数据的采集与语音信号的频谱分析综述

合集下载

语音信号的采集和频谱分析

语音信号的采集和频谱分析：[y,fs,bits]=wavread('voice'); %读取音频信息（双声道，16位，频率44100Hz）sound(y,fs,bits); %回放该音频Y=fft(y,4096); %进行傅立叶变换subplot(211);plot(y);title('声音信号的波形');subplot(212)plot(abs(Y));title('声音信号的频谱');窗函数设计低通滤波器：fp=1000;fc=1200;as=100;ap=1;fs=22000;wp=2*fp/fs;wc=2*fc/fs;N=ceil((as-7.95)/(14.36*(wc-wp)/2))+1;beta=0.1102*(as-8.7);window=Kaiser(N+1,beta);b=fir1(N,wc,window);freqz(b,1,512,fs);结果：滤波：[y,fs,bits]=wavread('voice');d=filter(b,a,y);D=fft(d);subplot(211)plot(d);title('滤波后的声音波形')subplot(212)plot(abs(D))title('滤波后的声音频谱')回放：sound(d,fs,bits)与滤波之前相比，噪音明显降低了许多。

过零率的计算要用下面的代码：zcr = zeros(size(y,1)1);delta= 0.02;for i=1:size(y,1)x=y(i,:);for j=1;length(x)-1if x(j)*x(j+1)<0 &abs(x(j)-x(j+1))>deltazcr(i)=zcr(i)+1;endendend其中设置了门限delta=0.02。

这是个经验值，可以进行细微的调整。

频谱分析算法在语音信号处理中的应用

频谱分析算法在语音信号处理中的应用语音信号处理是一门研究如何对人类语音进行分析和处理的学科。

随着科技的不断发展，频谱分析算法在语音信号处理中的应用变得越来越广泛。

频谱分析是一种将信号从时域转换为频域的技术，通过分析信号在不同频率上的能量分布，可以从中提取出有用的信息。

本文将探讨频谱分析算法在语音信号处理中的应用。

首先，频谱分析算法在语音信号的识别和识别中起着重要的作用。

通过对语音信号进行频谱分析，可以提取出信号的频谱特征，如频率、幅度、相位等。

这些特征可以用于语音识别系统中的特征提取和模式匹配。

例如，在语音识别系统中，可以使用梅尔频率倒谱系数（MFCC）作为特征向量，通过计算语音信号在不同频率上的能量分布，将其转换为一组特征向量，然后使用模式匹配算法进行识别。

频谱分析算法的应用可以提高语音识别系统的准确性和鲁棒性。

其次，频谱分析算法在语音信号的降噪和增强中也具有重要的作用。

在实际应用中，语音信号往往会受到环境噪声的干扰，这会影响语音信号的质量和清晰度。

通过频谱分析算法，可以分析语音信号和环境噪声在频域上的能量分布，进而设计相应的降噪和增强算法。

例如，可以使用谱减法来降低噪声的能量，或者使用频率掩蔽效应来增强语音信号的清晰度。

频谱分析算法的应用可以提高语音信号的质量和可听性。

此外，频谱分析算法还可以用于语音信号的合成和转换。

通过对语音信号的频谱特征进行分析，可以模拟人类声音的产生过程，从而实现语音信号的合成。

例如，可以使用线性预测编码（LPC）算法来估计语音信号的声道特性，并根据声道特性合成新的语音信号。

此外，频谱分析算法还可以实现语音信号的转换，如将男声转换为女声、将说话人的语音转换为歌唱等。

频谱分析算法的应用可以实现语音信号的创造性处理和转换。

最后，频谱分析算法还可以用于语音信号的情感识别和情感合成。

通过分析语音信号在频域上的能量分布和谐波结构，可以提取出语音信号的情感特征。

例如，高频能量和谐波结构往往与愤怒或兴奋等积极情绪相关，而低频能量和谐波结构往往与悲伤或沮丧等消极情绪相关。

采集信号的频谱分析

采集信号的频谱分析1. 引言频谱分析是一种重要的信号处理技术，它可以帮助我们理解信号的频域特性。

在现代通信领域和无线电频谱监测中，采集信号的频谱分析是一项关键的工作。

频谱分析可以帮助我们识别信号的不同频率成分，并从中提取有用的信息。

本文将介绍频谱分析的基本原理、常用的采集方法以及一些相关的应用领域。

2. 频谱分析的基本原理频谱分析是将信号从时域转换到频域的过程。

在时域中，信号被表示为随时间变化的波形；而在频域中，信号被表示为不同频率成分的强度和相位。

常用的频谱分析方法包括傅里叶变换（Fourier Transform）和快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT）。

傅里叶变换是一种数学变换，它能将信号从时域转换到频域。

快速傅里叶变换是傅里叶变换的一种高效算法，能够快速计算信号的频谱。

在频谱分析中，我们使用频谱图来表示信号的频谱。

频谱图通常以频率为横轴，信号强度为纵轴，用于直观地展示不同频率成分的能量分布。

3. 采集信号的方法采集信号的频谱分析需要使用合适的设备和方法。

以下是常用的采集信号的方法：3.1 信号接收器信号接收器是一种用于接收信号并将其转化为电信号的设备。

根据需要采集的信号类型不同，可以选择不同类型的信号接收器，如无线电接收器、音频接收器等。

3.2 采样率采样率是指在单位时间内采集信号的样本数。

在频谱分析中，较高的采样率能够提供更精确的频谱信息，但也会增加数据处理的复杂性和成本。

根据信号的带宽和分辨率要求，选择合适的采样率非常重要。

3.3 采样深度采样深度是指每个样本的比特数，决定了每个样本的精度。

较大的采样深度能够提供更高的分辨率，但也会增加数据存储和传输的需求。

根据信号的动态范围和精度要求，选择适当的采样深度是必要的。

3.4 采集时间采集时间是指采集信号所需的时间长度。

较长的采集时间可以提供更准确的频谱信息，但也会增加采集的时间和资源。

根据应用需求和实际情况，选择合适的采集时间是必要的。

语音信号采集和分析报告

语音信号的采集与分析一、背景介绍1、语音信号处理的相关内容通过语音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.声音是人类常用工具,是相互传递信息的最重要的手段.虽然,人可以通过多种手段获得外界信息,但最重要,最精细的信息源只有语言,图像和文字三种.与用声音传递信息相比,显然用视觉和文字相互传递信息,其效果要差得多.这是因为语音中除包含实际发音内容的话言信息外,还包括发音者是谁及喜怒哀乐等各种信息.所以,语音是人类最重要,最有效,最常用和最方便的交换信息的形式.另一方面,语言和语音与人的智力活动密切相关,与文化和社会的进步紧密相连,它具有最大的信息容量和最高的智能水平。

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,处理的目的是用于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.语音信号处理是一门新兴的学科,同时又是综合性的多学科领域,是一门涉及面很广的交叉学科.虽然从事达一领域研究的人员主要来自信息处理及计算机等学科.但是它与语音学,语言学,声学,认知科学,生理学,心理学及数理统计等许多学科也有非常密切的联系.语音信号处理是许多信息领域应用的核心技术之一,是目前发展最为迅速的信息科学研究领域中的一个.语音处理是目前极为活跃和热门的研究领域,其研究涉及一系列前沿科研课题,巳处于迅速发展之中;其研究成果具有重要的学术及应用价值.2、工作流程：相关的信号与系统知识：傅里叶变换在信号处理中具有十分重要的作用,它通常能使信号的某些特性变得很明显,而在原始信号中这些特性可能含糊不清或至少不明显.在语音信号处理中,傅里叶表示在传统上一直起主要作用.其原因一方面在于稳态语音的生成模型由线性系统组成,此系统被一随时间作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音声学意义,可以获得某些重要的语音特征(如共振峰频率和带宽等).根据语音信号的产生模型,可以将其用一个线性非时变系统的输出表示,即看作是声门激励信号和声道冲激响应的卷积.在语音信号数字处理所涉及的各个领域中,根据语音信号求解声门激励和声道响应具有非常重要的意义.例如,为了求得语音信号的共振蜂就要知道声道传递函数(共振峰就是声道传递函数的各对复共轭极点的频率).又如,为了判断语音信号是清音还是浊音以及求得浊音情况下的基音频率,就应知道声门激励序列.在实现各种语音编码,合成,识别以及说话人识别时无不需要由语音信号来求得声门激励序列和声道冲激响应. 3、相关MATLAB知识：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, 信号处理是MATLAB 重要应用的领域之一。

数据的采集与语音信号的频谱分析

中北大学课程设计说明书学生姓名：吕涛学号：10050644X23 学生姓名：王丽学号：10050644X09学生姓名：赵芳学号：10050644X15 学生姓名：孟庆慧学号：10050644X05 学院：信息商务学院专业：电子信息工程题目：信息处理综合实践:数据的采集与语音信号的频谱分析指导教师：金永职称: 副教授2013 年 6 月 28 日中北大学课程设计任务书12/13 学年第二学期学院：信息商务学院专业：电子信息工程学生姓名：吕涛学号：10050644X23 学生姓名：王丽学号：10050644X09学生姓名：赵芳学号：10050644X15 学生姓名：孟庆慧学号：10050644X05 课程设计题目:信息处理综合实践:数据的采集与语音信号的频谱分析起迄日期：2013年6月7日～2013年6月28日课程设计地点：学院楼201、510、608实验室指导教师：金永系主任：王明泉下达任务书日期: 2013 年6月7 日1．设计目的：（1）掌握USB总线或PCI总线的基本结构，了解基于USB总线或PCI总线A/D卡的通用结构；（2）掌握数据采集卡采集数据的过程和原理；（3）了解MATLAB的信号处理技术；（4）掌握MATLAB 实现音乐信号的读取、保存、拼接与频谱分析。

2．设计内容和要求（包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等）：（1）查阅相关资料，撰写关于基于USB总线或PCI总线A/D卡的报告；（2）采用麦克采集本组各个同学的语音信号；（3）采用MATLAB读取采集的语音信号，截取各信号中的一段进行拼接，并进行频谱分析；（4）保存拼接后的语音信号，并进行播放证实存储的正确性，同时对拼接后信号与原有信号的频谱作对比；（5）提高内容：编写语音采集数据程序。

3．设计工作任务及工作量的要求〔包括课程设计计算说明书(论文)、图纸、实物样品等〕：（1）要求设计组的每个成员都要了解设计的要求和思路；（2）MATLAB数据处理部分要求有正确的运行结果及结果分析；（3）总线部分和A/D采集卡部分要求每位同学有自己的理解；（4）每位同学针对上述内容撰写设计说明书（每人1份）。

语音信号的频域分析概述

第3页
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。
第4页
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)。
第2页
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。

语音信号采集与时频域分析正文

第一章引言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。

语音信号分析的目的就在与方便有效的提取并表示语音信号所携带的信息。

语音信号分析可以分为时域和频域等处理方法。

语音信号可以认为在短时间内(一般认为在 10~30ms 的短时间内)近似不变，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。

任何语音信号的分析和处理必须建立在“短时”的基础上, 即进行“短时分析”。

时域分析:直接对语音信号的时域波形进行分析，提取的特征参数有短时能量，短时平均过零率，短时自相关函数等。

频域分析:对语音信号采样，并进行傅里叶变换来进行频域分析。

主要分析的特征参数：短时谱、倒谱、语谱图等。

本文采集作者的声音信号为基本的原始信号。

对语音信号进行时频域分析后，进行加白噪声处理并进行了相关分析，设计滤波器并运用所设计的滤波器对加噪信号进行滤波, 绘制滤波后信号的时域波形和频谱。

整体设计框图如下图所示：图1.1时频域分析设计图图1.2加噪滤波分析流程图第二章语音信号时域分析语音信号的时域分析可直接对语音信号进行时域波形分析，在此只只针对语音信号的短时能量、短时平均过零率、短时自相关函数进行讨论。

2.1窗口选择由人类的发生机理可知，语音信号具有短时平稳性，因此在分析讨论中需要对语音信号进行加窗处理进而保证每个短时语音长度为10~30ms 。

通常选择矩形窗和哈明窗能得到较理想的“短时分析”设计要求。

两种窗函数的时域波形如下图2.1所示：samplew （n ）samplew （n ）图2.1 矩形窗和Hamming 窗的时域波形矩形窗的定义：一个N 点的矩形窗函数定义为如下{1,00,()n Nw n ≤<=其他（2.1）哈明窗的定义：一个N 点的哈明窗函数定义为如下0.540.46cos(2),010,()n n NN w n π-≤<-⎧⎨⎩其他= （2.2）这两种窗函数都有低通特性，通过分析这两种窗的频率响应幅度特性可以发现（如图2.2）：矩形窗的主瓣宽度小（4*pi/N ），具有较高的频率分辨率，旁瓣峰值大（-13.3dB ），会导致泄漏现象；哈明窗的主瓣宽8*pi/N ，旁瓣峰值低（-42.7dB ），可以有效的克服泄漏现象，具有更平滑的低通特性。

音频信号的采集与处理技术综述

音频信号的采集与处理技术综述音频信号的采集与处理技术在现代通信、音乐、语音识别和声音处理等领域有着广泛的应用。

本文将对音频信号的采集与处理技术进行综述，为读者介绍相关的原理、方法和应用。

一、音频信号的采集技术音频信号的采集是指将声音转化为数字形式，以便后续的处理和存储。

主要的音频信号采集技术包括模拟声音录制、数字声音录制和实时音频采集。

模拟声音录制是早期常用的技术，通过麦克风将声音转化为电信号，再经过放大、滤波等处理，最终得到模拟音频信号。

然而，由于模拟信号具有易受干扰、难以传输和存储等缺点，逐渐被数字声音录制技术所取代。

数字声音录制技术利用模数转换器（ADC）将模拟音频信号转化为数字形式，再进行压缩和编码，最终得到数字音频文件。

这种技术具有抗干扰性强、易于传输和存储的优点，广泛应用于音乐录制、广播电视和多媒体等领域。

实时音频采集技术是指能够实时地获取声音信号，并进行处理和分析。

这种技术常用于声音识别、语音合成和实时通信等场景，要求采样率高、延迟低，并能够处理多通道信号。

二、音频信号的处理技术音频信号的处理技术包括音频编码、音频增强和音频分析等方面。

这些技术能够对音频信号进行压缩、去噪、降噪和特征提取等操作，提高音频的质量和准确性。

音频编码技术是指将音频信号转化为数字数据的过程，常用的编码方法有PCM编码、MP3编码和AAC编码等。

PCM编码是一种无损编码方法，能够保持原始音频信号的完整性；而MP3和AAC编码则是有损压缩方法，能够在降低数据量的同时保持较高的音质。

音频增强技术用于提高音频信号的清晰度和可听性。

常见的音频增强方法包括降噪、回声消除和均衡器等。

降噪技术通过滤波和频域分析等方法，减少环境噪声对音频信号的影响；回声消除技术通过模型估计和滤波等方法，抑制声音的反射和回声；均衡器技术则用于调整音频信号的频率和音量，使其在不同场景下具有更好的效果。

音频分析技术用于提取音频信号的特征和信息。

常用的音频分析方法包括频谱分析、时域分析和时频分析等。

语音录音数据分析报告

语音录音数据分析报告一、引言随着现代科技的不断进步，语音录音技术在各个领域的应用日益广泛。

语音录音数据的分析对于了解语音学特征、语音识别、情感与语言之间的关系以及人机交互等领域具有重要意义。

本报告将从数据采集、数据处理与分析结果等方面，对一份语音录音数据进行详细分析，旨在探究语音数据的特征和潜在应用。

二、数据采集本次数据采集工作主要依托于一个语音录音平台，并通过用户自愿参与的方式，收集来自各个地区、年龄层次和性别的语音数据。

在数据采集过程中，收集的语音样本涵盖了自然对话、读故事、问答等多种情景，以确保数据具有多样性。

三、数据处理为了对大量的语音数据进行处理，首先需要对数据进行预处理。

在预处理环节，我们对原始录音数据进行采样率调整、去除噪声、语音段切割等操作，以获取较为清晰的语音片段。

在特征提取方面，我们选取了多种常用的特征提取方法进行分析。

通过基于时域的方法，如短时能量、短时过零率，我们可以得到语音信号的能量和频率等信息。

同时，通过进行傅里叶变换，提取语音信号的频谱特征，如梅尔频谱系数（MFCC），进一步获得语音数据的频域特征。

此外，还可以通过线性预测编码（LPC）、倒谱分析等方法对语音信号进行分析。

四、数据分析结果通过对采集的语音数据进行分析，我们得到了一系列有关语音数据特征的统计结果。

以下是部分结果的简要总结。

1. 时域特征通过分析语音信号的短时能量和短时过零率，我们可以了解到语音信号的能量分布情况以及语音信号的浊音和清音比例。

同时，我们还发现随着情绪的变化，语音信号的能量和过零率也会有所变化。

2. 频域特征通过对语音信号的傅里叶变换，我们得到了语音信号的频谱特征，如MFCC。

通过对MFCC的统计分析，我们可以发现不同的说话人之间的MFCC分布具有一定的区别，这为声纹识别与说话人识别提供了理论依据。

3. 谐波特征通过对语音信号的LPC分析和倒谱分析，我们可以获得语音信号的谐波特征。

这些特征可以用于语音识别、语音合成等应用中，提高语音处理的效果。

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。

语音信号采样和频谱分析

语音信号采样和频谱分析TYYGROUP system office room 【TYYUA16H-TYY-TYYYUA8Q8-语音信号采样和频谱分析一．实验目的（1）掌握傅里叶变换的物理意义，深刻理解傅里叶变换的内涵；（2）了解MATLAB 对声音信号的处理指令；（3）了解计算机存储信号的方式及语音信号的特点；（4）加深对采样定理的理解；（5）加深学生对信号分析工程应用的理解，拓展学生在信号分析领域的综合应用能力。

二．实验内容本实验利用MATLAB 指令录制一段语音信号，观察其时域波形并进行傅里叶变换，观察其频域的频谱。

根据该信号的频谱构成，选择三种不同的采样频率重新录制该语音信号，并试听回放效果，进行比较，以验证采样定理，并了解MATLAB 对声音信号的处理指令，加深对采样定理的理解。

关键词：傅里叶变换信号采样三、实验原理语音信号是一种连续变化的模拟信号，而计算机只能处理和记录二进制的数字信号，因此，由自然音而得的音频信号必须用计算机的声音编辑工具，先进行语音采样，然后利用了计算机上的A/D 转换器，将模拟的声音信号变成离散的量化了的数字信号量化和编码，变成二进制数据后才能送到计算机进行再编辑和存储。

语音信号输出时，量化了的数字信号又通过D/A 转换器，把保存起来的数字数据恢复成原来的模拟的语音信号。

（1）应用MATLAB 进行声音的录制（2）应用MATLAB 进行声音的播放（3）语音信号的频谱分析。

傅里叶变换建立了信号频谱的概念。

所谓傅里叶分析即分析信号的频谱（频率构成）、频带宽度等。

对语音信号的分析也不例外，也必须采用傅里叶变换这一工具。

对于连续时间信号)(t f ，其傅里叶变换)(ωF 为：⎰∞∞--=dt e t f F t j ωω)()(四、实验任务（1）应用MATLAB 进行声音的录制在MATLAB 命令窗口中键入“y=wavrecord(8000,8000,1)”，并按回车键，此时刻以后的1（8000/8000）秒时段内的声音信号将以y 为文件名，以数字声音信号.wav 格式存储在MATLAB 的工作空间里。

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。

语音信号采集和频谱分析

语音信号采集和频谱分析利用计算机中的录音设备，采集语音信号并采样，得到数据文件‘*.wav’。

方法为：[开始]→[程序]→[附件]→[娱乐]→[录音机]→‘*.wav’。

读取‘*.wav’。

[x,fs,bits] = wavread(‘F:\*\*.wav’); %用于读取语音，采样值放在变量x中，fs表示采样频率（Hz），bits表示采样位数。

sound(x,fs,bits); %放音得到声音变量x，同时也把x的采样频率fs = 8kHz和数据位bits = 8 bits 放进了MATLAB的工作空间。

对采集的语音数据做fs点快速傅立叶变换。

n = length (x) ; %求出语音信号的长度X=fft(x,n); %傅里叶变换subplot(2,1,1);plot(x);title('原始信号波形');subplot(2,1,2);plot(abs(X));title('原始信号频谱')图1语音数据的波形图和频谱图由图1 所示的频谱可清楚地看到：样本声音主要以低频为主，样本声音的能量大约集中在600Hz以内，2000Hz以外的高频部分很少。

所以信号宽度近似取为600Hz，由采样定理可得Fs >2F = 2*600=1200Hz。

重放语音后仍可较清晰地听出原声，不存在声音混叠现象。

（2）加入噪音给原始的语音信号加上一个高频余弦噪声，频率为3.8kHz。

画出加噪后的语音信号时域和频谱图，与原始信号对比，可以很明显的看出区别。

fs=11025;t=(0:length(x)-1)/11025;Au=0.05;d=[Au*cos(2*pi*3800*t)]'; %噪声为3.8kHz的余弦信号z=x+d;Z=fft(z,n);subplot(2,1,1);plot(z);title('加噪后的信号波形');subplot(2,1,2);plot(abs(Z));title('加噪后的信号频谱');图2添加噪声后的语音数据的波形图和频谱图Write a report and explain your experiment (In English).。

语音信号的频谱分析实验报告

综合设计实验语音信号的频谱分析一、实验内容录制一段个人自己的语音信号，并对录制的信号进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图；在语音信号中增加正弦噪声信号(自己设置几个频率的正弦信号)，对加入噪声信号后的语音信号进行频谱分析；给定滤波器的性能指标，采用窗函数法和双线性变换设计数字滤波器，并画出滤波器的频率响应；然后用自己设计的滤波器对采集的信号进行滤波，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试听，分析信号的变化。

二、实现步骤1．语音信号的采集利用Windows下的录音机，录制一段自己的话音（“信号与系统”），时间在3s内。

然后在Matlab软件平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，采样频率设置为4kHz。

[y,fs,bits]=wavread('j.wav',[1024 63500]);sound(y,fs,bits);2．语音信号的频谱分析要求首先画出语音信号的时域波形；然后对语音号进行傅里叶变换，得到信号的频谱特性。

在采集得到的语音信号中加入正弦噪声信号（频率为10kHz），然后对加入噪声信号后的语音号进行傅里叶变换，得到信号的频谱特性。

并利用sound试听前后语音信号的不同。

3. 设计滤波器设计一个理想低通滤波器，滤除正弦噪声信号，得到信号的频谱特性。

要求采样卷积计算的方式滤除噪声，并利用sound试听滤波前后语音信号的不同。

1、语音信号的采集[y,fs,bits]=wavread('j.wav',[1024 63500]);sound(y,fs,bits);2、语音信号的频谱分析Y=fft(y,4096);figure(1);plot(y);title('语音信号的时域波形');figure(2);plot(abs(Y));title('语音信号的频谱特性');IIR 数字滤波器低通clear;close all;[y,fs,bits]=wavread('j.wav',[1024 63500]);Y=fft(y,4096);fb=1000;fc=1200;As=100;Ap=1;fs=22050;wc=2*fc/fs; wb=2*fb/fs;[n,wn]=ellipord(wc,wb,Ap,As);[b,a]=ellip(n,Ap,As,wn);figure(1);freqz(b,a,512,fs);x=filter(b,a,y);X=fft(x,4096);figure(2);subplot(2,2,1);plot(y);title('滤波前信号波形');subplot(2,2,2);plot(abs(Y));title('滤波前信号频谱');Subplot(2, 2 ,3);plot(x);title('滤波后信号波形');Subplot(2, 2 ,4);plot(abs(X));title('滤波后信号频谱');sound(x,fs,bits);IIR 高通wp=2*pi*4800/18000;wr=2*pi*5000/18000;Ap=1;Ar=15;T=1[N,wn]=buttord(wp/pi,wr/pi,Ap,Ar);[b,a]=butter(N,wn,'high');[db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(b,a);subplot(211);plot(w/pi,mag);title('数字巴特沃茨高通滤波器幅度响应|Ha(J\Omega)|'); subplot(212);plot(w/pi,db);title('数字巴特沃茨高通滤波器幅度响应(db)');[y,Fs,nbite]=wavread('j.wav',[1024 63500]);Y=fft(y,4096);x=filter(b,a,y);X=fft(x,4096);figure(3)subplot(211);plot(y);title('原时域波形');subplot(212);plot(x);title('滤波后信号波形');figure(4)subplot(211);plot(abs(Y));title('原频谱频谱');subplot(212);plot(abs(X));title('滤波后信号频谱');sound(x,Fs);IIR 带通wp=[1200*pi*2/9000,3000*2*pi/9000];wr=[1000*2*pi/9000,3200*2*pi/9000];Ap=1;Ar=10 0;[N,wn]=buttord(wp/pi,wr/pi,Ap,Ar);[b,a]=butter(N,wn,'bandpass');[db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(b,a);subplot(211);plot(w/pi,mag);title('数字巴特沃茨带通滤波器幅度响应|Ha(J\Omega)|');subplot(212);plot(w/pi,db);title('数字巴特沃茨带通滤波器幅度响应(db)');[y,Fs,nbite]=wavread('j.wav');Y=fft(y,4096);x=filter(b,a,y);X=fft(x,4096);figure(3)subplot(211);plot(y);title('原时域波形');subplot(212);plot(x);title('滤波后信号波形');figure(4)subplot(211);plot(abs(Y));title('原频谱频谱');subplot(212);plot(abs(X));title('滤波后信号频谱');sound(x,Fs);FIR 数字滤波器FIR 低通fsamp=8000;rp=1;rs=100;fcuts=[1000 1200];d1=(10^(rp/20)-1)/(10^(rp/20)+1);d2=10^(-rs/20);mags=[1 0];devs=[d1 d2];[n,wn,beta,ftype]=kaiserord(fcuts,mags,devs,fsamp); hh=fir1(n,wn,ftype,kaiser(n+1,beta),'noscale'); freqz(hh);[y,Fs,nbite]=wavread('j.wav');Y=fft(y,4096);x=fftfilt(hh,y);X=fft(x,4096);figure(2)subplot(211);plot(y);title('原时域波形');subplot(212);plot(x);title('滤波后信号波形'); figure(3)subplot(211);plot(abs(Y));title('原频谱频谱'); subplot(212);plot(abs(X));title('滤波后信号频谱'); sound(x,Fs);FIR 高通wc=2*pi*4800;wp=5000*2*pi/18000;f=[0.5333,0.5556]; m=[0,1];rp=1;rs=100;d1=(10^(rp/20)-1)/(10^(rp/20)+1);d2=10^(-rs/20); rip=[d2,d1];[N,fo,mo,w]=remezord(f,m,rip);N=N+2;hn=remez(N,fo,mo,w);[hw,w]=freqz(hn,1);plot(w/pi,20*log10(abs(hw)));[y,Fs,nbite]=wavread('j.wav');Y=fft(y,4096);x=fftfilt(hn,y);X=fft(x,4096);figure(2)subplot(211);plot(y);title('原时域波形');subplot(212);plot(x);title('滤波后信号波形');figure(3)subplot(211);plot(abs(Y));title('原频谱频谱');subplot(212);plot(abs(X));title('滤波后信号频谱');sound(x,Fs);FIR 带通wp1=2*pi*1200/8000;wp2=3000*2*pi/8000;wc1=2*pi*1000/8000;wc2=2*pi*3200*8000; f=[0.25,0.30,0.75,0.80][n,wn,bta,ftype]=kaiserord([0.25,0.30,0.75,0.80],[0 1 0],[0.01 0.1087 0.01]);h1=fir1(n,wn,ftype,kaiser(n+1,bta),'noscale');[hh1,w1]=freqz(h1,1,256);figure(1);plot(w1/pi,20*log10(abs(hh1)));grid;[y,Fs,nbite]=wavread('j.wav');Y=fft(y,4096);x=fftfilt(h1,y);X=fft(x,4096);figure(2)subplot(211);plot(y);title('原时域波形');subplot(212);plot(x);title('滤波后信号波形');figure(3)subplot(211);plot(abs(Y));title('原频谱频谱');subplot(212);plot(abs(X));title('滤波后信号频谱');sound(x,Fs);设计结果分析（1）语音分析图1图2Fs=22050； n=4096（2）IIR 低通图3滤波器在通带内平滑，通带截止频率为 1000hz，最大衰减 0dB；阻带起始频率为1200hz，最小衰减 100dB；相位不是线性变化, 基本满足性能要求.图4语音信号经过低通滤波器后，基本没发生变化（3） IIR 高通图5数字滤波器在通带内平滑，通带截止频率为0. 5π，最大衰减 0dB；阻带起始频率为 0. 48π，最小衰减 100dB；相位不是线性变化, 基本满足性能要求.语言信号经过高通滤波器后，低频分量基本被衰减。

数据的采集与语音信号的频谱分析综述

语音信号地采集与频谱分析报告(附代码)

《信号与系统》大作业语音信号的采集与频谱分析——基于Matlab的语音信号处理学生某某：学号：专业班级：电子工程学院卓越班指导教师：2015年6月22日摘要本设计用苹果手机自带的录音设备采集了原始语音，并导入了电脑转成wav格式，然后用MATLAB和Adobe audition对其进展时域分析。

接着利用傅里叶变换进展了频域分析，绘制频谱图，再录制一段加上歌曲的伴奏的语音与原唱进展了比照分析，得出了我与歌星在频域上的差异。

本设计给信号加了两种噪声并通过观察加噪后的频谱和试听回放效果比拟加噪前后的差异，最后，设计了FIR数字低通滤波器和带通滤波器，分析滤波前后的频谱。

再次试听回放效果，得出结论。

关键词：语音、FFT、频谱图、噪声、滤波器AbstractThis design is based on the general function of Matlab and Adobe edition to deal with Audio signals. The original signals are c ollected by iPhone’s built-in recording equipment.First，I pare the file generated by myself with that of thesame song sang by a famous singer.The emphasis is generally laid on analysing the difference in frequncy domain,but time domain will be included too.After that,two noise signals are added to the original signal respectively and let them pass a filter to analyse it.In the two process mentioned before,I make parison between the before and after frequency domain.Sampling Theorem is the base of my design.It is by sampling we can get discrete signals from the original one and draw the image in time domain.Also,fast fourier transform is employed(FFT)to get the signals in frequency domain.The ayalysis of frequency domain is the highlight of this design.Through this design,I can deepen my prehension of principles of audio signals and I have learnt how to deal with it.Through met with much hindrance,I improved my skills finally.Keywords： audio signal、TTT、noise、filter1 绪论语音信号处理属于信息科学的一个重要分支，它是研究用数字信号处理技术对语音信号进展处理的一门新兴学科，同时又是综合性的多学科领域和涉与面很广的交叉学科，因此我们进展语言信号处理具有时代的意义。

拓展作业之二—音频信号采集与频谱分析

拓展作业之二音频信号的采集及频谱分析一. 目的由于音频信号是一种连续变化的模拟信号，而计算机只能处理和记录二进制的数字信号，因此，由自然音而得的音频信号必须经过采样，量化和编码，变成二进制数据后才能送到计算机进行再编辑和存贮。

本作业的目的：1、掌握用声音编辑工具软件录制Wav文件的方法；2、对音频信号波形进行分析，认识；3、以不同的采样率采样生成Wav文件，并试听回放效果，作出比较，以此体会采样定理的内容。

二. 原理如果对某一模拟信号进行采样，则采用后可还原的最高信号频率只有采样频率的一半或者只要采样频率高于输入信号最高频率的两倍就能从采样信号序列重构原始信号，三个标准的采样频率分别为：44.1kHz, 22.05kHz, 11.025kHz。

量化和编码都是由声卡自动完成。

数字音频产生的数据一般用Wav文件格式存储，以“.wav”作为文件扩展名。

Wav格式是Windows 下通用的数字音频标准。

三. 内容1.音频卡配有话筒输入，线性输入接口，数字音频源可以是话筒，收录音机和CD唱片；选择不同的采样率，生产Wave文件。

利用计算机上的录音机（具体位置是在开始/程序/附件/娱乐）录下一段自己的讲话声音, 时间约2 秒。

将录音机的属性调为44.1kHz, 16 比特, 双声道。

如此录下的语音信号当然是数字信号, 但为了方便, 我们假设它是模拟的语音信号。

2.采用Matlab辅助完成，下面先介绍几个成员函数：[x,fs,bits]=wavread('filename')这是一个Matlab中读取wav文件的数据的函数。

其中的x表示一长串的数据，一般是两列（立体声）；fs是该wav文件在采集时用的采样频率；bits是指在进行A/D转化时用的量化位长（一般是8bits或16bits）。

[d]=fft(w,l)这是matlab中fft函数的一种输入输出形式。

w是一列波形数据；l是指示用多少点的fft，我们应该选择2的乘方的数（如16，128，1024等），因为这样就可以使用优化的蝶形算法；d是频域的输出。

基于LabVIEW的音频信号数据采集和频谱分析

毕业设计（论文）基于LabVIEW的音频信号数据采集和频谱分析系别自动化工程系专业名称测控技术与仪器班级学号学生姓名指导教师XXXX年6月10日基于LabVIEW的音频信号数据采集和频谱分析摘要虚拟仪器是20世纪80年代兴起的一项新技术，是现代仪器仪表发展的重要方向，在建模仿真、设计规划和教育训练等方面都有应用。

目前NI公司所提供数据采集设备性能好，但是价格昂贵，构建信号分析系统成本偏高。

计算机声卡具备数据传输和A/D转换功能，作为数据采集卡具有价格低廉、开发容易和系统灵活等优点。

基于上述分析，本文用计算机声卡代替普通采集卡作为硬件，在LabVIEW平台上设计了一个信号分析系统，并在信号分析实验中进行了应用。

主要贡献为下述几点: l)提出了采用声卡作为数据采集设备构建虚拟音频信号分析系统并应用于实验教学的设想。

通过高校实验室现状的调研和对声卡性能的分析，分析了由声卡组建可以用于实验教学的信号分析系统的必要性和可行性。

2)构建了基于LabVIEW的音频信号采集分析系统，具有信号采集、分析、波形显示、存储以及数据文件再调用分析等功能。

分析、解决了设计及实现过程中出现的问题。

关键词：LabVIEW，声卡数据采集，信号分析A Signal Analysis System Based on LabVIEWAuthor：Du WenjuanTutor：XXAbstractVirtual instrument technology is a new technology, and it is an important direction in modern instrumentation development. Virtual instruments are often used in modeling and simulation, design and planning, education and training. The acquisition equipment from NI has a good performance, but constructing signals analysis system will cause high cost.Sound card with data transmission and A/D converter functions as a DAQ card has low-price, easy-developing and flexible-system such virtues. Based on the above analysis, taking the computer sound card instead of DAQ card as hardware, designs the system based on LabVIEW, and implements it in the signal analysis experiments. The main contents are listed as follows:l)An envisage for using sound card as a virtual audio data acquisition equipment to construct the signals analysis system and implements it in the experiments is put forward. The necessity and feasibility by the sound card system to set up signals analysis system based on research of teaching program of experiments in the number of traditional college is analyzed.2)Audio signal acquisition and analyze system is constructed based on LabVIEW, it has functions of virtual signal acquisition, analysis, waveform display, storage and transfer of data files to meet the needs of the experimental teaching.Key Words：LabVIEW, Sound card data acquisition, Signals Analysis目录1 绪论 (1)1.1 课题开发背景和发展现状 (1)1.2 研究的意义 (2)2 虚拟仪器、声卡及数据采集理论 (3)2.1 虚拟仪器介绍 (3)2.1.1虚拟仪器的特点 (3)2.1.2虚拟仪器的组成 (4)2.1.3 虚拟仪器与传统仪器的比较 (4)2.2 LabVIEW简介 (6)2.2.1 LabVIEW程序的基本构成 (6)2.2.2 LabVIEW的应用 (7)2.3声卡 (7)2.3.1声卡的基本功能 (8)2.3.2声卡的工作原理 (8)2.3.3声卡的性能指标 (9)2.4 信号分析理论 (10)2.4.1 数据采集理论基础 (10)2.4.2快速傅立叶变换（FFT） (12)2.4.3 谐波分析理论 (14)3 信号分析系统解决方案 (18)3.1声卡作为数据采集卡的可行性分析 (18)3.2信号分析系统设计方案比较 (19)3.3 系统模块划分 (20)4 信号处理程序设计 (22)4.1 系统欢迎界面的设计 (22)4.2系统主页面的设计 (23)4.3实时采集信号模块的设计 (25)4.4 历史重载信号模块的设计 (26)4.5信号采集和处理模块 (26)4.5.1音频信号的采集 (26)4.5.2音频信号的分析 (28)4.6辅助模块 (29)4.7帮助模块 (29)4.8程序的运行与调试 (30)4.8.1运行VI (30)4.8.2调试VI (30)5 实验结果 (32)总结和展望 (34)致谢 (35)参考文献 (36)附录 (38)附录A (38)附录B (40)1 绪论本文旨在运用虚拟仪器开发软件LabVIEW8.5，设计开发基于声卡的音频信号数据采集和频谱分析系统，使其具有通过普通声卡进行声音数据的采集、分析、显示以及存储的功能。

语音信号的频域分析

实验二：语音信号的频域分析实验目的：以MATLAB 为工具，研究语音信号的频域特性，以及这些特性在《语音信号处理》中的应用情况。

实验要求：利用所给语音数据，分析语音的频谱、语谱图、基音频率、共振峰等频域参数。

要求会求取这些参数，并举例说明这些参数在语音信号处理中的应用。

实验内容：1、语音信号的频谱分析1.1加载“ma1_1”语音数据。

基于DFT 变换，画出其中一帧数据（采样频率为8kHz ，帧长为37.5ms ，每帧有300个样点）的频域波形（对数幅度谱）。

load ma1_1;x = ma1_1 (4161:4460); plot (x)N = 1024; k = - N/2:N/2-1;X = fftshift (fft (x.*hann (length (x)),N));plot (k,20*log10 (abs(X))), axis ([0 fix(N/2) -inf inf ])已知该帧信号的时域波形如图（a ）所示，相应的10阶LPC 谱如图（b ）所示。

问题1：这帧语音是清音还是浊音？基于DFT 求出的对数幅度谱和相应的LPC 谱相比，两者有什么联系和区别？问题2：根据这帧基于DFT 的对数幅度谱，如何估计出共振峰频率和基音周期？问题3：时域对语音信号进行加窗，反映在频域，其窗谱对基于DFT 的对数幅度谱有何影响？如何估计出窗谱的主瓣宽度？1.2对于浊音语音，可以利用其频谱)(ωX 具有丰富的谐波分量的特点，求出其谐波乘积谱：∏==R r r X HPSx 1)()(ωω式中，R 一般取为5。

在谐波乘积谱中，基频分量变得很大，更易于估计基音周期。

1.3加载“vowels.mat”语音数据，分别画出一帧/i/和一帧/u/（采样频率为10kHz，帧长为30ms，每帧有300个样点）的基于DFT的对数幅度谱。

其Matlab代码如下：load vowelsx = vowels.i_1(2001:2300);N = 1024; k= -N/2:N/2-1;X = fftshift (fft (x.*hann (length(x)),N));plot (k,20*log10(abs(X))), axis([0 fix(N/2) 0 100])x = vowels.u_1(2001:2300);N= 1024; k = -N/2:N/2-1;X = fftshift (fft (x.*hann(length(x)),N));plot (k,20*log10(abs(X))), axis([0 fix(N/2) 0 100])1.4画出一帧清音语音的基于DFT的对数幅度谱。