speech signal是什麼意思，speech signal的意思翻譯、用法、同義詞、例句

常用詞典

[計] 語言信號，語音信號

The speech signal is a kind of typical non-stationary signal.

語音信號是一種典型的非平穩信號。

In this paper we introduce a speech signal processing platform.

本文介紹一種語音信號處理工作平台。

Pitch period is one of the most important parameters in speech signal.

基音周期是語音信號最重要的參數之一。

And the second part introduces the characteristics of speech signal and some key technique.

第二章則介紹語音信號的特性和處理的一些關鍵技術。

There is long time of speech signal processing and it presents the extensive practical field.

語音信號處理有廣泛的應用領域，也有較長的研究曆史。

語音信號（Speech Signal）是指由人類發聲系統産生并通過空氣傳播的聲波信號，是語音信息在物理層面的具體表現形式。它包含了語言内容（說什麼）、說話人身份（誰說的）以及副語言信息（如情感、語氣）等多種信息。在電子工程、計算機科學和通信領域，語音信號是語音處理、識别、合成和傳輸的核心對象。

核心特性與物理意義：

聲學本質：語音信號本質上是聲波，由聲帶振動（産生基頻和泛音）和聲道（口腔、鼻腔等）的共鳴與調制形成。其物理屬性包括：
- 頻率範圍：主要能量集中在 300 Hz 至 3400 Hz 之間（電話帶寬），但完整語音頻譜可覆蓋 80 Hz 至 8 kHz 或更高。
- 動态範圍：約 30 dB 到 40 dB，反映了語音從最弱到最強的聲壓級變化。
- 時變特性：語音信號是典型的非平穩信號，其統計特性（如幅度、頻率成分）隨時間快速變化，對應于不同的音素（語音的最小單位）和音節。
- 準周期性（濁音）與隨機性（清音）：發元音等濁音時，聲帶周期性振動，信號呈現準周期性；發輔音等清音時，聲帶不振動或隨機振動，信號類似噪聲。
信息載體：語音信號承載着多層信息：
- 語言學信息：音素、單詞、句子等語言内容。
- 說話人信息：基頻（反映音高）、共振峰（反映聲道形狀）、音色等個體特征。
- 副語言信息：語速、語調、重音、情感狀态（高興、悲傷、憤怒等）。

在工程與技術中的應用：

語音信號處理是信息科學的重要分支，其研究與應用廣泛涉及：

權威參考來源：

O'Shaughnessy, D. (2000). Speech Communications: Human and Machine (2nd ed.). Wiley-IEEE Press. 這本經典教材全面闡述了語音的産生、感知、聲學特性以及各種語音處理技術，是理解語音信號物理和工程基礎的權威著作。
Rabiner, L. R., & Schafer, R. W. (2007). Introduction to Digital Speech Processing. Foundations and Trends in Signal Processing. 這篇權威綜述文章詳細介紹了數字語音信號處理的核心概念、模型（如線性預測編碼 - LPC）和算法，是深入該領域的必讀文獻。

“Speech signal”（語音信號）指通過聲波傳遞人類語音信息的連續波形，通常由人的發聲系統（如聲帶振動、口腔形狀變化等）産生。以下是詳細解釋：

基本定義
語音信號是聲音信號的一種特殊形式，承載語言内容（如單詞、語調），具有時間變化特性。在技術上，它常被轉換為電信號或數字信號以便處理。
主要特征
- 時域特征：振幅隨時間變化的波形，反映語音的強弱和節奏。
- 頻域特征：通過傅裡葉變換分析頻率成分，如基頻（決定音高）、共振峰（反映元音特性）。
- 短時平穩性：語音在10-30毫秒内可視為穩定，便于分幀處理。
處理技術
包括采樣、量化（模拟轉數字）、濾波去噪、特征提取（如MFCC用于語音識别），以及語音增強、壓縮編碼等。
應用場景
- 通信系統（如電話、VoIP）
- 語音識别與合成（智能助手、無障礙技術）
- 生物識别（聲紋認證）
- 醫學領域（語言障礙分析）
挑戰與趨勢
噪聲環境下的清晰度提升、低比特率壓縮、情感語音分析等是當前研究熱點，深度學習（如端到端模型）顯著推動了相關技術發展。

若需了解具體技術參數（如采樣率标準）或算法細節，可進一步說明需求方向。