语音信号处理作业homework.pptVIP

Homework1 1、语言和语音的概念、语音包含的主要信息； 2、线性模型成功原因、语言交际过程； 3、语音频率范围、基因频率和基因周期、清音和浊音的区别、共振峰和共振峰特性、谱包络。 Homework2 1、音节和音素概念和关系、汉语音节构成 2、元音和辅音的时间波形特性、频域波形特性 3、声门激励信号是什么？ Homework3 1、级联型、并联型共振峰模型分别适用于什么语音信号？ 2、口唇端的辐射模型可以等效为什么？预加重技术是什么？ 3、画出语音产生的数字模型图。 4、什么是量化误差或量化噪声？它的统计特性是什么？ 5、为什么在语音信号处理的A／D变换前需要加反混叠滤波器？ 6、什么是去加重技术？ Homework4 1、矩形窗和海明窗对短时平均能量的影响。 2、窗口的长度对短时平均能量的结果有什么影响？ 3、短时平均能量函数和短时平均幅度函数的差别是什么？ 4、浊音和清音的短时平均过零数有何不同？ 5、平均过零数的用途。在背景噪声大或小时，各选用什么函数? Homework5 1、求证短时自相关函数为偶函数、周期函数。 2、区分五种时域分析方法的表示式和实现框图。 3、浊音和清音的自相关函数各有什么特点？ 4、根据书中P36页下图估算浊音的基因周期，其中窗口长度N=401，采样频率为10kHz。 5、浊音语音和清音语音的短时平均幅度差函数各有什么特点？。 6、写出短时傅里叶变换的定义式，短时傅里叶变换与标准傅里叶变换之间的关系是什么？ 7、写出短时傅里叶变换或离散的短时傅里叶变换的两种解释 。 Homework6 1、为何矩形窗不适合用于频谱成分动态范围很宽的语音分析中？ 2、用矩形窗和海明窗对浊音语音信号进行谱分析时，效果有何不同？ 3、波形乘以窗函数，相当于对信号谱与窗函数的傅里叶变换进行卷积，窗函数应具有什么特性？ 4、推导短时傅里叶变换的卷积积分形式。 5、写出短时傅里叶变换滤波器解释的第一种形式定义式实数运算的表达式。 6、对直角窗而言，短时傅里叶变换的时间取样率是多少？ Homework7 1、语谱图和声纹定义。 2、同态滤波和倒谱分析的定义。 3、写出特征系统D*[ ]将卷积性信号转化为加性信号的过程。 4、写出经过逆特征系统D*-1[ ]将加性信号转换为卷积性信号的过程。 Homework8 1、用傅里叶变换写出复倒谱和倒谱定义式，二者有何联系？ 2、在倒谱情况下一个序列经过正、逆两个特征系统变换后，不能还原成自身，原因何在？ 3、推导声门激励信号和声道冲激响应序列的复倒谱。 4、声门激励信号和声道冲激响应序列复倒谱性质。 5、微分法避免相位卷绕原理。 6、求证最小相位信号复倒谱的偶对称分量和奇对称分量的傅里叶变换别为的傅里叶变换的实部和虚部。 7、根据书P64图5-6写出最小相位信号法求复倒谱的过程。 Homework9 1、根据浊音的倒谱图5-7(e)或(f)所示，若采样频率为10kHz，计算该浊音的基因周期。 2、线性预测分析的基本思想。 3、用Z变换形式写出合成滤波器的系统函数，写出LPC谱表达式。 4、LPC谱逼近女声、男生信号谱的共振特性时，产生的误差那个大，为什么？ 5、用Z变换形式写出逆滤波器的传递函数。 6、线性预测的标准方程组的简洁形式。 Homework10 1、求证加窗处理后自相关函数(短时自相关函数)为偶函数。 2、在莱文逊—杜宾递推算法中，表示的含义是什么? 3、根据书P79图6-7写出正向预测误差信号和反向预测误差信号的表达式。 4、格型合成滤波器与格型逆滤波器的关系是什么？ 5、格型滤波器稳定的充要条件是什么？那些方法确定的反射系数将保证合成系统是稳定的？ 6、线性预测分析可以看作是一种短时谱估计方法，为什么？ 7、求证：对浊音语音谱，在谐波成分处LPC谱匹配信号谱的效果要比谐波之间好得多。 Homework11 1、为何可近似把LPC复倒谱当作语音信号的短时复倒谱？ 2、线性预测获取谱的方法与其他获得语音短时谱的方法相比较，有何优点？ 3、三种估计语音信号短时谱包络方法的特点？ 4、LSP分析为什么称为线谱对分析？ 5、线谱对分析的基本出发点是什么? 6、同态预测法是什么? Homework12 1、矢量量化和标量量化。 2、矢量量化的过程。 3、失真测度和常用的欧式距离。 4、最佳划分和最佳码书。 Homework13 1、声调。 2、基音检测的方法和原理。 3、共振峰估值的方法和原理。 * * *