matlab语音信号处理，变速不变调，变调不变速 语音信号的采集 语音信号的频谱分析 设计数字滤波器和画出频率响应 用滤波器对信号进行滤波 比较滤波前后语音信号的波形及频谱 回放语音信号

matlab语音信号处理，变速不变调，变调不变速 语音信号的采集 语音信号的频谱分析 设计数字滤波器和画出频率响应 用滤波器对信号进行滤波 比较滤波前后语音信号的波形及频谱 回放语音信号

matlab语音信号处理，变速不变调，变调不变速

语音处理类，应该是加州圣迭戈大学流出来的。包含了MFCC AMDF 等语音提取算法 Feature0.95

二问答题每题 5 分共 20 分 1语音信号处理主要研究哪几方面的内容 语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语言信号进行处理的一门学科语音信号处理的 理论和研究包括紧密结合的两个方面一方面从语言的产生和感知来对其进行研究这一 研究与语言语言学认知科学心理生理等学科密不可分另一方面是将语音作为一 种信号来进行处理包括传统的数字信号处理技术以及一些新的应用于语音信号的处理方法 和技术 2语音识别的

python_sound_open 《语音信号处理试验教程》（梁瑞宇等）的代码主要是Matlab实现的，现在Python比较热门，所以把这个项目大部分内容写成Python实现，大部分是手动写的。使用查看帮助文件： 参考

由于HMM是在马尔可夫链的基础上发展而来的，为了更好的理解HMM，我们先了解一下马尔可夫链的基本概念。 HMM的基本理论 HMM模型在实际应用时需要解决的三个问题 HMM在语音处理中的应用 隐含马尔科夫模型HMM（Hidden Markov Model）是一种识别算法，HMM的精髓在于：观察可测，状态隐含。 HMM是一个双内嵌式随机过程，即HMM是由两个随机过程组成，其中之一是Markov链，这是基本随机过程，它描述状态的转移，另一个随机过程描述状态和观察值之间的统计对应关系。 我们考察语音，也可以发现类似的情况。语音中当前的发音音素与下一个发音音素之间以某种概率发生转移。我们听到（观察到）的只能是发音后产生的语音波形信息，假如仅考虑语音的波形（而不是经过人的听觉分析），则很难知道该语音波形对应的音素信息是什么。

语音信号处理-语音合成 主要内容： 一、语音合成的历史及概述 二、语音合成方法 三、TTS系统的文本分析及韵律建模 四、文语转换系统 五、语音合成技术展望 定义：语音合成是指用人工方法生成语音的技术。 研究领域：自然语言理解、语言学、语音学、信号处理、心理学、声学等。 应用领域：盲人计算机、电话信息查询、文本校对、专家系统的有声输出、火车站飞机场 的航班信息报告等。 1939年，贝尔实验室H.Dudley制作的第一个电子合成器 1960年G.Fant教授在《Acoustic Theory of Speech Production》中系统地阐述了语言产生的理论。利用这个技术可以对语音产生模型的参数进行准确估计。 1980年，MIT教授D.Klatt 设计的串/并联混合型共振峰合成 器。它用串联通道产生元音和浊辅音，并联通道产生清辅音。 80年代末E.Moulines和F.Charpentier提出基于时域波形修改和语音合成算法,该算法较好地解决了语音拼接中的问题，推动了波形拼接语音合成和文本转换技术的发展与应用。

语音信号处理与数字信号处理、心理学、语言学、模式识别、计算机科学和人工智能等相结合的交叉学科，是目前发展最为迅速的信息科学研究领域中的一个，是目前极为活跃和热门的研究领域，其研究设计一系列前况科研课题，且处于迅速发展之中，其研究成果具有重要的学术及应用价值。语音采集和分析仪器的小型化、智能化、数字化以及多功能化的发展越来越快，分析速度较以往也有了大幅度的高。本文通过应用MATLAB对语音信号进行处理仿真，包括短时能量分析、短时自相关分析、AMDF法提取基音周期、谱估计等。

语音信号处理-语音编码 语音信号压缩编码的原理 波形编码算法 参数编码算法 混合编码算法 现代通信中的语音信号编码方法（EVRC算法） 语音信号的数字化传输一直是通信发展的主要方向之一，语音的数字传输与模拟传输相比具有更好的效率和性能，使得语音的传输变得多样化、追求低成本变得可能、保密的要求也得到了满足。但是，如果对语音信号直接采用模/数变换技术进行编码，则传输或存储语音的数据量太大，因此为了降低传输或存储的费用，就必须对其进行压缩。