2025年大學《信息與計算科學》專業(yè)題庫——計算機語音處理與合成考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.下列哪一項不是語音信號的主要特性？A.時間性B.振幅調(diào)制C.頻譜結(jié)構(gòu)D.空間性2.在語音信號處理中，傅里葉變換主要用于什么？A.語音信號的壓縮B.語音信號的特征提取C.語音信號的傳輸D.語音信號的增強3.自相關(guān)函數(shù)在語音信號處理中的作用是什么？A.提取語音信號的非線性特征B.提取語音信號的高頻成分C.提取語音信號的時間序列特征D.提取語音信號的幅度特征4.線性預(yù)測編碼（LPC）主要用于什么？A.語音信號的增強B.語音信號的壓縮C.語音信號的特征提取D.語音信號的傳輸5.下列哪一項不是語音合成技術(shù)的基本原理？A.拼音合成B.聲學合成C.聲學-韻律合成D.感知合成6.在語音合成系統(tǒng)中，韻律參數(shù)主要指什么？A.語音信號的幅度B.語音信號的時間間隔C.語音信號的頻率D.語音信號的相位7.語音識別技術(shù)的發(fā)展主要依賴于什么？A.語音合成技術(shù)B.信號處理技術(shù)C.人工智能技術(shù)D.計算機視覺技術(shù)8.下列哪一項不是語音增強技術(shù)的主要方法？A.噪聲抑制B.回聲消除C.語音壓縮D.閾值處理9.在語音信號處理中，短時傅里葉變換主要用于什么？A.語音信號的壓縮B.語音信號的特征提取C.語音信號的傳輸D.語音信號的增強10.語音信號處理中的梅爾頻率倒譜系數(shù)（MFCC）主要用于什么？A.提取語音信號的非線性特征B.提取語音信號的高頻成分C.提取語音信號的時間序列特征D.提取語音信號的幅度特征二、填空題（每空1分，共10分）1.語音信號是一種具有豐富時域和域特征的信號。2.語音信號處理的基本流程包括信號采集、預(yù)處理、特征提取和后處理等步驟。3.語音合成技術(shù)主要分為和兩大類。4.線性預(yù)測編碼（LPC）的基本原理是利用語音信號的來估計其頻譜特性。5.語音增強技術(shù)的主要目的是提高語音信號的質(zhì)量，常用的方法包括噪聲抑制和回聲消除等。三、簡答題（每題10分，共30分）1.簡述語音信號的基本特性及其在語音處理中的作用。2.簡述線性預(yù)測編碼（LPC）的基本原理及其在語音信號處理中的應(yīng)用。3.簡述語音合成技術(shù)的基本原理及其在智能助手等領(lǐng)域的應(yīng)用。四、計算題（每題15分，共30分）1.假設(shè)有一段語音信號，其離散時間序列為x[n]，長度為N。請簡述如何利用短時傅里葉變換（STFT）提取其頻譜特征。2.假設(shè)有一段語音信號，其線性預(yù)測系數(shù)為a[1],a[2],...,a[p]。請簡述如何利用這些系數(shù)計算語音信號的預(yù)測誤差。五、綜合題（共20分）設(shè)計一個簡單的語音合成系統(tǒng)，包括語音信號的處理流程和主要技術(shù)環(huán)節(jié)，并簡述其工作原理。試卷答案一、選擇題1.D解析：語音信號的主要特性包括時間性、頻譜結(jié)構(gòu)、非線性等，空間性不是語音信號的主要特性。2.B解析：傅里葉變換主要用于將時域信號轉(zhuǎn)換為頻域信號，從而提取語音信號的特征。3.C解析：自相關(guān)函數(shù)主要用于分析信號的時間序列特征，揭示信號的自相似性。4.B解析：線性預(yù)測編碼（LPC）主要用于語音信號的壓縮，通過預(yù)測信號來減少冗余信息。5.D解析：語音合成技術(shù)的基本原理包括拼音合成、聲學合成、聲學-韻律合成等，感知合成不是其基本原理。6.B解析：韻律參數(shù)主要指語音信號的時間間隔，如語速、停頓等。7.C解析：語音識別技術(shù)的發(fā)展主要依賴于人工智能技術(shù)，特別是模式識別和機器學習算法。8.C解析：語音增強技術(shù)的主要方法包括噪聲抑制和回聲消除等，語音壓縮不屬于語音增強技術(shù)。9.B解析：短時傅里葉變換主要用于提取語音信號的特征，將其轉(zhuǎn)換為頻域表示。10.D解析：梅爾頻率倒譜系數(shù)（MFCC）主要用于提取語音信號的幅度特征，廣泛應(yīng)用于語音識別等領(lǐng)域。二、填空題1.頻率2.頻域3.拼音合成、聲學合成4.自相關(guān)性5.語音信號質(zhì)量三、簡答題1.語音信號的基本特性包括時間性、頻譜結(jié)構(gòu)、非線性等。時間性使得語音信號具有時變特性，頻譜結(jié)構(gòu)反映了語音信號的頻率成分，非線性特性則與語音的產(chǎn)生機制有關(guān)。這些特性在語音處理中起著重要作用，如時間性用于分析語音的時序特征，頻譜結(jié)構(gòu)用于提取語音的識別特征，非線性特性則用于模型構(gòu)建和信號增強等。2.線性預(yù)測編碼（LPC）的基本原理是利用語音信號的自相關(guān)性，通過建立一個線性預(yù)測模型來估計語音信號的頻譜特性。具體來說，LPC通過最小化預(yù)測誤差來估計模型的系數(shù)，這些系數(shù)可以用來表示語音信號的短時譜包絡(luò)。LPC在語音信號處理中廣泛應(yīng)用于語音壓縮、語音合成和語音增強等領(lǐng)域。3.語音合成技術(shù)的基本原理是將文本轉(zhuǎn)換為語音信號。常見的語音合成技術(shù)包括拼音合成、聲學合成和聲學-韻律合成等。拼音合成是將文本轉(zhuǎn)換為拼音，然后通過聲學模型生成語音；聲學合成是直接根據(jù)聲學參數(shù)生成語音；聲學-韻律合成則同時考慮聲學和韻律參數(shù)來生成更自然的語音。語音合成技術(shù)在智能助手、語音導(dǎo)航等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。四、計算題1.利用短時傅里葉變換（STFT）提取語音信號的頻譜特征的步驟如下：首先，將語音信號分成多個短時幀，通常使用窗函數(shù)對每個幀進行加權(quán)；然后，對每個加窗的幀進行傅里葉變換，得到其頻域表示；最后，可以計算每個幀的頻譜特征，如功率譜密度、梅爾頻率倒譜系數(shù)（MFCC）等。這些特征可以用于語音識別、語音增強等任務(wù)。2.利用線性預(yù)測系數(shù)計算語音信號的預(yù)測誤差的步驟如下：首先，根據(jù)線性預(yù)測系數(shù)建立一個線性預(yù)測模型，該模型可以用來預(yù)測語音信號的當前樣本；然后，計算預(yù)測值與實際值之間的差值，即預(yù)測誤差；最后，可以對所有樣本的預(yù)測誤差進行統(tǒng)計分析，如計算均方誤差（MSE）等。預(yù)測誤差可以用于評估線性預(yù)測模型的性能，也可以用于進一步處理語音信號，如語音增強、語音合成等。五、綜合題設(shè)計一個簡單的語音合成系統(tǒng)，包括語音信號的處理流程和主要技術(shù)環(huán)節(jié)，并簡述其工作原理。系統(tǒng)流程如下：首先，輸入文本信號；然后，將文本信號轉(zhuǎn)換為拼音；接著，使用聲學模型將拼音轉(zhuǎn)換為語音信號；最后，對生成的語音信號進行后處理，如添加韻