2025年大學(xué)《聲學(xué)》專業(yè)題庫——聲學(xué)在語音識別技術(shù)中的應(yīng)用考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡述聲波在傳播過程中發(fā)生哪些主要變化？這些變化如何影響語音信號的質(zhì)量和可識別性？二、解釋共振峰（Formants）的概念及其在語音信號分析中的重要性。簡述基頻（F0）的作用。三、語音信號的特征提取是語音識別的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。簡述短時傅里葉變換（STFT）在語音特征提取中的作用。比較梅爾濾波器組（MFCC）和線性預(yù)測倒譜系數(shù)（LPCC）兩種特征的異同點(diǎn)，并說明它們各自的優(yōu)勢以及與人類聽覺感知的關(guān)系。四、環(huán)境噪聲是影響語音識別性能的重要因素。簡述室內(nèi)聲學(xué)中混響對語音信號的影響。列舉至少三種常用的聲學(xué)噪聲抑制方法，并簡述其基本原理。五、麥克風(fēng)是語音識別系統(tǒng)中聲音信號的第一個接口。從聲學(xué)角度出發(fā)，分析選擇麥克風(fēng)時需要考慮哪些主要因素？為什么這些因素對語音識別系統(tǒng)至關(guān)重要？六、連續(xù)的語音信號需要被離散化處理才能輸入到識別系統(tǒng)。簡述將連續(xù)語音轉(zhuǎn)換為幀序列的過程，包括關(guān)鍵步驟和需要考慮的聲學(xué)參數(shù)。解釋加窗操作在語音處理中的作用。七、線性預(yù)測分析是語音信號處理中常用的技術(shù)。簡述線性預(yù)測倒譜系數(shù)（LPCC）的提取過程。說明LPCC特征在哪些方面體現(xiàn)了語音的聲學(xué)特性？八、討論聲學(xué)模型在語音識別系統(tǒng)中的核心作用。解釋聲學(xué)模型如何將聲學(xué)特征序列轉(zhuǎn)換為音素或音節(jié)序列的概率表示。提及影響聲學(xué)模型性能的聲學(xué)因素。試卷答案一、聲波在傳播過程中主要發(fā)生衰減、反射、折射和衍射?？諝馕諘?dǎo)致聲波能量隨距離增加而衰減，降低信號強(qiáng)度。反射會導(dǎo)致混響，使語音清晰度下降，干擾后續(xù)語音的識別。折射和衍射雖然影響相對較小，但在特定環(huán)境下也會改變聲波的傳播路徑和特性。這些變化會扭曲語音的時域波形和頻譜結(jié)構(gòu)，降低語音信號的質(zhì)量，增加語音識別系統(tǒng)的難度。二、共振峰是聲帶振動能量在聲道中形成的幾個主要的、頻率較高的駐波諧振模式的頻率。它們代表了聲道形狀的主要特征，是形成語音聽覺感知的重要聲學(xué)線索，對語音的音色和分類起著關(guān)鍵作用。基頻（F0）是聲帶振動頻率，是語音中最低的諧波，決定了語音的音高，對于區(qū)分不同語調(diào)和韻律信息至關(guān)重要。三、短時傅里葉變換（STFT）通過將連續(xù)語音信號分割成短時幀，并對每一幀進(jìn)行傅里葉變換，將時域信號轉(zhuǎn)換為頻域表示，從而獲得語音信號的短時頻譜。它在語音特征提取中是基礎(chǔ)步驟，為后續(xù)的濾波器組處理提供輸入。梅爾濾波器組（MFCC）模擬人耳的聽覺特性，使用一組梅爾刻度濾波器對STFT得到的頻譜進(jìn)行加權(quán)求和，得到梅爾頻譜，再取對數(shù)得到MFCC特征。線性預(yù)測倒譜系數(shù)（LPCC）基于線性預(yù)測分析，通過預(yù)測語音幀的能量來消除譜零點(diǎn)，得到線性預(yù)測系數(shù)，再取對數(shù)得到LPCC特征。MFCC在語音識別中應(yīng)用更廣泛，因?yàn)樗玫胤先硕穆犛X感知特性。LPCC也體現(xiàn)了語音的聲學(xué)特性，尤其是在某些特定應(yīng)用中。兩者都包含了語音的頻譜包絡(luò)信息，但MFCC更側(cè)重于感知特性，而LPCC與線性預(yù)測模型有更直接的聯(lián)系。四、室內(nèi)混響是指聲波在室內(nèi)空間中經(jīng)過多次反射，最終能量衰減至無法察覺的過程?；祉憰娱L語音的持續(xù)時間，模糊語音的邊界，降低語音的清晰度，使得共振峰結(jié)構(gòu)變形，基頻變化不明顯，從而增加語音識別系統(tǒng)的難度。常用的聲學(xué)噪聲抑制方法包括譜減法，通過估計噪聲譜并從信號譜中減去噪聲譜來抑制噪聲；維納濾波，利用信號和噪聲的統(tǒng)計特性設(shè)計最優(yōu)濾波器來增強(qiáng)信號；以及基于模型的方法，如譜歸一化、統(tǒng)計模型降噪等，這些方法通常需要先對噪聲進(jìn)行建模。五、選擇麥克風(fēng)時需要考慮的主要因素包括：頻率響應(yīng)，應(yīng)覆蓋語音的主要頻率范圍（約300Hz-3400Hz），且在關(guān)鍵頻段內(nèi)平坦；靈敏度，表示麥克風(fēng)將聲壓轉(zhuǎn)換為電壓的效率，高靈敏度有助于拾取微弱聲音；指向性，決定了麥克風(fēng)對不同方向聲音的敏感度，心形指向性等可以抑制來自側(cè)后方或后方的噪聲；總諧波失真（THD），表示麥克風(fēng)產(chǎn)生非諧波失真的能力，低THD意味著聲音更純凈；以及麥克風(fēng)的自噪聲水平，低自噪聲對提高信噪比有利。這些因素對語音識別系統(tǒng)至關(guān)重要，因?yàn)樗鼈冎苯佑绊戄斎氲较到y(tǒng)的語音信號的質(zhì)量（信噪比、清晰度、保真度），進(jìn)而影響特征提取的效果和最終的識別率。高質(zhì)量的麥克風(fēng)能夠拾取到更清晰、更完整的語音信號，為后續(xù)的識別環(huán)節(jié)提供更好的輸入。六、將連續(xù)語音轉(zhuǎn)換為幀序列的過程包括：首先，根據(jù)語音速率和所需的幀長確定幀移（通常幀移為幀長的10%-25%）。然后，將連續(xù)的語音信號按幀長進(jìn)行分割，得到一系列短時語音幀。最后，對每個語音幀進(jìn)行加窗處理，通常使用漢明窗或漢寧窗等窗函數(shù)，以減少幀與幀之間的邊界效應(yīng)。需要考慮的聲學(xué)參數(shù)主要包括幀長（決定了時間分辨率，較長的幀能更好捕捉頻譜變化，但丟失時間信息）和幀移（決定了幀與幀之間的重疊程度，較大的幀移減少計算量，但可能丟失連續(xù)語音的時變信息）。加窗操作的作用是在進(jìn)行頻譜分析（如STFT）時，給每個語音幀的起始和結(jié)束端施加一個衰減函數(shù)，使得幀的起始和結(jié)束部分平滑過渡，減少因信號截斷而產(chǎn)生的頻譜泄漏和邊界失真，從而得到更準(zhǔn)確的短時頻譜表示。七、線性預(yù)測分析是語音信號處理中常用的技術(shù)，其核心思想是用過去p個樣點(diǎn)來預(yù)測當(dāng)前樣點(diǎn)。LPCC的提取過程大致為：首先，對語音幀進(jìn)行預(yù)加重處理，提高高頻部分能量，使頻譜特性更接近線性系統(tǒng)；然后，使用短時傅里葉變換（STFT）得到語音幀的頻譜；接著，對每個頻譜幀進(jìn)行線性預(yù)測分析，得到線性預(yù)測系數(shù)；再通過變換（如DFT或VLD）得到線性預(yù)測倒譜系數(shù)（LPC）；最后，通常對LPC系數(shù)進(jìn)行歸一化或其他處理得到LPCC特征。LPCC特征主要體現(xiàn)了語音的聲學(xué)特性，包括：語音頻譜的形狀和結(jié)構(gòu)，特別是共振峰的位置、帶寬和形狀信息；語音的基頻（通過LPC分析可以估計）；以及語音的短時譜包絡(luò)特性。這些特性對于區(qū)分不同的音素和語音識別至關(guān)重要。八、聲學(xué)模型是語音識別系統(tǒng)中的核心組件，其作用是將輸入的聲學(xué)特征序列（如MFCC或LPCC）轉(zhuǎn)換為對應(yīng)音素（或音節(jié)、demi-syllable）序列的概率分布。具體來說，聲學(xué)模型接收一系列聲學(xué)特征向量，并輸出每個時間點(diǎn)屬于每個音素的概率，最終輸出整個特征序列對應(yīng)的音素序列的最優(yōu)路徑或概率分布。聲學(xué)模型的性能直接影響語音識別系統(tǒng)的準(zhǔn)確率。影響聲學(xué)模型性能的聲學(xué)因素主要包括：環(huán)境噪聲（如背景噪音、混響）會污染輸入特征，降低