语音信号处理：从获取到短时域分析

"语音信号的获取-数字语言实验" 在这个实验中，我们关注的是语音信号的获取和分析，这是数字语音处理的基础。获取语音信号主要有两种途径：一是使用由大公司或专业语音研究机构发布的标准化数据集，这些数据通常经过精心录制和验证，广泛用于科研和开发；二是个人通过外置设备，如麦克风，自行录制语音信息，这种方法更加灵活，但可能受到环境噪声和设备质量的影响。 实验一着重于语音信号的时域分析，旨在帮助学生理解和掌握语音信号的数字化转换过程以及短时域分析技巧。在语音处理中，语音信号因其非平稳的时变特性，需要特殊的分析方法。时域分析是最基础的分析方式，可以直接观察信号随时间的变化。 预处理是语音分析的重要步骤，预加重是其中之一。预加重是通过一阶FIR高通数字滤波器实现的，其传递函数具有预加重系数，通常取值在0.9到1.0之间，目的是增强语音的高频成分，消除口型辐射的影响，提高高频分辨率。 短时分析技术是语音处理的核心，它基于语音在短时间内相对稳定的特性，将长时语音分割成多个较短的片段进行分析。常见的短时分析技术包括短时平均能量、短时平均幅度和短时平均过零率等。短时平均能量可以反映出语音中的清音和浊音之间的能量差异，而短时平均幅度则能更直观地展示信号的幅度变化。不过，选择合适的窗函数和窗长（N）对这些分析至关重要。窗长过大会导致能量变化不明显，丢失细节；过小则会导致能量波动剧烈，难以得到平滑的能量函数。通常，窗长会设定为几个基音周期的量级，以确保能捕捉到语音的主要特征。 短时平均能量（En）是通过计算每个短时窗口内样点值的加权平方和得出的。而短时平均幅度则更关注信号的电平变化，但它对信号的微小变化较为敏感。通过这些分析，我们可以提取出语音中的关键信息，为后续的编码、合成、识别和增强等语音处理任务提供依据。 这个实验旨在让学生深入理解语音信号的获取、数字化处理以及时域分析方法，通过实际操作，掌握这些关键技术，为今后的数字语音处理工作打下坚实的基础。