人们的关注和广泛的研究。
1.1 课题背景及意义
语音信号处理是一门比较实用的电子信息工程的专业课程，语音是人类获取
信息的重要来源和利用信息的重要手段。通过语言相互传递信息是人类最重要的
基本功能之一。语言是人类特有的功能，踏实创造和记载几千年人类文明史的根
本手段，没有语言就没有几天的人类文明。语音是演的升学表现，是相互传递信
息的最重要的手段，是人类最重要，最有效，最常用和最方便的交换信息的形式。
1.2 国内外研究现状
20 世纪 60 年代中期形成的一系列数字信号处理的理论和算法，如熟悉滤波
去、快速傅里叶变换（FFT）等是语音信号数字处理的理论和技术基础。随着信
息科学技术的飞速发展，语音新海处理取得了重大的进展；进入 70 年代之后，
提供了用于语音信号的信息压缩和特征提取的线性预测技术（LPC），并已成为
语音信号处理最强有力的工具，
广泛应用于语音信号的分心、合成及各个应用领域，以及用于输入语音与参
考样本之间时间匹配的动态规划方法;80 年代初一种新的基于聚类分析的高效数
据压缩技术——矢量量化（VQ）应用于语音信号处理中；近年来人工神经网络
（ANN）的研究取得了迅速发展，语音信号的各项课题是促进其发展的重要动
力之一，同时，他的许多成果也体现在有关语音信号处理的各项技术之中。
2.设计原理
2.1 数字滤波器设计原理
熟悉滤波器的作用是利用离散时间系统的特性对输入信号波形（或频谱）进
行加工处理，或者说利用数字方法按预定的要求对新哈处理进行变换。
数字滤波器可以理解为是一个计算程序或算法，将代表输入的信号的数字时
间序列转化为代表输出信号的数字时间序列，并在转化过程中，使信号按预定的
形式变化。从性能上来说，IIR 滤波器传输函数的极点可位于单位圆内的任何地
方，因此可用较低的阶数获得高的选择性，所用的存贮单元少，所以经济而效率
高。但是这个高效率是以相位的非线性为代价的。选择性越好，则相位非线性越
严重。相反，FIR 滤波器却可以得到严格的线性相位，然而由于 FIR 滤波器传输
函数的极点固定在原点，所以只能用较高的阶数达到高的选择性；对于同样的滤
波器设计指标，FIR 滤波器所要求的阶数可以比 IIR 滤波器高 5~10 倍，结果，
成本较高，信号延时也较大；如果按相同的选择性和相同的线性要求来说，则 IIR
滤波器就必须加全通网络进行相位较正，同样要大增加滤波器的节数和复杂性。
整体来看，IIR 滤波器达到同样效果阶数少，延迟小，但是有稳定性问题，
