2025年计算机二级AI语音设计考前必练模拟试题及答案

2025年计算机二级AI语音设计考前必练模拟试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.在AI语音信号预处理中，梅尔频率倒谱系数（MFCC）的核心作用是？A.增强高频信号的能量B.模拟人耳对不同频率的感知非线性特性C.消除环境噪声的时域干扰D.提高语音信号的采样率答案：B2.以下哪项不是端到端语音识别模型（如Transformer-ASR）的典型优势？A.无需手动设计特征工程B.能直接处理输入（语音）到输出（文本）的映射C.对小语种语音识别效果提升显著D.天然解决语音与文本的对齐问题答案：C（小语种由于数据量少，端到端模型优势不明显，需结合迁移学习）3.语音合成（TTS）中，基于深度学习的神经声码器（如HiFi-GAN）主要优化的是？A.文本到音素的转换准确率B.合成语音的自然度与清晰度C.多语言混合合成的流畅性D.情感语调的动态控制精度答案：B4.在对话系统设计中，“用户说‘帮我订明天去上海的机票’，系统识别出‘时间=明天’‘目的地=上海’‘意图=订机票’”这一过程主要涉及？A.对话状态跟踪B.槽位填充与意图识别C.响应提供D.语音转文本（ASR）答案：B5.以下哪种技术常用于解决语音识别中的“远场拾音”噪声问题？A.梅尔滤波（MelFilter）B.波束形成（Beamforming）C.词错误率（WER）计算D.注意力机制（Attention）答案：B6.某AI语音助手需支持“方言+普通话”混合输入，最关键的技术挑战是？A.多模态情感识别B.低资源方言的声学模型训练C.实时响应延迟控制D.合成语音的语速调节答案：B7.在语音信号特征提取中，短时傅里叶变换（STFT）的主要目的是？A.将连续语音分割为固定长度的帧B.分析语音信号的时变频率特性C.降低信号的采样位数D.增强元音部分的能量答案：B8.以下哪类模型最适合用于实时语音交互中的“唤醒词检测”？A.基于Transformer的大语言模型（LLM）B.轻量级深度神经网络（如CNN-LSTM）C.隐马尔可夫模型（HMM）D.支持向量机（SVM）答案：B（需低计算量、低延迟）9.语音合成中的“韵律预测”模块主要负责提供？A.音素序列的发音时长B.文本的情感标签C.声学特征的梅尔频谱D.语言模型的词频概率答案：A10.在评估语音识别系统性能时，“字错误率（CER）”的计算不包含以下哪种错误类型？A.插入（Insertion）B.替换（Substitution）C.删除（Deletion）D.重复（Repetition）答案：D（CER=（插入+替换+删除）/总字数）二、多项选择题（每题3分，共15分，多选、少选、错选均不得分）1.以下属于语音信号时域特征的有？A.过零率B.短时能量C.频谱质心D.基频（F0）答案：ABD（频谱质心属于频域特征）2.主流的端到端语音识别模型架构包括？A.CTC（ConnectionistTemporalClassification）B.基于注意力的编码器-解码器（Encoder-DecoderwithAttention）C.HMM-GMM（隐马尔可夫模型+高斯混合模型）D.Transformer-ASR（结合自注意力机制）答案：ABD（HMM-GMM是传统非端到端模型）3.语音合成系统的核心模块通常包括？A.文本规范化（TextNormalization）B.音素转换（Grapheme-to-Phoneme,G2P）C.声学模型（AcousticModel）D.声码器（Vocoder）答案：ABCD4.对话系统按技术架构可分为？A.基于规则的系统B.基于统计的检索式系统C.提供式对话系统（如Seq2Seq）D.多轮对话状态机系统答案：ABCD5.以下哪些工具或框架可用于AI语音开发？A.PaddleSpeech（飞桨语音）B.MozillaDeepSpeechC.TensorFlowTTSD.OpenAIWhisper答案：ABCD三、简答题（每题8分，共40分）1.简述语音识别中“端点检测（VAD）”的作用及常用方法。答案：端点检测（VoiceActivityDetection,VAD）的作用是识别语音信号中的有效语音段（去除静音或噪声部分），减少后续处理的计算量并提高识别准确率。常用方法包括：（1）基于能量的检测：设定能量阈值，区分语音与静音；（2）基于过零率的检测：语音段过零率较高（如元音），噪声或静音过零率较低；（3）深度学习方法：使用神经网络（如CNN、LSTM）直接学习语音与非语音的特征差异，适应复杂噪声环境。2.对比参数合成与拼接合成两类语音合成技术的优缺点。答案：参数合成：通过统计模型提供声学参数（如梅尔频谱、基频），再由声码器转换为语音。优点是所需语料少、存储占用小、可灵活控制韵律；缺点是自然度较低，尤其在情感表达上不够细腻。拼接合成：从高质量语料库中选取自然语音片段（如音素、音节），拼接提供目标语音。优点是自然度高、接近真人发音；缺点是依赖大规模高质量语料库，对未登录词或生僻发音支持差，存储和计算成本高。3.解释对话系统中“意图识别”与“槽位填充”的区别，并举例说明。答案：意图识别是判断用户输入的核心目的（如“订机票”“查询天气”），而槽位填充是提取意图对应的关键信息（如“时间”“目的地”“出发地”）。例如用户说“下周五晚上7点订去北京的高铁票”，意图识别结果为“订高铁票”，槽位填充结果为“时间=下周五晚上7点”“目的地=北京”。两者共同构成对用户需求的完整理解，意图识别是分类任务，槽位填充是序列标注任务（如BIO标签）。4.列举3种语音信号增强技术，并说明其适用场景。答案：（1）谱减法（SpectralSubtraction）：通过估计噪声频谱并从带噪语音中减去，适用于稳态噪声环境（如空调声）；（2）基于深度学习的降噪（如DnCNN、Wave-U-Net）：利用神经网络学习噪声特征，适用于非稳态、复杂噪声（如多人说话、交通噪声）；（3）多麦克风波束形成（Beamforming）：通过阵列麦克风抑制来自特定方向的噪声，适用于远场拾音场景（如智能音箱、会议系统）。5.说明在训练语音识别模型时，“数据增强”的常用方法及作用。答案：常用数据增强方法包括：（1）加性噪声：添加不同类型噪声（如白噪声、环境音），提升模型鲁棒性；（2）语速调整：加速或减速语音（±10%-20%），增强对不同说话速度的适应能力；（3）混响模拟：通过卷积混响核模拟不同房间的混响效果，适应不同声学环境；（4）音素替换：在文本层替换同义词或近义词（如“明天”→“次日”），增加语言多样性。作用是扩大训练数据的覆盖范围，缓解数据不足问题，提升模型在真实复杂场景下的泛化能力。四、综合应用题（共25分）1.（10分）设计一个智能语音助手的“日程提醒”功能流程，需包含语音交互关键环节，并说明各环节的技术实现要点。答案：功能流程及技术要点：（1）唤醒词检测：用户说“小助手”，系统通过轻量级神经网络（如DNN、CRNN）检测唤醒词，触发后续交互。需优化模型大小以降低延迟，支持本地运行。（2）语音采集与预处理：麦克风采集语音，进行去噪（如谱减法）、端点检测（VAD），提取MFCC或Fbank特征。（3）语音识别（ASR）：使用端到端模型（如Transformer-ASR）将语音转换为文本，例如“明天下午3点提醒我开会”。需支持时间表达的规范化（如“明天”→具体日期）。（4）意图识别与槽位填充：通过分类模型（如BERT微调）识别意图为“设置日程提醒”，槽位填充提取“时间=明天下午3点”“事件=开会”。（5）对话状态跟踪：记录当前对话状态（如是否需要确认时间），若信息不全（如未指定重复周期），系统反问“需要设置每日重复吗？”。（6）响应提供：根据填充的槽位提供确认语句（如“已设置明天下午3点的开会提醒”），通过TTS合成自然语音输出。（7）日程存储与触发：将时间、事件存入数据库，通过定时任务在目标时间触发提醒（如播放提示音+语音播报）。2.（15分）使用Python调用PaddleSpeech库实现一段语音文件的识别，要求包含以下步骤：（1）安装PaddleSpeech；（2）加载预训练的中文语音识别模型；（3）读取本地WAV格式语音文件（路径：./test.wav）；（4）执行识别并输出文本结果。答案：```python步骤1：安装PaddleSpeech（需Python≥3.7，建议使用虚拟环境）命令行执行：pipinstallpaddlepaddle==2.5.0paddleaudio==1.3.0paddlespeech==1.5.0步骤2-4：代码实现importpaddlefrompaddlespeech.cli.asr.inferimportASRExecutordefasr_demo(audio_path):初始化ASR执行器，加载预训练模型（默认中文模型：transformer_2pass）asr=ASRExecutor()执行识别，返回文本结果result=asr(audio_file=audio_path,device=paddle.get_device())returnresultif__name__=="__main__":audio_path="./test.wav"检查音频格式（需16kHz采样率，16bit，单声道）text=asr_demo(audio_path)print(f"识别结果：{text}")注意：若音频格式不匹配，需先使用paddleaudio或librosa进行重采样和格式转换，例如：importlibrosay,sr=librosa.load(audio_path,sr=1600