【毕业设计】语音信号的采集与分析
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。
语音识别 毕业设计
语音识别毕业设计语音识别毕业设计一、引言语音识别技术是当今信息领域的热门研究方向之一。
随着人工智能技术的迅猛发展，语音识别系统已经逐渐走入我们的生活，为我们提供了更加便捷和智能的交互方式。
在这个背景下，我选择了语音识别作为我的毕业设计课题，希望能够深入研究这一领域，探索其在实际应用中的潜力和挑战。
二、语音识别的基本原理语音识别是一种将人类语音转化为文字的技术。
其基本原理是通过采集和分析人类语音信号，提取其中的特征信息，然后利用机器学习算法进行模式匹配，最终将语音转化为文本。
语音识别系统的核心是语音信号的特征提取和模式匹配算法。
三、语音识别的应用领域语音识别技术在很多领域都有广泛的应用。
其中最为常见的是语音助手，如苹果的Siri、亚马逊的Alexa等。
这些语音助手能够根据用户的语音指令执行相应的操作，如播放音乐、查询天气等。
此外，语音识别还被应用于语音翻译、语音搜索、语音识别助听器等领域。
四、语音识别的挑战和难点尽管语音识别技术已经取得了很大的进展，但仍然存在一些挑战和难点。
首先，语音信号受到环境噪声的干扰，容易导致识别错误。
其次，不同人的发音习惯和口音差异也会对语音识别的准确性造成影响。
此外，语音识别系统对于长句子的处理和语义理解仍然存在一定的困难。
五、毕业设计的目标和内容在我的毕业设计中，我将致力于设计和实现一个基于深度学习的语音识别系统。
该系统将采用卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）等深度学习算法，以提高语音识别的准确性和鲁棒性。
同时，我还将研究如何解决语音信号的噪声干扰和口音差异等问题，以进一步提升系统的性能。
六、设计方案和实施步骤在设计方案上，我计划采用开源的语音数据集进行训练和测试。
首先，我将对语音信号进行预处理，包括去除噪声、归一化等操作。
然后，我将设计和训练深度学习模型，通过大量的语音数据进行迭代训练，以提高模型的准确性。
最后，我将评估系统的性能，并进行性能优化和调整。
语音信号的采集与分析
南昌工程学院《语音信号的采集与分析》课程设计题目语音信号的采集与分析课程名称语音信号处理系院信息工程学院专业通信工程班级 10通信工程2班学生姓名刘敏学号 2010103362设计地点电子信息楼指导教师邹宝娟设计起止时间：2013年12月9日至2013年12月20日目录一、需求分析 (4)1.1选题背景及意义 (4)1.2设计要求 (4)二、系统总体设计 (4)2.1 系统设计思路 (4)2.2 功能结构图及功能说明 (4)2.3 工作原理 (6)三、系统详细设计 (6)3.1 语音信号的matlab仿真的数据分析 (6)3.2 程序代码分析 (12)四、调试与维护 (14)4.1 调试过程的问题与维护 (14)五、结束语 (15)六、参考文献 (16)七、指导教师评阅（手写） (17)一、需求分析1.1选题背景及意义该设计主要是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。
1.2设计要求(1)通过PC机录制自己的一段声音“南昌工程学院刘敏”；(2)运用MATLAB中信号处理相关的函数对语音信号进行时域、频域上的分析，如短时能量，短时平均过零率，语谱图等；(3)运用MATLAB对语音信号进行综合与分析，包括语音信号的调制，叠加，和滤波等。
二、系统总体设计2.1 系统设计思路系统的整体设计思路包括语音信号的录制，语音信号的采集，语音信号的分析，其中语音信号的分析又包括了语音信号的时域分析和频域分析，语音信号的加噪处理和滤噪设计分析。
2.2 功能结构图及功能说明实际工作中，我们可以利用windows自带的录音机录制语音文件，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。
语音信号处理毕业设计论文
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的学科，是目前发展最为迅速的信息科学研究领域的核心技术之一。
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形式。
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。
本设计采用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、傅里叶变换及滤波，程序界面简练，操作简便。
关键字：Matlab；语音信号；傅里叶变换；信号处理AbstractSpeech signal processing is to study the use of digital signal processing technology and knowledge of the voice signal voice processing of the emerging discipline is the fastest growing areas of information science one of the core technology. Transmission of information through the voice of humanity's most important, most effective, most popular and most convenient form of exchange of information..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, Fourier transform, when domain and frequency domain analysis, sound playback and a variety of map rendering, 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 and visualization of signals, makes computer interaction more convenient .The design of voice-processing software for most of the content are numerous, easy to maneuver and so on, using MATLAB7.0 comprehensive use GUI interface design, various function calls to voice signals such as frequency, amplitude, Fourier transform and filtering, the program interface concise, simple, has some significance in practice.Keywords: Matlab；V oice Signal；Fourier transform；Signal Processing目录绪论 (1)1 系统的方案分析与总体设计 (4)1.1设计目标 (4)1.2总体设计 (4)1.2.1 matlab简介 (4)1.2.2 图形用户界面设计 (5)1.2.3 总体设计方案 (5)2 语音信号处理的基本知识 (8)2.1语音信号的采样 (8)2.2语音信号的分析 (10)2.3数字滤波器 (11)2.3.1 IIR数字滤波器 (11)2.3.2 FIR数字滤波器 (12)2.3.3 数字滤波的优缺点分析 (13)3语音信号处理的实例分析 (13)3.1语音信号的录入 (17)3.2语音信号的提取 (17)3.3语音信号的调整 (19)3.3.1 语音信号的频率调整 (19)3.3.2 语音信号的幅度调整 (19)3.4语音信号的滤波 (21)3.4.1 语音信号的低通滤波 (21)3.4.2 语音信号的高通滤波 (22)3.4.3 语音信号的带通滤波 (23)3.4.4 语音信号的带阻滤波 (25)3.5语音信号的输出 (26)结论 (27)致谢 (28)参考文献 (29)附录A 英文原文 (30)附录B 汉语翻译 (45)附录C 源程序 (56)绪论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的形式。
语音信号的采集与频谱分析(附代码)
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 comparison between the before and after frequency domain.
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较加噪前后的差别，
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
Abstract
This design is based on the general function of Matlaband Adobeedition to deal with Audio signals. The original signals are collected by iPhone’s built-in recording equipment.
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.
语音信号采集和处理方法的分析
其中加 速或者减 速完 定要重 视采样间隔的设定 以及相关语音信号的混淆， 也就是 快或 者减慢 语音的速度以及 声音反转等，
说， 对语音 信号的采集 首先 就要 明确采样 间隔。 通常 情况下，
采样 的频率越高 ， 采样 的点数 就会 越加密集 ， 所得 到的离散信 用录 音机程 序采集 与处理语 音信号 的优 点就是不需要进 行相
设计分析 ・
语音信号采集和处理方法 的分析
韩大伟 熊 欣（ 河南工 程学院， 河南 郑州 ４ ５ １ １ ９ １ ）
摘 要： 语音是人类传递信息的一种最主要、 最有效、 最方便的交流形式。 语言是人类特有的交流方式， 而声音又是人类比较常用的交流工 具， 是传递信息的主要手段 ， 所以， 语音信号是人们感情交流以及思想沟通的主要途径 。 目 前， 人们已经进入到了 信息时代， 利用一些现代
其缺点就是一次录制语音 的时间不 的存储 空问； 如果限定了数 据量， 而采样 的时间又太少， 就会 致 压缩方式 以及采样频率等。 分 钟， 除此之外， 对采集 的语音信号处理一定要进行 使一些 数据被 排斥在外 。 采样 的频率太低 ， 采样点的间隔距 离 可 以多于１
在 时间上的离散 过程， 采样的时候一定要满足奈奎 斯特定理，
才可 以对语 音信号进 行有效的采样。 在语音信号采样 的时候，
一
采样频率等方 面的设 置， 同时也可 以根 据实际需要对 语音信号
进行 简单 的处理 ， 比如 ： 加大或者减小音量、 添加回音效果、 加 全可以实现变音的效果， 反转可以实现声音文件加密 的目的。 利
先进 的技 术方 法分析 语 音信号， 加 强对 语 音信号采 集与处理 的研 究 ， 使人们 可以更加 方便 的传 输、 获取 、 存 储 以及使 用相 关的语 音信 号， 对 于加快 社会 的发 展 与进 步有着非常重要 的现 实意义 。
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。
语音识别毕业设计
语音识别毕业设计语音识别毕业设计随着科技的不断进步，语音识别技术在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。
语音识别技术使得机器能够理解和解析人类的语音指令，从而实现智能化的交互。
在这个信息爆炸的时代，语音识别技术的应用范围也越来越广泛，涉及到语音助手、智能家居、语音搜索等领域。
因此，我决定以语音识别为主题进行毕业设计。
首先，我将介绍语音识别技术的基本原理和发展历程。
语音识别技术是指将人类的语音信号转化为机器可以理解的文本或指令的过程。
它的基本原理是通过分析语音信号的频谱、时域特征等信息，结合机器学习算法，实现对语音信号的解析和理解。
语音识别技术的发展经历了多个阶段，从最初的基于模式匹配的方法，到现在的基于深度学习的方法。
这些技术的不断进步使得语音识别的准确率和稳定性得到了极大的提高。
接下来，我将介绍一些语音识别技术的应用场景。
语音助手是目前最为常见的语音识别应用之一。
通过与语音助手进行对话，我们可以实现语音控制手机、发送短信、播放音乐等功能。
智能家居也是语音识别技术的重要应用领域之一。
通过语音识别技术，我们可以实现对家居设备的语音控制，如打开灯光、调节温度等。
此外，语音搜索也是语音识别技术的重要应用之一。
通过语音搜索，我们可以通过语音输入关键词来搜索信息，提高搜索的便捷性和效率。
在毕业设计中，我计划设计一个基于深度学习的语音识别系统。
深度学习是当前语音识别技术中最为前沿和有效的方法之一。
它通过构建多层神经网络模型，实现对语音信号的特征提取和模式识别。
我将采集一定数量的语音数据集，并进行数据预处理和特征提取。
然后，我将设计一个深度学习模型，通过训练这个模型，使其能够准确地识别不同的语音指令。
最后，我将评估这个系统的性能，并进行优化和改进。
在这个毕业设计中，我将面临一些挑战和困难。
首先，语音识别技术本身就具有一定的复杂性，需要对信号处理、机器学习等领域有一定的了解。
其次，语音数据集的收集和处理也需要一定的时间和精力。
语音信号的提取与识别-任务书
毕业设计（论文）任务书
3．对毕业设计（论文）课题成果的要求〔包括毕业设计(论文)、图纸、实物样品等)：
1.利用所学知识对具体的语音信号的特征及处理方法进行学习研究，达到对专业知识的复习与理解。
2.利用所学的处理软件，对声音信号进行一定的处理，并有相关例子的图形表示。
3.按要求完成毕业论文。
2．毕业设计（论文）课题的具体工作内容（包括原始数据、技术要求、工作要求等）：
1.查阅相关资料，利用已学的相关知识进行消化和理解。
2.了解现阶段的语音处理情况，分析研究相关的基本算法。
3.研究学习一种基本的识别处理方法。
4.学习相关信号处理软件。
5.对软件的学习达到能对基本的算法进行软件的处理。
6.并在对算法理解的基础上用MATLAB编制相关程序并调试完成实验。
毕业和要求：
1、了解声音信号的特征参数，及现阶段研究处理方法。以现阶段信号处理领域比较活跃的语音信号为具体研究对象，进行相关知识的了解与学习。
2、针对不同说话人的语音信号特征进行说话人识别初步研究。
3、学会在语音信号处理中使用MATLAB软件工具。
4、根据研究情况利用MATLAB语言进行相关算法的实现。
4．毕业设计（论文）课题工作进度计划：
起迄日期
工作内容
2005年
3月15日~4月1日
4月1日~5月30日
6月1日~6月22日
查阅相关资料，并对专业知识进行学习。
按要求进行论文的准备工作。
论文答辩
所在专业审查意见：
负责人：
年月日
学院（系）意见：
院（系）领导：
年月日
语音信号采集及处理毕业设计
设计说明书应包括以下主要内容：（1）封面：课程设计题目、班级、姓名、指导教师、时间（2）设计任务书（3）目录（4）设计方案简介（5）设计条件及主要参数表（6）设计主要参数计算（7）设计结果（8）设计评述,设计者对本设计的评述及通过设计的收获体会（9）参考文献目录1. 实践目的和要求 (1)2．实践原理 (1)2.1 采样定理 (1)2.2 采样频率 (2)2.3 采样位数与采样频率 (2)2.4 利用MATLAB对语音信号进行分析和处理 (2)2.5 语音信号的滤波示意图 (2)3. 实践步骤 (2)3.1 语音信号的采集与分析 (3)3.2 利用余弦函数构造一个高频噪声 (3)3.3 设计合适的滤波器，滤除高频噪声 (4)4. 程序设计与仿真图 (4)4.1 用Matlab对原始语音信号进行分析 (4)4.2对加噪后的语音进行分析 (6)4.3 滤除高频噪声，绘出滤波后的信号频域和时域波形 (9)5.心得体会 (13)6.参考文献 (13)语音信号采集与处理一、实践的目的和要求课程设计基本要求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学会用MATLAB对信号进行分析和处理。
课程设计实现（1）语音信号的采集利用windows下的录音机或其他软件，录制一段自己的话音，时间控制在1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，要求理解采样频率、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。
数字信号课程设计：语音信号的采集、分析与处理
数字信号课程设计：语音信号的采集、分析与处理长沙学院《数字信号处理》课程设计说明书题目数字信号处理课程设计系（部）电子与通信工程系专业（班级）10级通信2班姓名周斌学号2010043205指导老师李广柱、刘光灿、陈威兵黄飞江、张刚林、冯璐起止日期2013.4.15-2013.4.26目录1.绪论····························- 6 -2.设计作品名称························- 7 -3.课程设计内容························- 7 -3.1 设计思想······················- 7 -3.2设计原理······················- 8 -3.2.1 无限脉冲响应数字滤波器设计············- 8 -3.2.1.1 巴特沃斯滤波器设计：···········- 8 -3.1.1.2 巴特沃斯滤波器的特性：··········- 9 -3.1.1.3 双线性变换法：·············- 11 -3.2.2 有限脉冲响应数字滤波器设计···········- 14 -4. 课程设计设计步骤及结果分析················- 18 -4.1 语音信号的采集及其时域、频域分析·········- 18 -4.1.1程序···················- 18 -4.1.2 图像··················- 19 -4.2 设计数字滤波器和画出其频率相映··········- 19 -4.2.1 无限低通数字滤波器··············- 20 -4.2.1.1 程序·················- 20 -4.2.1.2 图像·················- 21 -4.2.2 无限高通数字滤波器··············- 21 -4.2.2.1 程序·················- 21 -4.2.2.2 图像·················- 22 -4.2.3 有限低通数字滤波器··············- 22 -4.2.3.1程序··················- 22 -4.2.3.2 图像·················- 23 -4.2.4 有限高通数字滤波器··············- 23 -4.2.4.1 程序·················- 23 -4.2.4.2 图像·················- 24 -4.3 用滤波器对信号进行滤波并比较前后波形·······- 24 -4.3.1 经过低通IIR ··············- 25 -4.3.2 经过高通IIR ··············- 26 -4.3.3 经过低通FIR ··············- 27 -4.3.4 经过高通FIR ··············- 28 -4.4 编制实现上述任务的相应的总程序·········- 28 -4.4.1 信号经过低通IIR ·············- 28 -4.4.2 信号经过高通IIR ·············- 30 -4.4.3 信号经过低通FIR ·············- 31 -4.4.4 信号经过高通 FIR·············- 32 -4.5 撰写5000-8000字课程设计报告···········- 34 -5. 总结···························- 34 -6. 存在的建议及不足·····················- 35 -7. 参考文献·························- 36 -摘要对一段语音信号进行采样；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；最后，设计一个信号处理系统界面。
语音信号的采集与处理毕业论文
语音信号的采集与处理毕业论文目录前言 (1)第一章绪论 (2)第一节研究背景和意义 (2)第二节研究现状 (2)第三节发展方向 (4)第四节本章小结 (5)第二章系统方案设计 (6)第一节系统性能指标 (6)第二节方案设计 (6)第三节本章小结 (8)第三章系统硬件设计 (9)第一节系统总体结构框图 (9)一、系统结构总框图 (9)二、功能模块设计 (10)第二节处理器模块 (11)一、51单片机 (11)二、SPCE061A芯片 (12)三、电源模块 (17)四、键盘电路 (18)第三节语音采集模块 (18)第四节语音处理芯片 (19)第五节显示模块 (22)第六节控制模块 (24)第七节本章小结 (25)第四章系统软件设计 (26)第一节系统软件结构 (26)第二节主程序流程图 (26)第三节ISD1730语音采集 (27)第四节凌阳单片机语音处理 (30)一、凌阳音频压缩编码 (30)二、语音播报流程图 (31)第五节LCD显示子程序 (33)第六节本章小结 (36)第五章系统测试 (37)第一节仿真测试 (37)第二节硬件测试 (37)第三节系统测试 (38)第四节本章小结 (38)结论 (39)致谢 (40)参考文献 (41)附录 (42)一、英文原文 (42)二、英文翻译 (48)三、工程设计图纸 (52)A方案51单片机 (52)B方案：凌阳61单片机 (53)四、源程序 (54)五、其他 (64)部分仿真截图 (64)前言语音识别技术已经发展成为涉及声学、语言学、数字信号处理、统计模式识别等多学科技术的一项综合性技术。
经过数十年的发展，语音识别技术已经经历了从特定人、小词汇量、孤立词的语音识别到非特定人、大词汇量、自然语音识别的发展过程，取得了辉煌的成就。
近年来，语音识别技术取得了显著进步，逐渐由实验室走向商用市场。
随着其技术本身的发展与不但完善，语音技术将会在未来的发展中活得更多的应用，语音识别技术将会在工业控制，家电行业，通信服务，汽车电子，医疗服务等领域得到广泛的应用。
最新语音信号处理实验报告实验二
最新语音信号处理实验报告实验二实验目的：本实验旨在通过实际操作加深对语音信号处理理论的理解，并掌握语音信号的基本处理技术。
通过实验，学习语音信号的采集、分析、滤波、特征提取等关键技术，并探索语音信号处理在实际应用中的潜力。
实验内容：1. 语音信号采集：使用语音采集设备录制一段时长约为10秒的语音样本，确保录音环境安静，语音清晰。
2. 语音信号预处理：对采集到的语音信号进行预处理，包括去噪、归一化等操作，以提高后续处理的准确性。
3. 语音信号分析：利用傅里叶变换等方法分析语音信号的频谱特性，观察并记录基频、谐波等特征。
4. 语音信号滤波：设计并实现一个带通滤波器，用于提取语音信号中的特定频率成分，去除噪声和非目标频率成分。
5. 特征提取：从处理后的语音信号中提取关键特征，如梅尔频率倒谱系数（MFCC）等，为后续的语音识别或分类任务做准备。
6. 实验总结：根据实验结果，撰写实验报告，总结语音信号处理的关键技术和实验中遇到的问题及其解决方案。
实验设备与工具：- 计算机一台，安装有语音信号处理相关软件（如Audacity、MATLAB 等）。
- 麦克风：用于采集语音信号。
- 耳机：用于监听和校正采集到的语音信号。
实验步骤：1. 打开语音采集软件，调整麦克风输入设置，确保录音质量。
2. 录制语音样本，注意控制语速和音量，避免过大或过小。
3. 使用语音分析软件打开录制的语音文件，进行频谱分析，记录观察结果。
4. 设计带通滤波器，设置合适的截止频率，对语音信号进行滤波处理。
5. 应用特征提取算法，获取语音信号的特征向量。
6. 分析滤波和特征提取后的结果，评估处理效果。
实验结果与讨论：- 描述语音信号在预处理、滤波和特征提取后的变化情况。
- 分析实验中遇到的问题，如噪声去除不彻底、频率成分丢失等，并提出可能的改进措施。
- 探讨实验结果对语音识别、语音合成等领域的潜在应用价值。
结论：通过本次实验，我们成功实现了语音信号的基本处理流程，包括采集、预处理、分析、滤波和特征提取。
语音信号处理与分析
语音信号处理与分析语音信号处理与分析是数字信号处理领域的一个重要分支。
它涉及了对语音信号的各种处理技术和分析方法。
语音信号处理与分析的主要目标是提取和控制语音信号中的有用信息，以实现语音识别、语音合成、语音增强、语音编码等一系列语音相关应用。
一、语音信号特点语音信号是人类沟通中最基本的形式之一。
它具有以下几个基本特点：1. 声音频率范围广泛：人类能够听到的声音频率范围约为20Hz到20kHz。
而语音信号一般集中在300Hz到4kHz之间，这个频率范围包含了语音的大部分信息。
2. 时域相关性强：语音信号在时域上呈现出一定的连续性，即相邻时间点的样本值之间存在一定的相关性。
3. 信息量大：语音信号中包含了大量的语义、语法和语音音素信息，涵盖了人类语言交流的各个层面。
二、语音信号处理语音信号处理旨在提取和改善语音信号中的信息，使其更易于分析和理解。
常见的语音信号处理技术包括：1. 语音预处理：对原始语音信号进行降噪、去除回声、均衡化等处理，以增强语音的清晰度和可听性。
2. 特征提取：通过对语音信号进行时频分析，提取出与语音内容相关的特征参数，如短时能量、过零率、共振峰频率等。
3. 语音编码：将语音信号以压缩形式存储或传输，以减少存储空间和传输带宽。
常用的语音编码算法有PCM、ADPCM、MP3等。
4. 语音识别：通过计算机对语音信号进行自动识别，将语音转化为文字。
语音识别广泛应用于语音助手、语音搜索等领域。
5. 语音合成：根据输入的文字信息，生成与人类声音相似的合成语音。
语音合成的应用包括语音助手、有声阅读、机器人交互等。
三、语音信号分析语音信号分析旨在从语音信号中提取有关语音的信息，以揭示语音产生机制和语音特征。
常见的语音信号分析方法包括：1. 短时傅里叶变换(STFT)：将语音信号按时间窗进行分段，对每个时间窗进行傅里叶变换，得到时间频率分布谱。
2. 线性预测编码(LPC)：通过建立线性预测模型，提取出语音信号中的共振峰频率和预测残差。
语音信号的采集与分析 毕业设计
本科生毕业论文（设计）任务书论文（设计）题目语音信号的采集与分析学院专业班级学号姓名2009年月日语音信号的采集与分析作者：123 指导老师：456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。
其中语音采集和分析仪器的小型化、智能化、数字化以及多功能化的发展越来越快，分析速度较以往也有了大幅度的高。
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机录制自己的一段声音，运用Matlab进行仿真分析，最后加入噪声进行滤波处理，比较滤波前后的变化。
关键词：语音信号，采集与分析， MatlabAudio signal acquisition and analysisAuthor：zhuyousong Teacher guidance：lifuqiangAbstractSpeech signal acquisition and analysis techniques are a wide range of cross-scientific，Its application and development of voice study, sound measurement study, electronic measuring technology, and digital signal processing disciplines, such as close contact。
Collection and analysis of voice one of the small-scale equipment, intelligence, digital and multi-functional development of more and more quickly, faster than the previous analysis has been substantially high。
数字信号课程设计语音信号的采集、分析与处理
长沙学院长沙学院《数字信号处理》课程设计说明书题目数字信号处理课程设计系（部）电子与通信工程系专业（班级）10级通信2班姓名周斌学号2010043205指导老师李广柱、刘光灿、陈威兵黄飞江、张刚林、冯璐起止日期2013.4.15-2013.4.26目录1.绪论···························· - 4 -2.设计作品名称························ - 4 -3.课程设计内容························ - 4 -3.1 设计思想······················· - 4 -3.2设计原理························ - 5 -3.2.1 无限脉冲响应数字滤波器设计············· - 5 -3.2.1.1 巴特沃斯滤波器设计：·············· - 5 -3.1.1.2 巴特沃斯滤波器的特性：············· - 5 -3.1.1.3 双线性变换法：················· - 7 -3.2.2 有限脉冲响应数字滤波器设计············· - 9 -4. 课程设计设计步骤及结果分析·················- 12 -4.1 语音信号的采集及其时域、频域分析···········- 12 -4.1.1程序·······················- 12 -4.1.2 图像·······················- 12 -4.2 设计数字滤波器和画出其频率相映············- 13 -4.2.1 无限低通数字滤波器·················- 13 -4.2.1.1 程序······················- 13 -4.2.1.2 图像······················- 14 -4.2.2 无限高通数字滤波器·················- 14 -4.2.2.1 程序······················- 14 -4.2.2.2 图像·····················- 15 -4.2.3 有限低通数字滤波器·················- 16 -4.2.3.1程序······················- 16 -4.2.3.2 图像······················- 16 -4.2.4 有限高通数字滤波器·················- 17 -4.2.4.1 程序······················- 17 -4.2.4.2 图像······················- 17 -4.3 用滤波器对信号进行滤波并比较前后波形·········- 18 -4.3.1 经过低通IIR ··················- 18 -4.3.2 经过高通IIR ··················- 19 -4.3.3 经过低通FIR ··················- 20 -4.3.4 经过高通FIR ··················- 21 -4.4 编制实现上述任务的相应的总程序············- 21 -4.4.1 信号经过低通IIR ·················- 21 -4.4.2 信号经过高通IIR ·················- 22 -4.4.3 信号经过低通FIR ·················- 24 -4.4.4 信号经过高通 FIR·················- 25 -4.5 撰写5000-8000字课程设计报告·············- 26 -5. 总结····························- 26 -6. 存在的建议及不足······················- 27 -7. 参考文献··························- 27 -摘要对一段语音信号进行采样；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；最后，设计一个信号处理系统界面。
语音信号采集及处理报告
实验七语音信号采集及处理报告实验目的1.综合运用小学期所学习的知识，进行一次系统的设计。
2.分析男生女生声音的区别。
实验内容1.利用计算机的“录音机”功能，采集一段小于10s的音频信号（“语音信号采集及处理”），存于文件.wav；2.利用MATLAB的wavread函数，读取采集数据，提取其数据采集频率等参数，并分析频谱;3.对采集的语音信号加入噪声，送至播放器播放，并分析其频谱；4.根据加噪音频信号的频谱特征，设计数字滤波器对该音频信号进行处理，并给出设计指标；5.将滤波后的语音信号，送至播放器播放，从时域、频域分析滤波效果。
6.分析男声与女声“语音信号采集及处理”音频文件在时域与频域的异同，分析同一个人不同状态下“语音信号采集及处理”音频文件在时域与频域的异同，论证音频信号作为密码的可行性。
具体实验步骤及实验结果1.滤波测试：首先，用电脑中的录音机功能采集了两个字“数学”；以“.wav”格式存储在“F:\sssss\dage.wav”位置。
然后，用wavread函数读入这段数据。
由于我用的是电脑的麦克，录音结果为双声道，所以用x1=x*[1 0]';进行选取单声道数据。
并进行频谱分析和加入噪声处理并且生成音频文件。
分析噪声频谱和信号频谱的位置，合理设计滤波器。
然后让信号经过设计好的滤波器进行滤波并且生成音频文件。
与加噪前后的试听比较。
程序如下：clcclear[x,fs,N]=wavread('F:\sssss\dage.wav');x1=x*[1 0]';x2=x*[0 1]';N=length(x);n=1/fs;N1=N*n;t=0:n:N1-n;xz=x1+cos(10000*pi*t)';subplot(311);plot(t,x1);xlabel('原始信号（s）');subplot(312);plot(t,xz,'b');hold on;xlabel('加噪后信号（s）'); hx=fft(xz)/N;figure(2)subplot(211);plot(t/N1*fs,hx);xlabel('加噪后频谱（Hz）'); axis([0,2.5*10^4,-0.02,0.02]);%加入滤波器wp=1800;%通带频率ws=2300;%阻带频率rp=1;as=50;f2=400;% 500开始混叠450比较好T=0.00005;[Nn,wn]=buttord(wp/10000,ws/10000,rp,as); [b,a]=butter(Nn,wn);figure(3);freqz(b,a,fs,20000);[hz,w]=freqz(b,a,fs,20000);%进行滤波y=filter(b,a,xz);figure(1);subplot(313);plot(t,y);xlabel('滤波后信号（s）');hy=fft(y)/N;figure(2);subplot(212);plot(t/N1*fs,hy);xlabel('滤波后频谱（Hz）'); axis([0,2.5*10^4,-0.02,0.02]);wavwrite(y,fs,16,'C:\y.wav')wavwrite(y,fs,16,'C:\xz.wav')00.20.40.60.81 1.2 1.4 1.6-11原始信号（s ）00.20.40.60.81 1.2 1.4 1.6-22加噪后信号（s ）00.20.40.60.81 1.2 1.4 1.6-22滤波后信号（s ）0.51 1.522.5x 104-0.02-0.0100.010.02加噪后频谱（Hz ）00.51 1.52 2.5x 104-0.02-0.0100.010.02滤波后频谱（Hz ）可以看到经过滤波后信号中的噪声的频谱已经基本消失，滤波后信号也基本与原始相同。
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【毕业设计】语音信号的采集与分析河南农业大学本科生毕业论文（设计）任务书论文（设计）题目语音信号的采集与分析学院专业班级学号姓名2009年月日语音信号的采集与分析作者：123 指导老师：456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。
其中语音采集和分析仪器的小型化、智能化、数字化以及多功能化的发展越来越快，分析速度较以往也有了大幅度的高。
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机录制自己的一段声音，运用Matlab进行仿真分析，最后加入噪声进行滤波处理，比较滤波前后的变化。
关键词：语音信号，采集与分析，MatlabAudio signal acquisition and analysisAuthor：zhuyousong Teacher guidance：lifuqiangAbstractSpeech signal acquisition and analysis techniques are a wide range of cross-scientific，Its application and development of voice study, sound measurement study, electronic measuring technology, and digital signal processing disciplines, such as close contact。
Collection and analysis of voice one of the small-scale equipment, intelligence, digital and multi-functional development of more and more quickly, faster than the previous analysis has been substantially high。
This paper introduces the voice signal acquisition and analysis of the history of the development, as well as the characteristics of speech signal，Collection and analysis methods，Recording machine through the PC section of my own voices，the use of Matlab for simulation analysis，finally add the noise filter to deal with，comparison of filter before and after Change。
Keywords：audio signal，acquisition andanalysis，MATLAB目录摘要 (5)Abstract (7)目录 (8)第1章绪论 (10)1.1 课题的背景与意义 (10)1.2 国内外研究现状 (12)1.3 本文主要工作 (16)1.4本文的仿真软件Matlab (16)第2章语音信号的特点与采集 (17)2.1 语音信号的特点 (17)2.2语音信号的采集 (18)第3章语音信号的分析 (22)3.1语音信号分析技术 (23)3.2 语音信号的时域分析 (24)3.2.1 短时能量及短时平均幅度分析 (25)3.2.2短时过零率分析 (26)3.3 语音信号的频域分析 (29)3.3.1利用短时博里叶变换求语音的短时谱 (29)3.4 语音信号的语谱图 (34)第4章语音信号的综合仿真分析 (39)总结 (43)致谢 (44)参考文献 (45)附录一： (47)附录二： (47)附录三： (48)附录四： (48)附录五： (50)第1章绪论1.1 课题的背景与意义通过语音传递倍息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息的形式。
语言是人类持有的功能．声音是人类常用的工具，是相互传递信息的最主要的手段。
因此，语音信号是人们构成思想疏通和感情交流的最主要的途径。
并且，由于语言和语音与人的智力活动密切相关，与社会文化和进步紧密相连，所以它具有最大的信息容量和最高的智能水平。
现在，人类已开始进入了信息化时代，用现代手段研究语音信号，使人们能更加有效地产生、传输、存储、获取和应用语音信息，这对于促进社会的发展具有十分重要的意义。
让计算机能听懂人类的语言，是人类自计算机诞生以来梦寐以求的想法。
随着计算机越来越向便携化方向发展，随着计算环境的日趋复杂化，人们越来越迫切要求摆脱键盘的束缚而代之以语音输人这样便于使用的、自然的、人性化的输人方式。
作为高科鼓应用领域的研究热点，语音信号采集与分析从理论的研究到产品的开发已经走过了几十个春秋并且取得了长足的进步。
它正在直接与办公、交通、金融、公安、商业、旅游等行业的语音咨询与管理．工业生产部门的语声控制，电话、电信系统的自动拨号、辅助控制与查询以及医疗卫生和福利事业的生活支援系统等各种实际应用领域相接轨，并且有望成为下一代操作系统和应用程序的用户界面。
可见，语音信号采集与分析的研究将是一项极具市场价值和挑战性的工作。
我们今天进行这一领域的研究与开拓就是要让语音信号处理技术走人人们的日常生活当中，并不断朝更高目标而努力。
语音信号采集与分析之所以能够那样长期地、深深地吸引广大科学工作者去不断地对其进行研究和探讨，除了它的实用性之外，另一个重要原因是，它始终与当时信息科学中最活跃的前沿学科保持密切的联系．并且一起发展。
语音信号采集与分析是以语音语言学和数字信号处理为基础而形成的一门涉及面很广的综合性学科，与心理、生理学、计算机科学、通信与信息科学以及模式识别和人工智能等学科都有着非常密切的关系。
对语音信号采集与分析的研究一直是数字信号处理技术发展的重要推动力量。
因为许多处理的新方法的提出，首先是在语音信号处理中获得成功，然后再推广到其他领域。
1.2 国内外研究现状语音信号的采集与分析作为一个重要的研究领域，已经有很长的研究历史[1]。
但是它的快速发展可以说是从1940年前后Dudley的声码器(vocoder)和potter等人的可见语音Visible Speech)开始的。
1952年贝尔(Bell)实验室的Davis等人首次研制成功能识别十个英语数字的实验装置。
1956年Olson和Belar等人采用8个带通滤波器组提取频谱参数作为语音的特征，研制成功一台简单的语音打字机。
20世纪60年代初由于Faut和Steven的努力，奠定了语音生成理论的基础，在此基础上语音合成的研究得到了扎实的进展。
20世纪60年代中期形成的一系列数字信号处理方法和技术，如数字滤波器、快速博里叶变换(FFT)等成为语音信号数字处理的理论和技术基础。
在方法上，随着电子计算机的发展，以往的以硬件为中心的研究逐渐转化为以软件为主的处理研究。
然而，在语音识别领域内，初期有几种语音打字机的研究也很活跃，但后来已全部停了下来，这说明了当时人们对话音识别难度的认识得到了加深。
所以1969年美国贝尔研究所的Pierce感叹地说“语音识别向何处去?”。
到了1970年，好似反驳Pierce的批评，单词识别装置开始了实用化阶段，其后实用化的进程进一步高涨，实用机的生产销售也上了轨道。
此外社会上所宣传的声纹(Voice Print)识别，即说话人识别的研究也扎扎实实地开展起来，并很快达到了实用化的阶段。
到了1971年，以美国ARPA(American Research Projects Agency)为主导的“语音理解系统”的研究计划也开始起步。
这个研究计划不仅在美国园内，而且对世界各国都产生了很大的影响，它促进了连续语音识别研究的兴起。
历时五年的庞大的ARPA研究计划，虽然在语音理解、语言统计模型等方面的研究积累了一些经验，取得了许多成果，但没能达到巨大投资应得的成果，在1976年停了下来，进入了深刻的反省阶段。
但是，在整个20世纪70年代还是有几项研究成果对语音信号处理技术的进步和发展产生了重大的影响。
这就是20世纪70年代初由板仓(Itakura)提出的动态时间规整(DTW)技术，使语音识别研究在匹配算法方面开辟了新思路；20世纪70年代中期线性预测技术(LPC)被用于语音信号处理，此后隐马尔可夫模型法(HNMM)也获得初步成功，该技术后来在语音信号处理的多个方面获得巨大成功；20世纪70年代未，Linda、Buzo、Gray和Markel等人首次解决了矢量量化(VQ)码书生成的方法，并首先将矢量量化技术用于语音编码获得成功。
从此矢量量化技术不仅在语音识别、语音编码和说话人识别等方面发挥了重要作用，而且很快推广到其他许多领域。
因此，20世纪80年代开始出现的语音信号处理技术产品化的热溯，与上述语音信号处理新技术的推动作用是分不开的。
20世纪80年代，由于矢量量化、隐马尔可夫模型和人工神经网络(ANN)等相继被应用于语音信号处理，并经过不断改进与完善，使得语音信号处理技术产生了突破性的进展。
其中，隐马尔可夫模型作为语音信号的一种统计模型，在语音信号处理的各个领域中获得了广泛的应用。
其理论基础是1970年前后，由Baum等人建立起来的，随后，由美国卡内基梅隆大学(CMU)的Baker和美国IBM公司的Jelinek等人将其应用到语音识别中。
由于美国贝尔实验室的Babiner等人在20世纪80年代中期，对隐马尔可夫模型深人浅出的介绍，才使世界各国从事语音信号处理的研究人员了解和熟悉，进而成为一个公认的研究热点，也是目前语音识别等的主流研究途径。
进入20世纪90年代以来，语音信号采集与分析在实用化方面取得了许多实质性的研究进展。
其中，语音识别逐渐由实验室走向实用化。
一方面，对声学语音学统计模型的研究逐渐深入，鲁棒的语音识别、基于语音段的建模方法及隐马尔可夫模型与人工种经网络的结合成为研究的热点。
另一方面，为了语音识别实用化的需要，讲者自适应、听觉模型、快速搜索识别算法以及进一步的语言模型的研究等课题倍受关注。
1.3 本文主要工作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机录制自己的一段声音，运用Matlab进行仿真分析，最后加入噪声进行滤波处理，比较滤波前后的变化。
第2章主要介绍语音信号的特点与采集，仿真主要是验证奈奎斯特定理。