實(shí)驗(yàn) 基于MALAB的語(yǔ)音信號(hào)LC_第1頁(yè)
實(shí)驗(yàn) 基于MALAB的語(yǔ)音信號(hào)LC_第2頁(yè)
實(shí)驗(yàn) 基于MALAB的語(yǔ)音信號(hào)LC_第3頁(yè)
實(shí)驗(yàn) 基于MALAB的語(yǔ)音信號(hào)LC_第4頁(yè)
實(shí)驗(yàn) 基于MALAB的語(yǔ)音信號(hào)LC_第5頁(yè)
已閱讀5頁(yè),還剩15頁(yè)未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

實(shí)驗(yàn)四基于MATLAB的語(yǔ)音信號(hào)LPC分析

一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康恼莆誏PC原理,會(huì)利用已學(xué)的知識(shí),編寫(xiě)程序估計(jì)線性預(yù)測(cè)系數(shù)以及LPC的推演參數(shù)。能利用所求的相關(guān)參數(shù)估計(jì)語(yǔ)音的端點(diǎn)、清濁音判斷、基因周期、共振峰等。二、實(shí)驗(yàn)原理LPC分析基本原理LPC分析為線性時(shí)不變因果穩(wěn)定系統(tǒng)V(z)建立一個(gè)全極點(diǎn)模型,并利用均方誤差準(zhǔn)則,對(duì)已知的語(yǔ)音信號(hào)s(n)進(jìn)行模型參數(shù)估計(jì)。如果利用P個(gè)取樣值來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè),則稱為P階線性預(yù)測(cè)。假設(shè)用過(guò)去P個(gè)取樣值的加權(quán)之和來(lái)預(yù)測(cè)信號(hào)當(dāng)前取樣值,則預(yù)測(cè)信號(hào)為:(1)其中加權(quán)系數(shù)用表示,稱為預(yù)測(cè)系數(shù),則預(yù)測(cè)誤差為:

(2)要使預(yù)測(cè)最佳,則要使短時(shí)平均預(yù)測(cè)誤差最小有:

(3)(4)令

(5)

最小的可表示成:(6)

顯然,誤差越接近于零,線性預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度在均方誤差最小的意義上為最佳,由此可以計(jì)算出預(yù)測(cè)系數(shù)。通過(guò)LPC分析,由若干幀語(yǔ)音可以得到若干組LPC參數(shù),每組參數(shù)形成一個(gè)描繪該幀語(yǔ)音特征的矢量,即LPC特征矢量。由LPC特征矢量可以進(jìn)一步得到很多種派生特征矢量,例如線性預(yù)測(cè)倒譜系數(shù)、線譜對(duì)特征、部分相關(guān)系數(shù)、對(duì)數(shù)面積比等等。不同的特征矢量具有不同的特點(diǎn),它們?cè)谡Z(yǔ)音編碼和識(shí)別領(lǐng)域有著不同的應(yīng)用價(jià)值。自相關(guān)法在最佳線性預(yù)測(cè)中,若用下式定義的時(shí)間平均最小均方準(zhǔn)則代替(3)式的集合平均最小均方準(zhǔn)則,即令(7)事實(shí)上就是短時(shí)自相關(guān)函數(shù),因而(8)(9)根據(jù)平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)的自相關(guān)性質(zhì),可得(10)由(6)式,可得:(11)綜上所述,可以得到如下矩陣形式:(12)協(xié)方差法

如果在最佳線性預(yù)測(cè)中,用下式定義的時(shí)間平均最小均方準(zhǔn)則代替(3)式的集合平均最小均方準(zhǔn)則,則可得到類似的方程:(13)

可以看出,這里的數(shù)據(jù)段兩端不需要添加零取樣值。在理論上,協(xié)方差法計(jì)算出來(lái)的預(yù)測(cè)系數(shù)有可能造成預(yù)測(cè)誤差濾波器的不穩(wěn)定,但在實(shí)際上當(dāng)每幀信號(hào)取樣足夠多時(shí),其計(jì)算結(jié)果將與自相關(guān)法的結(jié)果很接近,因而穩(wěn)定性一般是能夠保證的(當(dāng)然這種方法也有量化效應(yīng)可能引起不穩(wěn)定的缺點(diǎn))。協(xié)方差解法的最大優(yōu)點(diǎn)在于不存在自相關(guān)法中兩端出現(xiàn)很大預(yù)測(cè)誤差的情況,在N和P相差不大時(shí),其參數(shù)估值比自相關(guān)法要精確的多。但是在語(yǔ)音信號(hào)處理時(shí),往往取N在200左右。此時(shí),自相關(guān)法具有較大誤差的段落在整個(gè)語(yǔ)音段中所占的比例很小,參數(shù)估值也是比較準(zhǔn)確的。在這種情況下,協(xié)方差法誤差較小的優(yōu)點(diǎn)就不再突出,其缺乏高效遞推算法的缺點(diǎn)成為了制約因素。所以,在語(yǔ)音信號(hào)處理中往往使用高效的自相關(guān)法。全極點(diǎn)聲道模型

能量分析是基于語(yǔ)音信號(hào)能量隨時(shí)間有相當(dāng)大的變化,將線性預(yù)測(cè)分析應(yīng)用于語(yǔ)音信號(hào)處理,不僅是為了利用其預(yù)測(cè)功能,更因?yàn)樗峁┝艘粋€(gè)非常好的聲道模型。將式(2)所示的方程看成是濾波器在語(yǔ)音信號(hào)激勵(lì)下的輸入輸出方程,則該濾波器稱為預(yù)測(cè)誤差濾波器,其e(n)是輸出誤差。變換到z域,P階預(yù)測(cè)誤差濾波器的系統(tǒng)函數(shù)為(14)

可以看出,如果將預(yù)測(cè)誤差e(n)作為激勵(lì)信號(hào),使其通過(guò)預(yù)測(cè)誤差濾波器的逆濾波器H(Z),即(15)

則H(Z)的輸出為語(yǔ)音信號(hào)s(n),也就是說(shuō),H(Z)在預(yù)測(cè)誤差e(n)的激勵(lì)下可以合成語(yǔ)音。因此,H(Z)被稱為語(yǔ)音信號(hào)的全極點(diǎn)模型,也稱為語(yǔ)音合成器。該模型的參數(shù)就是P階線性預(yù)測(cè)的預(yù)測(cè)系數(shù)。因?yàn)轭A(yù)測(cè)誤差含有語(yǔ)音信號(hào)的基音信息,所以對(duì)于濁音,模型的激勵(lì)信號(hào)源是以基音周期重復(fù)的單位脈沖;對(duì)于清音,激勵(lì)信號(hào)源e(n)是自噪聲。

LPC如果聲道特性H(Z)用式(14)所示的全極點(diǎn)模型表示,有(16)

式中,S(z)和I(z)分別為語(yǔ)音信號(hào)和激勵(lì)源的Z變換。對(duì)人的聽(tīng)覺(jué)來(lái)說(shuō),濁音是最重要的語(yǔ)音信號(hào)。對(duì)于濁音,模型的激勵(lì)信號(hào)源e(n)是以基音周期重復(fù)的單位脈沖,此時(shí)有可得的Z變換S(z)為(17)

式中,為P階線性預(yù)測(cè)系數(shù)。根據(jù)倒譜的定義,對(duì)具有最小相位特征的語(yǔ)音信號(hào),有。式中,為語(yǔ)音信號(hào)的倒譜。將式(16)代入式(17),并對(duì)兩邊求導(dǎo),得(18)(19)

根據(jù)上式即可由線性預(yù)測(cè)系數(shù)通過(guò)遞推得到倒譜系數(shù),將這樣得到的倒譜稱為線性預(yù)測(cè)倒譜系數(shù)。結(jié)合語(yǔ)音幀能量構(gòu)成LPC組合參數(shù)實(shí)驗(yàn)證明,組合參數(shù)可以提高系統(tǒng)的識(shí)別性能。組合參數(shù)雖然可以提高系統(tǒng)的性能,但很顯然,無(wú)論是在特征參數(shù)提取環(huán)節(jié),還是在模型訓(xùn)練和模型匹配環(huán)節(jié)都使運(yùn)算量有所增加。在特征參數(shù)提取環(huán)節(jié),要計(jì)算一種以上的特征參數(shù)。在模型訓(xùn)練和模型匹配環(huán)節(jié),由于組合參數(shù)特征矢量的維數(shù)較多,使運(yùn)算復(fù)雜度有所增加。運(yùn)算量的增加會(huì)使系統(tǒng)的識(shí)別速度受到影響。為使運(yùn)算量問(wèn)題得到較好的解決,所以可以由LPC參數(shù)與語(yǔ)音幀能量構(gòu)成組合參數(shù),能夠在運(yùn)算量增加不明顯的情況下改進(jìn)系統(tǒng)的性能。語(yǔ)音幀能量是指一幀語(yǔ)音信號(hào)的能量,它等于該幀語(yǔ)音樣值的平方和。選取與語(yǔ)音幀能量構(gòu)成組合參數(shù)主要有以下考慮:1)語(yǔ)音幀能量是語(yǔ)音信號(hào)最基本的短時(shí)參數(shù)之一,它表征一幀語(yǔ)音信號(hào)能量的大小,是語(yǔ)音信號(hào)一個(gè)重要的時(shí)域特征;2)由一幀語(yǔ)音求出的語(yǔ)音幀能量是一個(gè)標(biāo)量值,與其它參量構(gòu)成組合參數(shù)不會(huì)使原特征矢量的維數(shù)明顯增加,特征矢量的維數(shù)越少,則需要的運(yùn)算復(fù)雜度越小,另外,獲取語(yǔ)音幀能量的運(yùn)算并不復(fù)雜;3)語(yǔ)音幀能量與LPC參數(shù)之間的相關(guān)性不大,它們反映的是語(yǔ)音信號(hào)的不同特征,應(yīng)該有較好的效果。模型叔增益G模型徹的激乳勵(lì)信蘆號(hào)晌表示蹦為:(20)預(yù)測(cè)產(chǎn)誤差e(牌n)如式損(2),驅(qū)這樣箱當(dāng)實(shí)呆際的明預(yù)測(cè)靈系數(shù)熟與模掃型系爛數(shù)相蛛等時(shí)肚,有(21)這說(shuō)華明激缺勵(lì)信獵號(hào)正我比于拿誤差誰(shuí)信號(hào)押,其健比例餡常數(shù)床等于延模型擦增益G。通獻(xiàn)常假補(bǔ)設(shè)誤廈差信痕號(hào)的腦能量群等于賀輸入領(lǐng)激勵(lì)絹信號(hào)朋的能遺量,促因此劉可以油得到?。海?2)對(duì)于餓式中柄的激潔勵(lì)信惜號(hào)額e(反n),主腿要分除為濁妖音和掀清音捆兩種哥情況絹。其輕中為極濁音仁時(shí),軟考慮胖到此憑時(shí)實(shí)丈際的孝激勵(lì)微信號(hào)計(jì)為聲腳門(mén)脈陶沖,有因此適可以咸將激僚勵(lì)信悉號(hào)表點(diǎn)示為n=紹0時(shí)的洽單位拿抽樣捷。為辟了保找證這樓個(gè)假煌設(shè)成列立,著要求扶分析費(fèi)的區(qū)獻(xiàn)間應(yīng)失該大粗致和鈔語(yǔ)音果基因錯(cuò)周期刪的長(zhǎng)氏度相揪等。嫌當(dāng)語(yǔ)車音為鉛清音讓時(shí),很我們據(jù)假定休激勵(lì)劇信號(hào)e(芳n)為一姜個(gè)零至均值厘、單凳位方沈差的膚平穩(wěn)陸白噪均聲過(guò)感程。采用助自相門(mén)關(guān)解蹲法時(shí)扶,濁英音的熱模型濃增益禾為(2邪3)清音鑒計(jì)算秤模型東增益填的公脂式和柳濁音榜相同爸。實(shí)驗(yàn)值結(jié)果(參考)我們鴿使用高的原者始語(yǔ)捧音為各“kd土t_戀07忍0”,采胡樣頻船率為11信00蹦0H膏z,運(yùn)行盲程序容見(jiàn)附歉錄。在這伏里我牌們?nèi)∪拥?0幀進(jìn)素行觀香察,互線性芒預(yù)測(cè)雄階數(shù)棕為12,看予到圖3.得1所示材的原美始語(yǔ)勾音幀供的波仍形,傷預(yù)測(cè)姥語(yǔ)音詳幀波叔形和戒它們歐之間號(hào)預(yù)測(cè)闖誤差匹的波趨形。銷圖3.接2為原志始語(yǔ)禽音幀阿和預(yù)納測(cè)語(yǔ)霉音幀右的短賣時(shí)譜剩和LP究C譜的王波形圖3.摘1原始邁語(yǔ)音迷幀、護(hù)預(yù)測(cè)煮語(yǔ)音膊幀和嶄預(yù)測(cè)言誤差您的波錢(qián)形圖3.監(jiān)2原始妻語(yǔ)音鏟幀和覺(jué)預(yù)測(cè)策語(yǔ)音捏幀的嚷短時(shí)冒譜和LP謹(jǐn)C譜的鳴波形這里蜜我們駁可以狹改變京線性謀誤差燙的階烤數(shù)來(lái)素觀察穩(wěn)語(yǔ)音印幀的權(quán)短時(shí)精譜和LP譜的垮變化槍情況紀(jì),如貿(mào)圖3.鋒3。圖3.建3預(yù)測(cè)己階數(shù)爐對(duì)語(yǔ)開(kāi)音幀油短時(shí)專譜和LP揉C譜的款影響從圖砌中可棄以看觸出,P越大胖,LP病C譜越使能反圣映出研語(yǔ)音業(yè)短時(shí)遞譜的約細(xì)節(jié)聽(tīng)部分兩,但LP娘C譜的蟲(chóng)光滑溉度隨虧之下吵降。壟由于壩我們丘的目覺(jué)的只苗是用LP例C譜反樓映聲軋道綜攻合效鐮?wèi)?yīng)的仔譜的切表示努式,棉而具啞體的弟諧波亦形狀捎是通俊過(guò)激肝勵(lì)譜伏來(lái)控摔制的電,因俗此LP境C譜只壩要能宗夠體敏現(xiàn)出向語(yǔ)音炎的共躺振峰賺的結(jié)約構(gòu)和毀譜包針絡(luò)就徹可以狹,因焰此從預(yù)計(jì)算碎復(fù)雜鍛性的麻角度棚分析稼,預(yù)獎(jiǎng)測(cè)階宜數(shù)P應(yīng)該攀適中襖。圖3.匆4是原繭始語(yǔ)角音和旅預(yù)測(cè)降誤差街的倒柿譜波終形,圈我們?cè)驴梢愿饛闹戌R計(jì)算暖出原霧始語(yǔ)畜音的乓基音舉周期首。從盜圖中涼看出匹兩峰晶值之艘間的辛間隔授為40點(diǎn)左嘉右,隙基音聯(lián)周期迫為40適/1烘10繼00割=3瞇.6鑒ms,頻級(jí)率為27稀8H爐z左右嘗。圖3.鉗4原始注語(yǔ)音科和預(yù)尤測(cè)誤忌差的繞倒譜醋波形圖3.造5給出澤了原差始語(yǔ)唐音的雷語(yǔ)譜余圖和斗預(yù)測(cè)眨語(yǔ)音斷的語(yǔ)配譜圖接,通刺過(guò)比茂較發(fā)盒現(xiàn),撈預(yù)測(cè)渡語(yǔ)音厚的預(yù)推測(cè)效嬌果還丈可以咐,基灰音頻援率相掛差無(wú)揚(yáng)幾。圖3.符5原始那語(yǔ)音蝴的語(yǔ)干譜圖州和預(yù)滲測(cè)語(yǔ)謠音的酷語(yǔ)譜塔圖Mu更si膚cS侮ou回rc偵e鐮=激wa編vr階ea晉d(包'k差dt世_0詳70病')攔;Mu紋si照c_螺so碌ur掠ce標(biāo)=笛M遵us跑ic社So息ur蠶ce豈';N布=捐25罪6;稼%腐w燈in襪do經(jīng)w局le門(mén)ng法th,N序=青10址0吼--碗1覺(jué)00丹0;Ha遇mm潔=此h仗am溉mi版ng愚(N津);作%冠c優(yōu)re冶at悟e衛(wèi)Ha股mm帽in恐g淘wi蘭nd旱owfr始am繪e積=違in晚pu塊t(臘'請(qǐng)鍵晌入想袍要處北理的共幀位洽置=否')奇;%握or控ig瞞in態(tài)i云s酒cu隊(duì)rr鋼en尚t幫fr旦am部eor足ig禾in呀=堤M永us爹ic范_s詢ou敵rc辭e(嫁((建fr失am齒e魔-戚1)鈴*熔(全N慢/竊2)宵+畢1能):井((填fr盛am竭e欠-擴(kuò)1)鋸*評(píng)(脆N彼/牙2)飯+烤N蜘))繞;Fr考am涌e擠=坡or葉ig冰in妙.徹*襯Ha懂mm孤';%S勝ho東rt崖T圈im束e垃F(xiàn)o癥ur叨ie棋r窯Tr占an卻sf思o(jì)r啟m[s被1,灶f1蝕,t裳1]璃=歪s文pe擴(kuò)cg醉ra舌m(闊Mu掙si衡cS膊ou碧rc谷e,貍N,傻N/撿2,換N)瓶;[X育s1燥,Y侵s1旁]迅=股si適ze周(s飛1)豬;fo球r氧i侄=惑1:讀Xs雅1FT余fr役am掩e1畫(huà)(i慶)堆=簡(jiǎn)s1側(cè)(i漏,f上ra娛me寨);en洋dN1晴=容i察np傅ut倦('請(qǐng)鍵謠入預(yù)擴(kuò)測(cè)器叛階數(shù)=蜂')翅;危%未N1餃i揮s矛pr蘭ed雁ic福to魚(yú)r'添s粘or蘿de很r[c孫oe逗f,興ga純in賴]棟=所lp棵c(巴Fr肆am隔e,粒N1逗);嘆%攻L偷PC汽a摧na煉ly旦si守s趣us太in才g齊Le上vi降ns緩on新-D癥ur門(mén)bi跑n相re域cu桶rs老io碌nes揭t_零Fr貫am婦e退=欣fi甚lt結(jié)er推([伍0槽-c休oe帥f(酒2:元en凈d)紅],校1,法Fr怎am橋e)島;提%思es伶ti珍ma涌te漸f援ra經(jīng)me艇(L殺P)FF盟T_陡es勻t讓=算ff茂t(占es化t_宰Fr皂am斧e)稠;er睬r憐=逃Fr恰am忽e名-般es想t_布Fr尺am政e;法%釣e豆rr群or%況FF腔T_乏er孩r窯=量ff廁t(除er卵r)柏;su川bp趙lo拘t(船3,球1,淋1)笛;p盲lo陶t(紛Mu瘡si囑cS座ou吃rc勉e)譯%做原嚷始語(yǔ)齡音信噸號(hào)的尖時(shí)域尚圖形ti拌tl原e(猛'原始婚語(yǔ)音錯(cuò)信號(hào)')喚;su倡bp光lo渴t(蘿3,旺1,坐2)扭,p五lo夏t(輔1:因N,爹Fr綿am連e,黑1:欲N,涌es遞t_學(xué)Fr限am謹(jǐn)e,押'-吸r'猴);串gr洽id也;t州it妙le濟(jì)('原始汁語(yǔ)音靜幀vs碌.預(yù)測(cè)室后語(yǔ)叛音幀')su昆bp宣lo禍t(漲3,哄1,狡3)追,p拾l(fā)o松t(閘er碑r)僑;g廊ri疲d;粉ti恥tl蛇e(饒'誤差')舅;p盲au嶄sefL丈en醒gt駝h(丹1蘇:棋2素*徒N)魚(yú)=叢[魯or威ig才in紅,z租er禾os怖(1饒,N踏)]繡;Xm割=祥f剛ft魔(f勞Le徒ng搶th禮,2槽*眼N作);X妙=嗓Xm絡(luò).吵*獨(dú)co展nj魄(X榴m)奶;Y才=睛ff竹t(寄X慚,扔2殿*霉N)趨;Rk盞=謹(jǐn)Y乓(1序:索N私);PA溫RT呆=兼s國(guó)um幫(c死oe摔f(拐2直:弊N1鬧+留1置)事.*欠R秤k(襪1輛:擠N1摔))幣;G員=僻sq悉rt職(s咳um今(F刪ra遵me務(wù).^淺2)膨-充P家AR效T)柏;A底=裙(F驚Tf桃ra撓me雪1善-砌FF票T_疾es晉t(禿1謝:錘le如ng看th揭(f偶1'再))蹄)那./圓F蟻Tf沫ra浸me固1提;感%棍in倆ve犧r(nóng)s尚e口fi核lt搭er桿A臉(Z添)su透bp勒l(shuí)o院t(欲2,鏡1,想1)金,p筒lo伙t(扮f1治',坡20匠*l紐奉og察(a皂bs吃(F倘Tf本ra眼me每1)親),域f1搏',剝(2音0*勞lo發(fā)g(棵ab再s(煎1列./詠A贏))憐),恰'-梳r'洗);此gr寫(xiě)id斧;t找it玩le斑('短時(shí)掀譜')數(shù);su乎bp互lo吵t(丙2,極1,墊2)樸,p唯lo溉t(煌f1拋',奴(2莫0*愚lo捕g(灰ab晴s(秋G壇./想A管))嘗))逮;g墻ri京d;趴ti遮tl翅e(再'L襖PC譜')慎;pa酸us褲ete傷mp亭=螺F表Tf梢ra釀me鼠1她-恐FF早T_遷es黎t(月1惱:堅(jiān)le曉ng隆th潔(f漢1'向))翁;%悄no穿t顏mo送ve題h李ig團(tuán)he笛r系fr延eq趣un蘆cepi圾tc備h1博=悟l炎o(hù)g脅(a點(diǎn)bs揪(t欲em踏p)推);pL非en貴gt茅h代=仙le夫ng置th詞(p勤it叛ch舒1)得;re暈su析lt瀉1玩=敢if破ft凝(p具it塘ch牽1,妨N)予;%稠mo嫌ve天h板ig槽he遙r灑fr圓eq禮un訊cepi遣tc脫h1蛇((熔pL盼en托g(shù)t掉h寒-信32季)方:開(kāi)pL浩en攀gt獨(dú)h)染=額0褲;re馬su去lt作2夠=術(shù)if暑ft來(lái)(p吧it美ch監(jiān)1,浸N)路;%途di困re垂ct捏d追o引re在al累c碑ep青st運(yùn)ru嚇m擴(kuò)wi格th堤e爬rrpi嘗tc宮h較=纖ff上ts寫(xiě)hi喘ft燒(r石ce蜂ps棗(e陣rr押))損;or壁ig盾in語(yǔ)_p佳i

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫(kù)網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論