基于MATLAB的语音信号的分析与处理

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基于MATLAB的语音信号的仿真分析

基于MATLAB的语音信号的仿真分析
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图 1语音 信 号 的 时域 图 形
1语音信号的仿真原理
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Ll U Ya n
( De p a r t m e n t o fP h y s i c s a n dE l e c t r o n i c I n f o r ma t i o nE n g i n e e r i n g , Y a n g t z e No r ma l U n i v e r s i t y , C h o n g q i n g4 0 8 0 0 0 , C h i n a )
软件 2 0 1 3年第 3 4卷 第 6期
S 0 F T WA R E
国际 I T传媒 品牌
基于 M A T L A B的语音信号的仿真分析
刘艳
( 长江 师范 学院 物 理学 与 电子工 程学 院 ,重庆 4 0 8 0 0 0 )

基于MATLAB的音频处理技术研究

基于MATLAB的音频处理技术研究

基于MATLAB的音频处理技术研究第一章引言音频处理技术是数字信号处理领域的一个重要分支,在音频信号采集、分析、增强和合成等方面有着广泛的应用。

随着数字信号处理技术的不断发展,基于MATLAB的音频处理技术也得到了快速的发展和应用。

本文将介绍MATLAB在音频处理领域的应用和研究,然后重点分析基于MATLAB的音频信号预处理和特征提取技术。

第二章 MATLAB在音频处理中的应用MATLAB是一种强大的数学仿真软件,其内置了丰富的数学分析工具和信号处理库,可以广泛应用于信号处理、数字通信、嵌入式系统设计等领域。

在音频处理领域,MATLAB提供了丰富的函数和工具箱,可以对音频进行采集、分析、合成和处理等任务。

2.1 音频采集MATLAB提供了嵌入式硬件支持包,可以连接各种类型的音频设备,如麦克风、音频接口等。

用户可以使用MATLAB编写程序,对音频进行实时采集和录制,并实时在MATLAB的界面上进行显示和处理。

2.2 音频分析MATLAB提供了许多用于音频信号分析的工具箱,如信号处理工具箱、音频工具箱和语音处理工具箱等。

用户可以利用这些工具箱进行频域分析、时域分析、滤波、FFT、STFT和解调等操作,以及进行各种音频信号的特征提取和分类。

2.3 音频合成MATLAB提供了各种音频合成的工具箱,如声学模型工具箱、可重复性工具箱和音频合成器等。

用户可以利用这些工具箱进行音频信号的合成和生成,例如混响效果、合成乐器音效等。

第三章基于MATLAB的音频信号预处理技术MATLAB提供了许多音频信号预处理的工具,这些工具可以在进行音频信号分析和特征提取之前对信号进行预处理,如降噪、去混响、去噪声,以及去掉杂音等。

3.1 降噪降噪是去除音频信号中的噪音干扰,使得信号更加清晰的重要步骤。

MATLAB提供了多种降噪算法,例如小波阈值法、基于分量分析的降噪方法和基于统计学习的降噪方法等。

这些算法可以对音频信号进行有效的降噪,从而提高信号的质量,提高后续分析的准确性。

MATLAB中的语音处理方法与应用

MATLAB中的语音处理方法与应用

MATLAB中的语音处理方法与应用语音处理是一门研究如何处理和分析语音信号的学科。

在现代社会中,语音处理已经广泛应用于语音识别、语音合成、语音增强、语音编码等多个领域。

而MATLAB作为一种强大的数学软件工具,提供了丰富的语音处理函数和工具箱,为语音处理研究和应用提供了良好的平台。

一、语音信号的数字化在进行语音处理前,首先需要将语音信号转换为数字信号,即进行数字化处理。

MATLAB中提供了多种方法来实现语音信号的数字化过程,如使用ADDA(模数转换器和数模转换器)、录制语音、读取音频文件等。

其中常用的方法是通过录制语音来获取语音信号。

在MATLAB中,我们可以使用`audiorecorder`函数来录制语音,然后使用`recordblocking`函数来设置录音时间,最后使用`getaudiodata`函数获取语音信号的数值。

通过这些函数,我们可以很方便地将语音信号转换为数字信号进行后续处理。

二、语音信号的预处理在进行语音处理前,通常需要对语音信号进行预处理,以提取有用的信息或去除噪声。

常用的预处理方法包括语音分帧、加窗、预加重、噪声去除等。

1. 语音分帧语音信号通常是一个非平稳信号,为了方便处理,我们需要将其进行分帧处理。

在MATLAB中,可以使用`buffer`函数来实现语音信号的分帧操作,设置合适的窗长和重叠长度。

2. 加窗为了消除语音信号边界引起的突变问题,我们需要对每一帧的语音信号进行加窗处理。

在MATLAB中,常用的窗函数有矩形窗、汉宁窗、海明窗等。

可以使用`window`函数来生成需要的窗函数,并与语音信号相乘得到加窗后的语音信号。

3. 预加重由于语音信号的高频成分比较弱,为了提高高频分量的能量,需要对语音信号进行预加重处理。

在MATLAB中,可以通过一阶差分的方式实现预加重,即对每一帧语音信号进行差分运算。

4. 噪声去除在实际应用中,语音信号经常伴随着各种噪声,为了提取有用的语音信息,我们需要对语音信号进行噪声去除。

数字信号处理课程设计基于 matlab 的音乐信号处理和分析

数字信号处理课程设计基于 matlab 的音乐信号处理和分析

《数字信号处理》课程设计设计题目:基于MATLAB 的音乐信号处理和分析一、课程设计的目的本课程设计通过对音乐信号的采样、抽取、调制、解调等多种处理过程的理论分析和MATLAB实现,使学生进一步巩固数字信号处理的基本概念、理论、分析方法和实现方法;使学生掌握的基本理论和分析方法知识得到进一步扩展;使学生能有效地将理论和实际紧密结合;增强学生软件编程实现能力和解决实际问题的能力。

二、课程设计基本要求1学会MATLAB 的使用,掌握MATLAB的基本编程语句。

2掌握在Windows 环境下音乐信号采集的方法。

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MATLAB 设计FIR 和IIR 数字滤波器的方法。

5 掌握使用MATLAB处理数字信号、进行频谱分析、设计数字滤波器的编程方法。

三、课程设计内容1、音乐信号的音谱和频谱观察使用windows下的录音机录制一段音乐信号或采用其它软件截取一段音乐信号(要求:时间不超过5s、文件格式为wav文件)①使用wavread语句读取音乐信号,获取抽样率;(注意:读取的信号是双声道信号,即为双列向量,需要分列处理);②输出音乐信号的波形和频谱,观察现象;③使用sound语句播放音乐信号,注意不同抽样率下的音调变化,解释现象。

Wavread格式说明:[w,fs,b]=wavread(‘语音信号’),采样值放在向量w中,fs表示采样频率(hz),b表示采样位数。

上机程序:[y,fs,bit]=wavread('I do片段')%读取音乐片段,fs是采样率size(y)%求矩阵的行数和列数y1=y( : ,1);%对信号进行分列处理n1=length(y1);%取y的长度t1=(0:n1-1)/fs;%设置波形图横坐标 figuresubplot(2,1,1);plot(t1,y1); %画出时域波形图 ylabel('幅值');xlabel('时间(s )'); title('信号波形'); subplot(2,1,2); Y1=fft(y1);w1=2/n1*(0:n1-1);%设置角频率 plot(w1,abs(Y1));%画频谱图 title('信号频谱'); xlabel('数字角频率'); ylabel('幅度'); grid on ;sound(y,fs); 实验结果:123456幅值时间(s )信号波形信号频谱数字角频率幅值1、通过观察频谱知,选取音乐信号的频谱集中在0~0.7*pi 之间,抽样点数fs=44100;2、当采样频率问原来0.5(0.5*fs )倍时:音乐片段音调变得非常低沉,无法辨认原声,播放时间变长;抽样频率减小,抽样点数不变时,其分辨力增大,记录长度变长,声音失真。

MATLAB语音信号采集与处理

MATLAB语音信号采集与处理

MATLAB课程设计报告课题:语音信号采集与处理目录一、实践目的 (3)二、实践原理: (3)三、课题要求: (3)四、MATLAB仿真 (4)1、频谱分析: (4)2、调制与解调: (5)3、信号变化: (8)快放: (8)慢放: (8)倒放: (8)回声: (8)男女变声: (9)4、信号加噪 (10)5、用窗函数法设计FIR滤波器 (11)FIR低通滤波器: (12)FIR高通滤波器: (13)FIR带通滤波: (14)一、实践目的本次课程设计的课题为《基于MATLAB的语音信号采集与处理》,学会运用MATLAB的信号处理功能,采集语音信号,并对语音信号进行滤波及变换处理,观察其时域和频域特性,加深对信号处理理论的理解,并为今后熟练使用MATLAB进行系统的分析仿真和设计奠定基础。

此次实习课程主要是为了进一步熟悉对matlab软件的使用,以及学会利用matlab对声音信号这种实际问题进行处理,将理论应用于实际,加深对它的理解。

二、实践原理:利用MATLAB对语音信号进行分析和处理,采集语音信号后,利用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。

语音信号的“短时谱”对于非平稳信号, 它是非周期的, 频谱随时间连续变化, 因此由傅里叶变换得到的频谱无法获知其在各个时刻的频谱特性。

如果利用加窗的方法从语音流中取出其中一个短断, 再进行傅里叶变换, 就可以得到该语音的短时谱。

三、课题要求:○1利用windows 自带的录音机或者其它录音软件,录制几段语音信号(要有几种不同的声音,要有男声、女声)。

○2对录制的语音信号进行频谱分析,确定该段语音的主要频率范围,由此频率范围判断该段语音信号的特点(低沉or 尖锐)。

○3利用采样定理,对该段语音信号进行采样,观察不同采样频率(过采样、欠采样、临界采样)对信号的影响。

课程设计基于MATLAB的语音信号录制采集和分析的程序设计

课程设计基于MATLAB的语音信号录制采集和分析的程序设计

MA TLAB课程设计说明书摘要语音信号的采集与分析技术是一门涉及面很广的交叉科学,它的应用和发展与语音学、声音测量学、电子测量技术以及数字信号处理等学科紧密联系。

该设计主要介绍语音信号的采集与分析方法,通过PC机录制自己的一段声音,运用Matlab提供的函数进行仿真分析,并画出采样后语音信号的时域波形和频谱图,对所采集的语音信号加入干扰随机高斯噪声,对加入噪声的信号进行播放,并进行时域和频谱分析;对比加噪前后的时域图和频谱图,分析讨论采用什么样的滤波器进行滤除噪声。

关键词:语音信号;采集与分析;Matlab目录摘要 (I)1 语音信号的录制 (1)2 语音信号的采集 (3)3 语音信号的分析 (4)3.1语音信号时域分析 (4)3.2语音信号频域分析 (5)4 语音信号的加噪处理 (7)5 滤噪设计分析 (11)6 设计总结 (12)参考文献 (13)附录 (14)1 语音信号的录制为了将原始模拟语音信号变为数字信号,必须经过采样和量化两个步骤,从而得到时间和幅度上均为离散的数字语音信号。

语音信号经过预滤波和采样后,由A/D变换器变换为二址制数字码。

这种防混叠滤波通常与模数转换器做在一个集成块内,因此目前来说,语音信号的数字化的质量还是有保证的。

市面上购买到的普通声卡在这方面做的都很好,语音声波通过话筒输入到声卡后直接获得的是经过防混叠滤波、A/D变换、量化处理的离散的数字信号。

将声卡作为对象处理采集语音信号Matlab将声卡作为对象处理,其后的一切操作都不与硬件直接相关,而是通过对该对象的操作来作用于硬件设备(声卡)。

操作时首先要对声卡产生一个模拟输入对象(ai),给ai对象添加一个通道设置采样频率后,就可以启动设备对象,开始采集数据,采集完成后停止对象并删除对象。

实际工作中,我们可以利用windows自带的录音机录制语音文件,图1是基于PC机的语音信号录制过程,声卡可以完成语音波形的A/D转换,获得WAVE文件,为后续的处理储备原材料。

实验4基于MATLAB的语音信号LPC分析

实验4基于MATLAB的语音信号LPC分析
数提取环节,还是在模型训练和模型匹配环节都使运算量有所增 加。在特征参数提取环节,要计算一种以上的特征参数。在模型 训练和模型匹配环节,由于组合参数特征矢量的维数较多,使运 算复杂度有所增加。运算量的增加会使系统的识别速度受到影响。 为使运算量问题得到较好的解决,所以可以由LPC参数与语音帧 能量构成组合参数,能够在运算量增加不明显的情况下改进系统 的性能。 语音帧能量是指一帧语音信号的能量,它等于该帧语音样值的平 方和。选取与语音帧能量构成组合参数主要有以下考虑:1)语 音帧能量是语音信号最基本的短时参数之一,它表征一帧语音信 号能量的大小,是语音信号一个重要的时域特征;2)由一帧语 音求出的语音帧能量是一个标量值,与其它参量构成组合参数不 会使原特征矢量的维数明显增加,特征矢量的维数越少,则需要 的运算复杂度越小,另外,获取语音帧能量的运算并不复杂;3) 语音帧能量与LPC参数之间的相关性不大,它们反映的是语音信 号的不同特征,应该有较好的效果。
的波形,预测语音帧波形和它们之间预测误差的波形。图3.2为原始语音帧和预测 语音帧的短时谱和LPC谱的波形
图3.1 原始语音帧、预测语音帧和预测误差的波形
图3.2 原始语音帧和预测语音帧的短时谱和LPC谱的波形
这里我们可以改变线性误差的阶数来观察语音帧的短时谱和LP谱的变化情况,如 图3.3。
图3.3 预测阶数对语音帧短时谱和LPC谱的影响
A = (FTframe1 - FFT_est(1 : length(f1'))) ./ FTframe1 ; % inverse filter A(Z)
通过LPC分析,由若干帧语音可以得到若干组LPC参数,每组参数形成 一个描绘该帧语音特征的矢量,即LPC特征矢量。由LPC特征矢量可以进一步 得到很多种派生特征矢量,例如线性预测倒谱系数、线谱对特征、部分相关系 数、对数面积比等等。不同的特征矢量具有不同的特点,它们在语音编码和识 别领域有着不同的应用价值。

matlab对语音信号的处理及分析

matlab对语音信号的处理及分析

Matlab对语音信号的处理及分析摘要: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,时域和频谱分析等,他的信号处理与分析工具箱为语音信号的处理和分析提供了十分丰富的功能函数,利用这些函数可以快捷而又方便地完成语音信号的处理和分析。

关键词:Matlab、语音信号、数字滤波、信号处理Matlab for speech signal processing and analysisZhu hao(College of Physics and Electronic Engineering Information Wenzhou university)Abstract:Matlab language is a data analysis and processing functions are very powerful computer application software, sound files which can be transformed into discrete data files, then use its powerful ability to process the data matrix operations, such as digital filtering,when domain and frequency domain analysis and so on. Its signal processing and analysis toolkit for voice signal analysis provides a very rich feature function, use of these functions can be quick and convenient features complete voice signal processing and analysis.Keywords: Matlab,Voice Signal,Digital filtering,The signal processing正文:1.引言随着社会文化的进步和科学技术的发展,人类开始进入了信息化时代,用现代手段研究语音处理技术,使人们能更加有效地产生、传输、存储、和获取语音信息,这对于促进社会的发展具有十分重要的意义,因此,语音信号处理正越来越受到人们的关注和广泛的研究。

基于matlab语音信号的采集与分析

基于matlab语音信号的采集与分析

毕业论文(设计)题目:基于matlab语音信号的采集与分析姓名:学院:理学与信息科学学院专业:电子信息科学与技术班级:学号:指导教师:目录摘要 (I)ABSTRACT. .......................................................................................................................................... I I 1 绪论 (1)1.1选题的背景和意义 (1)1.2语音信号处理的进展 (2)2 系统设计的可行性研究 (4)2.1语音信号处理的概念 (4)2.2语音信号的特点 (4)2.3语音信号处理的要求及可行性 (5)2.4M ATLAB仿真软件简介 (5)3 系统设计 (7)3.1系统设计的理论依据 (7)3.2系统的详细设计 (9)3.2.1图形用户界面制作 (9)3.2.2 系统功能的实现 (10)4 系统调试及运行 (16)总结 (25)致谢 (27)参考文献: (28)基于matlab语音信号的采集与分析电子信息科学与技术专业马晓敏指导教师曹红波摘要: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[1]。

本文简要介绍了语音信号采集与分析的发展史以及语音信号的特征、采集与分析方法,并通过PC机录制一段声音,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。

数字信号处理课程设计--基于 MATLAB 的语音去噪处理

数字信号处理课程设计--基于 MATLAB 的语音去噪处理

数字信号处理课程设计课程名称数字信号处理基于MATLAB 的语音去噪处理题目名称专业班级13级通信工程本一学生姓名学号指导教师二○一五年十二月二十七日引言滤波器设计在数字信号处理中占有极其重要的地位,FIR数字滤波器和IIR滤波器是滤波器设计的重要组成部分。

利用MATLAB信号处理工具箱可以快速有效地设计各种数字滤波器。

课题基于MATLAB有噪音语音信号处理的设计与实现,综合运用数字信号处理的理论知识对加噪声语音信号进行时域、频域分析和滤波。

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。

在设计实现的过程中,使用窗函数法来设计FIR数字滤波器,用巴特沃斯、切比雪夫和双线性变法设计IIR数字滤波器,并利用MATLAB 作为辅助工具完成设计中的计算与图形的绘制。

通过对对所设计滤波器的仿真和频率特性分析,可知利用MATLAB信号处理工具箱可以有效快捷地设计FIR和IIR数字滤波器,过程简单方便,结果的各项性能指标均达到指定要求。

关键词数字滤波器 MATLAB 窗函数法巴特沃斯切比雪夫双线性变换目录1 绪论 (4)2 课程设计内容 (5)3 课程设计的具体实现 (5)3.1 语音信号的采集 (4)3.2 语音信号的时频分析 (4)3.3 语音信号加噪与频谱分析 (6)3.4 利用双线性变换法设计低通滤波器 (8)3.5 用滤波器对加噪语音信号进行滤波 (9)3.6 分析滤波前后语音信号波形及频谱的变化 (10)3.7回放语音信号 (10)3.8小结 (11)结论 ···········································································错误!未定义书签。

使用Matlab进行实时语音处理与语音识别的实践指南

使用Matlab进行实时语音处理与语音识别的实践指南

使用Matlab进行实时语音处理与语音识别的实践指南实时语音处理与语音识别是人工智能领域一个重要而复杂的研究方向。

而Matlab作为一种强大的科学计算软件,提供了丰富的工具箱和函数库,为语音处理与语音识别的研究和实践提供了极大的便利。

本文将介绍如何使用Matlab进行实时语音处理与语音识别并给出一些实践指南。

一、Matlab的语音处理工具箱Matlab的语音处理工具箱(Speech Processing Toolbox)是Matlab中专门用于语音信号的处理和分析的工具箱。

它提供了一系列函数和工具,包括语音信号的录制和播放、声音特征提取、声音增强和去噪、语音识别等。

在进行实时语音处理与语音识别之前,我们需要先安装并激活语音处理工具箱。

二、实时语音处理的基本步骤实时语音处理通常由以下几个基本步骤组成:声音录制、语音信号分帧、对每帧信号进行加窗处理、进行傅里叶变换得到频谱信息、对频谱信息进行处理和特征提取、进行语音识别。

1. 声音录制Matlab提供了`audiorecorder`函数来实现声音的录制功能。

下面是一个简单的示例代码:```fs = 44100; % 采样率nBits = 16; % 采样精度nChannels = 1; % 声道数recorder = audiorecorder(fs, nBits, nChannels);record(recorder);pause(5); % 录制5秒stop(recorder);y = getaudiodata(recorder); % 获取录音数据```2. 语音信号分帧语音信号在进行处理之前需要进行分帧处理,将连续的语音信号分成若干个小的时间窗口。

分帧的目的是提取局部语音特征,常用的窗口函数包括矩形窗、汉明窗等。

Matlab提供了`buffer`函数用于分帧处理。

示例代码如下:```frameSize = 256; % 窗口大小overlap = 128; % 帧之间的重叠部分frames = buffer(y, frameSize, overlap);```3. 加窗处理加窗处理是对每一帧信号进行加窗操作,以减少频谱泄漏。

基于MATLAB语音信号检测分析及处理

基于MATLAB语音信号检测分析及处理

第一章绪论Matlab是矩阵实验室(Matrix Laboratory)的简称,是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括Matlab和Simulink两大部分。

1.1 Matlab简介MATLAB是英文MATrix LABoratory(矩阵实验室)的缩写。

早期的MATLAB 是用FORTRAN语言编写的,尽管功能十分简单,但作为免费软件,还是吸引了大批使用者。

经过几年的校际流传,在John Little。

Cleve Moler和Steve Banger 合作,于1984年成立MathWorks公司,并正式推出MATLAB第一版版。

从这时起,MATLAB的核心采用C语言编写,功能越来越强大,除原有的数值计算功能外,还新增了图形处理功能。

MathWorks公司于1992年推出了具有划时代意义的4.0版;1994年推出了4.2版扩充了4.0版的功能,尤其在图形界面设计方面提供了新方法;1997年春5.0版问世,5.0版支持了更多的数据结构,使其成为一种更方便、更完善的编程语言;1999年初推出的MATLAB5.3版在很多方面又进一步改进了MATLAB语言的功能,随之推出的全新版本的最优化工具箱和Simulink3.0达到了很高水平;2000年10月,MATLAB6.0版问世,在操作页面上有了很大改观,为用户的使用提供了很大方便,在计算机性能方面,速度变的更快,性能也更好,在图形界面设计上更趋合理,与C语言接口及转换的兼容性更强,与之配套的Simulink4.0版的新功能也特别引人注目;2001年6月推出的MATLAB6.1版及Simulink4.1版,功能已经十分强大;2002年6月推出的MATLAB6.5版及Simulink5.0版,在计算方法、图形功能、用户界面设计、编程手段和工具等方面都有了重大改进;2004年,MathWorks公司推出了最新的MA TLAB7.0版,其中集成了最新的MATLAB7编译器、Simumlink6.0仿真软件以及很多工具箱。

基于MATLAB的语音信号去噪(完整版)

基于MATLAB的语音信号去噪(完整版)

基于MATLAB的语音信号去噪基于MATLAB的语音信号去噪h(n)= hd(n)(n)( 1-2 )(4)验算技术指标是否满足要求。

1]1.2.2窗函数法设计FIR滤波器的要求在使用窗函数法设计FIR滤波器时要满足以下两个条件:(1)窗谱主瓣尽可能地窄,以获得较陡的过渡带;(2)尽量减少窗谱的最大旁瓣的相对幅度,也就是使能量尽量集中于主瓣,减小峰肩和纹波,进而增加阻带的衰减。

在实际工程中常用的窗函数有五种,即矩形窗(Retangular)、三角窗(Triangular)、汉宁窗(Hanning)、汉明窗(Haing)及凯塞窗(Kaiser)。

.2.3常用窗函数的性质和特点(1)矩形窗矩形窗属于时间变量的零次幂窗。

矩形窗使用最多,习惯上不加窗就是使信号通过了矩形窗。

这种窗的优点是主瓣比较集中,缺点是旁瓣较高,并有负旁瓣,导致变换中带进了高频干扰和泄露漏,甚至出现负谱现象。

(2)三角形窗三角形窗又称费杰窗,是幂窗的一次文形式。

与矩形窗比较,主瓣宽约等于矩形窗的两倍,但旁瓣小,而且无负旁瓣。

(3)汉宁窗汉宁窗又称升余弦窗,汉宁窗可以看作是3个矩形时间窗的频谱之和。

汉宁窗优于矩形窗,但汉宁窗主瓣加宽,相当于分析带宽加宽,频率分辨力下降。

(4)哈明窗哈明窗与汉宁窗都是余弦窗,只是加权系数不同,哈明窗加权的系数能使旁瓣达到更小,所以哈明窗又称为改进的升余弦窗。

它的能量更加集中在主瓣中主瓣的能量约占99.96%第一主瓣的峰值比主瓣小dB,但主瓣宽度和汉宁窗相同仍为8*π/N,哈明窗与汉宁窗都是很有用的窗函数。

(5)凯塞窗以上几种窗函数是各以一定主瓣加宽为代价,来换取某种程度的旁瓣抑制,窗函数的主瓣宽度和旁瓣峰值衰耗是矛盾的,一项指标的提高总是以另一项指标的下降为代价,窗口选择实际上是对两项指标作权衡。

而两项指标是跳变的,于是有人提出可调整窗,适当修改参数,可在这两项指标间作连续的选择。

常用的可调整窗是凯塞(Kaiser)窗。

基于MATLAB的音频信号处理与语音识别系统设计

基于MATLAB的音频信号处理与语音识别系统设计

基于MATLAB的音频信号处理与语音识别系统设计一、引言音频信号处理与语音识别是数字信号处理领域的重要研究方向,随着人工智能技术的不断发展,语音识别系统在日常生活中得到了广泛应用。

本文将介绍如何利用MATLAB软件进行音频信号处理与语音识别系统的设计,包括信号预处理、特征提取、模式识别等关键步骤。

二、音频信号处理在进行语音识别之前,首先需要对音频信号进行处理。

MATLAB提供了丰富的信号处理工具,可以对音频信号进行滤波、降噪、增益等操作,以提高后续语音识别的准确性和稳定性。

三、特征提取特征提取是语音识别中至关重要的一步,它能够从复杂的音频信号中提取出最具代表性的信息。

常用的特征包括梅尔频率倒谱系数(MFCC)、线性预测编码(LPC)等。

MATLAB提供了丰富的工具箱,可以方便地实现这些特征提取算法。

四、模式识别模式识别是语音识别系统的核心部分,它通过对提取出的特征进行分类和识别,从而实现对不同语音信号的区分。

在MATLAB中,可以利用支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)等算法来构建模式识别模型,并对语音信号进行分类。

五、系统集成将音频信号处理、特征提取和模式识别整合到一个系统中是设计语音识别系统的关键。

MATLAB提供了强大的工具和函数,可以帮助我们将各个部分有机地结合起来,构建一个完整的语音识别系统。

六、实验与结果分析通过实际案例和数据集,我们可以验证所设计的基于MATLAB的音频信号处理与语音识别系统的性能和准确性。

通过对实验结果的分析,可以进一步优化系统设计,并提高语音识别系统的性能。

七、结论基于MATLAB的音频信号处理与语音识别系统设计是一个复杂而又具有挑战性的任务,但是借助MATLAB强大的功能和工具,我们可以更加高效地完成这一任务。

未来随着人工智能技术的不断发展,基于MATLAB的语音识别系统将会得到更广泛的应用和进一步的优化。

通过本文对基于MATLAB的音频信号处理与语音识别系统设计进行介绍和讨论,相信读者对该领域会有更深入的了解,并能够在实际应用中灵活运用所学知识。

基于MATLAB语音信号处理(语音信号处理的综合仿真)

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的语音处理

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。

MatLab对语音信号进行频谱分析及滤波

MatLab对语音信号进行频谱分析及滤波

数字信号处理综合实验报告综合实验名称:应用Matlab对语音信号进行频谱分析及滤波系:学生姓名:班级:通信学号:11成绩:指导教师:开课时间:2011-2012学年上学期一.综合实验题目应用MatLab对语音信号进行频谱分析及滤波二.主要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;给定滤波器的性能指标,采用窗函数法和双线性变换设计滤波器,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,分析信号的变化;回放语音信号;课程设计应完成的工作:1、语音信号的采集;2、语音信号的频谱分析;3、数字滤波器的设计;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分析;三.具体要求1、学生能够根据设计内容积极主动查找相关资料;2、滤波器的性能指标可以根据实际情况作调整;3、对设计结果进行独立思考和分析;4、设计完成后,要提交相关的文档;1)课程设计报告书(纸质和电子版各一份,具体格式参照学校课程设计管理规定),报告内容要涵盖设计题目、设计任务、详细的设计过程、原理说明、、频谱图的分析、调试总结、心得体会、参考文献(在报告中参考文献要做标注,不少于5篇)。

2)可运行的源程序代码(电子版)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;四.进度安排五.成绩评定(1)平时成绩:无故旷课一次,平时成绩减半;无故旷课两次平时成绩为0分,无故旷课三次总成绩为0分。

迟到15分钟按旷课处理(2)设计成绩:按照实际的设计过程及最终的实现结果给出相应的成绩。

(3)设计报告成绩:按照提交报告的质量给出相应的成绩。

课程设计成绩=平时成绩(30%)+设计成绩(30%)+设计报告成绩(40%)应用MatLab对语音信号进行频谱分析及滤波第一章实验任务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;给定滤波器的性能指标,采用窗函数法和双线性变换设计滤波器,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,分析信号的变化;回放语音信号。

基于matlab的语音信号的基本处理

基于matlab的语音信号的基本处理

专题研讨四、信号与系统综合应用确定题目(根据个人兴趣、结合实际确定题目,可从下面参考题目中选择,也可自由确定):基于matlab的语音信号的基本处理参考题目:题目1:含噪信号滤波题目2:双音多频信号的产生与检测题目3:磁盘驱动系统仿真题目4:卡尔曼滤波器的应用题目5:应用反馈扩大放大器的带宽(以上只是本专题的部分题目)开题报告课题实施过程记录包括仿真程序、仿真结果、结果分析、方案完善等 ○1语音信号的制作及描述 1) 制作语音文件:用windows 录音机录制一小段语音文件"333.wav ”,内容为"信号与信息系统",由一同学播音. 2) 用matlab 播放”333.wav ”仿真程序:3) [y,Fs,bits]=wavread('333.wav'); sound(y,Fs);pause;4) 绘画出语音文件的时域和频域波形: 仿真程序:[y,Fs,bits]=wavread('333.wav'); plot(y);仿真结果:0123456789x 104-0.8-0.6-0.4-0.20.20.40.6结果分析:随着时间变化,声音能量图形 方案完善:1.时间轴有问题,与实际的时间不一样.2.语音信号的频域分析更清楚.仿真程序:[y,Fs,bits]=wavread('333.wav'); y=y(:,1);sLength=length(y); Y = fft(y,sLength);Pyy = Y.* conj(Y) / sLength; halflength=floor(sLength/2); f=Fs*(0:halflength)/sLength; figure;plot(f,Pyy(1:halflength+1));xlabel('Frequency(Hz)'); t=(0:sLength-1)/Fs; figure;plot(t,y);xlabel('Time(s)');仿真结果:0.51 1.52 2.5x 104Frequency(Hz)00.20.40.60.81 1.2 1.4 1.6 1.82-0.8-0.6-0.4-0.20.20.40.6Time(s)结果分析:频域分析是从另一个角度观察信号;语音信号的一般频域范围"200~2000"Hz ○2语音信号抽取及倍插仿真程序:[y,Fs,bits]=wavread('111.wav'); sound(y,Fs/2);pause;[y,Fs,bits]=wavread('111.wav'); sound(y,2*Fs);pause;仿真结果与分析:以Fs/2及2*Fs 播放的语音信号存在失真, 方案完善:需要做出波形,做更直观的观察. ○3语音信号的加噪1)语音信号加高频噪音及播放. 仿真程序:[y,Fs,bits]=wavread('333.wav'); y=y(:,1);sLength=length(y);t=(0:sLength-1)/Fs;f=50000;A=0.5;d=A*cos(2*pi*f*t)';y=y+d;sound(y,Fs);仿真结果:播放时伴有尖锐的”吱吱”声.结果分析:由于加入高频成分余弦信号,信号叠加后出现了尖锐的噪音.2)加噪后的语音信号的时域和频域波形.仿真程序:[y,Fs,bits]=wavread('333.wav');y=y(:,1);sLength=length(y);t=(0:sLength-1)/Fs;f=50000;A=0.05;d=A*cos(2*pi*f*t)';y1=y+d;sLength=length(y1);Y = fft(y1,sLength);Pyy = Y.* conj(Y) / sLength;halflength=floor(sLength/2);f=Fs*(0:halflength)/sLength;figure;plot(f,Pyy(1:halflength+1));xlabel('Frequency(Hz)');仿真结果:00.20.40.60.81 1.2 1.4 1.6 1.82-0.8-0.6-0.4-0.20.20.40.6Time(s)0.51 1.522.5x 10405101520253035404550Frequency(Hz)结果分析:时域波形跟加噪前没有什么明显的区别.在频域上我们发现有一个近6000Hz的高频成分,这是产生的噪音的根本所在.方案完善:运用subplot将加噪前和加噪后的时域和频域波形进行对比,效果会更好.○4数字滤波这一部分我们学习了函数BUTTER,进行了最简单的数字滤波.[b,a]=butter(N,wc);代表数字低通滤波器,wc代表归一化频率(0<wc<=1,等于一时为奈奎斯特频率);N为滤波器的阶数.y2=filter(b,a,y1);对信号y1进行巴特滤波,滤波器为[b,a]系统滤波后信号的效果播放.仿真程序:[y,Fs,bits]=wavread('333.wav');y=y(:,1);sLength=length(y);t=(0:sLength-1)/Fs;f=50000;A=0.05;d=A*cos(2*pi*f*t)';y1=y+d;N=2;wc=[0.01,0.07];[b,a]=butter(N,wc);y2=filter(b,a,y1);sound(y2,Fs);仿真结果:原先的噪声消失,语音信号变回原样.滤波器为低通滤波器,滤去高频成分.方案完善:1.画出滤波后的时域和频域波形2. 对滤波器进行系统分析1.画出滤波后的时域和频域波形仿真程序:[y,Fs,bits]=wavread('333.wav');y=y(:,1);sLength=length(y);t=(0:sLength-1)/Fs;f=50000;A=0.05;d=A*cos(2*pi*f*t)';y1=y+d;plot(t,y);xlabel('Time(s)');N=2;wc=[0.01,0.07];[b,a]=butter(N,wc);y2=filter(b,a,y1); sLength1=length(y2); Y1 = fft(y2,sLength1);Pyy = Y1.* conj(Y1) / sLength1; halflength1=floor(sLength1/2); f1=Fs*(0:halflength1)/sLength1; figure;plot(f,Pyy(1:halflength+1));xlabel('Frequency(Hz)'); t=(0:sLength-1)/Fs; figure;plot(t,y2);xlabel('Time(s)');仿真结果:00.51 1.52 2.5x 1040.511.522.53Frequency(Hz)00.20.40.60.81 1.2 1.4 1.6 1.82-0.8-0.6-0.4-0.20.20.40.6Time(s)结果分析:基本效果良好,有少许失真. 2. 对滤波器进行系统分析 仿真程序:w=linspace(0,6000,10000); wc=[0.01 0.07]; N=2;[b,a]=butter(N,wc); H=freqz(b,a,w); plot(w,abs(H)); axis([0 2500 0 1.5]);仿真结果:010002000300040005000600000.511.5○3RC 模拟滤波(物理形式熟悉) [y,Fs,bits]=wavread('333.wav');%¶Á³öÐźţ¬²ÉÑùÂʺͲÉÑùλÊý¡£y=y(:,1);sLength=length(y);t=(0:sLength-1)/Fs;f=50000;A=0.5;d=A*cos(2*pi*f*t)';y1=y+d;RC=0.001;b=1/RC;a=[1,1/RC];sys=tf(b,a);y2=lsim(sys,y1,t);sound(y2,Fs);结果:效果良好,声音恢复.RC 滤波器的波特图RC=0.001;w=linspace(0,2,1024);b=1/RC;a=[1,1/RC];g=tf(b,a);bode(g);xlabel('w');ylabel('H(jw)');-40-30-20-100M a g n i t u d e (d B)101102103104105H (j w ) (d e g )Bode Diagramw (rad/sec)总结报告摘要:利用所学的知识对实际语音信号进行时域,频域分析;体会信号的抽样定理,即信号的抽取和倍插;运用信号叠加对信号进新加噪(高频),并用数字滤波器butter 滤去高频成分去噪;课题原理框图:课题最终仿真程序:○1语音信号的制作及描述; [y,Fs,bits]=wavread('333.wav');sound(y,Fs);pause;[y,Fs,bits]=wavread('333.wav');y=y(:,1);sLength=length(y);Y = fft(y,sLength);Pyy = Y.* conj(Y) / sLength;halflength=floor(sLength/2);f=Fs*(0:halflength)/sLength;figure;plot(f,Pyy(1:halflength+1));xlabel('Frequency(Hz)');t=(0:sLength-1)/Fs;figure;plot(t,y);xlabel('Time(s)');○2语音信号抽取及倍插; [y,Fs,bits]=wavread('111.wav');sound(y,Fs/2);pause;[y,Fs,bits]=wavread('111.wav');sound(y,2*Fs);pause;○3语音信号的加噪;[y,Fs,bits]=wavread('333.wav');y=y(:,1);sLength=length(y);t=(0:sLength-1)/Fs;f=50000;A=0.05;d=A*cos(2*pi*f*t)';y1=y+d;N=2;wc=[0.01,0.07];[b,a]=butter(N,wc);y2=filter(b,a,y1);sound(y2,Fs);[y,Fs,bits]=wavread('333.wav');y=y(:,1);sLength=length(y);t=(0:sLength-1)/Fs;f=50000;A=0.05;d=A*cos(2*pi*f*t)';y1=y+d;sLength=length(y1);Y = fft(y1,sLength);Pyy = Y.* conj(Y) / sLength;halflength=floor(sLength/2);f=Fs*(0:halflength)/sLength;figure;plot(f,Pyy(1:halflength+1));xlabel('Frequency(Hz)');○4滤波器.[y,Fs,bits]=wavread('333.wav');y=y(:,1);sLength=length(y);t=(0:sLength-1)/Fs;f=50000;A=0.05;d=A*cos(2*pi*f*t)';y1=y+d;N=2;wc=[0.01,0.07];[b,a]=butter(N,wc);y2=filter(b,a,y1);sound(y2,Fs);[y,Fs,bits]=wavread('333.wav');y=y(:,1);sLength=length(y);t=(0:sLength-1)/Fs;f=50000;A=0.05;d=A*cos(2*pi*f*t)';y1=y+d;plot(t,y);xlabel('Time(s)');N=2;wc=[0.01,0.07];[b,a]=butter(N,wc);y2=filter(b,a,y1);sLength1=length(y2);Y1 = fft(y2,sLength1);Pyy = Y1.* conj(Y1) / sLength1;halflength1=floor(sLength1/2);f1=Fs*(0:halflength1)/sLength1;figure;plot(f,Pyy(1:halflength+1));xlabel('Frequency(Hz)');t=(0:sLength-1)/Fs;figure;plot(t,y2);xlabel('Time(s)');w=linspace(0,6000,10000);wc=[0.01 0.07];N=2;[b,a]=butter(N,wc);H=freqz(b,a,w);plot(w,abs(H));axis([0 2500 0 1.5]);[y,Fs,bits]=wavread('333.wav');%¶Á³öÐźţ¬²ÉÑùÂʺͲÉÑùλÊý¡£y=y(:,1);sLength=length(y);t=(0:sLength-1)/Fs;f=50000;A=0.5;d=A*cos(2*pi*f*t)';y1=y+d;RC=0.001;b=1/RC;a=[1,1/RC];sys=tf(b,a);y2=lsim(sys,y1,t);sound(y2,Fs);RC=0.001;w=linspace(0,2,1024);b=1/RC;a=[1,1/RC];g=tf(b,a);bode(g);xlabel('w');ylabel('H(jw)');课题成果:1)了解了语音信号matlab处理的基本过程及思路,重点复习了波形绘制,系统响应;2)体会到理论与实践的结合,语音信号的处理和实际生活接近,趣味性强.本课题还存在哪些问题?1)对matlab的一些函数比较模糊,比如信号的长度估计,butter滤波函数的运用2)对于信号的滤波只是在很理想的高频情形下,过于单一简单,对实际的噪声滤波还有很多需要完善的.研究性学习自我体会与评价通过研究性学习你在哪些方面有所收获?(如学习方法、合作精神、探索精神、创新意识等)。

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基于MATLAB的语音信号分析与处理[摘要]语音信号的处理是一门非常重要的学科,如今普遍应用在电话通信、助听器等方面。

本次设计主要是为了在MATLAB软件的帮助下处理一段加噪的声音信号,该过程会涉及到采样定理,傅立叶变换等理论和算法在设计过程中的实际应用。

在本次设计中,我们关注的是在驱除噪声污染是所需要的滤波器的选择,充分比较各种优缺点后,再利用滤波器来驱除杂音。

通过滤波前后的声音的频谱图的比较,来了解滤波器的特性和作用,并得到本次设计的结果。

[关键词]:语音信号;MATLAB;傅立叶变换;滤波器目录摘要 (Ⅰ)1 绪论 (1)1.1 课题的研究背景及意义 (1)1.1 设计任务 (1)2 语音信号处理的基本理论知识 (1)2.1 采样频率和采样位数 (1)2.2 采样定理 (1)2.3 IIR数字滤波器 (2)2.4 FIR数字滤波器 (2)2.5 IIR数字滤波器和FIR数字滤波器的比较 (3)2.6 倒谱 (3)3 语音信号处理和理论方案 (3)3.1 语音信号的采集 (3)3.2 语音信号的处理 (4)3.3 系统框图 (4)4 语音信号处理的实例分析. (5)4.1语音文件在MATLAB平台上的录入与打开 (5)4.2原始语音信号频谱分析及仿真 (5)4.3加噪语音信号频谱分析及仿真 (8)4.4去噪及仿真 (13)4.5 语音信号的回放 (18)4.6结合去噪后的频谱图对比两种方式滤波的优缺点 (18)5 总结. (19)6 致谢. (19)参考文献 (20)1绪论1.1课题的研究背景及意义语言是我们人类所特有的功能,它是传承和记载人类几千年文明史,没有语言就没有我们今天人类的文明。

语音是语言最基本的表现形式,是相互传递信息最重要的手段,是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息的形式。

语音信号处理属于信息科学的一个重要分支,大规模集成技术的高度发展和计算机技术的飞速前进,推动了这一技术的发展;它是研究用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门新兴学科,同时又是综合性的多学科领域和涉及面很广的交叉学科,因此我们进行语言信号处理具有时代的意义。

1.2设计任务本设计先完成语音信号的采集,然后设计低通,带通等滤波器对采集到的语音信号进行滤波处理,分析语音信号各频率段的特性。

并对所采集的语音信号加入不同的干扰噪声,对加入噪声的信号进行频谱分析,针对受干扰语音信号的特点设计不同的滤波器,对加噪信号进行滤波,恢复原信号。

把原始语音信号、加噪语音信号和滤波后的信号进行时域变换和频域变换,画出它们的时域波形和频域波形图,从视觉角度比较分析滤波的效果。

2语音信号处理的基本理论知识2.1采样频率和采样位数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。

采样频率与声音频率之间有一定的关系,根据奎斯特理论,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。

这就是说采样频率是衡量声卡采集、记录和还原声音文件的质量标准。

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,也是选择音频接口的两个重要标准。

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。

每增加一个采样位数相当于力度范围增加了6dB。

采样位数越多则捕捉到的信号越精确。

2.2 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,即:fs.max>=2fmax,则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。

1924年奈奎斯特(Nyquist)就推导出在理想低通信道的最高大码元传输速率的公式:理想低通信道的最高大码元传输速率=2W*log2 N (其中W是理想低通信道的带宽,N是电平强度)2.3 IIR数字滤波器IIR(Infinite Impulse Response)数字滤波器,又名“无限脉冲响应数字滤波器”,或“递归滤波器”。

递归滤波器,也就是IIR数字滤波器,顾名思义,具有反馈,一般认为具有无限的脉冲响应。

IIR滤波器有以下几个特点:(1)封闭函数:IIR数字滤波器的系统函数可以写成封闭函数的形式。

(2)IIR数字滤波器采用递归型结构:IIR数字滤波器采用递归型结构,即结构上带有反馈环路。

IIR滤波器运算结构通常由延时、乘以系数和相加等基本运算组成,可以组合成直接型、正准型、级联型、并联型四种结构形式,都具有反馈回路。

由于运算中的舍入处理,使误差不断累积,有时会产生微弱的寄生振荡。

(3)借助成熟的模拟滤波器的成果:IIR数字滤波器在设计上可以借助成熟的模拟滤波器的成果,如巴特沃斯、契比雪夫和椭圆滤波器等,有现成的设计数据或图表可查,其设计工作量比较小,对计算工具的要求不高。

在设计一个IIR数字滤波器时,我们根据指标先写出模拟滤波器的公式,再通过一定的变换,将模拟滤波器的公式转换成数字滤波器的公式。

(4)需加相位校准网络:IIR数字滤波器的相位特性不好控制,对相位要求较高时,需加相位校准网络。

2.4 FIR数字滤波器FIR数字滤波器(finite impulse response filter)又名“有限脉冲响应数字滤波器”,这类滤波器对于脉冲输入信号的响应最终趋向于0,因此而得名。

有限脉冲响应滤波器(FIR filter)的优点:(1)脉冲响应(impulse response)为有限长:造成当输入数位讯号为有限长的时候,输出数位讯号也为有限长。

(2)比无限脉冲响应滤波器(IIR filter)较容易最佳化(optimize)。

(3)线性相位(linear phase):造成h(n),是偶对称(even)或奇对称(odd)且有限长。

(4)一定是稳定的(stable):因为Z转换(Z transform)后所有的极点(pole)都在单位圆内2.5 IIR数字滤波器和FIR数字滤波器的比较不论是IIR滤波器还是FIR滤波器的设计都包括三个步骤:(1) 按照实际任务的要求,确定滤波器的性能指标。

(2) 用一个因果、稳定的离散线性时不变系统的系统函数去逼近这一性能指标。

根据不同的要求可以用IIR系统函数,也可以用FIR系统函数去逼近。

(3) 利用有限精度算法实现系统函数,包括结构选择、字长选择等。

但IIR滤波器和FIR滤波器的设计方法完全不同。

IIR滤波器设计方法有间接法和直接法,间接法是借助于模拟滤波器的设计进行的。

其设计步骤是:先设计过渡模拟滤波器得到系统函数H(s),然后将H(s)按某种方法转换成数字滤波器的系统函数H(z)。

FIR滤波器比鞥采用间接法,常用的方法有窗函数法、频率采样发和切比雪夫等波纹逼近法。

对于线性相位滤波器,经常采用FIR滤波器。

2.6 倒谱定义:倒谱定义为信号短时振幅谱的对数傅里叶反变换。

特点:具有可近似地分离并能提取出频谱包络信息和细微结构信息的特点用途:①提取声道特征信息:提取频谱包络特征,以此作为描述音韵的特征参数而应用于语音识别。

②提取音源信息:提取基音特征,以此作为描述音韵特征的辅助参数而应用于语音识别。

求法:A:短时信号;B:短时频谱;C:对数频谱; D:倒谱系数;E:对数频谱包络; F:基本周期图2-1倒谱框图3 语音信号处理和理论方案3.1 语音信号的采集利用PC机上的声卡和WINDOWS操作系统可以进行数字信号的采集。

将话筒输入计算机的语音输入插口上,启动录音机。

按下录音按钮,接着对话筒说话“课程设计”,说完后停止录音,屏幕左侧将显示所录声音的长度。

点击放音按钮,可以实现所录音的重现。

以文件名“kechengsheji.wav”保存入 F :\ 中。

可以看到,文件存储器的后缀默认为. wav ,这是WINDOWS操作系统规定的声音文件存的标准。

为了方便比较,需要在安静、无噪音、干扰小的环境下录。

3.2 语音信号的处理语言信号的处理包括信号的采集和提取,信号的调整,信号的变换,信号的滤波。

语音信号是一个随时会变化的随机信号,它的变化是不具备规律性的。

语音信号的时域分析:语音信号的变化有一个过程,在一个较短的时间内语音信号的特征基本保持不变,即语音的短时平稳性。

因而出现了短时分析技术,就是把语音信号分成一段一段来处理,这个一段所包含的的时间比较短,一般是20ms,在这么短的时间内,信号的特征一般不会变化。

所以可以把语音信号当做一个平稳过程来分析和处理语音信号。

通过短时的能量分析手段,可以知道信号的能量分布,区分信号信号中的浊音短和清音短段。

(1)提取:通过MATLAB软件中的wavread函数提取下载来的声音信号,完成该音频信号的频率,幅度等信息的提取,并得到该语音信号的波形图。

(2)调整:对原始语音信号添加一个随机函数,以此作为噪音,达到语音信号的加噪。

语音信号的频域分析:研究语音信号的频率,可以明白频率与声音的关系,一般来说,声音的高低与频率的大小有直接的关系,当然,这只是从粗浅的方面来看。

频域分析不只是研究声音与信号的频率。

还研究频率与信号功率之间的关系,这就是功率谱估计。

通过语音信号的功率谱,可以看出功率与声音信号的关系,具体应用到雷达方面的话,可以预判出分级的航行轨迹。

频域分析的方法一般有三种,其中利用傅里叶函数来研究是最常用的的方法,对一个语音信号进行快速傅立叶变换,就能得到频谱图,对信号的频谱取对数后再进行傅里叶逆变换,就能得到倒谱图。

通过对倒谱图的研究,可以解决语音识别技术中的语速变化识别的问题。

通过对语音信号频域的研究,可以充分了解信号的各种特征,知道频率与声音的联系。

(1)变换:在MATLAB软件中,对语音信号进行傅立叶变换,得到信号的频谱图。

(2)滤波:我们可以采用低通滤波、高通滤波器、带通滤波和带阻滤波的方式,来滤除语音信号中的噪声部分,并比较各种滤波之后的效果。

最后,通过用户图形界面,把滤波后的信号进行播放,进行观察,并比较前后的图形,得出结论。

3.3程序框图语音信号处理的流程如图3-1所示。

图3-1程序框图我们先进行信号的采集,采集来的信号进行四步处理,即信号提取,信号调整,信号交换,信号滤波,最后将效果显示出来。

4 语音信号分析处理和滤波4.1语音文件在MATLAB平台上的录入与打开单击自己的电脑开始程序,选择所有程序,接着选择附件,再选择娱乐,最后选择录音。

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