语音信号处理 第4版 课件全套 魏昕 第1--13章：语音信号处理绪论---多模态语音信号处理.pptx

第1章语音信号处理绪论;为什么要学习这门课程;1.1;1.1;1.1;1.1;1.1;1.1;为什么要学习这门课程;1.2;1.2;1.2;1.2;1.2;为什么要学习这门课程;1.3;1.3;

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;语音发音及感知系统;2.1;2.1;2.1;2.1;2.1;语音发音及感知系统;2.2;2.2;2.2;2.2;语音发音及感知系统;2.3;2.3;2.3;2.3;语音发音及感知系统;2.4;2.4;

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;矢量量化;3.1;3.1;3.1;3.1;3.1;3.1;3.1;3.1;3.1;3.1;矢量量化;3.2;3.2;3.2;3.2;3.2;3.2;3.2;3.2;3.2;3.2;3.2;3.2;3.2;3.2;3.2;3.2;3.2;矢量量化;3.3;3.3;3.3;3.3;3.3;3.3;3.3;3.3;3.3;3.3;3.3;3.3;3.3;3.3;

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;4.0;语音分帧;4.1;4.1;语音分帧;4.2;4.2;4.2;4.2;4.2;4.2;4.2;4.2;语音分帧;4.3;4.3;4.3;语音分帧;4.4;4.4;4.4;4.4;4.4;4.4;语音分帧;4.5;4.5;4.5;4.5;4.5;4.5;4.5;4.5;4.5;4.5;4.5;4.5;4.5;

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;端点检测;5.1;5.1;5.1;5.1;5.1;5.1;5.1;5.1;端点检测;5.2;5.2;5.2;5.2;5.2;5.2;5.2;5.2;5.2;5.2;端点检测;5.3;5.3;5.3;5.3;

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;语音特性、人耳感知特性及噪声特性;6.1;6.1;6.1;6.1;语音特性、人耳感知特性及噪声特性;6.2;6.2;6.2;6.2;6.2;6.2;语音特性、人耳感知特性及噪声特性;6.3;6.3;6.3;语音特性、人耳感知特性及噪声特性;6.4;6.4;6.4;语音特性、人耳感知特性及噪声特性;6.5;6.5;6.5;6.5;语音特性、人耳感知特性及噪声特性;6.6;6.6;6.6;6.6;6.6;6.6;6.6;6.6;6.6;

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;;7.1;7.1;7.1;7.1;7.1;7.1;7.1;7.1;7.1;;7.2;7.2;7.2;7.2;7.2;7.2;上述的概率尺度DP方法，实际上相当于把语音样本的每一帧看作一个模型状态的连续状态HMM。因为如果参考样本是则其特征矢量的时间序列是一个马尔可夫过程，如果把每一个特征矢量看作马尔可夫过程的一个状态，同时把输入信号看作观察时间序列并应用Viterb算法，则HMM法和概率尺度DP方法具有同一关系式。由于连续状态HMM能较好地描述语音特征矢量的帧间相关信息，改善HMM的动态特性，可望得到较好的识别性能。;7.2;7.2;7.2;;在连续语音识别系统中，一段语音信号（例如一个句子）经特征提取后，得到一个特征矢量的时间序列，假设该特征矢量序列可能包含的一个词序列为，那么连续语音识别的任务就是找到对应观测矢量序列Ａ的最可能的词序列

。这个过程如果按照贝叶斯准则就是

在连续语音识别系统中利用语言模型的目的是找出符合句法约束的最佳单词序列，并且减少观测矢量序列A和词序列W的匹配有哪些信誉好的足球投注网站范围，提高识别效率。;7.3;;7.4;7.4;（2）系统识别任务的熵和识别单位的分支度

设在由语言模型规定的语言Ｌ中，S、P(S)、K(S)分别表示识别处理单位语的时间序列、序列S出现的概率和S的长度

（当