毕业论文课题相关文献综述

一、语音信号处理简介

语音信号处理是研究用数字处理技术对语音信号进行处理的一门学科，它和认知学科、心理学、语言学、计算机科学、模式识别、和人工智能等学科联系紧密。它的目的一是要通过处理得到一些反映语音信号重要特征的语音参数以便高效的传输或存储语音信息；二是要通过处理某种运算以达到某种用途的要求，例如人工合成语音、辨识出讲话者、识别出讲话的内容等等。

二、语音信号处理的工作原理

一般信号都是随着时间的变化而发生变化，要深入理解语音信号的本质，需要从多个角度研究语音信号的不同表现方式。时域和频域是观察信号的两种方式，时域分析和频域分析技术也是目前处理的主要方法。一般频域分析法分辨信号可以得到更多的信息，因此人们以往更重视频域内对信号进行分析。

要对一个模拟输入语音信号作分析，必须由时域信号转换为频域信号。傅里叶变换可以看作是时间域上的函数在频域上的表示。它将原来难以处理时域信号相对比较容易地转化成了频域信号，可以利用一些工具对这些频域信号进行处理、加工，把信号转化为可以直接对其进行数学变化的数学公式，对其进行处理。最后还可以利用傅里叶反变换把这些频域信号变换成时域信号，它是一种特殊的积分变换。它能将满足一定条件的某个函数表示成正弦基函数的线性组合或者积分。然而，它在运算上过于复杂，对于一些相对简单的低功耗处理器来说，难以应付自如，因此这时快速傅里叶变换凸显出了它的优越性。通过快速傅里叶变换，运用测试软件进行检测，可以看出快速傅里叶变换大大提高了运算速度，它为各系统的设计提供了简单算法，有着十分重要的意义。

由于数字信号处理系统只能对数字输入信号进行处理，因此必须通过AD转换器将原始的语音模拟信号变成离散信号，然后再通过离散傅里叶变换将时域信号变成频域信号，在频域中对信号进行频谱分析。

功率谱测量主要通过对音频信号进行离散化处理，通过FFT运算，求出信号各个离散频率点的功率值，然后得到离散化的功率谱。

语音信号倒频谱分析就是求取语音倒频谱特征参数的过程，它可以通过同态处理来实现。同态信号处理也称同态滤波，实现将卷积关系变换成求和关系的分离处理，即解卷。

为了消除基频谐波的影响，也可以采用同态解卷技术，经过同态滤波后得到平滑的谱，这样简单地检测峰值就可以直接提取共振峰参数。

三、语音信号处理的发展概况