语音信号处理大纲(2)

一、考核知识点

（一）卷积与解卷的基本概念 （二）同态信号处理的基本原理 （三）复倒谱和倒谱的基本概念

（四）语音信号两个卷积分量复倒谱的性质 （五）避免相位卷绕的几种算法 二、考核要求

（一）卷积与解卷积的基本概念

1.识记：（1）根据语音信号的产生模型，可以将其用一个线性非时变系统的输出表示，即看作是声门激励信号和声道冲激响应的卷积。

（2）为了分离加性组合信号，常采用线性滤波方法。而为了分离非加性信号（如乘积性或卷积性组合）信号，常采用同态滤波技术。 （二）同态信号处理的基本原理

1.识记：同态信号处理的基本概念与作用。同态信号处理的作用就是将非线性问题转化为线性问题来处理。根据实现原理分为乘积同态处理和卷积同态处理。

2.领会：同态信号处理的基本实现方法，实现框图，数字证明。 （三）复倒谱和倒谱

1.识记：复倒谱与倒谱的基本概念，定义。 （四）语音信号两个卷积分量复倒谱的性质

1.识记：（1）一个周期冲激的有限长度序列，其复倒谱也是一个周期冲激序列，而且长度Np不变，只是序列变为无限长度序列。同时其振幅随着K值的增大南昌衰减。 （2）声道冲激响应序列复倒谱的性质。 2.领会：（1）声门激励的数学描述。

（2）声道冲激响度序列的零标点模型描述，各个零标点结系统响应的影响。 （五）避免相位卷绕的几种算法

1.领会：（1）从傅里叶变换的角度说明相位卷绕产生的原因。 （2）利用微分法消除相位卷绕的数学描述和实现框图。 （3）利用最小相位法求信号复倒谱的原理实现。 （4）利用递推法求信号复倒谱的基本方法及其局限性。

第六章 语音信号的线性预测分析 一、考核知识点

（一）线性预测分析的基本概念 （二）线性预测分析的基本原理 （三）线性预测方程组的建立

（四）利用自相关法求解线性预测方程组 （五）利用协方差法求解线性预测方程组 （六）利用格型法求解线性预测方程组 （七）LPC谱估计和LPC复倒谱 （八）线谱对分析原理与参数求解 （九）极零模型 二、考核要点

（一）线性预测分析的基本概念

1.识记：线性预测分析包含的基本概念是，一个语音的抽样能够用过去若干个语音抽样的线性组合来逼近。通过使实际语音抽样和线性预测抽样之间差值的平方和（在一个有限间隔上）达到最小值，即进行最小均方误差的逼近，能够决定唯一的一组预测系数。 （二）线性预测分析的基本原理

1.识记：采用全极点模型分析语音信号的理论依据。全极点模型最易于计算，对全极点模型作参数估计是对线性方程组的求解过程；有时无法知道输入序列；人的听觉对于那种只能用零点来表示的频谱陡峭谷点是迟钝的；如果不考虑鼻音和摩擦音，那么语音的声道传递函数就是一个全极点模型。 2.领会：线性预测分析的物理意义与优越性。 （三）线性预测方程组的建立 1.识记：最小均方误差准则。

2.领会：线性预测方程组的建立，根据线性预测器和最小均方误差准则则能够最终得到线性预测方程组，并进行简化。

3.应用：线性预测方程组的数学推导。 （四）利用自相关法求解线性预测方程组 1.识记：自相关函数的定义，性质。

2.领会：自相关法求解线性预测方程组的矩阵形式。 3.应用：自相关法矩阵方程组的具体求解过程。

（五）利用协方差法求解线性预测方程组

1.识记：（1）协方差法与自相关法的不同之处在于这种方法无需对语音信号加窗，即不规定信号的长度范围，它可使信号的N个样点上误关最小，即把计算均方误差的间隔固定下来。

（2）自相关与协方差法二者的优缺点比较2.领会：协方差法的线性预测方程组矩阵表示，图解表示。 （六）利用格型法求解线性预测方程组

1.识记：（1）格型法的基本原理。（2）格型法分析滤波器结构。（3）格型滤波器的优点。 2.领会：（1）格型法求解的基本方法，包括正向格型法、反向格型法、几何平均格型法、伯格法、协方差格型法。

（七）LPC谱估计和LPC复倒谱

1.识记：（1）线性预测分析的阶数p的选取原则，首先要保证有足够的极点来模拟声道响应的谐振结构，但p值达到12～14后，若进一步增加则误差改善很小。

（2）在线性预测分析中，分析帧长度N同样重要，N尽可能小有好处，在LPC线性方程组求解中，计算量都与N成正比。但谱估计的精度随着N的增加而提高。通常取N为2～3个基音周期长度。 （3）复倒谱的计算方法，复倒谱分析的优点。 （八）线谱对分析原理与参数求解 1.识记：（1）线谱对分析的优点。

（2）线谱对分析的基本原理（3）线谱对参数求解的基本方法。 （九）极零模型

1.识记：将极零模型转变为全极点模型的基本方法。 第七章 语音信号的矢量量化 一、考核知识点 （一）矢量量化概述 （二）矢量量化的基本原理 （三）失真测度

（四）最佳矢量量化器和码本的设计 二、考核要求 （一）矢量量化概述

1.识记：（1）矢量量化的理论依据与优越性。根据仙农信息论可以得出，矢量理化总是优于标题量化，且矢量维数越大性能越优越。因为矢量量化有效利用了矢量中各分量间的各种相互关联的性质。采用矢量理化技术对信号波形数据进行压缩，可以获得非常高的压缩比。

（2）矢量量化的基本概念。矢量量化是将若干个取样信号分成一组，即构成一个乔量，然后对此矢量一次进行量化，即作为一个整体进行量化。 （二）矢量量化的基本原理

1.识记：（1）矢量量化的过程。将语音信号波形的K个样点的每帧，或有K个参数的每一帧参数，构成K维空间中的一个矢量，然后对这个矢量进行量化。 （2）矢量量化的实现原理框图。 （三）失真测度

1.识记：（1）失真测度必须具备的几个特性。必须在主观评价上有意义；必须是易于处理的；平均失真存在且可计算；易于硬件实现。

（2）欧式距离—均方误差的基本概念。 （四）最佳矢量量化器和码本的设计

1.识记：（1）矢量量化器最佳设计的两个条件。最佳划分和最佳码书。 （2）初始码书的生成方法。随机选取法、分裂法和乘积码书法 第九章 语音检测分析 一、考核知识点 （一）基音检测 （二）共振峰估值 二、考核要点 （一）基音检测

1.识记：（1）基音检测的重要性与难点。基音的提取和估计是语音信号处理中十分重要的一个问题，准确地检测语音信号的基音周期对于高质量的语音分析与合成、语音压缩编码、语音识别和说话人确认等具有重要意义。在低速率语音编码中，准确的基音检测是非常关键的，它直接影响到整个系统的性能。 （2）基音检测的三种方法：波形估计法、相关处理法和变换法。 （3）并行处理法的基本原理与实现框图。 2.领会：（1）中心削波法的基本原是与实现图。 （2）利用倒谱法提取基音的基本原理与实现方法。

（3）利用简化逆滤波器法进行基音检测的基本原理与实现方法。 （二）共振峰估值

1.识记：（1）共振峰估计中存在的问题。

（2）带通滤波器组法提取共振峰特性的基本原理。

第十章 语音编码（一）——波形编码 一、考核知识点

（一）语音编码的目的与应用前景 （二）语音信号的压缩编码原理

（三）脉冲编码的调制（PCM）及其自适应 （四）预测编码及自适应预测编码原理

（五）自适应差分脉冲编码调制及自适应增量调制 （六）子带编码 （七）自适应变换编码 二、考核要求

（一）语音编码的目的与应用前景

1.识记：（1）话音编码的目的是在保持可以接受的失真的情况下采用尽可能少的比特数表示语音。 2.语音信号数字传输的应用前景。 （二）语音信号的压缩编码原理

1.识记：（1）语音压缩的必要性。语音编码的目的是在保持可以接受的失真情况下，采用尽可能少的比特数表示语音。如果对语音直接数字化，则传输或存储语音的数据量太大。为了降低传输或存储的费用，必须对其压缩。

（2）语音压缩的基本依据及理论分析。 （3）语音通信质量的分类。

（4）波形编码与声码器的性能比较。 （三）脉冲编码调制及其自适应

1.识记：（1）PCM的基本原理。（2）均匀PCM中，信噪比与量化比特数的关系。（3）非均匀PCM的基本思想。（4）U律与A律的压扩特性。 2.领会：自适应PCM的基本原理与实现框图。 （四）预测编码及其自适应APC

1.识记：（1）预测编码的基本概念。（2）短时预测与长时预测的基本概念。 （五）自适应差分脉冲编码调制（ADPCM）及自适应增量调制（ADM） 1.识记：（1）DPCM的基本原理与实现框图。 （2）ADPCM的实现原理。

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