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语音分析实现,语音信号分析与处理

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语音信号的实时音高轨迹分析你好！第三章语音信号特征-1语音合成音质的好坏，语音识别率取决于对语音信号 。设计语音signal分析并进行综合的意义在于全面掌握语音signal spectrum分析和系统地掌握分析的基本理论、原理和实现手段 。

1、在 语音信号参数 分析时为什么要进行预处理,有哪些预处理预处理的目的是消除由于人的发声器官本身和采集语音信号的设备引起的混叠、谐波失真、高频等因素对语音信号质量的影响 。尽可能使后续语音处理得到的信号更加均匀平滑，为信号参数提取提供高质量的参数，提高语音的处理质量 。语音识别的基本过程取决于实际应用 。语音识别系统可以分为:特定人和非特定人的识别，独立词和连续词的识别，小词汇量和大词汇量的识别 ， 无限词汇量的识别 。
【语音分析实现,语音信号分析与处理】
语音识别过程主要包括语音信号预处理、特征提取和模式匹配 。预处理包括预滤波、采样和量化、加窗、端点检测和预加重 。语音信号识别最重要的部分是特征参数提取 。提取的特征参数必须满足以下要求:(1)提取的特征参数能有效代表语音的特征 ， 并具有良好的显著性；(2)各阶参数之间有很好的独立性；(3)为了方便计算特征参数，最好有一个高效的算法来保证语音识别的实时实现 。

2、 语音质检 分析技术在金融,保险领域如何得到重用其实很多行业都有质检这个岗位，流程是否规范，工作结果是否合规等等都是人工判断的 。客服行业还有质检 。人工客服完成一批通话回复后，需要通过质检回顾语音来判断通话过程中的情绪问题和言语问题，从而帮助客服工作流程更加规范 。实际上我之前联系过保险行业的客服语音质检 。有时候为了找出一个小错误 ， 需要投入大量的时间和人力，听一大段语音，费时费力，效率很低 。

3、通过 语音 分析可以获得什么信息?根据语音的特点，词汇，语法等 。与标准普通话不同的，执行地域和籍贯分析；根据行话、术语的特点，进行职业分析；根据词汇、语法、修辞特点，学历层次分析；根据文字、讲话内容、声音的特点 ， 年龄分析；通过对基频和共振峰频率的分析求平均值，计算出高度分析 。

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