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文档简介
第二章
数字音频处理2.1数字音频数字化和预处理语音信号是一个非稳态的、时变的信号带宽约5KHz，主要能量聚集在低频段。总体为非平稳时变信号。但在10~30ms的短时间范围内可以认为语音信号是稳态的、时不变的。说话的声音可以分为清音和浊音浊音：声带振动，时域上有明显的周期性，其短时能量大，短时平均幅度大，短时过零率低；清音：声带不震动，其短时能量小，短时平均幅度小，短时过零率高。2.1数字音频数字化和预处理在按帧进行语音分析、提取语音参数之前，必须进行语音信号的数字化和预处理。语音信号的数字化一般包括放大及增益控制、反混叠滤波、采样、A/D转换及编码。预处理包括预加重、加窗和分帧。2.2语音信号分析语音特性和人耳感知特性语音特征：任何语言的语音都有元音和辅音两种音素。人耳感知特性：人耳对于声波频率高低的感觉于实际频率的高低不呈现关系，人耳对语音信号的幅度谱较为敏感，对相位不敏感2.2语音信号分析语音信号的时域分析短时能量和短时平均幅度短时过零率--一帧语音信号波形穿过横轴的次数短时相关--用于测定两个信号的时域相似性2.2语音信号分析语音信号的频域分析语音短时谱：通过傅里叶变换可以变换到频域；但是无时域信息，无法看到时频关系。语谱图：从语谱图中可以看出基頻、共振峰随时间变化的过程2.2语音信号分析语谱图不同的窗长同时得到两种语谱图，分别为宽带语谱图及窄带语谱图。宽带语谱图：高时间分辨率，宽带300Hz带通滤波器，语音的共振峰频率及清辅音的能量汇集区窄带语谱图：高频率分辨率，窄带为45Hz带通滤波器，时间坐标方向表示基音及各次谐波；而宽带声谱图给出2.2语音信号分析梅尔谱和梅尔倒谱（b）等高梅尔滤波器（a）等面积梅尔滤波器2.3语音增强噪声特性冲激噪声：时域波形类似冲激函数的窄脉冲-->阈值时域剔除周期噪声：离散的窄谱-->陷波器方法滤除宽带噪声：噪声频谱普遍分布于语音信号频谱-->非线性处理方法语音干扰：干扰语音信号和待传语音信号同时在一个信道中-->梳状滤波器提取基音和各次谐波后再恢复传输噪声：电路噪声,时域内是语音和噪声的卷积-->同态处理的方法,非加性噪声变换为加性噪声2.3语音增强滤波器法固定滤波器在干扰平稳情况下，周期性噪声可采用固定滤波器法。自适应滤波器:最重要的特性是能有效地在未知环境下中跟踪时变的输入信号，使输出信号达到最优滤波器系数用最小均方误差（LeastMeanSquare,LMS）准则估计2.3语音增强基于相关特性的语音增强减谱法：在假定加性噪声与短时平稳的语音信号相互独立的条件下，从带噪语音的功率谱中减去噪声功率谱，从而得到较为纯净的语音频谱。基于维纳滤波的语音增强：若语音为平稳过程，则维纳滤波对应时域的最小均方差估计基于信号子空间分解的语音增强：将带噪语音信号映射到两个正交的子空间
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