基于matlab的语音信号的合成(加入延迟混响)
基于MATLAB的语音信号处理系统设计(程序+仿真图)--毕业设计
语音信号处理系统设计摘要：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。
语音信号处理的目的是得到某些参数以便高效传输或存储,或者是用于某种应用，如人工合成出语音、辨识出讲话者、识别出讲话内容、进行语音增强等。
本文简要介绍了语音信号采集与分析以及语音信号的特征、采集与分析方法，并在采集语音信号后，在MATLAB 软件平台上进行频谱分析,并对所采集的语音信号加入干扰噪声，对加入噪声的信号进行频谱分析，设计合适的滤波器滤除噪声，恢复原信号。
利用MATLAB来读入（采集）语音信号，将它赋值给某一向量，再将该向量看作一个普通的信号，对其进行FFT变换实现频谱分析，再依据实际情况对它进行滤波，然后我们还可以通过sound命令来对语音信号进行回放，以便在听觉上来感受声音的变化。
关键词：Matlab，语音信号，傅里叶变换，滤波器1课程设计的目的和意义本设计课题主要研究语音信号初步分析的软件实现方法、滤波器的设计及应用。
通过完成本课题的设计，拟主要达到以下几个目的：1.1．了解Matlab软件的特点和使用方法。
1.2．掌握利用Matlab分析信号和系统的时域、频域特性的方法；1.3．掌握数字滤波器的设计方法及应用。
1.4．了解语音信号的特性及分析方法。
1.5．通过本课题的设计，培养学生运用所学知识分析和解决实际问题的能力。
2 设计任务及技术指标设计一个简单的语音信号分析系统，实现对语音信号时域波形显示、进行频谱分析，利用滤波器滤除噪声、对语音信号的参数进行提取分析等功能。
采用Matlab设计语言信号分析相关程序，并且利用GUI设计图形用户界面。
具体任务是：2.1．采集语音信号。
2.2．对原始语音信号加入干扰噪声，对原始语音信号及带噪语音信号进行时频域分析。
2.3．针对语音信号频谱及噪声频率，设计合适的数字滤波器滤除噪声。
2.4．对噪声滤除前后的语音进行时频域分析。
2.5.对语音信号进行重采样，回放并与原始信号进行比较。
Matlab中的语音合成与音频处理技巧
Matlab中的语音合成与音频处理技巧引言随着科技的进步和人们对多媒体技术的需求不断增长，语音合成和音频处理技巧在各行各业中扮演着越来越重要的角色。
Matlab作为一种功能强大的科学计算软件，提供了丰富的工具和函数，可以帮助我们实现高质量的语音合成和音频处理。
本文将介绍一些在Matlab中实现语音合成和音频处理的技巧，希望能对读者有所帮助。
一、语音合成技巧1.1 语音信号的生成在Matlab中，我们可以使用`synthesize`函数来生成语音信号。
它可以根据给定的参数生成特定的声音。
例如，我们可以设置基频、共振频率等参数来合成特定的发音。
另外，我们还可以通过修改参数来模拟不同的音色。
这样，我们就可以按照需要生成各种语音信号。
1.2 语音参数的调整通过调整一些参数，我们可以改变语音信号的特性。
例如，可以通过改变共振频率来调节音高，改变语速参数来调整语速，以及调整音量参数来控制音量大小。
这些参数的调整可以帮助我们实现更加自然和灵活的语音合成效果。
1.3 文字转语音在Matlab中，我们可以使用`text2speech`函数将文字转换为语音。
这个函数可以将输入的文字转化为对应的语音信号，并以音频文件的形式保存下来。
这个功能在很多应用场景，比如语音助手、教育工具等方面有着广泛的应用。
二、音频处理技巧2.1 音频文件的读取和保存在Matlab中，我们可以使用`audioread`函数来读取音频文件，并使用`audiowrite`函数将处理后的音频保存为新的文件。
这些函数提供了快速且便捷的方式来处理音频文件，使得我们可以更加灵活地进行音频处理。
2.2 音频信号的时域分析Matlab中提供了许多函数来对音频信号进行时域分析，比如`waveform`、`spectrogram`等。
通过对音频信号进行时域分析，我们可以获取到音频信号的波形图、频谱图等信息，从而更好地理解和处理音频信号。
2.3 噪声去除在音频处理中，噪声是一个常见的问题，影响了音频的质量和可听性。
如何使用MATLAB进行语音识别与合成
如何使用MATLAB进行语音识别与合成引言：随着人工智能技术的迅速发展，语音识别与合成逐渐成为我们日常生活中不可或缺的一部分。
借助于MATLAB这一强大的工具，我们可以轻松实现语音识别与合成的功能。
本文将介绍如何使用MATLAB进行语音识别与合成，以及一些相关的算法和技巧。
一、MATLAB中的语音处理工具箱MATLAB提供了一系列强大的语音处理工具箱，其中包括音频数据导入、音频显示、频谱分析、语音识别、语音合成等功能。
我们可以使用这些工具箱来快速进行语音处理的各个环节。
二、语音信号的特征提取与预处理语音信号是一种时间序列信号，我们需要将其转化为数值特征来进行处理。
常用的语音特征包括语音音素、频率、时域和频域特征等。
在MATLAB中，我们可以使用MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficients）来提取语音信号的特征。
MFCC是一种重要且有效的语音特征提取方法，可以在一定程度上帮助我们区分不同的语音信号。
三、语音识别算法的实现语音识别是将语音信号转化为相应的文本或命令的过程。
常见的语音识别算法包括模型基于高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）的HMM（Hidden Markov Model）、深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN）等。
在MATLAB 中，我们可以使用Speech Recognition Toolbox来实现这些算法。
例如，我们可以使用HMM来训练一个语音识别模型，然后将新的语音信号输入模型中进行识别。
四、语音合成算法的实现语音合成是将文本或命令转化为相应的语音信号的过程。
主流的语音合成算法包括基于规则的方法和基于统计的方法。
基于规则的方法是通过事先定义一些语音合成的规则来实现，而基于统计的方法则是通过学习大量的语音样本来生成合成语音。
在MATLAB中，我们可以使用Speech Synthesis Toolbox来实现语音合成算法。
Matlab在音频信号处理与合成中的应用案例
Matlab在音频信号处理与合成中的应用案例音频信号处理与合成是近年来发展迅猛的领域，它涵盖了从音频信号的获取和采集、预处理和特征提取，到信号合成和效果处理等多个方面。
在这一领域中，Matlab作为一种强大的数学计算软件，被广泛应用于音频信号的处理和合成。
本文将以一些具体的应用案例为例，介绍Matlab在音频信号处理与合成中的应用。
一、音频信号分析与特征提取在音频信号处理中，了解信号的频谱特性是十分重要的。
通过对音频信号进行频谱分析，可以得到一些有用的音频特征，比如频谱熵、谐波分析等。
Matlab提供了丰富的信号处理工具箱，在频谱分析方面具有很高的效率和灵活性。
以频谱熵为例，通过Matlab可以方便地计算和分析音频信号的频谱熵。
我们可以使用Matlab中的fft函数将音频信号转换到频域，并计算频谱的幅度和相位谱。
然后，通过计算频谱的熵值即可得到频谱熵。
频谱熵反映了频谱上的分布信息，对于音频信号的特征提取和分类具有一定的价值。
二、音频信号合成与生成音频信号合成是指通过音频合成器，根据给定的参数和算法生成具有特定音色和音高的音频信号。
Matlab提供了多种合成算法和音色模型，可以方便地进行各种类型的音频信号合成。
一种常见的音频合成算法是加法合成。
通过将多种单音频信号合成在一起，可以实现丰富多样的音频效果。
Matlab中提供了丰富的声音合成函数和工具箱，可以方便地进行音频合成。
比如，我们可以使用Matlab中的sin函数和cos函数生成基频为440Hz的正弦波和余弦波，并通过叠加的方式生成和弦音。
在添加合适的包络函数后，可以得到非常逼真的和弦音效果。
除了基本的合成算法，Matlab还提供了复杂的音色模型和合成算法。
比如，通过FM合成算法，我们可以模拟出包括铃声、吉他音等多种音色。
在Matlab中，我们可以通过调整算法中的参数和控制信号的频率、调制深度等来生成不同的音色效果。
三、音频效果处理音频效果处理是指对音频信号进行各种效果处理，比如混响、均衡器、压缩等。
基于某matlab的语音信号的合成(加入延迟混响)
中北大学课程设计说明书学生姓名：学号：学生姓名：学号：学生姓名：学号：学院：信息与通信工程学院专业：电子信息工程题目：信息处理实践：语言信号的合成指导教师：杨娜职称: 副教授2016 年 1月 3 日中北大学课程设计任务书15/16 学年第一学期学院：信息与通信工程学院专业：电子信息工程学生姓名：学号：学生姓名：学号：学生姓名：学号：课程设计题目：信息处理实践：语言信号的合成起迄日期：2016年1 月4日～2016年1月22 日课程设计地点：201，503，1号楼教室指导教师：杨娜系主任：王浩全下达任务书日期: 2016 年1月 3 日课程设计任务书课程设计任务书目录摘要 (1)1.MATLAB简介 (1)2.GUI简介 (1)一.设计方案........................................................................................................... 二．设计步骤及结果1.语音信号的采集..............................................2.语音信号的截取.................3.语音信号的合成.................4.合成语音的验证.........5.GUI界面设计及实现.........三．设计评述参考文献..............附录..............摘要语音信号处理是一门比较实用的电子工程专业课程，语音是人类获取信息的的重要来源和利用信息的重要手段。
通过语言相互传递信息是人类最重要的基本功能之一。
语音信号是一种非平稳的时变信号，它携带着各种信息。
在语音编码、语音合成、语音识别和语音增强等语音处理中无一例外需要提取语音中包含的各种信息。
Matlab是一个数据分析和处理功能十分强大的工程实用软件。
本文介绍了利用matlab软件及其中的图形用户界面(GUI)实现驱动声卡采集语音信号和语音信号采集后的文档处理方法，并通过实例利用matlab分析了语音信号处理的过程。
基于MATLAB的语音信号的延时和混响处理
设计任务书摘要（中文）数字信号处理(Digital Signal Processing)技术，从20世纪60年代以来，随着计算机科学和信息科学发展，数字处理技术应运而生并得以快速发展。
语言是人们进行信息沟通的主要方式之一，它具有直接、自然、方便等优点。
语音则是语言的物理层表达方式。
语音处理主要是对语音进行机器处理，以达到传输、自动识别、机器理解等目的。
进行了语音处理过程的滤波、采样、傅立叶变换和谱包络提取的算法实现研究，讨论了在算法的DSP实现方法，Matlab 语言是一种广泛应用于工程计算及数值分析领域的新型高级语言, Matlab 功能强大、简单易学、编程效率高。
特别是Matlab 还具有信号分析工具箱, 不需具备很强的编程能力, 就可以很方便地进行信号分析、处理和设计关键词语音信号处理 MATLAB语言滤波器频谱分析图形用户界面摘要（英文）Digital Signal Processing (Digital Signal Processing) technology from the1960s,along with the development of computer science and information science, digital processing techniques have emerged and to rapid development. Language is the communication of people to one of the main, it has a direct, natural, and easy. Voice is the language of the physical layer of expression. Voice processing machines mainly for voice processing, in order to achieve transmission, automatic recognition, machine understanding of other purposes. For voice processing filtering, sampling, Fourier transform and spectral envelope extraction algorithm research, discusses the implementation of DSP algorithms,Matlab language is a widely used engineering calculation and numerical analysis of the field of new high-level language, Matlab powerful, easy to learn, programming and high efficiency. Matlab also has a particular signal analysis toolbox, need not have strong programming skills, you can easily carry out signal analysis, processing and designKeywords Speech signal processing Spectral analysis of MATLAB Filter Spectrum analysis Graphical User Interface1 引言数字信号处理主要是研究用数字或符号序列表示和处理信号。
如何利用MATLAB进行音频信号处理与合成
如何利用MATLAB进行音频信号处理与合成MATLAB是一款非常强大的软件工具，它具备丰富的音频信号处理和合成功能。
利用MATLAB进行音频信号处理和合成，可以帮助人们实现各种音频效果的创造和优化。
本文将介绍如何利用MATLAB进行音频信号处理与合成，并着重讨论一些常用的技术和方法。
一、音频信号处理的基础知识1.1 音频信号的特点音频信号是一种连续的、时间域上的信号，通常以波形的形式呈现。
音频信号的特点是具有频率、振幅和相位等信息，可以通过快速傅里叶变换（FFT）将其转换为频域信号进行分析和处理。
1.2 音频信号处理的基本步骤音频信号处理的基本步骤包括音频读取、信号预处理、特征提取、效果处理和音频输出等。
其中，音频读取是将音频文件加载到MATLAB中进行处理的第一步，信号预处理是对音频信号进行滤波、降噪等预处理操作，特征提取是提取音频信号的一些特征参数，如音高、音调等，效果处理是对音频信号进行各种音效处理，音频输出是将处理后的音频信号保存为新的音频文件。
二、MATLAB音频信号处理函数介绍2.1 音频读取函数在MATLAB中，可以使用audioread函数将音频文件读取到MATLAB中进行处理。
该函数的输入为音频文件路径，输出为音频信号的采样数据和采样率。
例如，以下代码将读取一段音频文件到MATLAB中：```[signal, Fs] = audioread('audio.wav');```2.2 音频预处理函数MATLAB提供了一系列的滤波函数，例如低通滤波、高通滤波、降噪滤波等。
通过使用这些滤波函数，可以对音频信号进行去噪、降噪等预处理操作。
例如，以下代码将使用低通滤波器对音频信号进行预处理：```[b, a] = butter(4, 2000/(Fs/2), 'low');signal_filtered = filtfilt(b, a, signal);```2.3 音频特征提取函数MATLAB提供了多种音频特征提取函数，例如短时能量、过零率、频谱特征等。
基于MATLAB语音信号处理（语音信号处理的综合仿真）
---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------ 基于MATLAB语音信号处理(语音信号处理的综合仿真)摘要：针对目前在嘈杂的环境中手机接听电话时人声不清楚的缺点，本文介绍了一个基于MATLAB的算法来对语音信号进行处理。
该算法通过计算机录音系统来实现对语音信号的采集，并且利用MATLAB的计算和信号处理能力进行频谱分析和设计滤波器，最终通过仿真得到滤波前后的波形，从而达到保留语音信号中的大部分人声并且滤除掉嘈杂噪声的目的。
仿真实验表明，采用低通滤波器保留人声的效果显著，失真较少。
本算法具有操作简单，运行速度快等优点。
关键词：语音信号；MATLAB；滤波；低通；噪声Speech Signal Processing Based on MATLAB1 / 17Abstract: At present, in view of the shortcomings of that the voice is not clear when people answering the phone in a noisy environment, this paper introduces a algorithm for speech signal processing based on MATLAB. The algorithm realizes the acquisition of the speech signal through a computer recording system. And the software can realize the capabilities of frequency spectrum analysis and filter design by the use of calculation and signal processing capabilities of MATLAB. Finally it can get the waveform before and after filtering through the simulation. So that we can retain most of the voices in the speech signal and at the same time remove noisy noise through filter. Simulation results show that the low pass filter has a remarkable effect of keeping voices and the distortion is little. This algorithm has the advantages of simple to operate and fast.Key Words: Speech signal; MATLAB; Filtering; Low pass; Noise目录---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------ 摘要1引言11.研究意义及研究现状21.1研究意义21.2研究现状22. 语音信号处理的总体方案2.1 研究的主要内容本课题主要介绍的是的语音信号的简单处理，目的就是为以后在手机上的移植打下理论基础。
基于MATLAB的语音信号加回声技术的实现
《数字信号处理》课程设计报告基于MATLAB的语音信号加回声技术的实现基于MATLAB的语音信号加回声技术的实现一、设计目的回波是现代通信中影响通信质量的噪声干扰。
本课程设计要求用MATLAB 语言编程实现回波信号的产生。
在进一步娴熟运用matlab这种以数值计算和数据图示为主的计算机软件的同时，加深对声频信号中噪声的认识。
掌握MATLAB 程序设计，为以后的毕业设计奠定一定的基础。
二、设计任务提取一段音频信号，用MATLAB自带的函数功能读取语音信号，通过延迟叠加产生回波信号信号来模拟回声。
三、设计原理1，语音信号采集：使用现成的“*.wav”格式的声音信号，matlab会自动进行16khz的采样。
2，声音信号的读取：使用MATLAB中的wavread()函数读取，记录信号，采样率fs。
3，带回波信号的产生：利用MATLAB中的基本矩阵计算产生原始信号的延迟以及只有一个衰减延迟的回波信号附加到原始信号回波信号。
四、设计过程4.1声音信号x[n]的产生1、制作一段wav格式的音频，然后把它存放到对应程序段所在的磁盘中，用MATLAB函数wavread()将其提取出来绘制其时域波形对此音频信号用FFT 作谱分析，用plot()函数绘制其图形。
信号采集程序如下：%声音信号的提取[x,fs]=wavread('luyin.wav'); %把语音信号进行加载入Matlab仿真软件平台中wavplay(x,fs);% 回放语音信号。
或者sound(x,fs)figure(1);N=length(x);%求语音信号的长度subplot(3,1,1);plot(x(1:N));title('原始信号波形');y=fft(x,N);%傅立叶变换subplot(3,1,2);plot(abs(y));title('原始信号幅值');subplot(3,1,3);plot(angle(y));title('原始信号相位');2，产生的原是信号的波形，以及其幅度、相位谱如下所示：4.2声音信号y[n]的产生1，参数的设置：因为人耳能分辨出的声音延迟至少是0.1s，因此，最小延迟量不能小于0.1s。
基于MATLAB的语音处理
基于MATLAB的语音滤波实验实验目的：1．在Matlab环境下对语音的频谱进行处理（数字滤波）并试听效果；2．在Matlab环境下对语音的抽样率进行处理（语音压缩）并试听效果实验步骤：一、音频文件的压缩（抽取）。
1．利用windows附件中的录音机功能录制8~10秒的.wav语音文件，并以lei为文件名保存到Matlab/work的文件夹中。
a.打开开始/程序/附件/娱乐/录音机;b.用windows media player播放一首音乐并用MIC对着耳机录音或自已说话录音（按键），到10秒时停止（按键）；c.将录制的文件加存为C:/Matlab/work中，文件名为leii.wav；2．打开Matlab并新建一.m文件；3．在.m文件中用y=wavread(‘lei.wav’)命令读入语音文件。
4．语音压缩：在m命令窗中输入如下命令：5．运行sample2.m之后会在work文件夹中生成一个名为lei2的.wav文件，如下图：6．双击lei2音频文件，用耳机试听效果，并跟lei1的效果比较。
7．在sample2.m文件中改变抽取倍率s (必须为正整数)，重复4、5、6步，观察在不同抽取倍率s下的音频质量，（注意：在运行sample2.m之前必须将work中名为lei2的.wav音频文件删除，或在.m文件中wavwrite()中的保存文件名改为其它的名字。
）二、音频信号的时域滤波（音频数据的时域卷积）。
（一）、低通滤波1．打开Matlab并新建一.m文件，在.m文件中用y=wavread(‘lei.wav’)命令读入语音文件。
2．在m命令窗中输入如下命令，并加存为sample3.m，运行该m文件。
3．双击lei3音频文件，用耳机试听效果，并跟lei1的效果比较。
4．再加一级h(n)的低通滤波，重复2、3步，如下图：（注意：在运行lei2.m之前必须将work中名为lei3的.wav音频文件删除，或在.m文件中wavwrite()中的保存文件名改为其它的名字。
《基于matlab的语音信号的加噪》课程设计
《信号与系统》课程设计技术报告精简版题目：基于matlab的语音信号的加噪院系：信息工程学院专业：电子信息工程班级：答辩人：队员：基于matlab的语音信号的加噪目录1 引言 (3)1.1 、MATLAB简介1.2、背景及意义2 设计的目的及内容 (3)2.1、设计目的2.2、研究内容2.3、开发环境3 设计原理 (4)3.1、语言的录入及处理3.2、时域信号的FFT分析4 设计过程及调试分析 (5)4.1语音信号的采集及时域图和频谱图图形5 遇到的问题及解决方法 (7)6 结束语 (7)7 附录：语音加噪源程序 (7)参考文献 (7)一、引言1.1、MATLAB简介Matlab是一套高性能的数值计算和可视化软件,它集数值分析、矩阵计算、信号处理和图形显示于一体,构成了方便、友好的用户界面环境。
MATLAB提供的信号处理(signal processing)工具箱函数,为数字滤波器的设计和语音信号的处理提供了强有力的工具。
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。
1.2、背景及意义语音信号处理是一门比较实用的电子工程的专业课程，语音是人类获取信息的重要来源和利用信息的重要手段。
通过语言相互传递信息是人类最重要的基本功能之一。
语言是人类特有的功能，它是创造和记载几千年人类文明史的根本手段，没有语言就没有今天的人类文明。
语音是语言的声学表现，是相互传递信息的最重要的手段，是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息的形式。
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面很广的交叉学科。
声音的延时和混响仿真
课程设计任务书学生姓名：专业班级：通信0906班指导教师：黄铮工作单位：信息工程学院题目:声音的延时和混响仿真初始条件：MATLAB软件，电脑要求完成的主要任务:1.录制一段自己的语音信号，时间控制在1s左右，并对录制的信号进行采样。
语音信号的频谱分析，画出采样后语音信号的时域波形和频谱图。
2.将信号加入延时和混响，并与原始信号频谱进行比较。
3.设计单回声滤波器，多重回声滤波器，无限个回声滤波器，全通结构的混响器，并画出滤波器的频域响应。
用滤波器对语音信号进行滤波。
画出滤波后信号的时域波形和频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化。
4.回放语音信号。
时间安排：序阶段内容所需时间号1 查阅资料2天2 各部分编程3天4 调试程序2天5 GUI设计3天答辩1天合计11天指导教师签名： 2012 年月日系主任（或责任教师）签名：2012 年月日摘要数字信号处理(Digital Signal Processing)技术，从20世纪60年代以来，随着计算机科学和信息科学发展，数字处理技术应运而生并得以快速发展。
语言是人们进行信息沟通的主要方式之一，它具有直接、自然、方便等优点。
语音则是语言的物理层表达方式。
语音处理主要是对语音进行机器处理，以达到传输、自动识别、机器理解等目的。
进行了语音处理过程的滤波、采样、傅立叶变换和谱包络提取的算法实现研究，讨论了在算法的DSP实现方法，Matlab 语言是一种广泛应用于工程计算及数值分析领域的新型高级语言, Matlab 功能强大、简单易学、编程效率高。
特别是Matlab 还具有信号分析工具箱, 不需具备很强的编程能力, 就可以很方便地进行信号分析、处理和设计关键词语音信号处理MATLAB语言滤波器频谱分析GUIAbstractDigital Signal Processing (Digital Signal Processing) technology from the 1960s,along with the development of computer science and information science, digital processing techniques have emerged and to rapid development. Language is the communication of people to one of the main, it has a direct, natural, and easy. V oice is the language of the physical layer of expression. V oice processing machines mainly for voice processing, in order to achieve transmission, automatic recognition, machine understanding of other purposes. For voice processing filtering, sampling, Fourier transform and spectral envelope extraction algorithm research, discusses the implementation of DSP algorithms,Matlab language is a widely used engineering calculation and numerical analysis of the field of new high-level language, Matlab powerful, easy to learn, programming and high efficiency. Matlab also has a particular signal analysis toolbox, need not have strong programming skills, you can easily carry out signal analysis, processing and designKeywords Speech signal processing Spectral analysis of MATLAB Filter Spectrum analysis Graphical User Interface目录摘要 (I)ABSTRACT (II)1.引言 (5)1.1简介 (5)1.2设计任务及要求 (6)2 设计原理 (7)2.1语音信号的采样 (7)2.2时域分析 (7)2.3频域分析 (8)2.4延时 (8)2.5混响 (9)2.6滤波器的设计 (10)2.7图形用户界面的设计 (10)3 设计步骤 (12)3.1总体设计流程图 (12)3.2详细设计 (13)3.2.1 语音的录制 (13)3.2.2 原始信号 (13)3.2.3 延时 (14)3.2.4 混响 (15)3.2.5 单回声滤波器 (17)3.2.6 多回声滤波器 (18)3.2.7 无限回声滤波器 (19)3.2.8 全通滤波器 (21)4图形用户界面的设计 (23)4.1GUI布局 (23)4.2设置属性 (23)4.3编程 (24)4.4运行结果 (24)5总结 (2)参考文献 (3)附录 (4)1.引言1.1简介数字信号处理主要是研究用数字或符号序列表示和处理信号。
基于MATLAB的语音信号特技处理-延时与混响
DSP应用课程设计（学年论文）说明书课题名称：DSP应用课程设计学生学号：专业班级：学生姓名：学生成绩：指导教师：课题工作时间：至武汉工程大学教务处制填写说明：1. 一、二、三项由指导教师在课程设计（学年论文）开始前填写并交由学生保管；2. 四、五两项由学生在完成课程设计后填写，并将此表与课程设计一同装订成册交给指导教师；3. 成绩评定由指导教师按评定标准评分。
4. 此表格填写好后与正文一同装订成册。
课程设计评审标准（指导教师用）（报告正文）一、课程设计目的综合运用数字信号处理的理论知识惊醒频谱分析和滤波器设计，通过理论推导得出相应结论，再利用MATLAB作为编程工具进行计算机实现，从而加深对所学知识的理解，建立概念。
二、课程设计要求1.熟悉离散信号和系统的时域特性。
2.熟悉语音信号的特点。
3.掌握数字信号处理的基本概念，基本理论和基本方法。
4.掌握序列快速傅里叶变换的基本方法。
5.学会MATLAB的使用，掌握MATLAB的程序设计方法。
6.掌握MATLAB设计各种数字滤波器的方法核对信号进行滤波的方法。
三、详细设计过程1．基本原理1.1信号采样（1）采样频率采样频率是指计算机每秒钟采集多少个声音样本，采样频率越高，即采样的间隔时间越短，则在单位时间内计算机得到的声音样本数据就越多，对声音波形的表示也越精确。
只有采样频率高于声音信号最高频率的两倍时，才能把数字信号表示的声音还原成为原来的声音。
（2）采样位数即采样值或取样值，用来衡量声音波动变化的参数，是指声卡在采集和播放声音文件时所使用数字声音信号的二进制位数。
声卡的位客观地反映了数字声音信号对输入声音信号描述的准确程度。
声卡的主要的作用之一是对声音信息进行录制与回放，在这个过程中采样的位数和采样的频率决定了声音采集的质量。
1.2混响与延时(1)混响效果主要是用于增加音源的融合感。
自然音源的延时声阵列非常密集、复杂，所以模拟混响效果的程序也复杂多变。
使用MATLAB进行语音处理与合成的技巧分享
使用MATLAB进行语音处理与合成的技巧分享一、介绍语音处理是一门研究声音信号的数字信号处理技术，常用于语音识别、语音合成、音频信号分析等领域。
MATLAB作为一种常用的科学计算工具，在语音处理与合成领域也有着广泛的应用。
本文将分享一些使用MATLAB进行语音处理与合成的技巧，帮助读者更好地理解和应用这一领域的知识。
二、语音信号的采集与处理在进行语音处理之前，首先需要采集声音信号。
在MATLAB中，可以使用声卡录制功能进行声音信号的采集。
通过内置的函数，我们可以选择合适的采样率和位数，并将录制到的声音存储为数组，方便后续的处理和分析。
语音信号的处理包括很多方面，比如去除背景噪声、降低音频质量损失、语音增强等。
其中，去除背景噪声是一种常见的技术。
MATLAB提供了多种方法去除噪声，如使用滤波器、频域滤波等。
可以根据具体情况选择合适的方法进行处理。
另外，MATLAB还提供了许多实用的函数用于对语音信号进行分析。
比如通过傅里叶变换，可以将语音信号转换为频域表示，从而分析语音信号的频谱特征。
利用这些特征，我们可以对语音信号进行语音识别、语音合成等任务。
三、语音合成的基本原理与应用语音合成是将文本转化为语音的过程。
在MATLAB中，可以使用语音合成引擎，如Microsoft Speech Platform，通过调用相关的API来进行语音合成。
这种方式简单高效，可以满足大部分的语音合成需求。
另外，语音合成还可以通过模型驱动的方法实现。
其中，最常用的是基于隐马尔可夫模型（HMM）或神经网络模型的合成方法。
这些方法利用大量的语音训练数据和模型参数，将输入的文本转化为对应的语音信号。
除了传统的语音合成方法，近年来深度学习技术的发展也为语音合成带来了新的突破。
比如使用生成对抗网络（GAN）进行语音合成，可以生成更加逼真、自然的语音。
这种方法通过训练一个生成器网络和一个判别器网络进行对抗，不断提升合成语音的质量。
四、MATLAB中的语音合成技巧在MATLAB中进行语音合成时，可以利用一些实用的函数和工具箱来提高合成效果。
Matlab语音信号加噪、滤波处理及幅值幅频响应
课程设计二基于MATLAB的语音信号采集与处理一、实验目的和意义1. MATLAB软件功能简介MATLAB的名称源自Matrix Laboratory,1984年由美国Mathworks公司推向市场。
它是一种科学计算软件，专门以矩阵的形式处理数据。
MATLAB将高性能的数值计算和可视化集成在一起，并提供了大量的内置函数，从而被广泛的应用于科学计算、控制系统和信息处理等领域的分析、仿真和设计工作。
MATLAB软件包括五大通用功能，数值计算功能（Nemeric）、符号运算功能（Symbolic）、数据可视化功能（Graphic）、数字图形文字统一处理功能（Notebook）和建模仿真可视化功能（Simulink）。
其中，符号运算功能的实现是通过请求MAPLE内核计算并将结果返回到MATLAB命令窗口。
该软件有三大特点，一是功能强大；二是界面友善、语言自然；三是开放性强。
目前，Mathworks公司已推出30多个应用工具箱。
MATLAB在线性代数、矩阵分析、数值及优化、数值统计和随机信号分析、电路与系统、系统动力学、次那好和图像处理、控制理论分析和系统设计、过程控制、建模和仿真、通信系统以及财政金融等众多领域的理论研究和工程设计中得到了广泛应用。
MATLAB在信号与系统中的应用主要包括符号运算和数值计算仿真分析。
由于信号与系统课程的许多内容都是基于公式演算，而MATLAB借助符号数学工具箱提供的符号运算功能，能基本满足信号与系统课程的需求。
例如解微分方程、傅里叶正反变换、拉普拉斯正反变换和z正反变换等。
MATLAB在信号与系统中的另一主要应用是数值计算与仿真分析，主要包括函数波形绘制、函数运算、冲击响应与阶跃响应仿真分析、信号的时域分析、信号的频谱分析、系统的S域分析和零极点图绘制等内容。
数值计算仿真分析可以帮助学生更深入地理解理论知识，并为将来使用MATLAB进行信号处理领域的各种分析和实际应用打下基础。
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中北大学课程设计说明书学生：学号：学生：学号：学生：学号：学院：信息与通信工程学院专业：电子信息工程题目：信息处理实践：语言信号的合成指导教师：娜职称: 副教授2016 年 1月 3 日中北大学课程设计任务书15/16 学年第一学期学院：信息与通信工程学院专业：电子信息工程学生：学号：学生：学号：学生：学号：课程设计题目：信息处理实践：语言信号的合成起迄日期： 2016年1 月4日～2016年1月 22 日课程设计地点： 201，503，1号楼教室指导教师：娜系主任：王浩全下达任务书日期: 2016 年1月 3 日课程设计任务书课程设计任务书目录摘要................................................................... (1)1.MATLAB简介................................................................... .. (1)2.GUI简介................................................................... .. (1)一.设计方案................................................................... ........................................二．设计步骤及结果1.语音信号的采集..............................................2.语音信号的截取.................3.语音信号的合成.................4.合成语音的验证.........5.GUI界面设计及实现.........三．设计评述参考文献..............附录..............摘要语音信号处理是一门比较实用的电子工程专业课程，语音是人类获取信息的的重要来源和利用信息的重要手段。
通过语言相互传递信息是人类最重要的基本功能之一。
语音信号是一种非平稳的时变信号，它携带着各种信息。
在语音编码、语音合成、语音识别和语音增强等语音处理中无一例外需要提取语音中包含的各种信息。
Matlab是一个数据分析和处理功能十分强大的工程实用软件。
本文介绍了利用matlab软件及其中的图形用户界面(GUI)实现驱动声卡采集语音信号和语音信号采集后的文档处理方法，并通过实例利用matlab分析了语音信号处理的过程。
关键词：语音信号处理 MATLAB 频谱分析语音合成1.MATLAB简介MATLAB是美国Math Works公司推出的一种面向工程和科学计算的交互式计算软件，它以矩阵运算为基础，把计算、可视化、程序设计融合到了一个简单易用的交互式工作环境中。
同时由于MATLAB是一个数据分析和处理功能十分强大的工程实用软件，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。
2.GUI简介GUIDE 是 Graphic User Interface Design Environment 的简称。
它是一个设计图形用户界面的集成开发环境。
它使得图形对象的生成和管理变得简单、直接。
在MATLAB 的命令窗口中输入guide命令，即可开启 GUIDE的主界面图形用户界面(GUI)是包含图形的对象，如：窗口、图标、菜单和文本的用户界面。
一．设计方案图1-1 总体设计方案图1-2 具体运行流程图本实验通过应用MATLAB软件实现声音信号的采集、截取、拼接与结果分析。
分析和处理音频信号，首先要对声音信号进行采集，MATLAB 的数据采集工具箱提供了一整套命令和函数,通过调用这些函数和命令,可直接控制声卡进行数据采集。
Windows自带的录音机程序也可驱动声卡来采集语音信号，并能保存为WAV 格式文件，供MATLAB相关函数直接读取、写入或播放。
本实验以WAV格式音频信号作为分析处理的输入数据，用MATLAB处理音频信号的基本流程是：先将WAV 格式音频信号经过wavread函数转换成MATLAB列数组变量；再用MATLAB强大的运算能力进行数据分析和处理，如时域分析、频域分析、数字滤波、信号合成、信号变换、识别和增强等等；处理后的数据如是音频数据，则可用wavwrite转换成WAV格式文件或用sound函数直接回放。
二．设计步骤及结果1.语音信号的采集首先利用windows下的录音机，录制一段信号，时间控制在10秒左右，然后将音频文件保存“yuan1.wav”、“yuan2.wav”。
再在MATLAB软件平台下，利用函数audioread对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。
然后进行语音信号的分析，首先画出语音信号的时域波形图，并利用fft画出频域图。
参数设定：采样频率88060Hz,采样时间10s，作88060点fft。
程序如下：fs=88060; %采样频率x1=audiorecorder(fs,16,1);recordblocking(x1,10);%10秒y1 = getaudiodata(x1);subplot(2,2,1);plot(y1);title('男声录入波形图');xlabel('样本数');ylabel('幅值');Y1=fft(y1);subplot(2,2,3);plot(abs(Y1));title('男声录入频谱图');xlabel('Freq/HZ');ylabel('幅值');filename= 'yuan1.wav'audiowrite(filename,y1,fs);x2=audiorecorder(fs,16,1);recordblocking(x2,10);y2 = getaudiodata(x2);subplot(2,2,2);plot(y2);title('女声录入波形图');xlabel('样本数');ylabel('幅值');Y2=fft(y2);subplot(2,2,4);plot(abs(Y2));title('女声录入频谱图');xlabel('Freq/HZ');ylabel('幅值');filename= 'yuan2.wav'audiowrite(filename,y2,fs);结果如下：图2-1 采集信号波形和频谱图图2-2 生成原始信号文件2.语音信号的截取自行设定截取起始时间和结束时间，对原始信号进行截取，并将截取后的数据保存为wav格式文件；再对截取后的信号波形图显示。
程序如下：%截取信号——————————————sec1= 2 %剪切开始的时间sec2= 5 %剪切结束的时间filename='yuan1.wav'[n1,F]=audioread(filename);n1_new=n1(((F*sec1+1):F*sec2),:);subplot(1,2,1);plot(n1_new);title('截取男声波形图');xlabel('样本数');ylabel('幅值');filename='yuan1new.wav'audiowrite(filename,n1_new,F);filename='yuan2.wav'[n2,F]=audioread(filename);n2_new=n2(((F*sec1+1):F*sec2),:);subplot(1,2,2);plot(n2_new);title('截取女声波形图');xlabel('样本数');ylabel('幅值');filename='yuan2new.wav'audiowrite(filename,n2_new,F);结果如下：图2-3 截取信号的波形图对比图2-1，可以发现截取信号的波形正是图2-1波形中设定截取的一段。
图2-4 生成截取信号文件3.语音信号的合成按照设计要求将截取的语音信号进行拼接，并保存在新的wav文件中。
但设计过程中发现单纯的拼接信号，在拼接处会给听者极大的突兀感，所以在设计中加入信号的延迟混响，以达到减少突兀感，使语音过渡更加平滑。
合成后，生成波形和频谱图进行分析。
所谓延迟混响，就是在各自截取段的基础上，对第一段的末尾进行延时补零，再对第二段的开头进行延时补零，在此基础上采取部分相加的方法实现该时段的混响，延长的时长设定在0.1s，混响的时间取在1s。
程序如下：sec1= 2 %剪切开始的时间sec2= 5 %剪切结束的时间filename= 'yuan1new.wav'[new1,F]=audioread(filename);filename= 'yuan2new.wav'[new2,F]=audioread(filename);n_1=new1((sec2-sec1-1)*F:(sec2-sec1)*F);n_2=new2(1:F);j=10;z1=[n_1;zeros(F/j,1)];z2=[zeros(F/j+1,1);n_2];z=z1+z2;new3(1:(sec2-sec1-1)*F)=new1(1:(sec2-sec1-1)*F);new3((sec2-sec1-1)*F:(sec2-sec1+1/j)*F)=z;new3((sec2-sec1+1/j)*F-1:(2*(sec2-sec1)-1+1/j)*F)=new2(F:(sec2-sec1)*F); subplot(1,2,1);plot(new3);title('合成波形图');xlabel('样本数');ylabel('幅值');N1=fft(new3);subplot(1,2,2);plot(abs(N1));title('合成频谱图');xlabel('Freq/HZ');ylabel('幅值');filename= 'hecheng.wav'audiowrite(filename,new3,F);结果如下：图2-5 合成信号波形与频谱图对比图2-3，可看出波形大致为两个阶段信号的拼接合成。