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语音谱能量分析,语音信号的谱分析

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能谱分析是被测量的东西的能谱分析是构成材料的一种方法分析材料的成分和化学状态是由材料中产生的电子的能谱决定的分析 。语音信号处理的时域分析-分贝(能谱-2)通常用能谱仪来实现 ， 能谱的方法有很多，如俄歇电子能谱、光电子能谱、X射线光电子能谱、紫外光电子能谱等 。
1、在时间和幅度上都断续变化的信号是数字信号, 语音信号不是数字信号.时间和幅度间歇变化的信号是数字信号，语音信号不是数字信号 。对！语音信号不是数字信号 ， 没错 ， 语音信号是模拟信号；时间和幅度连续变化的信号是数字信号，这是不正确的 。数字信号只有0(低电平)和1(高电平)，是一系列高(电源电压的幅度)和低(0v)的方波序列，所以幅度是恒定的，时间(周期)是可变的 。语音)的形成过程:空气从肺部排入咽喉，通过声带进入声道，最后从口腔辐射出声波，形成语音 。
在现代技术的信号处理中 ， 数字信号发挥着越来越重要的作用 ， 几乎复杂的信号处理都离不开数字信号；换句话说，只要问题的解能用数学公式表示，代表物理量的数字信号就可以用计算机处理 。扩展资料:可利用语音signal分析的频谱提取声道和声门参数，以声音区分不同的人 。倒谱分析常用于各种信号 。要获得倒谱 ， 需要先获得信号的频谱，然后对频谱的对数进行快速傅立叶变换，进而获得信号的倒谱 。
2、谁知道 语音识别这方面的知识!!!高性能中文数字语音识别算法李，刘佳，刘润生摘要:提出了一种高性能中文数字语音识别(MDSR)系统 。在MDSR系统中，以梅尔频率倒谱系数(MFCC)作为主要的语音特征参数，同时提取共振峰轨迹和鼻音特征来区分一些易混淆的语音对，提出了一种基于语音特征的实时端点检测算法，以降低系统资源需求，提高抗干扰性 。采用两级识别框架提高语音的区分能力，其中第一级识别用于确定识别候选结果，第二级识别用于区分易混淆的语音对 。
3、 语音处理中MFCC对应的物理含义是什么?【语音谱能量分析,语音信号的谱分析】MFCC的物理意义可以简单理解为能量在语言信号不同频率范围内的分布 。如果对计算出的系数的低阶部分(一般是前12个)进行IFFT(inverse Fourier transform)，就可以得到上图中虚线所表示的信号的频谱包络，也就是表示声带特征的低频信息 。为了理解为什么可以这样做 ， 我们先来看看倒谱的定义:信号的傅里叶变换频谱经过对数运算后的傅里叶逆变换(IFFT) 。
如果e(t)代表声音的输入激励(音高)，h(t)代表声带的反应(也就是我们需要获得的特性)，那么我们听到的语音信号就是两者的卷积 。在频域，可以表示为两者的乘积 。通常在频域分析中，我们只关注频谱的能量而忽略了它的相位信息，其物理意义是一样的，即表示信号频谱的能量在不同频率区间的分布 。每个滤波器的作用是得到对应频率区间的频谱能量 。如果我们有26个三角滤波器，我们将得到26个MFCC系数 。此时，低阶系数可以表示信道的特征 。

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