语音信号处理综述

摘要：随着信息技术的发展，语音信号处理技术不断地融入到各个领域。作为21世纪信息技术领域最重要的科学技术之一，它成为了人机接口的关键技术，并且越来越受到人们的重视。本文介绍了国内外语音技术的相关发展及该技术在通讯，家具，导航等领域的应用。并对他们的语音技术的优缺点进行了总结。

关键词：语音技术通讯

Review of Speech Signal Processing

Abstract: With the development of information technology, the Automatic Speech Recognition (ASR) constantly into the fields. The ASR which is one the most important technology in information fields and it is the key technology of the man-machine interface, and which is more and more appreciated by people. The text introduces the development and application in communication, household and navigation of the ASR. I summer the advantages and disadvantages of their ASR.

Key words: ASR communication

一、研究语音信号处理技术的背景及其意义

随着人们进入信息时代，人们的生活、学习、工作领域也越来越智能化。作为人和这些领域沟通的关键接口，语音信号处理技术自然引起里人们的足够重视。该技术就是让机器通过识别和理解把语音信号转变为相应的文本或命令的高级技术。通过该技术人们可以不通过键盘的输入过程而直接通过语音进行操作，并且语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。如今，语音技术相关产品已经成为了我们生活的一部分，它的作用越来越被重视，人们对当前语音技术的提高也是越来越期待。

二、语音处理系统的分类

（1）按发音方式分为孤立词、连接词和连续语音的语音识别系统。语音识别系统可能要求说话者以单字、单词、或是短语为发音单位，其间就必须要略微停顿，否则识别就会有问题。以前的语音识别系统，几乎都是以单字或单词为

单位的孤立语音识别系统，随着连续语音识别技术渐趋成熟，连续词和连续语音这个最自然的说话方式，将成为语音识别系统的主流。

（2）按词汇量大小分为小词表、中词表和大词表以及无限词汇量语音识别系统。如果语音识别系统只为你进行电话拔号，那它只要能听懂10个数字就行了，这属于小词汇量语音识别系统；如果它是为你自动转接话务，那它还应识别单位名、人名和时间等成千上百的词和字，这属于中等词汇量语音识别系统；如果它是把1篇口述的演讲报告转换成为文字，这属于大词汇量语音识别系统。

（3）按说话人适应范围分为特定人、限定人和非特定人语音识别系统。特定人系统是指系统在使用前必须由用户输入大量的发音数据、对其进行训练。非特定人系统则试图达到在系统构建成功之后，用户需要事先输入大量的训练数据，即可使用的目的。

三、语音信号处理技术研究现状

语音识别的研究工作可以追溯到20世纪50年代AT&T贝尔实验室的系统，它是第一个可以识别十个英文数字的语音识别系统。

但真正取得实质性进展，并将其作为一个重要的课题开展研究则是在60年代末70年代初。这首先是因为计算机技术的发展为语音识别的实现提供了硬件和软件的可能，更重要的是语音信号线性预测编码（LPC）技术和动态时间规整（DTW）技术的提出，有效的解决了语音信号的特征提取和等长匹配问题。这一时期的语音识别主要基于模板匹配原理，研究的领域局限在特定人，小词汇表的孤立词识别，实现了基于线性预测倒谱和DTW技术的特定人孤立词语音识别系统；同时提出了矢量量化(VQ)和马尔可夫模型(HMM)理论。

随着应用领域的扩大，小词汇表、特定人、孤立词等这些对语音识别的约束条件需要放宽，与此同时也带来了许多新的问题：第一，词汇表的扩大使得模板的选取和建立发生困难；第二，连续语音中，各个音素、音节以及词之间没有明显的边界，各个发音单位存在受上下文强烈影响的协同发音（Co-articulation）现象；第三，非特定人识别时，不同的人说相同的话相应的声学特征有很大的差异，即使相同的人在不同的时间、生理、心理状态下，说同样内容的话也会有很

大的差异；第四，识别的语音中有背景噪声或其他干扰。因此原有的模板匹配方法已不再适用。

实验室语音识别研究的巨大突破产生于20世纪80年代末：人们终于在实验室突破了大词汇量、连续语音和非特定人这三大障碍，第一次把这三个特性都集成在一个系统中，比较典型的是卡耐基梅隆大学的Sphinx系统，它是第一个高性能的非特定人、大词汇量连续语音识别系统。

这一时期，语音识别研究进一步走向深入，其显著特征是HMM模型和人工神经元网络(ANN)在语音识别中的成功应用。HMM模型的广泛应用应归功于等科学家的努力，他们把原本艰涩的HMM纯数学模型工程化,从而为更多研究者了解和认识，从而使统计方法成为了语音识别技术的主流。

统计方法将研究者的视线从微观转向宏观，不再刻意追求语音特征的细化，而是更多地从整体平均（统计）的角度来建立最佳的语音识别系统。在声学模型方面，以Markov链为基础的语音序列建模方法HMM（隐式Markov链）比较有效地解决了语音信号短时稳定、长时时变的特性，并且能根据一些基本建模单元构造成连续语音的句子模型，达到了比较高的建模精度和建模灵活性。在语言层面上，通过统计真实大规模语料的词之间同现概率即N元统计模型来区分识别带来的模糊音和同音词。另外，人工神经网络方法、基于文法规则的语言处理机制等也在语音识别中得到了应用。

20世纪90年代前期，许多著名的大公司如IBM、苹果、AT&T和NTT都对语音识别系统的实用化研究投以巨资。语音识别技术有一个很好的评估机制，那就是识别的准确率，而这项指标在20世纪90年代中后期实验室研究中得到了不断的提高。其中IBM公司于1997年开发出汉语语音识别系统，次年又开发出可以识别上海话、广东话和四川话等地方口音的语音识别系统ViaVoice'98。它带有一个32,000词的基本词汇表，可以扩展到65,000词,还包括办公常用词条，具有“纠错机制”，其平均识别率可以达到95%。该系统对新闻语音识别具有较高的精度，是目前具有代表性的汉语连续语音识别系统。

我国语音识别研究工作起步于五十年代，但近年来发展很快。研究水平也从实验室逐步走向实用。从1987年开始执行国家863计划后，国家863智能计算机专家组为语音识别技术研究专门立项。目前中科院自动化所、声学所、清华大

学、北京大学那个上的高校及研究单位在大词汇连续语音识别系统上的研究水平已经接近国际先进指标。其中具有代表性的研究单位为清华大学电子工程系与中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室。

清华大学电子工程系语音技术与专用芯片设计课题组，研发的非特定人汉语数码串连续语音识别系统的识别精度，达到94.8%（数字串）和96.8%（定长数字串）。在有5%的情况下，系统识别率可以达到96.9%（长数字串）和98.7%（定长数字串），这是目前国际最好的识别结果之一，其性能已经接近实用水平。研发的5000词邮包校核非特定人连续语音识别系统的识别率达到98.73%，前三选识别率达99.96%；并且可以识别普通话与四川语言，达到实用要求。此外，中科大讯飞输入法在语音信号处理方面也达到了国际先进水平。

中科院自动化所及其所属模式科技公司2002年发布了他们共同推出的面向不同计算平台和应用的“天语”中文语音系列产品——，结束了中文语音识别产品自1998年以来一直由国外公司垄断的历史。

电子科技大学钟林鹏等人优化了语音信号检测方法之一的功率谱算法，从而使语音信号检测更加精准。

山东大学王京辉等人通过对合成语音进行适当语音参数控制和调整从而改变了二次谱提取基频算法，提高了基频提取的准确度，进一步提出了一种新的机遇改进二次普的语音时长规整算法，该算法在保持语音质量的同时，有效降低了整体计算复杂度。作者软件采用VC++和MATLAB混合编程思想，利用该软件可以实现语音变速和变声处理两功能。

哈尔滨工业大学游大涛等人通过优化声学特征的鲁棒特征提取算法改进了在噪音条件下的语音识别技术，此外作者还提出了在鲁棒性方面优于MFCC和PLP的检测方法——基于声源分离机制的语音活动性检测方法。

大连理工大学汪林等人提出了近似个性HRFT的主管选择法、基于对数幅度误差最小化的CAPZ模型、基于共极点/零点（CAPZ）模型串生消除法、结合盲源分离和波束形成的联合分离等方法，这些方法有效改善了语音信号处理技术在噪音环境下的语音识别能力和盲源分离处理能力。

北京交通大学王杏等人提出了基于改进噪声估计和幅度补偿的改进谱减法，该方法在消除噪声的同时能有效避免冤信号收到损伤从而影响混叠语音的分离。

四、语音信号处理的应用

语音信号处理技术室计算机智能接口与人机交互的重要手段之一。其应用市场前景广泛，在一些应用领域中正迅速成为一个关键的具有竞争力的技术。如声控电话转换、声控语音拨号系统、声控智能玩具、信息网络查询、工业控制、家庭服务、通讯服务、旅行服务、医疗服务、银行服务等等。语音识别技术还可以用于自动口语翻译，及通过口语识别技术、及其翻译技术、语音合成技术等相结合，可将一种语言的输入语音翻译为另一种语言的语音输出，实现跨语言的交流。目前美欧及日本、韩国、中国都在开张相关技术的研究，并实现了应用。

五、结论及展望

如今语音信号处理技术已经取得了很大进步，但是目前还是存在很多问题，如说话人发音方式的变化、语音变短、背景噪音、信道失衡等等，有鉴于此，仍然有诸多方面需要进一步探究和完善。

（1）目前使用的语言模型只是一种概率模型，没有用到以语言学为基础的文法模型，因此需要计算机准确理解人类语言，需要优化吸血方法。如特征提取、搜索算法、自适应算法等等。

（2）在一些词汇识别方面，计算机所呈现的语音模型太过局限。例如当用户输入“信噪比”这个词汇，计算机会显示其错误或者不规范。此外，现实世界的声音是多种多样的，当发音和标准声音区别区别较大时，计算机或设备将不能识别或者说识别错误。

（3）语音端点检测受背景噪音的影响很大，这就需要进一步改进技术或方法使其受环境影响更小。

（4）不同的特征之间按一定的法则组合后对识别率具有影响，因此还需要优化相应的算法减小影响。

（5）在语音时长规整技术研究中，有待进一步研究正弦模型，从而改善语音合成等技术。

随着人们对语音技术的需求和重视，语音信号处理技术必将快速发展和具有很大的提高，其应用的范围也会越来越大，并且语音技术的应用价值需要人们继续发现和挖掘。

参考文献

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语音信号处理与及其MATLAB实现分析

目录摘要 (2) 第一章绪论 (3) 1.1 语音课设的意义 (3) 1.2 语音课设的目的与要求 (3) 1.3 语音课设的基本步骤 (3) 第二章设计方案论证 (5) 2.1 设计理论依据 (5) 2.1.1 采样定理 (5) 2.1.2 采样频率 (5) 2.1.3 采样位数与采样频率 (5) 2.2 语音信号的分析及处理方法 (6) 2.2.1 语音的录入与打开 (6) 2.2.2 时域信号的FFT分析 (6) 2.2.3 数字滤波器设计原理 (7) 2.2.4 数字滤波器的设计步骤 (7) 2.2.5 IIR滤波器与FIR滤波器的性能比较 (7) 第三章图形用户界面设计 (8) 3.1 图形用户界面概念 (8) 3.2 图形用户界面设计 (8) 3.3 图形用户界面模块调试 (9) 3.3.1 语音信号的读入与打开 (9) 3.3.2 语音信号的定点分析 (9) 3.3.3 N阶高通滤波器 (11) 3.3.4 N阶低通滤波器 (12) 3.3.5 2N阶带通滤波器 (13) 3.3.6 2N阶带阻滤波器 (14) 3.4 图形用户界面制作 (15) 第四章总结 (18) 附录 (19) 参考文献 (24)

摘要数字信号处理是将信号以数字方式表示并处理的理论和技术。数字信号处理与模拟信号处理是信号处理的子集。数字信号处理的目的是对真实世界的连续模拟信号进行测量或滤波。因此在进行数字信号处理之前需要将信号从模拟域转换到数字域，这通常通过模数转换器实现。而数字信号处理的输出经常也要变换到模拟域，这是通过数模转换器实现的。数字信号处理的算法需要利用计算机或专用处理设备如数字信号处理器（DSP）和专用集成电路（ASIC）等。数字信号处理技术及设备具有灵活、精确、抗干扰强、设备尺寸小、造价低、速度快等突出优点，这些都是模拟信号处理技术与设备所无法比拟的。数字信号处理的核心算法是离散傅立叶变换(DFT)，是DFT使信号在数字域和频域都实现了离散化，从而可以用通用计算机处理离散信号。而使数字信号处理从理论走向实用的是快速傅立叶变换(FFT)，FFT的出现大大减少了DFT的运算量，使实时的数字信号处理成为可能、极大促进了该学科的发展。 MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，和Mathematica、Maple 并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。 MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完相同的事情简捷得多，并且mathwork也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++ ，JAVA的支持。可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用，此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序，用户可以直接进行下载就可以用。

语音信号处理答案

二、问答题（每题分，共分）、语音信号处理主要研究哪几方面的内容？语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语言信号进行处理的一门学科，语音信号处理的理论和研究包括紧密结合的两个方面：一方面，从语言的产生和感知来对其进行研究，这一研究与语言、语言学、认知科学、心理、生理等学科密不可分；另一方面，是将语音作为一种信号来进行处理，包括传统的数字信号处理技术以及一些新的应用于语音信号的处理方法和技术。、语音识别的研究目标和计算机自动语音识别的任务是什么？语音识别技术，也被称为自动语音识别，()，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。计算机自动语音识别的任务就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。、语音合成模型关键技术有哪些？语音合成是实现人机语音通信，建立一个有听和讲能力的口语系统所需的两项关键技术，该系统主要由三部分组成：文本分析模块、韵律生成模块和声学模块。.如何取样以精确地抽取人类发信的主要特征，.寻求什么样的网络特征以综合声道的频率响应，.输出合成声音的质量如何保证。、语音压缩技术有哪些国际标准？二、名词解释（每题分，共分）端点检测：就从包含语音的一段信号中，准确的确定语音的起始点和终止点，区分语音信号和非语音信号。共振峰：当准周期脉冲激励进入声道时会引起共振特性，产生一组共振频率，称为共振峰频率或简称共振峰。语谱图：是一种三维频谱，它是表示语音频谱随时间变化的图形，其纵轴为频率，横轴为时间，任一给定的频率成分在给定时刻的强弱用相应点的灰度或色调的浓淡来表示。码本设计：就是从大量信号样本中训练出好的码本，从实际效果出发寻找好的失真测度定义公示，用最少的搜素和计算失真的运算量。语音增强：语音质量的改善和提高，目的去掉语音信号中的噪声和干扰，改善它的质量三、简答题（每题分，共分）、简述如何利用听觉掩蔽效应。一个较弱的声音(被掩蔽音)的听觉感受被另一个较强的声音(掩蔽音)影响的现象称为人耳的“掩蔽效应”。人耳的掩蔽效应一个较弱的声音(被掩蔽音)的听觉感受被另一个较强的声音(掩蔽音)影响的现象称为人耳的“掩蔽效应”。被掩蔽音单独存在时的听阈分贝值，或者说在安静环境中能被人耳听到的纯音的最小值称为绝对闻阈。实验表明，—绝对闻阈值最小，即人耳对它的微弱声音最敏感；而在低频和高频区绝对闻阈值要大得多。在范围内闻阈随频率变化最不显著，即在这个范围内语言可储度最高。在掩蔽情况下，提高被掩蔽弱音的强度，使人耳能够听见时的闻阈称为掩蔽闻阈(或称掩蔽门限)，被掩蔽弱音必须提高的分贝值称为掩蔽量(或称阈移)。、简述时间窗长与频率分辨率的关系。采样周期、窗口长度和频率分辨率△之间存在下列关系：△(*) 可见，采样周期一定时，△随窗口宽度的增加而减少，即频率分辨率相应得到提高，但同时时间分辨率降低；如果窗口取短，频率分辨率下降，而时间分辨率提高，因而二者是矛盾的。、简述时域分析的技术（最少三项）及其在基因检测中的应用。（）

数字信号处理教语音信号处理课程设计心得

这次课程设计虽然遇到了很多问题，很多困难，但是也学到了很多东西。不仅学到了书本上的东西，而且学到了很多课本上没有的东西，很多程序里的东西，特别是程序语法，总是有错误，但是总是不知道错在哪里，在细心的检查下，终于找出了错误和警告，排除困难后，程序编译就通过了，心里终于舒了一口气。还有各种各样问题，通过查网络和请教同学来弄明白，这个过程是痛苦的，有时候有些问题不能马上解决，感到很头痛，真想放弃这个问题，但是坚持下来，并且解决这些问题的时候，真的有种苦尽甘来的感觉。应用MATLAB进行语音信号的处理是与我们所学课程及专业紧密相连的，有着很强的实践性。做这个课程设计的时候，并不是非常的顺利，我也有遇到很多困难。刚开始，我用自己的mp3录制的一个wav文件做语音信号处理，程序始终现实如下错误提示： ??? Error using ==> wavread Error using ==> wavread Data compression format (IMA ADPCM) is not supported. 我在查阅了很多资料，在网上也查阅相关信息，花费了大量时间也没找出结果，最后发现在WAV格式的语音文件有两种格式，即PCM格式和IMA ADPCM格式，而在MATLAB中用wavread函数进行语音处理时，并不能直接处理IMA ADPCM格式的语音信号，经

过格式转换之后（选择PCM格式），我运行出了正确的结果。刚开始由于对滤波器的滤波原理并不是很了解，于是我又翻出学过的数字信号处理课本，认真研究起各种滤波器了，这才使我明白了大多数滤波器是如何工作地，不再单单只是懂理论，理论与实际相结合是很重要的，只有理论知识是远远不够的，只有把所学的理论知识与实践相结合起来，从理论中得出结论。实验过程中，我感觉到初始语音信号和滤波输出后的语音信号在音色上有一定的差别，这说明了信号在处理、传输过程中有损耗。不管对于什么样的课题，其实也是有很多东西可以发掘的，这需要我们在平时多积累，多思考，只有这样，才能取得更大的进步，才能学有所用，学有所长。通过这次设计，进一步加深了对数字信号处理的了解，让我对它有了更加浓厚的兴趣。通过这次课程设计使我懂得了，平时的理论知识只有通过自己动手做一个课题，从做这个课题的过程中发现问题，解决问题，这个学习的过程，会比我们平时只通过课堂上听讲得到的知识更加生动立体，跟让人记忆深刻。在设计的过程中，我发现同学间的互帮互助真的很重要。当我们有问题的时候，大家一起讨论，将自己的观点表达出来，当发现别人的观点与自己的不同的时候，我们通过查阅资料找到最终正确的答案，这个过程是互利互惠的。这也培养了我们以后走上工作岗位后的团队精神，对我们以后的为人处世都有很大帮助。同时我们在设计的过程中发现了自己的不足之处，对以前所学过的知识理

会计专业知识综述论文

一、专业课程知识综述（一）基础会计核心知识及学习收获 1、会计作为一项记录，计算和考核收支的工作，在公元前一千年左右就出现了。但是，具体诞生在何时、发源于何地，至今尚很难确切地加以考证。早期的会计是比较简单的，只是对财物的收支进行计算和记录。随着社会生产的日益发展和科学技术水平的不断进步与发展，会计经历了一个由简单到复杂，由低级到高级的漫长发展过程，经历了古代会计，近代会计，和现代会计三个发展阶段。现代会计有两大分支，即财务会计与管理会计。财会会计是以传统会计的确认、计量、记录和报告为主要内容，向外界信息使用者提供会计报表。它具有事后核算、对外提供决策所需的信息和遵循一定的格式要求的特点。管理会计是适应现代企业管理的需要，突破原有会计领域而发展起来的一门相对独立的会计学科，它主要向管理者提供有特殊用途的信息，它具有事前预测、注重对内提供决策所需的信息，且无一定的格式要求的特点。 2、会计的两大职能是核算和监督。会计核算以货币为主要计量单位，具有完整、连续、系统性。会计核算职能：五个环节－确认、计量、记录、计算、报告；三项工作－记帐、算帐、报帐；七种方法－设置会计科目和帐户、复式记帐、填制和审核会计凭证、登记帐簿、成本计算、财产清查、编制会计报表。会计监督是对特定主体的经济活动的合法性和合理性进行监督，就是通过预测、决策、控制、分析、考评等具体方法，促使经济活动按照规定的要求运行，以达到预期的目的。二者联系与区别：核算是监督基础；监督是核算的质量保证。 3、会计假设亦称会计的前提，是指在特定的经济环境中，根据以往的会计的实践和理论，对会计领域中尚未肯定的事项所做出的合乎情理的假说或设想。包括会计主体假设，持续经营假设，会计期间假设和货币计量假设。 4、会计又称“会计准则”。它是建立在会计目标、会计假设及会计概念等会计基础理论之上具体确认和计量会计事项所应当依据的概念和规则。会计原则对于选择会计程序和方法具有重要的指导作用。我国财政部在其首次拟定的《企业会计准则》中用明文分别规定为四个：会计主体、持续经营、会计分期、货币计量。

语音信号处理 (第2版)赵力编著语音信号处理勾画要点

语音信号处理（第2版）赵力编著重点考点第2章语音信号处理的基础知识 1.语音（Speech）是声音（Acoustic）和语言（Language）的组合体。可以这样定义语音：语音是由一连串的音组成语言的声音。 2.人的说话过程可以分为五个阶段：（1）想说阶段（2）说出阶段（3）传送阶段（4）理解阶段（5）接收阶段。 3.语音是人的发声器官发出的一种声波，它具有一定的音色，音调，音强和音长。其中，音色也叫音质，是一种声音区别于另一种声音的基本特征。音调是指声音的高低，它取决于声波的频率。声音的强弱叫音强，它由声波的振动幅度决定。声音的长短叫音长，它取决于发音时间的长短。 4.说话时一次发出的，具有一个响亮的中心，并被明显感觉到的语音片段叫音节（Syllable）。一个音节可以由一个音素（Phoneme）构成，也可以由几个音素构成。音素是语音发音的最小单位。任何语言都有语音的元音（Vowel）和辅音（Consonant）两种音素。 5.元音的另一个重要声学特性是共振峰（Formant）。共振峰参数是区别不同元音的重要参数，它一般包括共振峰频率（Formant Frequency）的位置和频带宽度（Formant Bandwidth）。 6.区分语音是男声还是女声、是成人声音还是儿童声音，更重要的因素是共振峰频率的高低。 7.浊音的声带振动基本频率称基音周期（或基音频率），F0表示。 8.人的听觉系统有两个重要特性，一个是耳蜗对于声信号的时频分析特性；另一个是人耳听觉掩蔽效应。 9.掩蔽效应分为同时掩蔽和短时掩蔽。 10.激励模型：一般分成浊音激励和清音激励。浊音激励波是一个以基音周期为周期的斜三角脉冲串。 11.声道模型：一是把声道视为由多个等长的不同截面积的管子串联而成的系统。按此观点推导出的叫“声管模型”。另一个是把声道视为一个谐振腔，按此推导出的叫“共振峰模型”。 12.完整的语音信号的数字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。 13.语谱图：人们致力于研究语音的时频分析特性，把和时序相关的傅立叶分析的显示图形。第三章语音信号分析 1.贯穿于语音分析全过程的是“短时分析技术”。 2.语音信号的数字化一般包括放大及增益控制、反混叠滤波、采样、A/D变换及编码（一般就是PCM码）；预处理一般包括预加重、加窗和分帧等。 3.预滤波的目的有两个：

基于Matlab的语音信号处理与分析

系（院）物理与电子工程学院专业电子信息工程题目语音信号的处理与分析学生姓名指导教师班级学号完成日期：2013 年5 月目录 1 绪论 (3) 1.1课题背景及意义 (3) 1.2国内外研究现状 (3) 1.3本课题的研究内容和方法 (4) 1.3.1 研究内容 (4) 1.3.2 开发环境 (4) 2 语音信号处理的总体方案 (4) 2.1 系统基本概述 (4) 2.2 系统基本要求与目的 (4) 2.3 系统框架及实现 (5) 2.3.1 语音信号的采样 (5) 2.3.2 语音信号的频谱分析 (5) 2.3.3 音乐信号的抽取 (5) 2.3.4 音乐信号的AM调制 (5) 2.3.5 AM调制音乐信号的同步解调 (5) 2.4系统设计流程图 (6) 3 语音信号处理基本知识 (6) 3.1语音的录入与打开 (6)

3.2采样位数和采样频率 (6) 3.3时域信号的FFT分析 (7) 3.4切比雪夫滤波器 (7) 3.5数字滤波器设计原理 (8) 4 语音信号实例处理设计 (8) 4.1语音信号的采集 (8) 4.3.1高频调制与低频调制 (10) 4.3.2切比雪夫滤波 (11) 4.3.3 FIR滤波 (11) 5 总结 (12) 参考文献 (13) 语音信号的处理与分析【摘要】语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴的学科，是目前发展最为迅速的信息科学研究领域的核心技术之一。通过语音传递信息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息形式。 Matlab语言是一种数据分析和处理功能十分强大的计算机应用软件，它可以将声音文件变换为离散的数据文件，然后利用其强大的矩阵运算能力处理数据，如数字滤波、傅里叶变换、时域和频域分析、声音回放以及各种图的呈现等，它的信号处理与分析工具箱为语音信号分析提供了十分丰富的功能函数，利用这些功能函数可以快捷而又方便地完成语音信号的处理和分析以及信号的可视化，使人机交互更加便捷。信号处理是Matlab重要应用的领域之一。本设计针对现在大部分语音处理软件内容繁多、操作不便等问题，采用MATLAB7.0综合运用GUI界面设计、各种函数调用等来实现语音信号的变频、变幅、傅里叶变换及滤波，程序界面简练，操作简便，具有一定的实际应用意义。最后，本文对语音信号处理的进一步发展方向提出了自己的看法。【关键词】Matlab 语音信号傅里叶变换低通滤波器

电大会计专科毕业论文

电大会计专科毕业论文标准化管理处编码[BBX968T-XBB8968-NNJ668-MM9N]

中央广播电视大开放教育天津广播电视大学专科毕业综合实践会计专业课程知识综述及个人应用研究报告作者：学校：专业：会计学年级学号：指导老师：年月目录一、会计核心知识综述----------------------------1页（一）基础会计核心知识及学习收获--------------------1-2页（二）中级会计核心知识及学习收获--------------------3页二、个人应用研究报告------------------------------------4-5页

内容摘要基础会计学是管理类各专业了解会计基本理论和基本方的的专业基础课程，复式记账原理及借贷复式记帐法的具体运用作为该门课程的核心内容，如果说复式记帐是整个会计核算的方法基础会计恒等式由是整个会计核算的理论基础，中级财务会计属于会计实务类型的学科，它主要是在会计学原理的基础上，以准则为中心，讲解对日常生活中或非日常生活中发生的经济交易与事项如何进行确认，计量，记录，报告等方面的知识．

《语音信号处理》期末考试试题

2011-2012学年第一学期《语音信号处理》期末考试试题（A）适用班级：时量：120分钟闭卷记分：考生班级：姓名：学号：注：答案全部写在答题纸上，写在试卷上无效！一、填空题：（共7小题，每空2分，共20分） 1、矢量量化系统主要由编码器和组成，其中编码器主要是由搜索算法和构成。 2、基于物理声学的共振峰理论，可以建立起三种实用的共振峰模型：级联型、并联型和。 3、语音编码按传统的分类方法可以分为、和混合编码。 4、对语音信号进行压缩编码的基本依据是语音信号的和人的听觉感知机理。 5、汉语音节一般由声母、韵母和三部分组成。 6、人的听觉系统有两个重要特性，一个是耳蜗对于声信号的时频分析特性；另一个是人耳听觉的效应。 7、句法的最小单位是，词法的最小单位是音节，音节可以由构成。二、判断题：（共3小题，每小题2分，共6分）

1、预测编码就是利用对误差信号进行编码来降低量化所需的比特数，从而使编码速率大幅降低。（） 2、以线性预测分析-合成技术为基础的参数编码，一般都是根据语音信号的基音周期和清/浊音标志信息来决定要采用的激励信号源。（） 3、自适应量化PCM就是一种量化器的特性，能自适应地随着输入信号的短时能量的变化而调整的编码方法。（）三、单项选择题：（共3小题，每小题3分，共9分） 1、下列不属于衡量语音编码性能的主要指标是（）。（A）编码质量（B）矢量编码（C）编码速率（D）坚韧性 2、下列不属于编码器的质量评价的是（）（A）MOS （B）DAM（C）DRT（D）ATC 3、限词汇的语音合成技术已经比较成熟了，一般我们是采用（）作为合成基元。（A）词语（B）句子（C）音节（D）因素四、简答题：（共2小题，每小题12分，共24分） 1、画出矢量量化器的基本结构，并说明其各部分的作用。 2、试画出语音信号产生的离散时域模型的原理框图，并说明各部分的作用。五、简答题：（共5小题，前三小题，每题5分，后两小题，每题10分，共35分） 1、线性预测分析的基本思想是什么？

通信中的语音信号处理复习大纲

《通信中的语音信号处理》复习大纲北科大版 1、了解语音信号处理的目的、实质和发展历史；实质：是研究用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门学科目的：通过处理得到一些反映语音信号重要特征的语音参数以便高效地传输或储存语音信号所包含的信息。通过对语音信号进行某种运算以达到某种要求。发展历史：1876年电话的发明，贝尔（Bell）； 1939年声码器的研制成功—声源＋声道； 1947年贝尔实验室发明语谱图仪—语音识别研究的开始； 50年代第一台口授打字机和英语单词语音识别器； 60年代出现了第一台以数字计算机为基础的孤立词语音识别器和有限连续语音识别器； 70年代动态规划技术、隐马尔可夫模型、线性预测技术和矢量量化码书生成方法用于语音编码和识别； 80、90年代语音处理技术产品化—IBM Tangora-5和Tangora-20英语听写机，Dragon Dictate 词汇翻译系统(70000)，汉语听写机。 CMU语音组研制成功SPHINX系统（997，95.8%); 国内，清华大学、中科院声学所和中科院自动化所在汉语听写机研究方面有一定成果。（除了属于这种LPC[线性预测分析法]的方法外，还开发了各种数字语音处理方法。到目前为止，相继实现了语音编码、语音分析、语音合成、语音修正、语音识别、说话者识别等各种具体应用系统。） 2、理解和掌握语音信号的表示和处理方法，常用的语音编码的采样率和相应的数字语音信号的速率； 1.语音表示方法的选择：要保存语音信号中的消息内容；表示形式要便于传输和存储、变换和处理，不至于严重损害消息的内容，有用信息更易于被提取； 2. 语音信号数字表示的优点：数字技术能完成许多很复杂的信号处理工作；语音可以看成是音素的组合，具有离散的性质，特别适合于数字处理；数字系统具有高可靠性、价廉、紧凑、快速等特点，很容易完成实时处理任务；数字语音适于在强干扰信道中传输，易于和数据一起在通信网中传输，也易于进行加密传输。 3. 语音信号的数字表示方法：波形表示—采样和量化，保持波形；参数表示—激励源和模型参数（第二章）语音信号的特点—短时平稳性 4. 处理方法：短时时域处理方法—短时能量、短时平均过零率以及短时自相关函数计算短时频域分析—短时傅立叶分析线性预测技术—本质上属于时域分析方法，但其结果可以是频域参数倒谱和同态分析、矢量量化和隐马尔可夫模型 5. PCM编码：采样率：8000次/second，均匀量化：采样率12bps信号速率96kbps，非均匀量化：采样率8bps信号速率64kbps ADPCM：采样率：8khz速率：32kbps 3、理解语音信号的产生过程、发生机理和语音信号的声学特性；产生过程：语音是说话人和听者之间相互传递的信号，传递的媒介是声波，说话人的发音器官做出发声动作，接着空气振动形成声波，声波传到听者的耳朵里，立刻引起听者的听觉反应发生机理：声学特性：频率：与音高有关；振幅：与响度有关。 4、理解和掌握语音信号浊音的基音频率、共振峰，及共振峰的计算方法；浊音的基音频率(F0)：由声带的尺寸、特性和声带所受张力决定，其值等于声带张开和闭合一次的时间的倒数。人类基音频率的范围在60Hz至450Hz左右。共振峰（formant)：声道是一个谐振腔，当激励的频率达到至声道的固有频率，则声道会以最大的振幅振荡，此时的频率称之为共振峰或共振峰频率。声道具有的一组共振峰，声道的频谱特性主要反映出这些共振峰的不同位置以及各个峰的频带宽度。共振峰及其带宽取决于声道某一瞬间的形状和尺寸，因而不同的语音对应于一组不同的共振峰参数。实际应用中，头三个共振峰最重要。

课程四设计_基于IIR的有噪声语音信号处理

《基于IIR的有噪声语音信号处理》第1章绪论 (1) 第2章基于滤波器的语音信号的处理 (2) 2.1语音信号的采集 (2) 2.2设计IIR数字滤波器 (2) 2.3用滤波器对加噪语音信号进行滤波 (7) 第3章仿真及其结果分析 (7) 3.1 语音信号的时频分析 (7) 3.2 加噪后的语音信号及其频谱分析 (9) 3.3 比较滤波前后语音信号的波形及频谱 (10) 3.4 IIR滤波器处理结果的的分析 (16) 第二章：基于滤波器的语音信号的处理选择一个语音信号作为分析的对象，或录制一段语音信号，对其进行频谱分析；利用MATLAB中的随机函数产生噪声加入到语音信号中，模仿语音信号被污染，并对其进行频谱分析；设计IIR数字滤波器，并对被噪声污染的语音信号进行滤波，分析滤波后信号的时域和频域特征，最后回放语音信号。 2.1 语音信号的采集利用WINDOWS 操作系统可以进行数字信号的采集。将话筒输入计算机的语音输入插口上,启动录音机。按下录音按钮,接着对话筒说话“语音信号处理”,说完后停止录音,屏幕左侧将显示所录声音的长度。点击放音按钮,可以实现所录音的重现。以文件名“speech”

保存入g :\ MATLAB \ work 中。可以看到,文件存储器的后缀默认为. wav ,这是WINDOWS 操作系统规定的声音文件存的标准。 1、原始信号的采集及分析源程序： [y1,fs,bits]=wavread('D:\MATLAB\ai2.wav'); sound(y1,44000); %播放语音信号 y=fft(y1); %对信号做FFT变换 f=fs*(0:511)/1024; figure(1) subplot(2,1,1); plot(abs(y(1:512))) %做原始语音信号的FFT频谱图 title('原始语音信号FFT频谱') subplot(2,1,2);%做原始语音信号的时域图形 plot(y1) title('原始语音信号波形'); xlabel('时间 n'); ylabel('幅值 n'); 2.2设计IIR数字滤波器 IIR滤波器设计方法有间接法和直接法，间接法是借助于模拟滤波器的设计方法进行的。其设计步骤是：先设计过渡模拟滤波器得到系统函数H（s），然后将H（s）按某种方法转换成数字滤波器的系统函数H(z)。FIR滤波器比鞥采用间接法，常用的方法有窗函数法、频率采样发和切比雪夫等波纹逼近法。对于线性相位滤波器，经常采用FIR滤波器。

课程综述(定稿)

天津广播电视大学11（秋）行政管理专业（专科）科毕业论文《人力资源管理》课程综述姓名：张恒学号： 1112001453824 分校：西青电大专业：行政管理指导老师：邵忠望时间： 2013.09

目录内容摘要 (3) 关键字 (3) 引言 (4) 正文《人力资源管理》课程知识综述一、《人力资源管理》的主要内容………………………………（4-6）二、激励原理在企业管理中的应用 (6) （一）激励原理的基本概述.................................................（6-7）（二）原理在实际工作中的具体应用.................................（7-8）（三）案例分析....................................................................（9-11）三、学习后的心得与体会 (11) 参考文献 (12)

内容摘要人力资源是一个企业获取竞争优势的重要途径，是实现企业目标的最重要的保证。现代人力资源管理的思想已被越来越多的企业、事业单位接受，并开始向外延伸。人力资源已逐渐超越物质资源成为组织的核心资源。人力资源管理对于组织和个人的发展具有重要的作用。企业环境和人员是一直在变化的，如何进行动态的人力资源规划，是各企业亟待解决的问题。本文主要概括人力资源的核心知识点，就激励原理在实际工作中的应用进行了说明和分析，最后写出了自己的学习体会。关键字：企业管理、激励理论、激励的方法、作用分析。

《人力资源管理》课程知识综述人力资源管理是指运用现代化的科学方法，对与一定财力、物力、相结合的人力进行合理的培训、组织和调配，使人力、财力、物理经常保持最佳比例，同时对人的思想、心理和行为进行恰当的引导、控制和协调，通过加强人力资源管理，可以充分发挥人的主观能动性，使人尽其才、事得其人、人事相宜，最中实现组织目标和人力资源的价值。本课程共分为十二章，从人力资源的原理、方法等方面进行了介绍，以下针对该课程的核心知识进行了概括和总结。一. 《人力资源管理》的主要内容第一章. 人力资源导论：人力资源，在广义上指一定区域内的人口总量；狭义上指劳动力资源，即一定时间、一定地域内有劳动能力的适龄人口及实际参加社会劳动的非适龄人口的总和。人力资源管理就是指运用现代化的科学方法，对与一定财力、物力相结合的人力进行合理的培训、组织和调配，使人力、财力、物力经常保持最佳比例，同时对人的思想、心理和行为进行恰当的诱导、控制和协调，充分发挥人的主观能动性，使人尽其才，事得其人，人事相宜，以实现组织目标和人力资源的价值。第二章. 人力资源管理与组织战略：人力资源管理与组织战略的形成之间具有相互依赖的互动关系。在现实中，制定组织战略的过程实际也是一个与制定职能战略互动的过程。从这个角度看，人力资源管理是组织战略形成中不可或缺的部分。他决定组织人员的配置、培训、绩效管理和薪酬战略，最大限度的调动和发挥组织员工的积极性和创造性，从而帮助组织提高经营绩效，创造竞争优势。第三章. 人力资源规划：人力资源规划是预测未来的组织任务和环境对组织的要求以及为完成这些任务和满足这些要求而提供人员的过程。其目的是为了员工和组织的利益，特别在人力资源短缺时，最有效的利用人才。人力资源规划过程包括五个步骤：1、预测未来的人力资源供给2、预测未来的人力资源需求3、供给与需求的平衡4、制定能满足人力资源的需求的政策和措施5、评估规划的有效性并进行调整、控制和更新。第四章. 人力资源会计：人力资源会计是指把人的成本和价值作为组织的资源而进行的计量和报告。人力资源成本可以分为获得成本、开发成本、使用成本、保障成本和离职成本。人力资源投资是指改变人力资源结构、提高人力资源质量、增强人力资源的工作技能的投资，通常包括教育投资、

(完整)《语音信号处理》期末试题总结,推荐文档

2011-2013学年《语音信号处理》期末考试试题适用班级：时量：120分钟闭卷记分：考生班级：姓名：学号：注：答案全部写在答题纸上，写在试卷上无效！一、填空题：（每空2分） 1、矢量量化系统主要由编码器和译码器组成，其中编码器主要是由搜索算法和码书构成。P101 2、基于物理声学的共振峰理论，可以建立起三种实用的共振峰模型：级联型、并联型和混合型。P18 3、语音编码按传统的分类方法可以分为波形编码、参数编码和混合编码。P137 4、对语音信号进行压缩编码的基本依据是语音信号的冗余度和人的听觉感知机理。 P137-138 5、汉语音节一般由声母、韵母和声调三部分组成。P10 6、人的听觉系统有两个重要特性，一个是耳蜗对于声信号的时频分析特性；另一个是人耳听觉的掩蔽效应。P22 7、句法的最小单位是词，词法的最小单位是音节，音节可以由音素构成。P9 8、复倒谱分析中避免相位卷绕的算法，常用的有微分法和最小相位信号法。P62 9、语音信号处理也可以简称为语音处理，它是利用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门学科，包括语音编码、语音合成、语音识别、说话人识别和语音增强等五大分支。P3 10、语音信号处理也可以简称为语音处理，它是以数字信号处理和语音学为基础而形成的一个综合新的学科，包括发音语音学、声学语音学、听觉语音学和心理学等四大分支。P2，6 11、语音的四大要素：音质、音调、音强和音长。P9 12、人类发音过程有三类不同的激励方式，因而能产生三类不同的声音，即浊音、清音、和爆破音。P8 13、元音的一个重要声学特性是共振峰，它是区别不同元音的重要参数，它一般包括共振峰频率的位置和频带宽度。 14、语音信号的倒谱分析就是求取语音倒谱特征参数的过程，它可以通过同态信号处理来实现。P56 二、判断题：（每小题2分）√× 1、预测编码就是利用对误差信号进行编码来降低量化所需的比特数，从而使编码速率大幅降低。（×）P143 2、以线性预测分析-合成技术为基础的参数编码，一般都是根据语音信号的基音周期和清/浊音标志信息来决定要采用的激励信号源。（×）P181 3、自适应量化PCM就是一种量化器的特性，能自适应地随着输入信号的短时能量的变化而调整的编码方法。（×）P142 4、线性预测法正是基于全极点模型假定，采用时域均方误差最小准则来估计模型参数的。（×）P72 5、波形编码是依赖模型假定的语音编码方法。（×）P137 6、掩蔽效应是使一个声音A能感知的阀值因另一个声音B的出现而提高的现象，这时A叫

语音信号处理复习纲要

Ch1 绪论 §1.1 语音信号处理概述一、语音、语音信号处理的名词解释 1、语音：是语言的声学表现，是声音和意义的结合体，是相互传递信息的重要手段，是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息的形式。 2、语音信号处理：是研究用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门学科，它是一门新兴的学科，同时又是综合性的多学科领域和涉及很广的交叉学科。二、语音处理技术的应用领域语音处理技术的应用领域包括：工业、军事、交通、医学、民用等。三、语音信号采用数字处理的原因（数字语音的优点）语音信号均采用数字处理，是因为数字处理与模拟处理相比具有许多优点： 1、数字技术能够完成许多很复杂的信号处理工作； 2、通过语音进行交换的信息本质上具有离散的性质，语音可以看做是音素的组合，适合数字处理； 3、数字系统具有高可靠性、廉价、快速等优点，容易完成实时处理任务； 4、数字语音适合在强干扰信道中传输，也易于加密传输。四、语音学的名词解释语音学：是研究言语过程的一门科学，它包括三个研究内容：发音器官在发音过程中的运动和语音的音位特性；语音的物理特性；以及听觉和语言感知。 §1.2 语音信号处理的发展概况一、语音信号处理的发展史 1、1874年：电话的发明时现代语音通信的开端； 2、1939年：通道声码器技术； 3、40年代后期：语谱仪； 4、50年代初：第一台口授打字机和英语单词语音识别器； 5、60年代：Fant发表《语音产生的声学理论》； 6、70年代初：Flanagan著作《语音分析、合成和感知》； 7、90年代以来：语音识别的研究由实验室走向实用化。二、语音编码、语音合成、语音识别名词解释 1、语音编码：语音编码技术是伴随着语音信号的数字化而产生的，目前主要应用在数字语音通信领域。 2、语音合成：语音合成的目的是使计算机能像人一样说话，它是一种人机语音通信技术，应用领域广泛。 3、语音识别：语音识别是使计算机判断出所说的话得内容，和语音合成一样也是一种人机语音通信技术。为了实现人机语音通信，必须具备语音识别和语音理解两种功能 Ch2 基础知识 §2.2 语音产生的过程一、现代语音学发展的三个分支：发音语音学、声学语音学、听觉语音学。二、语音、清音、浊音的名词解释及语音的产生过程（名词解释、简答，集中备课） 1、语音：声音是一种波，能被人耳听到，振动频率在20Hz-20kHz之间。语音室声音的一种，它是由人的发音器官发出的、具有一定语法和意义的声音。语音的振动频率最高可达15kHz左右。 2、人类生成语音过程的第一阶段包括神经核肌肉的生理学阶段和产生语音波、传递语音波的物理阶段。 3、语音由声带振动或不经声带振动来产生，其中由声带振动产生的音统称为浊音，而不由声带振动产生的音统称为清音。浊音中包括所有的元音和一些辅音，清音包括另一部分辅音。

语音信号处理课程设计

武汉科技大学语音信号处理系统体验报告专业：电子信息工程班级：1301 班学号：201304135050 姓名：揭璐璐 2016 年5 月15 日

一、系统名称：语音合成应用系统：VoiceReader语音合成软件二、系统基本情况： VoiceReader使用了北京捷通华声语音技术公司灵云平台语音合成（TTS）技术能力，又称文语转换技术，能将任意文本信息实时转化为标准流畅的语音朗读，简单讲就是让“机器开口讲话”.TTS技术涉及声学、语言学、数字信号处理、计算机科学等多个学科技术，是语言信息处理领域的一项前沿技术。通过TTS技术，计算机可以在任何时候将任意文本“轻松”转换成具有高自然度的语音，从而真正实现让机器“像人一样开口说话”。 VoiceReader 5.0.0默认支持中文、英文、粤语等语言；支持男声、女声、童声等多种音色。将多种不常用、不适用的特效去除，仅保留最基本的音量、音高、语速进行调节等功能，使操作更加简单。流程一目了然；还提供单次播放、循环播放等丰富的播放模式，并可自定义循环播放的间隔时间。并且定制化后的VoiceReader 5.0.0不但提供阿拉伯语、法语、日语、韩语、俄语、西班牙语、泰语、葡萄牙语、德语、粤语、意大利语、印尼语、加拿大法语、土耳其语、荷语、希腊语、美式英语、墨西哥西班牙语等20种语言的语音合成，并有近50余种发音人可供选择。

三、体验步骤： 1.打开软件 2.在面板上输入或打开需要朗读的文本

3.设置，选择需要的语言，发音人，音量，音高和语速。 4.设置背景音乐，并设置背景音乐音量。 5.播放设置，设置循环播放模式和播放间隔，按下播放键开始播放。按停止键停止。最后通过合成文件按钮合成文件保存。

会计专业课程知识综述及个人应用研究报告

会计专业课程知识综述及个人应用研究报告目录一、会计核心知识综述----------------------------1页（一）基础会计核心知识及学习收获--------------------1-2页（二）中级会计核心知识及学习收获--------------------3页二、个人应用研究报告------------------------------------4-5页

会计专业课程知识综述及个人应用研究报告（一）基础会计核心知识学习收获会计是以货币作为主要计量单位，以会计凭证为依据，借助于专门的程序及方法，对特定主体的经济活动进行全面、综合、连续、系统的核算与监督的一种管理活动。会计对象就是会计核算和监督的内容。具体指社会再生产过程中能够用货币计量的经济活动，或者说是再生产过程中的资金运动。会计要素和会计等式。是指对会计对象具体内容所做的最基本分类，是会计对象基本的、主要的组成部分。会计等式，是指运用数学方程的原理来描述会计对象的具体内容，即会计要素之间相互关系的一种表达式。它分为静态会计等式、动态会计等式和扩展会计等式。账户、复式记账和借贷记账法账户和会计科目的含义以及两者的关系；账户的结构、账户中多个项目的作用以及各个项账目之间的关系；会计科目的内容、级次和编号；复式记账的原理和特点；借贷记账法的原理及其方法体系——记录方法、账户结构、记账规则和试算平衡方法懂得账户和复式记账的原理和方法；掌握借贷记账法的原理、记录方法、账户结构、记账规则和试算账户分类。账户分类最基本和最主要的是按账户和经济内容分类和用途结构分类。了解如何按账户的经济内容和用途、结构进行分类，一般都分为哪些类别，以及各类中一般都有哪些账户。会计凭证。要深刻理解会计凭证在会计核算中的重要地位，以及会计凭着必须真实可靠的重要性；掌握会计凭证的编制和审核方法。会计账簿。是由具有一定格式、相互联结的账页组成，以会计凭证为依据，全面、连续、系统地记录各项经济业务的簿籍。可以为经营管理提供系统、完整的会计核算资料，可以正确地计算成本费用和经营成果，为财务成果的分配提供依据；利用账簿提供的资料进行账实核对，可以检查账实是否相符，从而有利于保证各项财产物资和资金的安全完整和合理使用；账簿所提供的资料既是编制会计报表的主要依据，又是进行会计分析和会计检查的必要依据；通过设置和登记账簿，既便于保存会计资料和日后查阅使用，又便于会计核算工作的分工财产清查。主要了解财产清查的含义和分类、财产清查的组织与方法、财产清查的结果的账务处理。要求准确理解财产清查的意义，并在了解财产清查的组织和方法的基础上，掌握存活的两种盘存制度及会计处理方法，以及财产清查结果的账务处理。会计报表。理解财务会计报告的含义和构成，会计报表的含义、组成和分类；财务会计报告和会计报表的信息质量及编辑要求；还应懂得财务会计报告和会计报表时会计核算的最终成 1