共振峰

1.声音最直接的表示方式是 波形 ，英文叫 waveform ，就是你贴的左边那张图。另外两种表示方式（频谱和语谱图）下文再说。波形的横轴是时间（所以波形也叫声音的 时域 表示），纵轴的含义并不重要，可以理解成位移（声带或者耳机膜的位置）或者压强。 当横轴的分辨率不高的时候，语音的波形看起来就是像你贴的图中一样，呈现一个个的三角形。这些三角形的轮廓叫作波形的 包络 （ envelope ）。包络的大小代表了声音的响度。一般来说，每一个音节会对应着一个三角形，因为一般地每个音节含有一个元音，而元音比辅音听起来响亮。但例外也是有的，比如：1) 像/s/这样的音，持续时间比较长，也会形成一个三角形；2) 爆破音（尤其是送气爆破音，如/p/）可能会在瞬时聚集大量能量，在波形的包络上就体现为一个脉冲。 下面这张图中上方的子图，是我自己读单词pass /pæs/的录音。它的横坐标已经被我拉开了一些，但其实这个波形是由两个“三角形”组成的。0.05秒处那个小突起是爆破音/p/，0.05秒到0.3秒是元音/æ/，0.3到0.58秒是辅音/s/。 如果你把横轴的分辨率调高，比如只观察0.02s秒甚至更短时间内的波形，你就可以看到波形的 精细结构 （ fine structure ），像上图的下面两个子图。波形的精细结构可能呈现两种情况：一种是有周期性的，比如左边那段波形（图中显示了两个周期多一点）

前言 　　语言是一种复杂的自然习得的人类运动能力。成人的特点是通过大约100块肌肉的协调运动，每秒发出14种不同的声音。说话人识别是指软件或硬件接收语音信号，识别语音信号中出现的说话人，然后识别说话人的能力。特征提取是通过将语音波形以相对最小的数据速率转换为参数表示形式进行后续处理和分析来实现的。因此，可接受的分类是从优良和优质的特征中衍生出来的。Mel频率倒谱系数(MFCC)、线性预测系数(LPC)、线性预测倒谱系数(LPCC)、线谱频率(LSF)、离散小波变换(DWT)和感知线性预测(PLP)是本章讨论的语音特征提取技术。这些方法已经在广泛的应用中进行了测试，使它们具有很高的可靠性和可接受性。研究人员对上述讨论的技术做了一些修改，使它们更不受噪音影响，更健壮，消耗的时间更少。总之，没有一种方法优于另一种，应用范围将决定选择哪种方法。 本文主要的关键技术：mel频率倒谱系数(MFCC)，线性预测系数(LPC)，线性预测倒谱系数(LPCC)，线谱频率(LSF)，离散小波变换(DWT)，感知线性预测(PLP) 1 介绍 　　人类通过言语来表达他们的感情、观点、观点和观念。语音生成过程包括发音、语音和流利性[1,2]。这是一种复杂的自然习得的人类运动能力，在正常成年人中，这项任务是通过脊椎和颅神经连接的大约100块肌肉协调运动，每秒发出大约14种不同的声音