为非负实数，用于控制系统输出序列的幅度大小称为逆滤波器，其物理意义是进行反向线性预测。线性预测分析的基本思想是利用语音抽样点之间的相关性，个语音的抽样能用过去若干个语音抽样的线性组合来逼近。在个准则下，使实际语音抽样和线性预测之间的差值最小来确定组预测系数。这个准则通常可以采用最小均方误差准则。那么，语音信号的线性预测是指语音信号的每个抽样值，可以用它过去的若干个抽样值的加权和来表示这个加权系数的确定原则就是使得预测误差的均方值最小。阶线性预测就是根据信号过去的个抽样值，的加权和来预测信号的当前抽样值。在语音识别系统中，系数是线性预测分析的基本参数，很少直接使用系数，而是另种由系数推导出的另种参数线性预测倒谱系数。研究表明，求倒谱可以提高参数的稳定性，它可以将语音产生模型中激励信号与声道响应信号很好的分离。它是利用同态处理法，对语音信号求离散傅立叶变换后取对数，再求反变换就能够得到。实验表明，使用倒谱参数可以提高特征参数的稳定性。倒谱系数倒谱系数的提出是基于人的听觉模型，是音高单位，音高是种主观心理量，是人类听觉系统对声音频率的感觉，近似公式可以表述为根据生理学的研究结果，人耳对不同频率的声波有不同的听觉灵敏度，从到之间的语音信号对语音的清晰度影响最大。低音掩蔽高音容易，反之则难，在低频处的声音掩蔽的临界带宽较高频端要小，当两个频率相近的音调同时发出时，人只能听到个音调，临界带宽就是这样种令人的主观感觉发生突变的带宽边界，刻度是对这临界带宽的度量方法之。据此，人们从低频到高频这段频带内按临界带宽的大小由密到稀安排组带通滤波器对输入信号进行滤波。将每个带通滤波器输出的信号能量作为信号的基本特征。频率对人的听觉系统的生理研究表明，人耳对声音音调的感受并不是线性的，根据这原理，人们定义了些新的频率单位。新的频率单位的划分应该考虑到人耳听觉系统的非线性特性，而不同提取它的阶吉林大学，，吴莉莉,刘益成线性预测及其实现电声技术于明,袁玉倩,董浩,等种基于和的文本相关说话人识别方法计算机应用刘幺和，宋庭新语音识别与控制应用技术北京科学出版社，何强,何英扩展编程北京清华大学出版社张仁志,崔慧娟基于短时能量的语音端点检测算法研究电声技术附录高通滤波器幅频与相频图,高通滤波器的幅频特性频率幅度高通滤波器的相频特性频率角度窗汉明窗时域波形样点数幅度,汉明窗幅频特性归化频率幅度语音预加重用导入波形文件后运行该文件,,原始语音信号样点数幅度经预加重后的语音信号样点数幅度原始语音信号频谱频率幅度预加重语音信号频谱频率幅度求取短时能量前要先对语音信号进行加窗处理，然后再求取短时能量。程序的调用方法,,原始语音波形,,加点矩形窗加点矩形窗加点矩形窗加点矩形窗加点窗加点窗加点窗加点窗短时平均过零率的求取,巷平均坡度东翼运煤量吨班，运矸量吨班，西翼运煤量吨班，运矸量吨班。二，计算列车中的矿车数。计算下列参数矿车每班运煤量吨班。电机车运输加权平均距离取休止时间分钟按重列车启动时的粘着条件于物理学对频率的描述。物理上的频率以为单位，符合入耳听觉特性的频率则以为单位。新的符合人耳的听觉特性的频率分布是按临界频率分布的，临界带宽是划分频率刻度的重要依据。临界带宽的引入是为了描述窄带噪声对纯音的隐蔽效应。个纯音可以被以该纯音的频率为中心频率并且具有定频带宽度的噪声所隐蔽，这种窄带噪声对纯音的隐蔽量当加宽噪声带宽时最初是隐蔽量增大，但超过带宽后就不再增大，这带宽称为临界带宽。因此，频率又称为感知频域，是着眼于入耳听觉机理，依据听觉实验的结果来分析语音的频谱，它比其它语音特征参数更加符合人耳对频率高低的非线性心理感觉。实验发现，在以下，感知能力与频率成线性关系，但在以上时，主观心理感知能力与频率成对数关系，这符合人的听觉系统的频率划分应该在低频上有较高的分辨率，在高频上有较低的分辨率的特点。参数提取参数的提取分为预处理采样量化数字滤波预加重处理加窗和特征提取包含求倒谱。其过程如下图所示图参数提取过程其算法流程为原始语音采样后信号经过预加重分帧加窗等处理，得到每个帧的短时时域信号将后补若干个以形成长为般可取为的序列，再将其进行离散傅立叶变换得到线性频谱。,将上述线性频谱通过滤波器组得到频谱，并通过对数能量处理，得到对数频谱。根据前述滤波器的组成，可得到总的传递函数关系式为,将经过离散余弦变换变换到倒频谱域，即得到参数。,式中为三角滤波器个数，为三角滤波器组输出的对数能量，为的阶数，即为所求的参数标准的只反映了语音参数的静态特性，而人耳对语音的动态特征更为敏感，可以用它们的差分参数来描述这种动态特性，通常将组合起作为参数。差分公式为实验仿真结果与分析实验中，对个语音信号样本取其阶的参数，仿真如图所示。横轴是各阶参数，纵轴是各阶参数对应的取值，图中显示的是对个样本进行预处理，分帧，滤波后，求取的前帧参数的情况。由图中可以看出，这几帧的特征参数的曲线在些点上非常的相似，比如第阶时。特征参数相似，在训练和识别时，就越容易将不同类别的参数分成不同的类，有利于识别结果。但是，图中也能看到有些参数并不理想，比如第阶等，参数特征曲线变化较大，如果用这样的参数去训练和识别，并不利于达到好的识别效果。参数提取仿真图论文中，对组不同单词多个语音信号样本进行处理，对每个单词每人发音遍，其中遍用来做训练样本，遍用来做待识别的测试语音样本，将训练样本预加重滤波，用提取方法用的加权系数。这种能够线性预测分析最早用于语音编码中，因此常被简称为线性预测倒谱分析年，维纳首次提出了线性预测，这名词，并且在年，板仓等人将该技术应用在语音分析和合成中，开辟了语音识别技术的新思路。线性预测分析是从人的发声机理入手，通过对声道的短管级联模型的研究，认为系统的传递函数符合全极点数字滤波器的形式，时刻的信号可以用若干时刻的信号的线性组合来估计。由声学理论可知，除鼻音和摩擦音外，般声道系统可用全极点模型来模拟其中为预测器阶数，计算合适位置，然后进行羽化左右，在调整暗度。如图再将小圆选取，建个新层进行描边前景色是白色，模糊，得到发光的轮廓。取消选择，画个大椭圆选区，并回到大圆图层。行反选后执行羽化和明暗度调整。取消选区，保持选区向下移动几下后再调整暗些。消选区回到小圆图层，画出个圆形选区。选区进行羽化后执行虑镜塑料包装效果，设置结果如图。由于大家的木纹的纹路各不相同，所以效果有区别，这里应多试几次，达到自己满意为止。到大圆图层，以小圆同样的方法来处理大圆。在几个位置执行在大家不要合并图层，处理下细节用上述介绍的几个方法处理下烟缸的明暗处，达到理想的立体效果。在该做烟槽了，新建个图层并画出个小矩形选区，用渐变工具拉出个矩形的渐变色，再通过橡皮工具修出烟槽，复制三个，摆放好位置注意透视效果。后制作出木纹桌面，给烟缸作出阴影，这样烟缸就算完成了。制作香烟先建立个长方选区。用渐变工具拉出渐变色，设置如图以进行些模糊，因为香烟没这样光滑。在是烟嘴了，首先设置好前景色和背景色。个新层进行虑镜渲染云彩效果。其缩小至烟嘴大小。在注意图层安排，把图层改为正面叠底。行些对比度和色彩调整。到图层，选择块选区进行明暗度调节。选择小块选区进行拷贝后粘贴。粘贴的图层改变颜色和对比度，调节满意后复制个，摆放到合适位置。后加上品牌文字合并后可再进行对比度以及色彩调整，达到满意为止。开烟缸图片，将香烟拖动到该图中变换后画个选区，如图。行滤镜扭曲切变。里我没有什么特别的窍门，只有反复的进行缩放旋转斜切扭曲等各种变换来达到透视效果，达到满意为止。后用画笔和喷枪工具画出烟头，最后就是给香烟加上阴影了，大家可以抽根烟休息下啦。在建个新层，将前景色和背景色变为黑白色，执行滤镜渲染云彩效果。魔棒工具的容差调为，进行选择，结果如图。选后按键删除，再将留下的图变为百色每个人做的都不样，大概致就行。用动感模糊设置为左右。行透视效果。行切变命令和旋转扭曲。斯模糊左右，将其缩小合适，用橡皮工具调到的硬度擦去不要的地方，进行些自由变换调整可用图章工具加工下，使烟雾自然些达到最终效果。最终效果第五章技巧下面是我在做毕业设计时总结的几个技巧，我发现这些技巧是必不可少的，它不仅能使我们在做设计时节省些时间，还使我们的作品事半功倍。好了，下面我把使用的些技巧说说吧。在开始之前有两点要注意文中在讲的操作时倾向于使用热键例如，但在可能的情况下同时也讲了其它操控方式例如这表明是个菜单命令。选择技巧使用选框工具的时候，按住键可以划出正方形和正圆的选区按住键将从起始点为中心勾划选区。使用重新选择命令品牌到包装从广告到形象设计，平面设计的功能和作用不断放大，其影响力涉及到社会生活的各个方面和各个行业。据不完全统计，目前从事平面设计的从业人员约多万人，从事平面设计艺术类人才培训的高等院校和教学机构近千家，而且还在不断的增加之中。对这样支正在蓬勃兴起的文化产业大军，是发展市场经济不可缺失的重要力量。但是，长期以来，从业人员分散在不同的行业和领域，处在被边缘化为非负实数，用于控制系统输出序列的幅度大小称为逆滤波器，其物理意义是进行反向线性预测。线性预测分析的基本思想是利用语音抽样点之间的相关性，个语音的抽样能用过去若干个语音抽样的线性组合来逼近。在个准则下，使实际语音抽样和线性预测之间的差值最小来确定组预测系数。这个准则通常可以采用最小均方误差准则。那么，语音信号的线性预测是指语音信号的每个抽样值，可以用它过去的若干个抽样值的加权和来表示这个加权系数的确定原则就是使得预测误差的均方值最小。阶线性预测就是根据信号过去的个抽样值，的加权和来预测信号的当前抽样值。在语音识别系统中，系数是线性预测分析的基本参数，很少直接使用系数，而是另种由系数推导出的另种参数线性预测倒谱系数。研究表明，求倒谱可以提高参数的稳定性，它可以将语音产生模型中激励信号与声道响应信号很好的分离。它是利用同态处理法，对语音信号求离散傅立叶变换后取对数，再求反变换就能够得到。实验表明，使用倒谱参数可以提高特征参数的稳定性。倒谱系数倒谱系数的提出是基于人的听觉模型，是音高单位，音高是种主观心理量，是人类听觉系统对声音频率的感觉，近似公式可以表述为根据生理学的研究结果，人耳对不同频率的声波有不同的听觉灵敏度，从到之间的语音信号对语音的清晰度影响最大。低音掩蔽高音容易，反之则难，在低频处的声音掩蔽的临界带宽较高频端要小，当两个频率相近的音调同时发出时，人只能听到个音调，临界带宽就是这样种令人的主观感觉发生突变的带宽边界，刻度是对这临界带宽的度量方法之。据此，人们从低频到高频这段频带内按临界带宽的大小由密到稀安排组带通滤波器对输入信号进行滤波。将每个带通滤波器输出的信号能量作为信号的基本特征。频率对人的听觉系统的生理研究表明，人耳对声音音调的感受并不是线性的，根据这原理，人们定义了些新的频率单位。新的频率单位的划分应该考虑到人耳听觉系统的非线性特性，而不同提取它的阶吉林大学，，吴莉莉,刘益成线性预测及其实现电声技术于明,袁玉倩,董浩,等种基于和的文本相关说话人识别方法计算机应用刘幺和，宋庭新语音识别与控制应用技术北京科学出版社，何强,何英扩展编程北京清华大学出版社张仁志,崔慧娟基于短时能量的语音端点检测算法研究电声技术附录高通滤波器幅频与相频图,高通滤波器的幅频特性频率幅度高通滤波器的相频特性频率角度窗汉明窗时域波形样点数幅度,汉明窗幅频特性归化频率幅度语音预加重用导入波形文件后运行该文件,,原始语音信号样点数幅度经预加重后的语音信号样点数幅度原始语音信号频谱频率幅度预加重语音信号频谱频率幅度求取短时能量前要先对语音信号进行加窗处理，然后再求取短时能量。程序的调用方法,,原始语音波形,,加点矩形窗加点矩形窗加点矩形窗加点矩形窗加点窗加点窗加点窗加点窗短时平均过零率的求取,巷平均坡度东翼运煤量吨班，运矸量吨班，西翼运煤量吨班，运矸量吨班。二，计算列车中的矿车数。计算下列参数矿车每班运煤量吨班。电机车运输加权平均距离取休止时间分钟按重列车启动时的粘着条件