若系统的冲激响应为h(t),输入信号为f(t),系统的零状态响应是（）

将信号f(t)变换为（）称为对信号f(t)的平移或移位。

非均匀量化的基本思想是：大的输入信号采用大的量化间隔，小的输入信号采用小的量化间隔。

均匀量化时，无论大的输入信号还是小的输入信号一律采用相同的量化间隔。

时分复用是指利用不同时隙在不同信道上同时传输各路不同信号，且互不干扰。

当离散信号的相邻两个取样值具有不同的符号时，便出现过零现象，单位时间内过零的次数叫做过零率。

隐马尔可夫模型是对语音信号的幅度结构建立统计模型，将之看作一个数学上的随机过程。

线性预测编码原理：利用过去的样值对新样值进行预测，然后将样值的实际值与其预测值相减得到一个误差信号。

小波变换不适合非平稳信号分析和处理。

语音信号的时域波形图，一般横轴为时间，纵轴表示信号的（）。

一般认为在（）的短时间内，语音信号各参数相对稳定，因而可以将其看作是一个准稳态过程，即语音信号具有短时平稳性。

语音信号的采样频率需满足奈奎斯特采样定理，即采样频率要大于（）倍的最高频率。

在其发送端，原始语音信号采用8kHz采样，然后每180个采样值分为一帧（22.5ms），提取语音特征参数并加以编码传送。每帧总共编码为54bits，每秒传输44.4帧，因此总传输速率为（）。

参数模型既有极点又有零点，按其有理式的不同，有如下三种信号模型：（1）自回归滑动平均模型（ARMA模型）；（2）自回归信号模型（AR模型）；（3）滑动平均模型（MA模型）。在实际处理中，应用比较广泛的是（）模型。

输入语音经过预处理后，语音信号的特征被提取出来，首先在此基础上建立所需的模板，这个建立模板的过程称为（）。