Page 82 - 蒙古语科尔沁土语研究体

Research on Mongolian Khorchin Dialect
蒙古语科尔沁土语研究

据格式规范性与统一性的要求，音频格式转换成为首要任务。通常，将各类音频
格式统一转换为 WAV 格式是较为理想的选择。WAV 格式作为无损音频格式的典
型代表，能够以最高保真度保留语音信号的原始特性，其在采样率、位深度等关

键参数上具备高度的可定制性，可依据具体研究需求灵活设定。例如，若原始音
频为 MP3 格式，借助专业音频处理软件如 Adobe Audition、Audacity 或者音频格
式转换工具 Format Factory 等，将音频文件导入软件后，在导出或转换设置中精
准选择 WAV 格式，并结合研究所需的精度与数据量，合理设定采样率（常见为

44.1kHz、48kHz 或更高）以及位深度（如 16 位或 24 位），从而确保转换后的
WAV 格式音频既完整保留原始语音信息，又能适配后续分析流程的参数要求。
（二）去噪处理
在语音数据采集过程中，尽管已尽力营造安静的录音环境，但仍难以杜绝噪

声的混入。这些噪声来源广泛，可能源于录音设备内部电路产生的电子噪声、麦
克风自身的底噪，也可能来自录音环境周围的背景杂音，如微弱的风声、远处的
交通噪声、室内设备运转声等。去噪处理的核心目标在于最大限度地降低这些噪
声对语音信号的干扰，提升语音数据的纯净度与可分析性。

基于频谱减法的去噪技术是一种常用且有效的方法。其原理是先对语音信号
进行短时傅里叶变换（STFT），通过这一数学变换将时域的语音信号转换为频
域信号，从而获取语音信号在不同频率成分上的能量分布状况。随后，在语音信
号中的静音片段或者噪声相对稳定且易于识别的时段，提取噪声信号的频谱特征

作为噪声估计模型。在此基础上，将语音信号的频谱与噪声频谱逐频率点相减，
以此实现对噪声的抑制。例如，在一段包含科尔沁土语的录音文件中，若存在频
率集中在低频段（20-200Hz）的嗡嗡声干扰（可能源于录音设备靠近电器设备而
引入的电源噪声），通过频谱减法去噪技术，能够精准地识别并减去该低频噪声

成分，使得语音信号在低频部分的清晰度显著提升，进而让整体语音信号更加纯
净可辨。
维纳滤波去噪方法则是另一种重要的去噪手段。该方法基于信号与噪声的统
计特性，依据最小均方误差准则对语音信号进行最优估计，从而达到有效去噪的

目的。其实现过程涉及对语音信号和噪声信号的功率谱估计，通过构建维纳滤波
器，根据信号与噪声在不同频率上的功率比例关系，对语音信号进行动态调整，
以抑制噪声成分并保留语音信号的有效信息。例如，对于一段在嘈杂环境中录制

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