DSP语音信号处理课程设计(精)
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DSP语音信号处理课程设计报告书
语音信号处理GUI工具箱设计
指导老师:专业:电子信息工程
班级:
姓名:学号:
设计时间: 2011年10月12日至
地点:
摘要
语音信号处理是研究数字信号处理技术和语音信号进行处理的一门学科,是一门新型的学科,是在多门学科基础上发展起来的综合性技术,它涉及到数字信号处理、模式识别、语言学。语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语音信号处理的一门学科。处理的目的是要得到一些语音参数以便高效的传输或存储;或者是通过处理的某种运算以达到某种用途的要求。语音信号处理又是一门边缘学科。如上所诉,它是“语言语音学”与“数字信号处理”两个学科相结合的产物。
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。在数字音频技术和多媒体技术迅速发展的今天,传统的磁带语音录放系统因体积大、使用不便、放音不清晰而受到了巨大挑战。本次课程设计提出的体积小巧,功耗低的数字化语音存储与回放系统,可以有效的解决传统的语音录放系统在电子与信息处理的使用中受到的限制。
本文提出了语音信号处理课程建设的实验环节中的一些考虑,作为专业课程的学习,实验内容不能仅仅停留在验证性实验上,还应增加实验延伸的设计要求,是学生加深对理论分析认识的同时,强调培养学生的实际动手能力和知识综合运用能力。从而提高语音信号的教学和实验的质量。实验内容采用MATLAB编程实现,不仅易于语音信号处理的实现,更易引导学生完成实验延伸的设计。
目录
第一章绪论 (1)
1.1课程设计的目的及意义 (1)
1.2设计要求 (1)
1.3 研究内容 (1)
第二章语音信号处理理论基础 (3)
第三章系统方案论证 (4)
2.1 设计方案 (4)
2.2 GUI界面功能介绍 (4)
2.3 GUI界面的具体操作 (5)
第四章 GUI设计实现 (6)
4.1 图形用户界面概念 (6)
4.2用户界面设计 (6)
4.2.1 GUI设计模板 (6)
4.2.2 GUI设计窗口 (6)
4.2.3 GUI设计窗口的基本操作 (6)
4.2.4 语音的录入与打开 (9)
4.3课程设计的软件实现 (9)
4.3.1语音信号的短时谱 (9)
4.3.2 自相关方法估计语音信号的声道参数 (10)
4.3.3 基音周期检测 (12)
4.4 GUI实验箱操作界面设计 (14)
第五章总结与心得体会 (15)
参考文献 (16)
第一章绪论
1.1课程设计的目的及意义
目的:通过课程设计,使我们加强对MATLAB和语音的认识,能够实际操作处理语音信号,并能够应用MATLAB设计GUI界面。能够学会搜集资料,做方案比较,设计出更加完美的界面。
意义:进一步提高分析解决问题的能力,创造一个独立完成实验的机会,锻炼分析解决问题能力,实现由课本知识向实际能力的转化,加深对基本原理的了解。
1.2设计要求
1.基本要求:本次课程设计要求利用MATLAB对语音信号进行数字信号处理和分析,要求学生采集语音信号后,在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。
2.基本教学要求:每组一台电脑(附话筒和耳机),电脑安装MATLAB7.1版本以上软件。
1.3 研究内容
1.理论依据
根据设计要求分析系统功能,掌握设计中所需理论(采样频率、采样位数的概念,采样定理;时域信号的FFT分析;数字滤波器设计原理和方法,各种不同类型滤波器的性能比较),阐明设计原理。
2.信号采集
采集语音信号,并对其进行FFT频谱分析,画出信号的时域波形图和频谱图。3.构造受干扰信号并对其进行FFT频谱分析
对所采集的语音信号加入干扰噪声,对语音信号进行回放,感觉加噪前后声音的变化,分析原因,得出结论。并对其进行FFT频谱分析,比较加噪前后语音信号的波形及频谱,对所得结果进行分析,阐明原因,得出结论。
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4.数字滤波器设计
根据待处理信号特点,设计合适数字滤波器,绘制所设计滤波器的幅频和相频特性。
5.信号处理
用所设计的滤波器对含噪语音信号进行滤波。对滤波后的语音信号进行FFT频谱分析。画出处理过程中所得各种波形及频谱图。
对语音信号进行回放,感觉滤波前后声音的变化。比较滤波前后语音信号的波形及频谱,对所得结果和滤波器性能进行频谱分析,阐明原因,得出结论。
6.设计图形用户界面
设计处理系统的用户界面,在所设计的系统界面上可以选择滤波器的参数,显示滤波器的频率响应,选择信号等。
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第二章语音信号处理理论基础
语音检测算法是现在语音信号处理研究的一个热点。近些年来,语音信号处理技术伴随着人们对通讯技术升级的需求得到了迅猛的发展。IP电话已经走向大规模产业化应用,并以其低廉的成本和满意的话音质量成为通讯供应商竞争的利器,大有取代传统电话的趋势。
语音识别技术也已经实现了与说话者无关的大词汇量连续语音识别,并试图从试验研究走向商用。说话者识别技术作为一个新一代的门禁安防技术也已经出现商业应用。很多单工的通讯设备可以通过语音检测技术的应用实现收发状态的自动转换而以比较小的代价达到双工设备的功能。语音检测技术作为这些语音处理算法中的核心预处理单元,成为这些技术能否走向成熟商业应用的关键技术之
一。实际通讯环境中会遇到各种不同类型、不同强度的噪声。它们各自在时域或频域中有互不相同的特点,没有一致的统计参数。
语音信号本身也是一个时变的复杂信号。不同的语言,不同的音位(语音中的最小发声单位)各不相同。总之,实际中的噪声和语音信号都是复杂的时变信号。如果不是面向特定背景噪声的应用,通过寻找噪声的共同特征以构建一个噪声信号与语音信号的区分函数是不现实的。语音信号处理本身是一个涉及到传统数字信号处理、统计信号处理、模式识别与建模、发声学、语音语言学等多学科的综合技术。论文在前人研究的基础上,从语音信号的形制机理出发,对语音信号中的基本成分—轻音和浊音的特征进行了深入的研究。Source-Filter模型在语音信号建模中有着广泛的应用,论文在基于Source-Filter模型求取语音信号的LPC谱