语音识别(一)：特征抽取～1.1 抽样(sampling)和量化(quantization)

1. 采样(sampling)：一个信号通过度量它在特定时刻的振幅来进行抽样。

　　采样的目的是还原出声音的波形。在足够密集的采样频率下，人声的每个波形都能有多于两个的采样，这样的采样记录下说话人声音的频率和振幅(amplitude)。

　　在高频声音波形下，每个波形可能只有2-3个采样；而在低频声音波形下，每个波形可能有5-6个采样，每个采样宽度范围设定好，如paInt16。这样就可以在采样率固定的情况下，体现出声音波形的高低频/音高、高低振幅/响度。

----拓展:

----拓展：声波特征：频度(frequency)和振幅(amplitude)

频度(频率)，又称为周(cycle)：是1s之内完整波重复的次数，如：某段音频在0.11s之内有28个完整的波形，那波的频度是255hz或255周
振幅，表示空气压力变化的大小。正轴表示该时刻空气压力比较高，0值表示空气压力正常，负值表示低于空气压力(我也不知道他们怎么测得)
感知特性：音高(pitch)和响度(loudness)。音高与频度有关的感知特性；响度是与振幅有关的感知特性
- ----[转]负分贝：声强小于2×10-5Pa的声音响度的都为负分贝数了。就像开尔文温标转化为摄氏温标一样，开尔文温标没有负数，摄氏温标就有负数了。例如，冬天哈尔滨室外温度-37℃，这个负数温度也是有温度的，只是温度低而已。有些人能够听到-10dB的声音呢！人耳就是天生的分贝转换器。潜水艇上的听音器可以听到水下100m外的一只虾吃食物的声音为-80dB，20英里外一个人的说话声为-30dB。所以，负分贝的声音是人耳听不到的，但是，它是客观存在的
注意：实际音频中波形虽然完整连续，但他们不规则不均匀
帧(frame)：一般为10s-30ms，通常取20ms，在极短时间内，声音波形可以被认为是均匀的

----采样率(sampling rate)：每秒提取的样本数目。常用的采样率有8000hz和16000hz

根据奈奎斯特定理：采样频率不应低于声音信号最高频率的两倍，这样才能把以数字表达的声音还原成原来的声音。
即：为了精确地测量声波，每周(每个声波)至少需要来嗯个采样：一个采样用于测来嗯声波的正侧部分，一个用于测量声波的负侧部分。如果每周的样本多于两个，将能够增加振幅的精确度，如果样本少于两个，声波就会遗漏部分频度
即，可能测量到的最大频度的波九十那些频度等于采样率一般的波(因为每个波需要两个采样)
如：人类语音的频度都低于10000hz，为了保证准确，必须有20000hz的抽样。注意：这里的10000hz是声波频度，而20000hz是采样次数频度，这两个虽然都是赫兹，但是别弄混了，一个是音频完整波形重复次数，一个是采样次数

2. 量化

量化就是用整形值存储采样测得的振幅值。在python～pyaudio中，有paInt8、16、32等采样位数，8比特bit采样能够给出的整形采样范围是-128～127，16位比特能够给出的整形范围是-32768～32767。

在pyaudio.stream录音采样过程中，

采样数sample_num=sample_rate * frame_duration_ms/1000 ; 采样字节大小/长度sample_size=sample_num * sample_width/8

采样宽度有8位、16位、32位，如果sample_width=paInt16，每个采样是两个字节，160个采样的sample_size是320，所以要注意frame_num和len(chunk),chunk = pyaudio.stream.read(frame_num)的长度。

参考：

Daniel Jurafsky, James H. Martin, 《speech and language processing》, 冯志伟, 译，《自然语言处理综论》，第七章--HMM与语音识别
https://blog.csdn.net/hh_1206/article/details/77540379