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2025年超星尔雅学习通《智能语音识别与语言处理》章节测试题库及答案解析

单位所属部门:________姓名:________考场号:________考生号:________

一、选择题

1.智能语音识别技术主要解决的是()

A.语音信号放大问题

B.语音信号压缩问题

C.语音信号到文本的转换问题

D.语音信号传输问题

答案:C

解析:智能语音识别技术的核心是将人类的语音信号转换为机器可读的文本格式,从而实现人机交互。放大、压缩和传输虽然与语音信号处理相关,但并非智能语音识别的主要功能。

2.语音信号处理的第一步通常是()

A.语音识别

B.语音合成

C.语音增强

D.语音编码

答案:C

解析:语音信号在采集过程中往往包含噪声,需要进行预处理,如语音增强,以提高后续处理的准确性和效率。其他步骤如识别、合成、编码是在增强之后进行的。

3.下列哪种技术不属于语音信号特征提取的范畴()

A.MFCC

B.LPC

C.LPC-CEP

D.GMM

答案:D

解析:MFCC、LPC和LPC-CEP都是常用的语音信号特征提取方法,用于表示语音信号的时频特性。GMM(高斯混合模型)是一种统计模型,常用于语音识别中,但不是特征提取技术。

4.语音识别系统中,声学模型的主要作用是()

A.将文本转换为语音

B.将语音转换为文本

C.模拟语音的声学特性

D.解码语音信号

答案:C

解析:声学模型是语音识别系统的核心部分,它负责模拟人类语音的生成过程,将语音信号映射到音素或音节的概率分布上。其他选项分别描述了语音合成、语音识别和语音解码的功能。

5.语言模型在语音识别中的作用是()

A.提取语音特征

B.模拟语音的声学特性

C.判断语音序列的合法性

D.解码语音信号

答案:C

解析:语言模型负责判断语音序列在语义上的合法性,即判断生成的文本是否符合自然语言语法和语义规则。其他选项分别描述了特征提取、声学模拟和语音解码的功能。

6.语音识别系统中,常用的解码算法包括()

A.Viterbi算法

B.EM算法

C.K-Means算法

D.Dijkstra算法

答案:A

解析:Viterbi算法是语音识别系统中常用的解码算法,用于在声学模型和语言模型的约束下,找到最可能的文本序列。EM、K-Means和Dijkstra算法虽然也是重要的算法,但它们不常用于语音识别的解码过程。

7.语音合成技术的主要目的是()

A.提取语音特征

B.模拟语音的声学特性

C.将文本转换为语音

D.解码语音信号

答案:C

解析:语音合成技术的目的是将输入的文本转换为自然的语音信号输出,实现人机交互。其他选项分别描述了特征提取、声学模拟和语音解码的功能。

8.语音合成系统中,单元选择合成技术的核心是()

A.声学模型

B.语言模型

C.声学单元库

D.解码算法

答案:C

解析:单元选择合成技术依赖于声学单元库中的语音片段,通过选择和拼接这些片段来合成语音。声学模型、语言模型和解码算法虽然也是语音合成系统的重要组成部分,但它们不是单元选择合成技术的核心。

9.语音识别系统中,噪声环境下的识别性能主要受()

A.声学模型精度

B.语言模型精度

C.语音增强效果

D.解码算法效率

答案:C

解析:噪声环境会干扰语音信号的清晰度,影响特征提取的准确性,从而降低识别性能。语音增强技术可以有效提高语音信号在噪声环境下的可懂度,改善识别性能。声学模型、语言模型和解码算法虽然对识别性能也有影响,但语音增强效果在噪声环境下最为关键。

10.修改语音识别技术的发展趋势包括()

A.模型端侧化

B.硬件加速

C.多语种支持

D.以上都是

答案:D

解析:语音识别技术的发展趋势包括模型端侧化以保护用户隐私、硬件加速以提高识别速度和效率,以及多语种支持以适应全球化的需求。这些趋势共同推动了语音识别技术的进步和应用。

11.语音信号中,通常需要去除的噪声类型是()

A.白噪声

B.红噪声

C.脉冲噪声

D.以上都是

答案:C

解析:脉冲噪声(如爆裂声、开关声)在语音信号中通常表现为短暂的干扰,对语音识别和合成影响较大,因此需要重点去除。白噪声和红噪声虽然也是噪声,但它们通常具有更平稳的统计特性,处理方法有所不同。

12.语音增强技术中,谱减法的主要缺点是()

A.计算复杂度高

B.会导致语音失真

C.对噪声类型敏感

D.无法处理平稳噪声

答案:B

解析:谱减法通过估计噪声频谱并从语音信号谱中减去它来增强语音,但这种方法容易过度抑制语音信号,导致语音失真,产生音乐噪声等副作用。

13.在语音识别系统中,通常使用什么方法来评估识别性能()

A.峰值功率

B.信噪比

C.词错误率

D.

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