语音信号采集的基本内容包括什么（语音信号的采集与分析实验报告）

目前语音信号处理主要研究的内容有哪三个方面及各自的目标是什么

1、．2 进一步研究语音特征参数提取的必要性语音识别技术分特征提取、声学语音学和语言学三大模块。

2、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新兴学科。语音信号处理的应用极为广泛，其中的主要技术包括语音编码、语音合成、语音识别和语音增强等。

3、本方向主要研究语音信号数字处理的新理论、新方法及其应用，如语音编码，语音识别，语音合成，语音增强和语音编码等，满足通信与信息技术应用领域对语音处理技术的需求。

4、其主要研究内容有：数字图象处理、视频信息的检测、分析、传输、存储、压缩、重建以及模式识别与协同信息处理；视觉计算与机器视觉、智能语音处理与理解、智能文本分类与信息检索、智能信息隐藏与识别。

计算机通过麦克风设备收集声音信息。麦克风是一种常用的声音输入设备，它能够捕捉周围的声音信息并将其转换成电信号，然后通过计算机的声卡设备进行处理。常见的麦克风包括有线麦克风和无线麦克风等。

音频的输入有3种方式，跟随视频源的音频采集、音频输入输出捕获和默认设备采集。

采集音频信号的方法：从电脑的音频输出口采集并送往外部录音或扩大设备，一定要将信号先衰减，典型做法是在输出线路中串联一只10K欧的电阻。

③编码：对音频信号取样并量化成二进制，但实际上就是对音频信号进行编码，但用不同的取样频率和不同的量化位数记录声音，在单位时间中，所需存贮空间是不一样的。

电脑采集声音信号，其实就是声音采样，声音采样就是把模拟音频转成数字音频的过程，所用到的主要设备便是模拟/数字转换器（Analog to Digital Converter，即ADC，与之对应的是数/模转换器，即DAC）。

在自动缓冲方式下，不需每传送一个字就发一次中断，而是每通过一次缓冲器的边界，才产生中断至CPU，从而减少频繁中断对CPU的影响。音频芯片采用TLV320 AIC23，它是TI公司的一款高性能立体声音频A/D，D/A放大电路。

语音信号的采样频率一般是8K，为提高音质，也有12K，16K采样的。录音用ADC，ADC前低通滤波器（抗混叠滤波器），如果信号弱需要加放大电路。播放用DAC，或PWM方式播放，用放大电路调节音量，为提高音质可用低通滤波器，滤除噪音。

语音信号采集是语音信号处理的前提。语音通常通过话筒输入计算机。话筒将声波转换为电压信号，然后通过A/D装置（如声卡）进行采样，从而将连续的电压信号转换为计算机能够处理的数字信号。

系统通过话筒录入语音数据，经过滤波电路、采样保持电路等处理，由STC89C52单片机控制芯片将语音信号储存在寄存器中。回放时，由单片机控制芯片提取寄存器中的数据，通过功率放大器将语音信号放大后回放出来。

语音信号处理包括语音采集、预处理、特征提取和语音压缩。语音采集包括使用话筒将语音转换为电信号，并将其转换为数字信号。预处理包括去噪、去除干扰和消除偏移。特征提取包括提取语音的频谱、过零率等信息。

语音信号处理的三个方面以及各自的目标：语音合成。语音合成的是为了让计算机产生高质量的、高自然度的连续语音。计算机语音合成系统又称文语转换系统（TTS），主要是将文本输出语音。

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。

1、麦克风收集的是什么样的信号空气中音频震动信号（声波、机械波）麦克风收集的信号要进行什么样的滤波，为什么？隔直，可能还要滤除低频，高频信号（带通），此电路只用了滤除直流信号的隔直。

2、计算机通过麦克风设备收集声音信息。麦克风是一种常用的声音输入设备，它能够捕捉周围的声音信息并将其转换成电信号，然后通过计算机的声卡设备进行处理。常见的麦克风包括有线麦克风和无线麦克风等。

3、麦克风的作用是将声音信号转换为电信号。20世纪初，麦克风由最初通过电阻转换声电发展为电感、电容式转换，大量新的麦克风技术逐渐发展起来，这其中包括铝带动圈等麦克风，以及当前广泛使用的电容麦克风和驻极体麦克风。

4、麦克风是由声音的振动传到麦克风的振膜上，推动里边的磁铁形成变化的电流，这样变化的电流送到后面的声音处理电路进行放大处理。声音是奇妙的东西。我们听到的各种不同声音，都是由我们周围空气的微小压差产生的。

5、话筒是利用“电梯感应原理”将声音信号转换为电信号的。是这样的，在放射前有一个带线圈薄膜，放在磁场中，当讲话发声，声波使带线圈的薄膜在磁场中来回运动，切割磁感应线，产生与声音振动频率相同的变化电流。

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。

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。

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。

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。

语音识别技术，又称语音识别，是将语音信号转换成文本的过程。它通过对语音的频谱和时间特征进行分析和识别来实现这一目的。语音识别系统通常由以下几部分组成：语音捕捉器、特征提取器、语言模型和识别器。