2025年大學(xué)《聲學(xué)》專業(yè)題庫——聲學(xué)信號處理算法在語音合成中的應(yīng)用考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每小題2分，共20分。請將正確選項的字母填在括號內(nèi)）1.語音信號是一種典型的（）信號。A.離散時間，連續(xù)幅值B.連續(xù)時間，連續(xù)幅值C.離散時間，離散幅值D.連續(xù)時間，離散幅值2.在語音信號處理中，常用的預(yù)加重濾波器通常采用（）濾波器。A.低通B.高通C.帶通D.全通3.線性預(yù)測（LPC）分析的核心目標是模擬人聲聲道，通常用（）個一階全極點濾波器來近似。A.10B.12C.20D.304.梅爾頻率倒譜系數(shù)（MFCC）主要利用了人耳的（）特性。A.頻率分辨率B.幅度分辨率C.感知非線性D.時間分辨率5.共振峰合成器主要模擬人聲發(fā)聲中的（）。A.基頻B.共振峰C.譜包絡(luò)D.譜峰6.統(tǒng)計參數(shù)合成（SPSS）中，通常用（）來表示語音的聲道特性。A.基頻B.LPCC參數(shù)C.高斯混合模型（GMM）D.短時傅里葉變換系數(shù)7.下列哪種技術(shù)通常被認為是現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)語音合成的代表？A.LPC-10B.MELPC.TacotronD.HTK8.PESQ（PerceptualEvaluationofSpeechQuality）主要用于評估（）。A.語音識別率B.語音合成自然度C.語音傳輸質(zhì)量D.發(fā)聲清晰度9.在基于深度學(xué)習(xí)的語音合成中，WaveNet模型主要關(guān)注生成語音的（）。A.譜包絡(luò)B.基頻軌跡C.譜質(zhì)D.語音情感10.語音合成系統(tǒng)中的基頻（F0）提取對于生成（）語音至關(guān)重要。A.自然B.機械C.單音D.寬帶二、填空題（每空2分，共20分。請將答案填在橫線上）1.語音信號經(jīng)過預(yù)加重處理后，主要是為了增強信號的高頻部分，使得語音的______特性更接近線性，便于后續(xù)處理。2.線性預(yù)測系數(shù)（LPC）反映了語音信號短時譜包絡(luò)的______特性。3.共振峰是語音信號頻譜中幅度______的峰值，與人耳的聽覺感知密切相關(guān)。4.MFCC參數(shù)是通過首先對語音幀進行______變換，再取對數(shù)，最后進行離散余弦變換（DCT）得到的。5.深度學(xué)習(xí)語音合成模型，如Tacotron，通常采用______網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來建模語音的時序依賴關(guān)系。6.語音合成系統(tǒng)性能評價中，除了PESQ，MOS-LQO也是一種常用的______指標。7.基于物理模型的語音合成（MPSS）試圖通過模擬人聲發(fā)聲的______和______過程來生成語音。8.語音信號處理中，通常需要將連續(xù)時間信號轉(zhuǎn)換為______信號進行處理。9.語音的感知特性表明，人耳對語音信號______和______的敏感度是非線性的。10.語音合成技術(shù)根據(jù)其生成方式可分為______合成和______合成兩大類。三、簡答題（每題5分，共20分。請簡潔明了地回答下列問題）1.簡述線性預(yù)測倒譜系數(shù)（LPCC）參數(shù)的提取過程。2.簡述共振峰合成器的基本工作原理。3.簡述深度學(xué)習(xí)語音合成相比傳統(tǒng)語音合成方法的主要優(yōu)勢。4.簡述語音信號數(shù)字化過程中涉及的關(guān)鍵步驟。四、計算題（共15分。請按步驟寫出計算過程）假設(shè)對某語音幀進行短時傅里葉變換（STFT），得到其頻譜的復(fù)數(shù)形式（此處省略具體頻譜數(shù)據(jù)）。已知該幀的預(yù)加重系數(shù)為0.97，請簡述利用短時傅里葉變換系數(shù)計算該幀MFCC參數(shù)的主要步驟（無需實際計算數(shù)值）。在計算過程中，涉及哪些關(guān)鍵參數(shù)或操作（如幀長、幀移、窗函數(shù)、梅爾濾波器組、對數(shù)、DCT等）？五、論述題（共25分。請結(jié)合所學(xué)知識，全面、深入地回答下列問題）結(jié)合聲學(xué)原理，論述深度學(xué)習(xí)語音合成技術(shù)（如Tacotron+WaveNet）是如何提升合成語音的自然度和表現(xiàn)力的。請從聲學(xué)建模、特征提取、生成機制、韻律控制等方面進行分析和闡述。試卷答案一、選擇題1.B2.B3.B4.C5.B6.C7.C8.C9.A10.A解析：1.語音信號在數(shù)字處理前，時間上被采樣變?yōu)殡x散信號，幅值通常經(jīng)過量化變?yōu)閿?shù)字，故為連續(xù)時間、離散幅值信號。2.預(yù)加重濾波器常用一階高通濾波器（如y[n]=x[n]-0.97x[n-1]），目的是提升高頻部分能量，補償語音信號高頻衰減及量化噪聲。3.LPC模型用有限個全極點濾波器模擬聲道濾波特性，通常12階或16階能較好地逼近，選擇B。4.MFCC利用梅爾刻度濾波器組模擬人耳聽覺特性，對頻率非線性壓縮，突出共振峰等感知重要特征。5.共振峰合成器通過合成一組代表語音共振峰位置的窄帶濾波器輸出疊加，來模擬人聲音色的主要特征。6.統(tǒng)計參數(shù)合成將語音建模為統(tǒng)計分布，如GMM用于表示不同說話人、不同狀態(tài)下的聲道特性。7.Tacotron是基于Transformer結(jié)構(gòu)的端到端語音合成模型，是現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)合成代表。8.PESQ專門設(shè)計用于評估語音經(jīng)過通信系統(tǒng)傳輸后的主觀質(zhì)量損失。9.WaveNet模型通過生成時序的譜包絡(luò)和相位，特別關(guān)注譜包絡(luò)的逼真度，從而生成高質(zhì)量語音。10.基頻F0是決定語音音高、影響聽覺自然感的關(guān)鍵參數(shù)，其準確提取和跟蹤對合成語音自然度至關(guān)重要。二、填空題1.感知2.頻譜3.顯著4.離散傅里葉變換（DFT）或快速傅里葉變換（FFT）5.循環(huán)（或RNN）、長短期記憶（LSTM）或Transformer6.主觀7.氣流、振動8.離散時間9.頻率、幅度10.按參數(shù)、按波形解析：1.預(yù)加重處理增強高頻，主要是為了讓語音的高頻部分特性更符合人耳的感知線性特性，便于后續(xù)如倒譜分析等處理。2.LPC系數(shù)反映了語音信號短時譜包絡(luò)的頻率特性，通過濾波器模擬聲道傳遞函數(shù)。3.共振峰是語音頻譜中幅度顯著突出的峰值，是人耳感知語音音色和音高的重要依據(jù)。4.MFCC提取過程通常包括：加窗分幀->短時傅里葉變換（FFT）->頻譜梅爾刻度映射（通過梅爾濾波器組加權(quán)）->對數(shù)運算->離散余弦變換（DCT）。5.深度學(xué)習(xí)語音合成模型，特別是處理時序數(shù)據(jù)（如文本或基頻）的模型，常使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體（LSTM,GRU）或Transformer結(jié)構(gòu)來捕捉時序依賴關(guān)系。6.MOS-LQO（MeanOpinionScore-LoudnessQualityOverall）是一種基于聽音人主觀評價的平均得分，屬于主觀評價指標，與PESQ等客觀指標對應(yīng)。7.基于物理模型的語音合成（MPSS）試圖通過模擬聲帶振動和聲道共鳴這兩個核心物理過程來生成語音。8.語音信號處理需要將其從連續(xù)時間域轉(zhuǎn)換到離散時間域，以便使用數(shù)字計算機或數(shù)字信號處理器進行運算。9.語音的感知特性表明，人耳對語音信號頻率（音高）和幅度（響度）的感知不是線性的，存在掩蔽效應(yīng)等非線性現(xiàn)象。10.語音合成按生成方式可分為兩大類：按參數(shù)合成（生成代表聲道特性的參數(shù)，再還原為波形）和按波形合成（直接生成目標語音波形，如波形拼接、深度學(xué)習(xí)合成）。三、簡答題1.簡述線性預(yù)測倒譜系數(shù)（LPCC）參數(shù)的提取過程。答：LPCC提取主要步驟包括：對語音信號進行預(yù)加重；分幀加窗；計算每幀的短時自相關(guān)函數(shù)或利用LPC逆濾波計算反射系數(shù)；通過反射系數(shù)遞歸計算LPC系數(shù)；將LPC系數(shù)進行對數(shù)變換；最后通常采用離散余弦變換（DCT）將對數(shù)LPC系數(shù)轉(zhuǎn)換為LPCC系數(shù)。2.簡述共振峰合成器的基本工作原理。答：共振峰合成器首先通過分析語音信號，提取出基頻（F0）和一組共振峰頻率（F1,F2,...,Fm）及相應(yīng)的帶寬（BW1,BW2,...,BWM）；然后使用一組中心頻率位于各共振峰位置的窄帶模擬濾波器（如帶通濾波器）；最后將各濾波器輸出疊加，并加入由基頻控制的脈沖序列（模擬激勵源），得到合成的語音信號。3.簡述深度學(xué)習(xí)語音合成相比傳統(tǒng)語音合成方法的主要優(yōu)勢。答：深度學(xué)習(xí)語音合成主要優(yōu)勢包括：能夠生成更自然、更豐富的語音；能更好地學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式和長期依賴關(guān)系；可以實現(xiàn)端到端的合成，簡化系統(tǒng)構(gòu)建；能夠更好地處理非線性語音特性（如韻律、情感）；易于遷移學(xué)習(xí)，適應(yīng)不同說話人或任務(wù)。4.簡述語音信號數(shù)字化過程中涉及的關(guān)鍵步驟。答：關(guān)鍵步驟包括：①采樣（將連續(xù)時間信號轉(zhuǎn)換為離散時間序列）；②量化（將連續(xù)幅值信號轉(zhuǎn)換為離散幅值，即數(shù)字值）；③編碼（將量化后的數(shù)字序列按一定格式進行編碼，便于存儲和傳輸）；④傳輸（通過數(shù)字信道傳輸編碼后的信號）；⑤解碼（在接收端將傳輸?shù)臄?shù)字信號還原為量化序列）；⑥重建（根據(jù)需要，可能通過D/A轉(zhuǎn)換器將量化序列還原為模擬信號）。四、計算題答：計算MFCC參數(shù)的主要步驟如下：1.分幀加窗：將連續(xù)的語音信號分割成短時幀，并對每幀信號應(yīng)用窗函數(shù)（如漢明窗）。2.短時傅里葉變換（STFT）：對加窗后的每幀信號進行FFT，得到該幀的頻譜復(fù)數(shù)形式。3.梅爾濾波器組：將計算得到的頻譜幅度值與一組固定設(shè)計的梅爾刻度濾波器組相乘，每個濾波器對應(yīng)一個梅爾頻段。濾波器組的作用是將頻域信號映射到梅爾尺度上。4.對數(shù)運算：對每個梅爾頻段的加權(quán)能量（或功率）取對數(shù)。這一步模擬人耳對聲音強度的對數(shù)感知特性。5.離散余弦變換（DCT）：對上一步得到的對數(shù)能量序列進行DCT變換。DCT可以將時域（或頻域）的相關(guān)性轉(zhuǎn)化為變換域（余弦域）的不相關(guān)性，并具有較好的能量集中特性，最后得到LPCC或MFCC系數(shù)。涉及的關(guān)鍵參數(shù)或操作：幀長、幀移、窗函數(shù)（如漢明窗）、FFT、梅爾濾波器組（中心頻率、帶寬）、對數(shù)函數(shù)、DCT。五、論述題答：深度學(xué)習(xí)語音合成技術(shù)（如Tacotron+WaveNet）通過其強大的建模能力和端到端結(jié)構(gòu)，顯著提升了合成語音的自然度和表現(xiàn)力，主要體現(xiàn)在以下幾個方面：1.更精細的聲學(xué)建模：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠從大量語音數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)語音的復(fù)雜聲學(xué)表征。例如，Tacotron通過Transformer結(jié)構(gòu)能捕捉文本到語音過程中復(fù)雜的時序依賴和上下文關(guān)系，生成更符合自然語音韻律（如語速變化、停頓）和聲學(xué)細節(jié)（如輔音清濁、元音轉(zhuǎn)音）的基頻和韻律序列。WaveNet通過生成時序的譜包絡(luò)和相位，能夠模擬出傳統(tǒng)模型難以處理的精細頻譜細節(jié)，如頻譜的動態(tài)變化、共振峰的精細形態(tài)和交叉，使得生成的語音波形更接近自然語音。2.更自然的韻律與時序控制：深度學(xué)習(xí)模型，特別是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和Transformer，擅長處理序列數(shù)據(jù)，能夠更好地學(xué)習(xí)語音中的長距離依賴關(guān)系。這使得合成語音在重音、節(jié)奏、語調(diào)等方面更符合自然說話者的模式，避免了傳統(tǒng)參數(shù)合成中可能出現(xiàn)的僵硬感或重復(fù)性。3.更豐富的表達能力：通過學(xué)習(xí)大量包含不同情感、語氣的語音數(shù)據(jù)，深度學(xué)習(xí)模型可以學(xué)習(xí)到語音表達的非語言學(xué)特征，并在合成時加以體現(xiàn)，生成具有更豐富情感色彩和表現(xiàn)力的語音。雖然這需要更多數(shù)據(jù)和更精細的模型設(shè)計，但深度學(xué)習(xí)的泛化能力為此提供了可能。4.端到端學(xué)習(xí)簡化流程：相比傳統(tǒng)方法需要分別設(shè)計和優(yōu)化聲學(xué)模型、發(fā)音模型、韻律模型等多個模塊，深度學(xué)習(xí)框架允許進行端到