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首先我们要知道语音的产生过程

由肺产生向外的气流，完全放松时声带张开，就是平时的呼吸。如果声带一张一合（振动）形成周期性的脉冲气流。这个脉冲气流的周期称之为——基音周期（题主所言因音色不同导致的频率不同，事实上音色的大多是泛频上的差异，建立在基频之上，这个基频就是基音周期了，泛频可以忽略）。当然啦，这只是在发浊音（b,d,v...）时才会有，当发出清音（p,t,f...）时声带不振动，但是会处于紧绷状态，当气流涌出时会在声带产生湍流。清音和浊音是音素的两大类。接下来脉冲气流/湍流到达声道，由声道对气流进行调制，形成不同的音素。多个音素组成一个音节（就汉语而言是[声母]+韵母）。如果没学过信号系统那就想像一下平舌音和翘舌音，z和zh发声时肺和喉的状态都一样，只是舌头动作不一样，发出的声音也就不一样了，这就算是简单的调制。从而声音的波形会发生一些变化。这个波形，就是以后分析所需要的数据。

作者：索瑞

频谱包络 Spectral envelope

频谱包络是将不同频率的振幅最高点连结起来形成的曲线，就叫频谱包络线。频谱是许多不同频率的集合，形成一个很宽的频率范围，不同的频率其振幅可能不同。计算频谱包络的方法也有很多，包括频谱帧的低通滤波法，或计算时域包络使用的RMS时窗分析法。

只有周期信号的频谱有包络线，这是因为周期信号的频谱是离散的，而非周期信号没有包络线，这是因为非周期信号的频谱是连续的。

包络

在数学上，“包络”(envelope)是指一系列的直线(或曲线)包围出一个形状的情形。例如直线组成一个圈，然而实际上我们并没有“画”这个圆，这时就把这个圆称作是包络线。

语音频谱包络

语音频谱包络，即spectrum-envelope of voice。语音是一个复杂的多频信号，各个频率成分具有不同的幅度。将它们按频率的大小加以排列时，其顶端所练成的曲线，成为语音频谱包络。包络线的形状是随所发的声音而变化的。声带振动产生的声波通过由口腔、鼻腔等构成的声道时将产生共振。共振的结果会使频谱的某些区域得到加强。因此，频谱包络线的形状因人而异。但一般说来，它具有若干个峰和谷。其中，前三个共振峰包含语言的大部分信息，它们的频率和幅度随所发的声音而变化。
语音频谱包络与语音信号的语义信息和个性信息都密切相关。提取语音频谱包络即是从语音频谱中分离出谐振包络曲线，即声道系统传递函数。该声道系统传递函数可通过通过倒谱系数、共振峰频率或者LPC系数等参数进行表示，这些参数在语音编码、语音识别、语音转换和语音合成等领域都有重要的作用。

提取方法

• 时域提取方法
• 频域提取方法
• 子带划分提取方法

声波的时域曲线

时域曲线是有正有负的曲线，就像声带的震动、像弹簧的震动，y轴表示的是相对于0位置的偏移量，所以有负值很正常。

一般来说，每一个音节会对应着一个三角形，因为一般地每个音节含有一个元音，而元音比辅音听起来响亮。但例外也是有的，比如：1) 像/s/这样的音，持续时间比较长，也会形成一个三角形；2) 爆破音（尤其是送气爆破音，如/p/）可能会在瞬时聚集大量能量，在波形的包络上就体现为一个脉冲。

音不是一个单独的频率，而是由许多频率的简谐振动叠加而成的。第一个峰叫基音，其余的峰叫泛音。第一个峰的频率（也是相邻峰的间隔）叫作基频（fundamental frequency），也叫音高（pitch），常记作。有时说“一个音的频率”，就是特指基频。基频的倒数叫基音周期。你再看看上面元音/æ/的波形的周期，大约是0.009 s，跟基频108 Hz吻合。频谱上每个峰的高度是不一样的，这些峰的高度之比决定了音色（timbre）。不过对于语音来说，一般没有必要精确地描写每个峰的高度，而是用“共振峰”（formant）来描述音色。共振峰指的是包络的峰。在我这个图中，忽略精细结构，可以看到0~1000 Hz形成一个比较宽的峰，1800 Hz附近形成一个比较窄的峰。共振峰的频率一般用、等等来表示。
作者：王赟 Maigo

表示声音的三种图象

• 频谱图
• 时谱图
• 语谱图
  语谱图是一个三维图，第三维数值可以用颜色的深浅来表示，横轴表示时间，纵轴表示频率，Z轴表示当前时间当前频率上的能量。语谱图又叫时频域图，因为它综合了时谱图和频谱图。

与其它方向的联系

语音是一维时域信号，图像是二维空域信号。
语音处理一维序列，图像处理二维序列。
语音识别之后得到的是拼音，这就跟输入法有点像了。

语音识别与图像识别的区别：1）语音识别分很多种：命令识别，离散/连续语音识别，特定人/非特定人+离散/连续+语音识别2）命令、离散识别，有些方法 跟 图像识别 还有些像，连续语音识别差得就很多了连续语音识别常用识别方法：GMM/DNN/CNN+HMM，HMM用来处理时间维度上的关系，GMM/DNN/CNN用来做声学建模，解码还需要用到语言模型(Language Model)；非特定人，跟transfer learning还有点关系。总之：语音识别要比图像识别复杂得多，图像识别的基本套路就是“特征提取+训练分类器(神经网络把这俩统一了)”，语音识别还需要处理时间维度上信息的变化。写了这么多，才发现你是做语音的。。。那我再说点图像吧：图像的特征提取有SIFT、HOG、Fisher kernel等基本是手动设置提取方式，，然后输入到分类器来训练分类器参数；神经网络一类的算法(Deep learning)把特征提取与分类器放在一个模型里统一特征提取+分类器，特征提取不再是手动设定，而是学习得到(可以一想象下，CNN的卷积操作)。如果做个类比的话：语音识别≈图像标注(image labeling≈detection+classification).

最基本的语音模型（acoustic model）

是高斯混合模型（Gaussian mixture models，GMM）。对于每一个元音或辅音，用一个高斯混合分布来描述它对应的MFCC向量的分布。当分布的component数足够多时，GMM可以逼近任意分布。

MFCC原理

作者：王赟 Maigo
链接：https://www.zhihu.com/question/27268668/answer/38253151
来源：知乎
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1. Take the Fourier transform of (a windowed excerpt of) a signal.这一步其实说了两件事：一是把语音信号分帧，二是对每帧做傅里叶变换。要分帧是因为语音信号是快速变化的，而傅里叶变换适用于分析平稳的信号。在语音识别中，一般把帧长取为20~50ms，这样一帧内既有足够多的周期，又不会变化太剧烈。每帧信号通常要与一个平滑的窗函数相乘，让帧两端平滑地衰减到零，这样可以降低傅里叶变换后旁瓣的强度，取得更高质量的频谱。帧和帧之间的时间差（称为“帧移”）常常取为10ms，这样帧与帧之间会有重叠，否则，由于帧与帧连接处的信号会因为加窗而被弱化，这部分的信息就丢失了。傅里叶变换是逐帧进行的，为的是取得每一帧的频谱。一般只保留幅度谱，丢弃相位谱。
2. Map the powers of the spectrum obtained above onto the mel scale, using triangular overlapping windows.这一步做的事情，是把频谱与下图中每个三角形相乘并积分，求出频谱在每一个三角形下的能量。
   这一步有如下几个效果：这一步有如下几个效果：1) 傅里叶变换得到的序列很长（一般为几百到几千个点），把它变换成每个三角形下的能量，可以减少数据量（一般取40个三角形）；2) 频谱有包络和精细结构，分别对应音色与音高。对于语音识别来讲，音色是主要的有用信息，音高一般没有用。在每个三角形内积分，就可以消除精细结构，只保留音色的信息。当然，对于有声调的语言来说，音高也是有用的，所以在MFCC特征之外，还会使用其它特征刻画音高。3) 三角形是低频密、高频疏的，这可以模仿人耳在低频处分辨率高的特性。
3. Take the logs of the powers at each of the mel frequencies.这一步就是取上一步结果的对数。简单点理解，它是对纵轴的放缩，可以放大低能量处的能量差异；更深层次地，这是在模仿倒谱（cepstrum）的计算步骤。倒谱又是另一个话题，此处不展开讲了。
4. Take the discrete cosine transform of the list of mel log powers, as if it were a signal.求倒谱时这一步仍然用的是傅里叶变换。计算MFCC时使用的离散余弦变换（discrete cosine transform，DCT）是傅里叶变换的一个变种，好处是结果是实数，没有虚部。DCT还有一个特点是，对于一般的语音信号，这一步的结果的前几个系数特别大，后面的系数比较小，可以忽略。上面说了一般取40个三角形，所以DCT的结果也是40个点；实际中，一般仅保留前12~20个，这就进一步压缩了数据。上面整个过程的结果，就把一帧语音信号用一个12~20维向量简洁地表示了出来；一整段语音信号，就被表示为这种向量的一个序列。语音识别中下面要做的事情，就是对这些向量及它们的序列进行建模了。