中南大学陈明义教授：语音质量评估与处理技术研究综述

本文主要探讨了中南大学电子信息处理技术在语音质量评估方法研究的专业专题中的深入探索。研究涵盖了多个关键领域，包括语音信号处理、语音识别、语音编码、语音合成以及情感语音技术。 1. 语音信号处理研究：论文首先介绍了语音信号处理的方向，如变阶线性预测编解码模型，涉及冲激串发生器、白噪声发生器、变阶自适应线性预测滤波器等技术。研究重点在于如何设计高效、鲁棒的编码器，如CA-CELP语音编码器，通过结合信道最优矢量量化技术和LBG算法来适应不同信道条件。 2. 语音编码理论与技术：文章详细讨论了语音编码，例如SC-VR-CELP语音编解器，涉及语音激活检测、帧分类、线性预测等关键步骤，以及特定说话人识别技术，提出基于VQ的说话人确认阈值设计方法。 3. 语音识别技术：论文着重于孤立词语音识别技术，包括前端预处理（如噪声抑制）和特征提取（如MEL频率倒谱系数），并通过整体路径约束DTW算法提高识别性能和鲁棒性。 4. 语音合成技术：研究不仅关注语音情感分析与合成，还包括语音情感识别和分离，这在语音合成中是至关重要的因素，能够提升交互体验的真实感。 5. 语音质量评估：作者强调了主观评估和客观评估方法，如主观的MOS分数（Mean Opinion Score，表示用户主观评价），以及客观评估工具如MNB2、E-MODL和PESQ（Perceptual Evaluation of Speech Quality，用于量化语音质量）。这些评估方法对于确保语音通信的质量至关重要。 6. 视音频信号处理：研究扩展到视音频信号处理，涉及数字音频嵌入与解嵌、视频信号数字化、音频信号处理技术，如自动增益控制和压缩与传输，以及数字台标和字幕的处理。 7. 硬件技术应用：文中还提到开发了模拟视频数字化系统和利用FPGA接口SDRAM的视频存储方案，实现了数字视频信号的高效处理和转换。 本文是一篇深入探讨了中南大学电子信息处理技术在语音和视音频信号处理领域中的应用与质量评估方法的综合性研究，展示了该领域的前沿进展和技术挑战。