9、语音处理技术：从基础到应用

语音处理技术：从基础到应用

在语音处理领域，众多技术和方法不断涌现，旨在更精准地处理语音信号，提升语音质量并实现各种语音相关的应用。下面将详细介绍语音处理中的多个关键技术及其应用。

1. 自动声门源分析评估

自动声门源分析在语音处理中具有重要地位。传统语音处理多关注声道对语音信号的贡献，然而声门源特征在语音合成、语音质量修改、语音病理检测和语音情感分析等方面展现出巨大潜力。但声门源分析方法在某些情况下存在鲁棒性不足的问题，如高音调语音的逆滤波困难，以及源 - 滤波器相互作用对线性模型的影响。

为评估自动声门逆滤波和声门源参数化方法的性能，研究采用了合成元音分析和自然语音语音质量区分两种评估程序。合成测试中，使用LF声门源模型生成合成源信号，通过三种逆滤波方法（CPIF、IAIF和CCEPS）估计源信号并参数化，计算相对误差分数。结果表明，不同逆滤波方法对不同参数的估计误差有所不同，如IAIF在NAQ参数上相对误差较低，CPIF在QOQ参数上表现较好，而H1 - H2参数方面CPIF误差最高。

在语音质量区分实验中，使用自然语音数据，通过不同逆滤波方法和参数化方法对语音进行处理，计算解释方差。结果显示，LF模型基于的参数在区分气息声和紧张声方面表现出色，尤其是DyProg - LF方法在连续语音中能提供较强的语音质量区分能力。

方法	整个句子的峰度	浊音部分的峰度
l2 - norm	49.46