语音信号处理：时域与短时分析方法详解

语音信号处理方法是信息技术领域中的关键环节，主要用于音频信号的分析、编码和识别，以实现诸如语音通信、语音识别等应用。本资源主要探讨了语音信号在时域处理和数字化过程中的关键技术。 首先，时域处理方法是语音信号处理的基础，它涉及对信号在时间轴上的操作。其中包括： 1. **短时平稳性**：由于人的发音器官运动较声音振动慢，语音信号可近似为短时平稳，这使得在短时间内信号的统计特性相对稳定。通常选取10-30毫秒（如25ms）的短暂窗口进行分析。 2. **短时加窗**：为了提取局部特征，对信号进行短时滑动处理，并使用窗函数如矩形窗、汉明窗、汉宁窗或升余弦窗来限制分析的范围，避免边界效应。这种操作可以用卷积的形式理解，即信号通过特定窗函数的作用，类似于通过一个有限 impulse response (FIR) 低通滤波器。 3. **预滤波**：在采样之前，通常会对语音信号进行预处理，如防止混叠效应（由于采样频率低于信号最高频率导致的失真）和抑制电源干扰（例如50Hz的工频噪声），一般采用带通滤波器，比如60-100Hz的低通和3.4kHz到8kHz的高通滤波。 4. **语音信号采样及数字化**：语音信号的频率范围大约在10kHz以上，CCITT G.711建议采样频率为8kHz，只利用了其中的3.4kHz以下部分，以保证可懂度的同时减少存储需求。采样过程中会进行防混叠滤波和模数转换（A/D变换）。 **频谱分析**：虽然未在部分内容中明确提及，但作为语音信号处理的一部分，频谱分析（如傅里叶变换）用于揭示信号的频率成分，有助于噪声抑制、特征提取和压缩编码。 **倒谱同态分析**：这是一种常用的信号分析技术，尤其在语音处理中，用于恢复信号的原始时域信息，常用于语音增强或降噪。 该资源深入讲解了语音信号处理的关键步骤，从信号的时域特性利用、窗口技术，到数字化准备和频谱分析方法，为语音识别技术研究提供了重要的理论基础。这些技术在语音信号处理系统的设计和实现中起着至关重要的作用。