在语音信号参数分析时为什么要进行预处理,有哪些预处理
发布网友
共2个回答
热心网友
语音识别的基本过程 根据实际中的应用不同，语音识别系统可以分为：特定人与非特定人的识别、词与连续词的识别、小词汇量与大词汇量以及无限词汇量的识别。但无论那种语音识别系统，其基本原理和处理方法都大体类似。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。提取的特征参数必须满足以下的要求：(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。在训练阶段，将特征参数进行一定的处理后，为每个词条建立一个模型，保存为模板库。在识别阶段，语音信号经过相同的通道得到语音特征参数，生成测试模板，与参考模板进行匹配，将匹配分数最高的参考模板作为识别结果。同时，还可以在很多先验知识的帮助下，提高识别的准确率。
热心网友
预处理的目的是消除因为人类发声器官本身和由于采集语音信号的设备所带来的混叠、高次谐波失真、高频等等因素对语音信号质量的影响。尽可能保证后续语音处理得到的信号更均匀、平滑，为信号参数提取提供优质的参数，提高语音处理质量。
预处理一般包括预加重、加窗和分帧等
