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语音识别与生成：科大讯飞语音合成技术原理

1语音识别基础

1.1语音信号的采集与预处理

语音信号的采集是语音识别的第一步，通常使用麦克风等设备将声波转换

为电信号，再将电信号数字化为计算机可处理的数字信号。预处理阶段则包括

对采集到的语音信号进行降噪、分帧、加窗等操作，以提高后续处理的效率和

准确性。

1.1.1降噪

降噪是预处理中的关键步骤，用于去除背景噪声，提高语音信号的清晰度。

一种常见的降噪方法是使用谱减法，通过估计噪声的频谱并从语音信号的频谱

中减去噪声频谱，来恢复清晰的语音信号。

1.1.2分帧与加窗

语音信号是连续的，但在语音识别中，通常需要将其分割成一系列短时帧，

每帧大约20-30毫秒。这是因为语音信号在短时内可以认为是平稳的，便于特

征提取。加窗则是为了减少帧与帧之间的突变，通常使用汉明窗或海明窗。

1.2特征提取与分析

特征提取是将预处理后的语音信号转换为一组特征向量的过程，这些特征

向量能够反映语音信号的特性，是语音识别模型训练的基础。常见的特征包括

梅尔频率倒谱系数(MFCC)、线性预测编码(LPC)等。

1.2.1梅尔频率倒谱系数(MFCC)

MFCC是一种广泛使用的语音特征，它模拟了人耳对不同频率的敏感度。

计算MFCC的步骤包括：预加重、分帧、加窗、傅里叶变换、梅尔滤波器组、

倒谱分析、DCT变换等。

importnumpyasnp

importscipy.fftpackasfft

fromscipy.signalimportget_window

defmfcc(signal,sample_rate=16000,num_cep=13,num_filter=26):

#预加重

pre_emphasis=0.97

1

emphasized_signal=np.append(signal[0],signal[1:]-pre_emphasis*signal[:-1])

#分帧与加窗

frame_size=0.025

frame_stride=0.01

frame_length,frame_step=frame_size*sample_rate,frame_stride*sample_rate

signal_length=len(emphasized_signal)

frame_length=int(round(frame_length))

frame_step=int(round(frame_step))

num_frames=int(np.ceil(float(np.abs(signal_length-frame_length))/frame_step))

pad_signal_length=num_frames*frame_step+frame_length

z=np.zeros((pad_signal_length-signal_length))

pad_signal=np.append(emphasized_signal,z)

indices=np.tile(np.arange(0,frame_length),(num_frames,1))+np.tile(np.arange(0,num_fra

mes*frame_step,frame_step),(frame_length,1)).T

frames=pad_signal[indices.astype(32,copy=False)]

frames*=get_window(hamming,frame_length)

#傅里叶变换

NFFT=512

mag_frames=np.absolute(fft.rfft(frames,NFFT))

pow_frames=((1.0/NFFT)*((mag_frames)**2))

#梅尔滤波器组

nfilt=26

low_freq_mel=0

high_freq_mel=(2595*np.log10(1+(sample_rate/2)/700))

mel_points=np.linspace(low_freq_mel,high_freq_