语音信号时域分析详解：数字化预处理与关键技术

本资源主要探讨了语音信号的时域分析，这是语音处理技术的基础部分。第3章详述了语音信号从信号数字化到预处理的过程。首先，信号数字化涉及到放大、增益控制、反混叠滤波（防止高频信号混叠，如工频干扰），然后是取样（如采样频率通常选择高于最高信号频率两倍以避免失真）以及A/D变换，即模拟信号转化为数字信号，最后通过编码（如脉冲编码调制，PCM）进行存储和传输。 预处理环节至关重要，包括预加重（补偿低频响应不足）、加窗（如汉明窗、矩形窗等，减少频谱泄漏）、分帧（将连续信号分割成小段，便于短时分析），以及端点检测（确定语音片段的起始和结束位置）。图3.1展示了整个语音信号数字处理系统的架构，显示了信号从输入到处理再到输出的流程。 在时域分析中，对语音信号的特征参数进行研究，如短时平均过零率和上升过零间隔，用于识别语音的特征；短时平均能量和短时平均幅度提供信号强度信息；短时自相关函数和短时平均幅度差函数有助于分析信号的相关性和变化。此外，还有模型分析法（如共振峰分析和无损级联声管分析）和非模型分析法，前者基于特定语音模型，后者则不依赖于模型进行分析。 语音信号的处理目标在于去除无关或影响较小的信息，同时强化有用信息，这涉及到信号表示的问题，原则是选择最方便且有效的表示方法。短时分析技术贯穿于整个分析过程，对于语音识别、语音合成等领域都具有重要意义。 这一章节内容深入浅出地介绍了语音信号在时域的处理策略，为后续的语音处理技术提供了坚实的基础。通过理解这些概念和技术，可以更好地进行语音信号的采集、分析和利用。