爱华网做了2年半的语音信号处理方面的研究了，主要从事算法方面的研究，从一开始的采用S变换提取语音特征进行说话人识别，到后来的语音增强算法研究，HTK学习，然后又回到语音特征提取分析，感觉学习语音信号处理应该有个循序渐进的过程，总结一下，也希望能有这方面的专业人士批评指正。
语音信号处理知识准备阶段：
基础：信号处理数字信号处理 随机信号处理数理统计
语音信号处理方面必看书籍：离散时间语音信号处理——原理与应用模式识别
强烈推荐三本利用MATLAB做语音信号处理的电子书：
1、http://neural.cs.nthu.edu.tw/jang/books/dcpr/（DataClustering and Pattern Recognition (資料分群與樣式辨認)）
2、http://mirlab.org/jang/books/audioSignalProcessing/index.asp（AudioSignal Processing and Recognition (音訊處理與辨識)）
3、MATLAB扩展编程
这三本中有很多语音处理相关的源程序。
学习理解阶段：
1.理解语音的发声机理
语音一般模型声带由周期脉冲（模拟浊音）+随机白噪声（模拟清音）——声道（AR 记得应该还有些模型，不记得简写了）——语音
2.熟悉语音分析一般分析的特征，理解各种算法在提取这些特征的实现过程，理解别人的算法时候，试着用其他算法实现，这是个培养兴趣的好方法。总结语音特征提取的方法：
基频提出（pitch）：自相关函数（ACF）平均幅度差函数（AMDF） Simple inverse filtertracking（SIFT） Harmonic productspectrum(HPS)Cepstrummethod praat微软也有个提取算法2007年的一篇文献上有提到 通过观察语谱图也能初略看出基频
praat基频提取
共振峰：一般来说，语音段的波形重复率比较高，找出一个基本周期，这个基本周期形状和频率的大小分别代表着内容和音色，对它进行FFT，求得频率极大值点，称之为共振峰。共振峰也代表着声带震动后，经过声道这个谐振腔，得到的语言的频谱最大值点，因此也表示声道的谐振频率点，因此也可以通过求LPC间接求得。即先由LPC得到声道系统函数，再求声道频谱响应，接着用峰值检测法（或别的方法）检测峰值点，即为共振峰。
共振峰反映了声道的特征，一般多用来作为情感识别特征。
LPC：自相关法Levinson递归
LPC系数代表声道特征，利用线性预测系数可以求得共振峰，由LPC得到的LPCC可以用来做语音识别，说话人识别等。
MFCC:分帧加窗——FFT——MEL滤波器——DCT
MFCC相对LPCC考虑了人的听觉掩蔽效果，即一个强度较小的频率成分可能被邻近的一个较强频率成分所掩蔽（频域掩蔽），或者两个时间上很接近的信号也可能产生掩蔽现象（时域掩蔽）。
过零率（ZCR）：1.先将语音转化为整数形式(减小double型运算的误差)，2.求取一帧信号ZCR时，可以将信号先减去直流分量，3.然后再点乘新信号向前或者向后移位一个信号点的信号，计算负数个数。
1.wave=wave*2^(bit-1)；
2.frameMat(:,i)=frameMat(:,i)-round(mean(frameMat(:,i)));
3.zcr1=sum(frameMat(1:end-1, :).*frameMat(2:end,:)<0);
一般噪声和清音的过零率高，浊音的过零率低，过零率和音量配合可以用作端点检测
语谱（短时频谱）：分帧加窗——FFT——平方横坐标用帧（时间），纵坐标频率，灰度表示能量大小
这个程序小点，上传上来
function[x,y,L]=sogram(Data,Winsiz,Shift,Base,Mode,Gray,Fs)
Sg=Data;
n=floor((length(Sg)-Winsiz)/Shift)+1;
A=zeros(Winsiz/2+1,n);
for i=1:n
n1=(i-1)*Shift+1;
n2=n1+(Winsiz-1);
s=Sg(n1:n2);
s=s.*hanning(Winsiz);
z=fft(s);
z=z(1:(Winsiz/2)+1);
z=z.*conj(z);
z=10*log10(z);
A(:,i)=z;
end
L0=(A>Base);
L1=(A<Base);
B=A.*L0+Base*L1;
L=(B-Base)./(max(max(B))-Base);
y=[0:Winsiz/2]*Fs/Winsiz;
x=[0:n-1]*Shift./Fs;
subplot(235);
% flipdim(L,1);
imagesc(x,y,B);
% set(gca,'ydir','reverse')
axis xy;
axis tight;
if Mode==1
colormap('default');
else
mymode=gray;
mymode=mymode(Gray:-1:1,:);
colormap(mymode);
end
短时功率谱：信号分帧加窗——自相关——FFT
音量：可以理解为每帧信号的能量大小
3.对研究领域的探索
语音增强：做得最多的就属语音增强这块，方法很多，谱减、Decision-director、non-cause、cause、MMSE、logMMES、掩蔽、维纳滤波、LMS等等，一般是将其中的几种方法结合。
对语音增强这块的理解，看了很多人开发的算法，自己也写过一些算法，我将它们分成了两类：谱衰减和非谱衰减，谱衰减就是利用带噪语音乘以谱衰减因子，原理简单，便于实现，从数字信号处理的角度来看就是寻找一个自适应的滤波器，这个滤波器的自适应因子是和每个时刻的噪声联系的，将带噪语音经过这样一个滤波器得到增强语音。非谱衰减理解为利用时频或者小波等方法分解语音，对每个部分去噪，然后再合成，诸如此类的方法。看过我师妹的EMD语音增强方法，效果相当不错，只是计算时间上需要改进。
语音识别：
语音识别根据识别对象和处理语音不同可以分为不同类，按对象分特定人和非特定人，按处理语音分孤立词识别和连续语音识别
接触的是HMM，理解HMM的一些好的网址：http://www.comp.leeds.ac.uk/roger/HiddenMarkovModels/html_dev/main.html举例解释说明，适合初学者。
HTKBook里面说的比较清楚，但是也比较多。
HTK：下载地址http://htk.eng.cam.ac.uk/
HTK安装http://blog.sina.com.cn/s/blog_61c485330100iki0.html
HTK使用http://blog.sina.com.cn/s/blog_61c485330100ilpx.html
利用HTK做简单的YES/NO语音识别http://blog.sina.com.cn/s/blog_61c485330100in91.html
HTK使用过程可以抽象成为
准备阶段：编写语法规则、词典文件、特征参数提取配置文件、HMM原型文件
处理阶段：录音HSLab（训练、识别用数据）——提取特征HCopy（可以同时提取训练、识别数据）——识别HVite
说话人识别
这块目前主要采用GMM说话人识别模型。
利用GMM模型，在训练的时候得到特征参数： 期望mu协方差sigma加权因子w，识别的时候，如果是说话人确认，则判断识别参数在GMM模型下概率是否在某个阈值之内，如果是说话人辨认，则选择概率最大的为识别对象。
端点检测
ZCR和能量结合的检测方法信息熵（entropy）
待续。。。
