语音信号频谱采集（语音信号频谱采集方法）

语音识别的过程是什么?语音识别的方法有哪几种?

1、一般来说，语音识别的方法有三种：基于声道模型和语音知识的方法、模板匹配的方法以及利用人工神经网络的方法。

2、语音识别一般要经过以下几个步骤：①语音预处理，包括对语音的幅度标称化、频响校正、分帧、加窗和始末端点检测等内容。②语音声学参数分析，包括对语音共振峰频率、幅度等参数，以及对语音的线性预测参数、倒谱参数等的分析。

3、语音识别过程主要包括语音信号的预处理、特征提取、模式匹配几个部分。预处理包括预滤波、采样和量化、加窗、端点检测、预加重等过程。语音信号识别最重要的一环就是特征参数提取。

4、麦克风接收语音信号。语音信号放大。语音信号AD转换。语音信号关键数据提取。对比语音数据库寻找匹配。生成文字显示。

1、噪声等效带宽频率响应幅值平方对频率的积分与最大频率响应幅值平方的比值，用来度量频谱泄漏的程度，频谱泄漏越严重，噪声等效带宽越大。

2、比如伪随机序列（PRBS）码流的频谱的包络是一个Sinc函数。

3、比如f(t)=sum(An*sin(wnt+fai)；这是一个不连续谱，带宽范围就是w0~wn。连续谱就使用积分来写，带宽范围就是w的积分上下限。但是在绝大多数情况下你所感兴趣的频率范围都不会太大的。

4、频谱仪设置好中心频率，用Marker可以测量信号功率，带宽测量也是将信号频谱显示在屏幕上，通过Marker光标的△德尔塔，实现占用频带宽度，也即带宽测量。

5、看带宽方法如下：设定一个采样率对信号采样，将离散的采样值送入matlab，作n点fft变换，就能得到信号的频谱分量。

6、所谓带宽是指对信号本身进行傅立叶变换时得到的所有信号分量的频率范围。但是，由于噪声导致的大多数实际模拟信号的带宽导致信号能量以无限带宽分布。

x[k]实际上就是倒谱Cepstrum（这个是一个新造出来的词，把频谱的单词spectrum的前面四个字母顺序倒过来就是倒谱的单词了）。而我们所关心的h[k]就是倒谱的低频部分。

Fbank是需要语音特征参数提取方法之一，因其独特的基于倒谱的提取方式，更加的符合人类的听觉原理，因而也是最为普遍、最有效的语音特征提取算法。

倒谱法便是实现“解卷”的方法之一。设X[n]为输入信号，也就是声门的激励信号；H[n]为系统的冲激响应，也就是声道的冲激响应；Y[n]为输出信号，也就是从嘴辐射出的语音信号。

倒谱的含义是：对时域信号做傅里叶变换，然后取log，然后再进行反傅里叶变换。可以分为复倒谱、实倒谱和功率倒谱，我们用的是功率倒谱。倒谱分析可用于将信号分解，两个信号的卷积转化为两个信号的相加。

Take the logs of the powers at each of the mel frequencies.这一步就是取上一步结果的对数。简单点理解，它是对纵轴的放缩，可以放大低能量处的能量差异；更深层次地，这是在模仿倒谱（cepstrum）的计算步骤。

1、我们的作业，给你参考：调用原始语音信号mtlb，对其进行FFT变换后去掉幅值小于10的FFT变换值，最后重构语音信号。

2、对语音信号采集，有两种方法来实现。方法一：采用对声卡产生一个模拟输入对象的方式进行采集。数据采集过程可以分为四步：1) 初始化。

3、学会MATLAB的使用，掌握MATLAB的基本编程语句。 2 掌握在Windows环境下音乐信号采集的方法。 3 掌握数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法。 4 掌握MATLAB设计FIR和IIR数字滤波器的方法。

4、wavread这个函数每秒的采样数为22050，因此第二秒就是22051到44100。解答问题二：这里的重复指把第二秒的那段声音信号连续播放三次。