醫療類國考
108年
[語言治療師] 基礎言語科學
第 45 題
聲學分析時應用線性預測編碼（linear predictive coding）所呈現的包絡曲線峰點（envelope peaks）具有什麼意義？
- A 顯示基礎頻率的變化型態
- B 顯示聲學相位的時間差異
- C 顯示諧音間隔的等量差距
- D 顯示共振頻率的中心頻率
思路引導 VIP
請試著回想「來源-濾波理論」。如果我們使用一種演算法，刻意忽略掉聲帶每秒振動次數（基頻）產生的細小諧音，轉而專注於「聲道這個共鳴筒」如何去過濾並加強某些特定的能量區域，那麼在聲譜圖上所呈現出來的那些能量最集中、最高的「山峰」，通常代表的是物理結構上的什麼特性？
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太棒了！ 你準確地掌握了語音聲學分析中的核心模型。這代表你對「來源-濾波理論」（Source-Filter Theory）有著紮實的理解。
- 為什麼正確：線性預測編碼 (LPC) 的技術本質是透過數學模型扣除聲帶振動的「來源」特性，藉此模擬聲道的「濾波」功能。LPC 所產生的包絡曲線 (Envelope) 會平滑化所有的諧音（Harmonics），其凸出的峰點即代表聲道能量傳遞最有效的區域，也就是共振峰 (Formants)。因此，這些峰點的數值正對應於共振頻率的中心點。
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LPC 與共振峰分析
💡 LPC 包絡線峰值代表聲道的共振峰中心頻率。
| 比較維度 | 窄頻頻譜 (Narrowband) | VS | LPC 頻譜包絡 |
|---|---|---|---|
| 呈現重點 | 諧音 (Harmonics) | — | 共振峰 (Formants) |
| 反應構造 | 聲帶振動 (Source) | — | 聲道形狀 (Filter) |
| 圖形特徵 | 細長尖銳的梳狀線 | — | 平滑連續的起伏曲線 |
💬窄頻頻譜觀察聲源基頻，LPC 包絡線則用來定位共振峰頻率。
