语音信号采集与处理课程设计

河南科技大学课程设计说明书课程名称微机应用技术课程设计题目语音信号采集与处理课程设计学院医学技术与工程学院班级生物医学工程1201班学生姓名指导教师杨晓利日期 2014年3月29日课程设计任务书（指导教师填写）课程设计名称微机应用技术课程设计学生姓名专业班级生物医学工程1201班设计题目语音信号采集与处理课程设计课程设计目的1．学会MATLAB的使用，掌握MATLAB的程序设计方法；2．掌握在Windows环境下语音信号采集的方法；3．掌握信号处理的基本概念、基本理论和基本方法；4．学会用MATLAB对信号进行分析和处理。

设计内容、技术条件和要求1．语音信号的采集用windows自带的录音机（开始—程序—附件—娱乐—录音机，文件—属性—立即转换—8000KHz，8位，单声道）或其他软件，录制一段语音信号，时间控制在2秒左右。

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，理解采样频率、采样位数等概念。

wavread函数调用格式：y=wavread(file)，读取file所规定的wav文件，返回采样值放在向量y中。

[y,fs,nbits]=wavread(file)，采样值放在向量y中，fs表示采样频率（Hz），nbits表示采样位数。

y=wavread(file,N)，读取前N点的采样值放在向量y中。

y=wavread(file,[N1,N2])，读取从N1点到N2点的采样值放在向量y中。

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，可以利用函数fft对信号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性。

时间进度安排第1周：查阅资料；第2周：实现设计内容第3周：整理资料，撰写课程设计任务书1主要参考文献参考《数字信号处理》教材指导教师签字：年月日2目录一、引言 (4)二、实验目的 (5)三、实验原理 (5)1、语音信号的采集 (5)2、语音信号的频谱特性 (5)3、语音信号的时域分析 (6)4、语音信号的频域分析 (6)5、采样定理 (7)6、采样频率 (7)7、采样位数 (7)四、实验步骤 (8)1、语音信号的采集 (8)2、语音信号的频谱分析 (8)五、程序设计及仿真图 (8)1、wavread采样 (8)2、语音信号的时域波形图 (9)3、语音信号的频谱特性图 (10)六、心得体会 (11)七、参考文献 (12)3一、引言随着信息时代和数字世界的到来，数字信号处理已成为今一门极其重要的学科和技术领域。

数字信号处理在通信语音、图像、自动控制、雷达、军事、航空航天、医疗和家用电器等众多领域得到了广泛的应用。

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。

查阅资料了解可知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。

4通过课程设计，我们理解与掌握课程中的基本概念、基本原理、基本分析方法，用Matlab进行数字语音信号处理，并阐述了课程设计的具体方法、步骤和内容。

综合运用本课程的理论知识进行频谱分析，通过理论推导得出相应结论，并利用MATLAB作为工具进行实现，从而复习巩固课堂所学的理论知识，提高对所学知识的综合应用能力，并从实践上初步实现对数字信号的处理。

二、实验目的1．学会MATLAB的使用，掌握MATLAB的程序设计方法；2．掌握在Windows环境下语音信号采集的方法；3．掌握信号处理的基本概念、基本理论和基本方法；4．学会用MATLAB对信号进行分析和处理。

三、实验原理1、语音信号的采集语音信号是一种模拟信号，首先须经过采样将其转换为数字信号，实质是把连续信号变为脉冲或数字序列。

我们可以利用windows自带的录音机录制语音文件，进行数字信号的采集。

（开始—程序—附件—娱乐—录音机，文件—属性—立即转换—8000KHz，8位，单声道）或其他软件，将话筒输入计算机的语音输入插口上，启动录音机，录制一段语音信号，时间控制在2秒左右。

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，理解采样频率、采样位数等概念。

2、语音信号的频谱特性在MATLAB中，可以利用函数fft对信号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性。

5快速傅氏变换（FFT），是离散傅氏变换的快速算法，它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。

3、语音信号的时域分析语音信号的时域分析就是分析和提取语音信号的时域参数。

进行语音分析时，最先接触到并且也是最直观的是它的时域波形。

语音信号本身就是时域信号，因而时域分析是最早使用，也是应用最广泛的一种分析方法，这种方法直接利用语音信号的时域波形。

时域分析通常用于最基本的参数分析及应用，如语音的分割、预处理、大分类等。

这种分析方法的特点是：①表示语音信号比较直观、物理意义明确。

②实现起来比较简单、运算且少。

③可以得到语音的一些重要的参数。

④只使用示波器等通用设备，使用较为简单等。

语音信号的时域参数有短时能量、短时过零率、短时白相关函数和短时平均幅度差函数等，这是语音信号的一组最基本的短时参数，在各种语音信号数字处理技术中都要应用。

在计算这些参数时使用的一般是方窗或汉明窗。

对语音信号进行分析，发现发浊音时，尽管声道有若干个共振峰，但由于声门波引起谱的高频跌落，所以其话音能量约集中在3kHz以下。

而发清音时，多数能量出现在较高频率上。

高频就意味着高的平均过零率，低频意味着低的平均过零率，所以可以认为浊音时具有较低的过零率，而清音时具有较高的过零率。

当然，这种高低仅是相对而言，并没方精确的数值关系。

4、语音信号的频域分析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。

6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”。

5、采样定理在进行模拟与数字信号的转换过程中，当采样大于最高频率的2倍时，则采样之后的数字信号完整的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。

6、采样频率采样频率是指计算机每秒钟采样多少个声音样本，是描述声音文件的音质、音频、衡量声卡、声音文件的质量标准。

采样频率越高，即采样的时间间隔越短，则在单位时间内计算机得到的声音样本数据越多，对声音波形的表示也越准确。

7、采样位数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。

采样频率是指录音设备在一秒钟内对声音信号的采样次数,采样频率越高声音的还原就越真实越自然。

采样位数和采样率对于音频接口来说是最为重要的两个指标。

无论采样频率如何,理论上来说采样的位数决定了音频数据最大的力度范围。

采样位数越多则捕捉到的信号越精确。

7四、实验步骤1、语音信号的采集选取一段2秒左右的音频，以文件名“1”保存在桌面上，文件存储器的后缀默认为.wav;在Matlab软件平台下可以利用函数wavread对语音信号进行采样，得到了声音数据变量y,y=wavread(‘C:\Users\acer\Desktop\1.wav’)。

2、语音信号的频谱分析画出语音信号的时域波形；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。

五、程序设计及仿真图1、wavread采样程序：[y,fs,nbits]=wavread('C:\Users\acer\Desktop\1.wav');%读取语音信号的数据sound(y,fs,nbits);%对加载的语音信号进行回放程序运行结果：fs=8000nbit=16由结果可知采样频率为8000Hz，为16位数据82、语音信号的时域波形图程序：[y,fs,nbits]=wavread('C:\Users\acer\Desktop\1.wav');%读取语音信号的数据sound(y,fs,nbits);%对加载的语音信号进行回放plot(y);%做语音信号的时域波形图title('时域图形');xlabel('时间t');ylabel('幅度n');图4.2即表示语音信号时域波形图4.2语音信号时域波形93、语音信号的频谱特性图程序：[y,fs,nbits]=wavread('C:\Users\acer\Desktop\1.wav',[20000, 65000]);%读取从20000点到65000点的采样值sound(y,fs,nbits);%将加载的语音信号回放Y=fft(y,2014);%对信号做2014点fft变换f=fs*(0:521)/2014;%将从0到521，步长为1的序列的值与fs 相乘并除以2014的值，赋给fplot(abs(Y(1:521)));%做语音信号的fft频谱图title('语音信号频谱特性图');xlabel('频率');ylabel('幅值');图4.3即表示语音信号的频谱特性10图4.3语音信号的频谱特性六、心得体会这次课程设计历时一个星期，可以说是苦多于甜，但是可以学的到很多很多的东西，同时不仅可以巩固以前所学过的知识，而且学到了很多在书本上所没有学到过的知识。