日星期三本文简要介绍了语音信号采集与分析的发展史以及语音信号的特征采统计随机过程数值分析等都是数字信号处理的基本工具，与网络理论信号与系统控制论通信理论故障诊断等也密切相关。 近来新兴的些学科，如人工智能模式识别神经网络等，都与数字信号处理密不可分。 可展。 反过来，数字信号处理的应用又促进了数字信号处理理论的提高。 而数字信号处理的实现则是理论和应用之间的桥梁。 数字信号处理是以众多学科为理论基础的，它所涉及的范围极其广泛。 例如，在数学领域，微积分概率集变换滤波估值增强压缩识别等处理，以得到符合人们需要的信号形式。 数字信号处理是围绕着数字信号处理的理论实现和应用等几个方面发展起来的。 数字信号处理在理论上的发展推动了数字信号处理应用的发机和信息技术的飞速发展，数字信号处理技术应运而生并得到迅速的发展。 在过去的二十多年时间里，数字信号处理已经在通信等领域得到极为广泛的应用。 数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数字形式对信号进行采模型的研究等课题倍受关注。 数字信号处理简介数字信号处理，简称是门涉及许多学科而又广泛应用于许多领域的新兴学科。 世纪年代以来，随着计算计模型的研究逐渐深入，鲁棒的语音识别基于语音段的建模方法及隐马尔可夫模型与人工神经网络的结合成为研究的热点。 另方面，为了语音识别实用化的需要，讲者自适应听觉模型快速搜索识别算法以及进步的语言，进而成为个公认的研究热点，也是目前语音识别等的主流研究途径。 进入世纪年代以来，语音信号采集与分析在实用化方面取得了许多实质性的研究进展。 其中，语音识别逐渐由实验室走向实用化。 方面，对声学语音学统和美国公司的等人将其应用到语音识别中。 由于美国贝尔实验室的等人在世纪年代中期，对隐马尔可夫模型深人浅出的介绍，才使世界各国从事语音信号处理的研究人员了解和熟悉，隐马尔可夫模型作为语音信号的种统计模型，在语音二〇二年五月九日星期三信号处理的各个领域中获得了广泛的应用。 其理论基础是年前后，由等人建立起来的，随后，由美国卡内基梅隆大学的，隐马尔可夫模型作为语音信号的种统计模型，在语音二〇二年五月九日星期三信号处理的各个领域中获得了广泛的应用。 其中，语音识别逐渐由实验室走向实用化。 方面，对声学语音学统和美国公司的等人将其应用到语音识别中。 由于美国贝尔实验室的等人在世纪年代中期，对隐马尔可夫模型深人浅出的介绍，才使世界各国从事语音信号处理的研究人员了解和熟悉，隐马尔可夫模型作为语音信号的种统计模型，在语音二〇二年五月九日星期三信号处理的各个领域中获得了广泛的应用。 其理论基础是年前后，由等人建立起来的，随后，由美国卡内基梅隆大学的，隐马尔可夫模型作为语音信号的种统计模型，在语音二〇二年五月九日星期三信号处理的各个领域中获得了广泛的应用。 其理论基础是年前后，由等人建立起来的，随后，由美国卡内基梅隆大学的和美国公司的等人将其应用到语音识别中。 由于美国贝尔实验室的等人在世纪年代中期，对隐马尔可夫模型深人浅出的介绍，才使世界各国从事语音信号处理的研究人员了解和熟悉，进而成为个公认的研究热点，也是目前语音识别等的主流研究途径。 进入世纪年代以来，语音信号采集与分析在实用化方面取得了许多实质性的研究进展。 其中，语音识别逐渐由实验室走向实用化。 方面，对声学语音学统计模型的研究逐渐深入，鲁棒的语音识别基于语音段的建模方法及隐马尔可夫模型与人工神经网络的结合成为研究的热点。 另方面，为了语音识别实用化的需要，讲者自适应听觉模型快速搜索识别算法以及进步的语言模型的研究等课题倍受关注。 数字信号处理简介数字信号处理，简称是门涉及许多学科而又广泛应用于许多领域的新兴学科。 世纪年代以来，随着计算机和信息技术的飞速发展，数字信号处理技术应运而生并得到迅速的发展。 在过去的二十多年时间里，数字信号处理已经在通信等领域得到极为广泛的应用。 数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数字形式对信号进行采集变换滤波估值增强压缩识别等处理，以得到符合人们需要的信号形式。 数字信号处理是围绕着数字信号处理的理论实现和应用等几个方面发展起来的。 数字信号处理在理论上的发展推动了数字信号处理应用的发展。 反过来，数字信号处理的应用又促进了数字信号处理理论的提高。 的语音打字机。 世纪年代初由于和的努力，奠定了语音生成理论的基础，在此基础上语音合成的研究得到了扎实的进展。 世纪年代中期形成的系列数字信号处理方法和技术，如数字滤波器快速博里叶变换等成为语音信号数字处理的理论和技术基础。 在方法上，随着电子计算机的发展，以往的以硬件为中心的研究逐渐转化为以软件为主的处理研究。 然而，在语音识别领域内，初期有几种语音打字机的研究也很活跃，但后来已全部停了下来，这说明了当时人们对话音识别难度的认识得到了加深。 所以年美国贝尔研究所的感叹地说语音识别向何处去。 到了年，好似反驳的批评，单词识别装置开始了实用化阶段，其后实用化的进程进步高涨，实用机的生产销售也上了轨道。 此外社会上所宣传的声纹识别，即说话人识别的研究也扎扎实实地开展起来，并很快达到了实用化的阶段。 到了年，以美国为主导的语音理解系统的研究计划也开始起步。 这个研究计划不仅在美国园内，而且对世界各国都产生了很大的影响，它促进了连续语音识别研究的兴起。 历时五年的庞大的研究计划，虽然在语音理解语言统计模型等方面的研究积累了些经验，取得了许多成果，但没能达到巨大投资应得的成果，在年停了下来，进入了深刻的反省阶段。 但是，在整个世纪年代还是有几项研究成果对语音信号处理技术的进步和发展产生了重大的影响。 这就是世纪年代初由板仓提出的动态时间规整技术，使语音识别研究在匹配算法方面开辟了新思路世纪年代中期线性预测技术被用于语音信号处理，此后隐马尔可夫模型法也获得初步成功，该技术后来在语音信号处理的多个方面获得巨大成功世纪年代未，和等人首次解决了矢量量化码书生成的方法，并首先将矢量量化技术用于语音编码获得成功。 从此矢量量化技术不仅在语音识别语音编码和说话人识别等方面发挥了重要作用，而且很快推广到其他许多领域。 因此，世纪年代开始出现的语音信号处理技术产品化的热潮，与上述语音信号处理新技术的推动作用是分不开的。 世纪年代，由于矢量量化隐马尔可夫模型和人工神经网络等相继被应用于语音信号处理，并经过不断改进与完善，使得语音信号处理技术产生了突破性的进展。 其中，隐马尔可夫模型作为语音信号的种统计模型，在语音二〇二年五月九日星期三信号处理的各个领域中获得了广泛的应用。 其理论基础是年前后，由等人建立起来的，随后，由美国卡内基梅隆大学的和美国公司的等人将其应用到语音识别中。 由于美国贝尔实验室的等人在世纪年代中期，对隐马尔可夫模型深人浅出的介绍，才使世界各国从事语音信号处理的研究人员了解和