2025年大學(xué)《聲學(xué)》專業(yè)題庫——聲學(xué)學(xué)科中的語音合成與識別研究考試時間：______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題后的括號內(nèi)）1.以下哪一項不是人類發(fā)聲器官中直接影響語音基頻和共振峰特性的主要結(jié)構(gòu)？A.聲帶B.聲道C.口腔D.氣源（肺部）2.在語音信號處理中，短時傅里葉變換（STFT）主要目的是？A.將信號從時域轉(zhuǎn)換到頻域進行全局分析B.對信號進行平滑以消除噪聲C.將時變信號分解為短時段的頻譜特性D.直接估計語音信號的非線性特性3.語音識別系統(tǒng)中的聲學(xué)模型主要用于？A.將文本轉(zhuǎn)換為語音B.對輸入的語音特征序列進行建模，以預(yù)測其對應(yīng)的音素或音節(jié)序列C.根據(jù)語音內(nèi)容生成語法規(guī)則D.存儲用戶的說話人信息4.下列哪種模型通常不作為現(xiàn)代統(tǒng)計參數(shù)語音合成系統(tǒng)的核心模型？A.普通化參數(shù)（Formant）合成模型B.高斯混合模型（GMM）C.線性預(yù)測倒譜系數(shù)（LPCC）D.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）聲學(xué)特征提取器5.在語音識別中，語言模型的作用是？A.模擬聲道對聲音的濾波效果B.提供關(guān)于音素出現(xiàn)概率的統(tǒng)計信息C.補充聲學(xué)模型無法處理的語義和語法信息，提高識別準確率D.將連續(xù)的語音波形轉(zhuǎn)換為離散的音素序列6.下列哪項技術(shù)通常屬于基于波形拼接的語音合成方法？A.TacotronB.RNN-TRONC.HiddenMarkovModel(HMM)-basedconcatenativesynthesisD.WaveNet7.語音信號在傳播過程中，以下哪種現(xiàn)象是由于多徑效應(yīng)引起的？A.基頻（F0）的波動B.語音信號能量的衰減C.聽覺掩蔽效應(yīng)D.信號的延遲和反射8.影響語音識別系統(tǒng)在噪聲環(huán)境下的性能，最主要的原因是？A.聲學(xué)模型參數(shù)估計困難，導(dǎo)致對齊錯誤B.語言模型無法適應(yīng)噪聲下的詞匯錯誤C.解碼器難以在多種聲學(xué)場景下找到最優(yōu)路徑D.用戶輸入的語音質(zhì)量問題9.共振峰是哪個部分的聲學(xué)特性主要體現(xiàn)？A.聲帶振動B.氣源壓力波動C.聲道形狀對聲音的濾波結(jié)果D.肺部氣流10.深度學(xué)習(xí)模型在語音識別和合成中的應(yīng)用，主要優(yōu)勢在于？A.可以完全避免傳統(tǒng)方法的復(fù)雜性B.能夠自動學(xué)習(xí)復(fù)雜的非線性映射關(guān)系，通常能達到更高的性能C.顯著降低了計算資源的需求D.使模型結(jié)構(gòu)更加簡單直觀二、填空題（每空2分，共20分。請將答案填在橫線上）1.語音信號時域波形的主要特征包括______、______和______。2.提取語音頻譜特征時，Mel濾波器組常被使用，其核心思想是將______尺度轉(zhuǎn)換為______尺度，更符合人耳的聽覺特性。3.語音識別系統(tǒng)通常采用______算法來在聲學(xué)模型輸出的多種可能性中找到最符合輸入語音的轉(zhuǎn)錄結(jié)果。4.在參數(shù)合成語音中，______是模擬聲道高頻共振的主要參數(shù)，而______則模擬了基頻。5.人工耳蝸通過將聲信號轉(zhuǎn)換為______信號，并刺激聽覺神經(jīng)來幫助聽障人士感知聲音。三、簡答題（每小題5分，共20分）1.簡述語音信號共振峰的形成原理及其對語音感知的重要性。2.簡要說明線性預(yù)測倒譜系數(shù)（LPCC）作為一種語音特征提取方法的基本思想和步驟。3.描述語音識別系統(tǒng)前端處理的主要任務(wù)，并舉例說明其作用。4.比較基于HMM-GMM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)在基本原理上的主要區(qū)別。四、論述題（每小題10分，共30分）1.詳細闡述語音信號通過聲道進行濾波的基本過程，并說明為什么聲道濾波特性會因說話人、說話內(nèi)容和說話方式的不同而變化。2.討論深度學(xué)習(xí)技術(shù)在語音合成領(lǐng)域帶來的變革，分析其與傳統(tǒng)方法相比的主要優(yōu)勢和面臨的挑戰(zhàn)。3.分析影響語音識別系統(tǒng)魯棒性的關(guān)鍵因素有哪些，并針對至少兩個方面提出相應(yīng)的改進思路或技術(shù)手段。五、計算與分析題（共10分）設(shè)一簡短語音信號的短時傅里葉變換結(jié)果（頻譜包絡(luò)，忽略相位和幅度細節(jié)）在某一個短時幀內(nèi)近似表現(xiàn)為：在低頻（<1000Hz）有一個較強的主峰，在2500Hz和3500Hz處有兩個相對較弱的山峰。請結(jié)合語音產(chǎn)生和感知的聲學(xué)知識，簡要分析這可能對應(yīng)著哪種類型的音素（如元音或輔音），并說明理由。---試卷答案一、選擇題1.D2.C3.B4.D5.C6.C7.D8.A9.C10.B二、填空題1.頻率、振幅、時相2.頻率、梅爾3.維特比4.共振峰，基頻5.電三、簡答題1.解析思路：需要說明共振峰是聲道共鳴形成的。聲帶發(fā)出基頻和一系列諧波，這些諧波在通過聲道時，由于聲道形狀不同頻率會發(fā)生不同程度的反射和透射（濾波）。某些頻率成分會因為與聲道某個特定尺寸（或形狀）發(fā)生共鳴而得到加強。這些得到加強的諧波頻率就形成了共振峰。共振峰的位置和形狀主要反映了聲道的大小和形狀，從而影響語音的音色和可懂度。人耳對共振峰感知比較敏感，它們是區(qū)分不同元音的重要特征。2.解析思路：需要說明LPCC是模仿線性預(yù)測分析（LPC）來提取頻譜特征的。首先對短時語音幀進行預(yù)加重處理，消除低頻分量的影響。然后使用LPC分析器估計該幀語音信號的聲道傳遞函數(shù)（或自相關(guān)函數(shù)），得到LPC系數(shù)。最后，將LPC系數(shù)通過一系列變換（如反余弦變換、梅爾濾波加權(quán)等）得到LPCC特征。LPCC保留了LPC反映聲道形狀的核心信息，同時進行了非線性變換使其更符合聽覺特性。3.解析思路：需要說明前端處理是為了將原始、未經(jīng)過濾的語音波形轉(zhuǎn)化為適合后續(xù)聲學(xué)模型處理的特征序列。主要任務(wù)包括：預(yù)加重（提升高頻，補償語音信號記錄時高頻衰減）；分幀（將連續(xù)信號切分成短時段）；加窗（消除幀間突變的邊緣效應(yīng)）；短時傅里葉變換（STFT，得到頻譜）；濾波（如使用Mel濾波器組得到梅爾頻譜）；特征提取和歸一化（如提取MFCC或LPCC特征，并進行動態(tài)特性計算如差分等）。舉例說明，如預(yù)加重可以增強高頻共振峰，使得后續(xù)模型更容易區(qū)分不同元音。4.解析思路：需要對比兩種系統(tǒng)的核心差異。HMM-GMM系統(tǒng)將語音看作是狀態(tài)序列的隨機過程，每個狀態(tài)用高斯分布混合模型來近似其輸出（通常是聲學(xué)特征）。建模過程相對獨立于具體的聲學(xué)表征形式。深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)（如DNN）則直接學(xué)習(xí)從原始聲學(xué)特征（或經(jīng)過簡單處理的特征）到音素序列的復(fù)雜非線性映射。建模過程與特征表示緊密相關(guān)，通過大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練獲得強大的表征能力。DNN通常作為聲學(xué)模型的核心，替代了HMM。四、論述題1.解析思路：需要描述聲波如何被聲帶振動產(chǎn)生，然后進入聲道。聲道可以被看作是一個變截面的管道，其形狀（由唇、口、鼻、喉等形成）決定了如何對輸入的基頻和諧波進行濾波。不同的聲道形狀（大小、長度、彎曲度等）會形成不同的共鳴頻率，即不同的共振峰（元音的主要標志）和頻譜包絡(luò)形狀（輔音的主要標志）。說話人解剖結(jié)構(gòu)不同，聲道特性也不同。說話內(nèi)容和方式（如語速、韻律）會改變舌位、唇形等，導(dǎo)致聲道形狀瞬時變化，從而引起共振峰和頻譜包絡(luò)的動態(tài)變化。2.解析思路：需要闡述深度學(xué)習(xí)如何改變語音合成。優(yōu)勢在于：能夠?qū)W習(xí)到從文本到語音更精細、更自然的聲學(xué)細節(jié)和韻律；生成語音的自然度和表現(xiàn)力顯著提升；模型具有一定的泛化能力，可以適應(yīng)不同風(fēng)格的語音。挑戰(zhàn)在于：模型通常需要大量高質(zhì)量的標注數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練；模型往往“黑箱”操作，可解釋性較差；實時合成對計算資源要求高；如何更好地控制合成語音的情感和風(fēng)格仍是研究難點。3.解析思路：需要分析影響魯棒性的因素并提出改進方法。關(guān)鍵因素包括：噪聲環(huán)境（背景噪聲、混響會掩蓋語音信號）；信道變化（電話、網(wǎng)絡(luò)傳輸引入失真）；說話人差異（口音、語速、年齡、性別）；語音變異（非標準發(fā)音、語氣語調(diào)變化）。改進思路/技術(shù)：針對噪聲，可使用噪聲抑制算法、基于多通道或遠場麥克風(fēng)的陣列信號處理、數(shù)據(jù)增強（在訓(xùn)練時加入噪聲）；針對信道，可進行信道估計和補償；針對說話人，可使用說話人自適應(yīng)技術(shù)、構(gòu)建跨說話人模型；針對語音變異，可增強模型對韻律和語調(diào)的建模能力、使用更泛化的特征或模型。五、計算與分析題解析思路：分析頻譜包絡(luò)特征。低頻主