处理的科学/技术。这些有限的知识区域构成了信号处理的理论基础，这些信号处理被形成来将语音信号转换为一种更有用的形式

第1款第2款

演讲堆九

嵌入其中的信息。第二章-第五章介绍了DSP和语音科学的基本原理。

我们的堆栈的第二层和第三层包含了图1.1的技术金字塔中我们所称的约束层。语音堆栈中的第二层包括语音信号的一组基本表示。这些代表包括：

·时间表示(包括语音波形本身)，

·谱表示(傅里叶幅度和相位)，

·同态表示(倒谱域)，最后是

·模型表示，如线性预测编码(LPC)

整本书都会显示，每一次演讲都有强项和弱点，因此，所有这些都在现代语音处理系统中得到了广泛和广泛的应用。第6-9章涉及语音信号的四种基本数字表示.

栈中的第三层涉及到将各种语音恢复信息集成到估计语音信号基本特性的算法中。第二层和第三层是用虚线分隔的，这意味着计算语音表示的算法和在提取语音特征的算法中使用这些表示之间的边界不是刚性的。语音处理算法的例子包括确定是否应将信号波形的一段划分为：

。演讲或沉默(背景信号)，

。有声语音或无浊音语音或背景信号。

如果被分析的信号段被归类为浊音语音，各种速度算法(统称为基音检测方法)有助于确定基音周期(或基音频率)，并且可以使用一组不同的算法(称为共振峰估计方法)来估计感兴趣的语音段的声道共振或声强。我们将在第十章中看到，提取或估计特定语音特征的算法的性质和有效性在很大程度上取决于该算法所基于的表示或表示。第十章给出了基本表示在语音分析算法中的应用。

语音堆栈的第四层和顶层是语音处理的终端用户应用程序集。这一层代表了该技术的收益，包括语音编码、语音合成、语音识别和理解、说话人验证和识别、语言翻译、语音增强系统、语音加速和慢降系统等。在第1.3节中，我们概述了其中的几个应用领域，在第11-14章中，我们详细描述了第三主要应用领域，即语音和音频编码(第11-12章)、语音合成(第13章)以及语音识别和自然语言理解(第14章)。

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