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语音信号处理 14:语音信号的特征应用
语音信号除了有时域特征、频域特征,还有一些如共振峰和基音周期等固有特征。
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语音信号的频域分析
语音的感知过程与人类听觉系统具有频谱分析功能是紧密相关的。因此,对语音信号进行频谱分析,是认识语音信号和处理语音信号的重要方法。所采用的分析方法有很多,主要有滤波器组分析方法和傅里叶分析方法。
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语音信号的时域分析
对信号分析最自然、最直接的方法是以时间为自变量进行分析,语音信号典型的时域特征包括短时能量、短时平均过零率、短时自相关系数和短时平均幅度差等。本文中主要对这些时域的特征及它们的具体应用加以介绍。
语音信号数字化
语音信号数字化之前,必须先进行防混叠滤波及防工频干扰滤波。其中防混叠滤波指滤除高于 1/2 采样频率的信号成分或噪声,使信号带宽限制在某个范围内。

语音信号处理 7:语音信号的非线性产生模型
本文介绍了语音信号的非线性产生模型:调频 - 调幅模型的基本原理、Teager 能量算子、能量分离算法、调频 - 调幅模型的应用。
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语音信号处理 6:语音信号的线性产生模型
本文介绍了语音信号的线性产生模型:激励模型、声道模型、辐射模型。
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语音信号处理 5:语音信号的感知
本文介绍了语音信号的感知:耳的结构、听觉形成、耳蜗作用;人耳的听阈和响度、音调;同时掩蔽和异时掩蔽、各种不同的掩蔽效果。
语音信号处理 3:语音信号处理的的整体结构
从总体上看,语音信号处理过程可以用一个统一的框架来表示,其结构如下图所示。
语音信号处理 2:语音信号处理的应用
语音信号处理技术是计算机智能接口与人机交互的重要手段之一。就语音识别技术而言,其基本任务是将输入语音转化为相应的文本或命令。语音识别的市场前景广泛,在一些应用领域中正迅速成为一个关键的具有竞争力的技术。如在声控应用中,计算机识别输入的语音内
语音信号处理 1:语音信号处理的发展
语音信号处理的研究工作最早可以追溯到 1876 年贝尔发明的电话,它首次完成了用声电—电声转换来实现远距离传输语音的技术。1939 年,Dudley 研制成功了第一个声码器,从此奠定了语音产生模型的基础,这一工作在语音信号处理领域具有划时代的意义。1947 年,贝尔实
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语音信号处理 4:汉语中语音的分类及韵律特性
本文介绍了汉语中语音的分类:辅音、单元音、复元音、复鼻尾音以及汉语语音韵律特性的声学四大特征:音色、音高、音长、音强。
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语音信号处理 4:语音信号在时域和频域的表示
本文介绍了语音信号在时域和频域的表示以及语谱图。
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