语音信号处理 试题 .pdfVIP

语音信号处理试题共20道

1.什么是语音信号处理？

语音信号处理是关于对语音信号进行分析、合成、增强和识别等处理的技术领域。

2.解释什么是时域和频域。

时域是指信号在时间上的变化，频域是指信号在频率上的变化。

3.什么是数字信号处理（DSP）？

数字信号处理是指在数字计算机或数字信号处理器上对信号进行处理和分析的技术。

4.描述语音信号的采样和量化过程。

采样是将连续的语音信号转换为离散的信号，通过在时间上等间隔地采集样本。量化是将采

样后的信号的幅度近似为离散的数值。

5.什么是谱分析？

谱分析是通过将信号转换到频域来分析信号的频谱特性，通常使用傅里叶变换来实现。

6.请解释语音增强的目的和方法。

语音增强旨在改善语音信号的质量，减少噪声和其他干扰的影响。常见的方法包括滤波、降

噪和增益控制等。

7.什么是语音编码？

语音编码是将语音信号转换为数字数据的过程，以便在通信和存储中进行传输和处理。常见

的语音编码方法包括PCM、ADPCM、MP3等。

8.解释语音识别的基本原理。

语音识别是将语音信号转换为文本或命令的过程。它涉及特征提取、模型训练和模式匹配等

步骤。

9.描述语音合成的过程。

语音合成是将文本转换为语音信号的过程。它包括文本处理、声学模型生成和波形合成等步

骤。

10.什么是语音活动检测？

语音活动检测是识别语音信号中的活动部分（有声音的部分）和非活动部分（无声音的部分）

的过程。

11.解释MFCC特征在语音信号处理中的作用。

MFCC（Mel频率倒谱系数）是一种常用的语音特征提取方法，它可以将语音信号转换为具

有更好鲁棒性和可区分性的特征表示。

12.什么是语音端点检测？

语音端点检测是识别语音信号中的开始和结束点的过程，常用于语音识别和语音分割任务中。

13.解释自适应滤波在语音信号处理中的作用。

自适应滤波是一种根据输入信号的特性自动调整滤波器参数的方法，可以用于降噪和回声抵

消等任务。

14.描述基于隐马尔可夫模型（HMM）的语音识别流程。

基于HMM的语音识别流程包括训练阶段（模型的训练和参数估计）和解码阶段（对输入信

号进行模式匹配和识别）。

15.什么是语音增益控制？

语音增益控制是调整语音信号的幅度以改变其音量或动态范围的过程，常用于音频处理和音

量规范化等任务中。

16.解释梅尔判别分析（MFDA）在语音信号处理中的应用。

梅尔判别分析是一种基于梅尔频率的特征提取方法，它在语音信号处理中用于提取具有更好

可分性的特征表示。

17.什么是语音增强中的自适应滤波？

语音增强中的自适应滤波是一种根据语音信号和噪声信号之间的相关性自适应地调整滤波

器参数的方法，用于抑制噪声。

18.描述线性预测编码（LPC）在语音编码中的应用。

线性预测编码是一种将语音信号分解为线性预测模型参数的方法，用于高效地压缩和传输语

音信号。

19.什么是语音语义分析？

语音语义分析是对语音信号进行分析和解释以获取其中包含的语义信息的过程，用于语音识

别和语音理解任务。

20.解释语音降噪中的谱减法。

谱减法是一种常见的语音降噪方法，通过从噪声谱中减去估计的噪声谱来恢复干净的语音谱。