滤波器，设其上、下截止频率分别是fH和fL，则对于绝大多数语音编译码器，fH=3400Hz、fL＝60~100Hz、采样率为fs＝8kHz；而对于语音识别而言，当用于电话用户时，指标与语音编译码器相同。当使用要求较高或很高的场合时fH＝4500Hz或8000Hz、fL＝60Hz、fs＝10kHz或20kHz。
为了将原始模拟语音信号变为数字信号，必须经过采样和量化两个步骤，从而得到时间和幅度上均为离散的数字语音信号。采样也称抽样，是信号在时间上的离散化，即按照一定时间间隔△t在模拟信号ｘ(t)上逐点采取其瞬时值。采样时必须要注意满足奈奎斯特定理，即采样频率fs必须以高于受测信号的最高频率两倍以上的速度进行取样，才能正确地重建波形，它是通过采样脉冲和模拟信号相乘来实现的。下图时一段语音信号在采样频率44.1KHz情况下的频谱图。
原始信号0.40.20-0.2-0.4012345x 102001501005006400.511.522.5x 104
图2-3原始信号时域波形图和频域波形图
由图可知，这段语音信号的频率主要集中在1KHz左右，当采样频率为44.1KHz时，由于采样频率比较大，所以采样点数就越密，所得离散信号就越逼近于原信号，频谱也没有发生混叠。
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抽取后的信号0.60.40.20-0.2012345x 1032.521.5105000100001500064
图2-4抽取后的信号时域波形图和频域波形图
对上述信号进行1/80采样频率抽取，即采样频率变为将近500Hz时，由于采样频率比较小，所以采样点数就稀疏，所得离散信号就越偏离于原信号，频谱也发生了混叠。
在采样的过程中应注意采样间隔的选择和信号混淆：对模拟信号采样首先要确定采样间隔。如何合理选择△t涉及到许多需要考虑的技术因素。一般而言，采样频率越高，采样点数就越密，所得离散信号就越逼近于原信号。但过高的采样频率并不可取，对固定长度（T）的信号，采集到过大的数据量（N=T/△t），给计算机增加不必要的计算工作量和存储空间；若数据量（N）限定，则采样时间过短，会导致一些数据信息被排斥在外。采样频率过低，采样点间隔过远，则离散信号不足以反映原有信号波形特征，无法使信号复原，造成信号混淆。根据采样定理，当采样频率大于信号的两倍带宽时，采样过程不会丢失信息，利用理想滤波器可从采样信号中不失真地重构原始信号波形。量化是对幅值进行离散化，即将振动幅值用二进制量化电平来表示。量化电平按级数变化，实际的振动值是连续的物理量。具体振动值用舍入法归到靠近的量化电平上。
语音信号经过预滤波和采样后，由A／D变换器变换为二进制数字码。这种防混叠滤波通常与模数转换器做在一个集成块内，因此目前来说，语音信号的数字化的质量还是有保证的。市面上购买到的普通声卡在这方面做的都很好，语音声
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波通过话筒输入到声卡后直接获得的是经过防混叠滤波、A/D变换、量化处理的离散的数字信号。
在实际工作中，我们可以利用windows自带的录音机录制语音文件，图2-5是基于PC机的语音信号采集过程，声卡可以完成语音波形的A/D转换，获得WAVE文件，为后续的处理储备原材料。调节录音机保存界面的“更改”选项，可以存储各种格式的WAVE文件。
声音 麦克风 声卡 滤波 采样 A/D转换 Wav Windows自带的录音机
图2-5基于PC机的语音信号采集过程
采集到语音信号之后，需要对语音信号进行分析，如语音信号的时域分析、频谱分析、语谱图分析以及加噪滤波等处理。
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3 语音信号的分析
3.1语音信号分析技术
语音信号分析是语音信号处理的前提和基础，只有分析出可表示语音信号本质特征的参数，才有可能利用这些参数进行高效的语音通信、语音合成和语音识别等处理。而且，语音合成的音质好坏，语音识别率的高低，也都取决于对语音信号分析的准确性和精确性。因此语音信号分析在语音信号处理应用中具有举足轻重的地位。
贯穿于语音分析全过程的是“短时分析技术”。因为，语音信号从整体来看其特性及表征其本质特征的参数均是随时间而变化的，所以它是一个非平稳态过程，不能用处理平稳信号的数字信号处理技术对其进行分析处理。但是，由于不同的语音是由人的口腔肌肉运动构成声道某种形状而产生的响应，而这种口腔肌肉运动相对于语音频率来说是非常缓慢的，所以从另一方面看，虽然语音信号具有时变特性，但是在一个短时间范围内(一般认为在10～30ms的短时间内)，其特性基本保持不变即相对稳定，因而可以将其看作是一个准稳态过程，即语音信号具有短时平稳性。所以任何语音信号的分析和处理必须建立在“短时”的基础上．即进行“短时分析”，将语音信号分为一段一段来分析其特征参数，其中每一段称为一“帧”，帧长一般取为10～30ms。这样，对于整体的语音信号来讲，分析出的是由每一帧特征参数组成的特征参数时间序列。
根据所分析出的参数的性质的不同，可将语音信号分析分为时域分析、频域分析、倒频域分析等；时域分析方法具有简单、计算量小、物理意义明确等优点，但由于语音信号最重要的感知特性反映在功率谱中，而相位变化只起着很小的作用，所以相对于时域分析来说频域分析更为重要。本文将简要介绍时域分析、频域分析以及语谱图分析。
3.2 语音信号的时域分析
语音信号的时域分析就是分析和提取语音信号的时域参数。进行语音分析时，最先接触到并且也是最直观的是它的时域波形。语音信号本身就是时域信号，因而时域分析是最早使用，也是应用最广泛的一种分析方法，这种方法直接利用语音信号的时域波形。时域分析通常用于最基本的参数分析及应用，如语音的分割、
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预处理、大分类等。这种分析方法的特点是：○1表示语音信号比较直观、物理意义明确。○2实现起来比较简单、运算且少。○3可以得到语音的一些重要的参数。4只使用示波器等通用设备，使用较为简单等。 ○
语音信号的时域参数有短时能量、短时过零率、短时自相关函数和短时平均幅度差函数等，这是语音信号的一组最基本的短时参数，在各种语音信号数字处理技术中都要应用。在计算这些参数时使用的一般是矩形窗或汉明窗。
3.2.1 短时平均能量及短时平均幅度分析
由于语音信号的能量随时间而变化，轻音和浊音之间的能量差别相当显著。因此对短时能量和短时平均能量进行分析，可以描述语音的这种特征变化情况。
设语音波形时域信号为x(l)、加密分帧处理后得到的第n帧语音信号为 Xn(m)，则Xn(m)满足下式：
xn(m)?w(m)x(n?m)(m) 0?m?N?1
， m?0~(N?1)w(m)?{10， m?其他值
其中，n＝0，1T，2T，?，并且N为帧长，T为帧移长度。
设第n帧语音信号Xn(m)的短时能量用En表示，则其计算公式如下：
2En??xn(m)
m?0N?1En是一个度量语音信号幅度值变化的函数，但它有一个缺陷，即它对高电平非常敏感(因为它计算时用的是信号的平方)。为此可采用另一个度量语音信号幅
度值变化的函数．即短时平均幅度函数Mn，它定义为：
Mn??xn(m)
m?0N?1Mn也是一帧语音信号能量大小的表征，它与En的区别在于计算时小取样值和大取样值不会因取平方而造成较大差异，在某些应用领域也会带来一些好处。
短时能量和短时平均幅度函数的主要用途有：①可以区分浊音段与清音段，因为浊音时En值比清音时大的多。②可以用来区分声母与韵母的分界，无声与有声的分界，连字(指字之间无间隙)的分界等。③作为一种超音段信息，用于语音识别中。
3.2.2短时过零率分析
短时过零率是语音信号时域分析中的一种特征参数。它是指每帧内信号通过
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