语音信号处理考试重点与试题解析

"语音信号处理考试题包含了填空题、判断题、选择题、简答题和计算题，涉及矢量量化、共振峰模型、语音编码分类、听觉系统特性、句法与词法等概念。" 1. 矢量量化系统在语音信号处理中是一个重要的概念，它由编码器和译码器组成。编码器主要由搜索算法和量化器构成，目的是将连续的语音信号转换成离散的、易于传输和存储的数字表示。 2. 基于物理声学的共振峰理论，我们可以建立三种实用的模型：级联型、并联型以及混合型共振峰模型。这些模型用于模拟人类声道的复杂性质，帮助理解和生成语音信号。 3. 语音编码通常被分为波形编码、参数编码和混合编码。波形编码保留原始信号的精确波形，参数编码则只传输语音信号的关键参数，而混合编码结合了两者的特点。 4. 语音信号压缩编码的依据是其内在的统计冗余和人的听觉感知特性。汉语音节通常由声母、韵母和声调组成，这些部分共同决定了语音的音节结构。 5. 人的听觉系统有两个关键特性：耳蜗的时频分析能力和听觉掩蔽效应。前者使得耳朵能够分辨不同频率的声音，后者解释了为何在某些情况下我们无法察觉到弱声音的存在。 6. 句法的最小单位是词，而词法的最小单位是音节，音节可以由一个或多个音素构成。 7. 判断题中，预测编码确实通过预测误差信号来减少所需比特数，降低编码速率；线性预测分析-合成技术常用于参数编码，依赖于基音周期和清/浊音标志；自适应量化PCM允许量化器特性随输入信号变化，以优化编码效率。 8. 单项选择题涉及编码质量、编码速率、编码器评价指标和语音合成技术。例如，MOS（Mean Opinion Score）是评价编码质量的标准之一，而限词汇的语音合成通常采用音节作为合成基元。 9. 简答题涵盖了矢量量化器的基本结构及其部分作用、语音信号离散时域模型的原理及各部分功能、线性预测分析的基本思想、隐马尔可夫模型特点、矢量量化器的最佳码本设计、短时傅里叶变换的物理意义以及其时间分辨率和频率分辨率的矛盾。 10. 计算题如HMM模型输出概率的求解，涉及概率论和统计学知识，是语音识别和自然语言处理中的常见问题。 这些题目覆盖了语音信号处理的基础理论和实践应用，旨在测试学生对这一领域的理解和掌握程度。