２０10年1月中国医学物理学杂志
Jan ．熏２０10第２7卷第1期
ＣｈｉｎｅｓｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＭｅｄｉｃａｌＰｈｙｓｉｃｓ
Ｖｏｌ．２7．Ｎｏ．1
收稿日期：2009-08-28
作者简介：王琳婧（1982-），女，南方医科大学生物医学工程学院硕士
研究生，主要从事人工耳蜗语音编码研究。E -mail ：
jessee163@https://www.doczj.com/doc/b19942883.html, 。
通讯作者：周凌宏，男，南方医科大学生物医学工程学院教授，博士生
导师，主要从事肿瘤放射物理学和智能医学仪器研究。E 鄄
mail ：gzchou@https://www.doczj.com/doc/b19942883.html, 。
肖中举，男，南方医科大学基础医学学院教授，博士生导师，主要从事听觉机制及其可塑性研究。E-mail ：xiaozj@fimmu.
com 。
人工耳蜗CIS 语音信号处理方案的多通道仿真与语音合成
王琳婧1，周凌宏1，肖中举2（1.南方医科大学生物医学工程学院，广东广州510515；2.南方医科大学基础医学院，广东
广州510515）
摘要：目的：人工耳蜗是一种利用功能性电刺激为重度或全聋患者恢复或改善听力的一种电子装置。通过多通道仿真比较，证明不同的通道数对语音效果的影响。方法：本文利用人工耳蜗电刺激的简化模型，通过分析电听觉和人耳听觉的差异，在计算机上对连续相间采样方案进行了仿真及语音合成，并比较了不同通道数的CIS 方案的语音识别率。结果：6或8通道的CIS 语音编码方案获得的语音识别率较好。结论：经包络提取后较多通道数的CIS 方案能获得较好的语音识别效果，对临床上参数的选择具有一定的意义。关键词：人工耳蜗;语音信号处理;连续相间采样（CIS ）中图分类号：R318.1
文献标识码：
A
文章编号：1005-202X （2010）01-1659-03
Design and Speech Synthesis of CIS Strategy Based on Multi-channels for Cochlear Implants Speech Signal Processing
WANG Lin-jing 1,ZHOU Ling-hong 1,XIAO Zhong-ju 2
(1.School of Biomedical Engineering,Southern Medical University,Guangzhou Guangdong 510515,China ；2.School of Basic medical sciences,Southern Medical University,Guangzhou Guangdong 510515,China)
Abstract:Purpose ：Cochlear implant is a sort of device which is used to restore normal hearing for the profoundly deaf by electrical stimulation of the auditory nerve.Simulation of multiple channels demonstrates that the number of channels has sig-nificant influence on sound effect.Method ：This paper reviews the Continuous Interleaved Sampling (CIS)strategy for cochlear implants,and simulates it in PC.The audible sound of cochlear implanter is synthesized,and preliminary analysis of the speech identification rate of CIS strategy in different channels has also been done based on the simulation.Result ：CIS strategy using 6or 8channels can achieve better sound effect .Conclusion:Simulation results show that CIS strategy with en-velope extraction and high number of channels can produce satisfactory speech synthesis effect.Key words:cochlear implants;speech signal processing;continuous interleaved sampler
前言
人工耳蜗是一种把声音信号转变为电信号直接刺激听神经纤维从而恢复耳聋患者听觉的电子装置[1]
。其功能是模仿正常人的外耳、中耳、内耳等外周听
觉系统的生理功能[2]。
正常人的听觉感知可概括为如下过程：由声源振动引起空气产生的疏密波经过外耳道到达鼓膜，并使鼓膜产生机械振动，再经锤骨、砧骨、镫骨等组成的听骨链放大后到达卵圆窗，使内耳淋巴液产生波动。耳蜗内液体的压力变化转变成耳蜗内富有弹性的基底膜的上下行波式的运动。根据声音频率的高低，行波在基底膜不同部位达到最大振幅。声波频率愈高，行波传播愈近，最大振幅出现的部位愈靠近卵圆窗处；相反，声波频率愈低，行波传播的距离愈远，最大振幅出现的部位愈靠近基底膜顶部[3]。换句话说，蜗底对高频声音进行编码，蜗顶对低频声音进行编码。基底膜的振动导致其上螺旋器的毛细胞纤毛发生弯曲或偏转，引起毛细胞兴奋，并将机械能转为电能，电流的改变导致声音感受细胞和听神经纤维间的突触释放化
学递质，使听神经兴奋并产生神经冲动，并传导到听觉皮层，经处理和分析后产生听觉。
许多疾病引起耳蜗毛细胞的病变。没有毛细胞的传感，声波的振动无法转换成神经动作电位，因此，中枢听觉神经系统无法感受声音（即耳聋）。人工耳蜗就是绕过受损纤毛细胞，直接对听神经进行电刺激，从而达到恢复听觉的目的[4-6]。由于人工耳蜗产生的听觉与正常人存在一定差异，所以对语音信号进行恰当的处理就成为人工耳蜗植入者恢复有效听力的关键问题之一。本文通过分析电听觉和人耳听觉的差异，用matlab 对连续相间采样（continuous interleaved sam-pler ，简称CIS ）方案进行仿真及语音合成，并且比较了在不同通道数下，语音识别率的差别，使之更符合临床上人工耳蜗植入者的听觉感知。
1CIS 语音信号处理方案
CIS 方案是美国学者Wilson 于1991年提出的对压缩模拟（compressed analog,简称CA ）法的改进方案
[1]
，它使用非同时，交替脉冲来避免各语音通道间的相互影响，该方案自提出后被三大人工耳蜗公司采用至今。其原理如图1所示。
语音信号从话筒和选择性自动增益控制器先经过预加重滤波削减频率低于1.2kHz 的频率成分，这样可以减少辅音和元音之间的竞争。预加重后的输出信号由一组带通滤波器分频为4~8个通道，每一通道经过整流、低通滤波后提取包络，低通滤波的典型截止频率为200Hz~400Hz 。接着将包络信号进行对数或平方律的非线性压缩以提高刺激信号的动态范围，各通道输出信号用于控制一组时间上交替的双相脉冲序列来产生电刺激脉冲信号，脉冲信号通过穿越皮肤方式刺激耳蜗内相应电极。从中心频率低的通道输出的脉冲信号将刺激靠近蜗顶的电极，从中心频率高的通道输出的脉冲信号将刺激靠近蜗底的电极[7]。
为适应不同耳蜗植入者的个体差异，在CIS 方案中，可通过调节参数，来优化每一个人工耳蜗植入者的语音识别性能，可调参数如下：（1）脉冲速率(每秒
钟发送给各电极的脉冲数)范围为100~2500脉冲/s 不等。（2）可采取交错激励顺序的方法来刺激电极，使通道间的相互干扰达到最小。如在6通道的CIS 方案中，激励顺序可规定为6-3-5-2-4-1，从而使连续激活的电极空间距离达到最大[2]。（3）包络变化最高频率一般不会超过患者的音调饱和限（200Hz~400Hz ）[7]。
2CIS 方案的设计模型及声音合成
不同的声音频率在基底膜的不同部位引起神经兴奋，低频音在蜗顶获得最大共振，高频音在蜗底产生最大位移，因此耳蜗可以被认为是一组由空间分布的带通滤波器构成，滤波器的品质因数Q （中心频率与带宽之比）近似恒定。
语音合成原理如图2所示。声音信号经过预加重、带通滤波、整流、低通滤波后得到各通道的包络信号，为了由包络信号合成语音信号，需要产生一组调制信号。根据耳蜗对声音的编码机制，植入耳蜗不同部位的电极对应不同的频率，耳蜗的电刺激简化模型可以用一组正弦信号发生器来描述。调制这组正弦信号发生器所产生的相应频率正弦信号作为调制信号，这些调制信号相加即得到合成的声音信号。合成的声音可近似的反映耳蜗植入者感知到的声音[8]。
3不同通道数仿真结果
仿真过程在计算机上用matlab7.0.1软件实现。以22.050kHz 的采样速率对语音信号进行采样(分辨率为8位)，采样时间为1.16544s ，采样数据存入*.wav 文件中。在图2中，带通滤波器均用Batterworth 滤波器实现，且带通滤波器的品质因素Q 近似恒定。各低通滤波器用截止频率为400Hz 的Batterworth 滤波器实现。仿真时不考虑动态范围的压缩。
图3是对采集到的声音信号"free"处理前后的仿真结果图。图3（a ）是原始的声音信号。图3（b ）到图3（e ）分别是经过4通道、6通道、8通道、12通道CIS 处理后合成的语音信号
。
图1CIS 语音信号处理方案原理框图
Fig.1Block diagram of the CIS
strategy 图2CIS 语音信号处理方案原理框图
Fig.2Block diagram of the CIS strategy and computer simulation
（下转第1680页）
图3声音信号"free"处理前后的波形图
Fig.3Waveform of "free"before and after processing
4讨论
从图3可知，采用CIS 方案对语音信号进行分析处理后合成的语音基本上与原始语音保持一致。经扬声器输出，可较准确的辨别原始语音信号，但是由于CIS 方案仅对语音包络信号进行调制，部分频率信息丢失，因此合成的语音信号与原始信号相比，波形有
部分差异。
我们使用多种声音信号，如“free ”，“Chinese ”，“flowers ”等按照上述的方法进行了仿真和声音合成。合成的声音可以获得一定的语音识别能力。通过比较，有如下结果：（1）当通道数低于4时，合成语音识别效果较差。（2）当通道数为6或8的CIS 语音编码方案可以获得比较好的效果，合成音有较好的识别性。（3）当通道数增加到12、16时，合成声音包含更多的信息，但是通道之间的相互干扰也明显增大，对改善合成语音信号没有明显的效果。我们的仿真结果与以往的CIS 方案[8]相比，证实了不同的通道数对语音效果的影响，在本文提出的CIS 方案中，增加了低通滤波后提取各个通道包络，再对包络进行调制的步骤，我们与没有进行包络提取所得到的CIS 结果进行比较，发现提取包络之后再进行调制得到的语音效果更好。
本文以人工耳蜗电刺激的简化模型为基础，通过分析电听觉和人耳听觉的差异，在计算机上仿真了电子耳蜗的CIS 语音信号处理方案，验证了听觉仿真模型作为研究和改进人工耳蜗语音处理方案的有效性。仿真结果表明，CIS 语音信号处理方案能很好的模拟正常人的外周听觉生理系统，经包络提取的较多通道数的CIS 处理方案能将声音信号中对语言辨识起重
(a)原始的声音信号(a)source signal
"free"
(b)4通道CIS 处理后合成的语音信号(b)signal synthesis after processing of 4
channels
(c)6通道CIS 处理后合成的语音信号(c)signal synthesis after processing of 6
channels
(d)8通道CIS 处理后合成的语音信号
(d)signal synthesis after processing of 8
channels
(e)12通道CIS 处理后合成的语音信号
(e)signal synthesis after processing of 12
channels
（上接第1661页）
性前列腺癌(prostatic carcinoma,PCa)细胞,与其他PCa 细胞株如LNCaP 、DU145相比具有侵袭性和高转移性的特点[16]。该细胞广泛应用于PCa 化疗药物和化学预防药物的筛选、基础病理学、癌细胞耐药性等研究。
有研究表明,血液低剂量辐射刺激疗法能够有效的防治肿瘤患者在放、化疗时的放射性黏膜炎，有效地防治白细胞降低，而且可以缩短白细胞降低的持续时间，对保障放化疗的顺利进行有重要意义[17]。
我们应用AO/EB 双染色法观察了在高剂量率照射条件下,给予外周血单个核细胞低剂量照射后在体外对PC-3细胞的杀伤活性，结果发现经过1Gy 酌射线照射后，能明显增强单个核细胞对前列腺癌细胞的杀伤作用，这也说明在体外对外周血单个核细胞进行辐照时，没有剂量率效应存在。与此同时，我们还发现在ApoG2作用于PC-3细胞时，在部分细胞内出现了AVOs ，并且随时间的延长，其数量增加并伴有凋亡细胞的出现，为此我们可以初步判断，ApoG2可以诱导前列腺癌细胞在体外的自噬与凋亡，说明ApoG2是一种很有前途的治疗激素非依赖性前列腺癌的潜在药物，但是其作用机制还有待进一步研究。
采用MTT 法分析各实验组对肿瘤细胞的杀伤活性发现，如果联合应用辐照外周血单个核细胞与A poG2，发现其对肿瘤细胞的杀伤活性要远高于辐照外周血单个核细胞组或ApoG2组，说明二者具有协同效应，由此看来，对前列腺癌患者进行综合治疗时，如果采用自体血辐照后回输，并联合棉酚衍生物同时治疗，一是可以减少化疗药物的使用剂量，以减少其毒副作用，二又可以明显提高对肿瘤细胞的杀伤作用，因而是一种很有潜在应用价值的治疗方案，但是其作用机制及临床应用的可能性还需进一步研究。参考文献：
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目录 摘要 (2) 第一章绪论 (3) 1.1 语音课设的意义 (3) 1.2 语音课设的目的与要求 (3) 1.3 语音课设的基本步骤 (3) 第二章设计方案论证 (5) 2.1 设计理论依据 (5) 2.1.1 采样定理 (5) 2.1.2 采样频率 (5) 2.1.3 采样位数与采样频率 (5) 2.2 语音信号的分析及处理方法 (6) 2.2.1 语音的录入与打开 (6) 2.2.2 时域信号的FFT分析 (6) 2.2.3 数字滤波器设计原理 (7) 2.2.4 数字滤波器的设计步骤 (7) 2.2.5 IIR滤波器与FIR滤波器的性能比较 (7) 第三章图形用户界面设计 (8) 3.1 图形用户界面概念 (8) 3.2 图形用户界面设计 (8) 3.3 图形用户界面模块调试 (9) 3.3.1 语音信号的读入与打开 (9) 3.3.2 语音信号的定点分析 (9) 3.3.3 N阶高通滤波器 (11) 3.3.4 N阶低通滤波器 (12) 3.3.5 2N阶带通滤波器 (13) 3.3.6 2N阶带阻滤波器 (14) 3.4 图形用户界面制作 (15) 第四章总结 (18) 附录 (19) 参考文献 (24)
摘要 数字信号处理是将信号以数字方式表示并处理的理论和技术。数字信号处理与模拟信号处理是信号处理的子集。 数字信号处理的目的是对真实世界的连续模拟信号进行测量或滤波。因此在进行数字信号处理之前需要将信号从模拟域转换到数字域，这通常通过模数转换器实现。而数字信号处理的输出经常也要变换到模拟域，这是通过数模转换器实现的。 数字信号处理的算法需要利用计算机或专用处理设备如数字信号处理器（DSP）和专用集成电路（ASIC）等。数字信号处理技术及设备具有灵活、精确、抗干扰强、设备尺寸小、造价低、速度快等突出优点，这些都是模拟信号处理技术与设备所无法比拟的。 数字信号处理的核心算法是离散傅立叶变换(DFT)，是DFT使信号在数字域和频域都实现了离散化，从而可以用通用计算机处理离散信号。而使数字信号处理从理论走向实用的是快速傅立叶变换(FFT)，FFT的出现大大减少了DFT的运算量，使实时的数字信号处理成为可能、极大促进了该学科的发展。 MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，和Mathematica、Maple 并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。 MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完相同的事情简捷得多，并且mathwork也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++ ，JAVA的支持。可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用，此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序，用户可以直接进行下载就可以用。
语音信号处理实验指导书 实验一 语音信号采集与简单处理 一、 实验目的、要求 （1）掌握语音信号采集的方法 （2）掌握一种语音信号基音周期提取方法 （3）掌握短时过零率计算方法 （4）了解Matlab 的编程方法 二、 实验原理 基本概念： （a ）短时过零率： 短时内，信号跨越横轴的情况，对于连续信号，观察语音时域波形通过横轴的情况；对于离散信号，相邻的采样值具有不同的代数符号，也就是样点改变符号的次数。 对于语音信号，是宽带非平稳信号，应考察其短时平均过零率。 其中sgn[.]为符号函数 ?? ?? ?<=>=0 x(n)-1sgn(x(n))0 x(n)1sgn(x(n)) 短时平均过零的作用 1.区分清/浊音： 浊音平均过零率低，集中在低频端； 清音平均过零率高，集中在高频端。 2.从背景噪声中找出是否有语音，以及语音的起点。 （b ）基音周期 基音是发浊音时声带震动所引起的周期性，而基音周期是指声带震动频率的倒数。基音周期是语音信号的重要的参数之一，它描述语音激励源的一个重要特征，基音周期信息在多个领域有着广泛的应用，如语音识别、说话人识别、语音分析与综合以及低码率语音编码，发音系统疾病诊断、听觉残障者的语音指导等。因为汉语是一种有调语言，基音的变化模式称为声调，它携带着非常重要的具有辨意作用的信息，有区别意义的功能，所以，基音的提取和估计对汉语更是一个十分重要的问题。 ∑--= -=1 )]1(sgn[)](sgn[21N m n n n m x m x Z
由于人的声道的易变性及其声道持征的因人而异，而基音周期的范围又很宽，而同—个人在不同情态下发音的基音周期也不同，加之基音周期还受到单词发音音调的影响，因而基音周期的精确检测实际上是一件比较困难的事情。基音提取的主要困难反映在：①声门激励信号并不是一个完全周期的序列，在语音的头、尾部并不具有声带振动那样的周期性，有些清音和浊音的过渡帧是很难准确地判断是周期性还是非周期性的。②声道共振峰有时会严重影响激励信号的谐波结构，所以，从语音信号中直接取出仅和声带振动有关的激励信号的信息并不容 易。③语音信号本身是准周期性的(即音调是有变化的)，而且其波形的峰值点或过零点受共振峰的结构、噪声等的影响。④基音周期变化范围大，从老年男性的50Hz 到儿童和女性的450Hz ，接近三个倍频程，给基音检测带来了一定的困难。由于这些困难，所以迄今为止尚未找到一个完善的方法可以对于各类人群(包括男、女、儿童及不向语种)、各类应用领域和各种环境条件情况下都能获得满意的检测结果。 尽管基音检测有许多困难，但因为它的重要性，基音的检测提取一直是一个研究的课题，为此提出了各种各样的基音检测算法，如自相关函数(ACF)法、峰值提取算法(PPA)、平均幅度差函数(AMDF)法、并行处理技术、倒谱法、SIFT 、谱图法、小波法等等。 三、使用仪器、材料 微机（带声卡）、耳机，话筒。 四、 实验步骤 （1）语音信号的采集 利用Windows 语音采集工具采集语音信号，将数据保存wav 格式。 采集一组浊音信号和一组清音信号，信号的长度大于3s 。 （2）采用短时相关函数计算语音信号浊音基音周期，考虑窗长度对基音周期计算的影响。采用倒谱法求语音信号基音周期。 （3）计算短时过零率，清音和浊音的短时过零率有何区别。 五、实验过程原始记录（数据，图表，计算） 短时过零率 短时相关函数 P j j n s n s j R N j n n n n ,,1) ()()(1 =-=∑-= ∑--=-=10 )]1(sgn[)](sgn[21N m n n n m x m x Z
第一章CIS的基本概念 一、何为CIS CIS是英文corporate identity system的缩写，意思是“企业的同一化系统”，“企业识别系统”。CIS设计的核心内涵，就是要用同一、一致的形象（包括理念MI、行为BI、视觉VI多个层面），塑造出企业的个性、特征，形成品牌间的差异，利于受众区隔、辨认品牌，最终使品牌突出重围、获得胜出。 二、CIS战略的基本精神 CIS战略是塑造企业（产品）形象的差异化战略，强调信息传达的效率化、标准化和统一化，通过一体化的符号形象，保证企业对外信息输出的整体效果，以整齐划一的推广形象谋求品牌在受众头脑中的一席之地，并求得受众对品牌从“认知”到“信任”的转化。 例子:可口可乐，流畅的品牌字体，鲜亮的红色，欢乐愉悦的广告气氛，可口可乐通过形象识别塑造了年轻、活力、 第二章CIS的构成要素 CIS三大支柱：理念识别（mind identity简称MI），行为识别（behaviour identity简称BI）和视觉识别（visual identity简称VI）。CIS的功能就是建立企业识别，塑造品牌形象。 一、理念识别（MI） 包括：企业精神、企业价值观、企业信条、企业宗旨、经营方针、市场定位、发展战略、团队精神、社会责任等。属于企业意识形态范畴。 1、目标 ①创造世界第一的产品，促进文化的提升。 ②创造理想的公司，追求永远的繁荣。 2、社风 ①拥有自发、自觉、自治的三自精神。②以实力主义为格言，追求人才的效用。③互相信赖、促进了解、贯彻和谐的精神。④以健康与明朗的格言，促进人格的涵养。 二、行为识别（BI） 企业行为识别系统，是指企业在其理念的指导下，所形成的一系列的经营管理活动，是动态的企业表现形式。对内包括：组织机构、管理方法、经营方式、行为规范、穿戴礼仪、工作氛围、工作作风、文娱活动。 对外包括：市场调查、公共关系、促销活动、公关活动。 三、视觉识别（VI） VIS是围绕品牌标志、标准字体、标准色彩三大要素而展开的完整、系统的视觉传达设计。三大视觉要素是VI 系统的核心，VI中其他要素都是由此衍生而来的，成为整个形象工程的第一特征。因此，标志、标准字、标准色的设计必须有寓意性、象征性，准确诠释品牌内涵。同时，美观、新颖、富于情趣或者个性的视觉表达，令品牌备受关注与喜爱，博得受众的信赖与忠诚。 VIS涉及的内容多、范围广、大体上分为基本要素系统和应用要素系统两方面。 基本要素系统包括：企业标志、标准字、标准色、象征图案、组合关系等。 应用系统主要包括：办公事物用品、产品包装、广告媒体、交通工具、衣着制服等。 第三章CIS的特征和功能 一、CIS的特征 1、客观性 CIS的导入和推广必须建立在严格的市场调查和客观的科学评估的基础之上，脱离客观依据的策略制定与解决
系（院）物理与电子工程学院专业电子信息工程题目语音信号的处理与分析 学生姓名 指导教师 班级 学号 完成日期：2013 年5 月 目录 1 绪论.............................................................................................................. 错误!未定义书签。 1.1课题背景及意义................................................................................. 错误!未定义书签。 1.2国内外研究现状................................................................................. 错误!未定义书签。 1.3本课题的研究内容和方法................................................................. 错误!未定义书签。 1.3.1 研究内容................................................................................ 错误!未定义书签。 1.3.2 开发环境................................................................................ 错误!未定义书签。 2 语音信号处理的总体方案............................................................................ 错误!未定义书签。 2.1 系统基本概述.................................................................................... 错误!未定义书签。 2.2 系统基本要求与目的........................................................................ 错误!未定义书签。 2.3 系统框架及实现................................................................................ 错误!未定义书签。 2.3.1 语音信号的采样.................................................................... 错误!未定义书签。 2.3.2 语音信号的频谱分析............................................................ 错误!未定义书签。 2.3.3 音乐信号的抽取.................................................................... 错误!未定义书签。 2.3.4 音乐信号的AM调制.............................................................. 错误!未定义书签。 2.3.5 AM调制音乐信号的同步解调............................................... 错误!未定义书签。 2.4系统设计流程图................................................................................. 错误!未定义书签。 3 语音信号处理基本知识................................................................................ 错误!未定义书签。 3.1语音的录入与打开............................................................................. 错误!未定义书签。 3.2采样位数和采样频率......................................................................... 错误!未定义书签。 3.3时域信号的FFT分析......................................................................... 错误!未定义书签。 3.4切比雪夫滤波器................................................................................. 错误!未定义书签。 3.5数字滤波器设计原理......................................................................... 错误!未定义书签。 4 语音信号实例处理设计................................................................................ 错误!未定义书签。 4.1语音信号的采集................................................................................. 错误!未定义书签。
语音信号处理实验 班级： 学号： 姓名： 实验一基于MATLAB的语音信号时域特征分析（2学时）
1）短时能量 （1）加矩形窗 a=wavread('mike.wav'); a=a(:,1); subplot(6,1,1),plot(a); N=32; for i=2:6 h=linspace(1,1,2.^(i-2)*N);%形成一个矩形窗，长度为2.^(i-2)*N En=conv(h,a.*a);% 求短时能量函数En subplot(6,1,i),plot(En); if(i==2) ,legend('N=32'); elseif(i==3), legend('N=64'); elseif(i==4) ,legend('N=128'); elseif(i==5) ,legend('N=256'); elseif(i==6) ,legend('N=512'); end end
00.51 1.52 2.5 3 x 10 4 -1 1 x 10 4 024 x 10 4 05 x 10 4 0510 x 10 4 01020 x 10 4 02040 （2）加汉明窗 a=wavread('mike.wav'); a=a(:,1); subplot(6,1,1),plot(a); N=32; for i=2:6 h=hanning(2.^(i-2)*N);%形成一个汉明窗，长度为2.^(i-2)*N En=conv(h,a.*a);% 求短时能量函数En subplot(6,1,i),plot(En); if(i==2), legend('N=32'); elseif(i==3), legend('N=64'); elseif(i==4) ,legend('N=128');
齐鲁工业大学 课程设计任务书 学院电子信息与控制工程学院专业通信工程 姓名班级学号 题目树形结构滤波器组设计 主要内容、基本要求、主要参考资料等： 主要内容： 滤波器组在语音、图像的子带编码和压缩中都有着广泛的应用，非均匀滤波器组还构成了Mallat多分辨分析的算法基础，在小波变换中占有重要的地位。本设计主要内容是研究树形滤波器组的原理，并设计一个树形滤波器组，实现语音信号的分解与重构。基本要求： （1）滤波器组的基本原理；（2）树形结构滤波器组的原理及设计方法；（3）设计一个8通道的树形结构滤波器组：均匀滤波器组和非均匀滤波器组；给出设计思路及结果；（4）用设计的滤波器组对某信号进行多通道分解，验证滤波器组的性能，对结果进行分析；（5）提交课程设计报告。 主要参考资料： 1. 胡广书. 现代信号处理教程，数字信号处理. 清华大学出版社. 2005.06 2. 高西全. 数字信号处理. 西安电子科技大学出版社. 2009.01 3. matlab信号处理相关书籍，多采样率信号处理的书籍、资料。 4. 相关网络资源 完成期限：自 2013 年 6 月 18 日至 2013 年 7 月 5 日
指导教师：张凯丽教研室主任： 齐鲁工业大学 课程设计任务书 学院电子信息与控制工程学院专业通信工程 姓名班级学号 题目平行结构滤波器组设计 主要内容、基本要求、主要参考资料等： 主要内容： 滤波器组在语音、图像的子带编码和压缩中都有着广泛的应用，非均匀滤波器组还构成了Mallat多分辨分析的算法基础，在小波变换中占有重要的地位。本设计主要内容是研究平行滤波器组的原理，并设计一个平行滤波器组。 基本要求： （1）滤波器组的基本原理；（2）平行结构滤波器组的原理及设计方法；（3）设计一个8通道的平行结构滤波器组：均匀滤波器组和非均匀滤波器组；给出设计思路及结果；（4）用设计的滤波器组对某信号进行多通道分解，验证滤波器组的性能，对结果进行分析；（5）提交课程设计报告。 主要参考资料： 1. 胡广书. 现代信号处理教程，数字信号处理. 清华大学出版社. 2005.06 2. 高西全. 数字信号处理. 西安电子科技大学出版社. 2009.01 3. matlab信号处理相关书籍，多采样率信号处理的书籍、资料。 4. 相关网络资源
企业形象设计（CIS）自考试题二 (课程代码 07072) 一、名词解释。（每题5分，共20分） 企业价值观 企业价值观是指企业及其员工对其行为的意义的认识体系，它决定着企业及其员工的行为取向和判断标准。企业价值观解决了企业“为什么干”，“为什么而存在”的问题。“为什么干”决定了企业的经营取向。 企业行为识别 在企业理念的指导下，对企业生产经营管理的行为活动的全部过程和环节进行谋划和策划，确保企业理念和企业行为的统一和完整，从而形成有特色的企业行为形象。 形象口号 创作者将经营宗旨、经营方针、企业精神、企业价值观等汇集一体，融会贯通，然后运用最简练的语言以口号的形式表达出来。 经营宗旨 宗旨指的是主要的目的和意图。企业的经营宗旨是指企业经营活动的主要目的和意图。从长期发展上看，表现为企业目标；从短期的阶段性看，表现为一定时期企业所欲达到的目的。它表明企业依据何种思想观念来确定企业的行为、开展企业的各项生产经营活动。 二、简答题。（每题10，共30分） 1、名称设定的基本原则有哪些？ 易读易记 容易引发联想 必须入乡随俗 呼应标志标识
取得法律保护 2、简要说明CIS的三大构成要素间的关系？ MI、BI、VI三个子系统是一个有机的整体，同时又各有区别： MI：是CI的主导内容，是建立CI的原动力。有了MI，才确立企业的主体系，指导企业的发展方向。 BI：是CI的本质内容，它是一种动态的形式，强调一种行为过程，是建立整个CI系统的关键。有了BI，企业的MI才能落到实处，推动企业实行发展。 VI：是CI的基础内容，是实施CI的中心环节和重点所在。 因为有了VI，才能及时地、鲜明的向社会传达企业的经营信息，使公众在视觉上产生强烈刺激，最终树立起企业的形象。 VI是CI的静态识别，在CI系统中它是最直接、最有效地建立企业知名度和塑造企业形象的方法。 在CI系统的整个构成中，MI是核心部分、是精神实质、是根基。能够为CI汲取营养，是指导CI方向的依托；BI是企业规定对内及对外的行为标准，是企业形象的载体、是传递CI的媒介物，是架在Ml、VI之间的桥梁；VI是外在的具体形式和体现，是最直观的部分。它以形式美感染人、吸引人，是人们最容易注意到，并形成形象记忆的部分。 CI系统中三部分的关系可以用一棵树来形容，在这里MI就是树根，BI就是树干，VI 就相当于树叶、花朵。 3、企业精神包括哪些内容？ 坚定的企业追求，鲜明的社会责任感，包括对促进经济繁荣和社会发展等多方面的追求;强烈的团队意识、要求员工对本企业的特征、地位、形象和风气的理解和认同，形成共同的利益；共同的信念、作风和行为准则，公平公正的激励竞争原则、对本企业的发展和未来抱有的理想和希望；明确的价值观和方法论，以保证企业的社会地位、经营层次及可持续发展。 三、案例分析（共20分） 结合案例回答以下问题： 1、企业新名称是在什么样的背景下诞生的？在CI发展史上具有什么意义？（5分） 2、该企业进行CI策划时，其设计概念是什么？（5分） 3、该企业导入CI的动机是什么？（5分） 4、该企业导入CI的时机是怎样选择的？（5分）
DSP语音信号处理课程设计报告书 语音信号处理GUI工具箱设计 指导老师：专业：电子信息工程 班级： 姓名：学号： 设计时间： 2011年10月12日至 地点： 摘要 语音信号处理是研究数字信号处理技术和语音信号进行处理的一门学科，是一门新型的学科，是在多门学科基础上发展起来的综合性技术，它涉及到数字信号处理、模式识别、语言学。语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语音信号处理的一门学科。处理的目的是要得到一些语音参数以便高效的传输或存储；或者是通过处理的某种运算以达到某种用途的要求。语音信号处理又是一门边缘学科。如上所诉，它是“语言语音学”与“数字信号处理”两个学科相结合的产物。 语音信号处理属于信息科学的一个重要分支，大规模集成技术的高度发展和计算机技术的飞速前进，推动了这一技术的发展。在数字音频技术和多媒体技术迅速发展的今天，传统的磁带语音录放系统因体积大、使用不便、放音不清晰而受到了巨大挑战。本次课程设计提出的体积小巧，功耗低的数字化语音存储与回放系统，可以有效的解决传统的语音录放系统在电子与信息处理的使用中受到的限制。 本文提出了语音信号处理课程建设的实验环节中的一些考虑，作为专业课程的学习，实验内容不能仅仅停留在验证性实验上，还应增加实验延伸的设计要求，是学生加深对理论分析认识的同时，强调培养学生的实际动手能力和知识综合运用能力。从而提高语音信号的教学和实验的质量。实验内容采用MATLAB编程实现，不仅易于语音信号处理的实现，更易引导学生完成实验延伸的设计。 目录 第一章绪论 (1) 1.1课程设计的目的及意义 (1) 1.2设计要求 (1) 1.3 研究内容 (1) 第二章语音信号处理理论基础 (3) 第三章系统方案论证 (4) 2.1 设计方案 (4) 2.2 GUI界面功能介绍 (4) 2.3 GUI界面的具体操作 (5)
通信与信息工程学院 信息处理综合实验报告 班级：电子信息工程1502班 指导教师： 设计时间：2018/10/22-2018/11/23 评语： 通信与信息工程学院 二〇一八年 实验题目：语音信号分析与处理 一、实验内容 1. 设计内容 利用MATLAB对采集的原始语音信号及加入人为干扰后的信号进行频谱分析，使用窗函数法设计滤波器滤除噪声、并恢复信号。 2．设计任务与要求 1. 基本部分
（1）录制语音信号并对其进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图。 （2）对所录制的语音信号加入干扰噪声，并对加入噪声的信号进行频谱分析；画出加噪后信号的时域波形和频谱图。 （3）分别利用矩形窗、三角形窗、Hanning窗、Hamming窗及Blackman 窗几种函数设计数字滤波器滤除噪声，并画出各种函数所设计的滤波器的频率响应。 （4）画出使用几种滤波器滤波后信号时域波形和频谱，对滤波前后的信号、几种滤波器滤波后的信号进行对比，分析信号处理前后及使用不同滤波器的变化；回放语音信号。 2. 提高部分 （5）录制一段音乐信号并对其进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图。 （6）利用MATLAB产生一个不同于以上频段的信号；画出信号频谱图。 （7）将上述两段信号叠加，并加入干扰噪声，尝试多次逐渐加大噪声功率，对加入噪声的信号进行频谱分析；画出加噪后信号的时域波形和频谱图。 （8）选用一种合适的窗函数设计数字滤波器，画出滤波后音乐信号时域波形和频谱，对滤波前后的信号进行对比，回放音乐信号。 二、实验原理 1.设计原理分析 本设计主要是对语音信号的时频进行分析，并对语音信号加噪后设计滤波器对其进行滤波处理，对语音信号加噪声前后的频谱进行比较分析，对合成语音信号滤波前后进行频谱的分析比较。 首先用PC机WINDOWS下的录音机录制一段语音信号，并保存入MATLAB软件的根目录下，再运行MATLAB仿真软件把录制好的语音信号用audioread函数加载入MATLAB仿真软件的工作环境中，输入命令对语音信号进行时域，频谱变换。 对该段合成的语音信号，分别用矩形窗、三角形窗、Hanning窗、Hamming窗及Blackman窗几种函数在MATLAB中设计滤波器对其进行滤波处理，滤波后用命令可以绘制出其频谱图，回放语音信号。对原始语音信号、合成的语音信号和经过滤波器处理的语音信号进行频谱的比较分析。 2.语音信号的时域频域分析 在Matlab软件平台下可以利用函数audioread对语音信号进行采样,得到了声音数据变量y,同时把y的采样频率Fs=44100Hz放进了MATALB的工作空间。
微电子技术在医学中的应用 随着科技的迅速发展，和医疗水平息息相关的电子技术应用也越来越广泛。微电子技术的发展大大方便了人们的生活，随着微电子技术的发展，生物医学也在快速的发展，微电子技术过去在医学中的主要是应用于各类医疗器械的集成电路，在未来主要是生物芯片。生物芯片技术在医学、生命科学、药业、农业、环境科学等凡与生命活动有关的领域中均具有重大的应用前景。微电子技术与生物医学之间有着非常紧密的联系。 生物医学电子学是由微电子学、生物和医学等多学科交叉的边缘科学，为使得生物医学领域的研究方式更加精确和科学，所以将电子学用于生物医学领域。在生物医学与电子学交叉作用部分中最活跃、最前沿、作用力最大的一项关键技术就是微电子技术。特别是随着集成电路集成度的提高和超大规模集成电路的发展，元件尺寸达到分子级，进入了分子电子学时代，用有机化合物低分子、高分子和生物分子作芯片，它们具有识别、采集、记忆、放大、开关、传导等功能，更大大促进了医学电子学的发展。 以下将主要从生物医学传感器、植入式电子系统、生物芯片这三个方面结合当前国际上最新进展来介绍两者之间的关系与发展。 一、生物医学传感器 生物医学传感器是连接生物医学和电子学的桥梁。它的作用是把人体中和生物体包含的生命现象、性质、状态、成分和变量等生理信息转化为与之有确定函数关系的电子信息。生物医学传感器技术是生物医学电子学中一项关键的技术，是发展生物技术必不可少的一种先进的检测方法与监控方法，也是物质分子水平的快速、微量分析方法。因为生物传感器专一、灵敏、响应快等特点，为基础医学研究及临床诊断提供了一种快速简便的新型方法，在临床医学中发挥着越来越大的作用，意义极为重大。 常见的生物医学传感器主要可分为以下几种：电阻式传感器，电感式传感器，电容式传感器，压电式传感器，热电式传感器，光电传感器以及生物传感器等。 医学领域的生物传感器发挥着越来越大的作用。在临床医学中，酶电极是最早研制且应用最多的一种传感器。利用具有不同生物特性的微生物代替酶，可制成微生物传感器，广泛应用于：药物分析、肿瘤监测、血糖分析等。 生物医学传感器相较于传统医疗方式具有以下特点： 1、生物传感器采用固定化生物活性物质作催化剂，价值昂贵的试剂可以重复多次使用，克服了过去酶法分析试剂费用高和化学分析繁琐复杂的缺点。因此，这一技成本低，在连续使用时，每例测定仅需要几分钱人民币，术在很大程度上减轻病患医疗费用上的负担。
语音信号处理试验 实验一：语音信号时域分析 实验目的： (1)录制两段语音信号，内容是“语音信号处理”，分男女声。 (2)对语音信号进行采样，观察采样后语音信号的时域波形。 实验步骤： 1、使用window自带录音工具录制声音片段 使用windows自带录音机录制语音文件，进行数字信号的采集。启动录音机。录制一段录音，录音停止后，文件存储器的后缀默认为.Wav。将录制好文件保存，记录保存路径。男生女生各录一段保存为test1.wav和test2.wav。 图1基于PC机语音信号采集过程。 2、读取语音信号 在MATLAB软件平台下，利用wavread函数对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。通过使用wavread函数，理解采样、采样频率、采样位数等概念！ Wavread函数调用格式： y=wavread（file），读取file所规定的wav文件，返回采样值放在向量y中。
[y，fs，nbits]=wavread（file），采样值放在向量y中，fs表示采样频率（hz），nbits表示采样位数。 y=wavread（file，N），读取前N点的采样值放在向量y中。 y=wavread（file，[N1，N2]）,读取从N1到N2点的采样值放在向量y中。 3、编程获取语音信号的抽样频率和采样位数。 语音信号为test1.wav和test2.wav，内容为“语音信号处理”，两端语音保存到工作空间work文件夹下。在M文件中分别输入以下程序，可以分两次输入便于观察。 [y1,fs1,nbits1]=wavread('test1.wav') [y2,fs2,nbits2]=wavread('test2.wav') 结果如下图所示 根据结果可知：两端语音信号的采样频率为44100HZ，采样位数为16。 4、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，最先接触到并且夜市最直观的是它的时域波形。语音信
通信工程学院12级1班 罗恒 2012101032 实验二 基于MATLAB 的语音信号频域特征分析 一、 实验要求 要求根据已有语音信号，自己设计程序，给出其倒谱、语谱图的分析结果，并根据频域分析方法检测所分析语音信号的基音周期或共振峰。 二、 实验目的 信号的傅立叶表示在信号的分析与处理中起着重要的作用。因为对于线性系统来说，可以很方便地确定其对正弦或复指数和的响应，所以傅立叶分析方法能完善地解决许多信号分析和处理问题。另外，傅立叶表示使信号的某些特性变得更明显，因此，它能更深入地说明信号的各项红物理现象。 由于语音信号是随着时间变化的，通常认为，语音是一个受准周期脉冲或随机噪声源激励的线性系统的输出。输出频谱是声道系统频率响应与激励源频谱的乘积。声道系统的频率响应及激励源都是随时间变化的，因此一般标准的傅立叶表示虽然适用于周期及平稳随机信号的表示，但不能直接用于语音信号。由于语音信号可以认为在短时间内，近似不变，因而可以采用短时分析法。 三、 实验设备 1.PC 机； 2.MATLAB 软件环境； 四、 实验内容 1.上机前用Matlab 语言完成程序编写工作。 2.程序应具有加窗（分帧）、绘制曲线等功能。 3.上机实验时先调试程序，通过后进行信号处理。 4.对录入的语音数据进行处理，并显示运行结果。 5.依次给出其倒谱、语谱图的分析结果。 6. 根据频域分析方法检测所分析语音信号的基音周期或共振峰。 五、 实验原理及方法 1、短时傅立叶变换 由于语音信号是短时平稳的随机信号，某一语音信号帧的短时傅立叶变换的定义为： 其中w(n -m)是实窗口函数序列，n 表示某一语音信号帧。令n -m=k'，则得到 ()()()jw jwm n m X e x m w n m e ∞-=-∞= -∑
Trends in Cochlear Implant(CN) 人工耳蜗的发展趋势 Fan-Gang Zeng, John-Yuhan Bai Hearing and Speech Research Lab Department of Otolaryngology, Department of Biomedical Engineering University of California, Irvine 摘要 当今世界上有超过6万人在使用人工耳蜗来恢复功能性听力。虽然它们在不同个体上的性能差异依然很大，但平均来说，大部分使用者都可以通过人工耳蜗在安静环境下进行顺畅的电话交谈。使用人数和科技文献的数量的指数性增长，证实了人工耳蜗已经发展成为一个成熟的领域。本文着重从心理物理学，语音，音乐和认知表达这几个角度，来阐述现今与人工耳蜗相关的声学、临床医学、工程学、解剖学和生理学方面的发展概况。本文也报告了一些在人工耳蜗的术前评估、调试协议、信号处理和术后康复方面的临床和实验发展趋势。最后向读者描绘了一幅人工耳蜗未来不断扩大的发展蓝图，它将综合助听器，中耳装置和人工耳蜗这三个独立而又相互补充的部分来实现一个完整的听力损失解决方案。 关键词：人工耳蜗，信号处理
目录 人工耳蜗信号处理方法的研究 (1) 1 简介： (3) 1.1人工耳蜗的历史 (3) 1.2现状 (4) 2 工程问题 (6) 2.1系统设计 (6) 2.2语音信号处理器 (7) 2.3电极 (10) 2.4遥测采集技术 (11) 2.5调试系统 (12) 3 解剖学和生理学问题 (12) 3.1耳蜗和听觉神经 (13) 3.2声学刺激和电刺激的不同 (13) 3.3电刺激的中枢神经响应 (13) 4 心理物理学性能 (13) 4.1强度、响度和动态范围 (14) 4.2频率，音调和音调构成 (14) 4.3时域处理 (14) 5 语音处理的性能 (15) 5.1希尔波特包络和微细结构 (15) 5.2时域和频域处理 (16) 5.3语音识别 (19) 5.4双边人工耳蜗及联合声电刺激 (20) 5.5说话人和音色的识别 (22) 6 音乐欣赏性能 (22) 6.1节拍和节奏 (23) 6.2音调、间隔和旋律 (23) 6.3音品和乐器 (24) 7 感知性能 (25) 8 发展趋势 (25) 8.1临床问题 (25) 8.2下一代人工耳蜗 (26) 8.3前景 (26)
语音信号处理实验报告 专业班级电子信息1203 学生姓名钟英爽 指导教师覃爱娜 完成日期2015年4月28日 电子信息工程系 信息科学与工程学院
实验一语音波形文件的分析和读取 一、实验学时：2 学时 二、实验的任务、性质与目的： 本实验是选修《语音信号处理》课的电子信息类专业学生的基础实验。通过实验 （1）掌握语音信号的基本特性理论：随机性，时变特性，短时平稳性，相关性等； （2）掌握语音信号的录入方式和*.WAV音波文件的存储结构； （3）使学生初步掌握语音信号处理的一般实验方法。 三、实验原理和步骤： WAV 文件格式简介 WAV 文件是多媒体中使用了声波文件的格式之一，它是以RIFF格式为标准。每个WAV 文件的头四个字节就是“RIFF”。WAV 文件由文件头和数据体两大部分组成，其中文件头又分为RIFF/WAV 文件标识段和声音数据格式说明段两部分。常见的WAV 声音文件有两种，分别对应于单声道（11.025KHz 采样率、8Bit 的采样值）和双声道（44.1KHz 采样率、16Bit 的采样值）。采样率是指声音信号在“模拟→数字”转换过程中，单位时间内采样的次数；采样值是指每一次采样周期内声音模拟信号的积分值。对于单声道声音文件，采样数据为8 位的短整数（short int 00H-FFH）；而对于双声道立体声声音文件，每次采样数据为一个16 位的整数（int），高八位和低八位分别代表左右两个声道。WAV 文件数据块包含以脉冲编码调制（PCM）格式表示的样本。在单声道WAV 文件中，道0 代表左声道，声道1 代表右声道；在多声道WAV 文件中，样本是交替出现的。WAV 文件的格式 表1 wav文件格式说明表
二、问答题（每题分，共分） 、语音信号处理主要研究哪几方面的内容？ 语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语言信号进行处理的一门学科，语音信号处理的理论和研究包括紧密结合的两个方面：一方面，从语言的产生和感知来对其进行研究，这一研究与语言、语言学、认知科学、心理、生理等学科密不可分；另一方面，是将语音作为一 种信号来进行处理，包括传统的数字信号处理技术以及一些新的应用于语音信号的处理方法 和技术。 、语音识别的研究目标和计算机自动语音识别的任务是什么？ 语音识别技术，也被称为自动语音识别，()，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为 计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。 计算机自动语音识别的任务就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本 或命令的高技术。 、语音合成模型关键技术有哪些？ 语音合成是实现人机语音通信，建立一个有听和讲能力的口语系统所需的两项关键技术，该系统主要由三部分组成：文本分析模块、韵律生成模块和声学模块。.如何取样以精确地抽取人类发信的主要特征，.寻求什么样的网络特征以综合声道的频率响应，.输出合成声音的质量如何保证。 、语音压缩技术有哪些国际标准？ 二、名词解释（每题分，共分） 端点检测：就从包含语音的一段信号中，准确的确定语音的起始点和终止点，区分语音信号和非语音信号。 共振峰：当准周期脉冲激励进入声道时会引起共振特性，产生一组共振频率，称为共振峰频率或简称共振峰。 语谱图：是一种三维频谱，它是表示语音频谱随时间变化的图形，其纵轴为频率，横轴为时间，任一给定的频率成分在给定时刻的强弱用相应点的灰度或色调的浓淡来表示。 码本设计：就是从大量信号样本中训练出好的码本，从实际效果出发寻找好的失真测度定义 公示，用最少的搜素和计算失真的运算量。 语音增强：语音质量的改善和提高，目的去掉语音信号中的噪声和干扰，改善它的质量 三、简答题（每题分，共分） 、简述如何利用听觉掩蔽效应。 一个较弱的声音(被掩蔽音)的听觉感受被另一个较强的声音(掩蔽音)影响的现象称为人耳的“掩蔽效应”。人耳的掩蔽效应一个较弱的声音(被掩蔽音)的听觉感受被另一个较强的声 音(掩蔽音)影响的现象称为人耳的“掩蔽效应”。被掩蔽音单独存在时的听阈分贝值，或者 说在安静环境中能被人耳听到的纯音的最小值称为绝对闻阈。实验表明，—绝对闻阈值最小，即人耳对它的微弱声音最敏感；而在低频和高频区绝对闻阈值要大得多。在范围内闻阈随频率变化最不显著，即在这个范围内语言可储度最高。在掩蔽情况下，提高被掩蔽弱音的强度， 使人耳能够听见时的闻阈称为掩蔽闻阈(或称掩蔽门限)，被掩蔽弱音必须提高的分贝值称为 掩蔽量(或称阈移)。 、简述时间窗长与频率分辨率的关系。 采样周期、窗口长度和频率分辨率△之间存在下列关系：△(*) 可见，采样周期一定时，△随窗口宽度的增加而减少，即频率分辨率相应得到提高，但同时时间分辨率降低；如果窗口取短，频率分辨率下降，而时间分辨率提高，因而二者是矛盾的。 、简述时域分析的技术（最少三项）及其在基因检测中的应用。（）
第一章思考题 1、语音信号处理是如何定义的？主要解决什么问题？有哪些应用？ 2、语音信号处理主要从哪几方面开展研究？ 3、数字语音编码的目的是什么？请列举一些主要应用。 4、语音编码有哪几个属性？ 5、语音编码分为几类？ 6、波形编码、参数编码和混合编码后的语音波形形状是否和原始语音波形类似？那种方法质量最高？那种方法的压缩比最高？混合编码方法有何特点？ 7、目前4kb/s以下的窄带语音编码方法有哪些？带宽是多少？采样率是多少？ 8、8~64kb/s的宽带语音编码主要采用何种方法？带宽是多少？采样率是多少？ 9、制定语音编码的国际组织有哪些？ 10、IUT-T窄带语音编码标准有哪些？各自的编码速率是多少？A/u律PCM编码的速率是如何计算的？ 11、用于GSM移动通信的ETSI窄带语音编码标准有哪些？各自的编码速率是多少？采用自适应多速率编码有何好处？ 12、用于北美CDMA/TDMA移动通信的TIA/EIA语音编码标准有哪些？各自的编码速率是多少？ 13、日本数字蜂窝（JDC-Japanese Digital Cellular ）语音编码标准有哪些？各自的编码速率是多少？ 14、保密电话的语音编码标准有哪些？主要速率有几种？ 15、目前的卫星电话语音编码算法有几种？编码速率各是多少？ 16、ITU-T宽带语音编码标准G.7xx有哪些？各自的算法、速率、延时和复杂度如何？ 17、语音识别的目的是什么？目前的研究重点是什么？有哪些主要应用？ 18、说话人识别和语音识别有何区别？ 19、说话人识别有几类？各自解决什么问题？ 20、语音合成（TTS）的目的是什么？TTS的核心模块是哪几个？各模块的功能是什么？韵律控制需要哪几个参数？ 21、语音的合成方法有几种？各自的合成机理是什么？ 22、请列举目前语音合成研究的热点课题。
企业形象设计（CIS）07072复习资料第一章 2016年03月03日 第一章 CIS概述 （二）课程内容 1、 CIS的定义：了解 CIS的定义、CIS的产生与发展、 CIS和企业的形象、CI和CIS、CIS 的特质。 2、 CIS产生的原因：了解有企业内部自觉的需求、市场竞争中外部的压力这两个大的方面。 3、CIS历史沿革：了解其历史沿革即可。 4、CIS的构成要素：深刻理解三个构成要素及其之间的关系。 5、CIS导入的时机：了解这些导入时机及并结合实例深刻体会该如何才能为企业选择最好 的CIS导入时机。 6、CIS开发作业流程：掌握一些比较有代表性的工作流程。 （三）考核知识点 a）CIS的定义、CIS的产生与发展、CIS和企业的形象、CI和CIS、CIS的特质。 b）CIS产生的原因。 c）20世纪后期的CIS、CIS发展历程中的经典案例。 d）企业理念识别、企业行为识别、企业视觉识别、Ml、BI、VI之间的关系。 e）CIS导入的时机。 f）CI推进手册中的CIS开发作业流程、各企业导入CIS的作业流程。 g）具体应用设计项目的展开。 （四）考核要求
a）CIS的定义、CIS的产生与发展、CIS和企业的形象、CI和CIS、CIS的特质。 1、识记： CIS 的定义：将企业经营理念与精神文化，运用整体传达系统，传达给企业周围的关系者或团体(包括企业内部与社会大众)，并使其产生与企业一致的认同感与价值观。 CIS 产生与发展的历史：从 20 世纪 60 年代前半期开始发展最终形成的企业识别系统的发展史。CIS 三要素 (MI 、 BI 、 VI) 的概念和内容： CIS 是由理念识别( MI,Mind Identigy )、视觉识别 ( VI,Visual Identity )、行为识别( BI,Behaviour Identity )三大体系构成。 企业形象的组成要素：产品形象、市场形象、技术形象、环境形象、服务形象、员工形象、经营者形象、公关形象、社会形象等。 CIS 的 5 点特质： CIS 已被提升为体现经营哲学的具体行动，而非架空的经营理论与策略； CIS 的职责划分不仅涉及广告和宣传部门，而是包括整个公司所有的部门；企业情报传达的对象，不单纯指向消费者，而是同时对公司内部员工、社会大众、机关团体告知讯息；企业情报传达的媒体，并非专注在大众传播媒体，而是动员与公司有关的所有媒体；不是短期的即兴作业，而是有长期规划、有定期督导管理的有组织、系统化作业。 2 、领会： CIS 和企业形象之间的关系：企业形象是指社会公众和全体员工心目中对企业的整体印象和评价，而 CIS 作为传播和塑造企业形象的工具和手段。 CIS 三要素各自的功能， CI 和 CIS 概念的区别与联系： 20 世纪 50 到 60 年代欧美型 CI 的初始概念就是企业识别，突出重点就是视觉形象的美感与冲击力，比较注重外在形象表现。70 年代 CI 传入日本后，日 本人将其注入民族理念和企业精神，对 CI 进行了结构上的改造和完善，由此更加完整地形成了 MI、VI 、BI 三大识别系统，从 CI 发展到 CIS，CI 的内涵也在随着不同历史时期，不同国家和地区的企业现状及其实践发展，而被注入新的理念和内涵。 b)CIS 产生的原因。 1、识记： CIS 产生的 2 方面原因：企业内部自觉的需求、市场竞争中外部的压力。 2、领会：在 CIS 导入的过程中企业内部需要事先做好的准备工作：激励员工士气，吸纳人才，增强金融机构、股东的好感与信心，提升企业形象与知名度，提高广告效果，增加公司的营业额，统一设计形式。 企业的外部压力主要来自以下几个方面：媒介的挑战，竞争的挑战，消费者的挑战，产品成本的挑战，消费