基于matlab的数字音效处理器

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基于matlab的数字音效处理器_毕业设计论文

基于matlab的数字音效处理器_毕业设计论文

基于matlab的数字音效处理器《数字信号处理》课程项目终期报告题目:数字音效处理器目录第一章绪论 (1)1.1 项目背景及研究意义 (1)1.2 数字信号处理概述 (1)第二章总体方案设计 (3)2.1 项目需求分析 (3)2.2 开发平台及工具选择 (3)2.3 项目功能设计 (3)第三章人机交互界面设计 (4)第四章数字语音信号简单处理效果设计 (5)4.1 低音增强 (5)4.2 回声特效 (6)4.3 添加背景音乐 (8)4.4 回旋效果 (9)4.5 快/慢放特效 (11)第五章自适应语音分割、倒序 (13)5.1 目标实现 (13)5.2 原理简述 (13)5.3 实现步骤 (13)5.4 应用实践 (16)5.5 核心代码分析 (16)5.5 算法优化(快速自适应倒序) (18)第六章项目实施过程 (19)第七章总结与展望 (20)7.1 项目总结 (20)7.2 项目展望 (20)附录 (21)参考文献 (37)第一章绪论1.1 项目背景及研究意义随着科技的发展,数字信号处理器DSP(Digital Signal Processor)被广泛的应用在各种电子产品中,从便携的个人数字助手PDA(Personal Digital Assistant)到家庭影院,电子产品对人们的生活产生着巨大的影响。

人们不仅对图像的质量有很高的要求,近年来对声音质量的需求也与日俱增。

这种需求已经不单局限在聆听,而上升为一种听觉享受。

在实际生活中,除了符合建筑声学标准的录音室、音乐厅等外,一般的室内都很难达到比较完美的音质及效果,通常需要使用音效处理器来进行处理、美化,这使得音效器的发展,得到了更为广泛的关注。

1.2 项目背景及研究意义数字信号处理(DigitalSignalProcessing,DSP)是利用专门或通用的数字信号芯片,以数字计算的方法对信号进行处理,具有处理速度快、灵活、精确、抗干扰能力强、体积小等优点。

基于MATLAB的音频处理技术研究

基于MATLAB的音频处理技术研究

基于MATLAB的音频处理技术研究第一章引言音频处理技术是数字信号处理领域的一个重要分支,在音频信号采集、分析、增强和合成等方面有着广泛的应用。

随着数字信号处理技术的不断发展,基于MATLAB的音频处理技术也得到了快速的发展和应用。

本文将介绍MATLAB在音频处理领域的应用和研究,然后重点分析基于MATLAB的音频信号预处理和特征提取技术。

第二章 MATLAB在音频处理中的应用MATLAB是一种强大的数学仿真软件,其内置了丰富的数学分析工具和信号处理库,可以广泛应用于信号处理、数字通信、嵌入式系统设计等领域。

在音频处理领域,MATLAB提供了丰富的函数和工具箱,可以对音频进行采集、分析、合成和处理等任务。

2.1 音频采集MATLAB提供了嵌入式硬件支持包,可以连接各种类型的音频设备,如麦克风、音频接口等。

用户可以使用MATLAB编写程序,对音频进行实时采集和录制,并实时在MATLAB的界面上进行显示和处理。

2.2 音频分析MATLAB提供了许多用于音频信号分析的工具箱,如信号处理工具箱、音频工具箱和语音处理工具箱等。

用户可以利用这些工具箱进行频域分析、时域分析、滤波、FFT、STFT和解调等操作,以及进行各种音频信号的特征提取和分类。

2.3 音频合成MATLAB提供了各种音频合成的工具箱,如声学模型工具箱、可重复性工具箱和音频合成器等。

用户可以利用这些工具箱进行音频信号的合成和生成,例如混响效果、合成乐器音效等。

第三章基于MATLAB的音频信号预处理技术MATLAB提供了许多音频信号预处理的工具,这些工具可以在进行音频信号分析和特征提取之前对信号进行预处理,如降噪、去混响、去噪声,以及去掉杂音等。

3.1 降噪降噪是去除音频信号中的噪音干扰,使得信号更加清晰的重要步骤。

MATLAB提供了多种降噪算法,例如小波阈值法、基于分量分析的降噪方法和基于统计学习的降噪方法等。

这些算法可以对音频信号进行有效的降噪,从而提高信号的质量,提高后续分析的准确性。

数字均衡器(matlab)

数字均衡器(matlab)

摘要本文的数字均衡器以MA TLAB为设计平台,有.wav文件的获取、滤波、保存和播放功能。

在对声音文件进行基本波形分析和频率分析的基础上,增加了高通、低通、带通和带阻滤波的功能,并有8段均衡器可对声音信号进行调节后保存播放。

关键词:滤波器、数字均衡器、傅立叶反变换第一章概述1.1 均衡器简介均衡器是一种用来对频响曲线进行调节的音频设备,换名话说,均衡器能对不同频率的声音信号中过多的频率成分。

因此,它能补偿由于各种原因造成的信号欠缺的频率成分,也能抑制信号中过多的频率成分。

例如,均衡器可以抑制频率为60~250Hz的低频交流声,也可以抑制频率为6~12kHz的高频噪声;利用均衡器还可以进行音调调节和音色加工。

均衡器的原意是将传输系统中不平衡的频率特性用相反的特性曲线进行频率均衡,在此基础上增加了音色加工和美化的功能。

均衡器的作用主要如下。

①校正各种音频设备产生的频率失真,以获得平坦响应。

②改善室内声场,改善由于房间共振特性或吸声特性不均匀而造成的传输增益(频率)失真,确保其频率特性平直。

③抑制声反馈,提高系统传声增益,改善扩声音质。

④提高语言清晰度和自然度。

⑤在音响艺术创作中,用于刻画乐器和演员的音色个性,提高音响艺术的表现效果。

均衡器的种类很多,但基本上工作原理都是相同的。

它们都是将音频信号的全频带(20Hz~20kHz)或全频带的主要部分,按一定的规律分成几个甚至几十个频点(也称频段),再利用LC串联谐振的选频特性,分别进行提升或衰减,从而获得所希望的频率校正曲线。

运用数字滤波器组成的均衡器称为数字均衡器,数字均衡器即可作成图示EQ,有可做成参量EQ,还可以做成两者兼有的EQ,它不仅各项性能指标优异,操作方便,而且还可同时储存多种用途的频响均衡特性,供不同节目要求选用,可多至储存99种频响特性曲线。

SONY的SRP-E300是一款多功能2通道的数字均衡器具有10段参量均衡和29段图示均衡,可同时或独立工作,带有限制器和噪声门功能,高精度的48kHz取样,20比特线性模数/数模转换;带有模拟和数字输入/输出;RS-232C C接口,可用于外部遥控,它的出现会逐步淘汰普通的模拟均衡器,是一款专业音频扩声领域具有极高性价比的产品。

基于MATLAB的数字均衡器的设计

基于MATLAB的数字均衡器的设计

2008年8月第25卷第8期Aug.2008Vo1.25No.8湖北第二师范学院学报Journal of Hubei University of Education随着数字化技术的快速、深入发展,人们对数字化电子产品所产生的图像、图形以及声音等质量的要求越来越高。

在实时数字处理过程中,与D /A 和A /D 转换相关的模拟信号重构过程是决定数字系统输出质量的关键。

在声音的拾取过程及通过音响设备的传送过程中,由于设备或器件的原因,其幅度对频率的响应往往不一致,这样就达不到原来的听觉效果,而均衡器就是一个改变放大器频率响应的设备。

现有的许多播放器都具有均衡器的功能,如Winamp 等。

MATLAB 是一个数据分析和处理功能十分强大的工程实用软件,它的滤波器设计工具箱为实现声音信号的数字滤波提供了十分方便的函数和命令,但MAT -LAB 的计算速度慢。

Visual C ++是Windows 平台下主要的应用程序开发环境之一,它能方便实现软件开发,开发的系统具有执行速度快等优点,故MATLAB 与VC 的混合编程正好结合了MATLAB 强大的工具箱与VC 很快的执行速度。

本文结合两者的优势,基于MATLAB 与VC 混合编程的方法设计出一种实用的数字均衡器。

1设计原理均衡器的基本功能是调节各频段的信号强弱,为了满足该功能,应当具备下面一些基本功能:WAV 声音信号获取,即从文件(*.wav ,*.au 等)读取音频信息;八段数字均衡器设定;滤波,包括生成低通、高通、带通、带阻的巴特沃斯、切比雪夫滤波器,并显示滤波器的频率特征曲线;保存,保存滤波后的音频信息到文件;播放,播放滤后音频信号并实时显示波形及频谱特性。

针对这些要求,本文采用如下的方法:(1)设计出对应八个频段的八个带通滤波器;(2)对原始信号分八路用八个带通滤波器进行滤波;(3)将八个滤波器的滤波结果加权求和,权值的设计与均衡器的调节要求一致。

MATLAB技术音频处理教程

MATLAB技术音频处理教程

MAT1AB技术音频处理教程引言音频处理是数字信号处理的一个重要领域,通过使用MAT1AB这一强大的工具,我们可以实现各种音频处理的操作和算法。

本文将为读者介绍一些常用的MAT1AB技术,帮助他们更好地理解和应用音频处理的知识。

一、声音的基本原理在开始探讨MAT1AB中的音频处理之前,我们首先需要了解一些声音的基本原理。

声音是由空气震动产生的,可以通过压缩和展开空气分子来传播。

当空气分子被压缩时,会产生较高的气压,而当空气分子展开时,气压则较低。

二、MAT1AB中的音频信号表示在MAT1AB中,声音信号通常以向量形式表示。

向量的每个元素代表一个时间点上的声音振幅值。

这样,我们就可以通过在时域上操作这些向量来实现各种音频处理任务。

三、MAT1AB中的音频录制与播放MAT1AB提供了许多函数来实现音频的录制和播放。

通过使用"audiorecorder”函数,我们可以轻松地录制声音。

以下是一段示例代码:'''MAT1ABfs=44100;%设置采样率为44100Hzrecθbj=audiorecorder(fs,16,1);%创建一个录音对象disp('开始录音…');recordb1ocking(recθbj,5);%录制5秒钟的声音disp('录音结束');p1ay(recθbj);%播放录制的声音四、音频文件的读取与保存除了录制声音外,我们还可以使用MAT1AB读取和保存音频文件。

通过使用“audioread”函数,我们可以读取任意格式的音频文件。

以下是一个示例代码:'MAT1AB[y,fs]=audioread('sound.wav,);%读取一个名为"sound.wav”的音频文件sound(y,fs);%播放读取的音频文件、、、同样地,我们可以使用”audiowrite”函数将音频信号保存为一个音频文件。

课程设计基于MATLAB的数字语音处置

课程设计基于MATLAB的数字语音处置

数字信号处置课程设计基于MATLAB的数字语音处置班级:电科1002班学号:202022340201姓名:涂知香指导教师:雷学堂设计任务录取一段伴奏音乐上加入自己的伴唱,做成一首歌曲。

设计要求1、伴奏音乐中含有3种单一频率噪声(通过加噪方式加入),3种噪声频率的频差不大于3kHz,且落在音频范围内。

2、自己的伴唱要进行频率均衡,并加入混响成效。

3、伴唱中应有一段说词,说词中必需有表现自己专业班级姓名的声音。

```````4、最终的歌曲格式为.wav设计思路设计运算在班次实验设计进程中要紧应用的是傅里叶变换和卷积运算。

设计结果(频谱截图、频谱分析)1 伴唱(aaa)进行语音滤波(aaa1)再进行延时混响(aaa2)2 伴奏(bbb)加噪(bbb1)经处置后的伴奏伴唱合成在一路组成leisiaiqing2的音乐文件,再将其进行消噪取得bbb2(x1为leisiaiqing2的波形,y2为消噪取得bbb2的波形)3 频域理想低通滤波(bbb3)4 频域理想高通滤波(bbb4)设计结果取得的最后的音频文件类似爱情.wav的波形设计总结达到的目标1 录制一分钟的伴唱和伴奏,在伴奏中加入了1000HZ,1500HZ,2000HZ的正弦波噪音,将伴唱进行语音滤波和延时混响。

2 将处置后的伴唱伴奏(将伴奏衰减一倍便于区分)合在一路,再消噪,频域理想低通滤波和频域理想高通滤波,取得音频文件类似爱情.wav。

3 因为本人中低音一样高音较尖锐,因此在滤波时就滤除较高的高音,而在听上去的成效有点像唱不上去一样,这确实是较高的高音就被削减了的结果。

4 因为选取的音乐的节拍感不是很强,在低潮部份不怎么听得出伴奏是不是和伴唱同步,但在高潮部份就能够够明显听出伴唱和伴奏时同步的。

存在的问题一集解决方法1 问题:伴唱太突出,伴奏被压下去了;解决方法是在伴奏和伴唱合在一路时减小伴唱增加的倍数。

2 问题:消噪后的音频文件了仍是有一些噪声;解决方法是再进行频域理想低通滤波和频域理想高通滤波就能够够取得噪声较少的音频文件。

利用Matlab进行语音合成和音频增强处理

利用Matlab进行语音合成和音频增强处理

利用Matlab进行语音合成和音频增强处理引言人类语音是一种重要的交流工具,语音合成和音频增强处理是利用计算机技术来模拟和改善语音信号的质量和特征的方法。

在实际应用中,利用Matlab进行语音合成和音频增强处理可以帮助我们实现更好的语音识别、语音合成和音频处理效果。

本文将介绍如何利用Matlab进行语音合成和音频增强处理,并探讨其在实际应用中的潜在价值。

一、语音合成语音合成是指通过计算机技术将文本转化为与人类语音相似的声音信号。

利用Matlab可以通过多种方法进行语音合成,其中最常用的方法之一是基于合成过程的参数提取和重构。

在语音合成中,首先需要从文本中提取语音的特征参数,例如基频、共振峰频率等。

然后,根据这些参数和合成模型,可以通过数字信号处理技术将这些特征参数转化为声音信号。

最后,可以应用数字信号处理算法来改善合成声音的质量。

除了基于合成过程的方法,利用深度学习和神经网络等技术进行语音合成也是一种常见的方法。

这些方法可以通过训练模型来实现高质量的语音合成,但是需要大量的数据和计算资源。

二、音频增强处理音频增强处理是指通过算法和技术改善音频信号的质量和清晰度。

利用Matlab 可以进行多种音频增强处理,例如降噪、去混响、音频增益调整等。

降噪是一种常见的音频增强处理方法,它可以通过去除环境噪声和其他干扰声音来提升语音信号的清晰度。

利用Matlab可以应用数字滤波器和自适应滤波器等算法来实现降噪处理。

去混响是另一种常见的音频增强处理方法,它可以通过去除声音的反射和共振效应来改善音频信号的质量。

利用Matlab可以应用卷积混响模型和数字滤波器等算法来实现去混响处理。

除了降噪和去混响,音频增益调整也是一种常见的音频增强处理方法。

它可以通过调整音频信号的增益来改变音频信号的音量和动态范围。

三、实例应用利用Matlab进行语音合成和音频增强处理在实际应用中具有广泛的潜在价值。

下面举例说明几个应用场景:1. 语音合成应用于自动语音电话系统。

数字信号处理课程设计报告--基于MATLAB的语音去噪处理

数字信号处理课程设计报告--基于MATLAB的语音去噪处理

数字信号处理课程设计报告--基于MATLAB的语音去噪处理《数字信号处理》课程设计报告基于MATLAB的语音去噪处理专业: 通信工程班级: 通信1101班组次: 第7组姓名及学号: 胡政权(2011013825) 姓名及学号: 潘爽(2011013836)第1页组员承担任务负责程序的编写,并检验程序是否错误,利用课余时间去图书馆或上网查阅课题相关资料,深入理解课题含义及设计要求,注意材料收集胡政权与整理,对课程设计要求进行最后审核。

负责课程设计实验MATLAB仿真对实验结果进行分析,上网查阅材料对实验发表自己看法同时对实验要求进行扩展。

对论文进行抒写,排版潘爽使实验课程设计更加完善。

指导教师评价意见第2页基于MATLAB的语音去噪处理1、设计目的(1)巩固所学的数字信号处理理论知识,理解信号的采集、处理、加噪、去噪过程; (2)综合运用专业及基础知识,解决实际工程技术问题的能力; (3)学习资料的收集与整理,学会撰写课程设计报告。

2、设计任务(1)语音信号的录制。

(2)在MATLAB平台上读入语音信号。

(3)绘制频谱图并回放原始语音信号。

(4)利用MATLAB编程加入一段正弦波噪音,设计滤波器去噪。

(5)利用MATLAB 编程加入一段随机噪音信号,设计FIR和IIR滤波器去噪,并分别绘制频谱图、回放语音信号。

(6)通过仿真后的图像以及对语音信号的回放,对比两种去噪方式的优缺点。

其大概流程框图可如下表示:(图2-1)图2-1 课程设计的流程第3页3、设计原理3.1 去噪原理3.1.1 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。

1924年奈奎斯特(Nyquist)就推导出在理想低通信道的最高大码元传输速率的公式: 理想低通信道的最高大码元传输速率=2W*log2 N (其中W是理想低通信道的带宽,N是电平强度)为什么把采样频率设为8kHz?在数字通信中,根据采样定理, 最小采样频率为语音信号最高频率的2倍频带为F的连续信号 f(t)可用一系列离散的采样值f(t1),f(t1?Δt),f(t1?2Δt),...来表示,只要这些采样点的时间间隔Δt?1/2F,便可根据各采样值完全恢复原来的信号f(t)。

基于matlab数字均衡器设计说明书

基于matlab数字均衡器设计说明书

2.设计原理2.1数字滤波器2.1.1 数字滤波器的原理简介数字滤波器的功能是把输入序列通过一定的运算,变换成输出序列。

数字滤波器一般可用两种方法实现:一种是根据描述数字滤波器的数学模型或信号流程图,用数字硬件构成专用的数字信号处理机,即硬件方式;另一种是编写滤波器运算程序,在计算机上运行,即软件方式。

考虑到软件的灵活性及易于实现,本文采用软件方式实现数字滤波器。

数字滤波器有无限冲激响应(IIR)和有限冲激响应(FIR)两种。

下面分别介绍:(1) IIR滤波器IIR滤波器的特点是:单位冲激响应h(n)是无限长的;系统函数H(z)在有限长Z平面(0<|Z|<∞)有极点存在;结构上存在输出到输入的反馈,也即结构上是递归型的;因果稳定的IIR滤波器其全部极点一定在单位圆内。

其系统函数为(1)计算机上实现时则需要用到差分方程的形式,如下(2)IIR滤波器有四种基本的网络结构(具体参看文献[3]),直接I型、直接II 型、级联型与并联型。

其中直接I型需要2N个延迟单元,而直接II型只需要N个延迟单元。

因此,用软件实现时,直接II型少占用存储单元。

级联型则是将N阶IIR系统函数分解成二阶因式连乘积,并联型则是将系统函数化成部分分式之和,则可得到IIR数字滤波器的并联结构。

(2) FIR滤波器IIR滤波器的特点是:系统的单位冲激响应h(n)是个有限长序列;系统函数|H(z)|在|z|>0处收敛,极点全部在z=0处(即FIR一定为稳定系统);结构上主要是非递归结构,没有输出到输入反馈。

但有些结构中(例如频率抽样结构)也包含有反馈的递归部分。

其系统函数的一般形式为(3)对应的差分方程为(4)FIR系统的基本结构有直接型、级联型、快速卷积型、频率取样型等。

2.1.2 FIR与IIR滤波器的比较与选择IIR滤波器可以用比FIR滤波器少的阶数来满足相同的技术指标,这样,IIR滤波器所用的存储单元和所用的运算次数都比FIR滤波器少。

MATLAB 变音文档

MATLAB 变音文档

《数字信号处理B》课程项目实施报告题目:数字音效处理器组号: 91任课教师: 方勇组长: 11123701 马骁成员:11123802 梅烜玮成员: 11120989 毛顺亿成员: 11120991 程佳静成员: 11123627 肖淞联系方式:二零一三年10月19日摘要:本论文介绍了在matlab平台下的数字音效处理的实现。

主要使用了matlab中的GUI、FDAtools、audio函数、fft函数、filter函数等制作了图形用户界面、声音的采集和播放、信号在时域和频率的多种处理、滤波器的制作和应用。

通过对声音的时域和频域分析,利用梳状滤波器、IIR2阶滤波器、信号加权线性叠加算法、频域差值算法等理论工具最后实现出对声音的均衡、变声、回声和混音的音效处理。

关键字:数字音效处理、滤波器、matlab目录项目分工 (2)摘要 (3)目录 (4)一、课程项目实施方案 (5)数字音效处理器概述 (5)1.2 设计平台Matlab简介 (5)设计思想 (5)功能指标 (5)1.5 功能原理概述 (5)回声简介 (5)1.5.2 混音音效简介 (6)1.5.3 男女变声简介 (6)1.5.4 均衡器简介 (7)二、系统设计及可行性分析 (7)2.1 系统综述 (7)音频的采集与播放 (8)去噪数字滤波器的设计 (8)音效算法以及理论分析 (11)2.4.1 回音的实现方法和理论分析 (11)混音实现方法和理论分析 (13)2.4.3 男女变声实现方法和理论分析 (13)均衡器 (20)2.4.5 GUI设计 (21)三、系统性能与结果分析 (22)3.1 算法性能和结果分析 (22)3.1.1 回音音效处理 (22)3.1.2 混音音效处理 (25)3.1.3男女变声 (25)3.1.4均衡器 (27)对项目进行所遇到的问题的分析和解决 (30)问题 (30)3.2.2 理论分析问题 (30)参考文献 (32)附录1 组员心得 (33)附录2源程序 (35)一、课程项目实施方案数字音效处理器概述数字音效处理器,是用数字音频信号处理技术来提升和达到各种声音效果的电子装置或者音频变换系统,包括均衡器(EQ)、数字混响器、立体声、特殊音效器等。

基于MATLAB算法的数字变声器

基于MATLAB算法的数字变声器

基于M A T L A B算法的数字变声器Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】基于MATLAB算法的数字变声器【摘要】变声器的原理是通过改变输入声音频率,进行改变声音的音色、音调,使输出声音在感官上与原声音不同。

变声器是借助对声音音色和音调的双重复合改变,实现输出声音的改变。

通过自己发声,共振峰频率的改变是基于重采样实现的。

同时用LPC倒谱分析法分析共振峰的范围,通过MATLAB编写程序并构置GUI界面。

实验中通过MATLAB软件对采集来的语言信号进行频谱分析,讨论不同人之间的噪音源参数和共振峰参数,通过对不同人语言信号频率和幅度的改变来实现不同人之间的语音转换。

【关键词】短时自相关法; LPC倒谱;语音信号; matlab GUI;1引言随着生活水平的提高,科技的不断进步,很多人为了娱乐,从而希望改变自己的声音;还有如今的许多的访问节目为了保护被访问者,都对声音进行了相应的处理。

本设计通过编写matlab程序,借助对声音音色和音调的双重复合改变,实现输出声音的改变。

共振峰频率的改变是基于重采样实现的,从重采样原理知道,这也同时印发了基频的变化,为保证基频变化和共振峰频率变化的独立、互不相关,在基频移动时必须考虑抵消重采样带来的偏移,理论上只要基频检测足够精确,确实可以保证基频改变和共振峰频率改变间的互不相关。

保证变声效果的自然度主要是没有采用基因检测将基因移动和共振峰变化彻底隔离的缘故。

本次课程设计就是运用我们所学到的理论知识,用MATLAB软件来实现对语音信号的变声处理,理论联系实际,从而更好地掌握以及运用所学习的知识。

2数字变声器的原理与算法基本原理语音科学家将人类发声过程视作一个由声门源输送的气流经以声道、口、鼻腔组成的滤波器调制而成的。

人类语音可分为有声语音和无声语音,前者是由声带振动激励的脉冲信号经声腔调制变成不同的音,它是人类语言中元音的基础,声带振动的频率称为基频。

利用Matlab进行声音信号处理的技术方法

利用Matlab进行声音信号处理的技术方法

利用Matlab进行声音信号处理的技术方法引言:在现代科技飞速发展的时代,声音信号处理成为一个热门的技术领域。

利用Matlab这一功能强大的软件工具,可以进行各种声音信号处理的研究和应用。

本文将介绍利用Matlab进行声音信号处理的技术方法,包括声音信号采集、预处理、频域分析、音频特征提取、降噪以及语音识别等方面的内容。

一、声音信号采集声音信号采集是声音信号处理的第一步,它的质量直接影响后续处理的效果。

在Matlab中,我们可以利用声音输入和录音功能来实现声音信号的采集。

声音输入函数可以从外部声卡、麦克风等设备录取音频数据,而录音函数则可以通过计算机内部的声卡进行录音。

要进行声音信号采集,首先要设置好采样率和采样位数。

采样率表示每秒采样的次数,常用的采样率有8kHz、16kHz和44.1kHz等。

采样位数表示每个采样值的位数,一般为8位或16位。

在Matlab中,可以使用audiorecorder函数设置采样率和采样位数。

二、声音信号的预处理声音信号预处理是为了去除噪声和提高信号质量,以便后续处理。

常用的声音信号预处理方法包括去噪、滤波、归一化等。

去噪是声音信号预处理的重要步骤。

常见的去噪方法有时域滤波和频域滤波。

时域滤波是通过卷积运算对声音信号进行滤波,可以去除特定频率范围内的噪声。

频域滤波则是将声音信号从时域转换到频域,利用频域上的滤波器对噪声进行滤波。

滤波是声音信号预处理的另一种常用方法,它可以去除声音信号中的杂音和干扰信号。

低通滤波器可以去除高频噪声,而高通滤波器则可以去除低频噪声。

在Matlab中,可以使用fir1函数设计滤波器,然后使用filter函数进行滤波。

归一化是将声音信号的振幅范围缩放到合适的范围内,以便后续处理。

通过归一化,可以消除不同音频文件之间的振幅差异。

三、频域分析频域分析是声音信号处理中常用的方法之一。

在Matlab中,可以通过使用快速傅里叶变换(FFT)函数对声音信号进行频谱分析。

基于matlab的数字音效处理器_毕业设计论文

基于matlab的数字音效处理器_毕业设计论文

基于matlab的数字音效处理器《数字信号处理》课程项目终期报告题目:数字音效处理器目录第一章绪论 (1)1.1 项目背景及研究意义 (1)1.2 数字信号处理概述 (1)第二章总体方案设计 (3)2.1 项目需求分析 (3)2.2 开发平台及工具选择 (3)2.3 项目功能设计 (3)第三章人机交互界面设计 (4)第四章数字语音信号简单处理效果设计 (5)4.1 低音增强 (5)4.2 回声特效 (6)4.3 添加背景音乐 (8)4.4 回旋效果 (9)4.5 快/慢放特效 (11)第五章自适应语音分割、倒序 (13)5.1 目标实现 (13)5.2 原理简述 (13)5.3 实现步骤 (13)5.4 应用实践 (16)5.5 核心代码分析 (16)5.5 算法优化(快速自适应倒序) (18)第六章项目实施过程 (19)第七章总结与展望 (20)7.1 项目总结 (20)7.2 项目展望 (20)附录 (21)参考文献 (37)第一章绪论1.1 项目背景及研究意义随着科技的发展,数字信号处理器DSP(Digital Signal Processor)被广泛的应用在各种电子产品中,从便携的个人数字助手PDA(Personal Digital Assistant)到家庭影院,电子产品对人们的生活产生着巨大的影响。

人们不仅对图像的质量有很高的要求,近年来对声音质量的需求也与日俱增。

这种需求已经不单局限在聆听,而上升为一种听觉享受。

在实际生活中,除了符合建筑声学标准的录音室、音乐厅等外,一般的室内都很难达到比较完美的音质及效果,通常需要使用音效处理器来进行处理、美化,这使得音效器的发展,得到了更为广泛的关注。

1.2 项目背景及研究意义数字信号处理(DigitalSignalProcessing,DSP)是利用专门或通用的数字信号芯片,以数字计算的方法对信号进行处理,具有处理速度快、灵活、精确、抗干扰能力强、体积小等优点。

数字信号处理课程设计报告--基于MATLAB的语音去噪处理

数字信号处理课程设计报告--基于MATLAB的语音去噪处理

数字信号处理课程设计报告--基于MATLAB的语音去噪处理《数字信号处理》课程设计报告基于MATLAB的语音去噪处理专业: 通信工程班级: 通信1101班组次: 第7组姓名及学号: 胡政权(2011013825) 姓名及学号: 潘爽(2011013836)第1页组员承担任务负责程序的编写,并检验程序是否错误,利用课余时间去图书馆或上网查阅课题相关资料,深入理解课题含义及设计要求,注意材料收集胡政权与整理,对课程设计要求进行最后审核。

负责课程设计实验MATLAB仿真对实验结果进行分析,上网查阅材料对实验发表自己看法同时对实验要求进行扩展。

对论文进行抒写,排版潘爽使实验课程设计更加完善。

指导教师评价意见第2页基于MATLAB的语音去噪处理1、设计目的(1)巩固所学的数字信号处理理论知识,理解信号的采集、处理、加噪、去噪过程; (2)综合运用专业及基础知识,解决实际工程技术问题的能力; (3)学习资料的收集与整理,学会撰写课程设计报告。

2、设计任务(1)语音信号的录制。

(2)在MATLAB平台上读入语音信号。

(3)绘制频谱图并回放原始语音信号。

(4)利用MATLAB编程加入一段正弦波噪音,设计滤波器去噪。

(5)利用MATLAB 编程加入一段随机噪音信号,设计FIR和IIR滤波器去噪,并分别绘制频谱图、回放语音信号。

(6)通过仿真后的图像以及对语音信号的回放,对比两种去噪方式的优缺点。

其大概流程框图可如下表示:(图2-1)图2-1 课程设计的流程第3页3、设计原理3.1 去噪原理3.1.1 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。

1924年奈奎斯特(Nyquist)就推导出在理想低通信道的最高大码元传输速率的公式: 理想低通信道的最高大码元传输速率=2W*log2 N (其中W是理想低通信道的带宽,N是电平强度)为什么把采样频率设为8kHz?在数字通信中,根据采样定理, 最小采样频率为语音信号最高频率的2倍频带为F的连续信号 f(t)可用一系列离散的采样值f(t1),f(t1?Δt),f(t1?2Δt),...来表示,只要这些采样点的时间间隔Δt?1/2F,便可根据各采样值完全恢复原来的信号f(t)。

Matlab音频处理技术指南

Matlab音频处理技术指南

Matlab音频处理技术指南在当今信息爆炸的时代,音频处理技术的应用越来越广泛。

从音乐产业到通信领域,从娱乐媒体到人工智能,无一不需要音频处理技术的支持。

作为一种强大且灵活的数学软件工具,Matlab在音频处理领域有着重要的地位和应用。

本文将带你深入了解Matlab音频处理技术的基础与应用。

一、Matlab音频处理基础1. 音频数据的表示与采样首先,我们需要了解音频数据的表示方式。

通常情况下,音频信号是以数字形式存储的,而数字音频信号是通过模拟音频信号的采样获得的。

在Matlab中,我们可以使用`audioread`函数来读取音频文件,并将其表示为矩阵形式。

每一列代表一个声道,而每一行则代表一个采样点。

2. 音频信号的频域分析频域分析是音频处理中常用的一种方法,它可以将音频信号从时域转换到频域。

在Matlab中,我们可以使用`fft`函数对音频信号进行傅里叶变换,将其转换为频谱图。

通过观察频谱图,我们可以分析音频信号的频率分布、谐波成分等信息。

3. 音频信号的滤波处理滤波是音频处理中常用的一种方法,它可以通过去除或增强某些频率分量来改变音频信号的特性。

在Matlab中,我们可以使用`filter`函数来实现各种滤波器的设计和应用。

比如,我们可以使用低通滤波器来去除音频信号中的高频噪声,或者使用高通滤波器来增强低频成分。

4. 音频信号的时频分析时频分析是音频处理中常用的一种方法,它可以同时考虑音频信号的时域和频域特性。

在Matlab中,我们可以使用`spectrogram`函数对音频信号进行时频分析,并将结果表示为谱图。

通过观察谱图,我们可以了解音频信号在不同时间和频率上的能量分布,进而分析音频信号的谐波、共振等性质。

二、Matlab音频处理应用案例1. 音频信号的去噪与增强在实际应用中,音频信号通常会受到噪声的干扰,从而影响音质的好坏。

Matlab提供了多种音频去噪算法,比如基于小波变换的去噪算法、基于自适应滤波的去噪算法等。

基于MATLAB算法的数字变声器

基于MATLAB算法的数字变声器

基于MATLAB算法的数字变声器【摘要】变声器的原理是通过改变输入声音频率,进行改变声音的音色、音调,使输出声音在感官上与原声音不同。

变声器是借助对声音音色和音调的双重复合改变,实现输出声音的改变。

通过自己发声,共振峰频率的改变是基于重采样实现的。

同时用LPC倒谱分析法分析共振峰的范围,通过MATLAB编写程序并构置GUI界面。

实验中通过MATLAB软件对采集来的语言信号进行频谱分析,讨论不同人之间的噪音源参数和共振峰参数,通过对不同人语言信号频率和幅度的改变来实现不同人之间的语音转换。

【关键词】短时自相关法; LPC倒谱;语音信号; matlab GUI;1引言随着生活水平的提高,科技的不断进步,很多人为了娱乐,从而希望改变自己的声音;还有如今的许多的访问节目为了保护被访问者,都对声音进行了相应的处理。

本设计通过编写matlab程序,借助对声音音色和音调的双重复合改变,实现输出声音的改变。

共振峰频率的改变是基于重采样实现的,从重采样原理知道,这也同时印发了基频的变化,为保证基频变化和共振峰频率变化的独立、互不相关,在基频移动时必须考虑抵消重采样带来的偏移,理论上只要基频检测足够精确,确实可以保证基频改变和共振峰频率改变间的互不相关。

保证变声效果的自然度主要是没有采用基因检测将基因移动和共振峰变化彻底隔离的缘故。

本次课程设计就是运用我们所学到的理论知识,用MATLAB软件来实现对语音信号的变声处理,理论联系实际,从而更好地掌握以及运用所学习的知识。

2数字变声器的原理与算法2.1基本原理语音科学家将人类发声过程视作一个由声门源输送的气流经以声道、口、鼻腔组成的滤波器调制而成的。

人类语音可分为有声语音和无声语音,前者是由声带振动激励的脉冲信号经声腔调制变成不同的音,它是人类语言中元音的基础,声带振动的频率称为基频。

无声语音则是声带保持开启状态,禁止振动引发的。

一般来说,由声门振动决定的基频跟说话人的性别特征有关,如下表,而无声语音则没有体现这个特征。

基于matlab的数字音效处理器——数字信号处理课设报告

基于matlab的数字音效处理器——数字信号处理课设报告

实验题目专业:通信工程班级: 114班姓名: XXXXX 学号: XXXXXXXX指导教师: XXXXX一、实验类型综合研究性实验二、实验目的1.掌握采样定理及FFT谱分析的基本原理及其利用Matlab的实现方法;2. 掌握数字滤波器的设计原理和方法;3. 学习用MATLAB编程实现语音数字滤波系统。

三、实验要求1. 利用Windows下的录音机设备采集语音信号;2. 对语音信号进行采样并混进加性噪声,作频谱分析;3. 通过频谱分析选择合适的滤波器性能指标,设计合适的数字滤波器,并对含噪音的语音信号进行数字滤波;4. 设计处理系统的用户界面(GUI),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。

四、数字滤波器的设计原理数字滤波器可以理解为是一个计算程序或算法,将代表输入信号的数字时间序列转化为代表输出信号的数字时间序列,并在转化过程中,使信号按预定的形式变化。

数字滤波器有多种分类,根据数字滤波器冲激响应的时域特征,可将数字滤波器分为两种,即无限长冲激响应(IIR)滤波器和有限长冲激响应(FIR)滤波器。

IIR数字滤波器具有无限宽的冲激响应,与模拟滤波器相匹配,所以IIR滤波器的设计可以采取在模拟滤波器设计的基础上进一步变换的方法。

其设计方法主要有经典设计法、直接设计法和最大平滑滤波器设计法。

FIR数字滤波器的单位脉冲响应是有限长序列。

它的设计问题实质上是确定能满足所要求的转移序列或脉冲响应的常数问题,设计方法主要有窗函数法、频率采样法和等波纹最佳逼近法等。

在对滤波器实际设计时,整个过程的运算量是很大的。

设计阶数较高的IIR 滤波器时,计算量更大,设计过程中改变参数或滤波器类型时都要重新计算。

设计完成后对已设计的滤波器的频率响应要进行校核。

要得到幅频、相频响应特性,运算量也是很大的。

平时所要设计的数字滤波器,阶数和类型并不一定是完全给定的,很多时候要根据设计要求和滤波效果不断地调整,以达到设计的最优化。

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《数字信号处理》课程项目终期报告题目:数字音效处理器组号:78组长:成员:成员:成员:成员:联系方式:二零一三年十月十六日目录第一章绪论 (1)1.1 项目背景及研究意义 (1)1.2 数字信号处理概述1第二章总体方案设计32.1 项目需求分析32.2 开发平台及工具选择32.3 项目功能设计3第三章人机交互界面设计4第四章数字语音信号简单处理效果设计54.1 低音增强54.2 回声特效64.3 添加背景音乐84.4 回旋效果94.5 快/慢放特效 (11)第五章自适应语音分割、倒序135.1 目标实现135.2 原理简述135.3 实现步骤135.4 应用实践165.5 核心代码分析 (16)5.5 算法优化(快速自适应倒序) (18)第六章项目实施过程19第七章总结与展望 (20)7.1 项目总结207.2 项目展望20附录21参考文献37第一章绪论1.1 项目背景及研究意义随着科技的发展,数字信号处理器DSP(Digital Signal Processor)被广泛的应用在各种电子产品中,从便携的个人数字助手PDA(Personal Digital Assistant)到家庭影院,电子产品对人们的生活产生着巨大的影响。

人们不仅对图像的质量有很高的要求,近年来对声音质量的需求也与日俱增。

这种需求已经不单局限在聆听,而上升为一种听觉享受。

在实际生活中,除了符合建筑声学标准的录音室、音乐厅等外,一般的室内都很难达到比较完美的音质及效果,通常需要使用音效处理器来进行处理、美化,这使得音效器的发展,得到了更为广泛的关注。

1.2 项目背景及研究意义数字信号处理(DigitalSignalProcessing,DSP)是利用专门或通用的数字信号芯片,以数字计算的方法对信号进行处理,具有处理速度快、灵活、精确、抗干扰能力强、体积小等优点。

DSP有硬件、算法和理论等三个基础支撑着它的发展和应用。

硬件是指用VLSI(超大规模集成电路)实现的通用和专用芯片,目前许多芯片的运算速度已超过每秒几千万次,最高达到每秒16亿次,价格也大幅度降低。

在通信、电视、雷达和各种消费电子产品方面应用的软件和算法非常丰富,例如,信源编码(压缩)和解码、信道编码和解码,信号的调制与解调、噪声对消、信号加密与解密,电机的自动控制和各类信号的分析等。

知成体系的理论包括离散线性系统理论、离散和快速变换理论、数字滤波理论、信号检测理论、量化效应和误差理论、非线性谱估计理论以及小波变换理论等。

数字信号处理的应用领域十分广泛。

就所获取信号的来源而言,有通信信号的处理,雷达信号的处理,遥感信号的处理,控制信号的处理,生物医学信号的处理,地球物理信号的处理,振动信号的处理等。

若以所处理信号的特点来讲,又可分为语音信号处理,图像信号处理,一维信号处理和多维信号处理等。

无论哪方面的应用,首先须经过信息的获取或数据的采集过程得到所需的原始信号,如果原始信号是连续信号,还须经过抽样过程使之成为离散信号,再经过模数转换得到能为数字计算机或处理器所接受的二进制数字信号。

如果所收集到的数据已是离散数据,则只须经过模数转换即可得到二进制数码。

数字信号处理器的功能是将从原始信号抽样转换得来的数字信号按照一定的要求,例如滤波的要求,加以适当的处理,即得到所需的数字输出信号。

经过数模转换先将数字输出信号转换为离散信号,再经过保持电路将离散信号连接起来成为模拟输出信号,这样的处理系统适用于各种数字信号处理的应用,只不过专用处理器或所用软件有所不同而已。

语音信号处理是信号处理中的重要分支之一。

它包括的主要方面有:语音的识别,语言的理解,语音的合成,语音的增强,语音的数据压缩等。

各种应用均有其特殊问题。

语音识别是将待识别的语音信号的特征参数即时地提取出来,与已知的语音样本进行匹配,从而判定出待识别语音信号的音素属性。

关于语音识别方法,有统计模式语音识别,结构和语句模式语音识别,利用这些方法可以得到共振峰频率、音调、嗓音、噪声等重要参数,语音理解是人和计算机用自然语言对话的理论和技术基础。

语音合成的主要目的是使计算机能够讲话。

为此,首先需要研究清楚在发音时语音特征参数随时间的变化规律,然后利用适当的方法模拟发音的过程,合成为语言。

其他有关语言处理问题也各有其特点。

语音信号处理是发展智能计算机和智能机器人的基础,是制造声码器的依据。

语音信号处理是迅速发展中的一项信号处理技术。

第二章总体方案设计2.1 项目需求分析该项目题目是数字音效处理器。

要实现音效处理,大致可以分成三部分,即语音采集、语音处理、语音输出。

首先要有待处理的语音信号。

这个语音信号我们可以现场录制,也可以打开已经录制好语音文件;然后是语音处理,这部分由matlab程序实现;最后是语音输出,由计算机输出。

2.2开发平台Matlab 20082.3 项目功能设计第三章人机交互界面设计如上图,是我们最终的人机交互界面。

主要分成两个部分,语音采集部分以及特效播放部分。

左边是语音输入部分,包含两种方式:现场录音和打开文件。

左下方还有一个播放录音或文件的按钮,方便用户在语音输入结束后,试听输入的信号。

右边是播放特效部分,包括低音增强等六种特效,下方还有个另存为按钮以及效果选择下拉菜单,方便用户保存处理后的信号。

人机交互界面总体构图简洁,色彩柔和,布局合理,使用方便,在极大程度上方便了用户的使用,减少了学习使用的时间与成本。

第四章数字语音信号几种简单处理效果设计4.1 低音增强(1)原理简述低音增强特效,顾名思义就是讲声音信号的低音部分加强,是处理后的声音信号较原声音信号低频部分幅值增大。

(2)实现步骤首先使用低通滤波器将声音信号的高频部分滤去,得到只包含低频部分的声音信号,将该信号乘以一个系数后增大,然后与原声音信号叠加,这样得到的新的声音信号频谱分布不发生改变,但是低频部分的幅值明显增大。

实现流程图如下:(3)效果实现语音播放后明显感觉到声音变得浑厚有力,有力量感。

下图是与声音信号的频域幅度图与低音增强后的频域幅度谱,从图中可以明显看到,低音增强后的信号在低频部分的幅度得到明显加强。

(4)应用实践低音增强效果可以用在家庭音响上,可以提升声音的力量感,震撼感。

我们现在家庭娱乐中常使用的“低音炮”用的就是低音增强的原理。

(5)核心代码分析[x,fs,nbits]=wavread('1112'); %读声音文件fp1=1000;fs1=2200; %设定低通滤波器通带截止频率和阻带截止频率wp1=2*fp1/Fs; ws1=2*fs1/Fs;rp=1;as=100;[N1,wp1]=ellipord(wp1,ws1,rp,as); %计算椭圆低通模拟滤波器的阶数和通带边界频率[B,A]=ellip(N1,rp,as,wp1); %计算低通滤波器模拟滤波器系统函数系数x1=filter(B,A,x); %低通滤波,得到含有低频部分的信号y=x+x1*2 %语音信号叠加,得到低音增强后的信号4.2回声特效(1)原理简述回声是我们在日常生活中常会遇到一种声音信号,回声就是原声经过物体反射回来后与原声叠加后形成的效应。

当回声的距离小于一定距离时,回声不能被人耳感知,变现为原声的加强;当回声距离大于一定距离时,回声能被人耳感知,能够感觉到在原声停止后一段时间后,再次听到此声音,并且响度相对减小。

简单来说,就是延迟、衰减、叠加。

(2)实现步骤回声是原声延迟衰减后与原声叠加。

声音信号在matlab中以矩阵的形式存储。

一般是N行2列的矩阵(这里指双声道声音),N是声音的点数长度。

为了做到延迟效应,我们在原矩阵x的前面加上(接上)一段m行2列的为零矩阵,得到矩阵x1,这样如果将矩阵x,x1从同一起点观看,那么矩阵x1相当于时间x 延时了一段时间。

延时的时间与添加的零矩阵的长度以及采样频率有关。

那么只要将x与x1相叠加,就可以得到回声效果。

这里要注意,由于矩阵相加时要满足矩阵形式相同,所以还要在原来的x后面也接上一段m行2列的为零矩阵,同时为了回声效果的逼真性,还要给x1倍乘一个小于1的系数。

实现流程图如下:矩阵运算流程如下:(3)效果实现输出的声音人耳听起来有明显的回声效果。

下图是原声、延迟的声音以及叠加后声音信号的时域图。

(4)应用实践利用数字信号处理得到的回声可以在需要的情况下模拟回声效果,以适应需求。

(5)核心代码分析[x,fs,nbits]=wavread('1112',1156384); %读取文件x1=[zeros(4000,2);x];%前“添”零,声音延时x2=[x;zeros(4000,2)];%后“添”零,使原声音长度与延时后相等y1=x1*0.8+x2; %回声衰减并与原声叠加4.3添加背景音乐(1)原理简述原理较为简单,即两个矩阵的相加。

(2)实现步骤首先将两个需要叠加的矩阵处理使得形式一致(行列数相等),然后叠加即可。

(3)效果实现可是实现为一段人说话声,唱歌声,朗诵声添加背景音乐,其本质是语音序列的叠加,所以可实现两段语音序列的叠加。

(4)应用实践为一段人说话声,唱歌声,朗诵声添加背景音乐等,其本质是语音序列的叠加,所以可实现两段语音序列的叠加。

(5)核心代码分析较为简单,此处省略。

4.4回旋特效(1)原理简述回旋特效是我们根据效果来命名的,是将声音的左右声道分时播放,也就是说,在第一段时间内,左声道有声音,下一段时间内,右声道有声音,依次交替。

(2)实现步骤对声音信号矩阵按行进行遍历,设定点数长度,依次交替分别使左、右声道的某段信号的值在该取样点段内置零。

或者利用矩阵运算的方法实现。

实现步骤如下:(3)效果实现播放处理后的语音,耳机(非立体声耳机)的左右耳机轮流有声音,即当左边耳机有声音时,右边耳机没有,反之亦然。

这样就会产生声源在不断回转,声音有种回旋的效果。

下面是原声以及处理后的左右声道的时域图:矩阵运算流程如下:(4)应用实践在某些音乐作品中可以产生声源回旋变换的特效,增强音乐的丰富性。

(5)核心代码分析y=zeros(400000,2);%定义一个矩阵[x,fs,nbits]=wavread('1112',400000); %读声音文件for i=1:400000y(i,:)=x(i,:); %新建信号序列,用于运算endx1=reshape(y,40000,20); %将信号分成了10段20列for i=1:2:10x1(:,i)=0; %1~10列,将单数列置零,即实现左声道的回旋endfor i=12:2:20x1(:,i)=0; %11~20列,将双数列置零,即实现右声道的回旋endx5=reshape(x1,400000,2); %重排序列,变成N行2列的序列sound(x5*2,fs); %单声道播放后,声音幅度有减小,这里做补偿4.5快/慢放特效(1)原理简述快慢放的原理就是在单位长的时间内播放比原声包含更多或更少的信息的语音序列。

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