本文介绍了语音处理中的关键步骤，包括语音信号的采样与量化、预加重、分帧以及加窗，这些都是提升语音识别系统性能的重要手段。通过示例代码详细展示了如何进行这些预处理操作。
语音信号预处理和语音识别是语音处理领域中的两个重要概念。语音信号预处理是指在进行语音识别之前对原始语音信号进行处理，以提升语音识别系统的性能和准确度。本文将介绍语音信号预处理的主要步骤，并提供相应的源代码示例。
- 语音信号采样与量化
语音信号是连续的模拟信号，需要通过采样和量化转换为数字信号才能被计算机处理。采样是指对模拟信号在时间上进行离散化，而量化则是对采样后的信号在幅度上进行离散化。下面是一个示例代码，展示如何对语音信号进行采样和量化：
import numpy as np
def sample_signal(signal, sample_rate):
# 根据采样率计算采样间隔
sample_interval = int
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