语音信号处理中英文翻译

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AI技术在智能语音翻译中的应用教程

一、智能语音翻译技术的背景与应用需求

随着全球化的发展，人们越来越需要跨语言进行交流。传统的翻译方式往往繁

琐且效率低下，针对这一问题，人工智能（AI）技术为我们带来了智能语音翻译

的创新解决方案。智能语音翻译技术借助机器学习和自然语言处理等AI算法，使

得实时语音转换成多种语言版本成为可能。它广泛应用于旅游、商务、教育等领域。

二、智能语音翻译技术的基本原理

1. 语音识别：智能语音翻译首先通过连续语音信号中提取特征，并将其转化为

文本数据。这涉及到声学模型和转录模型之间的多层次映射。

2. 翻译引擎：经过语音信号转文字后，接下来是利用机器学习算法训练的翻译

引擎进行句子级或段落级的翻译。在此过程中，神经网络模型和统计机器翻译模型等算法得到广泛应用。

3. 文本转语音合成：在翻译过程完成后，将目标语言的结果通过文本转语音算

法转化为人声。

三、智能语音翻译应用的关键技术

1. 机器学习和神经网络：智能语音翻译技术离不开这两个关键技术。机器学习

提供了数据驱动的模型训练方法，通过大量数据来建立模型，并利用神经网络进行特征提取、分类等工作。

2. 自然语言处理（NLP）：智能语音翻译中的自然语言处理技术用于理解源语

言和目标语言之间的差异，包括句法分析、语义理解以及对多种表达方式的解释等。NLP使得翻译引擎能够准确地理解输入文本并生成正确的翻译结果。

3. 连接性分析与上下文推断：在实时交流和跨文化场景下，对话双方可能会有

错漏回答、遗漏信息等情况。因此，连接性分析与上下文推断是智能语音翻译中的重要环节，它可以帮助系统更好地理解并完善翻译结果。

音频信号处理硕士论文中英文资料外文翻译文献

音频信号处理硕士论文中英文资料外文翻

译文献

[摘要]

本文旨在为音频信号处理硕士论文提供有关外文翻译文献的资料。以下是一些可能相关的外文文献：

1. Title: "Advanced Techniques for Audio Signal Processing"

Author: John Smith

Year: 2018

Abstract: This paper explores advanced techniques in audio signal processing, including noise reduction, speech enhancement, and audio analysis. It provides insights into the latest developments and research in the field.

2. Title: "Digital Audio Signal Processing: Principles and Applications"

Author: Lisa Johnson

Year: 2015

3. Title: "Real-Time Audio Signal Processing: Implementations and Applications"

Author: Michael Anderson

Year: 2012

Abstract: This paper focuses on real-time implementations of audio signal processing algorithms and their applications. It discusses techniques for efficient processing in real-time scenarios, such as audio streaming and interactive audio applications.

语音信号处理文献翻译

利用扬声器元音的特征进行情感语音合成

卡努仆•太郎浅田•川端康成•吉富正义田卧勇太

摘要：近来，情感语音合成方法已经在语音合成领域的研究中受到相当的重视。我们先前提出了一种基于案例的方法，通过利用最大振幅和元音的发声时间，和情感语音的基频特性产生情绪合成语音。在本研究中，我们提出了一种方法，其中，我们报告的方法是通过控制情绪合成语音的基频进一步提高。作为一个初步调查，我们采用一个语义是中性的日本名字的话语。使用该方法，从一个男性受试者带有情绪的讲话做出的情感合成语音，其平均可辨别度达到了83.9％，18名受试者听取了情感合成话语“生气”、“快乐”、“中性”、“悲伤”或者“惊讶”时的发声是日本人“Taro ”，或“Hiroko ”。在提出的方法中对基频的进一步调整使情感合成语音项目更清楚。

关键词：情感语音特征参数合成语音情感合成语音元音

中图分类号：Ó ISAROB 2013

1.介绍

近来，情感语音合成方法已经在语音合成领域的研究中受到相当的重视。为了产生情感合成语音，有必要控制该话语的韵律特征。自然语言主要由元音和辅音组成。日语有五个元音字母。元音比辅音留给听者的印象更深，主要是因为元音的发音时间比辅音更长，幅度比辅音更大。我们之前提出了一种基于实例的方法来产生情感合成语音，就是利用了元音的最大幅度和发音时间，这两个元素可以通过语音识别系统和情感语音的基频得到。

在本研究中，我们提出了一种方法，其中，我们报告的方法是通过控制情绪合成语音的基频进一步提高。我们的研究在报告研究中的优势是在情感语音中利用了元音的特征来产生情感合成语音。

中英文语音是如何互相翻译的

中文语音翻译成英文语音的方法有哪些？在很多时候我们需要将语音进行不同程度的翻译，那么究竟是怎么翻译的呢？

录音转文字助手

手机里面想要完成语音翻译。那么这个可以装在手机里面的“录音转文字助手”，就是可以随时随地的完成将语音对话翻译成中文的工具，还能够完成中英互译。

在应用市场或者直接百度搜索找到这个应用之后，将它下载安装在手机的桌面。

在手机的桌面点击启动它之后我们就可以进入到界面。在界面的左侧有语音翻译功能，在语音翻译的界面选择对应的需要翻译的功能就可以完成翻译。

在语音翻译界面的下方有“中文”和“English”按钮两个按钮。按下“English”就可以将英文语音翻译成中文，按下“中文”按钮就可以完成中文翻译成英文的功能，这样在也不用担心中英文对话交流困难了

南邮专业英语报告信号处理导论完整版(包含翻译,原文和单词)

也可以采用递归形式的Flanger，这种Flanger是基于全极点的梳状滤波器之上的。图8.2.6中的反馈回路现在用可调节延时d替代。Flange效果更象是FIR情形，摆动使得梳的峰值更加尖锐。
合唱模仿了由一组演奏人员同时演奏某一个乐器这种效果。演奏人员中有些同步很好，有些同步差些，但是弹奏的强度或时间差别甚小。正是这样一些微小的差别才形成合唱效果。合唱效果的数字实施方法如图8.2.10，图中模仿了三个人的演奏。时间和幅度上的微小差别可以通过对幅度和时间加上一个随机的变化量来模仿。用：
考虑到随输入抽样的不同系数有不同的权。
自适应滤波应用范围非常广，象通道均衡、回声消除、消噪声、自适应天线系统、
自适应喇叭均衡、自适应系统辨识和控制、神经网络等等
8.2.3 回响回响
回响的时间常数定义为房间的冲激响应衰减到60dB的时间。一般的影院时间常数
为1.8~2秒。电影院的声音质量取决于回声冲激响应，而冲激响应主要是由声源与观众的相对位置决定的。因此数字上模拟任何一个电影院回响特性几乎是不可能的事。作为一种简化，数字回响滤波器试图模拟放映大厅具有特征性的回响冲激响应，让用户有选择性的调节某些参数，如前期反射的延时时间、或者是总体的回响时间。另一种有趣的回响效果是模拟滤波器无法完成的，这就是截断 IIR 响应使其成为 FIR 而得到 gated reverb(选通回响)并且可以让用户调节截断的时间。snare drum(小鼓)的声音就很适用于这样处理。逆时间截断的回响响应在模拟领域是无法做到的。图示的普通回响滤波器太简单，难以产生实际的回响效果。Schroeder 以依此为基础来构造复杂的回响器，这种滤波器可以由 early reflection 和 late diffuse 效果。大部分数字信号处理中，我们感兴趣的是稳态响应，而回响是例外，我们感兴趣的是滤波器的暂态响应，因为正是电影院的暂态响应才形成了回响效果。稳态响应决定了总体声音质量。

语音识别技术在语音翻译中的应用

语音识别技术在语音翻译中的应用随着全球化的发展，人们越来越需要进行跨语言交流。在这个

背景下，语音识别技术在语音翻译中的应用变得越来越重要。

语音识别技术是指通过计算机对语音信号进行识别，将语音转

化为文本或指令。它的应用非常广泛，比如智能家居、语音控制等。在语音翻译中，语音识别技术可以用来将一种语言的语音转

化为另一种语言的文本，然后再用机器翻译技术对文本进行翻译。

语音识别技术的核心是语音信号的处理。语音信号是由人的声

音产生的，具有很强的个性化和时变性。为了提高语音识别的准

确率，需要先对语音信号进行预处理，包括去除杂音、降噪、增

强语音信号等步骤。然后，需要将预处理后的语音信号进行分帧，并提取语音帧的特征。最后，通过算法进行模式匹配，确定每一

帧的语音部分，并识别语音信号中的语音单元，例如音素、词等。

在语音翻译中，语音识别技术需要与机器翻译技术结合使用。

机器翻译技术是将一种语言的文本转化为另一种语言的文本，通

常需要用到统计语言模型、词典和规则等多种技术。语音识别技

术将语音信号转化为文本后，再用机器翻译技术进行翻译。由于

语音转化为文本的准确率不够高，因此需要用到更加高级的机器翻译技术来提高翻译的质量。

近年来，随着人工智能技术的不断发展，语音识别技术的精度和速度都有了很大的提升。例如，谷歌的语音识别系统可以实现准确率超过95%的中英文转化，提供了一种快速准确的语言转换方式。另外，AI翻译公司iFlytek在英汉翻译领域有着雄厚的技术实力，在语音识别和机器翻译领域都取得了很好的成绩。

然而，语音识别技术在语音翻译中仍然存在一些问题。语音抑制和多说话人分离是其中比较常见的问题。语音信号可能会被环境声音或其他人的语音信号干扰，导致转化后的文本不准确。同时，多说话人分离也是一项复杂的任务，需要同时识别多个说话人的语音信号并进行分离。这些问题需要进一步研究和解决。

大学各专业名称英文翻译(一)——工学_ENGINEERING

大学各专业名称英文翻译（一）——工学ENGINEERING

课程中文名称课程英文名称

高等数理方法Advanced Mathematical Method

弹塑性力学Elastic-Plastic Mechanics

板壳理论Theory of Plate and Shell

高等工程力学Advanced Engineering Mechanics

板壳非线性力学Nonlinear Mechanics of Plate and Shell

复合材料结构力学Structural Mechanics of Composite Material

弹性元件的理论及设计Theory and Design of Elastic Element

非线性振动Nonlinear Vibration

高等土力学Advanced Soil Mechanics

分析力学Analytic Mechanics

随机振动Random Vibration

数值分析Numerical Analysis

基础工程计算与分析Calculation and Analysis of Founda tion Engineering

结构动力学Structural Dynamics

实验力学Laboratory Mechanics

损伤与断裂Damage and Fracture

小波分析Wavelet Analysis

有限元与边界元分析方法Analytical Method of Finite Element and Boundary Element

最优化设计方法Optimal Design Method

信号处理中英文对照外文翻译文献

(文档含英文原文和中文翻译)

译文：

一小波研究的意义与背景

在实际应用中，针对不同性质的信号和干扰，寻找最佳的处理方法降低噪声，一直是信号处理领域广泛讨论的重要问题。目前有很多方法可用于信号降噪，如中值滤波，低通滤波，傅立叶变换等，但它们都滤掉了信号细节中的有用部分。传统的信号去噪方法以信号的平稳性为前提，仅从时域或频域分别给出统计平均结果。根据有效信号的时域或频域特性去除噪声，而不能同时兼顾信号在时域和频域的局部和全貌。更多的实践证明，经典的方法基于傅里叶变换的滤波，并不能对非平

稳信号进行有效的分析和处理，去噪效果已不能很好地满足工程应用发展的要求。常用的硬阈值法则和软阈值法则采用设置高频小波系数为零的方法从信号中滤除噪声。实践证明，这些小波阈值去噪方法具有近似优化特性，在非平稳信号领域中具有良好表现。

小波理论是在傅立叶变换和短时傅立叶变换的基础上发展起来的，它具有多分辨分析的特点，在时域和频域上都具有表征信号局部特征的能力，是信号时频分析的优良工具。小波变换具有多分辨性、时频局部化特性及计算的快速性等属性，这使得小波变换在地球物理领域有着广泛的应用。随着技术的发展，小波包分析(Wavelet Packet Analysis)方法产生并发展起来，小波包分析是小波分析的拓展，具有十分广泛的应用价值。它能够为信号提供一种更加精细的分析方法，它将频带进行多层次划分，对离散小波变换没有细分的高频部分进一步分析，并能够根据被分析信号的特征，自适应选择相应的频带，使之与信号匹配，从而提高了时频分辨率。小波包分析(wavelet packet analysis)能够为信号提供一种更加精细的分析方法，它将频带进行多层次划分，对小波分析没有细分的高频部分进一步分解，并能够根据被分析信号的特征，自适应地选择相应频带,使之与信号频谱相匹配，因而小波包具有更广泛的应用价值。利用小波包分析进行信号降噪，一种直观而有效的小波包去噪方法就是直接对小波包分解系数取阈值，选择相关的滤波因子，利用保留下来的系数进行信号的重构，最终达到降噪的目的。运用小波包分析进行信号消噪、特征提取和识别是小波包分析在数字信号处理中的重要应用。

人工智能语音翻译的工作原理及其在语言交流中的应用

人工智能语音翻译的工作原理及其在语言交

流中的应用

随着人工智能技术的不断发展，语音翻译已经成为人们日常生活中必不可少的一部分。人工智能语音翻译通过自然语言处理和机器学习技术，实现了语言之间的自动转换，为语言交流提供了更加便捷的方式。本文将介绍人工智能语音翻译的工作原理以及其在语言交流中的应用。

一、工作原理

人工智能语音翻译的工作原理分为三个主要步骤：语音识别、机器翻译和语音合成。

1. 语音识别

语音识别是指将人类语音转换为文字的过程。在语音识别过程中，人工智能系统会通过麦克风等设备获取到语音信号，并将其转换为数字信号。然后，系统会使用语音识别模型对数字信号进行处理，将其转换为对应的文字。语音识别模型通常基于深度神经网络，通过对大量语音数据的训练来提高其准确率和鲁棒性。

2. 机器翻译

机器翻译是指将一种语言自动转换为另一种语言的过程。在机器翻译过程中，系统会将语音识别得到的文字输入到翻译模型中。翻译模型通过对大量的双语数据进行学习，学习语言之间的对应关系和文法

规则。通过学习得到的知识，系统可以将输入的文字转换为目标语言的文字。

3. 语音合成

语音合成是指将文字转换为语音的过程。在语音合成过程中，系统会使用合成模型，将机器翻译得到的文字转换为目标语言的语音。合成模型通常基于生成模型，通过生成波形信号来合成语音。合成模型可以根据需求进行调整，使得合成语音具有不同的音色和语调。

二、应用场景

人工智能语音翻译广泛应用于各个领域的语言交流中，为人们提供了方便和便捷。

1. 旅游

在旅游领域，语音翻译可以帮助游客解决语言障碍问题。游客可以通过语音输入对当地语言的翻译需求，系统可以实时将游客的语音识别为文字，并将其翻译为目标语言的文字反馈给游客。同时，系统还可以将翻译结果通过语音合成技术转化为语音输出，方便游客与当地人进行沟通。

数字信号处理中英文对照外文翻译文献

中英文对照外文翻译

(文档含英文原文和中文翻译)

数字信号处理

一、导论

数字信号处理（DSP）是由一系列的数字或符号来表示这些信号的处理的过程的。数字信号处理与模拟信号处理属于信号处理领域。DSP包括子域的音频和语音信号处理，雷达和声纳信号处理，传感器阵列处理，谱估计，统计信号处理，数字图像处理，通信信号处理，生物医学信号处理，地震数据处理等。

由于DSP的目标通常是对连续的真实世界的模拟信号进行测量或滤波，第一步通常是通过使用一个模拟到数字的转换器将信号从模拟信号转化到数字信号。通常，所需的输出信号却是一个模拟输出信号，因此这就需要一个数字到模拟的转换器。即使这个过程比模拟处理更复杂的和而且具有离散值，由于数字信号处理的错误检测和校正不易受噪声影响，它的稳定性使得它优于许多模拟信号处理的应用（虽然不是全部）。

DSP算法一直是运行在标准的计算机，被称为数字信号处理器（DSP）的专用处理器或在专用硬件如特殊应用集成电路（ASIC）。目前有用于数字信号处理的附加技术包括更强大的通用微处理器，现场可编程门阵列（FPGA），数字信号控制器（大多为工业应用，如电机控制）和流处理器和其他相关技术。

在数字信号处理过程中，工程师通常研究数字信号的以下领域：时间域（一维信号），空间域（多维信号），频率域，域和小波域的自相关。他们选择在哪个领域过程中的一个信号，做一个明智的猜测（或通过尝试不同的可能性）作为该域的最佳代表的信号的本质特征。从测量装置对样品序列产生一个时间或空间域表示，而离散傅立叶变换产生的频谱的频率域信息。自相关的定义是互相关的信号本身在不同时间间隔的时间或空间的相关情况。

如何语音翻译中英文互译

如果说语言是能够表达出感情的方式，那么语言不通就是表达感情最大的障碍。当热恋的情人不再能表达爱意；久别重逢的挚友不能再表达相见的欣喜；我们何时才能完成世界语言的大同？来看看下面的这个方法吧，能够实时完成将对话语音进行翻译，随时都能在手机上完成中英文的互译。

那么需要在将语音进行翻译的时候，在应用市场或者百度直接搜索找到“录音转文字助手”这个软件来帮助将对话转换成文字。

在点开这个应用之后就可以看到在它的界面上有一个语音翻译的功能。选择这个功能来帮助将语音进行翻译

在点击后会进入到语音翻译的界面，在这里我们可以选择“中文”和“English”功能

按下“中文”即可将中文翻译成英文，而按下“English”可以将英文翻译成中文。如此使用即可轻松的完成将中英文进行互相转换的功能。再也不用担心语言不通了。

专业音频术语中英文对照

专业音频术语中英文对照AB AB制立体声录音法A-B repeat A-B重复ABS absolute 绝对的，完全的，绝对时间Abstime 绝对运行时间 ADJ adjective 附属的ADJ Adjust 调节ADJ acoustic delayine 声延迟线Admission 允许进入，供给ADP(T) adapter 延配器，转接器ADV advancer 相位超前补偿器 Adventure 惊险效果 AE audio erasing 音频（声音）擦除 AE auxiliary equipment 辅助设备 Aerial 天线AF audio fidelity 音频保真度 AF audio frequency 音频频率 AFC active field control 自动频率控制 AFC automatic frequency control 声场控制 Affricate 塞擦音 AFL aside fade listen 衰减后（推子后）监听 A-fader 音频衰减 AFM advance frequency modulation 高级调频 AFS acoustic feedback speaker 声反馈扬声器 AFT automatic fine tuning 自动微调After 转移部分文件 Afterglow 余辉，夕照时分音响效果 Against 以……为背景 AGC automatic gain control 自动增益控制AI amplifier input 放大器输入 AI artificial intelligence 人工智能 AI azimuth indicator 方位指示器 Alarm 警报器Alford loop 爱福特环形天线Algorithm 演示 Aliasing 量化噪声，频谱混叠 Aliasing distortion 折叠失真A-IN 音频输入Allegretto 小快板，稍快地 Allegro 快板，迅速地 Allocation 配置，定位 All rating 全（音）域 ALM audio level meter 音频电平表 ALT alternating 震荡，交替的 ALT alternator 交流发电机 ALT altertue 转路Alter 转换，交流电，变换器AM amplitude modulation 调幅（广播）Ambience 临场感，环绕感bient 环境的 Ambiophonic system 环绕声系统 Ambiophony 现场混响，环境立体声AMP ampere 安培 AMP amplifier 放大器 AMPL amplification 放大 AMP amplitude 幅度，距离Abort 终止，停止（录制或播放）sorber 减震器ABX acoustic bass extension 低音扩展AC alternating current 交流电，交流AC audio center 音频中心AC-3 杜比数码环绕声系统 AC-3 RF 杜比数码环绕声数据流（接口）ACC Acceleration 加速 Accel 渐快，加速 Accent 重音，声调Access 存取，进入，增加，通路 Accessory 附件（接口），配件Accompaniment 伴奏，合奏，伴随 Accord 和谐，调和

语音信号处理与语音识别

语音信号处理是指将人耳所能接收的声音转换成数字形式，以便计算机等电子设备进行处理和利用的技术。而语音识别则是指利用计算机对人类语言进行分析和理解，识别出说话人所说的词语或句子，并将之转换成可读性高的文字或其他形式的记录。

语音信号处理的主要工作包括语音信号预处理、特征提取和语音合成。其中语音信号预处理是指对声音信号做去噪、滤波等一系列信号处理操作，以消除噪声、增强信号的质量。特征提取则是将语音信号转换成许多和声音属性相关的数字形式，通常使用的有梅尔频率倒谱系数（MFCC）和线性预测系数（LPC）。语音合成则是将数字信号转换成声音信号，使计算机能够输出可听的语音。

在语音识别方面，主要分为模板匹配法和统计模型法。在模板匹配法中，需要事先存储好一些可能说话人所说的单词或句子，然后将输入的语音信号与存储的模板信号进行比对，找到最接近的匹配。而在统计模型法中，则需要先建立起声学模型和语言模型两个模型，再将语音信号与这两个模型进行比对，找到最大概率的匹配结果。

语音识别技术的应用非常广泛，在人机交互、智能音箱、虚拟助手、语音搜索、自动翻译等领域都有涉及。其中，智能音箱的

快速普及，也推动了语音识别技术的迅速发展。通过智能音箱，用户可以通过语音指令，控制智能家居、播放音乐、查询资讯等各种操作，大大提高了生活效率。

然而，语音识别技术尚存在一些问题，如与语言环境有关的识别误差、单词或句子之间的连音，以及说话人性别、年龄等个体差异所带来的问题等。

综上所述，语音信号处理和语音识别技术正逐渐成为人类与计算机交互的常规方式。它们的发展不仅能够提高生产效率和方便生活，同时也带来了更多领域的拓展和创新。

如何完成中英文语音翻译

在工作或者生活的时候，会有需要英语的对话，可是不懂英语的话就交流很困难。

那么如何才能够轻松的完成英语对话，这里有一个很简单的方法，不用学习英语就可以完成将英语对话的方法。

在应用市场或者浏览器里面找到“录音转文字助手”来进行中英文英语语音的翻译，这样就可以不用学习英语就可以完成英语对话了。

使用的方法也非常的简单，在应用市场或者浏览器里面找到这个软件之后，将它下载安装在手机的桌面。

在桌面点击启动这个软件之后，进入到界面里面找到“语音翻译”的功能，来帮助完成中英文语音翻译

在点击功能之后，可以看到进入到了语音翻译的界面。选择下方的语言按钮即可完成对应的语音翻译

比如想要将中文翻译成英文就可以点击“中文”按钮；想要将英文翻译成中文就可以按下“English”按钮

是不是非常的简单，轻松的就完成了中英文的语音翻译

语音转文字技术原理

语音转文字技术指的是通过计算机对语音信号进行处理，并将其转换成文本的一种技术。这项技术广泛应用于语音识别、语音翻译、语音导航、语音搜索以及语音辅助等领域。它是人工智能的重要组成部分，为人类带来了更为智能和高效的使用体验。本文将分析语音转文字技术的原理、分类以及应用。

一、语音转文字技术原理

语音转文字技术主要分为两个过程：语音识别和文本转换。

语音识别是指计算机处理语音信号，并将其转换为文本的过程。传统的语音识别技术主要依靠声学模型和语言模型实现。声学模型是指利用数字信号处理等技术对语音信号进行处理并提取声音特征，然后根据这些声学特征将语音信号映射为特定的命令语句。语言模型则是根据语音的流畅性、连贯性和常用程度，进行预测一句话的正确性。常见的语言模型采用n-gram语法和基于神经网络的语言模型。同时，随着科技的发展和人工智能的不断升级，深度学习等技术也逐渐被应用于语音识别领域。

文本转换是指将识别出的语音信号转换为对应的文本信息。主要采用的技术是自然语言处理和文本纠错技术。

自然语言处理技术主要用于文本数据的处理和语法分析，以实现对文本的自动理解和分析。文本纠错技术则是对输出文本进行逻辑性分析和纠错处理，保证输出的文本信息的准确性和完整性。

二、语音转文字技术分类

语音转文字技术主要分为基于规则的语音转文字技术和基于统计的语音转文字技术。

基于规则的语音转文字技术主要是通过人为的制定规则和语法体系，将语音转换为相应的文本。这种技术原理简单、易于掌握和应用，但由于规则的复杂性和人工的干预，其输出结果可能存在严重的错误和不准确性。

09 语音信号处理(temp) _ New

例如： Fs = 11025; y = wavrecord(5*Fs,Fs,‘int16’); pause(10); wavplay(y,Fs);
% 录音 % 暂停10秒 % 播放
9.1 基本操作
四、保存音百度文库文件
13/83
wavwrite(y,filename) ：将y存储到一个名为filename的WAVE文件数据。 wavwrite(y,Fs,filename)：将y存储到一个名为filename的WAVE文件数据。该数据具有的Fs赫兹采样率，假定为16位。 wavwrite(y,Fs,N,filename)：将y存储到一个名为filename的WAVE文
同位置以及各个峰的频带宽度。共振峰及其带宽取决于声道某一瞬间
的形状和尺寸，因而不同的语音对应于一组不同的共振峰参数。实际应用中，头三个共振峰最重要。
9.1 基本操作
一、读文件
[y, Fs, nbits] = wavread(filename)
7/83
① filename：为指定载入的WAV格式的文件名称；
play(player);
pause(50); stop(player);
% 播放
% 停止
9.1 基本操作
三、录音
y = wavrecord(n,Fs) 使用基于PC的音频输入设备录音 ① n：记录音频信号采样； ② Fs：采样率。默认为11025Hz。