語音算法筆試題及答案

單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪種不是常見的語音特征參數(shù)？（）A.MFCCB.LPCC.RGB答案：C2.語音識(shí)別中常用的模型是（）A.決策樹B.隱馬爾可夫模型C.支持向量機(jī)答案：B3.語音增強(qiáng)的目的不包括（）A.提高語音清晰度B.增加語音音量C.降低噪聲干擾答案：B4.短時(shí)傅里葉變換主要用于分析語音的（）A.時(shí)域特征B.頻域特征C.空域特征答案：B5.以下哪種窗函數(shù)常用于語音分析？（）A.矩形窗B.高斯窗C.漢明窗答案：C6.語音識(shí)別系統(tǒng)的基本組成不包括（）A.特征提取模塊B.模型訓(xùn)練模塊C.圖像識(shí)別模塊答案：C7.梅爾頻率倒譜系數(shù)（MFCC）主要基于（）原理。A.人耳聽覺特性B.語音產(chǎn)生模型C.信號(hào)濾波答案：A8.語音端點(diǎn)檢測(cè)是為了（）A.識(shí)別語音內(nèi)容B.確定語音的起始和結(jié)束位置C.增強(qiáng)語音質(zhì)量答案：B9.以下哪種算法常用于語音降噪？（）A.維納濾波B.快速傅里葉變換C.最小二乘法答案：A10.語音合成的目標(biāo)是（）A.將文本轉(zhuǎn)換為語音B.將語音轉(zhuǎn)換為文本C.對(duì)語音進(jìn)行分類答案：A多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.語音信號(hào)的特征包括（）A.時(shí)域特征B.頻域特征C.倒譜特征答案：ABC2.常見的語音識(shí)別技術(shù)有（）A.基于模板匹配B.基于統(tǒng)計(jì)模型C.基于深度學(xué)習(xí)答案：ABC3.語音增強(qiáng)的方法有（）A.濾波法B.自適應(yīng)算法C.模型補(bǔ)償法答案：ABC4.語音產(chǎn)生模型涉及的器官有（）A.聲帶B.口腔C.鼻腔答案：ABC5.以下屬于語音特征提取方法的有（）A.LPCCB.PLPC.RASTA-PLP答案：ABC6.語音識(shí)別系統(tǒng)評(píng)估指標(biāo)包括（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.誤識(shí)率答案：AC7.語音合成的常用技術(shù)有（）A.基于規(guī)則B.基于統(tǒng)計(jì)C.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)答案：ABC8.語音信號(hào)處理中常用的變換有（）A.傅里葉變換B.小波變換C.離散余弦變換答案：ABC9.影響語音識(shí)別準(zhǔn)確率的因素有（）A.噪聲環(huán)境B.語音口音C.模型復(fù)雜度答案：ABC10.語音端點(diǎn)檢測(cè)的方法有（）A.基于能量B.基于過零率C.基于統(tǒng)計(jì)模型答案：ABC判斷題（每題2分，共10題）1.語音信號(hào)是平穩(wěn)信號(hào)。（）答案：錯(cuò)2.隱馬爾可夫模型只能用于語音識(shí)別。（）答案：錯(cuò)3.語音增強(qiáng)一定能完全消除噪聲。（）答案：錯(cuò)4.MFCC特征只與語音的頻域特性有關(guān)。（）答案：錯(cuò)5.語音合成輸出的語音質(zhì)量只取決于合成算法。（）答案：錯(cuò)6.快速傅里葉變換不能用于語音分析。（）答案：錯(cuò)7.語音識(shí)別中訓(xùn)練數(shù)據(jù)量越大越好。（）答案：對(duì)8.語音端點(diǎn)檢測(cè)對(duì)語音識(shí)別效果無影響。（）答案：錯(cuò)9.所有語音特征參數(shù)提取方法都需要大量計(jì)算資源。（）答案：錯(cuò)10.基于深度學(xué)習(xí)的語音算法不需要人工特征提取。（）答案：錯(cuò)簡(jiǎn)答題（每題5分，共4題）1.簡(jiǎn)述MFCC特征提取的主要步驟。答案：先對(duì)語音分幀加窗，做傅里葉變換得到頻譜，通過梅爾濾波器組將頻譜轉(zhuǎn)換到梅爾頻率域，取對(duì)數(shù)后做離散余弦變換得到MFCC系數(shù)。2.說明語音增強(qiáng)的意義。答案：提高語音的清晰度和可懂度，降低背景噪聲干擾，提升語音質(zhì)量，讓語音在嘈雜環(huán)境中更易被聽清，有利于后續(xù)語音識(shí)別、合成等處理。3.簡(jiǎn)述語音識(shí)別系統(tǒng)的基本流程。答案：首先對(duì)輸入語音進(jìn)行預(yù)處理，然后提取特征參數(shù)，接著將特征輸入訓(xùn)練好的模型進(jìn)行匹配識(shí)別，最后輸出識(shí)別結(jié)果。4.列舉一種常用的語音合成方法及原理。答案：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，如WaveNet。原理是通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)大量語音數(shù)據(jù)的分布規(guī)律，直接生成波形，能合成高質(zhì)量自然度高的語音。討論題（每題5分，共4題）1.討論深度學(xué)習(xí)在語音算法中的優(yōu)勢(shì)和面臨的挑戰(zhàn)。答案：優(yōu)勢(shì)在于強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)能力，能自動(dòng)提取復(fù)雜語音特征，提升識(shí)別、合成等性能。挑戰(zhàn)包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)需求大、計(jì)算資源要求高、模型解釋性差，且在復(fù)雜環(huán)境下性能有待提升。2.如何提高語音識(shí)別系統(tǒng)在嘈雜環(huán)境中的性能？答案：可采用語音增強(qiáng)技術(shù)去除噪聲干擾，優(yōu)化特征提取方法使特征更魯棒，增加嘈雜環(huán)境下的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，改進(jìn)模型結(jié)構(gòu)提高對(duì)噪聲的適應(yīng)性。3.分析語音合成技術(shù)在不同領(lǐng)域的應(yīng)用需求和發(fā)展方向。答案：在有聲讀物、導(dǎo)航等領(lǐng)域，需求是自然度高、情感豐富。發(fā)展方向是提高語音質(zhì)量、實(shí)現(xiàn)個(gè)性化合成、與多模態(tài)交