語音信號(hào)處理試卷2參考答案

PAGEPAGE1《語音處理技術(shù)》試卷2答案及評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)一、填空：(9小題，共20分)語音發(fā)音的最小單位是音素，分為元音和輔音兩種類型。清音語音的短時(shí)平均能量比濁音語音小。而濁音語音的平均過零率比清音語音低，清音語音的自相關(guān)函數(shù)沒有（填“有”或者“沒有”）周期性。語音信號(hào)生成的數(shù)字模型包括激勵(lì)、聲道和輻射三個(gè)子模型。聲道的數(shù)字模型一般分為級(jí)聯(lián)、并聯(lián)和混合三種類型。語音信號(hào)數(shù)字化后，需要預(yù)處理，其中預(yù)加重是高通（填“低通”、“帶通”或者“高通”）濾波器。線性預(yù)測分析中，聲道模型被模擬成一個(gè)全極點(diǎn)（填“全零點(diǎn)”、“全極點(diǎn)”或者“零極點(diǎn)”）模型。列舉兩種基音周期的估計(jì)方法：自相關(guān)法、平均幅度差函數(shù)法。語音識(shí)別按照講話人范圍，分為特定人識(shí)別系統(tǒng)和非特定人識(shí)別系統(tǒng)。已知信號(hào)x(n)=x1(n)*x2(n)，通過以下三步變換：Z[x(n)、lnX(z)=lnX1(n)+lnX2(n)、Z-1[X?(z)]即可求的其復(fù)倒譜。二、簡答題（2小題，共6分）1.（3分）語音信號(hào)是由聲門脈沖經(jīng)過聲道濾波得到的信號(hào)，倒譜分析經(jīng)過FFT、對(duì)數(shù)和IFFT變換后，聲門脈沖和聲道濾波分離開，而基音周期是聲門脈沖的周期性，因此利用分離后的聲門脈沖去除了聲道的影響，估計(jì)基音周期更為準(zhǔn)確。2.（3分）什么是最佳VQ矢量量化器碼本設(shè)計(jì)的兩條原則？第1為最近鄰原則，第2為質(zhì)心原則。三、問答題（4小題，共24分）1.1）聽覺掩蔽效應(yīng)是指在一個(gè)強(qiáng)信號(hào)附近，弱信號(hào)將變得不可聞，被淹沒掉了（2分）；2）同時(shí)掩蔽是指同時(shí)存在的一個(gè)弱信號(hào)和一個(gè)強(qiáng)信號(hào)頻率接近時(shí)，強(qiáng)信號(hào)會(huì)提高弱信號(hào)的聽閥，當(dāng)弱信號(hào)的聽閥被升高的一定程度時(shí)就會(huì)導(dǎo)致這個(gè)弱信號(hào)變得不可聞（2分）；3）當(dāng)兩個(gè)聲音不同時(shí)出現(xiàn)時(shí)也存在掩蔽效應(yīng)，稱為短時(shí)掩蔽（2分）；2.1）--帶通濾波AGCA/D變換PCM編碼（4分）；2）因?yàn)槊總€(gè)人的發(fā)音有高有低，所以要把幅度歸一化（2分）；3．1）由于語音信號(hào)的平均功率譜受聲門激勵(lì)和口鼻輻射的影響，高頻端大約在800Hz以上按6dB/倍頻程跌落，預(yù)加重的目的是提升高頻部分，使信號(hào)的頻譜變得平坦，保持從低頻到高頻的整個(gè)頻帶中，能用同樣的信噪比求頻譜，以便于頻譜分析或聲道參數(shù)分析（3分）；2）預(yù)加重可在語音信號(hào)數(shù)字化時(shí)在反混疊濾波器之前進(jìn)行，也可在語音信號(hào)數(shù)字化之后，在參數(shù)分析之前在計(jì)算機(jī)里用具有6dB/倍頻的提升高頻特性的預(yù)加重?cái)?shù)字濾波器來實(shí)現(xiàn)，它一般是一階的數(shù)字濾波器：其中值接近1（3分）；4.將原始語音通過線性預(yù)測器后，從理論上預(yù)測殘差信號(hào)不包含聲道信息（3分），只包含完整的激勵(lì)信號(hào)，因此對(duì)殘差信號(hào)進(jìn)行分析可以獲得更為精確的基音周期（3分）。四、綜合題（5小題，共50分）1.1）在利用傳統(tǒng)自相關(guān)函數(shù)計(jì)算波形周期時(shí)，如果窗長不足夠長，包含的周期不足夠多，則會(huì)給周期計(jì)算帶來困難。N值至少要大于基音周期的兩倍，否則將找不到第一個(gè)最大值點(diǎn)（3分）；2）矩型窗（3分）；3）（4分）；2.HMM模型包括隱含變量的馬爾科夫過程，和觀測變量的隨機(jī)過程這兩個(gè)隨機(jī)過程。(4分)：模型中狀態(tài)的有限集合，即模型由幾個(gè)狀態(tài)組成。（1分）；：輸出的觀測值符號(hào)的集合，即每個(gè)狀態(tài)對(duì)應(yīng)的可能的觀察值數(shù)目。（1分）；：狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率的集合。（1分）；：輸出觀測值概率的集合。（1分）；：系統(tǒng)初始狀態(tài)概率的集合（1分）；：系統(tǒng)終了狀態(tài)的集合。（1分）；3.因?yàn)闃颖鹃g具有相關(guān)性。(2分)常用的模型有全極點(diǎn)模型，全零點(diǎn)模型及零極點(diǎn)模型三種(6分)線性預(yù)測(1分)逆濾波器(1分)4.第一步：初始化給出訓(xùn)練VQ碼書所需的全部參考矢量X，X的集合用S表示；設(shè)定量化級(jí)數(shù)，失真控制門限，算法最大迭代次數(shù)L以及初始碼書；設(shè)總失真；迭代次數(shù)的初始化為m＝1（2分）第二步：迭代1）根據(jù)最近鄰準(zhǔn)則將S劃分成N個(gè)子集即當(dāng)時(shí)，下式成立：2）計(jì)算失真：3）計(jì)算新碼字：4）計(jì)算相對(duì)失真改進(jìn)量：，將與失真門限進(jìn)行比較，。若，則轉(zhuǎn)入6），否則轉(zhuǎn)入5）5）若則轉(zhuǎn)至6），否則m加1，轉(zhuǎn)至1）（6分）第三步：結(jié)束，得到最終的訓(xùn)練碼書，并輸出總失真（2分）5.預(yù)處理包括：數(shù)字化過程，如抗混疊濾波器、預(yù)加重和端點(diǎn)檢測。（3分）