语音信号处理常识【摘抄|自用】

1. 语音信号的特点：语音信号是一种复杂的时变信号，具有时间序列、频率谱、语音学特征等多种特点。

2. 语音信号的采样：语音信号是模拟信号，需要进行采样转换成数字信号进行处理。常见的采样频率为8kHz、16kHz、44.1kHz等。

3. 傅里叶变换：可以将时域信号转换为频域信号，便于分析信号的频谱特征。

4. 短时傅里叶变换（STFT）：将长时信号分割成短时信号进行傅里叶变换，得到每一帧信号的频谱特征。

5. LPC（线性预测编码）：利用线性预测模型对语音信号进行编码，可以实现语音的压缩和降噪。

6. MFCC（梅尔倒谱系数）：是对语音信号频谱特征的一种提取方法，可以用于语音识别、说话人识别等任务。

7. 端点检测：对语音信号进行分割，提取出有效语音部分，常用的算法有能量门限法、短时过零率等。

8. 噪声抑制：对含噪声的语音信号进行处理，去除噪声干扰，常用的算法有谱减法、频率域滤波等。

9. 语音识别：将语音信号转换为文本或命令，常用的方法有基于模板匹配的方法、基于隐马尔可夫模型的方法、基于深度学习的方法等。

10. 语音合成：将文本转换为语音信号，常用的方法有基于规则的方法、基于拼音和声韵母的方法、基于深度学习的方法等。

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够专业，从网上摘抄的吧

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简单介绍一下LABVIEW，不要摘抄别人的，大约五百字

LABVIEW（Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench）是美国国家仪器公司（National Instruments，简称NI）开发的一款图形化编程语言和开发环境。它的特点是采用图形化编程方式，用户不需要编写代码，而是通过拖拽和连接图标来搭建程序框架。LABVIEW主要用于各种测量、控制、监测、数据采集及分析处理等领域。

LABVIEW在开发环境方面拥有完整、稳定、易用的特点。其集成了图形化界面开发工具、数据采集与控制开发工具、信号处理与分析工具、通讯协议及数据库接口等多个方面的工具，使用户可以快速开发出复杂的系统。此外，LABVIEW还具有高度的可扩展性，用户可以根据自己的需求编写新的模块或者调用第三方的模块。

LABVIEW在工业自动化、测试测量、科学研究、教育等领域得到广泛应用。在工业控制领域，LABVIEW可以控制各种设备，实现各种控制策略，如PID、Fuzzy等。在测试测量领域，LABVIEW可以采集各种传感器的数据，进行数据处理和分析。在科学研究领域，LABVIEW可以实现各种实验设备的控制和数据采集。在教育领域，LABVIEW可以作为教学平台，让学生通过实验学习控制、测量、信号处理等知识。

总之，LABVIEW作为一种图形化编程语言和开发环境，具有易用、稳定、高效、可扩展等优点，并在各种领域得到广泛应用。