語音信號的共振峰估計.doc


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語音信號的共振峰估計,1.8萬字44頁 包括外文翻譯,原創(chuàng)作品,已通過查重系統(tǒng)摘要在人類的說話時產(chǎn)生的語音信號的頻譜中,會出現(xiàn)某些特定的區(qū)域。在這些區(qū)域中有個很明顯的特征,就是區(qū)域內(nèi)的能量密度要比區(qū)域外部的高得多。而這些高能量密度區(qū)域被稱為共振峰區(qū)域。共振峰是一種聲音的物理特征,它反映的是聲音信號中的某些部分,主要是指濁...


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語音信號的共振峰估計
1.8萬字 44頁 包括外文翻譯,原創(chuàng)作品,已通過查重系統(tǒng)
摘要
在人類的說話時產(chǎn)生的語音信號的頻譜中,會出現(xiàn)某些特定的區(qū)域。在這些區(qū)域中有個很明顯的特征,就是區(qū)域內(nèi)的能量密度要比區(qū)域外部的高得多。而這些高能量密度區(qū)域被稱為共振峰區(qū)域。
共振峰是一種聲音的物理特征,它反映的是聲音信號中的某些部分,主要是指濁音中的元音部分在一個特定的頻譜區(qū)間內(nèi)所顯示出來的強(qiáng)諧振特性。共振峰的參數(shù)之中,一般以共振峰頻率和共振峰帶寬為最主要參數(shù)。共振峰的頻率的提取是這些年以來一直較為熱門的一個話題。共振峰之所以能在聲學(xué)模型中占有如此舉足輕重的地位,與它的所展現(xiàn)出來的物理性質(zhì)是密不可分的。
就如同每個人都有一個獨一無二的身份表示一樣,聲音信號(尤其是人類發(fā)出的語音信號)也一樣有著自己的身份證。如果說,一個人的指紋是唯一確定一個人的標(biāo)志的話;那么,語音信號的共振峰結(jié)構(gòu)就相當(dāng)于語音信號的“指紋”。一旦掌握了提取這種聲學(xué)“指紋”的方法,就相當(dāng)于找到了另一種確定人的身份的方法。因為不同的聲音(主要是濁音)的共振峰頻率分布范圍不一樣,而且,即便是同一個音,由不同的人來讀出來,會因為每個人的聲帶結(jié)構(gòu)的不同,造成最后的共振峰結(jié)構(gòu)不同,這點被可以嚴(yán)格證明出來。
然而,要提取出一段聲音信號的共振峰結(jié)構(gòu)絕不是一件容易的事,僅從最基本的提取工作來看,就有不少障礙,再加上后續(xù)的處理,要想完整得得出理想的譜線,是要花費不少精力的。想要得知如何取出比較純凈的共振峰頻譜,就要從最基本的信號的時域和頻域分析做起。以此為根基,衍生出了多種更高階的分析法,比如倒頻域分析法和線性預(yù)測。這也是本文闡述的主要方法。
關(guān)鍵詞:共振峰,線性預(yù)測,LPC倒譜
1.8萬字 44頁 包括外文翻譯,原創(chuàng)作品,已通過查重系統(tǒng)
摘要
在人類的說話時產(chǎn)生的語音信號的頻譜中,會出現(xiàn)某些特定的區(qū)域。在這些區(qū)域中有個很明顯的特征,就是區(qū)域內(nèi)的能量密度要比區(qū)域外部的高得多。而這些高能量密度區(qū)域被稱為共振峰區(qū)域。
共振峰是一種聲音的物理特征,它反映的是聲音信號中的某些部分,主要是指濁音中的元音部分在一個特定的頻譜區(qū)間內(nèi)所顯示出來的強(qiáng)諧振特性。共振峰的參數(shù)之中,一般以共振峰頻率和共振峰帶寬為最主要參數(shù)。共振峰的頻率的提取是這些年以來一直較為熱門的一個話題。共振峰之所以能在聲學(xué)模型中占有如此舉足輕重的地位,與它的所展現(xiàn)出來的物理性質(zhì)是密不可分的。
就如同每個人都有一個獨一無二的身份表示一樣,聲音信號(尤其是人類發(fā)出的語音信號)也一樣有著自己的身份證。如果說,一個人的指紋是唯一確定一個人的標(biāo)志的話;那么,語音信號的共振峰結(jié)構(gòu)就相當(dāng)于語音信號的“指紋”。一旦掌握了提取這種聲學(xué)“指紋”的方法,就相當(dāng)于找到了另一種確定人的身份的方法。因為不同的聲音(主要是濁音)的共振峰頻率分布范圍不一樣,而且,即便是同一個音,由不同的人來讀出來,會因為每個人的聲帶結(jié)構(gòu)的不同,造成最后的共振峰結(jié)構(gòu)不同,這點被可以嚴(yán)格證明出來。
然而,要提取出一段聲音信號的共振峰結(jié)構(gòu)絕不是一件容易的事,僅從最基本的提取工作來看,就有不少障礙,再加上后續(xù)的處理,要想完整得得出理想的譜線,是要花費不少精力的。想要得知如何取出比較純凈的共振峰頻譜,就要從最基本的信號的時域和頻域分析做起。以此為根基,衍生出了多種更高階的分析法,比如倒頻域分析法和線性預(yù)測。這也是本文闡述的主要方法。
關(guān)鍵詞:共振峰,線性預(yù)測,LPC倒譜
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