(完整版)语音信号分析与处理系统设计
语音信号分析处理系统
河北科技大学课程设计报告学生姓名：学号：专业班级：通信工程课程名称：数字信号处理课程设计学年学期2015——2016学年第二学期指导教师：张秀清2016年6月课程设计成绩评定表目录一、设计题目............................... - 1 -二、设计目的............................... - 1 -三、设计原理............................... - 1 -四、实现方法............................... - 1 -五、设计内容及要求................... - 2 -六、实施结果............................... - 2 -七、设计体会............................. - 10 -一、设计题目语音信号分析处理系统二、设计目的（1）了解音频信号的频率成分；本课程设计要求掌握 MATLAB 语言特性、数学运算和图形表示；掌握 MATLAB 程序设计方法在信息处理方面的一些应用；掌握在 Windows 环境下，利用 MATLAB 进行语音信号采集与处理的基本方法。
（2）采集一段音频语音进行FFT频谱分析；本课程设计分为基础与综合设计题目，其中基础题目为 MATLAB 基本训练（必做）；对于综合设计题，需按照任务书要求，对设计过程所进行的有关步骤进行理论分析，并对完成的设计作出评价，总结自己整个设计工作中的经验教训、收获；在课设最后一天提交课程设计报告，报告必须按照统一格式打印，装订成册。
三、设计原理利用Windows下的录音机,录制一段语音,存为1.WAV的文件。
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。
首先画出语音信号的时域波形;然后对语音号进行快速傅里叶变换（FFT变换）,得到信号的频谱特性，分析语音信号频谱。
语音信号处理(很好很全)
摘要语音是人类获取信息的重要来源和利用信息的重要手段。
语音信号处理是一门发展十分迅速、应用非常广泛的前沿交叉学科，同时又是一门跨学科的综合性应用研究领域和新兴技术。
现代语音信号系统包括语音信号采集单元和语音信号处理单元，本论文确定了相应的处理芯片：TMS320C5402DSP和TLCAD50C芯片。
但语音信号处理有两个需要解决的问题，语音信号的时变性，和直接进行傅里叶变换其运算量相当大。
其解决措施是加窗函数和运用快速傅里叶变换（即FFT）。
本论文关于这部分的软件设计是在Code Composer Studio（简称CCS）环境下进行的。
本论文的结构是先介绍语音信号处理单元和语音信号采集单元，然后简单介绍语音信号处理系统的硬件电路，最后在CCS环境下进行语音信号的频谱分析。
关键词：语音信号，时变性，窗函数，FFT，DSP，CCSABSTRACTThe speech is the importance source and way of obtain information and make use of the information .The speech signal processing is a development very quick, application very extensive of front follow to cross an academics, in the meantime again is a door across an academics of comprehensive sex application study realm and newly arisen technique.The speech signal system include speech signal to collect unit and the processing unit of the speech signal, this thesis assurance correspond of processing chip:DSP and the TLCAD50 C chip of the TMS320 C5402.But speech signal processing have two problem that need to be solve, because of it hour change sex can't carry on leaf's transformation in the Fu, with direct carry on leaf's transformation in the Fu it operation quantity equal big.Its solving measure is to add window function and usage fast leaf's transformation in the Fu.(namely FFT)The software design carry on under the Studio(brief name CCS) environment of the Code Composer, the CCS is a TI company for the TMS320 series DSP software development release of integration development environment.The structure of this thesis is unit and speech signal of the signal processing of the introduction speech to collect unit first, then simple introduction speech signal processing system of hardware electric circuit, end carry on the frequency chart of speech signal analysis under the CCS environment.Keywords:The speech signal, hour change sex, window function, FFT, DSP, CCS目录1．绪论 ........................................................................................ 错误！未定义书签。
信号与系统课程设计-语音信号处理系统设计模板
课题三语音信号处理系统设计一、本课题的目的本设计课题主要研究语音信号抽样和恢复的软硬件实现方法、滤波器的设计及应用。
通过完成本课题的设计，拟主要达到以下几个目的：1．通过硬件实验观察连续时间信号抽样及恢复的波形特点。
加深理解时域抽样定理的内容。
2．掌握利用MATLAB实现连续时间信号抽样及恢复的基本原理和方法。
3．掌握利用MATLAB分析模拟及数字系统时域、频域特性的方法；4．了解模拟滤波器系统的设计方法、基于运算电路的模拟系统有源实现方法；通过实验平台掌握模拟系统的频率特性测试方法。
5．熟悉由模拟滤波器转换为数字滤波器的原理。
6．掌握数字滤波器的设计方法。
通过设计具体的滤波器掌握滤波器设计方法、步骤。
7．了解数字滤波器的应用，了解语音信号的频率特性。
8．培养学生运用所学知识分析和解决实际问题的能力。
二、课题任务设计一个语音信号处理系统，实现对语音信号的抽样、滤波、频谱分析以及信号的回复。
要求通过硬件实验掌握其电路工作原理、测试方法以及数据处理方法，根据系统的设计技术指标通过程序设计实现系统仿真。
硬件部分：1．利用信号与系统实验箱实现信号的抽样和恢复。
2．利用信号与系统实验箱熟悉四阶巴特沃思滤波器（或切比雪夫滤波器）的工作原理并观察记录各型滤波器的幅频特性。
软件部分：1．根据抽样定理及语音信号频谱范围设计一个最小3阶模拟滤波器对语音信号进行预滤波，用直接、级联或并联结构实现所设计系统，对系统的时域、频域特性进行仿真测试，对结果进行分析比较。
（要求保留4000Hz以内频率的信号，可采用巴特沃斯或者切比雪夫滤波器）2.设计一个系统，要求：（1）实现连续信号的抽样。
（2）针对语音信号频谱及噪声频率，设计巴特沃思数字滤波器（或切比雪夫滤波器）滤除噪声，进行频谱分析并与原始信号进行比较。
（3）由滤波后信号恢复出连续信号，进行谱分析并进行回放。
3. 利用MA TLAB软件的系统仿真功能(Simulink)实现系统工作过程的仿真测试，并对其结果加以分析。
基于语音信号处理的智能语音交互系统设计
基于语音信号处理的智能语音交互系统设计智能语音交互系统是当前智能家居、智能办公、智能医疗等领域发展的一个热门方向。
它的主要功能是通过语音识别和语音合成技术实现人机交互，使人类通过自然的语音交流方式与计算机进行互动。
本文将从语音信号处理的角度对智能语音交互系统进行设计分析。
一、语音信号的采集语音信号的采集是智能语音交互系统的第一步。
采集到的语音信号必须具备较高的准确性和清晰度，这是确保后续语音处理技术实现良好性能的重要前提。
目前，常用的语音信号采集方法有两种，一种是使用麦克风采集，另一种是使用电话网络采集。
对于智能语音交互系统来说，使用麦克风采集更为常见。
为了保证语音信号的质量，需选用高质量的麦克风，并将其安装在合适的位置，消除环境噪声和回声的干扰。
二、语音信号的数字化与声学特征提取采集到样本的语音信号需要进行数字化处理，并从中提取出有效的声学特征，如音调、声音强度、音频频率等。
数字化是将模拟语音信号转化为数字信号的过程，一般使用模数转换器实现。
声学特征提取则需要运用信号处理技术，如傅里叶变换、小波变换、自相关分析等。
以傅里叶变换为例，它可以将复杂的声音信号分解为基本频率，从而提取出音调、频率等信息。
三、语音信号的识别语音信号的识别是智能语音交互系统的核心技术。
通常采用的方法是将数字化的语音信号输入到模型中进行分析，从而识别出该语音所包含的文字信息。
语音识别技术主要有两种，一种是基于模板匹配的方法，另一种是基于统计模型的方法。
模板匹配方法是通过比较输入语音信号与储存的模板语音信号的差异程度，从而进行识别。
其优点在于精确度高，实现简单。
但缺点是对于不同发音者，识别准确度较低。
统计模型方法则是将语音信号看做随机过程，通过对大量语音文本的训练，建立起语音信号与文字之间的映射关系，在识别时利用该模型来进行推理。
该方法的准确率高，适用性强。
四、语音信号的合成语音信号的合成是指将文字信息转化成自然语音的过程。
智慧语音分析系统设计方案
智慧语音分析系统设计方案智慧语音分析系统是一种基于人工智能技术的系统，可以通过语音识别、自然语言理解和机器学习等技术，对用户的语音进行分析和处理，从而实现语音交互和语音控制。
下面是一个智慧语音分析系统设计方案：1. 系统架构设计：- 前端采用语音输入设备，如麦克风，用于接收用户的语音输入。
- 语音输入会经过语音识别模块，将语音信号转换为文本。
- 文本数据会经过自然语言理解模块，进行语义解析和意图识别。
- 通过对意图识别结果的处理，可以得到相应的系统动作和回答。
- 系统的动作和回答通过语音合成模块转化为语音信号，并通过声音输出设备，如扬声器，反馈给用户。
2. 语音识别模块设计：- 语音识别是系统中的核心技术，可以采用深度学习模型，如长短时记忆网络（LSTM）或卷积神经网络（CNN）。
- 训练语音识别模型需要大量带标签的语音数据集，可以利用现有语音数据集进行预训练，并通过迁移学习的方法进行微调。
- 语音识别模型需要进行实时推理，因此需要在设计时考虑模型的计算效率和内存占用。
3. 自然语言理解模块设计：- 自然语言理解是将用户的文本输入转化为机器可以理解的表示形式，通常包括语法分析、语义分析和意图识别等任务。
- 可以采用模板匹配、规则推理或机器学习方法来实现自然语言理解。
- 意图识别是自然语言理解的关键任务，可以采用基于统计的方法，如最大熵模型或隐马尔可夫模型，或者采用基于深度学习的方法，如循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。
4. 语音合成模块设计：- 语音合成是将系统的动作和回答转化为语音信号的过程。
- 可以采用基于规则的方法，如将文本分割为音素，并将音素转化为音频信号。
- 也可以采用基于深度学习的方法，如循环神经网络（RNN）或生成对抗网络（GAN），通过训练模型生成语音波形。
5. 数据处理和存储设计：- 系统需要处理大量的语音数据和文本数据，因此需要设计合适的数据处理和存储方案。
- 可以采用分布式数据存储和处理技术，如Hadoop 和Spark，来实现高性能和可扩展的数据处理。
语音信号分析与处理方法综述
语音信号分析与处理方法综述语音信号是人类交流中重要的组成部分，语音信号分析与处理是一项非常重要的研究方向。
语音信号分析与处理技术可以被应用于语音识别、语音合成、语音增强、语音鉴别等领域，为人类提供更高效、高质量的语音交流体验。
本文将综述语音信号分析与处理的方法，包括基本概念和基础知识，语音信号的预处理、特征提取与分类等技术，以及目前应用较广泛的语音识别和语音合成技术。
本文还将介绍这些技术的理论基础、算法和应用案例。
一. 语音信号的基本概念和基础知识语音信号是人类通过声音来进行交流的信号，包含语音的各种音节和声调信息。
在语音信号分析与处理中，需要掌握语音信号的基本概念和基础知识。
在语音信号中，有许多不同的声音成分和噪声成分，语音信号预处理技术采取一系列措施来消除这些噪声，提高语音信号的质量。
例如，预处理技术包括消噪、滤波、去混响等技术。
二. 语音信号的预处理技术语音信号预处理技术包括噪声去除、滤波、去混响等技术。
这些技术可以帮助清除语音信号中的杂音和噪声，提高语音信号的可读性和质量。
噪声去除技术是预处理语音信号中最常用和最简单的技术。
这种技术采用滤波器、降噪器等设备或软件来消除语音信号中的杂音和噪声。
滤波技术是在语音信号中过滤特定频率成分的一种技术，这可以将一些不必要的频率成分去除，使语音信号更加清晰。
滤波依据的原理是，去除不相关信号的频率成分，使有用信号能够更好地被保留。
去混响技术是将混响（残留回响）去除的技术。
在语音信号分析与处理中，经常需要去除混响，因为混响会导致语音信号的低频部分（主要是语音信号中的音节）发生失真，降低语音信号的质量。
三. 语音信号特征提取语音信号的特征提取是将语音信号转化为一种易于分析和识别的数据结构或特征向量的过程。
一些常用的语音信号特征提取方法包括短时能量、过零率、梅尔倒谱系数等。
短时能量是一种用于计算语音信号能量的技术。
通过计算语音信号每个短时间内的总能量，可以得出一个很好的特征向量。
语音信号分析与识别系统设计
语音信号分析与识别系统设计一、引言随着计算机技术的发展，语音信号分析与识别系统越来越广泛地应用于现代社会的各个领域，如通信、安全、医疗等。
语音信号分析与识别系统能够从语音信号中提取有用的信息，并自动地对语音信号进行识别和分类，从而实现人与计算机之间的语音交互。
本文将介绍语音信号分析与识别系统的设计。
首先，我们将详细探讨语音信号的特点和处理方式。
然后，我们将分析语音信号分析与识别系统的设计流程和组成部分。
最后，我们将介绍如何评估语音信号分析与识别系统的性能。
二、语音信号的特点与处理方式语音信号是一种非常复杂的信号，其特点主要包括以下几点：1. 频谱分布随时间变化。
语音信号的频谱分布随时间变化，这意味着在不同的时间段内需要对语音信号进行不同的处理。
2. 语音信号包含大量的噪音。
语音信号经常会受到各种外界干扰，如噪声、房间谐振、回声等。
3. 语音信号的动态范围很大。
语音信号的动态范围通常大于15位，这意味着在数字化处理之前需要进行压缩处理。
针对语音信号的特点，常见的处理方式包括以下几种：1. 预加重。
为了解决语音信号频谱分布随时间变化的问题，可以采用预加重技术对语音信号进行预处理。
2. 滤波。
滤波是减少语音信号中噪声的重要手段。
常用的滤波方法包括高通滤波、低通滤波等。
3. 动态范围压缩。
语音信号的动态范围很大，因此需要进行压缩处理。
动态范围压缩技术可以将语音信号的高幅度部分的动态范围压缩到合理的范围内。
三、语音信号分析与识别系统的设计流程在语音信号分析与识别系统的设计中，通常包括以下流程：1. 预处理。
通过预处理可以去除干扰和噪声，同时将语音信号从时域转换到频域。
2. 特征提取。
提取语音信号的一些重要特征，如梅尔倒频谱系数、过零率、短时能量等。
3. 模型训练。
根据提取的特征，通过机器学习等方法训练出语音识别模型。
4. 语音识别。
通过训练的模型对未知的语音信号进行识别。
四、语音信号分析与识别系统的组成部分语音信号分析与识别系统通常包括以下几个组成部分：1. 麦克风。
语音处理系统课程设计
语音处理系统课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解语音处理系统的基本概念，掌握语音信号的数字化处理过程；2. 学生能够描述不同类型的语音信号处理技术，如声音识别、语音合成、语音增强等；3. 学生能够解释语音处理技术在日常生活和工业应用中的重要性。
技能目标：1. 学生能够运用所学知识，使用编程工具设计简单的语音识别或语音合成程序；2. 学生能够通过实验和项目实践，分析并解决语音信号处理中遇到的问题；3. 学生能够运用团队协作和沟通技巧，共同完成语音处理系统的设计与实现。
情感态度价值观目标：1. 学生对语音处理产生兴趣，培养主动探索新技术、新方法的积极态度；2. 学生在实验和项目过程中，培养勇于尝试、面对挑战的信心和毅力；3. 学生能够认识到语音处理技术在促进社会发展、服务人民生活中的重要作用，树立正确的技术价值观。
本课程针对高年级学生，结合学科特点和教学要求，注重理论与实践相结合，提高学生的动手能力和创新能力。
通过本课程的学习，使学生能够掌握语音处理的基本原理，具备实际应用能力，并在此基础上培养良好的团队合作精神和价值观。
二、教学内容1. 语音信号基本概念：包括声音的产生、传播和接收，语音信号的时域和频域分析，语音信号的数字化表示。
- 教材章节：第一章 语音信号处理基础2. 语音信号处理技术：涵盖声音识别、语音合成、语音增强等技术的原理及其应用。
- 教材章节：第二章 语音信号处理技术3. 语音处理编程实践：利用编程工具（如Python、MATLAB等），设计简单的语音识别或语音合成程序。
- 教材章节：第三章 语音处理编程实践4. 语音处理系统设计与实现：结合实际项目，分析并解决语音信号处理中的问题，完成系统设计与实现。
- 教材章节：第四章 语音处理系统设计与实现5. 语音处理应用案例分析：分析典型语音处理应用案例，如智能助手、语音翻译等，了解其技术原理和实际应用。
- 教材章节：第五章 语音处理应用案例本教学内容根据课程目标制定，注重科学性和系统性。
《信号与系统》课程设计——语音信号的分析和处理
《信号与系统》课程设计——语音信号的分析和处理第一篇：《信号与系统》课程设计——语音信号的分析和处理《信号与系统》课程设计——语音信号的分析和处理【设计题目】基于时频域的分析方法对语音信号进行分析和处理【设计目标】尝试对语音信号进行时频域分析和处理的基本方法【设计工具】MATLAB 【设计原理】通过MATLAB的函数wavread()可以读入一个.wav格式的音频文件，并将该文件保存到指定的数组中。
例如下面的语句（更详细的命令介绍可以自己查阅MATLAB的帮助）中，将.wav读入后存放到矩阵y中。
y = wavread('SpecialEnglish.wav');对于单声道的音频文件，y只有一行，即一个向量；对于双声道的音频文件，y有两行，分别对应了两个声道的向量。
我们这里仅对一个声道的音频进行分析和处理即可。
注意：.wav文件的采样频率为44.1KHz，采样后的量化精度是16位，不过我们不用关心其量化精度，因为在MATLAB读入后，已将其转换成double型的浮点数表示。
在获得了对应音频文件的数组后，我们可以对其进行一些基本的分析和处理。
可以包括：1、对语音信号进行频域分析，找到语音信号的主要频谱成分所在的带宽，验证为何电话可以对语音信号采用8KHz的采样速率。
2、分析男声和女声的差别。
我们知道男声和女声在频域上是有些差别的，一般大家都会认为女声有更多高频的成分，验证这种差别。
同时，提出一种方法，能够对一段音频信号是男声信号、还是女声信号进行自动的判断。
3、语音与乐器音频的差别。
比较语音信号与乐器音频信号的差别，尤其是在频域上的差别。
4、.wav文件的采样速率为44.1KHz，仍然远远高于我们通常说的语音信号需要的频谱宽度，例如在电话对语音信号的采样中，我们仅仅使用8KHz的采样速率。
对读入的音频数据进行不同速率的降采样，使用wavplay()命令播放降采样后的序列，验证是否会对信号的质量产生影响。
基于MATLAB的语音信号分析与处理系统的设计
数字信号处理大作业基于MATLAB的语音信号分析与处理系统的设计班级：物联网1401学号：姓名：zk目录一、设计目的 (2)二、设计内容及要求 (2)2.1设计内容 (2)2.2设计要求 (3)三、详细设计过程 (3)3.1语音信号的采集 (3)3.2 原始语音信号的时域频域分析 (3)3.3原始语音信号加噪 (5)3.4设计滤波器 (6)3.5 MATLAB语音信号处理界面设计 (8)3.6 利用C语言得出声音带宽 (11)四、调试结果 (11)五、结论 (12)参考文献 (13)一、设计目的综合运用数字信号处理的理论知识进行频谱分析和滤波器设计，通过理论推导得出相应结论，再利用 MATLAB和C语言作为编程工具进行计算机实现，从而加深对所学知识的理解，建立概念。
二、设计内容及要求2.1设计内容①录制一段自己的语音信号（我是物联网1401班的张坤），并对录制的信号进行采样。
②画出采样后语音信号的时域波形和频谱图。
③给定滤波器的性能指标，采用窗函数法或双线性变换设计滤波器，并画出滤波器的频率响应。
④利用设计的滤波器对采集的语音信号进行滤波，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。
⑤用 MATLAB 设计一信号处理系统界面。
⑥利用C语言对录制语音信号进行FFT变换（取其中的1024进行），计算出自己声带的带宽。
2.2设计要求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。
⑥学会用C语言进行FFT程序的编写和算法效果的仿真。
三、详细设计过程3.1语音信号的采集利用PC 机上的声卡和Windows 操作系统实现语音信号的的采集。
语音信号分析与处置系统设计
superimposition white noise, chooses one kind of filter which designs after to superimpose the white noise the pronunciation signal to carry on processing, filters the white noise, after MATLAB simulation environment output signal and filter spectrograph.Key words Pronunciation signal analyzing；Pronunciation signal processing；Digital filter；MATLAB目录1 绪论 (1)2 语音信号分析与处置系统概述 (2)语音信号 (2)2.1.1 语音信号介绍 (2)2.1.2 语音信号产生 (2)语音信号的分析 (2)3 MATLAB简介 (4)什么是MATLAB (4)MATLAB的特点 (4)MATLAB编程 (5)N维曲线图 (5)4 数字信号滤波器分类、原理及传统设计 (6)数字滤波器的分类 (6)数字滤波器的原理 (7)数字滤波器设计方式概述 (8)4.3.1 滤波器的功能 (9)4.3.2 滤波器的要紧参数 (9)4.3.3 滤波器的阶数 (9)4.3.4 滤波器的传统设计 (9)5 基于MATLAB的数字滤波器的设计 (15)数字滤波器的界面设计 (15)5.1.1 FDATool的介绍 (15)5.1.2 数字滤波器的界面设计 (15)数字滤波器的程序设计 (17)5.2.1 FIR滤波器的设计 (17)5.2.2 IIR滤波器的设计 (20)数字滤波器的设计实例 (21)5.3.1 低通滤波器设计 (22)5.3.2 高通滤波器设计 (22)5.3.3 带通滤波器设计 (23)6 基于MATLAB语音信号的分析与处置 (24)信号图形输出 (24)语音信号滤波 (25)6.2.1 IIR数字滤波器滤波 (25)6.2.2 FIR数字滤波器滤波 (28)语音信号加入白噪声后的分析和处置 (29)6.3.1 输入信号波形输出 (29)6.3.2 信号加高斯白噪声后的分析与滤波 (30)数据分析及总结 (34)7 数字信号处置技术进展新趋势 (36)什么是DSP芯片 (36)DSP芯片的应用 (36)终止语 (38)参考文献 (39)致谢 (40)1 绪论语音处置是目前信息学领域的研究热点和难点，其任务是研究如何利用信号处置技术研究语音信号，使以后的运算机“能听会说”。
语音信号分析的课程设计
语音信号分析的课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解并掌握语音信号的基础知识和分析方法，包括语音信号的时域、频域特性。
2. 学习并识别不同语音特征参数，如振幅、频率、共振峰等，及其在语音信号分析中的应用。
3. 掌握语音信号的数字化过程，理解采样、量化等基本概念。
技能目标：1. 能够运用所学知识，使用软件工具对语音信号进行基本分析，如绘制频谱图、语谱图。
2. 培养学生通过分析语音信号，识别和改进语音质量的能力，例如去噪、增强等。
3. 能够设计简单的语音信号处理程序，提高解决实际问题的能力。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对语音信号分析的兴趣，激发其探索声音世界的热情。
2. 增强学生的团队协作意识，通过小组合作完成任务，学会相互尊重和沟通。
3. 通过对语音信号处理的学习，引导学生关注其在生活中的应用，如智能助手、语音识别等，培养学生的创新意识和实践能力。
本课程针对高年级学生，结合其已具备的基础知识和抽象思维能力，设计具有挑战性和实用性的教学内容。
课程性质偏重理论与实验相结合，强调在理论学习的基础上，通过实际操作加深理解，达到学以致用的目的。
在教学过程中，注重引导学生主动探究，激发学习兴趣，培养学生解决实际问题的能力。
通过具体的学习成果分解，使学生在知识、技能和情感态度价值观方面得到全面提升。
二、教学内容1. 语音信号基础概念：包括语音信号的物理特性、心理声学基础，介绍声音的产生、传播和接收过程。
教材章节：第一章 语音信号概述内容列举：声音的三要素、声波图、听觉特性。
2. 语音信号的数字化：讲解采样、量化、编码等基本概念，以及语音信号在计算机中的表示方法。
教材章节：第二章 语音信号的数字化内容列举：采样定理、量化方法、编码技术。
3. 语音信号的时频分析：介绍短时傅里叶变换、语谱图等分析方法，以及如何提取语音信号的频域特征。
教材章节：第三章 语音信号的时频分析内容列举：短时傅里叶变换、语谱图、频谱特征提取。
语音信号分析与处理技术
语音信号分析与处理技术语音信号是人类日常交流的重要方式之一，是信息交流和社交活动不可或缺的一部分。
因此，对于语音信号的分析和处理技术的研究具有非常重要的意义。
语音信号处理技术广泛应用于语音识别、语音合成、语音增强、音频编码等领域。
一、语音信号的特征分析语音信号是一种时间和频率的交叉信号，因此，对于语音信号的分析首先要对其进行频域和时域分析。
1.1 时域分析时域分析是将信号分解为相邻时刻的振幅和相位的变化。
时域分析的主要方法是进行窗口函数分析。
常用的窗口函数有矩形窗、汉宁窗、海宁窗、Hamming窗等，窗口函数的选择取决于分析信号的性质。
例如，当信号的重点在时域中的相关性时，计算时输入的窗口函数通常是矩形窗；当需要打包使用的声音时，通常选择海宁窗。
1.2 频域分析频域分析是将语音信号分解为频率块和其振幅的变化。
频域分析的主要方法是通过傅里叶变换将信号转化为频率表示。
在频域分析中，常用的指标包括频率谱、频率曲线和傅里叶系数等。
傅里叶系数的使用能很好地描述信号的频率成分，而且可以用于合成声音的频率表示。
而频率曲线则主要适用于掌握声音的过渡特性。
二、语音信号的处理技术2.1 声音增强声音增强是指通过处理技术，对有噪声的语音信号进行低噪声处理和消除噪声信号。
声音增强的原理是把信号分成干净的声音和噪声两个部分，然后对噪声进行滤波或抑制。
在语音信号增强技术中，常用的技术包括算法去噪、谱减法等。
算法去噪是根据噪声特殊的相关关系，来推测信号的特殊性质。
而谱减法则是基于最小化信号频谱变化来减少噪声信号。
2.2 语音识别语音识别是将说话人的语音转换为文字或机器指令。
语音识别技术在人机交互中发挥着极为重要的作用。
语音识别的基本原理是语音信号的特征提取和建模。
通过将语音数据转换为数字信号，并从数字数据中提取特征，进而应用分类器来实现识别。
常用的语音识别技术包括基于高斯混合模型（GMM）的识别技术、基于隐马尔可夫模型（HMM）的识别技术等。
对语音信号进行分析及处理.
一、设计目的1.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；使自身对信号的采集、处理、传输、显示和存储等有一个系统的掌握和理解；2.增强应用Matlab语言编写数字信号处理的应用程序及分析、解决实际问题的能力；3．培养自我学习的能力和对相关课程的兴趣；二、设计过程1、语音信号的采集采样频率，也称为采样速度或者采样率，定义了每秒从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数，它用赫兹（Hz）来表示。
采样位数可以理解为声卡处理声音的解析度。
这个数值越大，解析度就越高，录制和回放的声音就越真实采样定理又称奈奎斯特定理，在进行模拟/数字信号的转换过程中，当采样频率fs不小于信号中最高频率fm的2倍时，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。
利用Windows下的录音机，录制了一段发出的声音，内容是“数字信号”，时间在3 s内。
接着在D盘保存为WAV格式，然后在Matlab软件平台下．利用函数wavread对语音信号进行采样，并记录下了采样频率和采样点数，在这里我们还通过函数sound引入听到采样后自己所录的一段声音。
[x1,fs,bits]=wavread('E:\数字信号.wav'); %读取语音信号的数据，赋给变量x1，返回频率fs 44100Hz，比特率为16 。
2 、语音信号的频谱分析（1）首先画出语音信号的时域波形；程序段：x=x1(60001:1:120000); %截取原始信号60000个采样点plot(x) %做截取原始信号的时域图形 title('原始语音采样后时域信号'); xlabel('时间轴 n'); ylabel('幅值 A');（2）然后用函数fft 对语音号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性；y1=fft(x,6000); %对信号做N=6000点FFT 变换 figure(2)subplot(2,1,1),plot(k,abs(y1)); title('|X(k)|');ylabel('幅度谱');subplot(2,1,2),plot(k,angle(y1)); title('arg|X(k)|'); ylabel('相位谱');（3）产生高斯白噪声，并且对噪声进行一定的衰减，然后把噪声加到信号中，再次对信号进行频谱特性分析，从而加深对频谱特性的理解；d=randn(1,60000); %产生高斯白噪声 d=d/100; %对噪声进行衰减 x2=x+d; %加入高斯白噪声3、设计数字滤波器(1)IIR 低通滤波器性能指标通带截止频Hz f c 1000=，阻带截止频率Hz f st 1200=，通带最大衰减dB 11=δ，阻带最小衰减dB 1002=δ。
实验二语音信号分析与处理2010
实验二语音信号分析与处理2010第一篇：实验二语音信号分析与处理2010实验一语音信号分析与处理学号姓名注：1）此次实验作为《数字信号处理》课程实验成绩的重要依据，请同学们认真、独立完成，不得抄袭。
2）请在授课教师规定的时间内完成；3）完成作业后，请以word格式保存，文件名为：学号+姓名4）请通读全文，依据第2及第3 两部分内容，认真填写第4部分所需的实验数据，并给出程序内容。
1.实验目的(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MATLAB设计FIR和IIR滤波器的方法及应用(4)学会用MATLAB对语音信号的分析与处理方法2.实验内容录制一段自己的语音信号，对录制的语音信号进行采样，画出采样后语音信号的时域波形和频谱图，确定语音信号的频带范围；使用MATLAB产生白噪声信号模拟语音信号在处理过程中的加性噪声并与语音信号进行叠加，画出受污染语音信号的时域波形和频谱图；采用双线性法设计出IIR滤波器和窗函数法设计出FIR滤波器，画出滤波器的频响特性图；用自己设计的这两种滤波器分别对受污染的语音信号进行滤波，画出滤波后语音信号的时域波形和频谱图；对滤波前后的语音信号进行时域波形和频谱图的对比，分析信号的变化；回放语音信号，感觉与原始语音的不同。
3.实验步骤1）语音信号的采集与回放利用windous下的录音机或其他软件录制一段自己的语音（规定：语音内容为自己的名字，以wav格式保存，如wql.wav），时间控制再2秒之内，利用MATLAB提供的函数wavread对语音信号进行采样，提供sound函数对语音信号进行回放。
[y,fs,nbits]=wavread(file),采样值放在向量y中，fs表示采样频率nbits表示采样位数。
Wavread的更多用法请使用help命令自行查询。
2）语音信号的频谱分析利用fft函数对信号进行频谱分析3）受白噪声干扰的语音信号的产生与频谱分析①白噪声的产生：N1=sqrt（方差值）×randn(语音数据长度，2)（其中2表示2列，是由于双声道的原因）然后根据语音信号的频谱范围让白噪声信号通过一个带通滤波器得到一个带限的白噪声信号N2；带通滤波器的冲激响应为：hB（n）=ωc2πsinc(ωc2π(n-α))-ωc1πsinc(ωc1π(n-α))其中ωc1为通带滤波器的下截止频率，ωc2为通带滤波器的上截止频率。
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。
基于MATLAB的语音信号分析与处理系统的设计
数字信号处理大作业基于MATLAB的语音信号分析与处理系统的设计班级：物联网1401学号：姓名：zk目录一、设计目的 (2)二、设计内容及要求 (2)2.1设计内容 (2)2.2设计要求 (3)三、详细设计过程 (3)3.1语音信号的采集 (3)3.2 原始语音信号的时域频域分析 (3)3.3原始语音信号加噪 (5)3.4设计滤波器 (6)3.5 MATLAB语音信号处理界面设计 (8)3.6 利用C语言得出声音带宽 (11)四、调试结果 (11)五、结论 (12)参考文献 (13)一、设计目的综合运用数字信号处理的理论知识进行频谱分析和滤波器设计，通过理论推导得出相应结论，再利用 MATLAB和C语言作为编程工具进行计算机实现，从而加深对所学知识的理解，建立概念。
二、设计内容及要求2.1设计内容①录制一段自己的语音信号（我是物联网1401班的张坤），并对录制的信号进行采样。
②画出采样后语音信号的时域波形和频谱图。
③给定滤波器的性能指标，采用窗函数法或双线性变换设计滤波器，并画出滤波器的频率响应。
④利用设计的滤波器对采集的语音信号进行滤波，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。
⑤用 MATLAB 设计一信号处理系统界面。
⑥利用C语言对录制语音信号进行FFT变换（取其中的1024进行），计算出自己声带的带宽。
2.2设计要求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。
⑥学会用C语言进行FFT程序的编写和算法效果的仿真。
三、详细设计过程3.1语音信号的采集利用PC 机上的声卡和Windows 操作系统实现语音信号的的采集。
语音信号分析与处理系统设计
语音信号分析与处理系统设计语音信号分析与处理系统设计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。
信号处理是Matlab重要应用的领域之一。
本设计针对现在大部分语音处理软件内容繁多、操作不便等问题，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、变幅、傅里叶变换及滤波，程序界面简练，操作简便，具有一定的实际应用意义。
最后，本文对语音信号处理的进一步发展方向提出了自己的看法。
关键字：Matlab；语音信号；傅里叶变换；信号处理；目录1 绪论 (1)1.1课题背景及意义 (1)1.2国内外研究现状 (1)1.3本课题的研究内容和方法 (1)1.3.1 研究内容 (1)1.3.2 运行环境 (1)1.3.3 开发环境 (1)2 语音信号处理的总体方案 (2)2.1 系统基本概述 (2)2.2 系统基本要求 (2)2.3 系统框架及实现 (2)2.4系统初步流程图 (3)3 语音信号处理基本知识 (5)3.1语音的录入与打开 (5)3.2采样位数和采样频率 (5)3.3时域信号的FFT分析 (5)3.4数字滤波器设计原理 (6)3.5倒谱的概念 (6)4 语音信号处理实例分析 (7)4.1图形用户界面设计 (7)4.2信号的采集 (7)4.3语音信号的处理设计 (7)4.3.1 语音信号的提取 (7)4.3.2 语音信号的调整 (9)4.3.2.1 语音信号的频率调整 (9)4.3.2.2语音信号的振幅调整 (10)4.3.3 语音信号的傅里叶变换 (11)4.3.4 语音信号的滤波 (12)4.3.4.1 语音信号的低通滤波 (12)4.3.4.2 语音信号的高通滤波 (14)4.3.4.3 语音信号的带通滤波 (14)4.3.4.4 语音信号的带阻滤波 (15)4.4 语音信号的输出 (16)5 总结 (17)参考文献 (18)1 绪论语音是语言的声学表现，是人类交流信息最自然、最有效、最方便的手段。
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语音信号分析与处理系统设计语音信号分析与处理系统设计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。
信号处理是Matlab重要应用的领域之一。
本设计针对现在大部分语音处理软件内容繁多、操作不便等问题，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、变幅、傅里叶变换及滤波，程序界面简练，操作简便，具有一定的实际应用意义。
最后，本文对语音信号处理的进一步发展方向提出了自己的看法。
关键字：Matlab；语音信号；傅里叶变换；信号处理；目录1 绪论 (1)1.1课题背景及意义 (1)1.2国内外研究现状 (1)1. 3本课题的研究内容和方法 (2)1.3.1 研究内容 (2)1.3.2 运行环境 (2)1.3.3 开发环境 (2)2 语音信号处理的总体方案 (3)2.1 系统基本概述 (3)2.2 系统基本要求 (3)2.3 系统框架及实现 (3)2.4系统初步流程图 (4)3 语音信号处理基本知识 (6)3.1语音的录入与打开 (6)3.2采样位数和采样频率 (6)3.3时域信号的FFT分析 (6)3.4数字滤波器设计原理 (7)3.5倒谱的概念 (7)4 语音信号处理实例分析 (8)4.1图形用户界面设计 (8)4.2信号的采集 (8)4.3语音信号的处理设计 (8)4.3.1 语音信号的提取 (8)4.3.2 语音信号的调整 (10)4.3.2.1语音信号的频率调整 (10)4.3.2.2语音信号的振幅调整 (11)4.3.3语音信号的傅里叶变换 (12)4.3.4 语音信号的滤波 (13)4.3.4.1 语音信号的低通滤波 (13)4.3.4.2 语音信号的高通滤波 (15)4.3.4.3 语音信号的带通滤波 (15)4.3.4.4 语音信号的带阻滤波 (16)4.4 语音信号的输出 (17)5 总结 (18)参考文献 (19)致谢......................................... 错误!未定义书签。
1 绪论语音是语言的声学表现，是人类交流信息最自然、最有效、最方便的手段。
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。
1.1课题背景及意义语音信号处理是一门比较实用的电子工程的专业课程，语音是人类获取信息的重要来源和利用信息的重要手段。
通过语言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，它是创造和记载几千年人类文明史的根本手段，没有语言就没有今天的人类文明。
语音是语言的声学表现，是相互传递信息的最重要的手段，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，它是一门新兴的学科，同时又是综合性的多学科领域和涉及面很广的交叉学科。
1.2国内外研究现状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。
1.3本课题的研究内容和方法1.3.1 研究内容本论文主要介绍的是的语音信号的简单处理。
本论文针对以上问题，运用数字信号学基本原理实现语音信号的处理，在matlab7.0环境下综合运用信号提取，幅频变换以及傅里叶变换、滤波等技术来进行语音信号处理。
我所做的工作就是在matlab7.0软件上编写一个处理语音信号的程序，能对语音信号进行采集，并对其进行各种处理，达到简单的语音信号处理的目的。
1.3.2 运行环境运行环境主要介绍了硬件环境和软件环境。
硬件环境：① 处理器：Inter Pentium 166 MX 或更高② 内存：512MB或更高③ 硬盘空间：40GB或更高④ 显卡：SVGA显示适配器软件环境：操作系统：Window 98/ME/2000/XP1.3.3 开发环境开发环境主要介绍了本系统采用的操作系统、开发语言。
(1) 操作系统：Windows XP(2) 开发环境：Matlab 7.02 语音信号处理的总体方案2.1 系统基本概述图形用户界面（Graphical User Interface，简称 GUI，又称图形用户接口）是指采用图形方式显示的计算机操作用户界面。
与早期计算机使用的命令行界面相比，图形界面对于用户来说在视觉上更易于接受。
GUI的广泛应用是当今计算机发展的重大成就之一，他极大地方便了非专业用户的使用人们从此不再需要死记硬背大量的命令，取而代之的是可以通过窗口、菜单、按键等方式来方便地进行操作。
2.2 系统基本要求本文是用Matlab对含噪的的语音信号同时在时域和频域进行滤波处理和分析，在MATLAB应用软件下设计一个简单易用的图形用户界面（GUI），来解决一般应用条件下的各种语音信号的处理。
2.3 系统框架及实现1）语音信号的采集使用电脑的声卡设备采集一段语音信号，并将其保存在电脑中。
2）语音信号的处理语音信号的处理主要包括信号的提取、信号的调整、信号的变换和滤波等。
Ⅰ.语音信号的时域分析语音信号是一种非平稳的时变信号，它携带着各种信息。
在语音编码、语音合成、语音识别和语音增强等语音处理中无一例外需要提取语音中包含的各种信息。
语音信号分析的目的就在与方便有效的提取并表示语音信号所携带的信息。
语音信号分析可以分为时域和变换域等处理方法，其中时域分析是最简单的方法，直接对语音信号的时域波形进行分析，提取的特征参数主要有语音的短时能量，短时平均过零率，短时自相关函数等。
①提取：通过图形用户界面上的菜单功能按键采集电脑设备上的一段音频信号，完成音频信号的频率，幅度等信息的提取，并得到该语音信号的波形图。
②调整：在设计的用户图形界面下对输入的音频信号进行各种变化，如变化幅度、改变频率等操作，以实现对语音信号的调整。
Ⅱ.语音信号的频域分析信号的傅立叶表示在信号的分析与处理中起着重要的作用。
因为对于线性系统来说，可以很方便地确定其对正弦或复指数和的响应，所以傅立叶分析方法能完善地解决许多信号分析和处理问题。
另外，傅立叶表示使信号的某些特性变得更明显，因此，它能更深入地说明信号的各项红物理现象。
由于语音信号是随着时间变化的，通常认为，语音是一个受准周期脉冲或随机噪声源激励的线性系统的输出。
输出频谱是声道系统频率响应与激励源频谱的乘积。
声道系统的频率响应及激励源都是随时间变化的，因此一般标准的傅立叶表示虽然适用于周期及平稳随机信号的表示，但不能直接用于语音信号。
由于语音信号可以认为在短时间内，近似不变，因而可以采用短时分析法。
①变换：在用户图形界面下对采集的语音信号进行Fourier等变换，并画出变换前后的频谱图和变换后的倒谱图。
②滤波：滤除语音信号中的噪音部分，可采用低通滤波、高通滤波、带通滤波和帯阻滤波，并比较各种滤波后的效果。
3）语音信号的效果显示通过用户图形界面的输出功能，将处理后的信号的语音进行播放，试听处理后的效果。
2.4系统初步流程图图2.1列出了整个语音信号处理系统的工作流程：图2.1 语音信号处理系统的工作流程其中信号调整包括信号的幅度和频率的任意倍数变化。
如下图2.2图2.2 信号调整信号的滤波采用了四种滤波方式，来观察各种滤波性能的优缺点：图2.3 语音信号滤波的方式在以上三图中，可以看到整个语音信号处理系统的流程大概分为三步，首先要读入待处理的语音信号，然后进行语音信号的处理，包括信息的提取、幅度和频率的变换以及语音信号的傅里叶变换、滤波等；滤波又包括低通滤波、高通滤波、带通滤波和带阻滤波等方式。
最后对处理过的语音信号进行处理后的效果显示。
以上是本系统的工作流程，本文将从语音信号的采集开始做详细介绍。
3 语音信号处理基本知识3.1语音的录入与打开在MATLAB中，[y,fs,bits]=wavread('Blip',[N1 N2]);用于读取语音，采样值放在向量y中，fs表示采样频率(Hz)，bits表示采样位数。
[N1 N2]表示读取从N1点到N2点的值（若只有一个N的点则表示读取前N点的采样值）。
sound(x,fs,bits); 用于对声音的回放。
向量y则就代表了一个信号（也即一个复杂的“函数表达式”）也就是说可以像处理一个信号表达式一样处理这个声音信号。
3.2采样位数和采样频率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。
对于采样率来说你可以想象它类似于一个照相机，44.1kHz意味着音频流进入计算机时计算机每秒会对其拍照达441000次。
显然采样率越高，计算机摄取的图片越多，对于原始音频的还原也越加精确。
3.3时域信号的FFT分析FFT即为快速傅氏变换，是离散傅氏变换的快速算法，它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。