数字信号处理实验实验教程.pdf

本篇《数字信号处理实验教程》主要介绍了自动语音识别技术的起源和发展，并详细阐述了数字信号处理在语音识别中的应用。教程指导学习者如何采集和预处理语音信号，如何理解语音信号的短时分析技术，并最终通过编程实现基于时域分析技术的孤立字语音识别。本文将详细解析本篇教程所涵盖的知识点。 教程介绍了语音信号处理的背景知识。语音作为一维时序信号，在数字信号处理领域具有重要地位。语音信号的特点是非平稳性，它随时间变化的特性要求在处理时将其分割为短时稳定的部分。而端点检测是预处理的关键步骤，它负责区分语音信号中的有效发声部分和静音或背景噪声部分。 接着，教程介绍了语音信号采集的方法，例如可以使用Windows录音机或者编程方式采集语音样本。其中，MATLAB环境下可以利用wavrecord函数进行录制。采集到的语音样本通常以WAV格式存储，了解WAV文件格式对于后续的信号处理工作是必要的基础。 在预处理方面，端点检测的目的是确定有效语音部分的起始和结束位置。分帧是短时分析的关键技术，它将连续的语音信号分割成一系列的帧，每帧通常为10~30ms长。加窗处理则是为了减小分帧处理中可能出现的信号失真。 加窗处理所使用的窗函数在短时分析中扮演着重要角色。常用的窗函数包括矩形窗、汉明窗和海宁窗，不同的窗函数会影响短时分析参数的特性。短时分析参数，如短时能量、短时平均幅度及短时过零率等，是理解语音信号时域特性的关键指标。短时能量是度量语音信号幅度值变化的函数，但对高电平较为敏感。短时平均幅度则是短时能量的一种改进方法，用于减少高电平对计算结果的影响。短时过零率则反映了信号正负振幅变化的频率。 在语音信号的时域分析中，短时能量与短时平均幅度都是评估语音信号能量的有效参数，它们的计算方法各不相同。短时能量是指每一帧信号的能量大小，计算时涉及到信号的平方，因此对高电平信号特别敏感。短时平均幅度则适用于对信号幅度值变化不那么敏感的情况，计算时不涉及信号的平方，因此在某些应用领域中具有优势。 以上这些知识为理解数字信号处理在语音识别中的应用打下了坚实的基础，并指导学习者如何逐步实现孤立字的语音识别。通过本教程，学习者将能够掌握从语音信号采集到预处理，再到端点检测和时域参数分析的整个流程，最终实现对孤立字的识别。 总而言之，本篇教程覆盖了数字信号处理在语音识别应用中的核心概念，从理论知识到实践操作，为读者提供了一个全面的学习路径。通过本教程的学习，读者不仅能够获得数字信号处理的知识，还能够掌握如何在实际中应用这些知识解决具体问题。