语音信号处理综述1

《语音信号处理综述1》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、课程综述课程名称语音信号处理任课教师周泽华班级08电子（1班）姓名靳国学号0805070064日期2011年10月16日7目录1．前言22.语音信号处理的概念33.语音信号处理的发展历史34.语音信号处理的应用44.1语音编码技术44.2语音合成技术44.3语音识别技术54.4语音理解技术55.语音信号处理的发展趋势66．总结：77．参考文献：77　　　　　　综述语音信号处理1．前言语音信号数字处理技术在国民经济、日常生活和军事领域有着极为重要的应用价值和极其广阔的应用空间。本文介绍了语音信号处理在信息科学中的作用以及应用于科学领域的

2、技术。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。7二．正文2.语音信号处理的概念语音信号处理简称语音处理，是以语音学和数字信号处理为基础而形成的一门综

3、合性学科，处理的目的是要得到一些语音参数以便高效的传输或存储，或者通过处理的某种运算以达到某种用途的要求，例如人工合成出语音，辨识出说话者，识别讲话的内容等。其研究的内容包括：语音信号的传输、编码、降噪；语音识别；语音合成；说话人识别（声纹识别）；语种识别等。3.语音信号处理的发展历史语音识别技术以语音信号处理为研究对象，涉及语言学、计算机科学、信号处理、生理学、心理学等诸多领域，是模式识别的重要分支。该技术有非常广阔的应用前景，从６０年代至今，世界许多著名公司不惜投入巨资进行开发研究。我国的北京大学和中科院声学研究所一直紧跟国际水平

4、，进行汉语语音识别技术的研究工作。５０年代，是语音识别研究工作的开始时期，它以贝尔实验室研制成功可识别十个数字的系统为标志。６０年代，计算机广泛应用于语7音识别的研究工作中，动态规划和线性预测分析技术是这一时期的重要成果。７０年代，语音识别的研究取得了突破性进展。基于线性预测倒谱和动态时间规整技术的特定人孤立语音识别系统被研制成功，提出了矢量量化和隐马尔可夫模型理论。８０年代，语音识别的研究工作进一步深入。其标志是人工神经元网络在语音识别中的成功应用。９０年代，随着计算机技术的飞速发展，语音识别正从研究走向实用，其研究成果已达到相当高

5、的水平。２０００年，正象美国微软公司总裁所说的那样，语音识别技术将使计算机丢掉键盘和鼠标。这无疑将改变我们许多人的工作和生活方式。4.语音信号处理的应用4.1语音编码技术在语音信号数字处理过程中，语音编码技术是至关重要的，直接影响到话音存储、语音合成、语音识别与理解。语音编码是模拟语音信号实现数字化的基本手段。语音信号是一种时变的准周期信号，而经过编码描述以后，语音信号可以作为数字数据来传输、存储或处理，因而具有一般数字信号的优点。语音编码主要有三种方式：波形编码、信源编码(又称声码器)和混合编码，这三种方式都涉及到语音的压缩编码技术

6、。通常把编码速率低于64kbps的语音编码方式称为语音压缩编码技术。如何在尽量减少失真的情况下，降低语音编码的比特数已成为语音压缩编码技术的主要内容。换言之，在相同编码比特率下，如何取得更高质量的恢复语音是较高质量语音编码系统的要求。4.2语音合成技术7语音合成技术就是所谓“会说话的机器”。它可分为三类：波形编码合成、参数式合成和规则合成。波形编码合成以语句、短语、词或音节为合成单元。合成单元的语音信号被录取后直接进行数字编码，经数据压缩组成一个合成语音库。重放时根据待输出的信息，在语音库中取出相应的合成单元的波形数据，将它们连接在一

7、起，经解码还原成语音。参数式合成以音节或音素为合成单元。4.3语音识别技术语音识别又称语音自动识别(AutomatedSpeechRecognition，ASR)，语音识别基于模式匹配的思想，从语音流中抽取声学特征，然后在特征空间完成模式的比较匹配，寻找最接近的词(字)作为识别结果。几十年来，语音识别技术经历了从特定人(SpeakerDependent，SD)中小词汇量的孤立词语和连接词语的语音识别到非特定人(SpeakerIndependent，SI)大词汇量的自然口语识别的发展历程。尽管如此，语音识别技术要走出实验室、全面融入人们

8、的日常生活还需假以时日。当使用环境与训练环境有差异时，如在存在背景噪声、信道传输噪声、说话人语速和发音不标准等情况下，识别系统的性能往往会显著下降，无法满足实用的要求。环境噪声、方言和口音、口语识别已经成为目前语音识别中