s(n)
A(z)
逆滤波器
e(n)
A(z)
1
F(z)
1
p i 1
ai zi

1 H(z)
第6章思考题：
1.如何将信号模型化为模型参数？最常用的是什 么模型？什么叫线性预测？什么叫逆滤波器？
2.自相关法求预测误差滤波器的预测系数、预测 误差功率 的过程。 3. 什么叫LPC参数？PARCOR参数？LSP参数？
3. 短时自相关函数和短时平均幅度差函数定 义和用途，它们间有什么差异？
第4章 语音信号的短时傅里叶分析
• 短时傅里叶变换的定义

表达式 X n (e j ) x(m)w(n m)e jm m
标准傅里叶变换的解释
滤波器的解释
频率分辨率、时间分辨率与窗口长度的关系： f 1
u(n)
H（z）
s(n)
图6-1 信号s(n)的模型化
H(z)
G
p
，
1 ai zi
i 1
ai为实数
线性预测分析就是根据已知信号s(n)对各参数 aˆ i
和增益G进行估计。在这里
aˆ
为线性预测系数。
i
s(n)
F（z）
图6-3 线性预测器
sˆ(n)
p
F (z) ai zi i 1
1.什么叫做隐马尔可夫过程？为什么说语 音信号可以看成隐马尔可夫过程？
NT
•短时傅里叶变换的取样率 •语音信号的短时综合 滤波器组求和法
•语谱图
可同时在时间和频率上显示语音频谱随 时间的变化。
第4章思考题：
1. 短时傅里叶变换的定义式是什么？短时傅 里叶变换的两种解释是什么? 如何提高短 时谱的频率分辨率？
2. 在求语音信号的短时谱时，对窗函数有什 么要求？ 对语音信号频谱分析采用海明窗 和矩形窗各有什么特点？
卷积同态系统模型 特征系统 D*[ ] 和D*-1[ ]
的三步数学运算
语音信号两个卷积分量的复倒谱
避免相位卷绕的算法 最小相位信号序列：
信号的零极点全部在z 平面单位圆内。
第5章思考题：
1. 什么叫解卷？解卷算法有几种？什么叫同态滤波？其 作用是什么？ 2. 卷积同态系统的组成及意义？特征系统D*[ ]和逆特征 系统D*-1[ ]运算的三个步骤是什么？ 3. 什么是复倒谱？什么是倒谱？分别写出其数学表达式。 清、浊音的复倒谱或倒谱各有什么特点？ 4. 什么是相位卷绕？它是如何产生的？有什么方法克服？
• 语音信号 的产生模型
激励模型 声道模型 辐射模型
声管模型
级联型
共振峰模型 并联型
混合型
基音周期 冲激序列 发生器 随机噪声 发生器
基音周期
单个声门 脉冲模型
幅度
浊/清音 开关
声道 模型
幅度
语音信号的产生模型
辐射 语音信号 效应
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
准周期脉冲 序列发生器
浊音
随机噪声 发生器

清音
增益控制
语音产生的数字模型
与第9章结合复习
主要内容 6.1概述 6.2线性预测分析的基本原理 6.3线性预测分析的解法——自相关法 6.4格型法 6.5线性预测分析应用 ---LPC谱估计和LPC复倒谱
线性预测（简写为LPC）分析的基本原理是将被 分析的信号用一个模型来表示，即将信号看作是 一个模型（即系统）的输出。用模型参数来描述 信号。
时变线性 系统
语音取样值
时变参数
第2章思考题：
1. 什么叫语言？什么叫语音？ 2. 人类的发音器官包括哪些？在发音时各起了什
么作用？ 3. 解释以下概念：基音频率、共振峰、浊音、清
音。 4. 语音信号模型包括哪些子模型？激励模型和辐
射模型各属于什么性质的滤波器？
第3章语音信号的时域分析
•语音处理的目的 •语音信号分析方法
•短时分析技术：对语音信号采用分段或叫分帧 处理
称为短时分析
•短时能量分析 •短时平均幅度
短时平均能量的定义 窗口形状的选择 窗口的长度 主要用途：区分清音段和浊音段
•短时过零分析：定义、主要用途
•短时相关分析
第3章思考题：
1. 在语音信号参数分析前为什么要进行预处 理，有哪些预处理过程？
2. 短时平均能量（平均幅度）和短时平均过 零率的定义。这两种时域参数的用途。窗口 函数的长度和形状对它们有什么影响？
8.1 概述 8.2 隐马尔可夫模型的引入 8.3 隐马尔可夫模型的定义 8.4 隐马尔可夫模型三项问题的求解
HMM模型的结构主要有两种： •各态历经：主要用于说话人识别、语种辨识等
（即只能用于不要求时间顺序的语音信号处理）
•从左至右： 主要用于语音识别
（因语音识别特征参数是一个时间序列）
第8章思考题
第三篇 语音信号处理技术与应用
第10章 语音编码（一） ——波形编码
第11章 语音编码（二） ——声码器技术与混合编码
第12章 语音合成
第13章 语音识别
第14章 说话人识别
第15章 语音增强
第1章 绪论
•语音信号处理 ：概念、应用领域 •语音、语言：
第2章 语音信号处理的基础知识
•语音的产生 •语音的分类: 浊音、清音 •语音的基本特性 •语音的时间波形和频谱特性 •语音信号的统计特性
Speech Signal Processing
全书三篇，16章（讲15章） 第一篇 语音信号处理基础
第1章 绪论 第2章 语音信号处理的基础知识
第二篇 语音信号分析
第3章 语音信号的时域分析 第4章 语音信号的短时傅里叶分析 第5章 语音信号的同态滤波及倒谱分析 第6章 语音信号的线性预测分析 第7章 语音信号的矢量量化 第8章 隐马尔可夫模型（HMM） 第9章 语音检测分析
4. 什么是LPC谱？LPC谱估计的特点。
7.1概述 7.2矢量量化的基本原理 7.3失真测度 7.4最佳矢量量化器和码本设计 7.5降低复杂度的矢量量化系统 7.6语音参数的矢量量化
第7章思考题：
1. 什么叫矢量量化？什么叫码书？码字？ 2. 矢量量化器的工作原理是什么？ 3. 什么叫失真测度？常用的有哪几种？ 4.矢量量化器最佳设计的两个条件？如何理解? 5.LBG算法原理？
3. 短时傅里叶变换滤波器解释的两种形式的 物理意义是什么？
4. 什么是语谱图？窄带语谱图和宽带语谱图 各有什么特性？
第5章 语音信号的同态滤波及倒谱分析
由卷积结果求得参与卷积的各个信号称为“解卷”， 也称为反卷积。同态信号处理也叫同态滤波，它实现了 将卷积关系变换为求和关系的分离处理。
同态信号处理的基本原理 复倒谱和倒谱