语音信号处理试卷1参考答案.doc

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《语音处理技术》试卷1答案及评分标准

一、填空：(12小题，共36分)

1.数字信号处理；语音学。

2.激励模型；声道模型；辐射模型。

3.高；清音；浊音。

4.将输入矢量用码本重构矢量来表征时所产生的误差或失真的度量方法；线性预测失真测度；似然比失真测度；主观失真测度。

5.全极点数字滤波器；预测系数ai；反射系数ki。

6.非线性处理；减谱法；自适应对消。

7.说话人确认；说话人辨认。

8.波形合成法；参数合成法；规则合成法；合成单元、合成参数和合成音。

9.自适应差分脉冲编码调制；矢量量化编码；线性预测编码；多脉冲线性预测编码；码激励线性预测编码。

10.声门激励；声道响应序列；同态滤波。

11.语音信号的冗余度；人的听觉感知机理。

12.频谱包络、基音周期。

二、名词解释（5小题，共12分）

1.（2分）语言：语言是人类特有的功能，它是创造和记载几千年人类文明史的根本手段，没有语言就没有今天的人类文明。

语音：语音是语言的声学表现，是相互传递信息的最重要的手段，是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息的形式。

2.（2分）浊音：由声带振动产生的音；清音：不由声带振动产生的音。

3.（2分）基音：每开启和闭合一次的时间即振动周期称为基音周期；

共振峰：声道可以等效为一个谐振腔，有许多谐振频率，这些谐振频率称为共振峰频率，简称共振峰。

4.（4分）复倒谱、倒谱（要求写出数学表达式）

（2分）

（2分）

5.（2分）错误拒绝率（FR）：将真正的说话人当成冒名顶替者加以拒绝的概率；错误接受率（FA）：将冒名顶替者作为真正的人加以接受的概率。

三、简答题（7小题，共29分）

1.答：将分析的信号用一个模型来表示，即把信号看作一个模型的输出。常用的模型有全极点模型，全零点模型及零极点模型三种(2分)

线性预测(1分)

逆滤波器(1分)

2.答：因为系数{ai}的很小变化都将会导致合成滤波器极点位置的很大变化，甚至造成不稳定现象。(2分)

3.答：语音信号虽然是动态信号，但是在短时间内10-30ms之间是短时平稳的，因此通过分帧可以进行线性处理。常用的方法是窗函数法。(2分)

4.答：短时能量、短时过零率、短时自相关、短时幅度谱(每个1分)

5.答：隐马尔可夫模型（HMM）是一种统计信号模型，是用参数表示的，用于描述随机过程统计特性的概率模型，它是由马尔可夫链演变而来的。(2分)

隐马尔可夫模型（HMM）的参数：，即，初始分布,状态转移概率矩阵A,某状态下系统的输出概率分布B。(2分)

6.答：卷积同态系统可分为两个特征系统(它们只取决于信号的组合规则)和一个线性系统（它仅取决于处理要求）。特征系统D*[]，线性系统L*[]和逆特征系统D*-1[]，同态系统可以使卷积关系变为求和关系，到达语音信号的分离处理。(1分)

特征系统D*[]的运算步骤：

Z变换

对数运算

逆Z变换(2分)

逆特征系统D*-1[]

Z变换

指数运算

逆Z变换(2分)

7.浊音语音的复倒谱中存在峰值，其出现时间等于基音周期；而清音语音段的复倒谱则不出现峰值；共振峰信息包含在频谱的包络中，谱包络的峰值对应于共振峰频率，因此我们可以计算出复倒谱后，进行解卷，提取声门激励信息，在预期的基音周期附近寻找峰值。在谱包络中获取共振峰。（2分）

对于语音信号，设其频谱为，用表示声门激励频谱，表示声道频率响应，则有

则的复倒谱

为声门激励的复倒谱

为声道冲击响应的复倒谱。（2分）

倒谱和复倒谱表现出相同的性质，如图所示：（2分）

声道冲激响应的倒谱

声道冲激响应的倒谱

c(n)

相应于频谱包络的慢变分量（虚线表示）以及相应于基音谐波峰值的快变分量（实线所示），通过傅立叶反变换，将慢变分量和快变分量分开，其中靠近靠近原点的低频部分是频谱包络的变换，而位于处的窄峰为谐波峰值的变换，表示基音周期；通过高倒谱窗虑除声道响应，得到基音。通过在倒谱域用意个滤波器虑处声门激励的影响，得到共振峰。（2分）

四、分析题（3小题，共24分）

1．第一步：初始化。给出训练VQ码书所需的全部参考矢量X，X的集合用S表示；设定量化级数，失真控制门限，算法最大迭代次数L以及初始码书；设总失真；迭代次数的初始化为m＝1（3分）

第二步：迭代

1）根据最近邻准则将S划分成N个子集即

当时，下式成立：

2）计算失真：

3）计