语音识别学习系列（3）：数字信号处理基础

语音识别学习系列（3）：数字信号处理基础

前言

在前两期内容中，我们分别了解了语音识别的整体概况以及Python语音处理基础相关知识。而数字信号处理作为语音识别领域极为关键的底层支撑，掌握好它的相关知识能帮助我们更好地理解语音信号的本质以及后续的处理流程。本期就让我们一同深入探索数字信号处理基础吧。

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一、时域和频域分析基础

时域分析

1. 定义与概念
   时域分析是直接在时间轴上对信号进行观察和分析，比如观察语音信号随时间的幅度变化情况，像音频波形的起伏、周期等特征在时域中都能直观体现。我们可以通过绘制音频波形图（如之前利用Matplotlib绘制的波形图）来进行时域上的初步探究。
2. 常用指标
   例如峰值，它代表了信号在某个时刻达到的最大幅度值；还有均值，能反映信号在一段时间内的平均幅度水平等。这些指标可以帮助我们大致了解语音信号在时间维度上的特性。

频域分析

1. 原理简述
   频域分析则是将信号从时域转换到频域来观察其频率成分分布情况。语音信号包含了不同频率的成分，通过频域分析可以知道哪些频率的成分占主导，像人的语音主要集中在一定的频率范围内。其实现通常借助像离散傅里叶变换（DFT）等数学工具来完成。
2. 实际意义
   在语音识别中，频域分析有助于区分不同的语音音素，因为不同音素往往具有不同的频率特征。例如元音和辅音在频域上的表现就有明显差异，利用这点可以更好地对语音进行特征提取和识别。

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二、离散傅里叶变换原理与应用

原理介绍

离散傅里叶变换（DFT）是将离散时间序列（比如离散的语