MATLAB语音信号处理

基于MATLAB的语音信号采集与处理

一、实验的目的和要求

1. MATLAB软件功能简介

MATLAB的名称源自Matrix Laboratory,1984年由美国Mathworks公司推向市场。它是一种科学计算软件，专门以矩阵的形式处理数据。MATLAB将高性能的数值计算和可视化集成在一起，并提供了大量的内置函数，从而被广泛的应用于科学计算、控制系统和信息处理等领域的分析、仿真和设计工作。

MATLAB软件包括五大通用功能，数值计算功能（Nemeric）、符号运算功能（Symbolic）、数据可视化功能（Graphic）、数字图形文字统一处理功能（Notebook）和建模仿真可视化功能（Simulink）。其中，符号运算功能的实现是通过请求MAPLE内核计算并将结果返回到MATLAB命令窗口。该软件有三大特点，一是功能强大；二是界面友善、语言自然；三是开放性强。目前，Mathworks公司已推出30多个应用工具箱。MATLAB在线性代数、矩阵分析、数值及优化、数值统计和随机信号分析、电路与系统、系统动力学、次那好和图像处理、控制理论分析和系统设计、过程控制、建模和仿真、通信系统以及财政金融等众多领域的理论研究和工程设计中得到了广泛应用。

MATLAB在信号与系统中的应用主要包括符号运算和数值计算仿真分析。由于信号与系统课程的许多内容都是基于公式演算，而MATLAB借助符号数学工具箱提供的符号运算功能，能基本满足信号与系统课程的需求。例如解微分方程、傅里叶正反变换、拉普拉斯正反变换和z正反变换等。MATLAB在信号与系统中的另一主要应用是数值计算与仿真分析，主要包括函数波形绘制、函数运算、冲击响应与阶跃响应仿真分析、信号的时域分析、信号的频谱分析、系统的S域分析和零极点图绘制等内容。数值计算仿真分析可以帮助学生更深入地理解理论知识，并为将来使用MATLAB进行信号处理领域的各种分析和实际应用打下基础。2. 本题目的意义

本次课程设计的课题为《基于MATLAB的语音信号采集与处理》，学会运用MATLAB 的信号处理功能，采集语音信号，并对语音信号进行滤波及变换处理，观察其时域和频域特性，加深对信号处理理论的理解，并为今后熟练使用MATLAB进行系统的分析仿真和设计奠定基础。

二、实验原理：

1.理论原理

利用MATLAB对语音信号进行分析和处理，采集语音信号后，利用MATLAB软件平台进行频谱分析；并对所采集的语音信号加入干扰噪声，对加入噪声的信号进行频谱分析，设计合适的滤波器滤除噪声，恢复原信号。

2. 具体流程

(1) 语音信号的采集及分析

基于声卡进行数字信号的采集。将话筒插入计算机的语音输入插口上,启动录音机。按下录音按钮，对话筒说话,说完后停止录音。要保存文件时,利用了计算机上的A/D转换器,把模拟的声音信号变成了离散的量化了的数字信号,放音时,它又通过D/A转换器,把保存的数字数据恢复为原来的模拟的声音信号。在 Matlab软件平台下可以利用函数wavread对语音信号进行采样,得到了声音数据变量。下面介绍Wavread 函数几种调用格式。

（1）y=wavread（file）

功能说明：读取file所规定的wav文件，返回采样值放在向量y中。

（2）[y,fs,nbits]=wavread(file)

功能说明：采样值放在向量y中，fs表示采样频率（hz），nbits表示采样位数。

（3）y=wavread（file，N）

功能说明：读取钱N点的采样值放在向量y中。

（4）y=wavread（file，[N1,N2]）

功能说明：读取从N1到N2点的采样值放在向量y中。

错误说明：如果自己录制的wav文件不能读取，可以自己找一段wav声音文件。(2)给原始信号加上一个高频噪声

在Matlab中人为设计一个高频f噪声干扰信号。噪声信号通常为随机序列,在本设计中可用正弦序列代替,干扰信号构建命令函数为nosie=[Au*sin(2*pi*f*t)]',给出的干扰信号为一个正弦信号，针对上面的语音信号 ,采集了其中一段。再对噪音信号进行频谱变换得到其频谱图。

在MATLAB中把语音信号与噪声信号进行叠加，并对其进行播放，然后对加入噪声后的语音信号进行频谱分析，在MATLAB中可以利用函数FFT对信号进行快速傅里叶变换。

将原语音信号与noise叠加，调用的形式为：

s=y+noise;

其中，y为原语音信号，noise为所构造的随机高斯噪声，s即为两者的叠加后的语音信号。

(3) 设计一个滤波器，滤除高频噪声

在 MATLAB 中 ,可以利用函数 butterworth,设计FIR 滤波器,利用 MATLAB 中的函数freqz 画出各滤波器的频率响应。用设计好的滤波器对含噪语音信号进行滤波,在Matlab 中 ，FIR 滤波器利用函数filter 对信号进行滤波。

3.实验记录：

(1)通过计算机录音文件采集的一段声音文件，然后使用wav=wavread(file)函数读取该文件。使用wavfft=fft(wav)获得原始信号的傅里叶变换，使用wavfftsh=fftshift(wavfft)来得到信号的频谱图。使用执行结果如下：分别为声音文件的时域图形，傅里叶变换和频谱图。

（2）创建一个噪声信号，该噪声信号为noise=800000000*sin(2*pi*fs*t)。其中噪声信号

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5

原始语音信号时域波形

原始语音傅里叶变换

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原始信号的频谱图像

Au=800000000；pi 为圆周率π≈3.14；fs 为提取的原始声音信号的频率值，时间t 为从0到(n-1)/fs 的每隔1/fs 取一个值的一个函数，即t=0:1/fs:(n-1)/fs （其中n=length(wav)，为原始信号波的长度），时间长度和原始信号的长度一样。获得的噪声不是一个标准的正弦波，而是一个幅值随时间非线性增大的波，这样的波比较符合现实中嘈杂的环境。采用步骤1中同样的方法获得噪声信号的傅里叶变换和频谱图形。具体波形如下图所示：

（3）将噪声信号和原始信号进行叠加。因为原始声音信号wav 为[n,2]n 行2列的矩阵，而噪声信号为[1,n]1行n 列的矩阵，所以要想这两个矩阵相加，必须做一些基本变换。首先对噪声信号进行转置：noiseT=noise ’，然后在对新的信号加上一列空值，即wavch=[noise',zeros(n,1)]其中n 为声音信号的长度。之后将声音信号和噪声信号叠加，即将两个矩阵相加wavbo=wavch+wav 。重复采用步骤1中同样的方法获得噪声信号的傅里叶

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噪声信号

噪声信号傅里叶变换

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5

噪声信号频域分析

变换和频谱图形。具体波形如下图所示：

（4）设计滤波器对添加噪声信号的混合信号进行滤波。由于添加的噪声为高频噪声，所以该滤波器为截止频率为5kHz 的四阶巴特沃斯低通滤波器，并用此滤波器对录音信号进行滤波。四阶巴特沃斯低通滤波器的设计格式是[B,A]=butter(N,Wn),其中n 为滤波器阶数，Wn

为截止频率参数。这里的Wn 并不是真正的截止角频率，它与真正角频率的关系是Wn=

s coff f f 2

，

因此在22.05kHz 的取样频率下，截止频率为5kHz 的低通滤波器Wn=0.45。对混合信号进行滤波以后，采用同样的方法对滤波后的声音信号进行时域波形的显示，还有声音图像的傅里叶变换和频谱图像的显示。通过对比可以发现进行滤波后的声音波形，傅里叶变换以及频谱图和原声音信号基本上相同，说明该滤波器的选取基本上还是比较符合要求的。具体图形如

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叠加信号

混合信号傅里叶分析

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混合信号频谱分析

下：

4.心得体会：

通过这次语音信号处理的课程设计，使我对声波信号有了一个新的认识，还有生活中听到的各种声波都有了一个新的了解。我们所听到的各种波，都是不同的波的组合，改变波的频率以及幅值，其发出的声音就会改变。生活中需要听到很多声音，当然也会有很多噪音出现，有效地滤除这些噪声，对我们提取特定声音都有很大的帮助。在一般情况下，我们听到的噪声都是一定频率的波，通过设定特定的滤波器，我们就可以有效地把这些波滤除掉，从而提取我们需要的信息。本例中通过对原始声音添加噪声，添加的噪声为频率变化并且音调也变化的波，和现实生活中的噪声有很大相似性。并且这种噪声是一种高频噪声，所以在设计滤波器是采用低频滤波器，将信号中的高频噪声滤除掉从而得到我们想要的声音信号。这次设计，是我对声音的波形还有气频率特性有了一个直观的了解，揭开了音波的那份神秘的面纱，并在对波的处理上提高了一个认识。

滤波后信号的傅里叶变换

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滤波后信号的频谱分析

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5

滤波后信号时域波形

5.实验源代码：

%-(1)--------------------------------------------------------- %提取声音

[wav,fs,Nbits] =wavread('E:\软件\WavPro.wav ') ;

n=length(wav) %求出声音长度

t=0:1/fs:(n-1)/fs; %时间t 从0到n-1

sound(wav,fs) ; %对加载的语音信号进行回放

figure(1);

plot(wav); %做原始语音信号的时域图形

title('原始语音信号时域波形');

%傅里叶变换

y1=fft(wav,n) ;

figure(2);

plot(y1); %做原始语音信号的傅里叶变换

title('原始语音傅里叶变换');

%对原始信号频域分析

y2=fftshift(y1);

figure(3);

plot(abs(y2)); %原始信号的频谱图像

title('原始信号的频谱图像');

%---(2)------------------------------------------------------- %噪声信号为正弦波

noise=800000000*sin(2*pi*fs*t);

figure(4);

plot(noise); %噪声信号

title('噪声信号');

%噪声信号傅里叶变换

sound(noise,fs) ; %对噪声信号进行回放

noifft=fft(noise);

figure(5);

plot(noifft); %做噪声信号傅里叶变换图形

title('噪声信号傅里叶变换');

%对噪声信号频域分析

noifftsh=fftshift(noifft);

figure(6);

plot(abs(noifftsh)); %做噪声信号频谱分析

title('噪声信号频域分析');

%---(3)---------------------------------------------------------

%对噪声进行变换

n2=length(noise);

wavch=[noise',zeros(n2,1)]; %对噪声进行变换，转换成为和原始信号一样的矩阵wavbo=wavch+wav; %噪声叠加

sound(wavbo,fs);

figure(7);

plot(wavbo); %

title('叠加信号');

%加入噪声的信号频谱分析

wavbofft=fft(wavbo,n);

figure(8);

plot(wavbofft); %做混合信号的傅里叶变换

title('混合信号傅里叶分析');

%混合信号频谱分析

wavbofftshift=(wavbofft);

figure(9);

plot(abs(wavbofftshift)); %混合信号的频谱分析

title('混合信号频谱分析');

%---(4)----------------------------------------------------------

%滤波器---低通滤波器

[b,a]=butter(4,0.45);

wav1=filter(b,a,wav); %得到滤波后的信号

sound(wav1,fs); %回放原信号

%显示滤波后的信号时域图形

figure(10);

plot(wav1); %显示滤波后的信号时域图形

title('滤波后的信号频谱分析');

%对滤波后的信号傅里叶变换

wav1fft=fft(wav1);

figure(11);

plot(wav1fft); %显示滤波后信号的傅里叶变换

title('滤波后信号的傅里叶变换');

%对滤波后的信号进行频谱分析

wav1fftsh=fftshift(wav1fft);

%figure;

figure(12);

plot(abs(wav1fftsh)); %显示波后的信号进行频谱

title('滤波后信号的频谱分析');

滤波器语音信号去噪要点

******************* 实践教学 ******************* 兰州理工大学 计算机与通信学院 2013年春季学期 信号处理课程设计 题目：基于MATLAB的FIR滤波器语音信号去噪专业班级：通信工程（1）班 姓名：王兴栋 学号：10250114 指导教师：陈海燕 成绩：

摘要 语音信号在数字信号处理中占有极其重要的地位，因此选择通过对语音信号的研究来巩固和掌握数字信号处理的基本能力十分具有代表性。对数字信号处理离不开滤波器，因此滤波器的设计在信号处理中占有极其重要的地位。而MATLAB 软件工具箱提供了对各种数字滤波器的设计。本论文“在MATLAB平台上实现对语音信号的去噪研究与仿真”综合运用了数字信号处理的各种基本知识，进而对不带噪语音信号进行谱分析以及带噪语音信号进行谱分析和滤波处理。通过理论推导得出相应的结论，再通过利用MATLAB作为编程工具来进行计算机实现比价已验证推导出来的结论。在设计过程中，通过设计FIR数字滤波器和IIR数字滤波器来完成滤波处理。在设计过程中，运用了MATLAB对整个设计中的图形的绘制和一些数据的计算以及仿真。 关键字滤波器；MATLAB；仿真；滤波

前言 语音是语言的声学表现，是人类交流信息最自然、最有效、最方便的手段。随着社会文化的进步和科学技术的发展，人类开始进入了信息化时代，用现代手段研究语音处理技术，使人们能更加有效地产生、传输、存储、和获取语音信息，这对于促进社会的发展具有十分重要的意义，因此，语音信号处理正越来越受到人们的关注和广泛的研究。 语音信号是信息技术处理中最重要的一门科学，是人类社会几步的标志。那么什么是语音？语音是人类特有的功能，也是人类获取外界信息的重要工具，也是人与人交流必不可少的重要手段。那么什么又是信号？那信号是什么呢？信号是传递信息的函数。离散时间信号——序列——可以用图形来表示。 语音信号处理是一门用研究数字信号处理研究信号的科学。它是一新兴的信息科学，同时又是综合多个学科领域的一门交叉科学。语音在我们的日常生活中随时可见，也随处可见，语音很大程度上可以影响我们的生活。所以研究语音信号无论是在科学领域上还是日常生活中都有其广泛而重要的意义。 本论文主要介绍的是的语音信号的简单处理。本论文针对以上问题，运用数字信号学基本原理实现语音信号的处理，在matlab7.0环境下综合运用信号提取，幅频变换以及傅里叶变换、滤波等技术来进行语音信号处理。我所做的工作就是在matlab7.0软件上编写一个处理语音信号的程序，能对语音信号进行采集，并对其进行各种处理，达到简单语音信号处理的目的。 对语音信号的研究，本论文采用了设计两种滤波器的基本研究方法来达到研究语音信号去噪的目的，最终结合图像以及对语音信号的回放，通过对比，得出结论。

语音信号处理与及其MATLAB实现分析

目录 摘要 (2) 第一章绪论 (3) 1.1 语音课设的意义 (3) 1.2 语音课设的目的与要求 (3) 1.3 语音课设的基本步骤 (3) 第二章设计方案论证 (5) 2.1 设计理论依据 (5) 2.1.1 采样定理 (5) 2.1.2 采样频率 (5) 2.1.3 采样位数与采样频率 (5) 2.2 语音信号的分析及处理方法 (6) 2.2.1 语音的录入与打开 (6) 2.2.2 时域信号的FFT分析 (6) 2.2.3 数字滤波器设计原理 (7) 2.2.4 数字滤波器的设计步骤 (7) 2.2.5 IIR滤波器与FIR滤波器的性能比较 (7) 第三章图形用户界面设计 (8) 3.1 图形用户界面概念 (8) 3.2 图形用户界面设计 (8) 3.3 图形用户界面模块调试 (9) 3.3.1 语音信号的读入与打开 (9) 3.3.2 语音信号的定点分析 (9) 3.3.3 N阶高通滤波器 (11) 3.3.4 N阶低通滤波器 (12) 3.3.5 2N阶带通滤波器 (13) 3.3.6 2N阶带阻滤波器 (14) 3.4 图形用户界面制作 (15) 第四章总结 (18) 附录 (19) 参考文献 (24)

摘要 数字信号处理是将信号以数字方式表示并处理的理论和技术。数字信号处理与模拟信号处理是信号处理的子集。 数字信号处理的目的是对真实世界的连续模拟信号进行测量或滤波。因此在进行数字信号处理之前需要将信号从模拟域转换到数字域，这通常通过模数转换器实现。而数字信号处理的输出经常也要变换到模拟域，这是通过数模转换器实现的。 数字信号处理的算法需要利用计算机或专用处理设备如数字信号处理器（DSP）和专用集成电路（ASIC）等。数字信号处理技术及设备具有灵活、精确、抗干扰强、设备尺寸小、造价低、速度快等突出优点，这些都是模拟信号处理技术与设备所无法比拟的。 数字信号处理的核心算法是离散傅立叶变换(DFT)，是DFT使信号在数字域和频域都实现了离散化，从而可以用通用计算机处理离散信号。而使数字信号处理从理论走向实用的是快速傅立叶变换(FFT)，FFT的出现大大减少了DFT的运算量，使实时的数字信号处理成为可能、极大促进了该学科的发展。 MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，和Mathematica、Maple 并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。 MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完相同的事情简捷得多，并且mathwork也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++ ，JAVA的支持。可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用，此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序，用户可以直接进行下载就可以用。

电子信息工程专业考研学校排名

电子信息工程考研方向解读 电子信息工程考研的方向其实很多的，不过大家所知道甚少，笔者就搜集整理一些有关该专业的考研方向，希望对大家有所帮助。考研方向中不同的学科是不同的，分为一级学科是学科大类,二级学科是其下的学科小类；对于学校而言，二级学科无法申请成为一级学科，但是可以申请成为硕士和博士学位授予点，而一级学科一旦申请成功，其下的所有二级学科都可申请成为博士学位授予点。 例如： 0809 一级学科：电子科学与技术 080901 物理电子学080902 电路与系统 080903 微电子学与固体电子学080904电磁场与微波技术 0810 一级学科：信息与通信工程 081001通信与信息系统☆081002信号与信息处理☆ 0811 一级学科：控制科学与工程 081103 系统工程081104模式识别与智能系统 我找了以下专业方向以供大家参考，共十二大类。其中有些是与物理、机械、光电、电气、自动化、计算机等交叉的学科，但电信专业的学生可以报考。 1电路与系统 2集成电路工程 3自动控制工程 4模式识别与智能系统 5通信与信息系统 6信号与信息处理 7电子与通信工程 8电力电子与电力传动 9光电信息工程 10物理电子学 11精密仪器及机械简介 12测试计量技术及仪器 01.电路与系统 电路与系统学科研究电路与系统的理论、分析、测试、设计和物理实现。它是信息与通信工程和电子科学与技术这两个学科之间的桥梁，又是信号与信息处理、通信、控制、计算机乃至电力、电子等诸方面研究和开发的理论与技术基础。因为电路与系统学科的有力支持，才使得利用现代电子科学技术和最新元器件实现复杂、高性能的各种信息和通信网络与系统成为现实。 学科概况 信息与通讯产业的高速发展以及微电子器件集成规模的迅速增大，使得电子电路与系统走向数字化、集成化、多维化。电路与系统学科理论逐步由经典向现代过渡，同时和信息与通讯工程、计算机科学与技术、生物电子学等学科交叠，相互渗透，形成一系列的边缘、交叉学科，如新的微处理器设计、各种软、硬件数字信号处理系统设计、人工神经网络及其硬件实现等。 电路与系统专业排名是

毕业论文--自适应噪声对消在语音信号处理中的应用研究

本科生毕业论文 （设计） 中文题目自适应噪声对消在语音信号处理中的应用研究 英文题目

摘要 在实际生活中，任何语音信号都不可避免的受到噪声信号的影响，如何有效的抑制和去除噪声，提高语音的可懂度是近年来的热门研究课题，文中介绍了自适应滤波器的基本原理，结构和应用，应用matlab软件，对自适应算法在噪声对消中的应用进行了仿真研究，并完成了语音信号噪声消除实例。 本文对自适应滤波算法在语音信号去噪方面进行了研究，对自适应对消系统进行了深入的学习与研究，在固定步长的基础上，建立了步长因子u与信噪比及噪声幅度之间的一种非线性函数关系，使步长随误差信号e(n)的变化而变化，从而提高了收敛速度，能够有效的滤除实际生活中语音信号中的高斯白噪声，工频干扰，以及其他讲话者的干扰，大幅度提高输出语音信号的信噪比，有效的提高语音的可懂度。通过实验证明，该算法在收敛速度，消噪性能，信噪比提高方面与常规的自适应算法相比均有一定的提高。 关键词：自适应滤波变步长LMS算法语音降噪

Adaptive noise cancellation in speech signal processing research Abstract: In our daily life ，all speech signal will be influenced by noise, How to effectively eliminate the noise is one of hot subjects for years.The paper begins with the principle of adaptive filter,structure and application. Based on the MATLAB platform, simulation is carried out for the applications of adaptive algorithms in noise cancelling，and completed the instance of voice signal noise reduction. This paper discuss about adaptive filtering algorithm in the speech signal denoising aspects of the research on the adaptive cancellation system in-depth study and research and establishes another step factor u and the error signal e (n) between the non-linear function of a new relationship, the algorithm using variable step size, the step with the magnitude of the noise signal to noise ratio and the change, to improve the convergence rate, can effectively filter out in real life speech signal Gaussian white noise, frequency interference, and interference with other speakers. Can greatly enhance the output speech signal to noise ratio, experiments show that the algorithm convergence rate, noise reduction performance, improving signal to noise ratio with the conventional adaptive algorithms have improved to some extent compared. In this paper, the coefficient of the formula

基于Matlab的语音信号处理与分析

系（院）物理与电子工程学院专业电子信息工程题目语音信号的处理与分析 学生姓名 指导教师 班级 学号 完成日期：2013 年5 月 目录 1 绪论.............................................................................................................. 错误!未定义书签。 1.1课题背景及意义................................................................................. 错误!未定义书签。 1.2国内外研究现状................................................................................. 错误!未定义书签。 1.3本课题的研究内容和方法................................................................. 错误!未定义书签。 1.3.1 研究内容................................................................................ 错误!未定义书签。 1.3.2 开发环境................................................................................ 错误!未定义书签。 2 语音信号处理的总体方案............................................................................ 错误!未定义书签。 2.1 系统基本概述.................................................................................... 错误!未定义书签。 2.2 系统基本要求与目的........................................................................ 错误!未定义书签。 2.3 系统框架及实现................................................................................ 错误!未定义书签。 2.3.1 语音信号的采样.................................................................... 错误!未定义书签。 2.3.2 语音信号的频谱分析............................................................ 错误!未定义书签。 2.3.3 音乐信号的抽取.................................................................... 错误!未定义书签。 2.3.4 音乐信号的AM调制.............................................................. 错误!未定义书签。 2.3.5 AM调制音乐信号的同步解调............................................... 错误!未定义书签。 2.4系统设计流程图................................................................................. 错误!未定义书签。 3 语音信号处理基本知识................................................................................ 错误!未定义书签。 3.1语音的录入与打开............................................................................. 错误!未定义书签。 3.2采样位数和采样频率......................................................................... 错误!未定义书签。 3.3时域信号的FFT分析......................................................................... 错误!未定义书签。 3.4切比雪夫滤波器................................................................................. 错误!未定义书签。 3.5数字滤波器设计原理......................................................................... 错误!未定义书签。 4 语音信号实例处理设计................................................................................ 错误!未定义书签。 4.1语音信号的采集................................................................................. 错误!未定义书签。

语音信号处理答案

二、问答题（每题分，共分） 、语音信号处理主要研究哪几方面的内容？ 语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语言信号进行处理的一门学科，语音信号处理的理论和研究包括紧密结合的两个方面：一方面，从语言的产生和感知来对其进行研究，这一研究与语言、语言学、认知科学、心理、生理等学科密不可分；另一方面，是将语音作为一 种信号来进行处理，包括传统的数字信号处理技术以及一些新的应用于语音信号的处理方法 和技术。 、语音识别的研究目标和计算机自动语音识别的任务是什么？ 语音识别技术，也被称为自动语音识别，()，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为 计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。 计算机自动语音识别的任务就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本 或命令的高技术。 、语音合成模型关键技术有哪些？ 语音合成是实现人机语音通信，建立一个有听和讲能力的口语系统所需的两项关键技术，该系统主要由三部分组成：文本分析模块、韵律生成模块和声学模块。.如何取样以精确地抽取人类发信的主要特征，.寻求什么样的网络特征以综合声道的频率响应，.输出合成声音的质量如何保证。 、语音压缩技术有哪些国际标准？ 二、名词解释（每题分，共分） 端点检测：就从包含语音的一段信号中，准确的确定语音的起始点和终止点，区分语音信号和非语音信号。 共振峰：当准周期脉冲激励进入声道时会引起共振特性，产生一组共振频率，称为共振峰频率或简称共振峰。 语谱图：是一种三维频谱，它是表示语音频谱随时间变化的图形，其纵轴为频率，横轴为时间，任一给定的频率成分在给定时刻的强弱用相应点的灰度或色调的浓淡来表示。 码本设计：就是从大量信号样本中训练出好的码本，从实际效果出发寻找好的失真测度定义 公示，用最少的搜素和计算失真的运算量。 语音增强：语音质量的改善和提高，目的去掉语音信号中的噪声和干扰，改善它的质量 三、简答题（每题分，共分） 、简述如何利用听觉掩蔽效应。 一个较弱的声音(被掩蔽音)的听觉感受被另一个较强的声音(掩蔽音)影响的现象称为人耳的“掩蔽效应”。人耳的掩蔽效应一个较弱的声音(被掩蔽音)的听觉感受被另一个较强的声 音(掩蔽音)影响的现象称为人耳的“掩蔽效应”。被掩蔽音单独存在时的听阈分贝值，或者 说在安静环境中能被人耳听到的纯音的最小值称为绝对闻阈。实验表明，—绝对闻阈值最小，即人耳对它的微弱声音最敏感；而在低频和高频区绝对闻阈值要大得多。在范围内闻阈随频率变化最不显著，即在这个范围内语言可储度最高。在掩蔽情况下，提高被掩蔽弱音的强度， 使人耳能够听见时的闻阈称为掩蔽闻阈(或称掩蔽门限)，被掩蔽弱音必须提高的分贝值称为 掩蔽量(或称阈移)。 、简述时间窗长与频率分辨率的关系。 采样周期、窗口长度和频率分辨率△之间存在下列关系：△(*) 可见，采样周期一定时，△随窗口宽度的增加而减少，即频率分辨率相应得到提高，但同时时间分辨率降低；如果窗口取短，频率分辨率下降，而时间分辨率提高，因而二者是矛盾的。 、简述时域分析的技术（最少三项）及其在基因检测中的应用。（）

数字音频技术期末考试试卷

《数字音视频技术》期末考试试卷 一．选择（每题2分，共20分） 1.可闻声的频率范围（） A.20～2000Hz B.200～20000Hz C.20～20000Hz D.200～2000Hz 2.下面哪一种相加混色产生的色彩是错误的（） A.红色+绿色=黄色 B.红色+蓝色=橙色 C.蓝色+绿色=青色 D.红色+绿色+蓝色=白色。 3.不是数字图像的格式的是（） A.JPG B. GIF C. TIFF D. WAVE 4.在音频数字化的过程中，对模拟语音信号处理的步骤依次为（）A．抽样编码量化 B. 量化抽样编码 C. 抽样量化编码 D. 量化编码抽样 5.将声音转变为数字化信息，又将数字化信息变换为声音的设备是（） A.声卡B．音响 C. 音箱D．PCI卡 6.不属于国际上常用的视频制式的是（） A．PAL制 B.NTSC制C．SECAM制D．MPEG 7.数字音频采样和量化过程所用的主要硬件是（） A．数字编码器 B．数字解码器 C．模拟到数字的转换器（A/D转换器） D．数字到模拟的转换器（D/A转换器） 8.信息接受者在没有接收到完整的信息前就能处理那些已经接受到的信息一边接收，一边处理的方式叫（） A．多媒体技术B．流媒体技术 C．云技术D．动态处理技术

9．影响声音质量的因素不包括（） A．声道数目B．采样频率 C．量化位数D．存储介质 10．我们常用的VCD，DVD采用的视频压缩编码国际标准是（）A．MPEG B．PLA C．NTSC D．JPEG 二．填空（每空2分，共30分） 1.音质三要素：、和。 2.色彩三要素：、和。 3.混色的方法有：和。 4.视频冗余是指相邻帧间和每帧的水平方向和垂直方向上的相邻像素间存在很强的相关性，它包含的种类有：冗余、冗余、冗余、冗余和视觉冗余。 5.色彩模型中的三基色原理是指利用、和三种色光混合，可以产生各种色彩。 三．简答题（每题10分，共50分） 1.常见数字音频文件格式有哪些？ 2. 常见数字视频文件格式有哪些？ 3.什么是5.1声道环绕立体声？

语音信号处理 (第2版)赵力 编著 语音信号处理勾画要点

语音信号处理（第2版）赵力编著 重点考点 第2章语音信号处理的基础知识 1.语音（Speech）是声音（Acoustic）和语言（Language）的组合体。可以这样定义语音：语音是由一连串的音组成语言的声音。 2.人的说话过程可以分为五个阶段：（1）想说阶段（2）说出阶段（3）传送阶段（4）理解阶段（5）接收阶段。 3.语音是人的发声器官发出的一种声波，它具有一定的音色，音调，音强和音长。其中，音色也叫音质，是一种声音区别于另一种声音的基本特征。音调是指声音的高低，它取决于声波的频率。声音的强弱叫音强，它由声波的振动幅度决定。声音的长短叫音长，它取决于发音时间的长短。 4.说话时一次发出的，具有一个响亮的中心，并被明显感觉到的语音片段叫音节（Syllable）。一个音节可以由一个音素（Phoneme）构成，也可以由几个音素构成。音素是语音发音的最小单位。任何语言都有语音的元音（Vowel）和辅音（Consonant）两种音素。 5.元音的另一个重要声学特性是共振峰（Formant）。共振峰参数是区别不同元音的重要参数，它一般包括共振峰频率（Formant Frequency）的位置和频带宽度（Formant Bandwidth）。 6.区分语音是男声还是女声、是成人声音还是儿童声音，更重要的因素是共振峰频率的高低。 7.浊音的声带振动基本频率称基音周期（或基音频率），F0表示。 8.人的听觉系统有两个重要特性，一个是耳蜗对于声信号的时频分析特性；另一个是人耳听觉掩蔽效应。 9.掩蔽效应分为同时掩蔽和短时掩蔽。 10.激励模型：一般分成浊音激励和清音激励。浊音激励波是一个以基音周期为周期的斜三角脉冲串。 11.声道模型：一是把声道视为由多个等长的不同截面积的管子串联而成的系统。按此观点推导出的叫“声管模型”。另一个是把声道视为一个谐振腔，按此推导出的叫“共振峰模型”。 12.完整的语音信号的数字模型可以用三个子模型：激励模型、声道模型和辐射模型的串联来表示。 13.语谱图：人们致力于研究语音的时频分析特性，把和时序相关的傅立叶分析的显示图形。 第三章语音信号分析 1.贯穿于语音分析全过程的是“短时分析技术”。 2.语音信号的数字化一般包括放大及增益控制、反混叠滤波、采样、A/D变换及编码（一般就是PCM码）；预处理一般包括预加重、加窗和分帧等。 3.预滤波的目的有两个：

《语音信号处理》期末试题总结

2011-2013学年 《语音信号处理》期末考试试题 适用班级：时量：120分钟闭卷记分： 考生班级：姓名：学号： 注：答案全部写在答题纸上，写在试卷上无效！ 一、填空题：（每空2分） 1、矢量量化系统主要由编码器和译码器组成，其中编码器主要是由搜索算法和码书构成。P101 2、基于物理声学的共振峰理论，可以建立起三种实用的共振峰模型：级联型、并联型和混合型。P18 3、语音编码按传统的分类方法可以分为波形编码、参数编码和混合编码。P137 4、对语音信号进行压缩编码的基本依据是语音信号的冗余度和人的听觉感知机理。 P137-138 5、汉语音节一般由声母、韵母和声调三部分组成。P10 6、人的听觉系统有两个重要特性，一个是耳蜗对于声信号的时频分析特性；另一个是人耳听觉的掩蔽效应。P22 7、句法的最小单位是词，词法的最小单位是音节，音节可以由音素构成。P9 8、复倒谱分析中避免相位卷绕的算法，常用的有微分法和最小相位信号法。P62 9、语音信号处理也可以简称为语音处理，它是利用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门学科，包括语音编码、语音合成、语音识别、说话人识别和语音增强等五大分支。P3 10、语音信号处理也可以简称为语音处理，它是以数字信号处理和语音学为基础而形成的一个综合新的学科，包括发音语音学、声学语音学、听觉语音学和心理学等四大分支。P2，6 11、语音的四大要素：音质、音调、音强和音长。P9 12、人类发音过程有三类不同的激励方式，因而能产生三类不同的声音，即浊音、清音、和爆破音。P8 13、元音的一个重要声学特性是共振峰，它是区别不同元音的重要参数，它一般包括共振峰频率的位置和频带宽度。 14、语音信号的倒谱分析就是求取语音倒谱特征参数的过程，它可以通过同态信号处理来实现。P56 二、判断题：（每小题2分）√× 1、预测编码就是利用对误差信号进行编码来降低量化所需的比特数，从而使编码速率大幅降低。（×）P143 2、以线性预测分析-合成技术为基础的参数编码，一般都是根据语音信号的基音周期和清/浊音标志信息来决定要采用的激励信号源。（×）P181 3、自适应量化PCM就是一种量化器的特性，能自适应地随着输入信号的短时能量的变化而调整的编码方法。（×）P142 4、线性预测法正是基于全极点模型假定，采用时域均方误差最小准则来估计模型参数的。（×）P72 5、波形编码是依赖模型假定的语音编码方法。（×）P137 6、掩蔽效应是使一个声音A能感知的阀值因另一个声音B的出现而提高的现象，这时A叫

语音信号处理试验教程

语音信号处理试验 实验一：语音信号时域分析 实验目的： (1)录制两段语音信号，内容是“语音信号处理”，分男女声。 (2)对语音信号进行采样，观察采样后语音信号的时域波形。 实验步骤： 1、使用window自带录音工具录制声音片段 使用windows自带录音机录制语音文件，进行数字信号的采集。启动录音机。录制一段录音，录音停止后，文件存储器的后缀默认为.Wav。将录制好文件保存，记录保存路径。男生女生各录一段保存为test1.wav和test2.wav。 图1基于PC机语音信号采集过程。 2、读取语音信号 在MATLAB软件平台下，利用wavread函数对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。通过使用wavread函数，理解采样、采样频率、采样位数等概念！ Wavread函数调用格式： y=wavread（file），读取file所规定的wav文件，返回采样值放在向量y中。

[y，fs，nbits]=wavread（file），采样值放在向量y中，fs表示采样频率（hz），nbits表示采样位数。 y=wavread（file，N），读取前N点的采样值放在向量y中。 y=wavread（file，[N1，N2]）,读取从N1到N2点的采样值放在向量y中。 3、编程获取语音信号的抽样频率和采样位数。 语音信号为test1.wav和test2.wav，内容为“语音信号处理”，两端语音保存到工作空间work文件夹下。在M文件中分别输入以下程序，可以分两次输入便于观察。 [y1,fs1,nbits1]=wavread('test1.wav') [y2,fs2,nbits2]=wavread('test2.wav') 结果如下图所示 根据结果可知：两端语音信号的采样频率为44100HZ，采样位数为16。 4、语音信号的时域分析 语音信号的时域分析就是分析和提取语音信号的时域参数。进行语音分析时，最先接触到并且夜市最直观的是它的时域波形。语音信

基于MATLAB的语音信号处理系统设计(程序+仿真图)--毕业设计

语音信号处理系统设计 摘要：语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门学科。语音信号处理的目的是得到某些参数以便高效传输或存储,或者是用于某种应用，如人工合成出语音、辨识出讲话者、识别出讲话内容、进行语音增强等。本文简要介绍了语音信号采集与分析以及语音信号的特征、采集与分析方法，并在采集语音信号后，在MATLAB 软件平台上进行频谱分析,并对所采集的语音信号加入干扰噪声，对加入噪声的信号进行频谱分析，设计合适的滤波器滤除噪声，恢复原信号。利用MATLAB来读入（采集）语音信号，将它赋值给某一向量，再将该向量看作一个普通的信号，对其进行FFT变换实现频谱分析，再依据实际情况对它进行滤波，然后我们还可以通过sound命令来对语音信号进行回放，以便在听觉上来感受声音的变化。 关键词：Matlab，语音信号，傅里叶变换，滤波器 1课程设计的目的和意义 本设计课题主要研究语音信号初步分析的软件实现方法、滤波器的设计及应用。通过完成本课题的设计，拟主要达到以下几个目的： 1.1．了解Matlab软件的特点和使用方法。 1.2．掌握利用Matlab分析信号和系统的时域、频域特性的方法； 1.3．掌握数字滤波器的设计方法及应用。 1.4．了解语音信号的特性及分析方法。 1.5．通过本课题的设计，培养学生运用所学知识分析和解决实际问题的能力。 2 设计任务及技术指标 设计一个简单的语音信号分析系统，实现对语音信号时域波形显示、进行频谱分析，

利用滤波器滤除噪声、对语音信号的参数进行提取分析等功能。采用Matlab设计语言信号分析相关程序，并且利用GUI设计图形用户界面。具体任务是： 2.1．采集语音信号。 2.2．对原始语音信号加入干扰噪声，对原始语音信号及带噪语音信号进行时频域分析。 2.3．针对语音信号频谱及噪声频率，设计合适的数字滤波器滤除噪声。 2.4．对噪声滤除前后的语音进行时频域分析。 2.5.对语音信号进行重采样，回放并与原始信号进行比较。 2.6．对语音信号部分时域参数进行提取。 2.7．设计图形用户界面（包含以上功能）。 3 设计方案论证 3.1语音信号的采集 使用电脑的声卡设备采集一段语音信号，并将其保存在电脑中。 3.2语音信号的处理 语音信号的处理主要包括信号的提取播放、信号的重采样、信号加入噪声、信号的傅里叶变换和滤波等，以及GUI图形用户界面设计。 Ⅰ.语音信号的时域分析 语音信号是一种非平稳的时变信号，它携带着各种信息。在语音编码、语音合成、语音识别和语音增强等语音处理中无一例外需要提取语音中包含的各种信息。语音信号分析的目的就在与方便有效的提取并表示语音信号所携带的信息。语音信号分析可以分为时域和变换域等处理方法，其中时域分析是最简单的方法。 Ⅱ.语音信号的频域分析 信号的傅立叶表示在信号的分析与处理中起着重要的作用。因为对于线性系统来说，可以很方便地确定其对正弦或复指数和的响应，所以傅立叶分析方法能完善地解决许多信号分析和处理问题。另外，傅立叶表示使信号的某些特性变得更明显，因此，它能更

《语音信号处理》期末考试试题

2011-2012学年第一学期 《语音信号处理》期末考试试题（A） 适用班级：时量：120分钟闭卷记分： 考生班级：姓名：学号： 注：答案全部写在答题纸上，写在试卷上无效！ 一、填空题：（共7小题，每空2分，共20分） 1、矢量量化系统主要由编码器和组成，其中编码器主要 是由搜索算法和构成。 2、基于物理声学的共振峰理论，可以建立起三种实用的共振峰 模型：级联型、并联型和。 3、语音编码按传统的分类方法可以分为、和混合 编码。 4、对语音信号进行压缩编码的基本依据是语音信号的和人 的听觉感知机理。 5、汉语音节一般由声母、韵母和三部分组成。 6、人的听觉系统有两个重要特性，一个是耳蜗对于声信号的时 频分析特性；另一个是人耳听觉的效应。 7、句法的最小单位是，词法的最小单位是音节，音节可 以由构成。 二、判断题：（共3小题，每小题2分，共6分）

1、预测编码就是利用对误差信号进行编码来降低量化所需的比 特数，从而使编码速率大幅降低。（） 2、以线性预测分析-合成技术为基础的参数编码，一般都是根据 语音信号的基音周期和清/浊音标志信息来决定要采用的激 励信号源。（） 3、自适应量化PCM就是一种量化器的特性，能自适应地随着输 入信号的短时能量的变化而调整的编码方法。（） 三、单项选择题：（共3小题，每小题3分，共9分） 1、下列不属于衡量语音编码性能的主要指标是（）。 （A）编码质量（B）矢量编码（C）编码速率（D）坚韧性 2、下列不属于编码器的质量评价的是（） （A）MOS （B）DAM（C）DRT（D）ATC 3、限词汇的语音合成技术已经比较成熟了，一般我们是采用（） 作为合成基元。 （A）词语（B）句子（C）音节（D）因素 四、简答题：（共2小题，每小题12分，共24分） 1、画出矢量量化器的基本结构，并说明其各部分的作用。 2、试画出语音信号产生的离散时域模型的原理框图，并说明各 部分的作用。 五、简答题：（共5小题，前三小题，每题5分，后两小题，每题10分，共35分） 1、线性预测分析的基本思想是什么？

语音识别论文

语音信号的分析与处理 摘要：本文针对语音信号时域、频域参数进行了系统详尽的分析，并在MATLAB环境下实现了基于DTW算法的特定人孤立词语音信号的识别。 关键词：语音信号；短时傅里叶；MFCC；动态时间规整 引言 语音信号参数分析是语音信号处理的前提和基础。语音信号处理包括语音通信、语音增强、语音合成、语音识别和说话人识别等方面。只有通过语音信号的分析才能获得语音本质特性的参数，才能利用这些参数进行高效的语音通信，才能建立语音合成的语音库，也才可能建立用于语音识别的模板和知识库。此外，语音合成音质的好坏、语音识别率的高低，都取决于语音信号参数分析的准确性和精度。因此，语音信号参数分析是语音信号处理研究中一项非常有意义的工作[1]。 近年来，语音识别已经成为一个非常活跃的研究领域。在不远的将来，语音识别技术有可能作为一种重要的人机交互手段，辅助甚至取代传统的键盘、鼠标等输入设备，在个人计算机上进行文字录入和操作控制。而在手持式PDA、智能家电、工业现场控制等应用场合，语音识别技术则有更为广阔的发展前景[2]。 在特定人孤立词语音识别中，最为简单有效的方法是采用DTW(Dynamic Time Warping,动态时间规整)算法，该算法基于动态规划(DP)的思想,解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别中出现最早、较为经典的一种算法[3]。 MATLAB是一种功能强大、效率高、交互性好的数值计算和可视化计算机高级语言，它将数值分析、信号处理和图形显示有机地融合为一体，形成了一个极其方便、用户界面友好的操作环境。本文就是在MA TLAB基础上来进行语音信号参数的分析与语音信号的识别的。 一、语音信号的分析 1参数分析 语音信号是一种典型的非平稳信号。但是，由于语音的形成过程是与发音器官的运动密切相关的，这种物理运动比起声音振动速度来讲要缓慢得多，因此语音信号常常可被假定为短时平稳的，即在10一20ms这样的时间段内，其频谱特性和某些物理特征参量可被近似地看作不变。这样，我们就可以采用平稳过程的分析处理方法来处理，一般而言语音信号处理的方法都是基于这种短时平稳的假设的。根据语音信号所分析参数的不同，语音信号参数分析可以分为时域、频域、倒谱域分析等[4]。本文仅涉及时域及频域参数分析。 2时域分析 进行语音信号最为直观的分析方法就是时域分析。语音信号本身就是时域信号，因而时域分析是最早使用，也是应用最广泛的一种方法，这种方法直接利用语音信号的时域波形。时域分析通常用于最基本的参数分析以及语音的分割、预处理和大分类等。时域分析方法的特点是：第一，表示语音信号比较直观，物理意义明确；第二，实现起来比较简单，运算量少；第三，可以得到语音的一些重要参数；第四，采用示波器等通用设备，使用简单[5]。 2.1短时能量分析 短时能量分析用途：第一，可以区分清音段和浊音段，因为浊音时的短时平均能量值比清音时大得多；第二，可以用来区分声母与韵母的分界、无声与有声的分界、连字的分界等。如对于高信

语音信号处理matlab实现

短时能量分析matlab源程序： x=wavread('4.wav'); %计算N=50，帧移=50时的语音能量 s=fra(50,50,x);%对输入的语音信号进行分帧，其中帧长50，帧移50 s2=s.^2;%一帧内各种点的能量 energy=sum(s2,2);%求一帧能量 subplot(2,2,1); plot(energy) xlabel('帧数'); ylabel('短时能量E'); legend('N=50'); axis([0,500,0,30]) %计算N=100，帧移=100时的语音能量 s=fra(100,100,x); s2=s.^2; energy=sum(s2,2); subplot(2,2,2); plot(energy) xlabel('帧数'); ylabel('短时能量E'); legend('N=100'); axis([0,300,0,30]) %计算N=400，帧移=400时的语音能量 s=fra(400,400,x); s2=s.^2; energy=sum(s2,2); subplot(2,2,3); plot(energy) xlabel('帧数'); ylabel('短时能量E'); legend('N=400'); axis([0,60,0,100]) %计算N=800，帧移=800时的语音能量 s=fra(800,800,x); s2=s.^2; energy=sum(s2,2); subplot(2,2,4); plot(energy) xlabel('帧数'); ylabel('短时能量E'); legend('N=800'); axis([0,30,0,200]) 分帧子函数： function f=fra(len,inc,x) %对读入语音分帧，len为帧长，inc为帧重叠样点数，x为输入语音数据 fh=fix(((size(x,1)-len)/inc)+1);%计算帧数 f=zeros(fh,len);%设一个零矩阵，行为帧数，列为帧长 i=1;n=1; while i<=fh %帧间循环 j=1; while j<=len %帧内循环 f(i,j)=x(n); j=j+1;n=n+1; end n=n-len+inc;%下一帧开始位置 i=i+1; end

语音信号处理复习题

1 研究语音信号处理的目的是什么？人类的通信有哪三种方式，从而说明语音信号处理有哪三个学科分支？ 它的目的一是要通过处理得到一些反映语音信号重要特征的语音参数以便高效的传输或储存语音信号信息；二是要通过处理的某种运算以达到某种用途的要求。 1.什么叫做语言学？什么叫做语音学？言语过程可分为哪五个阶段？ 语音中各个音的排列由一些规则所控制，对这些规则及其含义的研究学问称为语言学；另一个是对语音中各个音的物理特征和分类的研究称为语音学。人的说话过程如图2-1所示，可以分为五个阶段： （1）想说阶段： （2）说出阶段： （3）传送阶段： （4）接收阶段： （5）理解阶段： 3、有哪几种描述声道特性的数学模型？请说明声管模型流图是如何得出的？有几种共振峰模型？各有什么特点和适用情况？ 声道的数学模型有两种观点： 1）声管模型 将声道看为由多个不同截面积的管子串联而成的系统。在“短时”期间，声道可表示为形状稳定的管道。 另一种观点是把声道视为一个谐振腔，按此推导出的叫“共振峰模型”。 共振峰模型，把声道视为一个谐振腔。共振峰就是这个腔体的谐振频率。由于人耳听觉的柯替氏器官的纤毛细胞就是按频率感受而排列其位置的，所以这种共振峰的声道模型方法是非常有效的。一般来说，一个元音用前三个共振峰来表示就足够了；而对于较复杂的辅音或鼻音，大概要用到前五个以上的共振峰才行。基于物理声学的共振峰理论，可以建立起三种实用的共振峰模型：级联型、并联型和混合型。 （1）级联型声道模型

这时认为声道是一组串联的二阶谐振器。从共振峰理论来看，整个声道具有多个谐振频率和多个反谐振频率，所以它可被模拟为一个零极点的数学模型；但对于一般元音，则用全极点模型就可以了。它的传输函数可分解表示为多个二阶极点的网络的串联： N=10，M=5时的声道模型如下图所示： （2）并联型声道模型 对于非一般元音以及大部分辅音，必须考虑采用零极点模型。此时，模型的传输函数如下： 通常，N>R ，且设分子与分母无公因子及分母无重根，则上式可分解为如下部分分式之和的形式： 这就是并联型的共振峰模型。如图2-21所示（M=5）。 （3）混合型声道模型 上述两种模型中，级联型比较简单，可以用于描述一般元音。当鼻化元音或鼻腔参与共振，以及阻塞音或摩擦音等情况时，级联模型就不能胜任了。这时腔体具有反谐振特性，必须考虑加入零点，使之成为零极点模型。采用并联结构的目的就在于此，它比级联型复杂些，每个谐振器的幅度都要独立地给以控制。但对于鼻音、塞音、擦音以及塞擦音等都可以适用。正因为如此，将级联模型和并联模型结合起来的混合模型也许是比较完备的一种共振峰模型。 22 12112cos(2)()12cos(2)k k k k B T B T M k B T B T k k e F T e V z e F T z e z ππ------=-+=-+∏∑∑=-=--= N k k k R r r r z a z b z V 1 1)(∑ =----=M i i i i z C z B A z V 12 11)(