语音信号的滤波处理及时频域分析
语音信号处理实验报告实验二
语音信号处理实验报告实验二一、实验目的本次语音信号处理实验的目的是深入了解语音信号的特性，掌握语音信号处理的基本方法和技术，并通过实际操作和数据分析来验证和巩固所学的理论知识。
具体而言，本次实验旨在：1、熟悉语音信号的采集和预处理过程，包括录音设备的使用、音频格式的转换以及噪声去除等操作。
2、掌握语音信号的时域和频域分析方法，能够使用相关工具和算法计算语音信号的短时能量、短时过零率、频谱等特征参数。
3、研究语音信号的编码和解码技术，了解不同编码算法对语音质量和数据压缩率的影响。
4、通过实验，培养我们的动手能力、问题解决能力和团队协作精神，提高我们对语音信号处理领域的兴趣和探索欲望。
二、实验原理（一）语音信号的采集和预处理语音信号的采集通常使用麦克风等设备将声音转换为电信号，然后通过模数转换器（ADC）将模拟信号转换为数字信号。
在采集过程中，可能会引入噪声和干扰，因此需要进行预处理，如滤波、降噪等操作，以提高信号的质量。
（二）语音信号的时域分析时域分析是对语音信号在时间轴上的特征进行分析。
常用的时域参数包括短时能量、短时过零率等。
短时能量反映了语音信号在短时间内的能量分布情况，短时过零率则表示信号在单位时间内穿过零电平的次数，可用于区分清音和浊音。
（三）语音信号的频域分析频域分析是将语音信号从时域转换到频域进行分析。
通过快速傅里叶变换（FFT）可以得到语音信号的频谱，从而了解信号的频率成分和分布情况。
（四）语音信号的编码和解码语音编码的目的是在保证一定语音质量的前提下，尽可能降低编码比特率，以减少存储空间和传输带宽的需求。
常见的编码算法有脉冲编码调制（PCM）、自适应差分脉冲编码调制（ADPCM）等。
三、实验设备和软件1、计算机一台2、音频采集设备（如麦克风）3、音频处理软件（如 Audacity、Matlab 等）四、实验步骤（一）语音信号的采集使用麦克风和音频采集软件录制一段语音，保存为常见的音频格式（如 WAV）。
语音信号的分析及滤波
1 引言1.1 数字滤波器的背景及意义数字滤波器(digital filter)是由数字乘法器、加法器和延时单元组成的一种装置。
其功能是对输入离散信号的数字代码进行运算处理，以达到改变信号频谱的目的。
由于电子计算机技术和大规模集成电路的发展，数字滤波器已可用计算机软件实现，也可用大规模集成数字硬件实时实现。
数字滤波器广泛用于数字信号处理中，如电视、VCD 、音响等。
数字滤波器是一个离散时间系统（按预定的算法，将输入离散时间信号转换为所要求的输出离散时间信号的特定功能装置）。
应用数字滤波器处理模拟信号时，首先须对输入模拟信号进行限带、抽样和模数转换。
数字滤波器输入信号的抽样率应大于被处理信号带宽的两倍，其频率响应具有以抽样频率为间隔的周期重复特性，且以折叠频率即1／2抽样频率点呈镜像对称。
为得到模拟信号，数字滤波器处理的输出数字信号须经数模转换、平滑。
数字滤波器具有高精度、高可靠性、可程控改变特性或复用、便于集成等优点。
数字滤波器在语言信号处理、图像信号处理、医学生物信号处理以及其他应用领域都得到了广泛应用。
数字滤波器有低通、高通、带通、带阻和全通等类型。
它可以是时不变的或时变的、因果的或非因果的、线性的或非线性的。
应用最广的是线性、时不变数字滤波器。
数字滤波器是指完成信号滤波处理功能的，用有限精度算法实现的离散时间线性非时变系统，其输入是一组数字量，其输出是经过变换的另一组数字量。
因此，它本身即可以是用数字硬件装配成的一台完成给定运算的专用数字计算机，也可以是将所需运算编成程序，让通用计算机来执行。
数字滤波器具有稳定性高、精度高、灵活性大等优点。
随着数字技术的发展，用数字技术实现滤波器的功能越来越受到人们的注意和广泛的应用。
1.2 设计要求1.完成语音信号的采集，利用windows 自带的录音机或其他软件，录制一段语音，时间在1s 内；2.进行语音信号的频谱分析；3.进行数字滤波器的设计，滤波器的性能指标可以根据实际情况作调整，要求用窗函数法和双线性变换法设计以下三种数字滤波器：(1)低通滤波器:Hz f b 1000=，Hz f c 1200=，最大衰减dB A s 15= ，最小衰减dBA p 1=； (2)高通滤波器:Hz f s 4800=，Hz f b 5000=，最大衰减dB A s 15= ，最小衰减dB A p 1=；(3)带通滤波器:Hz f b 12001=，Hz f b 30002=，Hz f c 10001=，Hz f c 32002=，最大衰减dB A s 15= ，最小衰减dB A p 1=； 4.对语音信号进行滤波处理；5.对滤波前后的语音信号频谱进行对比，并对设计结果进行独立思考和分析；6.在基本要求的基础上，学生可以根据个人对该课程设计的理解，添加一些新的内容，如设计系统的人机对话界面。
语音信号时域和频域通俗理解
语音信号时域和频域通俗理解语音信号是一种广泛使用的信号类型，它包含了人类声音的各种特征。
在理解语音信号时域和频域的表现时，首先需要理解这两个概念的基本含义。
时域：在时间域中，信号是按照时间顺序排列的一组值。
对于语音信号，每一帧或每个样本点都代表了声音在不同时刻的强度或幅度。
在语音信号处理中，时域分析通常涉及对这些样本点进行各种操作，如加权、过滤、卷积等。
时域分析可以揭示信号的瞬态特性，如声音的起始和结束，但其对频率成分的敏感性较低。
频域：在频域中，信号被转换成了频率成分的形式。
这意味着我们将信号分解为一系列不同频率的分量，每个分量都有其特定的幅度和相位。
在语音信号中，这些频率成分反映了声音的各个部分（如基频、谐波等）如何由不同的振动模式产生。
频域分析提供了对信号的全面理解，因为它能够揭示信号的能量如何分布在不同的频率上。
现在，让我们更深入地理解语音信号在时域和频域的表现：时域中的语音：当我们说话时，我们的声带会振动并产生声音。
这些振动会产生一系列的样本点，这些点在时间上按顺序排列。
如果我们观察这些样本点，我们可能会注意到声音的起始和结束，以及一些明显的变化。
但是，如果我们想了解更多关于声音的内容，比如它的基频或谐波结构，我们需要在频域中进行分析。
频域中的语音：当我们观察语音信号的频谱时，我们会看到一系列的频率成分。
这些成分可以代表基频、谐波以及其他声音特征。
例如，如果一个声音的主要成分是基频，那么我们可能会看到一个明显的峰值在低频区域。
如果一个声音包含多个谐波，我们可能会看到一系列更高或更低的频率成分。
了解这些频率成分可以帮助我们更好地理解声音的特征，比如音调、音量等。
总之，理解语音信号时域和频域的表现对于语音处理和通信等领域非常重要。
在时域中，我们关注声音的瞬态特性；而在频域中，我们关注声音的频率成分。
通过将信号从一种表示转换到另一种表示，我们可以更全面地了解和处理语音信号。
语音信号的滤波与频谱分析
生物医学信号处理大作业题目：语音信号的滤波与频谱分析学生姓名学院名称精密仪器与光电子工程专业学号一、实验目的语音信号的滤波与频谱分析录制自己的一段语音：“天津大学精密仪器与光电子工程学院生物医学工程X班XXX, College of precision instrument and opto-electronics engineering, biomedical engineering”，时间控制在15秒到30秒左右；利用wavread 函数读入语言信号，记住采样频率。
二、实验过程（1）求原始语音信号的特征频带：可以分别对一定时间间隔内，求功率谱（傅里叶变换结果取模的平方）并画出功率谱。
（2）根据语音信号频谱特点，设计FIR或IIR滤波器，分别画出滤波器幅频和相频特性曲线。
说明滤波器特性参数。
用设计的滤波器对信号滤波，画出滤波后时域波形。
用sound 函数回放语音信号。
（3）求出特征频段语音信号随时间变化的曲线（每隔0.05秒求一次功率谱，连接成曲线）。
（4）选做：语谱图：横轴为时间，纵轴为频率，灰度值大小表示功率谱值的大小。
(提示，可以采用spectrogram函数)（1）读入语音文件并画出其时域波形和频域波形，实现加窗fft 并求出其功率谱。
clcclear all; close all;[x,Fs,bits]=wavread('C:\Users\刘冰\Desktop\数字信号处理\liubing');x0=x(:,1); %将采集来的语音信号转换为一个数组 sound(x0,Fs,bits); y=fft(x);figure;plot(x,’b’);title ('原始语音信号时域波形'); y1=fft(x0);y1=fftshift(y1); d = Fs/length(x);figure;plot([-Fs/2:d: Fs/2-d],abs(y1),’b’);title('原始语音信号的频域信号'); % 画出原始语音信号的频谱图123456789x 105-1-0.8-0.6-0.4-0.200.20.40.60.81原始语音信号时域波形N=length(x);w1 = window(@hann,N); w2 = window(@blackman,N); x1=x0.*w1; %对原始信号加汉宁窗处理 x2=x0.*w2； %对原始信号加布兰克曼窗处理 figure,plot(x1);title(加汉宁窗后的语音信号) %显示加窗后的时域语音信号 s=floor(length(x0)/Fs);%计算原始语音信号的时间长度，这里得到的结果是18秒，因为floor 是向下取整，所以信号的末尾一点会被去掉，但是因为最后一点没有声音信号，所以影响可以忽略。
语音信号的频域分析概述
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2021年12月8日星期三
从广义上讲，语音信号的频域分析包括语音信号的 频谱、频谱包络、功率谱、倒频谱等。常用的频域分析 方法有带通滤波器组法、傅里叶变换法、线性预测法等 几种。本节介绍语音信号的傅里叶分析法。
短时傅里叶变换最重要的应用是语音分析与合成系 统，因为由短时博里叶变换可以精确地恢复语音波形。
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2021年12月8日星期三语音信号及单片机处理语音信号及单片机处理
语音信号的频域分析概述
在语音信号处理中，傅里叶表示一直起主要作用。 其原因在于：一方面，稳态语音的生成模型由线性系统 组成，此系统由一个随时间周期变化或随机变化的源所 激励，因而系统输出频谱反映了激励与声道频率响应特 性；另一方面，语音信号的频谱具有非常明显的语言声 学意义，可以获得某些重要的语音特征(如共振峰频率 和带宽等)。
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2021年12月8日星期三
语音信号是非平稳信号，其非平稳性是由发音器官 的物理运动过程而产生的。这个运动过程与声波振动 的速度比起来要缓慢得多，因此可以假定它在10～30 ms这样短的时间段内是平稳的。所以对语音信号处理 来说，短时分析的方法是有效的。短时分析应用于频 域分析就是短时傅里叶变换，相应的频谱称为“短时 谱”，即有限长度的傅里叶变换。
语音信号滤波去噪实验指导讲解
语音信号滤波去噪实验指导1.1、语音信号的采集要求学生利用Windows下的录音机，录制一段自己的话音，时间在1 s内。
然后在Matlab软件平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。
通过wavread函数的使用，学生很快理解了采样频率、采样位数等概念。
1.2、语音信号的频谱分析要求学生首先画出语音信号的时域波形；然后对语音号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性，从而加深学生对频谱特性的理解。
参考调用格式：[y,fs,bits]=wa vread(‘e:\yuyinhsh.wav’,[1024 5120]);% 输入的第一个参数为文件的全路径和文件名，第二个参数是返回的样本范围从1024个样本到5120个样本(可变)，输出的第一个参数是每个样本的值，fs是生成该波形文件时的采样率，bite是波形文件每样本的编码位数。
sound(y,fs,bits); % 按指定的采样率和每样本编码位数回放Y=fft(y,4096); % 对幅度信号进行fft变换，注意变换的点数要大于等于自己选取的样本范围的长度用绘图命令画出时域和频域波形1.3、设计数字滤波器和画出其频率响应给出各滤波器的性能指标：(1)语音信号处理时采用的滤波器性能指标fc＝4000 Hz，As＝自定dB，Ap＝1 dB。
对ellip 设计IIR滤波器；利用Matlab中的函数freqz画出各滤波器的频率响应。
1.4、用滤波器对信号进行滤波要求学生用自己设计的各滤波器分别对采集的信号进行滤波，在Matlab中，FIR滤波器利用函数fftfilt对信号进行滤波，IIR滤波器利用函数filter对信号进行滤波。
1.5、比较滤波前后语音信号的波形及频谱要求学生在一个窗口同时画出滤波前后的波形及频谱。
1.6、回放语音信号在M atlab中，函数sound可以对声音进行回放。
其调用格式：sound (x，fs，bits)；可以感觉滤波前后的声音有变化。
三种信号处理方法的对比分析
三种信号处理方法的对比分析信号处理是指对信号进行采样、滤波、编码、译码等操作的过程，是数字通信、雷达、声纳等系统中的重要组成部分。
在信号处理过程中，常用的方法包括时域分析、频域分析和小波变换分析。
本文将对这三种信号处理方法进行对比分析，以便读者了解它们的优缺点及适用范围。
一、时域分析时域分析是指在时间维度上对信号进行分析。
常用的时域分析方法包括时域滤波、自相关函数、互相关函数等。
时域分析的主要特点是能够直观地展现信号在时间轴上的波形变化，能够清晰地观察信号的周期性、幅度和相位等特征。
时域分析的优点是操作简单，计算速度快，适合处理对实时性要求较高的信号处理任务。
例如语音信号处理、实时通信系统等。
并且时域分析方法对于瞬态信号的处理效果较好，能够准确地捕捉信号的瞬时特征。
时域分析的局限性也比较明显。
由于时域分析直接对信号进行处理，无法很好地将频域信息展现出来，因此对于频率特征较为复杂的信号处理任务效果较差。
由于时域分析只能对信号进行整体分析，对信号内部细节特征的把握相对较弱，对信号内部的故障和噪声的探测能力有限。
三、小波变换分析小波变换分析是指将信号在时间频率维度上进行分析的一种新型信号处理方法。
小波变换将信号分解成不同尺度和不同频率的小波包，能够将信号的时域和频域特征结合起来，利于对信号的整体特征和内部细节特征进行分析。
时域分析、频域分析和小波变换分析各有其优缺点。
在实际应用中，需要根据信号的特征和处理任务的要求来选择合适的分析方法。
希望本文的对比分析能够为读者对不同信号处理方法的选择提供一些帮助。
语音信号的滤波与处理
广西工学院数字信号处理课程设计题目：语音信号的处理与滤波(难度系数：0.8)系别：计算机工程学院专业：通信工程班级：通信091学号：200900402037姓名：郑志军指导教师：周坚和日期：2012.01.01目录摘要： ...................................错误!未定义书签。
一．设计内容 .. (5)二．设计目的 (5)三．基本步骤 (5)四、相关原理知识 (6)五、实现过程 (12)1．录制声音 (12)2．分别取8000个和16000个数据进行频谱分析，得到幅度和相位谱，比较二者异同并分析原因 (15)3．滤波器的设计 (17)4．对声音进行滤波 (18)5．把处理后的所有数据存储为声音文件，与原始声音进行比较19六、心得体会 (20)七、参考文献 (21)摘要信号处理是现代信息处理的基本内容，数字信号的处理更是重中之重。
数字信号处理的研究内容主要是语音信号和图像信号，而研究语音信号对于现代语音通信有着积极的意义。
研究语音信号又分为时域和频域两个方面。
（1）语音信号的时域分析处理：一类是进行语音信号分析，另一类是生成和变换各种调制信号，对信号平均累加器的动态范围进行压缩扩张，用门限方法进行噪声的抑制等等。
前一类是属于时域中信号平均累加器的线性处理，主要通过信号的加减、时移、倍乘、卷积、求相关函数等来实现。
而后一类，则属于非线性的变换和处理。
（2）语音信号的频谱分析处理：信号的时域频谱分析通常是要结合在一起进行的。
在数字设计系统中，任何信号处理器件都可以看成是一个滤波器，滤波器设计是数字信号处理的重要内容。
滤波器就是在对信号进行分析的基础上，设计适当的系统，提取有用的信号，抑制噪声信号干扰。
滤波器的设计通常是在频率域进行的[1]。
本设计是用MATLAB仿真软件设计滤波器对受干扰的语音信号进行滤波处理，并对各部分进行频谱分析。
MATLAB工具介绍：MATLAB是MathWorks公司开发的一种跨平台的用于多种仿真的简单高效的数学语言。
语音信号的频谱分析实验报告
语音信号的频谱分析实验报告1 引言1.1 实验背景及意义随着信息技术的飞速发展，语音信号处理技术在通信、语音识别、音频编辑等领域发挥着越来越重要的作用。
频谱分析作为语音信号处理的核心技术之一，能够揭示语音信号的频率结构，对于理解语音的本质、提升语音处理技术的性能具有重要意义。
本实验旨在通过频谱分析，深入探究语音信号的内在特性，为相关领域的研究提供理论支持和技术参考。
1.2 实验目的本实验的主要目的是掌握语音信号的频谱分析方法，通过实际操作，理解频谱分析的基本原理及其在语音信号处理中的应用。
具体目标包括：1.学习并掌握语音信号的时域与频域表示方法；2.学习并掌握傅里叶变换（FFT）及短时傅里叶变换（STFT）的原理及其在语音信号频谱分析中的应用；3.分析语音信号的频谱特征，为后续的语音识别、降噪等处理提供依据。
1.3 实验方法与工具本实验采用以下方法与工具：1.实验方法：采用对比实验的方法，对原始语音信号及其频谱进行分析，探讨不同参数设置对频谱分析结果的影响。
2.实验工具：使用MATLAB软件进行实验，利用其强大的信号处理功能实现语音信号的采集、处理和频谱分析。
MATLAB具有以下优点：- 丰富的信号处理函数库，方便快速实现各种算法；- 图形化编程环境，便于观察实验结果； - 高度可扩展性，支持自定义函数和工具箱。
2. 语音信号基本概念2.1 语音信号的特性语音信号是人类交流的主要方式之一，它具有以下特性：•时变性：语音信号随着时间变化，其波形不断改变，即使在同一发音人的连续发音中，同一音素的波形也有所不同。
•非周期性：与简单的正弦波等周期性信号不同，语音信号在短时间内是非周期的，具有随机性质。
•频率特性：人的发声器官产生的语音信号主要频率范围在20Hz到4kHz之间，不同语言和方言的频率分布可能有所差异。
•幅度特性：语音信号的幅度变化较大，通常需要通过预处理进行归一化处理，以便于分析。
•短时平稳性：尽管语音信号整体上是非平稳的，但在短时间内（大约20-30ms），可以近似认为是平稳的，这是进行短时傅里叶变换（STFT）的理论基础。
语音信号处理及滤波
2014年1月2日语音信号处理及滤波摘要语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴学科，是目前发展最为迅速的学科之一。
通过语音传递信息是人类最重要，最有效，最常用和最方便的交换信息手段，所以对其的研究更显得尤为重要。
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成离散的数据文件，然后用起强大的矩阵运算能力处理数据。
这为我们的本次设计提供了强大并良好的环境。
本设计要求自己录制一段自己的语音后，在 MATLAB 软件中采集语音信号、回放语音信号并画出语音信号的时域波和频谱图。
本设计针对现在大部分语音处理软件内容繁多、操作不便等问题，采用MATLAB7.0综合运用GUI界面设计、各种函数调用等来实现语音信号的变频、变幅、傅里叶变换及滤波，程序界面简练，操作简便，具有一定的实际应用意义。
目录一：绪论··············································错误!未定义书签。
二：课程设计内容与要求 (1)三：课程设计的原理 (1)3.1.语音的录入与打开·····························错误!未定义书签。
Matlab对语音信号进行频谱分析及滤波
实验报告（题目）信号处理算法课程设计专业电子信息科学与技术班级电子09-1班学生陈年兴学号 09 指导教师刘利民完成时间 2012 年 6 月 14 日信号处理算法课程设计一、设计内容设计一：Matlab对语音信号进行频谱分析及滤波1、语音信号的采集录制了一段声音，在C盘保存为WAV格式（也可以利用已有的音乐）。
然后在Matlab软件平台下．利用函数wavread对语音信号进行采样，并记录下了采样频率和采样点数，在这里我们还通过函数sound引入听到采样后自己所录的一段声音。
2、语音信号的频谱分析首先画出语音信号的时域波形；然后对语音信号进行频谱分析，在Matlab 中，我们利用函数fft对信号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性性。
3、设计数字滤波器和画出其频谱响应设计一个数字滤波器：F c =1000 Hz,Fb=1200 Hz,Ap= 1dB，As=15dB，利用Matlab中的函数freqz画出了该滤波器的频率响应。
4、对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化，并回放语音信号。
一、处理程序如下所示：[y, Fs, nbits] =wavread('E:\yinpin\luyin.wav'); %读取语音信号的数据sound(y,Fs); %播放语音信号y1=fft(y,1024); %对信号做1024点FFT变换f=Fs*(0:511)/1024;figure(1);plot(y) %做原始语音信号的时域图形title('原始语音信号');xlabel('时间t');ylabel('幅度n');figure(2);subplot(2,1,1);plot(f,abs(y(1:512)));title('原始语音信号频谱'); xlabel('频率');ylabel('幅度');subplot(2,1,2);plot(abs(y1(1:512))) %做原始语音信号的FFT频谱图title('原始语音信号FFT频谱'); xlabel('频率');ylabel('幅度');figure(3);freqz(y); %绘制原始语音信号的频率响应图title('频率响应图');二、设计一个数字滤波器：F c =1000 Hz,F b =1200 Hz,Ap= 1dB ，As=15dB 。
浅析语音信号频谱分析方法
浅析语音信号频谱分析方法摘要：语音信号的频域分析就是分析语音信号的频域持征。
从广义上讲，语音信号的频域分析包括语音信号的频谱、功率谱、倒频谱、频谱包络分析等，而常用的频域分析方法有带通滤波器组法、傅里叶变换法、线件预测法等几种。
下面着重介绍前两种分析方法。
关键词：频谱分析、带通滤波器组法、傅里叶变换法傅里叶分析法因为语音波是一个非平稳过程，因此适用于周期、瞬变或平稳随机信号的标准傅里叶变换不能用来直接表示语音信号，而应该用短时傅里叶变换对语音信号的频谱进行分析，相应的频谱称为“短时谱”。
利用短时博里叶变换求语音的短时谱对第n 帧语音信号Xn(m)进行傅里叶变换(离散时域傅里叶变换，DTFT)，可得到短时傅里叶变换，其定义如下：10()()N j w j w n n n m X e x m e --==∑(3-7)由定义可知，短时傅里叶变换实际就是窗选语音信号的标准傅里叶变换。
这里，窗w(n-m)是一个“滑动的”窗口，它随n 的变化而沿着序列X(n)滑动。
由于窗口是有限长度的，满足绝对可和条件，所以这个变换是存在的。
当然窗口函数不同，博里叶变换的结果也将不同。
设语音信号序列和窗口序列的标准傅早叶变换均存在。
当n 取固定值时，w(n-m)的傅里叶变换为：()()jw n jw n jw m w n m e e W e ∞---=-∞-=⋅∑(3-8)根据卷积定理，有：()()()jw jw jwn jw n X e X e e W e --⎡⎤=⋅⋅⎣⎦ (3-9) 因为上式右边两个卷积项均为关于角频率w 的以2π为周期的连续函数，所以也可将其写成以下的卷积积分形式：()-1()()()2jw j jn j w n X e W e e X e d θθθθ∏+∏⎡⎤⎡⎤=⋅⎣⎦⎣⎦∏⎰ （3-10） 即，假设x(m)的DTFT 是()jw X e ，且()w m 的DTFT 是()jw W e ，那么()jw n X e 是()jw X e 和()jw W e 的的周期卷积。
语音信号的频域分析
图5.2 同济大学电子与信息工程学院 - 5 用移动窗选取语音段示意图 赵晓群 教授
w(n m)
m
第5章
语音信号的频域分析
5.3
短时 Fourier 变换(STFT)的定义和性质
x(m)的短时 Fourier 变换（STFT）Xn(ejω)的定义：
X n (e ) m x(m) w(n m)e-jm
◆准确地恢复原信号的唯一约束条件是 w(0)≠0 。
同济大学电子与信息工程学院
- 7 -
赵晓群 教授
第5章
语音信号的频域分析
5.3
短时 Fourier 变换(STFT)的定义和性质
由STFT的谱 Xn(ejω) 求解 x(m) 的 Fourier 变换 X(ejω) 方法。 假设 x(m) 和 w(m) 的 Fourier 变换都存在，即：
j
式中， w(n)是窗函数。 ◆为位于 n 处的窗口观察到的窗选语音短段的 Fourier 变换； ◆ n 取不同值时，取出不同的语音短段；
◆ Xn(ejω) 是频率ω 和时间 n 的函数；有时-频性。
要求： STFT 存在，则对所有 n 值，一定绝对可和。 ◆因窗宽有限，或无限冲激响应窗函数，其有效宽度有限， 故满足绝对可和。
语音是非平稳信号，源于发声器官的物理运动过程。
◆在短时间段（如10 ~ 30 ms）内可认为是平稳的； ◆用时间依赖处理方法分析处理。
同济大学电子与信息工程学院 - 2 赵晓群 教授
第 5章
语音信号的频域分析
5.1
概述
短时 Fourier 分析（时间依赖 Fourier 变换）：
用稳态分析处理非平稳信号的一种方法 语音的频域分析：包括语音信号的频谱、功率谱、倒频谱、 频谱包络等， 常用频域分析方法：带通滤波器组法、Fourier 变换法、
了解音频频谱分析和处理技术
了解音频频谱分析和处理技术音频频谱分析和处理技术概述音频频谱分析和处理技术是一种常用于音频信号处理领域的技术。
它通过将音频信号转换为频域表示，以便更好地理解和处理音频信号。
本文将介绍音频频谱分析和处理技术的基本原理、主要方法和应用领域。
一、音频频谱分析技术音频频谱分析是指将音频信号从时域转换到频域的过程，以便更好地观察和分析音频信号的频谱特征。
常用的音频频谱分析方法包括快速傅里叶变换（FFT）和窗函数法。
1. 快速傅里叶变换（FFT）快速傅里叶变换是一种高效的算法，能够将离散的时域信号转换为离散的频域信号。
通过FFT算法，我们可以得到音频信号的频谱图，以显示不同频率成分的能量分布情况。
频谱图通常以线性或对数刻度表示，以便更好地观察能量峰值和频谱变化。
2. 窗函数法窗函数法是一种通过对音频信号进行窗函数处理来实现频谱分析的方法。
窗函数将音频信号分为多个窗口，然后对每个窗口进行傅里叶变换得到频谱。
常用的窗函数包括矩形窗、汉宁窗和黑曼窗等。
通过选择不同的窗函数，可以在频谱分析中强调不同的频域特征。
二、音频频谱处理技术音频频谱处理技术是指对音频信号的频谱进行处理，以实现音频信号的增强、降噪、修复等目的。
以下是几种常见的音频频谱处理技术：1. 频谱增强频谱增强技术用于增强音频信号中特定频率范围的能量，以改善音频的听觉效果。
常见的频谱增强方法包括均衡器、滤波器和增益控制等。
2. 噪声降低噪声降低是指通过减小音频信号中的噪声成分，提高音频的信噪比。
常用的噪声降低方法包括降噪滤波器、自适应滤波器和谱减法等。
3. 音频修复音频修复是指修复受损或失真的音频信号，以恢复原始音频的质量和清晰度。
常用的音频修复技术包括去混响处理、失真修复和丢帧恢复等。
三、音频频谱分析和处理技术的应用领域音频频谱分析和处理技术在众多领域中都有广泛应用，下面列举了几个主要的应用领域：1. 音乐制作和音频后期处理音频频谱分析和处理技术在音乐制作和音频后期处理中扮演着重要角色。
语音信号的分析与处理
语音信号的分析与处理在日常生活中，我们常常与语音信号打交道，如电话通讯、语音识别、音乐播放、影片配音等。
语音信号是人类声音的一种电信号表示形式，它的特性是非常复杂的，包括语音的声音频率、幅度大小、声音的拐角特征、信号的频率变化以及背景噪声等多方面因素。
因此，对语音信号正确分析和处理是现代通讯研究、智能语音识别和场景识别等领域的重要问题，也是一个迫切需要解决的问题。
一、语音信号的基本特征语音信号具有很多特征，如频率、能量、音色和韵律等。
频率是语音信号的基本特征之一，它是指语音信号中声音的高低频率。
音频信号的波形形状与频率息息相关。
一般组成语音的基元元音频率范围在250 Hz ~ 1000 Hz之间，辅音频率的范围在100 Hz ~ 4 kHz之间。
能量与音量相关，是指语音信号所含有的总能量。
音色是语音信号的另一个特征，它能够指示语音信号的来源。
最后，韵律则是指语音信号的节奏，其包含语音中音节、词语、句子和语气的信息。
二、语音信号的分析方法语音信号的分析方法可以分为时域分析和频域分析两种方式。
其中，时域分析是一种基于时间的分析，它通过观察信号的实时波形来分析语音信号的特征。
频域分析则是一种基于频率的分析，它通过观察信号的频谱特性来分析语音信号的频率、音量和音色。
1. 时域分析时域分析是一种非常基础的语音信号分析方法。
通常，时域分析方法通过分析语音信号的波形特征来判断语音信号的特点。
它能够检查信号在时间上的变化，比如分析语音信号中频率与振幅的变化。
这种方法主要通过时间和采样频率来确定语音信号的基本特征。
2. 频域分析频域分析则是一种付于注意的语音信号分析方法。
它主要通过傅里叶变换（Fourier transform）或小波变换（Wavelet transform）等频率分析方法来研究信号在不同频段上的特征。
通过频域分析可以获得信号在较高频段上的信息，该信息往往无法通过时域分析方法获得。
频域分析方法可以用于语音信号的分析、信号噪声抑制和语音信号质量改进等方面。
语音信号的滤波处理及时频域分析
语音信号的滤波处理及时频域分析一、问题提出用录音工具录制一段声音，然后用MATLAB对于此语音信号进行分析和处理，采集语音信号后，在MATLAB软件平台进行频谱分析；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。
二、问题分析A:理论原理(1) 采样频率采样频率也称为采样速度或者采样率，定义了每秒从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数，它用赫兹（Hz）来表示。
采样频率只能用于周期性采样的采样器，对于非周期性采样的采样器没有规则限制。
通俗的讲采样频率是指计算机每秒钟采集多少个声音样本，是描述声音文件的音质、音调，衡量声卡、声音文件的质量标准。
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。
(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。
(3) 采样定理在进行模拟/数字信号的转换过程中，当采样频率fs.max大于信号中最高频率fmax的2倍时(fs.max>=2fmax)，采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息，一般实际应用中保证采样频率为信号最高频率的5～10倍；采样定理又称奈奎斯特定理。
(4) 时域信号的FFT分析信号的频谱分析就是计算信号的傅立叶变换。
连续信号与系统的傅立叶分析显然不便于用计算机进行计算，使其应用受到限制。
而FFT是一种时域和频域均离散化的变换，适合数值运算，成为用计算机分析离散信号和系统的有力工具。
对连续信号和系统，可以通过时域采样，应用DFT进行近似谱分析。
(5) 数字信号的滤波器原理和方法(6) 离散傅立叶变换B:信号读取分析及其处理（1）采样把用录音工具录的声音转化为wav格式的文件，然后保存到MATLAB的文件夹下的work文件夹中。
在MATLAB软件平台下，利用wavread函数对语音信号进行采样，下面是原是信号波形及频谱图：(2) 构造受干扰信号并对其进行FFT频谱分析（3）用窗函数法设计IIR带通滤波器（4）用窗函数法设计FIR低通滤波器（5）信号处理用设计好的数字滤波器对含噪声的语音信号进行滤波，在MATLAB中FIR滤波器利用函数fftfilt对信号进行滤波，IIR滤波器利用函数filter对信号进行滤波，在一个窗口同时画出滤波前后的波形及频谱如下图。
实验二 语音信号的频域分析
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一、实验目的
理解语音信号的频谱特点； 理解语音信号的频谱分析方法； MATLAB实现语音信号的频域分析。
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二、实验原理
语音信号本质上是非平稳信号。但我们可以假设语 音信号在一个短时间内是平稳的，这样我们用稳态分析 方法处理非平稳信号。 应用在傅立叶分析就是短时傅立叶变换。
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倒谱和复倒谱
clear
a=wavread('beijing1.wav');
a=a(39000:39999);
N=1000;
h=hamming(N);
for m=1:N
b(m)=a(m)*h(m);
end
c=cceps(b);
c=fftshift(c);
d=rceps(b);
for m=1:N
b(m)=a(m)*h(m);
end
y=20*log(abs(fft(b)));
subplot(2,1,2)
plot(y);
title('短时谱');
grid
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语谱图
clear [x,fs,n,bits]=wavread('beijing1.wav'); subplot(2,1,1) plot(x) subplot(2,1,2) specgram(x,512,fs,100); xlabel('时间(s)') ylabel('频率(Hz)') title('语谱图')
语音的频域分析：包括语音信号的频谱、功率谱、 倒频谱、频谱包络等.
MATLAB语音信号滤波处理和时频域分析
湖南工业大学课程设计资料袋计算机与通信学院（系、部）2009~2010 学年第二学期课程名称：MA TLAB 语言与应用指导教师：文鸿职称讲师学生姓名：申鹏专业班级通信071班学号07408200112 设计题目：语音信号的滤波处理及时频域分析成绩：起止日期：2009 年7 月 5 日至2010 年7 月11 日目录清单序号材料名称资料数量备注1 课程设计任务书 12 课程设计说明书 13 张456湖南工业大学课程设计任务书2009 — 2010学年第二学期计算机与通信学院（系、部）通信工程专业071 班级课程名称：MATLAB语言及应用设计题目：语音信号的滤波处理及时频域分析完成期限：自2010 年 6 月26 日至2010 年7 月 2 日共 1 周内容及任务一、设计的主要技术参数语音信号的录入、波形的滤波处理和信号的回放效果比较分析。
二、设计任务1.录制声音信号2.设计滤波器3.用设计的滤波器进行滤波4.回放声音信号三、设计工作量1周完成进度安排起止日期工作内容2010.7.5 查找相关资料掌握语音信号的滤波和时频域分析2010.7.6—7.8 设计时频域分析的方法2010.7.9—7.10 设计滤波器（包括低通、高通和带通）2010.7.11 总结，撰写课程设计报告主要参考资料1、陈怀琛.MATLAB及在电子信息课程中的应用[M].北京：电子工业出版社2、张文.基于MATLAB的语音信号的滤波与实现[J].山西电子技术.3、蔡莲红，黄德智．现代语音技术基础与应用清华大学出版社4、胡航．语音信号处理[M]．哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社指导教师（签字）：年月日系（教研室）主任（签字）：年月日MA TLAB语言与应用课程设计说明书语音信号的滤波处理及时频域分析起止日期：2010年07月5日至2010年07月11日学生姓名申鹏班级通信071班学号07408200112成绩指导教师(签字)计算机与通信学院2010年7 月11日课题名称语音信号的滤波处理及时频域分析人数 6组长申鹏同组人员申鹏、郭胜华、朱钧宇、姚广哲、罗顺湖、邓勇课题的主要内容和要求一、设计的要求设计要求：1。
ti滤波算法
ti滤波算法TI滤波算法是一种数字信号处理中常用的滤波算法，它可以对信号进行滤波处理，去除噪声和干扰，提取出所需的有效信号成分。
本文将介绍TI滤波算法的原理、应用以及优缺点。
一、TI滤波算法原理TI滤波算法全称为Time Invariant Filter（时不变滤波器）算法，其原理是通过对信号的时域或频域进行处理，实现对信号的滤波。
该算法的核心思想是信号在滤波前后的时域或频域特性保持不变，即时不变性。
TI滤波算法通常包括以下几个步骤：1. 信号采集：首先需要对待滤波的信号进行采集，获取原始信号的样本数据。
2. 时域/频域分析：根据信号的特点，选择合适的分析方法，对信号进行时域或频域分析。
时域分析可以观察信号的波形变化，频域分析可以观察信号的频谱特性。
3. 滤波器设计：根据信号的特点和滤波要求，设计合适的滤波器。
常用的滤波器包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等。
4. 滤波处理：将信号通过滤波器进行处理，去除噪声和干扰，保留所需的有效信号成分。
5. 信号重构：将滤波后的信号进行重构，得到最终滤波后的信号结果。
二、TI滤波算法应用TI滤波算法在数字信号处理领域有广泛的应用，以下是几个常见的应用场景：1. 语音信号处理：在语音通信和语音识别等应用中，常常需要对语音信号进行滤波处理，去除环境噪声和语音干扰，提高语音信号的清晰度和准确性。
2. 图像处理：在图像处理中，TI滤波算法可以用于图像去噪，提高图像的清晰度和质量，常用的滤波器有均值滤波器、中值滤波器等。
3. 传感器信号处理：在传感器信号采集和处理中，常常需要对传感器输出的模拟信号进行滤波处理，去除噪声和干扰，提取出所需的有效信号。
4. 无线通信：在无线通信系统中，TI滤波算法可以用于信号解调和误码率估计等关键技术，提高通信系统的性能和稳定性。
三、TI滤波算法优缺点TI滤波算法具有以下优点：1. 适应性强：TI滤波算法可以根据不同的滤波要求进行参数调整和优化，适用于各种信号处理场景。
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语音信号的滤波处理及时频域分析
一、问题提出
用录音工具录制一段声音，然后用MATLAB对于此语音信号进行分析和处理，采集语音信号后，在MATLAB软件平台进行频谱分析；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。
二、问题分析
A:理论原理
(1) 采样频率
采样频率也称为采样速度或者采样率，定义了每秒从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数，它用赫兹（Hz）来表示。
采样频率只能用于周期性采样的采样器，对于非周期性采样的采样器没有规则限制。
通俗的讲采样频率是指计算机每秒钟采集多少个声音样本，是描述声音文件的音质、音调，衡量声卡、声音文件的质量标准。
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。
(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。
(3) 采样定理
在进行模拟/数字信号的转换过程中，当采样频率fs.max大于信号中最高频率fmax的2倍时(fs.max>=2fmax)，采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息，一般实际应用中保证采样频率为信号最高频率的5～10倍；采样定理又称奈奎斯特定理。
(4) 时域信号的FFT分析
信号的频谱分析就是计算信号的傅立叶变换。
连续信号与系统的傅立叶分析显然不便于用计算机进行计算，使其应用受到限制。
而FFT是一种时域和频域均离散化的变换，适合数值运算，成为用计算机分析离散信号和系统的有力工具。
对连续信号和系统，可以通过时域采样，应用DFT进行近似谱分析。
(5) 数字信号的滤波器原理和方法
(6) 离散傅立叶变换
B:信号读取分析及其处理
（1）采样
把用录音工具录的声音转化为wav格式的文件，然后保存到MATLAB的文件夹下的work文件夹中。
在MATLAB软件平台下，利用wavread函数对语音信号进行采样，下面是原是信号波形及频谱图：
(2) 构造受干扰信号并对其进行FFT频谱分析
（3）用窗函数法设计IIR带通滤波器
（4）用窗函数法设计FIR低通滤波器
（5）信号处理
用设计好的数字滤波器对含噪声的语音信号进行滤波，在MATLAB中FIR滤波器利用函数fftfilt对信号进行滤波，IIR滤波器利用函数filter对信号进行滤波，在一个窗口同时画出滤波前后的波形及频谱如下图。
a、IIR带通滤波
b、FIR低通滤波
三、总结
通过这次的课程作业使我学的到了很多的东西，不仅巩固了以前所学过的知识，还学到了很多在书本上所没有学到过的知识。
进一步加深了对数字信号处理的了解，让我对它有了更加浓厚的兴趣。
因为以前学过信号与系统和数字信号处理两门课，但这只是理论知识，通过作业我们才能真正理解其意义。
语音信号处理在以前的学习中并没有怎么接触，但是通过网上查找资料，我很快的理解了其基本原理。
让我对数字信号处理的知识又有了深刻的理解。