2 削波对语音信号声学特征的影响 削波是语音信号处理中常见的一种非线性失真,对语音信号的声学特征产生显著影响。本节将从削波失真的定义和产生机制入手,系统探讨削波失真对语音信号频谱、基频和语音音质相关特征的影响,并分析不同削波程度下声学特征的变化趋势。 2.1 削波的定义和产生机制 削波失真,也称为截幅失...
常用的声学特征 1. 频率(Frequency):声音的频率是声波振动的周期性,单位为赫兹(Hz),表示每秒发生的振动次数。频率越高,声音越高。 2. 音量(Volume):音量是声音的强度,也称为响度、音量。音量的单位是分贝(dB),表示声音的相对强度。 3. 色泽(Timbre):色泽是指声音的质感或音色,也就是人们能够听出不同乐器...
通过以上步骤,麦克风或电话采集到的音频信号,通过采样量化、加窗、离散傅里叶变换、梅尔频谱滤波就可以转换成更具有辨识读的声学频谱信号。这样的声学信号便可用于后续的特征建模,比如用DL模型建模。 Fbank声学特征提取计算示例, 一个50ms的PCM音频数据,s16le编码,采样率(sample_rate)= 16000, 帧长度(frame_length)=...
声学特征的提取与选择是一个大幅压缩信息的过程。它旨在从原始的语音信号中提取出对于语音识别最有用的信息，从而减少数据的维度，提高处理效率。信号解卷：声学特征提取也是信号解卷的关键步骤。通过提取特定的声学特征，可以使模式划分器更高效地进行语音信号的分类和识别。帧分析：考虑到语音信号的动态变化...
3.为了解决上述问题语言学家提出了管道模型和微扰理论,我们可以从这两个方面来概括元音的声学特征。 第一类管道模型:中央元音相比其他元音整个发声气管都是比较松弛的比较接近上文提到的“声道从喉头到嘴半径不变”,因此我们可以用一个管子来模拟中央元音。
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塞擦音的声学特征。 21. 塞擦音结合了塞音和擦音的特点,先有短暂的闭塞,然后是摩擦音。 详解:例如 /ts/、/tʃ/ 等塞擦音,发音时先像塞音一样完全闭塞发音器官,形成无声段,接着像擦音一样使气流通过狭窄通道产生摩擦音。 22. 塞擦音的成阻阶段与塞音相似,发音器官迅速闭合,形成阻碍。 详解:发 /tʃ...
PCEN,全称为Per-channel energy normalization,是一种声学特征。PCEN特征是在FFT、Fbank特征的基础上,引入了每个通道的归一化机制,抑制输入信号幅度变化对识别结果的影响。具体来说,PCEN的目的是分别求取每一维特征的累积平均值,然后通过当前帧的特征除以平均值,进而实现归一化操作。这个特性使得PCEN可以实现音量自适应...
语音识别中的声学特征主要包括线性预测参数、倒谱系数、Mel倒谱系数以及感知线性预测。线性预测参数：LPC是一种基于声道模型的预测参数方法。它通过研究声道的短管级联模型，提出系统传递函数可以表示为全极点数字滤波器。利用前n个时刻的信号线性组合来估计当前时刻的信号，并通过最小均方误差方法优化线性预测系数...
1)降低了输入信号的维度,增强了信号对于高频扰动的鲁棒性,目前应用最普遍的声学特征。 2)梅尔卷积操作比较耗时,如果是板端离线的语音识别应用,可能会存在CPU占用过高的问题。 3、应用场景 1)mfcc特征由于使用了DCT,对数据进行降维压缩和抽象,减弱了特征之间的相关性,通常用于传统语音识别。