语音信号处理试验教程

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语音信号处理实验指导书

语音信号处理实验指导书

《语音信号处理》实验指导书姚丽娜电子信息学院目录实验一语音信号的特征提取 (3)实验二语音信号的基音周期提取 (11)实验一语音信号的特征提取一、实验目的1、熟练运用MATLAB软件进行语音信号实验。

2、熟悉短时分析原理、MFCC、LPC的原理。

3、学习运用MATLAB编程进行MFCC、LPC的提取。

4、学会利用短时分析原理提取MFCC、LPC特征序列。

二、实验仪器设备及软件PC机、MATLAB三、实验原理1、MFCC语音识别和说话人识别中,常用的语音特征是基于Mel频率的倒谱系数(即MFCC)。

MFCC参数是将人耳的听觉感知特性和语音的产生机制相结合。

Mel频率可以用如下公式表示:f=⨯+2595log(11/700)mel在实际应用中,MFCC倒谱系数计算过程如下;①将信号进行分帧,预加重和加汉明窗处理,然后进行短时傅里叶变换并得到其频谱。

② 求出频谱平方,即能量谱,并用M 个Mel 带通滤波器进行滤波;由于每一个频带中分量的作用在人耳中是叠加的。

因此将每个滤波器频带内的能量进行叠加,这时第k 个滤波器输出功率谱x'(k)。

③ 将每个滤波器的输出取对数,得到相应频带的对数功率谱;并进行反离散余弦变换,得到L 个MFCC 系数,一般L 取12~16个左右。

MFCC 系数为'1log ()cos[(0.5)/],1,2,,M k Cn x k k n M n L π==-=∑④ 将这种直接得到的MFCC 特征作为静态特征,再将这种静态特征做一阶和二阶差分,得到相应的动态特征。

2、 LPC由于频率响应H (e jw )反映声道的频率响应和被分析信号的谱包络,因此用 log │H (e jw )│反傅里叶变换求出的LPC 倒谱系数。

通过线性预测分析得到的合成滤波器的系统函数1()1/(1)p i i i H z a z -==-∑,其冲击响应为()h n 。

()h n 的倒谱为()h n ∧,_^1()()n n H z h n z+∞∧-==∑就是说^()H z 的逆变换()h n ∧是存在的。

数字语音信号处理实验指导书(学生用)

数字语音信号处理实验指导书(学生用)

数字语音信号处理实验指导书(学生用)前言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。

同时,语言也是人与机器之间进行通信的重要工具,它是一种理想的人机通信方式,因而可为信息处理系统建立良好的人机交互环境,进一步推动计算机和其他智能机器的应用,提高社会的信息化程度。

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和涉及面很广的交叉学科。

虽然从事这一领域研究的人员主要来自信号与信息处理及计算机应用等学科,但是它与语音学、语言学、声学、认知科学、生理学、心理学等许多学科也有非常密切的联系。

20世纪60年代中期形成的一系列数字信号处理的理论和算法,如数字滤波器、快速傅立叶变换(FFT)等是语音信号数字处理的理论和技术基础。

随着信息科学技术的飞速发展,语音信号处理取得了重大的进展:进入70年代之后,提出了用于语音信号的信息压缩和特征提取的线性预测技术(LPC),并已成为语音信号处理最强有力的工具,广泛应用于语音信号的分析、合成及各个应用领域,以及用于输入语音与参考样本之间时间匹配的动态规划方法;80年代初一种新的基于聚类分析的高效数据压缩技术—矢量量化(VQ)应用于语音信号处理中;而用隐马尔可夫模型(HMM)描述语音信号过程的产生是80年代语音信号处理技术的重大发展,目前HMM已构成了现代语音识别研究的重要基石。

近年来人工神经网络(ANN)的研究取得了迅速发展,语音信号处理的各项课题是促进其发展的重要动力之一,同时,它的许多成果也体现在有关语音信号处理的各项技术之中。

要求:1、用自己的手机录音“我是贵州大学科学院XX级XX专业的学生,名叫XXX,男(女),毕业于XX省XX市(县)XX中学。

2、在实验报告中要注明手机品牌,录音的采样频率:单(双)声道3、每个人实验报告只能处理自己的录音作为输入,实验报告采用电子文档提交,不接收纸质报告,附录音记录——切记!!!!!。

语音信号处理实验讲义

语音信号处理实验讲义

语⾳信号处理实验讲义语⾳信号处理实验讲义编写⼈:蔡萍时间:2011-12实验⼀语⾳信号⽣成模型分析⼀、实验⽬的1、了解语⾳信号的⽣成机理,了解由声门产⽣的激励函数、由声道产⽣的调制函数和由嘴唇产⽣的辐射函数。

2、编程实现声门激励波函数波形及频谱,与理论值进⾏⽐较。

3、编程实现已知语⾳信号的语谱图,区分浊⾳信号和清⾳信号在语谱图上的差别。

⼆、实验原理语⾳⽣成系统包含三部分:由声门产⽣的激励函数()G z 、由声道产⽣的调制函数()V z 和由嘴唇产⽣的辐射函数()R z 。

语⾳⽣成系统的传递函数由这三个函数级联⽽成,即()()()()H z G z V z R z =1、激励模型发浊⾳时,由于声门不断开启和关闭,产⽣间隙的脉冲。

经仪器测试它类似于斜三⾓波的脉冲。

也就是说,这时的激励波是⼀个以基⾳周期为周期的斜三⾓脉冲串。

单个斜三⾓波的频谱表现出⼀个低通滤波器的特性。

可以把它表⽰成z 变换的全极点形式121()(1)cTG z ez --=-?这⾥c 是⼀个常数,T 是脉冲持续时间。

周期的三⾓波脉冲还得跟单位脉冲串的z 变换相乘:1121()()()1(1)v cT A U z E z G z z e z ---=?=--这就是整个激励模型,v A 是⼀个幅值因⼦。

2、声道模型当声波通过声道时,受到声腔共振的影响,在某些频率附近形成谐振。

反映在信号频谱图上,在谐振频率处其谱线包络产⽣峰值,把它称为共振峰。

⼀个⼆阶谐振器的传输函数可以写成12()1ii i i A V z B z C z--=-- 实践表明,⽤前3个共振峰代表⼀个元⾳⾜够了。

对于较复杂的辅⾳或⿐⾳共振峰要到5个以上。

多个()i V z 叠加可以得到声道的共振峰模型12111()()11Rrr MMir i N ki i i ik k b zA V z V zB zC z a z -=---======---∑∑∑∑3、辐射模型从声道模型输出的是速度波,⽽语⾳信号是声压波。

语音信号处理实验二

语音信号处理实验二

课程名称:语音信号处理实验项目:语音修正的短时自相关的实现实验地点:起点机房专业班级://///学号:///////////学生姓名: /////////指导教师: ////////2012年 10月 23日一.实验目的1.熟悉语音修正自相关的意义。

2.充分理解取不同窗长时的语音的修正自相关的变化情况。

3.熟悉Matlab编程语音在语音信号处理中的作用。

4.能够实现程序的重新编制。

二.实验原理对于语音来说,采用短时分析方法,语音短时自相关函数为但是,在计算短时自相关时,窗选语音段为有限长度N,而求和上限为N-1-k,因此当k增加时可用于计算的数据就越来越少了,从而导致k增加时自相关函数的幅度减小。

为了解决这个问题,提出了语音修正的短时自相关。

修正的短时自相关函数,其定义如下:三.实验要求1.实验前自己用Cool Edit 音频编辑软件录制声音,并把它保存为.txt文件。

2.编程时间不同矩形窗长N=320,160,70的短时修正自相关。

3.用Matlab画出短时修正自相关的图形。

4.写出实验报告,分析实验结果。

四.实验条件计算机 Matlab软件五.实验步骤1.用Cool Edit 读入浊音语音,设置采样率为8kHz,16位,单声道。

2.将读入的语音wav文件保存为txt文件。

3.读入Matlab中,并且对照取不同矩形窗长N的短时修正自相关函数,画出图形。

六.实验程序及数据fid=fopen('zhuoyin.txt','rt')b=fscanf(fid,'%f');b1=b(1:320);N=160;A=[];for k=1:160;sum=0;for m=1:N;sum=sum+b1(m)*b1(m+k-1); endA(k)=sum;endfor k=1:160A1(k)=A(k)/A(1);endfigure(1)subplot(3,1,1)plot(A1);ylabel('R(k)')legend('N=160')axis([0,320,-1,1]);b2=b(1:200);N=100;B=[];for k=1:100;sum=0;for m=1:N;sum=sum+b2(m)*b2(m+k-1); endB(k)=sum;endfor k=1:100B1(k)=B(k)/B(1);endfigure(1)subplot(3,1,2)plot(B1);ylabel('R(k)')legend('N=100')axis([0,320,-1,1]);L=1;b3=b(1:140);N=70;C=[];for k=1:70;for m=1:N;sum=sum+b3(m)*b3(m+k-1); endC(k)=sum; endfor k=1:70C1(k)=C(k)/C(1); endfigure(1)subplot(3,1,3) plot(C1);ylabel('R(k)') legend('N=70')axis([0,320,-1,1]);050100150200250300-101R (k )N=160050100150200250300-101R (k )N=10050100150200250300-101R (k )N=70七.思考题1.在相同的实验环境下,用Matlab 程序实现语音的短时自相关的图形,并与修正的自相关进行比较,加深对修正自相关的理解。

语音信号处理实验指导书

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语音信号处理实验指导书实验一:语音信号的采集与播放实验目的:了解语音信号的采集与播放过程,掌握采集设备的使用方法。

实验器材:1. 电脑2. 麦克风3. 扬声器或耳机实验步骤:1. 将麦克风插入电脑的麦克风插孔。

2. 打开电脑的录音软件(如Windows自带的录音机)。

3. 在录音软件中选择麦克风作为录音设备。

4. 点击录音按钮开始录音,讲话或唱歌几秒钟。

5. 点击停止按钮停止录音。

6. 播放刚刚录制的语音,检查录音效果。

7. 将扬声器或耳机插入电脑的音频输出插孔。

8. 打开电脑的音频播放软件(如Windows自带的媒体播放器)。

9. 选择要播放的语音文件,点击播放按钮。

10. 检查语音播放效果。

实验二:语音信号的分帧与加窗实验目的:了解语音信号的分帧和加窗过程,掌握分帧和加窗算法的实现方法。

实验器材:1. 电脑2. 麦克风3. 扬声器或耳机实验步骤:1. 使用实验一中的步骤1-5录制一段语音。

2. 将录制的语音信号进行分帧处理。

选择合适的帧长和帧移参数。

3. 对每一帧的语音信号应用汉明窗。

4. 将处理后的语音帧进行播放,检查分帧和加窗效果。

实验三:语音信号的频谱分析实验目的:了解语音信号的频谱分析过程,掌握频谱分析算法的实现方法。

实验器材:1. 电脑2. 麦克风3. 扬声器或耳机实验步骤:1. 使用实验一中的步骤1-5录制一段语音。

2. 将录制的语音信号进行分帧处理。

选择合适的帧长和帧移参数。

3. 对每一帧的语音信号应用汉明窗。

4. 对每一帧的语音信号进行快速傅里叶变换(FFT)得到频谱。

5. 将频谱绘制成图像,观察频谱的特征。

6. 对频谱进行谱减法处理,去除噪声。

7. 将处理后的语音帧进行播放,检查频谱分析效果。

实验四:语音信号的降噪处理实验目的:了解语音信号的降噪处理过程,掌握降噪算法的实现方法。

实验器材:1. 电脑2. 麦克风3. 扬声器或耳机实验步骤:1. 使用实验一中的步骤1-5录制一段带噪声的语音。

语音信号处理试验教程

语音信号处理试验教程

语音信号处理试验实验一:语音信号时域分析实验目的:(1)录制两段语音信号,内容是“语音信号处理”,分男女声。

(2)对语音信号进行采样,观察采样后语音信号的时域波形。

实验步骤:1、使用window自带录音工具录制声音片段使用windows自带录音机录制语音文件,进行数字信号的采集。

启动录音机。

录制一段录音,录音停止后,文件存储器的后缀默认为.Wav。

将录制好文件保存,记录保存路径。

男生女生各录一段保存为test1.wav和test2.wav。

图1基于PC机语音信号采集过程。

2、读取语音信号在MATLAB软件平台下,利用wavread函数对语音信号进行采样,记住采样频率和采样点数。

通过使用wavread函数,理解采样、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到N2点的采样值放在向量y中。

3、编程获取语音信号的抽样频率和采样位数。

语音信号为test1.wav和test2.wav,内容为“语音信号处理”,两端语音保存到工作空间work文件夹下。

在M文件中分别输入以下程序,可以分两次输入便于观察。

[y1,fs1,nbits1]=wavread('test1.wav')[y2,fs2,nbits2]=wavread('test2.wav')结果如下图所示根据结果可知:两端语音信号的采样频率为44100HZ,采样位数为16。

4、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,最先接触到并且夜市最直观的是它的时域波形。

语音信号处理实验指导书

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语音信号处理实验指导书实验一 语音信号采集与简单处理一、 实验目的、要求 (1)掌握语音信号采集的方法(2)掌握一种语音信号基音周期提取方法 (3)掌握短时过零率计算方法 (4)了解Matlab 的编程方法 二、 实验原理 基本概念: (a )短时过零率:短时内,信号跨越横轴的情况,对于连续信号,观察语音时域波形通过横轴的情况;对于离散信号,相邻的采样值具有不同的代数符号,也就是样点改变符号的次数。

对于语音信号,是宽带非平稳信号,应考察其短时平均过零率。

其中sgn[.]为符号函数⎪⎩⎪⎨⎧<=>=0 x(n)-1sgn(x(n))0 x(n)1sgn(x(n))短时平均过零的作用 1.区分清/浊音:浊音平均过零率低,集中在低频端; 清音平均过零率高,集中在高频端。

2.从背景噪声中找出是否有语音,以及语音的起点。

(b )基音周期基音是发浊音时声带震动所引起的周期性,而基音周期是指声带震动频率的倒数。

基音周期是语音信号的重要的参数之一,它描述语音激励源的一个重要特征,基音周期信息在多个领域有着广泛的应用,如语音识别、说话人识别、语音分析与综合以及低码率语音编码,发音系统疾病诊断、听觉残障者的语音指导等。

因为汉语是一种有调语言,基音的变化模式称为声调,它携带着非常重要的具有辨意作用的信息,有区别意义的功能,所以,基音的提取和估计对汉语更是一个十分重要的问题。

∑--=-=1)]1(sgn[)](sgn[21N m n n n m x m x Z由于人的声道的易变性及其声道持征的因人而异,而基音周期的范围又很宽,而同—个人在不同情态下发音的基音周期也不同,加之基音周期还受到单词发音音调的影响,因而基音周期的精确检测实际上是一件比较困难的事情。

基音提取的主要困难反映在:①声门激励信号并不是一个完全周期的序列,在语音的头、尾部并不具有声带振动那样的周期性,有些清音和浊音的过渡帧是很难准确地判断是周期性还是非周期性的。

语音信号处理综合实验

语音信号处理综合实验

语音信号处理综合实验电子信息科学与技术09380049 陈俊浩一:实验目的通过利用matlab设计仿真实验,理解如下知识点:1.信号的采样及混迭2.信号的频谱分析3.信号的幅度调制解调的方法4.理想滤波器的时频域特性5.数字滤波器的设计二:实验要求1.录制一段个人自己的语音信号2.采用合适的频率,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3.给原始语音信号加噪声,画出加噪声后的语音信号和频谱图4.设计一个频域的理想带通信道5.对这语音信号进行幅度调制,画出调制后的语音信号和频谱图6.利用理想带通信道对信号进行传输7.对接受到的信号进行解调,画出解调后的语音信号和频谱图8.设计性能良好的滤波器对信号进行滤波9.对语音进行回放,并与滤波后的语音信号进行对比三:实验过程1.首先利用windows操作系统自带的录音机录取一段声音,保存为‘cjh.wav’;再利用wavread函数将这个语音文件读进matlab中,然后对这段语音进行采样,采样频率为fs=22050Hz,语音持续时间为2.5s,用sound函数听这段语音信号;2.用plot函数画出这段语音信号的时域波形,用fftshift函数对信号进行快速傅里叶变换,并调整y轴的幅度,画出原始信号的频谱图;3.为了给原始信号加噪声,用randn函数产生一段随机噪声,然后加到原始信号中,然后用sound函数听加了噪音以后的信号,和原始信号相对比,可听到有一些“沙沙”的噪声;用plot函数画出加了噪音以后的时域波形,然后再将其进行快速傅里叶变换,然后画出其频域波形4.直接用matlab的逻辑语句,设计一个理想的带通信号,其截至频率为fl=4000Hz,fh=8000Hz;5.设定载波频率,用matlab的modulate函数对其进行幅度调制,画出调制以后的信号的时域波形,然后再将其通过傅里叶变换,然后画出其频谱图;6.用matlab中的demod函数将已经调制以后的信号进行解调,在用和上述一致的方法画出解调以后的时域和频域波形;7.由于人的声音频率一般比较低,而且由画出来的原始信号的频域波形可知,信号的能量都集中在低频的范围,我们可以考虑设计一个低通滤波器对其进行滤波,然后将滤波以后的信号就行回放,与原始信号进行对比。

语音信号处理实验一

语音信号处理实验一

语⾳信号处理实验⼀实验⼀语⾳信号的采集及预处理⼀、实验⽬的在理论学习的基础上,进⼀步地理解和掌握语⾳信号预处理及短时加窗的意义及基于matlab的实现⽅法。

⼆、撰写实验报告要求要求随本次上机撰写完成实验报告,报告中要有实验⽬的、实验步骤、实验程序、实验中得出的图形结果及结论等。

另外,总结本次上机实验的收获。

三、实验内容及步骤1.语⾳信号的录⾳、读⼊、放⾳等:练习matlab中⼏个⾳频处理函数,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,给出以下语⾳的波形图(2.wav),wavread的⽤法参见mablab帮助⽂件。

利⽤wavplay或soundview放⾳。

也可以利⽤wavrecord⾃⼰录制⼀段语⾳,并进⾏以上操作(需要话筒)。

[Y,FS,NBITS,OPTS]=wavread('9.wav')FS =10000NBITS =16OPTS =fmt: [1x1 struct]2.语⾳信号的分帧:选择20ms左右为⼀帧,帧移取1/2帧长,对语⾳信号进⾏分帧,可以利⽤voicebox⼯具箱中的函数enframe。

voicebox⼯具箱是基于GNU协议的⾃由软件,其中包含了很多语⾳信号相关的函数。

voicebox⼯具箱安装⽅法:把⼯具箱拷贝⼊.\MatLab\toolbox⽬录下;菜单file-set path-"Add folder" 导⼊voicebox;菜单file-Preference-General-"Updata Toolbox Path Cache分帧函数的调⽤:y=enframe(x,len,inc)x为输⼊语⾳信号,len指定了帧长,inc指定帧移,函数返回为n×len的⼀个矩阵,每⼀⾏都是⼀帧数据。

帧长=10000X0.02=200sx=wavread('9.wav')y=enframe(x,200,100)subplot(2,1,1),plot(x)subplot(2,1,2),plot(y)3 窗函数及其时频特性:本步要求利⽤window函数设计窗⼝长度为200(N=200)的矩形窗(rectwin)、汉明窗(hamming)及汉宁窗(hann)),利⽤wvtool函数观察其时域波形图及频谱特性,⽐较得出结论。

语音信号处理 实验2 语音信号的频域特性

语音信号处理 实验2 语音信号的频域特性

实验二语音信号的频域特性一、实验目的(1)结合汉语语音信号的各类音素和复元音的特点分析其频域性质;(2)熟悉语音信号的各类音素和复元音的频域参数;(3)熟悉声音编辑软件PRAAT的简单使用和操作。

二、实验任务(1)在微机上运用PRAAT软件绘出语音信号的频域特性(2)根据PRAAT软件给出的频域特性及参数,总结其规律。

三、实验设备实验所需器材见表1.1表1.1 实验所需软件和硬件项目型号数量备注计算机C1,3G CPU,128MBRAM,40GB HD 1实验室PRAAT软件PRAA T 1网上语音信号库包含汉语语音音节和短语的语音库1学生自备四、实验方法(1)实验原理教材上第四章中4.5语谱图p54—55的内容。

(2)实验步骤步骤1:打开PRAAT软件的窗口;步骤2:在Praat Objects窗口下,读取所要分析的语音信号;步骤3:点击edit运行程序,分析频域特性和相应的参数:基频、共振峰等;步骤4:分别得到宽带语谱图和窄带语谱图,分析其不同之处;步骤5:更换不同的汉语音节和短语,继续执行步骤4,直到对所有音素完成时频分析。

五、实验预习要求(1)了解PRAAT软件对语音信号处理的功能;(2)预习本实验原理和内容。

六、思考题1.观察语音信号的频域特点,总结其规律。

答:不同的浊音,其共振峰的数值都不一样。

清音的频谱比较平坦。

2. 总结清音/b/p/m/f/d/t/n/l/g/k/h/j/q/x/z/c/s/zh/ch/sh/r/共21个的语谱图的规律,给出辅音的能量集中区;答:清音段幅度小,其能量集中于高频段,语谱图没有明显的周期规律,波动变化较小。

浊音段幅度较大,其能量集中于低频段。

3.总结浊音/a/o/e/i/u/ü/ao/ai/ei/ou/ie /an/en/in/ang/eng/ong/ing/共18个的语谱图的规律,提取这18个浊音的基频、前三个共振峰频率和共振峰处的功率(dB);a 基频(Hz)共振峰(Hz) 757.2 1388 3108124.6 功率(dB) 74.3 72.1 54.9o 基频(Hz)共振峰(Hz) 581.8 1038 3108120.9 功率(dB) 77.0 78.2 31.3e 基频(Hz)共振峰(Hz) 476.6 1248 3000124 功率(dB) 74.2 71.2 44.1i 基频(Hz)共振峰(Hz) 371.3 2625 3494125.3 功率(dB) 75.8 71.3 36.5u 基频(Hz)共振峰(Hz) 687 2722 3494123.3 功率(dB) 75.3 70.2 45.2ü基频(Hz)共振峰(Hz) 231 2371 3283124.1 功率(dB) 76.8 66.7 54.1ao 基频(Hz)共振峰(Hz) 789 2637 3095125.1 功率(dB) 76.87 70.64 41.9ai 基频(Hz)共振峰(Hz) 810 2553 3464127.2 功率(dB) 75.7 70.9 36.0ei 基频(Hz)共振峰(Hz) 278.8 2487 3010123.1 功率(dB) 75.7 75.9 45.8ou 基频(Hz)共振峰(Hz) 336.0 1689 3093122.1 功率(dB) 75.7 66.8 46.9ie 基频(Hz)共振峰(Hz) 241.4 2228 3487120.1 功率(dB) 75.3 70.2 45.8an 基频(Hz)共振峰(Hz) 681.1 1765 3073128.3 功率(dB) 75.1 65.5 36.4en 基频(Hz)共振峰(Hz) 283.3 1817 3029128.3 功率(dB) 74.8 65.0 35.3in 基频(Hz)共振峰(Hz) 230.1 2580 3038130.1 功率(dB) 74.7 70.2 45.2ang 基频(Hz)共振峰(Hz) 821 2073 3383129.1 功率(dB) 76.3 75.7 47.0eng 基频(Hz)共振峰(Hz) 382.7 2011 3080130.1 功率(dB) 75.4 71.0 36.9ong 基频(Hz)共振峰(Hz) 444.6 2520 1019131.2 功率(dB) 76.3 66.6 36.6ing 基频(Hz)共振峰(Hz) 211.0 2711 3396135.1 功率(dB) 74.3 74.4 35.94./r/、/m/、/n/、/l/ 从这几个音素的的基频、共振峰频率和共振峰处的功率(dB);r 基频(Hz)共振峰(Hz) 734 1338 3114127.3 功率(dB) 74.1 64.0 44.1m 基频(Hz)共振峰(Hz) 450 980 3291130.2 功率(dB) 77.3 67.1 47.7n 基频(Hz)共振峰(Hz) 379.5 1161 3256130.5 功率(dB) 77.0 66.8 37.0l 基频(Hz)共振峰(Hz) 486 1303 3143127 功率(dB) 73.6 53.2 32.65. 分析宽带语谱图和窄带语谱图的不同之处,请解释原因;宽带语谱图的时域分辨率高、可以看见语谱图上的纵的线条;窄带语谱图的频域分辨率高、语谱图上横的线条明显。

语音信号处理课程实验教学大纲

语音信号处理课程实验教学大纲

《语音信号处理》课程实验教学大纲课程编号: 13006430 一、实验教学的目的通过实验,加深对语音信号处理基本概念的理解,学习语音信号处理的编程和处理方法。

二、实验教学任务1、掌握VC编程方法处理语音信号。

2、掌握改变参数对语音信号处理的差别。

三、具体实验项目名称、学时分配、适用专业及实验性质四、单项实验的内容、要求实验内容:实验一:语音信号的低通滤波和短时分析综合实验。

1.给出语音信号,要求设计一个低通滤波器,带宽为采样频率的四分之一,求输出信号;2.辨别原始语音信号与滤波器输出信号有何区别,说明原因;3.改变滤波器带宽,重复滤波实验,辨别语音信号的变化,说明原因;4.利用矩形窗和汉明窗对语音信号进行短时傅立叶分析,绘制语谱图并估计基音周期,分析两种窗函数对基音估计的影响;5.改变窗口长度,重复上一步,说明窗口长度对基音估计的影响。

实验二:语音信号的同态滤波综合实验。

1.给出语音信号,要求设计一个卷积同态系统,对声源和声道冲激响应进行有效分离;2.绘制语音信号的复倒谱,并利用复倒谱对语音信号进行基音估计;3.利用短时自相关函数进行基音估计,并与前者相比较,说明两种方法的优缺点。

实验三:语音信号的线性预测。

1. 声道传输函数建模:根据给出语音信号设计线性预测滤波器,求最佳预测系数;2 .利用自相关法对语音信号进行线性预测分析,求声道传输函数共振峰。

实验要求:1.正确使编程软件。

2.学会改变参数对语音信号处理的影响。

五、实验教材或讲义名称理论课程教材六、实验考核标准1、课程实验(占用课程总学时)6学时,考核成绩占总课程成绩的30%。

2、考核标准1)每次实验前应提交预习报告,明确实验目的,了解实验内容。

2)实验中遵守实验纪律,听从老师指导,爱护仪器设备,遵守操作规程。

3)课程实验完成时,应对学生实验技能进行检查,提出问题能说明清楚。

4)实验报告应及时完成,字要整洁、图表要规范,记录和处理的数据应准确。

语音信号处理实验

语音信号处理实验
人发音时存在口唇的辐射效应,口唇的辐射模型相当于一阶高通滤波器,所 以在对实际信号进行分析处理时,常用“预加重技术”,目的提升信号的高频部 分,使信号的频谱更加平坦,方便信号的分析。
3 实验过程
1)读语音数 wavread 2)听语音 sound 3)写语音 wavwrite 4)对语音信号进行分帧处理 5)对语音信号进行预加重
down=1+(i-1)*M; up=down+N-1; temp=x(down:up); y=[y;temp]; end % K=100; for i=1:Fn for j=0:K F(i,j+1)=sum(abs(y(i,1:N-j)-y(i,j+1:N)),2); end end plot(F(111,:));
l =1
2 24
=
1,2,...,P,P 为 MFCC 参数的阶数,取 P=16。
3 实验过程
4 实验结果
实验三程序
[x,fs,bits]=wavread('c:\WINDOWS\Media\chimes.wav');
x=x(:,1);
x=x';
len=length(x);
N=256;
M=128;
|
X
n
(k)
|
h(l )
+
k =c(l )
h(l) − k h(l) − c(l)
|
X
n
(k)
|
l
=
1,2,....,40
(2)对所有滤波器输出作对数运算
ln(Y (l)) l = 1,2,....,40
(3)作离散余弦变换(DCT)得到 Mel 频率倒谱参数(MFCC)。

语音信号处理实验三

语音信号处理实验三

一.实验目的1.熟悉前一个实验程序以及中心削波的意义。

.2.用Matlab实现用修正的短时自相关检测语音的基音周期。

3.分析修正的短时自相关在基音周期检测中的应用。

4.能够对程序进行重新编制。

二.实验原理如果x(n) 是一个周期为P 的信号,则其自相关函数也是周期为P的信号,且在信号周期的整数倍处,自相关函数取最大值。

语音的浊音信号具有准周期性,其自相关函数在基音周期的整数倍处取最大值。

计算两相邻最大峰值间的距离,就可以估计出基音周期。

观察浊音信号的自相关函数图,其中真正反映基音周期的只有少数几个峰,而其余大多数峰都是由于声道的共振特性引起的。

因此为了突出反映基音周期的信息,同时压缩其他无关信息,减小运算量,有必要对语音信号进行适当预处理后再进行自相关计算以获得基音周期。

第一种方法是先对语音信号进行低通滤波,再进行自相关计算,因为语音信号包括十分丰富的谐波分量,基音频率的范围分布宰0~500Hz左右,即使女高音升c调最高也不会超过1Kz,所以采用1Kz 的低通滤波器先对语音信号进行滤波,保留基音频率,再用2Kz采样频率进行采样;最后用2~20ms的滞后时间计算短时自相关,帧长取10~20ms,即可估计出基音周期。

且中心削波函数如式(3-1)一般削波电平 X L取本帧语音幅度的60%~70%。

将削波后的序列f(x) 用短时自相关函数估计基音周期,在基音周期位置的峰值更加尖锐,可以有效减少倍频或半频错误。

三.实验要求1.实验前自己用Cool Edit 音频编辑软件录制浊音部分,并把它保存为.txt文件。

2.分别取长度N=160和N’=N+K的矩形窗函数作用于语音信号上,首先对其进行中心削波,比较削波前和削波后语音信号波形,并使得削波后的信号进行乘积并求和,计算延迟为0<K<160时的相关值,并且用得到的相关值来检测语音信号的基音周期,用MATLAB画出图形。

3.写出实验报告,分析实验结果。

语音信号处理实验报告

语音信号处理实验报告

语音信号处理实验报告语音信号处理实验报告一、引言语音信号处理是一门研究如何对语音信号进行分析、合成和改善的学科。

在现代通信领域中,语音信号处理起着重要的作用。

本实验旨在探究语音信号处理的基本原理和方法,并通过实验验证其有效性。

二、实验目的1. 了解语音信号处理的基本概念和原理。

2. 学习使用MATLAB软件进行语音信号处理实验。

3. 掌握语音信号的分析、合成和改善方法。

三、实验设备和方法1. 设备:计算机、MATLAB软件。

2. 方法:通过MATLAB软件进行语音信号处理实验。

四、实验过程1. 语音信号的采集在实验开始前,我们首先需要采集一段语音信号作为实验的输入。

通过麦克风将语音信号输入计算机,并保存为.wav格式的文件。

2. 语音信号的预处理在进行语音信号处理之前,我们需要对采集到的语音信号进行预处理。

预处理包括去除噪声、归一化、去除静音等步骤,以提高后续处理的效果。

3. 语音信号的分析语音信号的分析是指对语音信号进行频谱分析、共振峰提取等操作。

通过分析语音信号的频谱特征,可以了解语音信号的频率分布情况,进而对语音信号进行进一步处理。

4. 语音信号的合成语音信号的合成是指根据分析得到的语音信号特征,通过合成算法生成新的语音信号。

合成算法可以基于传统的线性预测编码算法,也可以采用更先进的基于深度学习的合成方法。

5. 语音信号的改善语音信号的改善是指对语音信号进行降噪、增强等处理,以提高语音信号的质量和清晰度。

常用的语音信号改善方法包括时域滤波、频域滤波等。

六、实验结果与分析通过实验,我们得到了经过语音信号处理后的结果。

对于语音信号的分析,我们可以通过频谱图观察到不同频率成分的分布情况,从而了解语音信号的特点。

对于语音信号的合成,我们可以听到合成后的语音信号,并与原始语音信号进行对比。

对于语音信号的改善,我们可以通过降噪效果的评估来判断处理的效果。

七、实验总结通过本次实验,我们深入了解了语音信号处理的基本原理和方法,并通过实验验证了其有效性。

语音信号处理实验指导

语音信号处理实验指导

语音信号处理实验讲义王艳芬李剑编中国矿业大学信电学院学生实验守则一、学生进入实验室必须遵守实验室的规章制度,遵守课堂纪律,保持实验室的安静和整洁,爱护实验室的一切设施。

二、实验课前要认真预习实验指导书,写出实验预习报告,并经教师批阅后方可进行实验。

三、实验课中要遵守操作规程,不要带电连接、更改或拆除线路。

线路接好后,经指导老师检查后,方可接通电源进行实验。

对于软件上机实验,不得随意删改计算机中原有的文件。

四、学生实验前对实验所用仪器设备要了解其操作规程和使用方法,凡因不预习或不按使用方法进行操作而造成仪器设备损坏者,除书面检查外,按学校规定进行赔偿。

五、实验中主意安全,遇到事故应立即关断电源并报告教师检查处理。

六、实验完毕后要做好整理工作,实验数据必须经指导教师签阅后,才能拆除线路,并将仪器、设备、凳子等按规定放好,经同意后方可离开实验室。

七、因故缺课的学生可向实验室申请一次补做机会。

无故缺课或无故迟到(15分钟以上)的不予补做,该次实验无成绩;累计三次者,该实验课以不及格论,并不得参加该门理论课程的考试。

八、实验室仪器设备不能擅自搬动调换,更不能擅自带出实验室。

信电学院专业实验中心二零一一年九月目录实验一语音信号得基音参数提取 (1)实验二语音信号的谱分析 (7)实验三基于DTW算法的孤立字识别 (11)《语音信号处理实验讲义》是为了配合“语音信号处理”课程教学而编写的,适用于信息工程、电子科学与技术等专业。

前修课程为“数字信号处理”。

该课程总学时数为40学时,其中实验学时为8学时。

实验内容及参考学时安排如下:实验一语音信号的基音参数提取(3个学时)实验二语音信号的谱分析(3个学时)实验三基于DTW算法的孤立字识别(2个学时)实验一 语音信号的基音参数提取一、实验目的1.了解基音的基本概念以及清音与浊音的区别。

2.掌握几种基本的基音提取方法,熟悉自相关法、倒谱法和简化逆滤波法进行基音提取的matlab 编程。

1第一章语音信号处理实验

1第一章语音信号处理实验

采集: wavrecord 转换: wavread 播放:soundview 滤波:filter 自相关: xcorr 语谱图: specgram;specgramdemo 同态滤波:cceps,rceps 线性预测: lpc
17
第一篇 语音信号处理基础
第一章 语音及其产生和感知过程
18
语音信号处理概述

语音是人类最重要、最有效、最方便的交换信息
其它信息 20% 图像信息 语音信息 其它信息
语音信息 20%
图像信息 60%
人类从大自然获取信息的分布图
19
语音信号处理基本概念



语音信号处理是以语音、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,与生理学、 心理学、计算机科学、人工智能、数学等学科有密切 的关系。 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。其目的是要得到一些反应语音 信号重要特征的语音参数,或者通过某种运算的处理 达到某种用途的要求。 例如:
35
不同语音的产生过程

浊音:声道打开,声带在先打开后关闭,气流经过使声 带要发生张驰振动,变为准周期振动气流。浊音的激励 源被等效为准周期的脉冲信号。 清音:声带完全舒展开来,声道的某个部位发生收缩形 成了一个狭窄的通道,当空气流到达此处时被迫以高速 冲过收缩区,并在附近产生空气的湍流,类似于白噪声。 爆破音:声带完全舒展开来,声道的某个部位完全闭合 在一起,当空气流到达时便在此处建立起空气压力,一 旦闭合点突然开启便会让气压快速释放,实际上也是一 种空气的湍流。

按发音时声带有无振动


基音频率:浊音的声带振动基本频率,F0随时 间变化的。

语音信号处理

语音信号处理

《语音信号处理》实验一报告一,观察语音信号的时域波形特点,总结其规律。

答:总体上,无论是清音还是浊音,它们的时域波形都具有“短时性”。

在短时间内,语音信号保持平稳,浊音表现出周期信号特征,能量高、过零率低;轻音表现出随机噪声特征,且能量低、过零率高。

二,总结清音/b/p/m/f/d/t/n/l/g/k/h/j/q/x/z/c/s/zh/ch/sh/r/共21个的短时幅值、短时过零率和自相关函数的规律,估算这21个清音的平均短时幅值和平均短时过零率答:加矩形窗时,以上清音的平均短时幅值与平均短时过零率如下:清音平均短时幅值(mV) 平均短时过零率b 0.225 10.534p 1.044 9.630m 51.511 5.210f 0.525 10.377d 4.912 10.767t 1.466 10.332n 71.650 4.638l 1.124 6.410g 0.170 6.520k 1.019 17.833h 0.559 20.635j 0.143 13.441q 0.188 37.332x 0.176 22.050z 0.147 5.970c 1.805 7.442s 0.161 18.221zh 2.305 33.219ch 1.244 29.100sh 2.175 27.779r 78.055 5.611三,总结浊音/a/o/e/i/u/ü/ao/ai/ei/ou/ie /an/en/in/ang/eng/ong/ing/共18个的短时幅值、短时过零率和自相关函数的规律,估算这18个浊音的平均短时幅值和平均短时过零率,从自相关函数上估算这17个浊音的基音周期答:加矩形窗时,以上清音的平均短时幅值与平均短时过零率如下:浊音平均短时幅值(mV) 平均短时过零率基音周期(Hz)a 150.381 2.523 183.65o 120.563 2.235 196.77e 148.614 2.744 189.65i 128.748 1.478 183.60u 135.522 1.229 181.38ü122.324 1.064 180.76ie 140.358 1.135 183.66ao 150.275 1.218 180.55ai 155.465 1.097 186.87ei 143.692 1.178 197.92ou 145.084 1.013 191.89an 152.878 2.044 192.72en 144.761 1.789 198.44in 139.220 1.628 197.73ang 160.425 2.025 185.74eng 157.853 2.049 197.99ong 154.551 2.251 190.36ing 156.680 2.053 184.70四,/r/、/m/、/n/ 从这几个音素的自相关函数图形判断为“清音”还是“浊音”,若为浊音估算其基音周期1)/r/自相关函数具有周期性,相关函数波形如下(浊音,基音频率约为199.55Hz):2)/m/自相关函数具有周期性,相关函数波形如下(浊音,基音频率约为194.27Hz):3)/n/自相关函数具有周期性,相关函数波形如下(浊音,基音频率约为180.73Hz):五,在两个程序中对语音加的是方窗,若加Hamming窗,程序编写有何不同?试分析Hamming窗与方窗对短时幅值、短时过零率和短时自相关的影响答:1)加hamming窗程序代码:win_h=hamming(Ny1); %win_y=y_sound.*win_h;for i=1:frame_all;y5(:,i)=y4(:,i).*win_h;End六,利用短时幅值和短时过零率对语音信号进行端点检测,如何处理?试编程实现。

语音信号处理基础实验

语音信号处理基础实验

语音信号处理基础实验(一)实验目的:掌握MATLAB采集语音信号、创建语音文件、读写等的原理及常用命令。

掌握语音信号线性叠加的方法,熟悉语音信号卷积原理,熟悉语音信号升采样/降采样方法。

实验原理:指导书摘选。

仪器与材料:微机,Matlab软件,U盘,记录用的笔和纸。

实验步骤:1打开MATLAB软件,File→New→script2读取录制好的语音文件,并使用plot函数显示出来。

要求:横轴和纵轴带有标注。

横轴的单位为秒(S), 纵轴显示归一化后的数值。

3读取一段语音并归一化。

然后生成一段随机信号(长度与语音信号相同),归一化后幅度乘以0.01。

最后线性叠加两端语音,用plot函数显示三种信号。

要求:横轴和纵轴带有标注。

横轴单位为秒(s),纵轴显示的为归一化后的数值。

4将读取的语音信号与随机信号进行卷积,并用plot函数显示该信号,并对比线性叠加信号的区别。

然后使用wavplay函数播放两种信号,并比较区别。

5改变读取的语音信号的采样频率,使用plot函数进行显示。

然后采用wavplay函数播放,比较采样频率对改变语音信号的影响。

注:实验报告字写小一点,手写程序在实验报告上,打印实验波形图粘贴在实验报告上,程序和波形图要一一对应。

实验程序:1.读取语音信号fs=1600;[x,fs]=audioread('C2_1_y.wav');sound(x,fs);N=length(x);time=(0:N-1)/fs;plot(time,x);axis([0 2 -1 1]);xlabel('time/s');ylabel('amplitude');结果:2.语音信号叠加clcclear all[x,fs]=audioread('C2_2_y.wav'); s=1:length(x);t=s/fs;xmax=max(abs(x));x=x/xmax;y=randn(size(x));ymax=max(abs(y));y=y/ymax;z=x+y;zmax=max(abs(z));z=z/zmax;figure(1)subplot(311)plot(t,x);xlabel('时间/s');ylabel('归一化幅值')title('(a)原始信号')subplot(312)plot(t,y);xlabel('时间/s');ylabel('归一化幅值')title('(b)随机序列')subplot(313)plot(t,z);xlabel('时间/s');ylabel('归一化幅值')title('(c)线性叠加')3.语音信号卷积clcclear all[x,fs]=audioread('C2_2_y.wav'); %读取s=1:length(x);t=s/fs;xmax=max(abs(x));x=x/xmax; %归一化y=randn(size(x)); %产生同x相同长度的随机序列ymax=max(abs(y));y=y/ymax; %随机序列归一化z=conv(x,y); %卷积计算zmax=max(abs(z));z=z/zmax;t2=(1:length(z))/fs;figure(1)subplot(311)plot(t,x);xlabel('时间/s');ylabel('归一化幅值');title('(a)原始信号');subplot(312)plot(t,y);xlabel('时间/s');ylabel('归一化幅值');title('(b)随机序列');subplot(313)plot(t2,z);xlabel('时间/s');ylabel('归一化幅值');title('(c)信号卷积');4.语音信号采样频率变换clcclear all[x,fs1]=audioread('C2_2_y.wav'); s1=1:length(x);t1=s1/fs1;xmax=max(abs(x));x=x/xmax;figure(1)subplot(311)plot(t1,x);xlabel('时间/s');ylabel('归一化幅值');title('(a)原始信号');p=2;q=1;x1=resample(x,p,q);x1max=max(abs(x1));x1=x1/x1max;fa=fs1*p/q;ta=(1:length(x1))/fa;subplot(312)plot(ta,x1);xlabel('时间/s'); ylabel('归一化幅值'); title('(b)2倍采样率'); p=1;q=2;x2=resample(x,p,q);x2max=max(abs(x2)); x2=x2/x2max;fb=fs1*p/q;tb=(1:length(x2))/fb; subplot(313)plot(tb,x2);xlabel('时间/s'); ylabel('归一化幅值'); title('(c)1/2倍采样率');运行结果:。

语音信号实验讲义

语音信号实验讲义

实验一 语音信号的采集实验目的1、掌握语音信号录音;WA V 和DAT 文件的转换;数据的剪切、复制;2、初步了解元音、浊辅音、清辅音的特性。

实验原理1、音素的种类一次发出的,具有一个响亮的中心,并被明显感觉到的语音片段叫音节。

一个音节可以由一个音素(Phoneme )或几个音素构成。

音素是语音发音的最小单位。

音素有元音(V owel )和辅音(Consonant )两种。

(1)元音是当声带振动发出的声音气流从喉腔、咽腔进入口腔从唇腔出去时,这些声腔完全开放,气流顺利通过。

(2)辅音是呼出的声流,由于通路的某一部分封闭起来或受到阻碍,气流被阻不能畅通,而克服发音器官的这种阻碍而产生的音素。

发辅音时声带振动的是浊音,声带不振动的是清音。

(3)半元音的声道基本畅通,但某处声道比较狭窄,引起轻微的摩擦声。

元音构成一个音节的主干,从长度还是从能量看,元音在音节中都占主要部分。

辅音则只出现在音节的前端或后端或前后两端,它们的时长和能量与元音相比都很小。

2、元音的共振峰(Formant)声道看成是一根具有非均匀截面的声管,在发音时起共鸣器的作用。

当元音激励进入声道时会引起共振特性,产生一组共振频率,称为共振峰频率(简称共振峰)。

共振峰参数包括共振峰频率的位置和频带宽度。

在实际应用中,只用前三个共振峰,分别为1F 、2F 、3F 。

3、发音器官产生元音的条件:①声道受到声带振动的激励引起共振;②在语音流的持续过程中,声道不发生极端的狭窄,并维持较稳定的形状; ③和鼻腔不发生耦合,声音只从口腔辐射出去。

4、发音器官产生辅音的条件产生元音的三个条件中,只要缺少其中之一,则该语音就是辅音。

辅音没有明确的共振峰结构。

5、基音频率浊音的声带振动基本频率又称基音频率,用0F 表示。

各个音节的元音段的0F 都是随时间变化的,0F 的变化产生了声调,0F 的变化轨迹称为声调轨迹。

6、汉语的声调汉语声调只有阴平、阳平、上声、去声以及“轻声”等五种声调。

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语音信号处理试验
实验一:语音信号时域分析
实验目的:
(1)录制两段语音信号,内容是“语音信号处理”,分男女声。

(2)对语音信号进行采样,观察采样后语音信号的时域波形。

实验步骤:
1、使用window自带录音工具录制声音片段
使用windows自带录音机录制语音文件,进行数字信号的采集。

启动录音机。

录制一段录音,录音停止后,文件存储器的后缀默认为.Wav。

将录制好文件保存,记录保存路径。

男生女生各录一段保存为test1.wav和test2.wav。

图1基于PC机语音信号采集过程。

2、读取语音信号
在MATLAB软件平台下,利用wavread函数对语音信号进行采样,记住采样频率和采样点数。

通过使用wavread函数,理解采样、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到N2点的采样值放在向量y中。

3、编程获取语音信号的抽样频率和采样位数。

语音信号为test1.wav和test2.wav,内容为“语音信号处理”,两端语音保存到工作空间work文件夹下。

在M文件中分别输入以下程序,可以分两次输入便于观察。

[y1,fs1,nbits1]=wavread('test1.wav')
[y2,fs2,nbits2]=wavread('test2.wav')
结果如下图所示
根据结果可知:两端语音信号的采样频率为44100HZ,采样位数为16。

4、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,最先接触到并且夜市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,比如语音的分割、预处理、大分类。

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。

[y1,fs1,nbits1]=wavread('test1.wav');
sound(y1,fs1,nbits1);%回放语音信号
[y2,fs2,nbits2]=wavread('test2.wav');
sound(y2,fs2,nbits2);%回放语音信号
subplot(2,1,1);
plot(y1);title('原始信号1时域波形');
subplot(2,1,2);
plot(y2);title('原始信号2时域波形');
试验结果如下所示:
[y1,fs1,nbits1]=wavread('ah01.wav'); sound(y1,fs1,nbits1);%回放语音信号[y2,fs2,nbits2]=wavread('ah02.wav'); sound(y2,fs2,nbits2);%回放语音信号subplot(2,1,1);
plot(y1);title('原始信号1时域波形'); subplot(2,1,2);
plot(y2);title('原始信号2时域波形');计算频谱:
[y,fs,nbits]=wavread('rs');
sound(y,fs,nbits);%回放语音信号
N=length(y);%求出语音信号的长度
Y=fft(y,N);%傅里叶变换
subplot(2,1,1);
plot(y);title('原始信号时域波形');
subplot(2,1,2);
plot(abs(Y));
title('原始信号频谱')
函数说明:
Plot函数:
plot是最基本的二维绘图命令,在二维绘图中只要输入plot(a,b)这个命令,就可以画出一个以a为x轴,b为y轴的图形。

Subplot函数
使用方法:subplot(m,n,p)或者subplot(m n p)。

subplot是将多个图画到一个平面上的工具。

其中,m表示是图排成m行,n表示图排成n列,也就是整个figure中有n个图是排成一行的,一共m行,如果第一个数字是2就是表示2行图。

p是指你现在要把曲线画到figure中哪个图上,最后一个如果是1表示是从左到右第一个位置。

Wavread函数:
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到N2点的采样值放在向量y中。

Sound函数:
sound
Convert vector into sound Syntax
sound(y,Fs)
sound(y)
sound(y,Fs,bits)
Descriptionsound(y,Fs)sends the signal in vector y(with sample frequency Fs)to the speaker on PC and most UNIX platforms.Values in y are assumed to be in the range.Values outside that range are clipped. Stereo sound is played on platforms that support it when y is an n-by-2 matrix.。

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