语音信号处理技术及应用教学大纲.docx
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语音信号处理技术及应用教学大纲
《语音信号处理技术及应用》课程教学大纲
课程代码：
课程名称：
语音信号处理技术及应用
英文名称：
SpeechSignalProcessingTechnologyandItsApplications
学分/学时：
3学分/48学时（理论学时：
36；上机学时：
12）
适用专业：
人工智能专业、电子信息工程专业、信息工程专业、电子信息科学与技术专业
开课单位：
信息与通信工程学院
先修课程：
信号与线性系统、数字信号处理
一、课程简介
《语音信号处理技术及应用》作为人工智能和电子信息工程专业的专业必修课和其他专业的专业选修课，应突出其专业性、先进性及实用性。
本课程的主要教学内容包括：
语音信号处理的基础知识，语音信号时频分析技术，语音信号特征提取技术，深度学习网络基础以及语音信号处理的十个相关研究方向。
通过本课程的学习，使学生掌握语音信号处理的基本理论、基本分析方法，了解在语音信号处理领域中相关研究热点，激发学习者对语音处理相关研究方向中的有关兴趣，为以后的开展语音处理相关领域的研究、开发打下良好基础。
本门课程的教学分理论和实验教学两部分，理论教学注重培养学生基本问题的分析方法，从而掌握基本的语音信号处理的理论与概念，理论教学还包括多种形式的自主学习，如网上学习、课外阅读、大型作业、主题调查、读书报告、分组讨论等。
实验教学注重培养学生的动手能力、分析和解决问题的能力。
二、教学目标
1、《语音信号处理技术及应用》人工智能和电子信息工程专业的专业必修课，相关专业的一门专业选修课。
通过本课程的学习，使学生掌握语音信号处理的基本理论、基本分析方法，了解在语音信号处理领域中相关研究热点，激发学习者对语音处理相关研究方向中的有关兴趣，为以后的开展语音处理相关领域的研究、开发打下良好基础。
具体的教学目标包括：
（1）知识目标：
要求学生掌握语音信号处理的基本理论、基本分析方法，了解在语音信号处理领域中相关研究热点。
（2）技能目标：
具备运用已学相关知识对具体语音信号问题进行分析的技能；具备使用MATLAB或Python语言设计面向语音的信号处理算法研究方案并进行实验验证与实现的技能。
（3）能力目标：
具备动手能力、分析和解决问题的能力；具备自主学习能力、文献阅读能力以及科研能力；培养学生总结成果的习惯，提高科技论文撰写的能力；培养学生成果保护的意识，提高成果转化的能力。
（4）素质目标：
具备电子信息类人才的基本素养，着力培养有创新精神、有专业知识、有实践能力、有健康身心、有沟通能力和团队协作意识以及有爱岗敬业意识和社会责任感的应用型专业人才。
2、课程目标：
根据学校五育并举、全面发展的应用型本科人才培养需求，同时对照毕业要求和具体的指标点，确定了以下5个具体课程目标：
课程目标1：
融入社会主义核心价值观教育，培养学生的责任感和使命感，引导学生树立远大理想和爱国主义情怀，帮助学生树立正确的世界观、人生观、价值观，提高思想政治素质；结合知识点让学生了解课程相关技术最新进展，激发学生学习兴趣，培养学生雄厚的专业基础和认真踏实的学习态度；鼓励学生寻找问题，发现问题，培养知难而进的意志和毅力；强调学以致用，培养学生的工程实践能力和解决实际问题的思路；培养学生总结成果的习惯，提高科技论文撰写的能力；培养学生成果保护的意识，提高成果转化的能力。
课程目标2：
了解语音的基本知识、特点、研究意义、相关应用领域和未来发展趋势；掌握语音信号的时域、频域和倒谱域的语音信号处理方法，以及相关的模式识别算法原理与方法。
课程目标3：
理解语音合成、语音识别、语音增强、情感识别等语音应用研究领域的基本原理和常用方法。
课程目标4：
掌握使用MATLAB或Python语言设计面向语音的信号处理算法研究方案并进行实验验证与实现的方法。
课程目标5：
培养学生的自主学习能力、文献阅读能力以及科研能力，并掌握论文、专利等科技成果的写法。
3、课程目标与毕业要求指标点的对应关系（此表可据各专业培养目标差异更改）
毕业要求
指标点
课程目标
1.工程知识:
具有一定的工程知识，能够将数学、自然科学、工程基础和专业知识用于解决通信工程领域中的复杂工程问题。
1-3具备通信领域相关的工程理论基础，包括电子电路、信号与系统、工程图学等方面的基础知识，并能够将其应用于通信系统功能单元的电路分析、软硬件设计等。
课程目标1、2、3、5
3.设计/开发解决方案:
能够设计针对通信领域复杂工程问题的解决方案，设计满足特定需求的电路、算法、网络或系统，并能够在设计环节中体现创新意识，考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素。
3-2能够针对提出的解决方案，设计满足特定需求的电路、算法、网络或系统。
课程目标1、2、3、5
5．使用现代工具：
能够针对通信工程领域复杂工程问题，选择与使用恰当的技术，开发、选择与使用恰当的软硬件平台、现代仪器仪表和信息技术工具等，对复杂工程问题进行预测与模拟，并能够理解其局限性。
5-1熟悉计算机、网络等现代信息技术工具，掌握通信工程领域中现代仪器设备、软硬件开发工具、电路仿真软件、网络仿真软件及通信系统仿真软件的使用原理和方法，并理解其局限性。
课程目标1、4
三、教学内容与学时分配
章节/单元
推荐授
课形式
教学内容
建议
学时
授课要点
课程思政元素
预期
学习成果
对应课程目标
1
讲课
编程语言基础
2
（1）MATLAB或Python的基本概念
（2）变量、数字、基本函数的定义
（3）编程的基本语法
从编程语言概述引出软件产业的重要性，说明学习编程语言的重要性，强调多学多练，打好基础，善于思考。
（1）了解MATLAB或Python编程思想；
（2）掌握MATLAB或Python的图形显示方法；
（3）完成1-2个具有特定功能的MATLAB或Python程序
课程目标1、4
2
讲课
语音信号处理简介
2
（1）语音信号处理的概念
（2）语音信号处理的发展概况
（3）语音信号处理的应用
（4）课程考核的相关要求，并提供相关的学习资料
通过结合语音信号处理的当前热点以及实际应用知识，激发学生学习兴趣；介绍语音信号处理在我国的发展现状，激发学生的爱国情怀。
（1）培养对语音信号处理课程的兴趣；
（2）了解语音信号处理的基本应用、原理和方法。
课程目标1、2
3
讲课
语音信号处理的基础知识
4
（1）语音与语言的区别
（2）语音信号的产生机理
（3）语音信号的特性
（4）语音信号产生的数字模型
通过利用语音特性的典型应用，扩宽学生知识面，激发学生学习兴趣；并强调理论联系实际，分析研究思路，引入科学方法论。
（1）了解语音信号的特点；
（2）理解语音信号的产生机理和语音信号产生的数字模型。
（3）编写简单的语音产生的程序
课程目标1、2
4
讲课
语音信号分析
4
（1）语音信号的数字化和预处理，短时能量分析，短时过零分析，短时相关分析
（2）短时傅里叶变换，功率谱估计，语谱图
（3）同态信号处理的基本原理，复倒谱和倒谱，语音信号复倒谱分析实例
（4）线性预测分析的基本原理，线性预测方程组的建立，线性预测分析的解法，线性预测分析应用，线谱对（LSP）分析
通过介绍语音信号分析的原理知识以及在语音信号处理上的应用，强化学生的专业技能，提高学生对各种分析方法的应用掌握，并从实际问题入手，帮助学生学会用数学思路解决实际问题，培养学生多角度看问题的能力。
（1）了解语音信号处理的时频域分析、倒谱分析以及线性预测分析的基本思想；
（2）理解各种分析方法的差异；
（3）编写语音预测分析的程序
课程目标1、2
5
上机
上机实验1：
语音预处理与时频域分析实验
4
（1）了解MATLAB/Python采集语音信号的原理及常用命令
（2）语音信号预处理方法
（3）语音时频域特征分析
通过操作规范及安全教育，提倡团队协作、实事求是的态度；通过仿真软件的介绍，鼓励学生开拓视野，主动学习和应用新的仿真软件，提高创新能力。
（1）掌握MATLAB或Python的编程思想；
（2）能使用MATLAB或Python进行语音信号分析；
（3）能根据上机内容，进行总结，完成报告。
课程目标1、2、4
6
上机
上机实验2：
语音倒谱与线性预测分析实验
4
（1）语音倒谱分析与MFCC系数
（2）线性预测分析
通过介绍使用仿真软件进行语音信号分析算法的验证与实现，鼓励学生理论联系实践，多使用各种仿真软件进行实际问题的解决，进一步提高创新能力。
（1）能使用MATLAB或Python实现倒谱以及MFCC计算函数；
（2）掌握MATLAB或Python进行线性预测分析的流程；
（3）能根据上机内容，进行总结，完成报告。
课程目标1、2、4
7
讲课
语音信号特征提取技术
4
（1）语音信号的端点检测技术：
双门限法，自相关法、谱熵法和比例法
（2）语音信号的基音提取技术：
信号预处理、自相关、道谱法和后处理技术
（3）语音信号的共振峰提取技术：
倒谱分析和线性预测
通过语音信号特征提取技术的基本原理介绍，鼓励学生用多种方法实现端点检测功能，并分析各种方法特点，提高工程实践和思辨能力，对不同信号和工程要求学会选择不同方法，引入科学方法论，通过举一反三的实例分析强化学生的科学方法论，提高学生解决复杂问题的能力。
（1）了解语音信号特征提取技术的基本思想；
（2）理解各种提取技术的差异；
（3）编写1-2种语音端点检测程序。
课程目标1、2
8
上机
上机实验3：
语音信号特征提取实验
4
（1）语音端点检测
（2）语音基音周期检测
通过此训练环节，培养学生算法设计能力，解决小规模问题，在面对解决复杂问题时，把握全局、统筹规划的能力，培养学生协作意识与团队精神。
（1）能使用MATLAB或Python实现多种方法的端点检测功能；
（2）能使用MATLAB或Python编写基于各种方法的语音基音周期检测函数；
（3）能根据上机内容，进行总结，完成报告。
课程目标1、2、4
9
讲课
学术成果形式与写法
2
（1）学术论文的写法
（2）专利的写法
通过介绍学术论文和专利的写法，培养学生总结成果的习惯，提高科技论文撰写的能力；培养学生成果保护的意识，提高成果转化的能力。
（1）培养自主学习能力、文献阅读能力以及科研能力；
（2）掌握论文和专利的写法；
（3）能够结合个人兴趣，分组完成综述论文、算法论文，专利或PPT。
课程目标1、5
10
讲课/讨论
深度学习网络基础
2
（1）神经网络基础
（2）常见的深度学习网络
（3）深度学习网络的基本要素
介绍当前研究工作，突出我国学者的相关研究成果
（1）了解基于深度学习的研究思想；
（2）掌握1-2两种深度学习网络的基本构成；
（3）能编写简单的深度学习网络模型。
11
讲课/讨论
语音增强
2
（1）语音增强基本原理和发展趋势
（2）语音增强的基本模型
（3）语音增强常用算法
在介绍语音增强的特点时，通过增加实际应用的案例，提高学生学习兴趣，从而提升专业素养。
（1）掌握语音增强的基本原理；
（2）掌握语音增强的常用增强方法：
滤波器法，减谱法，维纳滤波法；
（3）了解基于AI技术的语音增强。
（4）提交2-3份PPT，1-2份综述论文
课程目标1、3、4、5
12
讲课/讨论
语音合成
2
（1）语音合成基本原理和发展趋势
（2）语音合成的基本模型
（3）语音合成常用算法
在总体讲述语音合成的常用模型时，提纲挈领，培养学生良好的思维习惯，提高学生对各种模型的应用掌握，从而强化专业技能。
（1）了解语音合成的基础理论和基本原理；
（2）理解并掌握基于共振峰合成和线性预测合成的语音合成算法。
（3）了解基于AI技术的语音合成算法。
课程目标1、3、4、5
13
讲课/讨论
说话人识别
2
（1）说话人识别基本原理和发展趋势
（2）说话人识别的基本模型
（3）说话人识别常用算法
在介绍每种算法的特点和适用性，强调学以致用，培养学生的工程实践能力和解决实际问题的思路。
（1）了解说话人识别的基础理论和基本原理；
（2）理解两种说话人识别算法；
（3）掌握基于矢量量化的说话人识别算法。
（4）了解基于AI技术的说话人识别算法。
课程目标1、3、4、5
14
讲课/讨论
语音识别
2
（1）语音识别基本原理和发展趋势
（2）语音识别的基本模型
（3）语音识别常用算法
在介绍语音识别的相关理论知识时，通过实际应用的案例分析，培养学生的科学方法论和创新意识。
（1）了解语音识别的基础理论和基本原理；
（2）理解两种语音识别算法；
（3）掌握基于动态时间规整的语音识别算法。
（4）了解基于AI技术的语音识别算法。
（5）提交2-3份PPT，1-2份综述论文
课程目标1、3、4、5
15
讲课/讨论
语音信号中的情感信息处理
2
（1）语音情感识别基本原理和发展趋势
（2）情感识别的基本模型
（3）情感识别常用算法
在介绍语音情感识别的相关理论知识时，通过举一反三的实例分析强化学生的科学方法论，提高学生解决复杂问题的能力。
（1）了解语音情感识别的基础理论和基本原理；
（2）理解三种情感识别算法；
（3）掌握K近邻分类器法。
（4）了解基于AI技术的情感识别算法。
（5）提交2-3份PPT，1-2份综述论文
课程目标1、3、4、5
16
讲课/讨论
语音隐藏
2
（1）语音隐藏基本原理和发展趋势
（2）语音隐藏的基本模型
（3）语音隐藏常用算法
在介绍语音隐藏的相关理论知识时，强化不同算法的分析方法，培养学生良好的思维习惯，学以致用，切实提高学生的工程实践能力。
（1）了解语音隐藏的基础理论和基本原理；
（2）理解两种语音隐藏算法；
（3）掌握回声隐藏算法。
课程目标1、3、4、5
17
讲课/讨论
声源定位
2
（1）声源定位基本原理和发展趋势
（2）声源定位的基本模型
（3）声源定位常用算法
在介绍声源定位的相关理论知识时，鼓励学生勤于思考，善于总结，努力提高分析和解决复杂问题的能力，提高专业素养。
（1）了解声源定位的基本原理；
（2）理解双耳听觉定位原理及方法和三种基于麦克风阵列的声源定位方法；
（3）掌握可用于声源定位研究的房间回响模型。
（4）提交2-3份PPT，1-2份综述论文
课程目标1、3、4、5
18
讲课/讨论
回声消除
2
（1）回声消除基本原理和发展趋势
（2）回声消除的常用算法
（3）啸叫抑制的基本原理和算法
在介绍回声消除的相关理论知识时，用心总结每种算法的特点和适用性，注重结合实际，培养科学方法论。
（1）了解回声消除的基本原理和研究方向；
（2）熟悉回声消除的主要性能指标；
（3）掌握一种回声消除算法。
（4）提交2-3份PPT，1-2份综述论文
课程目标1、3、4、5
19
讲课/讨论
波束形成
2
（1）波束形成基本原理
（2）波束形成的常用算法
在介绍波束形成的相关理论知识时，鼓励学生勤于思考，善于总结，努力提高分析和解决复杂问题的能力，提高专业素养。
（1）了解波束形成的基本原理；
（2）掌握常用的波束形成方法；
（3）提交2-3份PPT，1-2份综述论文
课程目标1、3、4、5
20
讲课/讨论
助听器声信号处理方法
2
（1）助听器声信号处理研究意义
（2）听损的特点和补偿策略
（3）助听器声信号处理常用算法
在介绍助听器声信号处理相关理论知识时，结合实际应用，增加学生学习的积极性；强调学以致用，理论联系实践，鼓励学生自主学习与实践，养成良好的学习和工作习惯。
（1）了解助听器声信号处理的研究意义和基本方向；
（2）了解听力损失的特点以及补偿的基本原则；
（3）熟悉几种助听器算法的特点。
（4）提交2-3份PPT，1-2份综述论文
课程目标1、3、5
合计
48
注：
11-20的讲授内容会根据学生选择情况，讲授其中8讲。
四、考核方式及要求
学生的课程总评成绩由平时成绩（占10%）、上机成绩（占30%）和大作业（论文、专利或主题报告，占60%）三部分构成。
成绩分项
考核/评价环节
建议百分比
考核/评价细则
对应课程目标
论文、专利或主题报告平时成绩
综合培养和考察学生的自主学习能力、科研能力及总结汇报能力
60
按一般科学论文的写作规范的要求，根据人数，每组完成综述论文、算法论文，专利或PPT。
小组成员从中选择，但不能重复。
课程目标1、3、4、5
上机成绩
培养学生的动手能力以及知识掌握和运用能力
30
共三个实验（除了第一个实验30分，其余两个各35分），评分标准是按实验分析方法、所设计的实验程序、实验结果等，由任课教师评定成绩。
课程目标1、2、4
平时成绩
考察学生的平时学习态度和进度
10
由任课主讲教师按课堂表现、自主学习情况及作业评定成绩。
课程目标1
小计
100
五、教学实施建议
理论课采用课堂教学方式，使用多媒体辅助教学手段，也可采用线上、线下混合课程的教学方式，进行基本内容的讲授。
适当安排一定的习题课时间，并布置适当的设计题以培养学生的设计、分析问题的能力。
实验分为验证型和设计型实验，共安排3个实验，为了真正达到研究设计型实验的目的，将自主学习和研究设计型实验结合起来，统一安排。
布置一定学生自主学习的参考教材，并采用多种渠道，如查阅最新语音信号处理方面的科技文献、资料，做出学习报告。
目的是培养学生的自学能力和科技文献的检索和查阅能力，同时可以有助于学生了解和掌握语音信号处理领域的最新技术进展和应用情况，将理论知识和实际应用结合起来，促进学生学习的积极性和主动性。
六、推荐教材和教学参考书目与文献
推荐教材：
《现代语言信号处理（Python版）》，梁瑞宇等编著，机械工业出版社，2021年。
《语音信号处理（C++版）》，梁瑞宇等编著，机械工业出版社，2017年。
《语音信号处理实验教程》，梁瑞宇等编著，机械工业出版社，2016年。
参考书目与文献：
《语音信号处理》第三版，赵力、梁瑞宇等编著，机械工业出版社，2016年。
《数字语音处理及MATLAB仿真》，张雪英编著，电子工业出版社，2010年。
七、课程与人才培养目标关系矩阵表
序号
对应课程
目标
主要教学内容
人才培养目标要求
价值
塑造
能力
培养
知识
传授
双创
培育
1
课程目标1、4
编程语言基础
M
M
H
M
2
课程目标1、2
语言信号处理简介、语言信号处理的基础知识
H
L
H
L
3
课程目标1、2、4
语音信号分析、语音信号特征提取技术
M
H
H
H
4
课程目标1、3、4、5
语音增强、语音合成、说话人识别、语音识别、语音信号中的情感信息处理、语音隐藏、声源定位、回声消除
M
H
H
H
5
课程目标1、3、5
助听器声信号处理方法
M
M
H
M
6
课程目标1、5
学术成果总结
M
M
M
H
八、相关实践教学内容说明
本课程包含12学时的课内上机实验，包含验证型和设计型实验，共安排3个，为了真正达到研究设计型实验的目的，采用集中实验的办法，将自主学习和研究设计型实验结合起来，统一安排。
通过上机实验设置，目的使学生进一步理解数字语音信息处理的基本方法，提高学生自主分析、发现及解决问题的能力，锻炼学生论文写作能力，为实际的应用打下扎实的基础。
本课程的上机实验授课安排见上述学时分配表格，具体要求与安排见“附件1：
语音信号处理技术及应用课程课内实验（上机）说明”。
九、其他说明
1、大纲中学时分配仅供任课教师参考，在教学实施过程可适当调配。
2、该大纲包含“附件1：
语音信号处理技术及应用课程课内实验（上机）说明”。
大纲编制人：
课程负责人：
签发人：
制订日期：
附件1：
语音信号处理技术及应用课程课内实验（上机）说明
1.实验（上机）项目内容及学时分配
序号
实验项目名称
项目编号
学时
实验
类型
实验
要求
每组建
议人数
台套数
1
语音预处理与时频域分析实验
080770803501
4
验证
必做
1
2
语音倒谱与线性预测分析实验
080770803502
4
设计
必做
1
3
语音信号特征提取实验
080770803503
4
设计
必做
1
注：
实验类型分为验证、综合、设计、创新。
实验要求分为必做、选做。
2.主要教材及教学参考书（包括实验指导书）
教材和教学参考书按照名称、作者（译者）、出版社、出版时间的顺序书写。
序号
参考书名称
作者
出版社
出版时间
1
现代语言信号处理（Python版）
梁瑞宇等
机械工业出版社
2021
2
语音信号处理（C++版）
梁瑞宇等
机械工业出版社
2017
3
语音信号处理实验教程
梁瑞宇等
机械工业出版社
2016
3.安全教育
语音信号处理技术及应用的3个实验均是利用MATLAB或者Python软件在计算机上进行程序编写，并进行结果仿真。
MATLAB或者Python软件为发行多年的成熟软件，软件使用安全性高，基本无人身及设备安全风险。
在实验过程中，要求切实遵守实验室各项安全操作规程，以确保实验过程中的安全。
具体包括：
（1）严格按操作规程正确使用各类仪器设备，不能带电插、拔计算机接口或打开机箱，以防事故发生；
（2）发现异常应及时报告指导教师检查；
（3）爱护实验室公共财物，实验中因违反操作规程和实验要求，损坏仪器设备者，按学校规章制度负责赔偿。
4.报告要求
按一般科学论文的写作规范，包括前言、实验原理、实验设置，仿真结果与分析五个部分。
简明、扼要的反映实验原理、实现过程的基本情况，并对实验中的输入输出数据进行合理的分析和归纳，加深对所学理论知识的理解。
5.使用的主要仪器设备说明
序号
仪器设备名称
资产编号
用途
涉及实验项目名称
1
微型电子计算机
用于语音算法编程、实验结果仿真等
所有实验项目
6.主要耗材
无。
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