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语音信号的频域分析

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然后根据语音 信号的特点，对语音表示的词进行识别 ， 对语音的识别过程主要分为五个步骤，如下:01语音 。为什么语音 信号是时变的信号因为语音 信号是非平稳的信号其/对于这种信号progress分析通常有必 。

1、从图像处理想转行到音频处理难吗?如果你想做中间的联络员，并不难 。转行很难 。你不是要去“中科新力”吧？没问题，兄弟 。我有个哥们是机器视觉图像处理硕士毕业的 。现在他也搞音视频，据说比纯图像更有意思 。反正他是程序员，做什么都一样 。磨合一段时间就好了 。除非你对图像处理有纠结的感觉，那就下定决心不要从事非图像处理 。现在图像处理的岗位很多 。可以关注一下各大视觉公司，应该在招聘 。

苹果的不错 。是的，它们都是多媒体技术的一部分 。两者最大的区别是图像处理是二维的 ， 而音频更多的是一维的 。看来这个表述并不准确 。我的意思是在某一时刻，与坐标X，Y有关，而某一时刻的声音一般只与振幅有关 ， 与位置无关 。既然你是学图像处理的，这个原理我就不多讲了，我就重点讲声音处理 。一般来说，声音和图像都是时变的 。在这方面 ， 图像处理比声音处理更困难 。

2、 语音特征参数MFCC理解比如我的本科学号是，可以作为我大学的特征值 。但是这个学号有什么特定的含义吗？如果没记错的话，15代表入学年份是2015年，14代表我在系里第四个小班(专业1)，后面的11代表班级的编号 。但是这个学号很有效 。这是我在大学里唯一的标志 。只要机器能通过这个学号识别出我，识别率就是100% 。同理，MFCC的13个系数(可能13个一阶差分，13个二阶差分)都是通过离散余弦变换(DCT)得到的，取前13个系数 。

但是语音识别是给机器用的 ， 所以我们要对物理信息进行“编码” ， 得到MFCC13维特征向量 。你懂不懂不重要，只要机器能识别 。综上所述，我认为MFCC的物理意义是对语音识别领域的语音物理信息(谱包络和细节)进行编码得到的一组特征向量 。
【语音信号的频域分析】
3、怎样分辩波形声音质量波形声音是最常用的Windows多媒体功能 。波形声音设备可以通过麦克风捕捉声音，将其转换为数值，然后将其存储在内存或磁盘中的波形文件中 。波形文件的扩展名是 。哇哇 。这样，声音就可以播放了 。数字波形声音是一种以二进制表示的串行比特流，按照一定的标准或规范进行编码，其数据按时间顺序组织，文件扩展名为“wav” 。

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