1、“.....其中为小波的中心频率，为低通函数。小波变换与短时傅里叶变换有很大的相似性。区别仅在于观察信号的不同频率分量，小波变换使用了不同宽度的窗函数。其实质是将信号向系列小波基函数上投影，即用系列小波基函数去逼近信号。是种时间尺度分析方法，克服了的窗函数不可改变的缺陷，可以有效聚焦信号的瞬时结构。小波变换不仅具有的优点，而且满足了变窗处理的要求，具有良好的时频局域化特性，具有更好的时频特性窗口。但是，对时频平面的划分是机械式的，不具备自适应的特点引入的尺度因子与频率没有直接的联系......”。

2、“.....频率没有表现出来，因此的结果不是种真正的时频谱。下图所示为利用小波变换对正常嗓音和病理嗓音的时频分析结果。正常嗓音时频谱声带息肉嗓音时频谱声带小结嗓音时频谱声带麻痹嗓音时频谱图嗓音信号连续小波变换图连续小波分析给我们提供了将突然的病理特征的非平稳的语音信号绘制到个更明确的时频空间的能力。为了这个目的，连续小波变换应用于正常和病理的元音分析。从上图可以看出通过对正常话音信号和病理嗓音的连续小波系数的分布的比较，很明显，病理信号的小波系数幅值显著下降。另外，如图所示。因为在声带病变和随后的噪声的语音信号中存在样的成分......”。

3、“.....大约所有声带疾病相关的声音中，声带振动的规律受到振幅振动和基频扰动的严重干扰。特征提取程序很明显，在与声带相关的嗓音疾病中，语音信号的频谱分布不规则，周期缺失，降低了预计语音波形的强度。病理性语音由于噪声因素的存在，其在不同子频带下的能量分布与正常嗓音相比有着高度的不规则性。根据这些事实，小波包变换作为特征提取的方法，小波包变换类似于对波形分形，它将会得出在明确区分模式方面最好的结果。下图为连续小波变换与小波包分析方法的比较......”。

4、“.....小波包结构给出了提出小波包树节点的能力，在节点处每个子带被分成了具有相同频率范围的更小的子带。分层的小波包变换使用了小波函数族和与它们相关的尺度函数来把原始信号分解成连续的子频带。分解过程是递归地应用于低频和高频带来生成下级的层次。如果选定了个小波基，那么估计系数将会独立而且将会得出不同组的特征向量。从个离散的输入信号开始，第阶段的快速小波变换算法把信号分解成两个系数集。近似系数和详细系数小波包分解是种小波变换，信号通过比离散小波变换更多的滤波器。然而在中，详细系数和近似系数都被分解了......”。

5、“.....或分别对原始信号和经处理后的信号实施系列检测，然后根据系列检关函数为平均幅度差函数法语音信号的短时平均幅度差函数定义为术，倒谱法谱图法，小波变换法等等。自相关法语音信号经窗长为的窗口截取段加窗语音信号后，定义的自相关函数亦即语音信号的短时自相带组织紧张，基频增加，音调增高，声带质量的大小当声带质量增加时，基频减小，音调降低。基频的常用提取算法有自相关函数法......”。

6、“.....平均幅度差函数法，并行处理技的基频约正常女性的基频约正常儿童的基频约。决定基频的三大因素声带振动部分的长度当声带的振动部分越短，基频越大，音调越高。声带组织的张力当声带组织的张力增高时，造成声数学模型可以用三个子模型激励模型，声道模型和辐射模型的串联来表示。第三节语音信号的传统声学参数语音信号的声学参数主要有以下几个基频是指每秒钟声带振动的次数，单位是赫兹，正常男性开槽辐射的情况。此时，可推导出辐射阻抗的公式如下式中，，，这里，是口唇张开时的开口半径，是声波传播速度。综上所述......”。

7、“.....二者之倒比称为辐射阻抗。它表征口唇的辐射效应，也包括圆形的头部的绕射效应等。当然从理论上推导这个阻抗是有困难的。作用的方式有三种。第是把从肺部呼出的直气流变为音源即变为交流的断续流或者乱流。第二是对音源起共振和反共振的作用，使它带有音色。第三是从嘴唇或者鼻孔向空间辐射的作用。因此，与发出语言声音有关的各器官叫做发音器官。图所示为发音器官的部位和名称。在发音器官中最重要的部分是喉，喉是有许多软骨组成的。突出在颈部的喉结成为甲状软骨，喉的顶部是会厌软骨。会厌软骨的作用是在吞咽食物时不让它进入气管......”。

8、“.....成为声带。声带的长度仅约，比指甲还小。呼吸时左右两声带打开，讲话时则合拢起来。而声带之间的部位称为声门。声门的开启和关闭是由两个杓状软骨控制的，他使声门呈形状开启或者关闭。图发音器官和名称图声门开度控制情况发音原理人在讲话时声带合拢因而受声门下气流的冲击而张开但声带韧性迅速地闭合，随后又张开与闭合，这样不断地重复。不断地张开与闭合的结果，使声门向上送出连串喷流而形成系列脉冲。上图显示声门开闭度的控制情况。声带每开启和闭合次的时间即声带的振动周期就是音调周期或基音周期......”。

9、“.....人在说话时，声门处气流冲击声带产生振动，然后通过声道响应变成语音。由于发不同音时，声道的形状不同，所以能够听到不同的语音。声道的形状主要由嘴唇，颚和舌头的位置来决定。第二节语音信号的数学模型这节将讨论语音信号生成的数学模型，所谓建立数学模型就是要寻求种可以表达定物理状态下量与量之间关系的数学表示。建立语音信号的数学模型，才能够用计算机来定量地对语音信号进行模拟和处理。所以语音信号生成的数学模型是语音信号处理的基础。由于语音信号是非平稳随机过程，其特性是随着时间变化的，所以模型中的参数应该是随时间而变化的......”。