2025年大学《声学》专业题库- 声学学科中的语音合成与识别研究

2025年大学《声学》专业题库——声学学科中的语音合成与识别研究考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每小题2分，共20分。请将正确选项的字母填在题后的括号内）1.以下哪一项不是人类发声器官中直接影响语音基频和共振峰特性的主要结构？A.声带B.声道C.口腔D.气源（肺部）2.在语音信号处理中，短时傅里叶变换（STFT）主要目的是？A.将信号从时域转换到频域进行全局分析B.对信号进行平滑以消除噪声C.将时变信号分解为短时段的频谱特性D.直接估计语音信号的非线性特性3.语音识别系统中的声学模型主要用于？A.将文本转换为语音B.对输入的语音特征序列进行建模，以预测其对应的音素或音节序列C.根据语音内容生成语法规则D.存储用户的说话人信息4.下列哪种模型通常不作为现代统计参数语音合成系统的核心模型？A.普通化参数（Formant）合成模型B.高斯混合模型（GMM）C.线性预测倒谱系数（LPCC）D.深度神经网络（DNN）声学特征提取器5.在语音识别中，语言模型的作用是？A.模拟声道对声音的滤波效果B.提供关于音素出现概率的统计信息C.补充声学模型无法处理的语义和语法信息，提高识别准确率D.将连续的语音波形转换为离散的音素序列6.下列哪项技术通常属于基于波形拼接的语音合成方法？A.TacotronB.RNN-TRONC.HiddenMarkovModel(HMM)-basedconcatenativesynthesisD.WaveNet7.语音信号在传播过程中，以下哪种现象是由于多径效应引起的？A.基频（F0）的波动B.语音信号能量的衰减C.听觉掩蔽效应D.信号的延迟和反射8.影响语音识别系统在噪声环境下的性能，最主要的原因是？A.声学模型参数估计困难，导致对齐错误B.语言模型无法适应噪声下的词汇错误C.解码器难以在多种声学场景下找到最优路径D.用户输入的语音质量问题9.共振峰是哪个部分的声学特性主要体现？A.声带振动B.气源压力波动C.声道形状对声音的滤波结果D.肺部气流10.深度学习模型在语音识别和合成中的应用，主要优势在于？A.可以完全避免传统方法的复杂性B.能够自动学习复杂的非线性映射关系，通常能达到更高的性能C.显著降低了计算资源的需求D.使模型结构更加简单直观二、填空题（每空2分，共20分。请将答案填在横线上）1.语音信号时域波形的主要特征包括______、______和______。2.提取语音频谱特征时，Mel滤波器组常被使用，其核心思想是将______尺度转换为______尺度，更符合人耳的听觉特性。3.语音识别系统通常采用______算法来在声学模型输出的多种可能性中找到最符合输入语音的转录结果。4.在参数合成语音中，______是模拟声道高频共振的主要参数，而______则模拟了基频。5.人工耳蜗通过将声信号转换为______信号，并刺激听觉神经来帮助听障人士感知声音。三、简答题（每小题5分，共20分）1.简述语音信号共振峰的形成原理及其对语音感知的重要性。2.简要说明线性预测倒谱系数（LPCC）作为一种语音特征提取方法的基本思想和步骤。3.描述语音识别系统前端处理的主要任务，并举例说明其作用。4.比较基于HMM-GMM的语音识别系统和基于深度学习的语音识别系统在基本原理上的主要区别。四、论述题（每小题10分，共30分）1.详细阐述语音信号通过声道进行滤波的基本过程，并说明为什么声道滤波特性会因说话人、说话内容和说话方式的不同而变化。2.讨论深度学习技术在语音合成领域带来的变革，分析其与传统方法相比的主要优势和面临的挑战。3.分析影响语音识别系统鲁棒性的关键因素有哪些，并针对至少两个方面提出相应的改进思路或技术手段。五、计算与分析题（共10分）设一简短语音信号的短时傅里叶变换结果（频谱包络，忽略相位和幅度细节）在某一个短时帧内近似表现为：在低频（<1000Hz）有一个较强的主峰，在2500Hz和3500Hz处有两个相对较弱的山峰。请结合语音产生和感知的声学知识，简要分析这可能对应着哪种类型的音素（如元音或辅音），并说明理由。---试卷答案一、选择题1.D2.C3.B4.D5.C6.C7.D8.A9.C10.B二、填空题1.频率、振幅、时相2.频率、梅尔3.维特比4.共振峰，基频5.电三、简答题1.解析思路：需要说明共振峰是声道共鸣形成的。声带发出基频和一系列谐波，这些谐波在通过声道时，由于声道形状不同频率会发生不同程度的反射和透射（滤波）。某些频率成分会因为与声道某个特定尺寸（或形状）发生共鸣而得到加强。这些得到加强的谐波频率就形成了共振峰。共振峰的位置和形状主要反映了声道的大小和形状，从而影响语音的音色和可懂度。人耳对共振峰感知比较敏感，它们是区分不同元音的重要特征。2.解析思路：需要说明LPCC是模仿线性预测分析（LPC）来提取频谱特征的。首先对短时语音帧进行预加重处理，消除低频分量的影响。然后使用LPC分析器估计该帧语音信号的声道传递函数（或自相关函数），得到LPC系数。最后，将LPC系数通过一系列变换（如反余弦变换、梅尔滤波加权等）得到LPCC特征。LPCC保留了LPC反映声道形状的核心信息，同时进行了非线性变换使其更符合听觉特性。3.解析思路：需要说明前端处理是为了将原始、未经过滤的语音波形转化为适合后续声学模型处理的特征序列。主要任务包括：预加重（提升高频，补偿语音信号记录时高频衰减）；分帧（将连续信号切分成短时段）；加窗（消除帧间突变的边缘效应）；短时傅里叶变换（STFT，得到频谱）；滤波（如使用Mel滤波器组得到梅尔频谱）；特征提取和归一化（如提取MFCC或LPCC特征，并进行动态特性计算如差分等）。举例说明，如预加重可以增强高频共振峰，使得后续模型更容易区分不同元音。4.解析思路：需要对比两种系统的核心差异。HMM-GMM系统将语音看作是状态序列的随机过程，每个状态用高斯分布混合模型来近似其输出（通常是声学特征）。建模过程相对独立于具体的声学表征形式。深度学习系统（如DNN）则直接学习从原始声学特征（或经过简单处理的特征）到音素序列的复杂非线性映射。建模过程与特征表示紧密相关，通过大量数据训练获得强大的表征能力。DNN通常作为声学模型的核心，替代了HMM。四、论述题1.解析思路：需要描述声波如何被声带振动产生，然后进入声道。声道可以被看作是一个变截面的管道，其形状（由唇、口、鼻、喉等形成）决定了如何对输入的基频和谐波进行滤波。不同的声道形状（大小、长度、弯曲度等）会形成不同的共鸣频率，即不同的共振峰（元音的主要标志）和频谱包络形状（辅音的主要标志）。说话人解剖结构不同，声道特性也不同。说话内容和方式（如语速、韵律）会改变舌位、唇形等，导致声道形状瞬时变化，从而引起共振峰和频谱包络的动态变化。2.解析思路：需要阐述深度学习如何改变语音合成。优势在于：能够学习到从文本到语音更精细、更自然的声学细节和韵律；生成语音的自然度和表现力显著提升；模型具有一定的泛化能力，可以适应不同风格的语音。挑战在于：模型通常需要大量高质量的标注数据进行训练；模型往往“黑箱”操作，可解释性较差；实时合成对计算资源要求高；如何更好地控制合成语音的情感和风格仍是研究难点。3.解析思路：需要分析影响鲁棒性的因素并提出改进方法。关键因素包括：噪声环境（背景噪声、混响会掩盖语音信号）；信道变化（电话、网络传输引入失真）；说话人差异（口音、语速、年龄、性别）；语音变异（非标准发音、语气语调变化）。改进思路/技术：针对噪声，可使用噪声抑制算法、基于多通道或远场麦克风的阵列信号处理、数据增强（在训练时加入噪声）；针对信道，可进行信道估计和补偿；针对说话人，可使用说话人自适应技术、构建跨说话人模型；针对语音变异，可增强模型对韵律和语调的建模能力、使用更泛化的特征或模型。五、计算与分析题解析思路：分析频谱包络特征。低频主