1信号的特性?

·时域特性

·频域特性

2信号的频谱是什么？

·频谱是频率的分布曲线
复杂振荡分解为振幅不同和频率不同的谐振荡
谐振荡的幅值按频率排列的图形叫频谱

·是频率谱密度的简称
对信号的研究从 时域引到频域

不同频率

不同振幅

正弦波图
复合波

3语音信号分析

·时域分析

时域分析就是直接对信号的时域波形进行分析，提取出一些特征参数，比如短时能量和平均幅度、短时平均过零率、短时自相关函数和短时平均幅度差函数等。

语音信号的预处理？-加窗
·短时间之内语音信号视为不变，即语音信号具有短时平稳性，这样的话，就可以把语音信号分成分析帧来处理

·采用连续分段或者交叉分段的方法分帧 33~100帧/s

·帧之间要平滑过渡

·帧移是前后帧的交叠部分，与帧长的比值一般为0~0.5

·频域分析

短时的语音用时间依赖的方法处理 用Fourier变换（是用稳态分析处理非平稳信号的一种方法）

语音信号的频域分析就是分析语音信号的频域特征：包括语音信号的频谱、功率谱、倒谱、 频谱包络等

常用的频域分析的方法：带通滤波器组法、Fourier 变换法、同态分析、线性预测法

语音信号的短时频域分析可以解释为傅里叶变换或滤波器。

傅里叶变换？？
分段方法：加一个沿时间轴滑动的窗函数；
◆通常窗的宽度有限；
◆对应于不同的 n 值，窗处于不同位置；
◆窗函数对语音信号的每个样本进行加权
当n变化时，窗w(n-m)沿着x(m)滑动。

w（n）的作用是在频域对原始信号平滑


N大，w（n）带宽小，保留细节多，时变性小
N小，w（n）带宽大，保留包络多，时变性大

如果窗长大于基音周期，STFT （短时傅里叶变换）具有较好的频率分辨率，如对于浊音的STFT谱，可分辨基音的谐波分量
如果窗长小于基音周期，STFT 给出谱包络（谱形状）

基于滤波器组的频域分析？？
最早的频谱分析用滤波器组做

短时频域分析的应用？？
用叠接相加法合成语音

频谱基音检测-抽取基顿上的频谱峰值
要求：语音中存在第一谐波分量；
但预处理等可能丢失信息，
更实际的方法：
◆检测所有的谐波峰值，
◆使用这些谐波的公约数或者相邻谐波
的距离来测量基频。

语音信号的数学模型？？
激励模型、声道模型和辐射模型的串联

有三部分作用施加在语音的声波上：
 声门产生的激励模型G(z)；
激励模型分为浊音激励和清音激励。浊音产生间歇的脉冲波（类似于斜三角形的脉冲）激励波是一个以基音周期为周期的斜三角脉冲串

数学表达式为

N1为斜三角波上升部分的时间，N2为其下降部分的时间。
单个斜三角波波形的频谱是一个低通滤波器。
变换的全极模型的形式是

 声道产生的调制函数V(z)；
目前最常用的有两种建模方法。一是把声道视为由多个等长的不同截面积的管子串联而成的系统。按此观点推导出的叫“声管模型”。另一个是把声道视为一个谐振腔，按此推导出的叫“共振峰模型”。

共振峰是DFT（离散傅里叶变换）之后选取频谱能量的局部最大点
一个元音用前三个共振峰来表示就足够了；而对于较复杂的辅音或鼻音，大概要用到前五个以上的共振峰才行。基于物理声学的共振峰理论，可以建立起三种实用的共振峰模型：级联型、并联型和混合型。

声道模型

 嘴唇产生的辐射函数R(z)。
从声道模型输出的是速度波ul (n)，而语音信号是声压波Pl(n)。二者倒比称为辐射阻抗Zl，它表征口唇的辐射效应。如果认为口唇张开的面积远远小于头部的表面积，利用单板开槽辐射的处理方法，可以得到辐射阻抗，r近似为1

语音信号的传递函数由这三个函数级联而成，
即：H(z)=A·G(z)V(z)R(z)

在浊音的情况下，激励信号由一个周期脉冲发生器产生。所产生的序列是一个周期为T的冲激序列,T的倒数即为基音频率。为了使浊音的激励信号具有声门气流脉冲的实际波形，还需要使上述的冲激序列通过一个声门脉冲模型滤波器。
在清音的情况下，激励信号由一个随机噪声发生器产生。设其均值为0，方差为常数，幅度具有高斯概率分布。乘系数的作用是调节清音信号的幅度

语音信号的倒谱分析？？
求取语音倒谱特征参数的过程，它可以通过同态处理来实现。

同态信号处理也称为同态滤波，实现了将卷积关系变换为求
和关系的分离处理，即解卷。
对语音信号进行解卷，可将语音信号的声门激励信息及声道响应信息分离开来，从而求得声道共振特征和基音周期，用于语音编码、合成、识别等。

对语音信号进行解卷，求取倒谱特征参数的方法有两种，一种是线性预测分析，一种是同态分析处理。

标签：频谱,表达,语音,频域,短时,信号,深度,基音
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