2025年大學(xué)《應(yīng)用語言學(xué)》專業(yè)題庫——語音編碼與語音識別技術(shù)考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分。請將正確選項的字母填入括號內(nèi)）1.下列哪種語音編碼技術(shù)主要基于人類聽覺感知特性進行壓縮？(A)脈沖編碼調(diào)制(PCM)(B)線性預(yù)測編碼(LPC)(C)感知編碼(如MP3)(D)脈沖編碼調(diào)制激勵線性預(yù)測(CELP)2.語音識別系統(tǒng)中，用于提取能區(qū)分不同說話人語音特征的技術(shù)屬于：(A)聲學(xué)模型(B)語言模型(C)前端處理器（如聲學(xué)特征提取）(D)融合技術(shù)3.在基于隱馬爾可夫模型（HMM）的語音識別系統(tǒng)中，通常用什么來表示時間序列中的狀態(tài)？(A)音素(B)聲學(xué)特征向量（如MFCC）(C)隱含狀態(tài)(D)文本序列4.語音識別系統(tǒng)中，語言模型的主要作用是：(A)提取語音信號中的聲學(xué)特征(B)對聲學(xué)模型輸出的音素或音節(jié)序列進行排序和篩選(C)建立語音信號與文本之間的對應(yīng)關(guān)系(D)估計語音信號的短時譜包絡(luò)5.下列哪項技術(shù)屬于傳統(tǒng)的聲學(xué)模型建模方法？(A)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）(B)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）(C)隱馬爾可夫模型（HMM）(D)Transformer6.在語音識別的后端解碼過程中，常用的算法有：(A)線性預(yù)測分析(B)前向-向后算法(C)增量搜索/束搜索(D)語音編碼算法7.語音編碼中，幀移（FrameShift）的主要作用是：(A)提高編碼器的運算速度(B)防止語音信號中的頻譜泄漏(C)增加編碼后的比特率(D)減少編碼器的存儲需求8.能夠處理自然連續(xù)語音，識別不同語速和發(fā)音方式的語音識別系統(tǒng)是：(A)調(diào)音字識別系統(tǒng)(B)命令詞識別系統(tǒng)(C)文本轉(zhuǎn)換語音（TTS）系統(tǒng)(D)連續(xù)語音識別系統(tǒng)9.語音編碼的感知評價參數(shù)，如掩蔽門效應(yīng)，主要考慮的是：(A)信號的信噪比(B)信號的信雜比(C)人類聽覺系統(tǒng)對語音信號的感知特性(D)編碼算法的計算復(fù)雜度10.語音識別系統(tǒng)性能的常用評價指標不包括：(A)準確率(WordErrorRate-WER)(B)句子識別率(C)編碼碼率(D)連續(xù)識別率二、填空題（每空2分，共20分。請將答案填入橫線上）1.語音編碼技術(shù)主要解決語音信號在存儲和傳輸過程中的________問題。2.語音識別系統(tǒng)前端通常包括預(yù)處理、特征提取等模塊，其中Mel頻率倒譜系數(shù)（MFCC）是一種常用的________特征。3.聲學(xué)模型負責(zé)模擬人耳對語音的感知過程，使其輸出符合________的概率分布。4.語言模型通?；诖笠?guī)模文本語料庫訓(xùn)練，常用的模型有N-gram模型和________模型。5.語音識別系統(tǒng)的后端解碼器主要任務(wù)是根據(jù)聲學(xué)模型和語言模型的輸出，在候選詞序列中找到最可能的________序列。6.感知編碼技術(shù)利用了人類聽覺系統(tǒng)的________和________等特性，對語音信號進行非線性壓縮。7.比較常見的參數(shù)編碼語音編碼標準有LPC-10和________。8.基于深度學(xué)習(xí)的語音識別系統(tǒng)通常使用________網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來提取聲學(xué)特征。9.語音識別技術(shù)的發(fā)展離不開計算語言學(xué)中的________和________等理論的支撐。10.語音識別技術(shù)在智能助手的實現(xiàn)中扮演著關(guān)鍵角色，其核心功能是將用戶的________轉(zhuǎn)換成文本指令。三、名詞解釋（每題5分，共25分。請給出簡潔、準確的定義）1.語音編碼壓縮率2.聲學(xué)特征提取3.幀長與幀移4.基音提取5.關(guān)鍵詞識別四、簡答題（每題10分，共40分。請簡要回答下列問題）1.簡述線性預(yù)測編碼（LPC）語音編碼的基本原理及其主要優(yōu)點。2.比較基于HMM的語音識別系統(tǒng)和基于深度學(xué)習(xí)的語音識別系統(tǒng)在基本結(jié)構(gòu)上的主要異同點。3.簡述語音識別系統(tǒng)中前端處理器（聲學(xué)特征提?。┑闹饕蝿?wù)和常用技術(shù)。4.為什么語言模型對于提高連續(xù)語音識別系統(tǒng)的性能至關(guān)重要？五、論述題（15分。請結(jié)合應(yīng)用語言學(xué)的視角，深入探討語音識別技術(shù)的發(fā)展對語言使用和社會交流可能產(chǎn)生的影響。）試卷答案一、選擇題1.(C)2.(C)3.(C)4.(B)5.(C)6.(C)7.(B)8.(D)9.(C)10.(C)二、填空題1.壓縮2.聲學(xué)3.語言模型4.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)5.文本6.掩蔽效應(yīng)，頻率掩蔽7.AMR8.深度9.語音識別，自然語言處理10.語音三、名詞解釋1.語音編碼壓縮率：指語音編碼后數(shù)據(jù)量與原始語音數(shù)據(jù)量之比，通常用比特/秒（bps）表示，是衡量語音編碼效率的重要指標。2.聲學(xué)特征提?。簭恼Z音信號中提取能夠有效區(qū)分不同語音事件（如音素、音節(jié)）或反映語音聽覺特性的特征向量（如MFCC）的過程，是語音識別系統(tǒng)前端的關(guān)鍵步驟。3.幀長與幀移：幀長是指將語音信號分割成一系列短時幀的長度，通常以毫秒（ms）為單位；幀移是指相鄰兩幀在時間上的重疊或間隔，用于保證語音信號在時間上的連續(xù)性。4.基音提?。簭哪新暬蚺暤臐嵋粽Z音信號中估計其基本振動頻率（基音周期或頻率）的過程，基音是影響語音音高感知的重要參數(shù)。5.關(guān)鍵詞識別：一種特定的語音識別任務(wù)，其目標是在包含大量語音的輸入中檢測并識別出預(yù)先設(shè)定的有限個關(guān)鍵詞或短語，通常對實時性和準確性要求較高。四、簡答題1.線性預(yù)測編碼（LPC）語音編碼的基本原理是利用線性預(yù)測器模擬語音產(chǎn)生過程中的聲道特性。通過分析語音幀的自相關(guān)函數(shù)或協(xié)方差函數(shù)，估計一個線性預(yù)測模型（通常是一組反射系數(shù)或全極點系數(shù)），該模型能夠較好地逼近語音信號的短時譜特性。編碼時，首先對語音幀進行預(yù)加重、分幀、加窗等預(yù)處理，然后利用估計的LPC參數(shù)（或其變換形式，如LPC系數(shù)、對數(shù)反射系數(shù)）代替原始的頻譜信息進行傳輸或存儲。其優(yōu)點包括計算復(fù)雜度相對較低，產(chǎn)生的編碼信號具有較好的魯棒性，對丟包不敏感，且在低比特率下仍能保持可接受的語音質(zhì)量。2.相同點：兩者都屬于語音識別技術(shù)，最終目標都是將語音信號轉(zhuǎn)換為文本。兩者都包含信號處理、特征提取、模型訓(xùn)練和解碼等基本環(huán)節(jié)。不同點：基本結(jié)構(gòu)上，基于HMM的系統(tǒng)通常包括前端（聲學(xué)特征提取）、聲學(xué)模型（HMMs）、語言模型（N-gram或統(tǒng)計）和后端（解碼器，如Viterbi或束搜索）四個主要模塊，模型中通常顯式地定義了狀態(tài)（隱含狀態(tài)）和時間依賴關(guān)系。而基于深度學(xué)習(xí)的系統(tǒng)往往將聲學(xué)模型和語言模型整合在一個或多個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中（如端到端模型），隱式地學(xué)習(xí)特征表示和決策，可能不再顯式依賴HMM的狀態(tài)定義，解碼過程也可能采用不同的機制（如注意力機制）。此外，深度學(xué)習(xí)模型通常需要更大的數(shù)據(jù)量和計算資源。3.語音識別系統(tǒng)中前端處理器的主要任務(wù)是將輸入的原始語音信號轉(zhuǎn)換為適合后續(xù)聲學(xué)模型處理的數(shù)字特征向量。這通常包括以下步驟：首先進行預(yù)加重，增強高頻部分以補償語音信號在傳輸過程中的高頻衰減；然后進行分幀，將連續(xù)的語音信號分割成一系列短時幀，以進行短時分析；接著對每一幀進行加窗，消除幀與幀之間的不連續(xù)性；最后，通過特征提取算法（如梅爾濾波器組加窗后進行傅里葉變換，再取對數(shù)并離散余弦變換得到MFCC特征）提取每一幀的聲學(xué)特征。這些特征向量包含了語音的時頻特性信息，能夠較好地反映語音的聽覺感知特性，是聲學(xué)模型進行識別的基礎(chǔ)。4.語言模型對于提高連續(xù)語音識別系統(tǒng)的性能至關(guān)重要，因為它提供了關(guān)于語音中詞語出現(xiàn)概率和順序的統(tǒng)計知識，彌補了聲學(xué)模型只能區(qū)分音素或音節(jié)，而無法理解詞語組合意義和句子結(jié)構(gòu)的不足。聲學(xué)模型只能判斷哪個音素序列在給定聲學(xué)條件下最可能發(fā)出，但無法區(qū)分“我愛北京天安門”和“我愛天安門北京”哪個是更合理的句子。語言模型通過學(xué)習(xí)大規(guī)模文本數(shù)據(jù)中詞語的共現(xiàn)概率和語法結(jié)構(gòu)，能夠?qū)β晫W(xué)模型輸出的候選音素序列進行篩選和排序，優(yōu)先選擇那些在語法和語義上更合理的詞語序列，從而顯著提高識別結(jié)果的整體準確性和自然度。沒有語言模型，語音識別系統(tǒng)只能進行簡單的音素級匹配，無法達到實用的文本轉(zhuǎn)換效果。五、論述題語音識別技術(shù)的飛速發(fā)展對語言使用和社會交流產(chǎn)生了深遠的影響。首先，它極大地便利了人們的溝通方式，特別是對于有語言障礙（如聽障、語障）的人群，語音識別技術(shù)提供了重要的輔助工具，使他們能夠更方便地使用電話、電腦等設(shè)備進行交流，提升了他們的社會參與度。其次，語音助手、智能音箱等產(chǎn)品的普及，改變了人們獲取信息、控制設(shè)備的方式，語音交互成為重要的交互范式，促進了人機交互的自然化。在信息處理領(lǐng)域，語音識別實現(xiàn)了語音到文本的自動轉(zhuǎn)換，極大地提高了信息錄入、文檔處理、內(nèi)容檢索的效率，廣泛應(yīng)用于客服、transcription、內(nèi)容創(chuàng)作等領(lǐng)域。然而，技術(shù)發(fā)展也帶來了一些挑戰(zhàn)和影響。例如，過度依賴語音識別可能導(dǎo)致部分人群（尤其是年輕人）書寫和發(fā)音能力的下降，對語言的規(guī)范性和準確性產(chǎn)生潛在影響。在跨語言交流方面，高質(zhì)量的語音識別和翻譯技術(shù)雖然提