内容发布更新时间 : 2024/6/22 4:32:19星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。

1什么叫语音？什么叫语言？人们说话的过程可分为哪五个阶段？每个阶段的主要内容是什么？

2.人类的发音器官包括哪些部分？在发音时各部分都起什么作用？音调频率有什么因素决定的？

3.人类的听觉器官包括哪些部分？在听音时他们是如何起作用的？基底膜是如何起关键作用的？

4.人耳听觉的掩蔽效应分为哪几种？掩蔽效应的存在对我们研究语音信号处理系统有什么启示？

5语音信号的数学模型包括哪些子模型？激励模型是怎样推导出来的？辐射模型又是怎样推导器？

1.在语音信号参数分析前为什么要进行预处理，有哪些预处理过程？ 2.对语音信号进行处理时为什么要进行分帧？分帧的常用方法是什么？

3.短时能量（短时平均幅度）和短时过零率的定义。这两种时域参数的用途。窗口的长度和形状对它们有什么影响？常用的有哪几种窗口？

4.请叙述同态信号处理的基本原理（分解和特征系统）。倒谱的求法及语音信号两个分量的倒谱性质。有哪几种避开相位卷绕方法，请叙述它们的工作原理。

5.什么是复倒谱？什么是倒谱？已知复倒谱怎样求倒谱？已知倒谱怎样求复倒谱，有什么条件限制？

6.什么叫基音和声调，它们对汉语语音处理有何重要意义？常用的基因周期检测方法有哪些？叙述它们的工作原理和框图。

7.为什么共振峰检测有重要意义？常用的共振峰检测方法有哪些？叙述它们的工作原理。

1.什么叫矢量量化，它在语音信号处理中有什么用途？什么叫做码本、码本尺寸和码矢（或码字）？如何分配矢量量化的各项技术指标？

2.什么叫做失真测度，理想的失真测度应具有什么特性？常用的有哪几种失真测度，它们都是如何定义的？各有什么用途？

3.什么是最佳矢量量化器码本设计的原则？什么是最近邻准则？

4.如何设计最佳矢量量化器？什么叫做LBG算法？如何用程序加以实现？怎样设计初始码本，并用来训练码本？

1.什么叫做马尔可夫链？什么叫隐过程？什么叫做隐马尔可夫过程？为什么说语音信号可以看成隐马尔可夫过程？隐马尔可夫模型有哪些模型参数？请叙述这些参数的含义和定义式。

2.给定一个输出符号序列，怎么计算HMM对于该符号序列的输出似然概率？

3.为了应用HMM，有哪些基本算法？什么是前向—后向算法？他是怎么解决似然概率的计算问题的？叙述前向—后向算法的工作原理及其节约运算量的原因。

4.什么是Viterbi算法？为什么叫Viterbi算法？ Viterbi算法是为了解决什么问题的？

5.给定一个（训练）观察值序列，以及一个需要通过训练进行重估参数的HMM模型，怎样利用Baum-Welch算法的重估公式得到重估模型参数后构成的新模型？

6.在连续HMM中为什么要进行参数捆绑？怎样进行参数捆绑？什么是空转移弧？

1.什么是人工神经网络？构成人工神经网络的基本要素是什么？

2.人工神经网络的特点是什么？理论上利用人工神经网络进行语音信号处理，为什么能够得到比传统的对语音信号进行符号（序列）串行处理要好的处理效果？

3.什么是感知器？什么是多层前馈网络？怎样利用BP学习算法对多层感知器的连接权值进行训练估计？

4.通常的MLP是一种静态网络结构，待识别的模式特征参数必须一次性输入到网络中去，这影响了对语音信号动态特性的描述。怎样弥补MLP的这一缺陷？

5.什么是时延神经网络（TDNN）结构？它为什么能够使神经网络也能处理语音信号中的动态特性？这种网络仍有什么不足之处？

6.在学习有关参考文献后，能否考虑出一个将人工神经网络用于汉语语音识别的方案，请以大胆创新精神把这个方案写出来，供大家讨论。

1.什么叫量化、编码、解码？它们是如何实现的？为什么说在取样率受限于信号带宽时传输数码率取决于语音信号的概率分布？常用的语音信号的概率函数是什么？

2.什么是信源编码？信源编码主要解决什么问题？什么是信道编码？信道编码主要解决什么问题？

3.语音编码通常分为哪几类？它们各有什么优点和缺点？

4.什么叫做PCM的均匀量化和非均匀量化？后者比前者有什么优点？常用的有哪几种非均匀量化方式？我国采用哪种方式？

5.在语音编码中，如何使用自适应技术？有哪些参数可以被“自适应”？什么叫做前馈自适应和反馈自适应？

6.子带编码的基本思想是什么？

7.什么叫做声码器？其传输数码率可低达多少？目前已研究出哪几种类型声码器？其中常用的是哪一种？

8.语音编码的国际标准有哪些？现代通信技术的发展对语音编码技术提出了什么要求？当前语音编码的研究主要致力于解决什么问题？

1.语音合成的目的是什么？它主要可分为哪几类？什么叫做波形合成法和参数合成法？其区别在哪里？试比较它们的优缺点。

2.对语音合成的激励函数有什么要求？在汉语中，对各种音段，应该使用什么样的激励函数较为合适