《数字语音处理》课程教学大纲.docx

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1、数字语音处理课程教学大纲课程代码：ABJD0626课程中文名称：数字语音处理课程英文名称：Dig让a1AudioProcessing课程性质：选修课程学分数：2.5课程学时数：40（32学时论课时+8学时实验）授课对象：电子信息工程本课程的前导课程：信号与系统、数字信号处理一、课程简介本课程是通信工程专业、电子信息类专业、电气工程及其自动化等专业的任选课。它是基于信号处理基础之上理论性和应用性较强的专业课程，其任务是：通过本课程的学习，学生掌握语音信号处理的基本原理；通过试验加深学生对语音信号处理方法的认识。同时向学生介绍该学科领域近年取得的新成果、新发展及新技术，同时培养学生的独立研究和思考

2、的能力二、教学基本内容和要求（-）语音信号处理的基础知识教学内容：一、语音信号处理的发展二、语音信号处理的过程的总体结构三、语音的发声机理和听觉机理四、语音的感知和信号模型课程的重点、难点：重点：语音的发生原理以及信号模型。难点：语音信号的数字模型。教学要求：1 .了解本课程的性质和任务，理解掌握语音、语音信号处理的基本概念，了解语音信号的发展概况及其应用。2 .理解语音信号处理的基本过程，了解语音信号的特性和语音信号产生的数字模型，了解语音感知的概念；掌握语音信号产生的数字模型，了解人类的听觉系统的特性。（二）语音信号的时域分析和短时傅里叶分析教学内容：一、语音信号的预处理二、语音信号的时域

3、分析三、傅里叶变换的解释四、语音信号的频域分析课程的重点、难点：重点：语音信号的短时时域分析和短时频域分析。难点：短时自相关函数和短时谱的时域及频域采样率。教学要求：1 .了解语音信号的时域分析的基本概念，理解并掌握语音信号的数字化和预处理过程。2 .理解短时能量分析，短时过零分析和短时相关分析的基本概念，掌握语音信号的能量、过零、相关各种时域分析方法。3 .理解语音信号的短时傅里叶分析的基本概念，理解短时傅里叶变换的取样率，掌握语音信号的短时综合方法，掌握语谱图的基本概念。（三）语音信号的同态滤波及倒谱分析教学内容：一、叠加原理和广义叠加原理二、卷积同态系统三、复倒谱的计算方法四、语音倒谱分

4、析及应用课程的重点、难点：重点：卷积同态系统和复倒谱的几种计算方法。难点：复倒谱和倒谱、最小相位信号法。教学要求：1 .掌握语音信号同态滤波的概念，及倒谱的求解方法和性质。理解并同态信号处理的基本原理。2 .理解复倒谱和倒谱的基本概念，掌握语音信号两个卷积分量复倒谱的性质；理解并掌握相位卷绕的算法；理解语音信号复倒谱分析实例。（四）语音信号的线性预测分析教学内容：一、1PC和语音信号模型的关系二、线谱对1SP分析三、导抗谱对ISP分析四、1PC导出的其他语音参数五、1PC分析的频域解释课程的重点、难点：重点：线性预测方法。难点：1PC和语音信号模型的关系、相关参数设置。教学要求：1 .掌握线性

5、预测分析的基本原理，理解并掌握线性预测方程组的建立过程，理解并掌握线性预测分析的两类解法：自相关法和协方差法，格型法。2 .了解线性预测分析的应用：1PC谱估计和1PC复倒谱，了解线谱对分析；了解极零模型。（五）语音信号的矢量量化教学内容：一、矢量量化基本定理二、矢量量化器的设计算法三、降低复杂度的矢量量化系统课程的重点、难点：重点：矢量量化基本原理和量化器的设计。难点：矢量量化器的设计算法。教学要求：1 .理解并掌握矢量量化的基本原理，了解失真测度的概念2 .理解并掌握最佳矢量量化器和码本的设计方法，了解降低复杂度大的矢量量化系统,理解并掌握语音参数的矢量量化的方法。（六）语音编码和语音合成

6、教学内容：一、语音编码的分类和特性二、语音信号波形编码三、语音信号参数编码和混合编码四、语音合成的原理及分类五、共振峰合成法六、基音同步叠加法课程的重点、难点：重点：语音编码的方式和合成原理。难点：语音信号波形编码和语音信号参数编码。教学要求：1 .了解波形编码的基本概念，掌握语音波形编码的基本原理，语音信号的压缩编码原理。2 .了解常用的波形编码方法：脉冲编码调制及其自适应，预测编码及其自适应，自适应差分脉冲编码调制及自适应增量调制，子带编码，自适应变换编码。3 .掌握声码器技术及混合编码的基本原理，掌握声码器的基本结构，了解相位声码器和通道声码器，同态声码器和线性预测声码器。4 .了解与声

7、码器相关的编码方法：混合编码，了解各种语音编码方法的比较，了解语音编码的性能指标和质量评价。5 .掌握语音合成的基本原理，了解常用的合成方法：共振峰合成和线性预测合成。（七）语音识别和说话人识别教学内容：一、概述二、HMM基本原理及在语音识别中的应用课程的重点、难点：重点：隐马尔可夫模型(HMM)和语音识别的方式。难点：语音识别的方法及其HMM在其中的应用方式。教学要求：1 .掌握语音识别的基本原理，了解HMM技术，掌握有限状态矢量量化技术等识别技术。2 .了解孤立词识别系统，了解连续语音识别的相关技术。3 .了解说话人识别的基本概念，了解说话人识别的特征选取方法。4 .了解说话人识别系统的结

8、构，了解说话人识别中的识别方法。(A)语音增强教学内容：一、语音感知特性和噪声特性二、语音增强算法课程的重点、难点：重点：语音感知特性和相应的增强算法。难点：语音增强算法。教学要求：1 .了解语音特性、人耳感知特性及噪声特性，掌握语音增强的基本原理。2 .掌握语音增强的常用增强方法：滤波器法，非线性处理，减谱法，自相关相减法和自适应噪声对消。3 ,了解基于子波分析技术的语音增强。三、实验教学内容及基本要求本课程实验共三个，总共8个学时，通过课程实验，要求学生进一步巩固和理解所学的理论知识，学生能使用MAT1AB解决数字语音处理中的问题，具体实验安排如下：实验一1 .实验名称：语音信号的基音参数

9、提取2 .实验要求:了解基音的基本概念以及清音与浊音的区别；掌握几种基本的基音提取方法，熟悉自相关法、倒谱法和简化逆滤波法进行基音提取的mat1ab编程；熟悉应用FFT对典型信号进行频谱分析的方法。3 .实验仪器：高性能学生计算机，MAT1AB7.0软件4 .实验内容：(1)使用录音软件或者MaHab函数，分别采集一段浊音和清音语音信号(是你自己说的，如：a,o,s等)，采样率为8KHz,量化精度为16比特线性码，存在自己指定的目录下，例如D盘根目录下叫sound的文件夹中，录音文件名为yourfi1ename_a.wav,yourfi1ename_s.wav等。录音的软件和MatIab函数的

10、使用见随后的附录。(2)根据语音信号的短时平稳特性，分析帧长取30ms(或IOmS50ms)；（3）基音提取的三种方法（任选两种方法）的编程流程图编制浊音语音基音提取的mat1ab程序，上机调试给出相应波形，并根据图形，分析计算出基音周期。（4）将语音信号换为清音语音，运行程序，与浊音语音的运行结果进行比较，并得出结论。5 .重点与难点：mat1ab软件的使用mat1ab的编程语言6 .实验课时：3学时7 .应达到的要求：使用MAT1AB编写提取基音参数的程序实验二1实验名称：语音信号的谱分析2 .实验要求:了解复倒谱、倒谱以及同态分析的概念；掌握用mat1ab编程进行倒谱分析的方法；加深对语

11、音信号数字模型的了解：了解1PC谱的定义；了解1Pe谱与信号谱之间的区别。3 .实验仪器：高性能学生计算机，MAT1AB7.0软件4 .实验内容：（1）分别采集一段浊音和清音语音信号（是你自己说的），采样率为8KHZ,量化精度为16比特线性码；（2）分析帧长取为30ms（或IomS50ms）；（3）根据语音信号倒谱分析和1PC谱分析的编程流程图编制浊音语音信号谱分析的mat1ab程序，上机调试给出相应波形，并根据图形，观察共振峰情况；（4）将语音信号换为清音语音，运行程序，与浊音语音的运行结果进行比较，并得出结论。（5）在1PC谱分析中，改变阶数P（P分别等于4、8、12、40）时，观察对谱包

12、络的影响，并与信号谱（DFT谱）进行比较。5 .重点与难点：mat1ab软件的使用mat1ab的编程语言6 .实验课时：3学时7 .应达到的要求：使用MAT1AB编写语言倒谱分析程序实验三1 .实验名称：基于DTW算法的孤立字识别2 .实验要求：了解语音信号处理在语音识别中的应用；掌握端点检测的原理，用Mat1ab编程实现语音信号的端点检测，从原始语音文件中提取有效语音段；掌握采用模板匹配法的孤立字（词）识别系统的工作原理。结合DTW实验系统工具箱，通过编写主程序实现语音识别。3 .实验仪器：高性能学生计算机，MAT1AB7.0软件4 .实验内容：（1）录制语音文件（2）调试端点检测程序5 .

13、重点与难点：mat1ab软件的使用mat1ab的编程语言6 .实验课时：2学时7 .应达到的要求：使用MAT1AB中修改已有的语言识别程序，能识别自己的声音四、教学方法与手段板书+ppt五、教学学时分配章节与内容课时作业量备注语音信号处理的基础知识4语音信号的时域分析和短时傅里叶分析6语音信号的同态滤波及倒谱分析4语音信号的线性预测分析6语音信号的矢量量化2语音编码和语音合成6语音识别和说话人识别2语音增强2合计32六、考核方式与成绩评定标准平时成绩：10虬实验成绩：30%,期末考试：60%七、教学参考资源1、参考书目：I张雪英，数字语音处理及MatIab仿真，电子工业出版社，2012年7月2赵力编，语音信号处理，机械工业出版社，2003年2月3姚天任，数字语音处理，华中理工大学出版社，1992年4月2、与课程相关主要网站无