数字语音处理课程实验报告
数字音频的处理实践报告(2篇)
第1篇一、引言随着科技的不断发展，数字音频技术在各个领域得到了广泛应用。
数字音频处理是音频技术中的一个重要分支，它通过对音频信号进行数字化、压缩、解码、编辑、增强等操作，实现音频信息的存储、传输、播放和再现。
本文将结合实际操作，对数字音频处理技术进行实践报告，以期为相关领域的研究和开发提供参考。
二、实践目的1. 熟悉数字音频处理的基本概念和原理；2. 掌握数字音频处理软件的操作方法；3. 提高音频信号处理和编辑的能力；4. 了解数字音频处理在各个领域的应用。
三、实践内容1. 数字音频采集与转换（1）采集设备：使用笔记本电脑、麦克风等设备进行音频采集。
（2）采集软件：使用Audacity、Adobe Audition等软件进行音频采集。
（3）采集过程：将采集到的音频信号进行数字化处理，包括采样、量化等步骤。
2. 数字音频编辑（1）编辑软件：使用Audacity、Adobe Audition等软件进行音频编辑。
（2）编辑操作：包括剪辑、拼接、删除、复制、粘贴、调整音量等操作。
（3）编辑技巧：学习如何使用软件的特效功能，如降噪、均衡、混响等，对音频信号进行美化。
3. 数字音频压缩与编码（1）压缩算法：学习常用的音频压缩算法，如MP3、AAC、WMA等。
（2）编码软件：使用Audacity、Adobe Audition等软件进行音频编码。
（3）编码过程：对音频信号进行压缩，减小文件大小，提高传输效率。
4. 数字音频增强与修复（1）增强软件：使用Adobe Audition、iZotope RX等软件进行音频增强。
（2）增强操作：包括降噪、均衡、去噪、去抖等操作。
（3）修复技巧：学习如何修复损坏的音频文件，如修复静音、填补空白等。
5. 数字音频分析与处理（1）分析软件：使用MATLAB、Python等软件进行音频分析。
（2）分析过程：对音频信号进行频谱分析、时域分析等，提取有用信息。
（3）处理方法：根据分析结果，对音频信号进行相应的处理，如滤波、降噪等。
语音信号处理实验报告实验二
语音信号处理实验报告实验二一、实验目的本次语音信号处理实验的目的是深入了解语音信号的特性，掌握语音信号处理的基本方法和技术，并通过实际操作和数据分析来验证和巩固所学的理论知识。
具体而言，本次实验旨在：1、熟悉语音信号的采集和预处理过程，包括录音设备的使用、音频格式的转换以及噪声去除等操作。
2、掌握语音信号的时域和频域分析方法，能够使用相关工具和算法计算语音信号的短时能量、短时过零率、频谱等特征参数。
3、研究语音信号的编码和解码技术，了解不同编码算法对语音质量和数据压缩率的影响。
4、通过实验，培养我们的动手能力、问题解决能力和团队协作精神，提高我们对语音信号处理领域的兴趣和探索欲望。
二、实验原理（一）语音信号的采集和预处理语音信号的采集通常使用麦克风等设备将声音转换为电信号，然后通过模数转换器（ADC）将模拟信号转换为数字信号。
在采集过程中，可能会引入噪声和干扰，因此需要进行预处理，如滤波、降噪等操作，以提高信号的质量。
（二）语音信号的时域分析时域分析是对语音信号在时间轴上的特征进行分析。
常用的时域参数包括短时能量、短时过零率等。
短时能量反映了语音信号在短时间内的能量分布情况，短时过零率则表示信号在单位时间内穿过零电平的次数，可用于区分清音和浊音。
（三）语音信号的频域分析频域分析是将语音信号从时域转换到频域进行分析。
通过快速傅里叶变换（FFT）可以得到语音信号的频谱，从而了解信号的频率成分和分布情况。
（四）语音信号的编码和解码语音编码的目的是在保证一定语音质量的前提下，尽可能降低编码比特率，以减少存储空间和传输带宽的需求。
常见的编码算法有脉冲编码调制（PCM）、自适应差分脉冲编码调制（ADPCM）等。
三、实验设备和软件1、计算机一台2、音频采集设备（如麦克风）3、音频处理软件（如 Audacity、Matlab 等）四、实验步骤（一）语音信号的采集使用麦克风和音频采集软件录制一段语音，保存为常见的音频格式（如 WAV）。
语音课实验报告
实验名称：语音识别与合成实验实验时间：2023年4月15日实验地点：语音实验室一、实验目的1. 了解语音识别与合成的基本原理和过程。
2. 掌握语音识别与合成系统的搭建和调试方法。
3. 提高语音处理和语音识别的实践能力。
二、实验原理语音识别与合成技术是人工智能领域的一个重要分支，主要涉及语音信号处理、模式识别和自然语言处理等方面。
语音识别是将语音信号转换为相应的文本信息，而语音合成则是将文本信息转换为自然流畅的语音输出。
三、实验内容1. 语音信号采集实验采用麦克风采集语音信号，将采集到的语音信号进行预处理，包括去除噪声、归一化等操作。
2. 语音特征提取从预处理后的语音信号中提取特征，如梅尔频率倒谱系数（MFCC）、线性预测系数（LPC）等，为后续的语音识别和合成提供依据。
3. 语音识别利用训练好的语音识别模型对采集到的语音信号进行识别，将识别结果输出为文本信息。
4. 语音合成将识别出的文本信息转换为语音输出，包括合成语音的音调、音量、语速等参数的调整。
四、实验步骤1. 语音信号采集（1）连接麦克风，确保设备正常工作。
（2）打开录音软件，调整录音参数，如采样率、量化位数等。
（3）进行语音采集，确保采集到的语音信号清晰、无杂音。
2. 语音特征提取（1）对采集到的语音信号进行预处理，包括去除噪声、归一化等操作。
（2）提取语音特征，如MFCC、LPC等。
3. 语音识别（1）使用已有的语音识别模型进行训练，如使用隐马尔可夫模型（HMM）或深度学习模型。
（2）将训练好的模型应用于采集到的语音信号，进行语音识别。
4. 语音合成（1）使用语音合成引擎，如FreeTTS、MaryTTS等，将识别出的文本信息转换为语音输出。
（2）调整合成语音的音调、音量、语速等参数，使语音输出更自然。
五、实验结果与分析1. 实验结果本次实验成功采集了语音信号，并提取了相应的语音特征。
通过语音识别，识别出了采集到的语音信号对应的文本信息。
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本科实验报告课程名称：数字语音处理实验项目：语音短时平均能量的实现实验地点：跨越机房专业班级：学号：学生姓名：指导教师：年月实验一 语音短时平均能量的实现一、 实验目的1.熟悉Matlab 基本程序的运用。
2.充分理解取不同窗长时的语音短时平均能量的变化情况。
3.熟悉Matlab 编程语言在语音信号处理中的作用。
4.能够实现程序的重新编制。
二、 实验原理定义n 时刻某语音信号的短时平均能量nE 为：∑∑--=+∞-∞=-=-=nN n m m n m n w m x m n w m x E )1(22)]()([)]()([式中N 为窗长，可见短时平均能量为为一帧样点值的甲醛平方和。
特殊地，当窗函数为矩形窗时，有∑--==nN n m n m xE )1(2)(三、 实验要求1.实验前自己用Cool Edit 音频编辑软件录制声音“我到北京去”，并把它保存为.txt 文件。
2.编程实现不同矩形窗长N=50、100、200、800的短时平均能量。
3.用Matlab 画出不同窗长的短时平均能量的图形。
4.写出实验报告，分析实验结果。
四、 实验难点对采集到的语音阳电只进行分帧。
五、 实验条件计算机，Matlab 软件，2学时六、 实验步骤1.用Cooledit 读入语音“我到北京去”。
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.把保存的文件speech.txt 读入Matlab 。
fid=fopen('speech.txt','rt');x=fscanf(fid,'%f');fclose(fid);4.对采集到得语音样点值进行分帧。
分帧子程序为fra.mfunction f=fra(len,inc,x)fh=fix(((size(x,1)-len)/inc)+1)f=zeros(fh,len);i=1;n=1;while i<=fhj=1;while j<=lenf(i,j)=x(n);j=j+1;n=n+1;endn=n-len+inc;i=i+1;end5.对照取不同矩形窗N的短时平均能量，画出图形。
数字语音信号处理实验(学生).
数字语音信号处理实验指导书北方学院信息科学与工程学院电子教研室2014年1月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。
为了深入理解语音信号数字处理的基础理论、算法原理、研究方法和难点，根据数字语音信号处理教学大纲，结合课程建设的需求，我们编写了本实验参考书。
本参考书针对教学大纲规定的八个研究设计型实验，每个实验给出了参考程序，目的是起一个抛砖引玉的作用，学生在学习过程中，可以针对某一个实验进行延伸的创新学习，比如说，语音端点的检测、语音共振峰提取、基于HMM或DTW的有限词汇或大词汇的特定人、非特定人的语音识别、识别率的提高（如何提高有噪环境下的识别率）、以及编码问题等，同时在学习中还可深入思考如何将有关的方法在嵌入式系统或DSP下的实现问题等。
北京科技大学现代通信技术实验报告---语音信号数字处理
北京科技大学实验报告学院：自动化学院专业：班级：姓名：学号：实验日期：2018年3月31日实验名称：实验一语音信号数字处理实验目的：观察并验证语音信号的时域特性，理解并掌握典型的语音信号时域分析方法和时域特征，为深入学习语音信号处理的各种应用奠定基础。
实验仪器：matlab R2014实验原理：采样频率：是指计算机每秒钟采集多少个声音样本，是描述声音文件的音质、音调，衡量声卡、声音文件的质量标准。
采样频率越高，即采样的间隔时间越短，则在单位时间内计算机得到的声音样本数据就越多，对声音波形的表示也越精确。
采样频率与声音频率之间有一定的关系，根据奎斯特理论，只有采样频率高于声音信号最高频率的两倍时，才能把数字信号表示的声音还原成为原来的声音。
这就是说采样频率是衡量声卡采集、记录和还原声音文件的质量标准。
采样定理:在进行模拟/数字信号的转换过程中，当采样频率fs.max大于信号中，最高频率fmax的2倍时，即：fs.max>=2fmax,则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；采样定理又称奈奎斯特定理。
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。
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。
FFT变换：对于给定的时域信号y，可以通过Fourier变换得到频域信息Y。
数字语音信号处理实验
语音信号处理实验班级：学号：姓名：2015年10月语音信号处理实验实验学时数：8实验学分：0.5实验项目数：41、目的与基本要求实验为研究型（设计型）实验，共安排4个，为了真正达到研究设计型实验的目的，采用开放实验的办法，将自主学习和研究设计型实验结合起来，统一安排。
自主学习内容由学生自主学习参考教材的内容，并采用多种渠道，如查阅最新语音信号处理方面的科技文献、资料，作出学习报告。
目的是培养学生的自学能力和科技文献的检索和查阅能力，同时可以有助于学生了解和掌握语音信号处理领域的最新技术进展和应用情况，将理论知识和实际应用结合起来，促进学生学习的积极性和主动性。
通过开放实验，目的使学生进一步理解数字语音信息处理的基本方法，提高学生自主分析、发现及解决问题的能力，锻炼学生论文写作能力，为实际的应用打下扎实的基础。
2、研究设计型实验的内容1）研究设计型实验1：基于MATLAB的语音信号时域特征分析要求：按所学相关语音处理的知识，通过网上学习、资料查阅，自己设计程序，给出某一语音信号的短时过零率、短时能量、短时自相关特征的分析结果，并借助时域分析方法检测所分析语音信号的基音周期。
2）研究设计型实验2：基于MATLAB分析语音信号频域特征要求：按所学相关语音处理的得知识，通过网上学习、资料查阅，自己设计程序，给出某一语音信号的短时谱、倒谱、语谱图的分析结果，并借助频域分析方法检测所分析语音信号的基音周期或共振峰。
3）研究设计型实验3：基于MATLAB进行语音信号的LPC分析要求：按所学相关语音处理的知识，通过网上学习、资料查阅，自己设计程序，给出某一语音信号的LPC分析结果，包括LPC谱、LPCC谱的分析结果，并借助LPC分析方法检测所分析语音信号的基音周期和共振峰。
4）研究设计型实验4：基于VQ的特定人孤立词语音识别研究要求：按所学相关语音处理的知识，通过网上学习、资料查阅，借助MATLAB工具，自己设计基于VQ的码本训练程序和识别程序（尽量选用所学HMM或DTW方法设计识别程序），能识别特定人的语音，分析所设计系统的特性。
实验一 数字音频处理实验
实验一数字音频处理实验一、实验目的：1、探讨采样频率对数据量的影响，对音质的影响以及带来的其他问题。
2、学习并掌握基本的音频处理手段。
3、熟悉和掌握WAV标准音频文件和MP3压缩音频文件的编辑方法。
二、实验要求：独立进行实验，完成实验报告。
三、实验内容：1、理论内容：在多媒体产品中，声音是必不可少的对象，其主要表现形式是语音、自然声和音乐。
要处理声音，首先要把声音数字化，这个过程叫做音频采样。
有了数字化声音后，接着对其进行处理。
处理方式主要有：剪辑、合成、制作特殊效果、增加混响、调整时间长度、改善频响特性等。
音质的好坏与采样频率成正比，当然，也与数据量成正比。
换言之，采样频率越高，音质越好，数据量也越大。
2、实验内容：（1）获取声音：准备好以WAV和MP3两种格式保存的文件，WAV格式无压缩，音质好，能够忠实地还原自然声；MP3格式是压缩格式，在压缩比不大的情况下，音质也非常好。
（2）录制声音：在录制之前，把麦克风连接到声卡上，如果使用的是带麦克风的头带耳机，检查连接线是否接好。
A、使用“录音机”录制练习：如果录制小于1min的声音，可使用Windows自带的“录音机”软件录制。
操作步骤：a、启动录音机软件。
b、单击录音按钮，开始录音。
此时，进程滑块向右移动，到右端终点位置停止，时间正好1min。
c、单击播放按钮，聆听效果。
如果不满意，选择“文件/新建”菜单，清除录音，重新进行步骤b。
d、转换采样频率。
选择“文件/属性”菜单，显示“声音的属性”画面。
“声音的属性”画面自上而下显示了声音文件的版权、长度、数据大小、音频格式。
其中的音频格式就是当前文件的采样频率。
画面显示“PCM 44100 Hz，16位，立体声”，对于语音来说，采样频率过高了，数据量过大，造成存储空间的浪费。
单击开始转换按钮，显示“选择声音”画面。
在“选择声音”画面的“属性”选择框中，选择适合语音的采样频率“22050Hz，8位，单声道22KB/s”，单击“确定”按钮。
数字信号处理语音处理课程设计实验报告
实验报告(1)语音采样和观察clear,clc;[y,fs]=audioread('E:\大学课程\大三上\数字信号处理\201400121184吴蔓.mp3'); %语音信号的采集，把采样值放在y中subplot(3,1,1)plot(y);title('时域波形');sound(y,fs); %语音信号的播放n=length(y) %计算语音信号的长度Y=fft(y) ; %快速傅里叶变换subplot(3,1,2)plot(abs(Y)); %绘出频域波形title('幅频特性');subplot(3,1,3)plot(angle(Y));title('相频特性');plot(angle(Y1)); title('延时后相频特性');0.511.522.533.544.5x 105-0.500.5延时后时域波形0.511.522.533.544.5x 10505001000延时后幅频特性0.511.522.533.544.5x 105-505延时后相频特性我延时了和原信号一样长的点数，可以看出来延时后的信号要后播放一小段时间并且幅频相频差别不大。
（3）混响： clear,clc;[y,fs]=audioread('E:\大学课程\大三上\数字信号处理\201400121184吴蔓.mp3'); %语音信号的采集一，加一撇表示转置。
如右图二，语音信号真的大多数是在3.4khz以内的，由下面三图对比可以发现，实际人的声音只在一段频率范围内，并且主要集中在3400hz以内。
但录制的语音还有一些少许的幅度很低的高频信号达到了100khz，那都是人耳听不见的声音。
也可以看出声音占得频谱很宽，并且是在数字域的pi也就是模拟域的FS以内，audioread函数读取Mp3格式的采样率大约是44100hz。
也可以看出采样时大致满足奈奎斯特定理，fs约等于2fh.（5）多重回声（回声数量有限）：clear,clc;[y,fs]=audioread('E:\大学课程\大三上\数字信号处理\201400121184吴蔓.mp3') ; %语音信号的采集,从命令行窗口的输出可以看出%采样后的信号矩阵是多行一列的，下面n=length(y0)语句计算出来有220032个采样数据，有的数据为0，大多数数据是复数y0= y (:,1);%冒号代表“所有的”，这里指的是把y的所有行的第一列给y0，实际上y0和y 一样的，这句指令用来取单声道信号N=3; %三重回声y1=filter(1,[1,zeros(1,80000/(N+1)),0.5],y');%这里的y'指的是y的转置矩阵，故是一行多列的，y'作为filter函数的输入矩阵%[1,zeros(1,30000),0.5]是分母矩阵，1是分子，就相当于这是个无限长的信号，求其差分方程，y1是输出矩阵，这里filter函数相当于是个IIR滤波器，系统函数%相当于H(Z)=1/（1-0.5Z.^(-30001)）.sound(10*y1,fs); %回放三重回声信号，这里乘以10以加强信号，便于听取，因为如果衰减系数太大则回声难以听见n=length(y0) ;Y0=fft(y0) ;Y=fft(y1) ;figure(1);subplot(2,1,1)plot(y);title('原音时域波形');axis([0 225000 -0.4 0.6]);subplot(2,1,2)plot(y1);title('多重回声时域波形');。
数字语音信号处理实验报告
语音信号处理实验报告专业班级电子信息1203学生姓名钟英爽指导教师覃爱娜完成日期2015年4月28日电子信息工程系信息科学与工程学院实验一语音波形文件的分析和读取一、实验学时：2 学时二、实验的任务、性质与目的：本实验是选修《语音信号处理》课的电子信息类专业学生的基础实验。
通过实验（1）掌握语音信号的基本特性理论：随机性，时变特性，短时平稳性，相关性等；（2）掌握语音信号的录入方式和*.WAV音波文件的存储结构；（3）使学生初步掌握语音信号处理的一般实验方法。
三、实验原理和步骤：WAV 文件格式简介WAV 文件是多媒体中使用了声波文件的格式之一，它是以RIFF格式为标准。
每个WAV 文件的头四个字节就是“RIFF”。
WAV 文件由文件头和数据体两大部分组成，其中文件头又分为RIFF/WAV 文件标识段和声音数据格式说明段两部分。
常见的WAV 声音文件有两种，分别对应于单声道（11.025KHz 采样率、8Bit 的采样值）和双声道（44.1KHz 采样率、16Bit 的采样值）。
采样率是指声音信号在“模拟→数字”转换过程中，单位时间内采样的次数；采样值是指每一次采样周期内声音模拟信号的积分值。
对于单声道声音文件，采样数据为8 位的短整数（short int 00H-FFH）；而对于双声道立体声声音文件，每次采样数据为一个16 位的整数（int），高八位和低八位分别代表左右两个声道。
WAV 文件数据块包含以脉冲编码调制（PCM）格式表示的样本。
在单声道WAV 文件中，道0 代表左声道，声道1 代表右声道；在多声道WAV 文件中，样本是交替出现的。
WAV 文件的格式表1 wav文件格式说明表（1）选取WINDOWS 下MEDIA 中的任一WAV 文件，采用播放器进行播放，观察其播放波形，定性描述其特征；（2）录入并存储本人姓名语音文件（姓名.wav）,根据WAV 文件的储格式，利用MATLAB 或C 语言，分析并读取文件头和数据信息；（3）将文件的通道数、采样频率、样本位数和第一个数据读取并示出来。
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。
数字音频技术实训报告
一、实训目的通过本次数字音频技术实训，旨在让学生了解数字音频的基本概念、数字音频处理的基本原理和数字音频系统的应用，培养学生的实际操作能力，提高学生对数字音频技术的认识和掌握。
二、实训内容1. 数字音频基本概念（1）数字音频的定义：数字音频是指以数字形式存储、传输和处理的音频信号。
（2）数字音频的采样、量化、编码：采样是将连续的音频信号转换为离散的数字信号，量化是将采样后的信号转换为数字信号，编码是将量化后的数字信号转换为压缩或非压缩的数字信号。
（3）数字音频的格式：常见的数字音频格式有MP3、WAV、AAC等。
2. 数字音频处理基本原理（1）数字音频编辑：对数字音频信号进行剪切、复制、粘贴、删除等操作。
（2）数字音频效果处理：如增益、均衡、混响、降噪等。
（3）数字音频合成：利用数字信号处理技术，生成新的音频信号。
3. 数字音频系统应用（1）音频播放：如MP3播放器、数字电视等。
（2）音频录制：如录音笔、数字相机等。
（3）音频传输：如网络音频、蓝牙音频等。
三、实训过程1. 理论学习首先，教师对数字音频的基本概念、数字音频处理的基本原理和数字音频系统的应用进行讲解，使学生掌握相关理论知识。
2. 实践操作（1）数字音频编辑：使用音频编辑软件（如Audacity、Adobe Audition等）进行音频信号的剪切、复制、粘贴、删除等操作。
（2）数字音频效果处理：调整音频信号的增益、均衡、混响、降噪等参数。
（3）数字音频合成：利用音频合成软件（如FL Studio、Cubase等）进行音频合成。
3. 项目实践以小组为单位，完成一个数字音频处理项目，如音频剪辑、混音、制作背景音乐等。
四、实训结果1. 学生掌握了数字音频的基本概念、数字音频处理的基本原理和数字音频系统的应用。
2. 学生具备了一定的音频编辑、效果处理和合成能力。
3. 学生通过项目实践，提高了团队合作能力和实际操作能力。
五、实训总结1. 本次实训使学生了解了数字音频技术的相关知识和应用，提高了学生的实际操作能力。
语音信号处理实验报告
一、实验目的1. 理解语音信号处理的基本原理和流程。
2. 掌握语音信号的采集、预处理、特征提取和识别等关键技术。
3. 提高实际操作能力，运用所学知识解决实际问题。
二、实验原理语音信号处理是指对语音信号进行采集、预处理、特征提取、识别和合成等操作，使其能够应用于语音识别、语音合成、语音增强、语音编码等领域。
实验主要包括以下步骤：1. 语音信号的采集：使用麦克风等设备采集语音信号，并将其转换为数字信号。
2. 语音信号的预处理：对采集到的语音信号进行降噪、去噪、归一化等操作，提高信号质量。
3. 语音信号的特征提取：提取语音信号中的关键特征，如频率、幅度、倒谱等，为后续处理提供依据。
4. 语音信号的识别：根据提取的特征，使用语音识别算法对语音信号进行识别。
5. 语音信号的合成：根据识别结果，合成相应的语音信号。
三、实验步骤1. 语音信号的采集使用麦克风采集一段语音信号，并将其保存为.wav文件。
2. 语音信号的预处理使用MATLAB软件对采集到的语音信号进行预处理，包括：（1）降噪：使用谱减法、噪声抑制等算法对语音信号进行降噪。
（2）去噪：去除语音信号中的杂音、干扰等。
（3）归一化：将语音信号的幅度归一化到相同的水平。
3. 语音信号的特征提取使用MATLAB软件对预处理后的语音信号进行特征提取，包括：（1）频率分析：计算语音信号的频谱，提取频率特征。
（2）幅度分析：计算语音信号的幅度，提取幅度特征。
（3）倒谱分析：计算语音信号的倒谱，提取倒谱特征。
4. 语音信号的识别使用MATLAB软件中的语音识别工具箱，对提取的特征进行识别，识别结果如下：（1）将语音信号分为浊音和清音。
（2）识别语音信号的音素和音节。
5. 语音信号的合成根据识别结果，使用MATLAB软件中的语音合成工具箱，合成相应的语音信号。
四、实验结果与分析1. 语音信号的采集采集到的语音信号如图1所示。
图1 语音信号的波形图2. 语音信号的预处理预处理后的语音信号如图2所示。
声音数字编辑实验报告
一、实验目的1. 掌握声音数字化的基本原理和方法。
2. 熟悉音频处理软件的基本操作，包括声音的录制、编辑、效果处理和输出。
3. 通过实验，提高对音频信号处理技术的理解和应用能力。
二、实验环境1. 硬件：高性能计算机一台，配备高性能声卡、麦克风和耳机。
2. 软件：Adobe Audition CC 或同类音频处理软件。
三、实验内容本次实验主要分为以下几个步骤：1. 声音录制：使用麦克风录制一段自然声音，如说话、音乐或自然界的声音。
2. 声音编辑：对录制好的声音进行剪辑、合并、静音、复制、粘贴等基本操作。
3. 效果处理：对声音添加各种效果，如降噪、均衡、混响、延时等。
4. 声音合成：将编辑好的声音与背景音乐或其他声音进行混合。
5. 输出：将处理好的音频文件导出为不同的格式，如MP3、WAV等。
四、实验步骤1. 声音录制：- 打开音频处理软件，选择“录音”功能。
- 连接麦克风和计算机，确保声音输入正常。
- 开始录制，注意保持声音清晰、稳定。
- 录制完成后，保存音频文件。
2. 声音编辑：- 打开音频文件，使用“剪辑”工具进行剪辑、合并、静音等操作。
- 使用“复制”、“粘贴”功能对声音进行复制、粘贴。
- 使用“裁剪”功能删除不需要的部分。
3. 效果处理：- 选择“效果”菜单，添加各种效果，如降噪、均衡、混响、延时等。
- 调整效果参数，使声音更加丰富、动听。
- 使用“混响”效果模拟真实环境，增加空间感。
4. 声音合成：- 打开背景音乐或其他声音文件。
- 将编辑好的声音与背景音乐进行混合，调整音量平衡。
- 可以使用“淡入淡出”功能，使声音过渡更加自然。
5. 输出：- 选择“文件”菜单，选择“导出”功能。
- 选择输出格式，如MP3、WAV等。
- 设置输出参数，如采样率、比特率等。
- 导出音频文件，保存到指定位置。
五、实验结果与分析1. 通过实验，成功录制、编辑、处理和输出了一段音频文件。
2. 学会了使用音频处理软件的基本操作，包括声音的录制、剪辑、合并、效果处理和输出。
数字语音处理实验报告
实验一、用MATLAB实现语音信号的时域分析学院：信息与通信工程学院专业：通信工程班级：通信144学号：2014136410：新雨指导教师：艳秋1.实验目的观察并验证语音信号的时域特性，理解并掌握典型的语音信号时域分析方法和时域特征，为深入学习语音信号处理的各种应用奠定基础。
2.MATLAB程序代码（1）由麦克风采集语音数据，将采集的数据存成WAV文件（采样率为8000Hz），存在本人的文件夹中。
所用程序代码为：clear;close all;Fs=11025;y=wavrecord(5*Fs,Fs,'double');wavwrite(y,'D:\\lxy');soundview(y,Fs);（2）读取WAV文件，显示语音信号的波形。
所用程序代码为：clear;close all;x = wavread('D:\\lxy.wav');figure;plot(x);axis([0,size(x,1),-0.35,0.3]);title('语音信号时域波形');xlabel('样点数'); ylabel('幅度');（3）读取WAV文件，计算并显示语音的短时能量（窗函数为矩形窗，帧长为50,200,400,600）。
所用程序代码为：clear;close all;x = wavread('d:\\k.wav');x = double(x);f1= enframe(x,50, 50);energy1 = sum(abs(f1), 2);subplot(2,2,1);plot(energy1);title('语音信号的短时能量');legend('帧长LEN =50');f2= enframe(x,200, 200);energy2 = sum(abs(f2), 2);subplot(2,2,2);plot(energy2);title('语音信号的短时能量');legend('帧长LEN = 200');f3= enframe(x,400, 400);energy3 = sum(abs(f3), 2);subplot(2,2,3);plot(energy3);title('语音信号的短时能量');legend('帧长LEN = 400');f4= enframe(x,600,600);energy4 = sum(abs(f4), 2);subplot(2,2,4);plot(energy4);title('语音信号的短时能量');legend('帧长LEN = 600');（4）读取WAV文件，计算并显示语音的短时过零率（窗函数为矩形窗，帧长为256，帧移为128），所用程序代码为：clear;close all;x = wavread('D:\\lxy.wav')；x = double(x);LEN = 300;INC= 150;f = enframe(x, LEN, INC);% 计算短时过零率z = zeros(size(f,1),1);difs =0.01;for i=1:size(f,1)s=f(i,:);for j=1:(length(s)-1)if s(j)* s(j+1)<0&abs(s(j)-s(j+1))>difs;z(i)= z(i)+1;endendendsubplot(2,1,1); plot(x);axis([0,size(x,1),-0.35,0.3]);title('语音信号时域波形'); xlabel('样点数'); ylabel('幅度');subplot(2,1,2);plot(z);title('语音信号的短时过零率');xlabel('帧数'); ylabel('短时过零率');（5）读取WAV文件，计算浊音与清音的短时自相关函数所用的程序代码为：clear;close all;x = wavread('D:\\lxy.wav');x = double(x);LEN = 256;INC= 128;f = enframe(x, LEN, INC);ff=f(15,:);N=LEN;R=zeros(1,N);for k=1:NR(k)= sum(ff(k:N).*ff(1:N-k+1));endfor k=1:NR1(k)= R(k)/R(1);endsubplot(2,1,1);plot(ff);axis([0,N,-0.5,0.75])title('加矩形窗的语音帧'); xlabel('样点数'); ylabel('幅度'); subplot(2,1,2); plot(R1);axis([0,N,-1,1])title('加矩形窗的短时自相关函数'); xlabel('k'); ylabel('R(k)');clear;close all;x = wavread('d:\\k.wav');x = double(x);LEN = 256;INC= 128;f = enframe(x, LEN, INC);ff=f(124,:);ff=ff'.*hamming(length(ff));N=LEN;R=zeros(1,N);for k=1:NR(k)= sum(ff(k:N).*ff(1:N-k+1));endfor k=1:NR1(k)= R(k)/R(1);endsubplot(2,1,1);plot(ff);axis([0,N,-0.5,0.75])title('加汉明窗的语音帧'); xlabel('样点数'); ylabel('幅度'); subplot(2,1,2); plot(R1);axis([0,N,-1,1])title('加汉明窗的短时自相关函数'); xlabel('k'); ylabel('R(k)');clear;close all;x = wavread('D:\\lxy.wav');x = double(x);LEN = 10;INC= 10;f = enframe(x, LEN, INC);ff=f(500,:);N=LEN;R=zeros(1,N);for k=1:NR(k)= sum(ff(k:N).*ff(1:N-k+1));endfor k=1:NR1(k)= R(k)/R(1);endsubplot(2,1,1);plot(ff);axis([0,N,-0.05,0.05])title('加矩形窗的语音帧'); xlabel('样点数'); ylabel('幅度');subplot(2,1,2); plot(R1);axis([0,N,-0.5,0.5])title('加矩形窗的短时自相关函数'); xlabel('k'); ylabel('R(k)');clear;close all;x = wavread('D:\lxy.wav');x = double(x);LEN = 256;INC= 128;f = enframe(x, LEN, INC);ff=f(25,:);N=LEN;R=zeros(1,N);for k=1:NR(k)= sum(ff(k:N).*ff(1:N-k+1));endfor k=1:NR1(k)= R(k)/R(1);endsubplot(2,1,1);plot(ff);axis([0,N,-0.05,0.05])title('加矩形窗的语音帧'); xlabel('样点数'); ylabel('幅度');subplot(2,1,2); plot(R1);axis([0,N,-0.5,0.5])title('加矩形窗的短时自相关函数'); xlabel('k'); ylabel('R(k)');3.实验结果及其分析（1）本实验利用11025Hz的采样频率对输入的语音信号进行采样，采样点数为55125个，持续时间为5秒，存储格式为double。
实验四数字音频处理实验报告
实验四数字音频处理实验报告云南大学软件学院实验报告序号：姓名：学号：指导教师：刘春花，刘宇成绩：实验四数字音频处理一、实验目的1、熟悉并掌握MATLAB工具的使用；2、实现音频文件的生成、读取、播放和转换的基本操作。
二、实验环境MATLAB 6.5以上版本、WIN XP或WIN2000计算机三、实验内容1、用matlab 产生音乐。
在matlab命令窗口执行下列命令，并回答问题cf = 220;sf = 22050;d = 0.5;n = sf * d;t = (1:n)/sf;s0 = sin(2*pi*cf*t);sound(s0, sf);1）信号的频率是多少? 采样频率是多少？采样间隔是多少？一共有多少个采样点？声音有多少秒？频率:220 采样频率:22050 采样间隔: (1:n)/sf采样点: sin(2*pi*cf*t) 时长：0.5s2）请解释sound(s, sf)函数的参数和实现的功能。
如果把sound(s0,sf)改为sound(s0,2*sf)听起来会有什么不同，为什么？时间更短,因为频率发生改变，变成了原来的2倍3）执行sound1.m，听一听，能否在此程序基础上做修改，实现一小段音乐旋律，时间不少于10秒。
并保存为为wav文件。
2、1）读取wav 文件。
获取相应参数，填空执行语句：[B, fs, nbits]=wavread('C:\TEMP\hootie.wav'); % loads the clip size(B); % the size of Bsound(B,fs) % plays the sound.采样频率：44100采样位数：16采样通道数：2采样数据率：1411200采样时间：2）对wav文件做回声处理变换。
（对矩阵做变换）四、实验小结，总结实验中出现的问题和解决方法；通过此次实验你的收获；对本次实验有无改进的意见。
1.在实验过程中遇到的问题包括代码错误，无法读取保存wav文件，以及回音算法的应用。
数字语音处理课程总结
数字语音处理课程总结-----浅谈声码器的原理与应用摘要随着科技发展，人们对于通信的要求也逐渐提高，于是一系列编码技术以及声码器出现了，本文简单介绍了声码器的原理、特点、LPC技术，并且介绍了一些在现代被广泛运用的声码器以及编码技术。
关键字声码器、LPC、CELP、ERVC正文随着通信要求的提升，通信系统中逐渐开始运用一系列的编码技术以及声码器，那么什么是声码器呢？声码器是一种对话音进行分析和合成的编、译码器，也称话音分析合成系统或话音频带压缩系统。
声码器在发送端对语言信号进行分析，提取出语言信号的特征参量加以编码和加密，以取得和信道的匹配，经信息道传递到接受端，再根据收到的特征参量恢复原始语言波形。
分析可在频域中进行，对语言信号作频谱分析，鉴别清浊音，测定浊音基频，进而选取清-浊判断、浊音基频和频谱包络作为特征参量加以传送。
分析也可在时域中进行，利用其周期性提取一些参数进行线性预测，或对语言信号作相关分析。
根据工作原理，声码器可以分成：通道式声码器、共振峰声码器、图案声码器、线性预测声码器、相关声码器、正交函数声码器。
它主要用于数字电话通信，特别是保密电话通信。
那它的原理是什么呢？人讲话时，气流经过喉头形成声源信号，然后激励由口、鼻腔构成的声道，产生话音信号。
声码器发信端的分析器首先对话音信号进行分析，提取主要话音参数：1)声源特性，如声带“振动-不振动”（浊-清音）、声带振动时的基本频率（基频）；2)声道传输声源信号的特性。
这些话音参数变化很慢，它们所占的总频带比话音本身的频带窄得多，因而对这些参数采样编码时总数码率只有几千甚至几百比特／秒，只有直接由话音信号采样编码的数码率的十几分之一，可以通过一个普通电话信道来传输。
收信端的合成器利用这些参数来合成话音。
至于如何提取浊-清音的参数，我们有多种方法，可以通过话音在时域上的短时能量、短时平均幅度、平均幅度差的分析和频域上的倒谱图来分辨浊-清音。
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数字语音处理课程报告语音信号的采集与分析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，时域，频域0 引言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。
作为高科技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 语音信号1.1 语音信号的特点通过对大量语音信号的观察和分析发现，语音信号主要有下面两个特点：①在频域内，语音信号的频谱分量主要集中在300～3400Hz的范围内。
利用这个特点，可以用一个防混频的带通滤波器将此范围内的语音信号频率分量取出，然后按8kHz的采样率对语音信号进行采样，就可以得到离散的语音信号。
②在时域内，语音信号具有“短时性”的特点，即在总体上，语音信号的特征是随着时间而变化的，但在一段较短的时间间隔内，语音信号保持平稳。
在浊音段表现出周期信号的特征，在清音段表现出随机噪声的特征。
1.2语音信号的采集在将语音信号进行数字化前，必须先进行防混叠预滤波，预滤波的目的有两个：①抑制输入信号各领域分量中频率超出fs/2的所有分量(fs为采样频率)，以防止混叠干扰。
②抑制50Hz的电源工频干扰。
这样，预滤波器必须是一个带通滤波器，设其上、下截止频率分别是fH和fL，则对于绝人多数语音编译码器，fH=3400Hz、fL＝60~100Hz、采样率为fs＝8kHz；而对丁语音识别而言，当用于电话用户时，指标与语音编译码器相同。
当使用要求较高或很高的场合时fH＝4500Hz或8000Hz、fL＝60Hz、fs＝10kHz或20kHz。
为了将原始模拟语音信号变为数字信号，必须经过采样和量化两个步骤，从而得到时间和幅度上均为离散的数字语音信号。
采样也称抽样，是信号在时间上的离散化，即按照一定时间间隔△t在模拟信号x(t)上逐点采取其瞬时值。
采样时必须要注意满足奈奎斯特定理，即采样频率fs必须以高于受测信号的最高频率两倍以上的速度进行取样，才能正确地重建波，它是通过采样脉冲和模拟信号相乘来实现的。
在采样的过程中应注意采样间隔的选择和信号混淆：对模拟信号采样首先要确定采样间隔。
如何合理选择△t涉及到许多需要考虑的技术因素。
一般而言，采样频率越高，采样点数就越密，所得离散信号就越逼近于原信号。
但过高的采样频率并不可取，对固定长度（T）的信号，采集到过大的数据量（N=T/△t），给计算机增加不必要的计算工作量和存储空间；如果数据量（N）低于限定，则采样时间过短，会导致一些数据信息被排斥在外。
采样频率过低，采样点间隔过远，则离散信号不足以反映原有信号波形特征，无法使信号复原，造成信号混淆。
根据采样定理，当采样频率大于信号的两倍带宽时，采样过程不会丢失信息，利用理想滤波器可从采样信号中不失真地重构原始信号波形。
量化是对幅值进行离散化，即将振动幅值用二进制量化电平来表示。
量化电平按级数变化，实际的振动幅值是连续的物理量。
具体振值用舍入法归到靠近的量化电平上。
语音信号经过预滤波和采样后，由A／D变换器变换为二址制数字码。
这种防混叠滤波通常与模数转换器做在一个集成块内，因此目前来说，语音信号的数字化的质量还是有保证的。
市面上购买到的普通声卡在这方面做的都很好，语音声波通过话筒输入到声卡后直接获得的是经过防混叠滤波、A/D变换、量化处理的离散的数字信号。
在实际工作中，我们可以利用windows自带的录音机录制语音文件，图2-3是基于PC 机的语音信号采集过程，声卡可以完成语音波形的A/D转换，获得W A VE文件，为后续的处理储备原材料。
调节录音机保存界面的“更改”选项，可以存储各种格式的W A VE文件。
图1 基于PC机的语音信号采集过程采集到语音信号之后，需要对语音信号进行分析，如语音信号的时域分析、频谱分析、语谱图分析以及加噪滤波等处理。
2 语音信号的分析2.1语音信号分析技术语音信号分析是语音信号处理的前提和基础，只有分析出可表示语音信号本质特征的参数，才有可能利用这些参数进行高效的语音通信、语音合成和语音识别等处理[8]。
而且，语音合成的音质好坏，语音识别率的高低，也都取决于对语音信号分桥的准确性和精确性。
因此语音信号分析在语音信号处理应用中具有举足轻重的地位。
贯穿于语音分析全过程的是“短时分析技术”。
因为，语音信号从整体来看其特性及表征其本质特征的参数均是随时间而变化的，所以它是一个非平稳态过程，不能用处理平稳信号的数字信号处理技术对其进行分析处理。
但是，由于不同的语音是由人的口腔肌肉运动构成声道某种形状而产生的响应，而这种口腔肌肉运动相对于语音频率来说是非常缓慢的，所以从另一方面看，虽然语音倍号具有时变特性，但是在一个短时间范围内(一般认为在10～30ms 的短时间内)，其特性基本保持不变即相对稳定，因面可以将其看作是一个准稳态过程，即语音信号具有短时平稳性。
所以任何语音信号的分析和处理必须建立在“短时”的基础上．即进行“短时分析”，将语音信号分为一段一段来分析其特征参数，其中每一段称为一“帧”，帧长一般取为10～30ms 。
这样，对于整体的语音信号来讲，分析出的是由每一帧特征参数组成的特征参数时间序列。
根据所分析出的参数的性质的不同，可将语音信号分析分为时域分析、频域分析、倒领域分析等；时域分析方法具有简单、计算量小、物理意义明确等优点，但由于语音信号最重要的感知特性反映在功率谱中，而相位变化只起着很小的作用，所以相对于时域分析来说频域分析更为重要。
本文将简要介绍时域分析、频域分析以及语谱图分析。
2.2 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，最先接触到并且也是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，如语音的分割、预处理、大分类等。
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，使用较为简单等。
语音信号的时域参数有短时能量、短时过零率、短时白相关函数和短时平均幅度差函数等，这是语音信号的一组最基本的短时参数，在各种语音信号数字处理技术中都要应用[6]。
在计算这些参数时使用的一般是方窗或汉明窗。
2.2.1 短时能量及短时平均幅度分析设语音波形时域信号为x(l)、加密分帧处理后得到的第n 帧语音信号为 Xn(m )，则Xn(m)满足下式：()()()(n x m w m x nm m =+ 01m N ≤≤- (3-1) 10~(1(){m N m w m =-==， 0， 其他值 (3-2) 其中，n ＝0，1T ，2T ，…，并且N 为帧长，T 为帧移长度。
设第n 帧语音信号Xn(m)的短时能量用En 表示，则其计算公式如下：120()N n n m E x m -==∑ (3-3)En 是一个度量语音信号幅度值变化的函数，但它有一个缺陷，即它对高电平非常敏感(因为它计算时用的是信号的平方)。
为此可采用另一个度量语音信号幅度值变化的函数．即短时平均幅度函数Mn ，它定义为： 10()N Mn n m x m -==∑ (3-4)Mn 也是一帕语音信号能量大小的表征，它与En 的区别在于计算时小取样值和大取样值不会因取平方而造成较大差异，在某些应用领域呻会带来一些好处。
短时能量和短时平均幅度函数的主要用途有：①可以区分浊音段与清音段，因为浊音时En 值比清音时大的多。
②可以用来区分声母与韵母的分界，无声与有卢的分界，连字(指字之间无间隙)的分界等。
③作为一种超音段信息，用于语音识别中。
2.2.2短时过零率分析短时过零率表示一帧语音中语音信号波形穿过横轴（零电平）的次数。
过零分析是语音时域分析中最简单的一种。
对于连续语音信号，过零即意味着时域波形通过时间轴；而对于离散信号，如果相邻的取样值改变符号则称为过零。
过零率就是样本改变符号的次数。
定义语音信号Xn （m ）的短时过零率Zn 为：[][]11sgn ()sgn (1)2N n n n m Z x m x m -==--∑ （3-5） 式中，sgn[ ]是符号函数，即：[]{1,(0)1,(0)sgn x x x ≥-<= （3-6）在实际中求过零率参数时，需要十分注意的一个问题是如果输入信号中包含有50Hz 的工频干扰或者A/D 变换器的工作点有偏移(这等效于输入信号有直流偏移)，往往会使计算的过零率参数很不准确。