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第1章语音信号预处§1.1A/D分析人声频谱规律可以发现，语音信号中浊音的频谱在4Hk以上会快速，清音正好相4kHz8Hk频段都会出现上升。而正常语音在一般情况下都包含有清音、浊音。所以在进行信号分析时4kHz以上频段仍属于处理范围。另一方面，现实环境中原始语音信号不50Hz的市电工频干扰，通常会设置一个反混叠滤波器来消除工频等无用信号的干扰。这个滤波100Hk3.4kHz的带通滤波器。fsfm两倍时，原始信号中的信息一般得以较好保留。在实际应5~10倍。采样后对信号进行离散化，这一过程中会给信号§1.2理特性语音信号的平均功率在经过声门和口鼻辐射后高频部分大800Hz以上按6dB/倍频§1.3 图1- 1-21-2§1.4、目的是将语音段与非语音段区分开来方便后续的压缩和分析提高系统效率研究表明，、 Energy音信号，指信号波形通过时间轴；对于离散时间语音信号，则相邻两个采样点的代数符号，x(n)ZnZn定义为： 清音由于声带不振动，仅靠空气在口腔中摩擦，冲击或来，能量较小。MtMn，En（法称为双门限算法。经典双门限算法的检验步骤如图1-3所示：1-3首先设定一个短时能量阈值Et（或短时平均幅度阈值Mt，En（或Mn）高于这个阈值的信Zt的交点对应的语音帧作为语音段最终的端点。 实验在自然环境下利用Windows自带“机”程序原始语音信号。对信号进行分帧，20ms。由于短时能量和短时平均幅度的作用类似，在仿真实验中仅采用短时能10§1.5第2章语音特征参数提（MFCC§2.1 线性预测倒谱系数LPCC系数是线性预测系数（LPC）在倒谱中的表示，它主要反映了声道发音模型。语音信预测当前或未来的采样值。即第k点或k+n点的采样值通过之前的N个采样值线性组合来近 .美尔倒谱系数与线性倒系L反映模型同美e谱系数重于描人耳对音的非线知特性实验表，人耳不同频的音感知能是不同。以100z为标，低于100Hz000Hzel（）就是建立在elel美尔倒谱系数（） LPCCMFCC用于对实时性要求较高的语音信号处理系统。另外，LPCC参数假设模型为全极点模型，这对元音有较好的描述能力。但对于辅音，全极点模型假设并不贴切，故LPCC参数对辅音的描述效果不甚理想。另一方面，由于LPCC参数的线性特性，对语音信号高频部分的噪音干扰抗性很LPCC参数的使用。MFCCMel频标，这符合语音信号的特性，使得信号低频部分得以力。并且，MFCCLPCC§2.2 奇异值分解法本个数；降维之后是r250的特征矩阵，r为降维之后的每一个样本的特征维度数。 主成分分析法主成分分析（principalcomponentysis，PCA）是将多个变量通过线性变换以选出较少个DN，所以减少计算量，第（1）X1N

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的特征值和特征向量。设该矩阵特征值i对应的特征值为vi，可以证明iCXXvi 独立分量分析法（ICAICA的目的是通过线性变换把观察到的数据X,sWx，而独立分量满足统计d，iiwi,0kg 利用

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