语音信号采集的基本内容有（语音信号采集的基本内容有什么）

语音识别一般需要得到语音信号的哪些特征?谢谢!

与LPC这种预测参数模型类似的声学特征还有线谱对LSP、反射系数等等。* 倒谱系数CEP：利用同态处理方法，对语音信号求离散傅立叶变换DFT后取对数，再求反变换iDFT就可得到倒谱系数。

(1)提取的特征参数能有效地代表语音特征，具有很好的区分性； (2)各阶参数之间有良好的独立性；(3)特征参数要计算方便，最好有高效的算法，以保证语音识别的实时实现。

语音信号特征的分析可以分为时域，频域和倒谱域。时域分析简单直观，清晰易懂，物理意义明确。更多有效的分析是围绕频域进行的，因为语音中最重要的感知特性反应在其功率谱中，其相位变化只起着很小的作用。

1、随着AI快速发展的今天，语音识别也成为众多设备的标配，语音识别开始被越来越多人的关注，国外微软、苹果、谷歌，国内的科大讯飞、思必弛、云知声等厂商都在研发语音识别新策略新算法，似乎人类与语音的自然交互渐行渐近。

2、一个完整的基于统计的语音识别系统可大致分为三部分：(1)语音信号预处理与特征提取；(2)声学模型与模式匹配；(3)语言模型与语言处理、语音信号预处理与特征提取选择识别单元是语音识别研究的第一步。

3、语音识别的原理可以从两方面理解，分别是数据库、算法与自学习。

4、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。

5、话筒等语音输入设备可以采集到声波波形，虽然这些声音的波形包含了所需单词的信息，但用肉眼观察这些波形却得不到多少信息因此，需要从采样数据中抽取那些能够帮助辨别单词的特征信息。

6、语音识别包括两个阶段：训练和识别。训练阶段：收集大量的语音语料，经过预处理和特征提取后得到特征矢量参数，最后通过特征建模达到建立训练语音的参考模型库的目的。

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。

傅里叶变换简单的说，就是把信号从时域变化的频域分析。传统的傅里叶变换在数字信号处理中使用的并不多，因为傅里叶变换是一般用于连续信号的分析。

面向低功耗、手持设备、无线终端的应用主要有：手机、PDA、GPS、数传电台等。在频域中描述信号特性的一种分析方法，不仅可用于确定性信号，也可用于随机性信号。

(2)对一个有限长序列进行DFT等价于将该序列周期延拓后进行DFS展开，因为DFS也只是取其中一个周期来运算，所以FFT在一定条件下也可以用以分析周期信号序列。

数字信号处理在油田的应用包括以下几个方面：音频信号处理：在油田中，常常需要处理来自各种传感器的声音信号，如井下钻机的振动声、水泵的噪声等。

数字信号处理技术应用很多，图形处理、雷达系统、语言识别，涉及方方面面。