数字信号处理课程设计 语音信号合成
数字信号处理课程设计 语音信号合成
课程设计说明书设计题目：基于幅度调制法的语音信号合成专业：电子信息工程班级：2011级1班设计人：王钱磊201101101530山东科技大学2013年12月27日摘要语音信号处理是一门比较实用的电子工程专业课程，语音是人类获取信息的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。
Matlab是一个数据分析和处理功能十分强大的工程实用软件。
本文介绍了利用matlab软件及其中的图形用户界面(GUI)实现驱动声卡采集语音信号和语音信号采集后的文档处理方法，并通过实例利用matlab分析了语音信号处理的过程。
关键词：语音信号处理 MATLAB 频谱分析语音合成目录1 绪论 (3)2 软件设计与实现 (4)2.1 MATLAB软件介绍 (4)2.2 GUI用户界面介绍 (5)2.3 软件总体设计及框图 (6)2.4 软件设计原理 (8)2.5 软件实现过程 (10)3设计中遇到的问题及解决过程 (14)4设计总结与心得体会 (19)5 附录 (20)5.1参考文献 (20)5.2 程序代码 (21)1 绪论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。
语音信号处理课程设计报告python
语音信号处理课程设计报告python一、引言语音信号处理是数字信号处理中的一个重要分支，它主要涉及到语音信号的获取、预处理、特征提取、分类识别等方面。
在本次课程设计中，我们将使用Python语言对语音信号进行处理，并实现一个简单的语音识别系统。
二、问题描述本次课程设计的主要任务是实现一个基于MFCC特征提取和GMM-HMM模型的语音识别系统。
具体来说，我们需要完成以下任务：1. 对输入的语音信号进行预处理，包括去噪、分帧、加窗等；2. 提取MFCC特征；3. 使用GMM-HMM模型对不同的语音进行分类识别。
三、方法实现1. 语音信号预处理在对语音信号进行MFCC特征提取之前，需要对其进行预处理。
我们需要去除信号中的噪声。
常见的去噪方法包括基于阈值的方法和基于滤波器的方法。
在本次课程设计中，我们将使用基于阈值的方法对信号进行去噪。
我们需要将原始信号分帧，并对每一帧应用窗函数以减少频谱泄漏效应。
常见的窗函数包括汉明窗、海宁窗等。
2. MFCC特征提取MFCC是一种常用的语音特征提取方法，它可以将语音信号转换为一组包含语音信息的系数。
MFCC特征提取包括以下几个步骤：1. 对预处理后的语音信号进行快速傅里叶变换（FFT）；2. 将频谱图转换为梅尔频率倒谱系数（MFCC）；3. 对MFCC系数进行离散余弦变换（DCT）。
3. GMM-HMM模型GMM-HMM模型是一种常见的语音识别模型，它将每个单词表示为一个由高斯混合模型（GMM）和隐马尔可夫模型（HMM）组成的序列。
在本次课程设计中，我们将使用GMM-HMM模型对不同的语音进行分类识别。
四、程序实现1. 语音信号预处理我们使用Python中的librosa库对语音信号进行预处理。
具体来说，我们使用librosa.load()函数加载.wav格式的文件，并使用librosa.effects.trim()函数去除静默段。
我们对剩余部分进行分帧和加窗操作，并使用librosa.feature.mfcc()函数提取MFCC特征。
数字信号课程设计语音信号的采集、分析与处理
长沙学院长沙学院《数字信号处理》课程设计说明书题目数字信号处理课程设计系（部）电子与通信工程系专业（班级）10级通信2班姓名周斌学号2010043205指导老师李广柱、刘光灿、陈威兵黄飞江、张刚林、冯璐起止日期2013.4.15-2013.4.26目录1.绪论···························· - 4 -2.设计作品名称························ - 4 -3.课程设计内容························ - 4 -3.1 设计思想······················· - 4 -3.2设计原理························ - 5 -3.2.1 无限脉冲响应数字滤波器设计············· - 5 -3.2.1.1 巴特沃斯滤波器设计：·············· - 5 -3.1.1.2 巴特沃斯滤波器的特性：············· - 5 -3.1.1.3 双线性变换法：················· - 7 -3.2.2 有限脉冲响应数字滤波器设计············· - 9 -4. 课程设计设计步骤及结果分析·················- 12 -4.1 语音信号的采集及其时域、频域分析···········- 12 -4.1.1程序·······················- 12 -4.1.2 图像·······················- 12 -4.2 设计数字滤波器和画出其频率相映············- 13 -4.2.1 无限低通数字滤波器·················- 13 -4.2.1.1 程序······················- 13 -4.2.1.2 图像······················- 14 -4.2.2 无限高通数字滤波器·················- 14 -4.2.2.1 程序······················- 14 -4.2.2.2 图像·····················- 15 -4.2.3 有限低通数字滤波器·················- 16 -4.2.3.1程序······················- 16 -4.2.3.2 图像······················- 16 -4.2.4 有限高通数字滤波器·················- 17 -4.2.4.1 程序······················- 17 -4.2.4.2 图像······················- 17 -4.3 用滤波器对信号进行滤波并比较前后波形·········- 18 -4.3.1 经过低通IIR ··················- 18 -4.3.2 经过高通IIR ··················- 19 -4.3.3 经过低通FIR ··················- 20 -4.3.4 经过高通FIR ··················- 21 -4.4 编制实现上述任务的相应的总程序············- 21 -4.4.1 信号经过低通IIR ·················- 21 -4.4.2 信号经过高通IIR ·················- 22 -4.4.3 信号经过低通FIR ·················- 24 -4.4.4 信号经过高通 FIR·················- 25 -4.5 撰写5000-8000字课程设计报告·············- 26 -5. 总结····························- 26 -6. 存在的建议及不足······················- 27 -7. 参考文献··························- 27 -摘要对一段语音信号进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图；给定滤波器的性能指标，采用窗函数法和双线性变换设计滤波器，并画出滤波器的频率响应；然后用自己设计的滤波器对采集的信号进行滤波，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；最后，设计一个信号处理系统界面。
数字信号课程设计 语音信号的处理与滤波
广西科技大学（筹）数字信号处理课程设计设计题目：语音信号的处理与滤波设计过程：1.语音信号的采集利用电脑上的声卡和WINDOWS操作系统可以进行数字信号的采集。
可以直接用电脑自带的录音工具进行录音。
也可以运用MATLAB中的wavrecord()、wavwrite()、wavplay()、wavread()等函数进行语音的录制、播放、存储、读取。
具体采集步骤如下：用MATLAB工具编程录制一段时间为5秒的内容（例如“老师，新年快乐”）的语音，存放在C:\Users\PKL\Desktoptft.wav,并把存放录音文件的文件夹导入MATLAB的work目录中。
录制程序如下：程序：fs=16000;%设计抽样频率channel=1;%设计录音通道t=5;fprintf('按任意键开始%d秒录音:',t);pause;%暂停命令fprintf('正在录音');y=wavrecord(t*fs,fs,channel,'double');%录制语音fprintf('录音结束\n');wavwrite(y,fs,'C:\Users\PKL\Desktop\tft.wav');fprintf('按任意键回放语音');pause;wavplay(y,fs);2.语音信号的时频域分析利用MATLAB中的“wavread”命令来读入已经录制好的语音信号，将它赋值给任意向量，再对其进行采样。
然后可用MATLAB的绘图函数对时域和频域进行绘图分析。
运用下面程序进行采样和绘制时频域图，时域图为附件中的图——1，频域图为附件中的图——2。
程序：[y,fs,nbits]=wavread('tft.wav');%加载语音信号wavplay(y,fs);%回放语音信号N=length(y);%语音信号长度Y=fft(y,N);%用傅里叶变换求频域subplot(2,1,1);plot(y);title('图——1 原始信号时域波形图');subplot(2,1,2);plot(abs(Y));title('图——2 原始信号频谱图');3.采用窗函数法和双线性变换法设计滤波器所需设计的滤波器的性能指标为：（1）低通滤波器性能指标：fb=1000Hz,fc=1200Hz,As=100dB,Ap=1dB。
语音信号合成器的设计与实现
数字信号处理课程设计报告题目：语音信号合成器设计与实现学院：信息工程学院专业：通信工程指导教师：王祥青指导时间:目录1、背景 (1)2、设计目的 ............................................................................... 错误！未定义书签。
3、设计原理 ............................................................................... 错误！未定义书签。
4、设计过程 ............................................................................... 错误！未定义书签。
5、实验代码及结果 ................................................................... 错误！未定义书签。
5.1 MATLAB源程序 ....................................................... 错误！未定义书签。
5.2 结果分析 ..................................................................... 错误！未定义书签。
6、实验体会及总结 ................................................................... 错误！未定义书签。
7、参考文献 ............................................................................... 错误！未定义书签。
1.背景1.1 概述语音是人类相互之间进行交流时使用最多、最自然、最基本也是最重要的信息载体。
数字信号处理技术在人声合成中的应用教程
数字信号处理技术在人声合成中的应用教程数字信号处理（DSP）技术是一种基于数字信号处理器或其他可编程数字硬件实现的信号处理方法。
随着计算机技术和算法的不断发展，数字信号处理技术在音频处理领域得到了广泛的应用，特别是在人声合成方面。
本文将介绍数字信号处理技术在人声合成中的应用，并提供一些实用的教程和示例。
一、概述人声合成是指通过计算机或其他电子设备模拟人类声音的过程。
数字信号处理技术可以在人声合成中发挥重要作用，帮助合成出更加逼真、自然的声音。
二、声音合成的基础知识在了解数字信号处理技术在人声合成中的应用之前，我们首先需要了解声音合成的基础知识。
以下是一些关键概念：1. 声音参数:声音可以用一系列参数来描述，如基频、共振峰频率和带宽等。
这些参数是生成人声声音的基础。
2. 波形合成:波形合成是一种基于声音参数生成波形信号的方法。
常见的波形合成算法有傅里叶变换、线性预测编码（LPC）和包络跟踪等。
三、数字信号处理技术在人声合成中的应用1. 提取人声参数:在人声合成中，首先需要从原始音频信号中提取出各种声音参数，包括基频、共振峰频率和带宽等。
这些参数决定了合成声音的特征。
2. 波形合成:利用数字信号处理技术，可以根据提取到的人声参数来合成出自然、逼真的声音波形。
常见的波形合成算法有LPC、傅里叶变换和包络跟踪等。
3. 语音合成:除了合成基本的声音波形外，数字信号处理技术也可以用于合成不同的语音效果，如不同的说话风格、音调、音量等。
这需要对声音参数进行调整和变化，以产生不同特征的声音。
4. 实时合成:数字信号处理技术可以实现实时人声合成，即在输入音频流的同时，实时合成相应的声音波形输出。
这对于实时语音合成和人机交互等应用非常重要。
四、实用教程和示例1. 提取人声参数:对于提取人声参数，可以使用开源的语音处理库，如WORLD（WORLD: a vocoder-based high-quality speech synthesis system）或HTS (HMM-Based Speech Synthesis System)等。
dsp语音信号处理课程设计
dsp语音信号处理课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解语音信号处理的基本概念，掌握数字信号处理（DSP）在语音信号处理中的应用；2. 学会使用DSP技术对语音信号进行预处理、特征提取和识别；3. 掌握语音信号的时域、频域分析及其在语音增强、降噪等方面的应用。
技能目标：1. 能够运用编程软件（如MATLAB）进行语音信号的采集、处理和分析；2. 能够独立完成一个简单的语音信号处理项目，包括设计、实现和调试；3. 培养实际操作能力，提高解决实际语音信号处理问题的能力。
情感态度价值观目标：1. 激发学生对语音信号处理领域的兴趣，培养探索精神和创新意识；2. 培养学生团队协作能力，学会与他人共同分析问题、解决问题；3. 强化质量意识，注重实践操作规范，培养学生严谨、务实的科学态度。
本课程针对高年级学生，结合课程性质、学生特点和教学要求，明确以上课程目标。
通过本课程的学习，使学生能够掌握语音信号处理的基本知识和技能，培养实际操作和创新能力，同时注重培养学生的团队协作和严谨的科学态度。
课程目标分解为具体的学习成果，便于后续教学设计和评估。
二、教学内容1. 语音信号处理基础理论：- 语音信号的数字化表示；- 语音信号的时域、频域分析；- 语音信号的加窗、分帧处理；- 语音信号的预处理技术。
2. 语音信号特征提取：- 基本特征参数（如：短时能量、短时平均幅度、短时过零率）；- 频域特征（如：梅尔频率倒谱系数、线性预测系数）；- 高级特征提取方法（如：深度学习）。
3. 语音信号处理应用：- 语音增强与降噪；- 语音识别与合成；- 说话人识别与情感分析；- 语音信号处理在实际应用中的案例分析。
4. 实践项目：- 使用MATLAB进行语音信号处理实验；- 设计并实现一个简单的语音识别系统；- 分析并改进现有语音信号处理算法。
教学内容依据课程目标制定，涵盖语音信号处理的基础理论、特征提取、应用及实践项目。
教学大纲明确教学内容的安排和进度，与教材章节相对应，确保内容的科学性和系统性。
数字信号处理与音频合成算法的设计与实现
数字信号处理与音频合成算法的设计与实现数字信号处理与音频合成算法的设计与实现一、引言随着计算机技术的不断发展，数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）在各个领域得到广泛应用。
其中，音频合成算法是一种重要的应用之一。
音频合成算法是通过对数字音频信号进行处理，达到合成新的音频信号的目的。
本文将介绍数字信号处理与音频合成算法的设计与实现。
二、数字信号处理基础1. 数字信号与模拟信号的区别数字信号是一种离散的信号，是由连续的模拟信号经过采样、量化和编码等过程得到的。
模拟信号是一种连续的信号，可以用连续的时间函数来表示。
2. 数字信号处理的基本概念数字信号处理是对数字信号进行处理的过程。
它包括数字滤波、傅里叶变换、时域分析等技术。
三、音频合成算法的设计与实现音频合成算法是通过对数字音频信号进行处理，合成新的音频信号。
下面将介绍几种常用的音频合成算法及其设计与实现。
1. 直接合成算法直接合成算法是指直接合成目标音频信号，不经过任何变换的算法。
该算法简单直接，计算量小，适用于合成简单的音频信号。
设计时，需要确定合成音频的采样率、位深和持续时间等参数。
实现时，可以利用MATLAB等软件实现。
2. 加法合成算法加法合成算法通过将多个音频信号按比例相加，得到合成音频信号。
该算法适用于合成多个音频信号的场景。
设计时，需要确定每个音频信号的权重。
实现时，可以利用MATLAB等软件实现。
3. 波表合成算法波表合成算法是一种将波表作为合成音频的基础信号进行合成的算法。
波表是一种保存了具体声音形态的表格，通过读取表格中的数据进行合成。
该算法可以合成各种复杂的音频信号。
设计时，需要确定波表的长度和采样率等参数。
实现时，可以利用C/C++等编程语言实现。
4. AM-FM合成算法AM-FM合成算法是一种模拟调幅调频的合成算法。
该算法可以合成具有复杂频率和振幅变化的音频信号。
设计时，需要确定调幅调频的函数形式和参数。
基于数字信号处理的语音识别系统设计与实现
基于数字信号处理的语音识别系统设计与实现随着现代科学技术的不断发展，人工智能已经成为当前科技领域的热门话题。
而其中的语音识别技术又是人工智能应用中非常重要的一部分，广泛应用于智能家居、语音助手等。
本文将探讨基于数字信号处理的语音识别系统的设计与实现。
一、语音识别系统的基本原理语音识别系统首先需要进行声音的数字化处理，将连续的声音信号转换为数字信号，然后将数字信号进行特征提取和模式匹配，最终得出识别结果。
具体来说，数字信号处理包括采样、量化、编码三个步骤。
采样是指将连续的声音信号转换为离散的数字信号，通常采用脉冲编码调制（PCM）进行数字化处理。
量化是指将采样后的模拟量进行近似处理，将其映射为一系列有限的数字值，常用的量化方法有线性量化和对数量化。
编码是指将量化后的信号进行编码，压缩数据量，提高数据传输速度和存储效率。
在数字信号处理过程中，还需要进行特征提取和模式匹配。
特征提取是指从数字信号中提取出与语音识别相关的有用特征，如频率、能量等。
常用的特征提取算法有MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficients）和LPCC（Linear Prediction Cepstral Coefficients）等。
模式匹配是指将提取出的特征与已知语音模型进行比对，最终确定输入语音所属的模型类别。
二、语音识别系统的组成部分语音识别系统由硬件和软件两部分组成。
硬件部分主要包括麦克风、声卡、模数转换器、数字信号处理器等。
麦克风用于采集声音信号，声卡用于将声音信号转换为电信号，模数转换器用于将模拟信号转换为数字信号，数字信号处理器用于对数字信号进行处理和分析。
软件部分主要包括语音处理程序、语音识别引擎、客户端界面程序等。
语音处理程序是指对语音信号进行数字信号处理和特征提取等操作的程序。
常见的语音处理程序有MATLAB、Python等。
语音识别引擎是指针对特定应用场景所开发的语音识别软件。
数字信号处理技术在语音识别与合成中的应用研究
数字信号处理技术在语音识别与合成中的应用研究一、引言语音识别与合成是数字信号处理技术的一项重要应用领域。
随着信息技术的发展，语音识别与合成成为人机交互、自然语言处理、智能控制等领域的核心技术之一。
本文将探讨数字信号处理技术在语音识别与合成中的应用研究。
二、语音信号的特点与处理语音信号具有高度动态性、时变性和高维特征等特点，因此在处理过程中需要采取一系列的数字信号处理技术。
其中，预处理技术可用于降噪、去除语音信号中的干扰音等，以提高信号的质量。
而特征提取技术则可以从语音信号中提取出与语音内容相关的特征参数，如共振峰频率、帧能量等。
这些特征参数能够更好地表示语音信号的时域和频域特性。
三、语音识别技术语音识别技术是指将语音信号转化为对应的文本或命令的过程。
其中，基于模型的语音识别技术是最常用的方法之一。
这种方法利用语音信号和语言模型进行匹配，从而实现识别。
常见的模型包括隐马尔可夫模型（HMM）和深度学习模型（如RNN、CNN 等）。
此外，前端语音识别技术也是十分重要的一环，其主要任务是将语音信号转换为特定的特征向量，以便于后续的模型训练和识别。
四、语音合成技术语音合成技术是指将文字或命令转化为对应的语音信号的过程。
合成语音的自然度和流畅度是衡量语音合成质量的重要指标。
合成语音的自然度受到合成模型和语音库的影响，因此需要采用高质量的模型和丰富的语音库。
而合成语音的流畅度则受到合成算法的影响，如转换算法、连接算法等。
近年来，深度学习技术的快速发展为语音合成技术提供了更多的新思路和方法。
五、数字信号处理技术在语音识别与合成中的应用案例1. 基于数字信号处理的神经网络语音识别算法神经网络算法在语音识别中发挥了重要的作用，通过引入深度学习的思想，提高了模型的准确性和鲁棒性。
该算法主要利用数字信号处理技术进行前端特征提取和信号增强，以提升语音识别的性能。
2. 数字信号处理技术在音素识别中的应用音素是语言中最小的发音单位，音素识别是语音识别中的核心任务之一。
数字信号课程设计：语音信号的采集、分析与处理
数字信号课程设计：语音信号的采集、分析与处理长沙学院《数字信号处理》课程设计说明书题目数字信号处理课程设计系（部）电子与通信工程系专业（班级）10级通信2班姓名周斌学号2010043205指导老师李广柱、刘光灿、陈威兵黄飞江、张刚林、冯璐起止日期2013.4.15-2013.4.26目录1.绪论····························- 6 -2.设计作品名称························- 7 -3.课程设计内容························- 7 -3.1 设计思想······················- 7 -3.2设计原理······················- 8 -3.2.1 无限脉冲响应数字滤波器设计············- 8 -3.2.1.1 巴特沃斯滤波器设计：···········- 8 -3.1.1.2 巴特沃斯滤波器的特性：··········- 9 -3.1.1.3 双线性变换法：·············- 11 -3.2.2 有限脉冲响应数字滤波器设计···········- 14 -4. 课程设计设计步骤及结果分析················- 18 -4.1 语音信号的采集及其时域、频域分析·········- 18 -4.1.1程序···················- 18 -4.1.2 图像··················- 19 -4.2 设计数字滤波器和画出其频率相映··········- 19 -4.2.1 无限低通数字滤波器··············- 20 -4.2.1.1 程序·················- 20 -4.2.1.2 图像·················- 21 -4.2.2 无限高通数字滤波器··············- 21 -4.2.2.1 程序·················- 21 -4.2.2.2 图像·················- 22 -4.2.3 有限低通数字滤波器··············- 22 -4.2.3.1程序··················- 22 -4.2.3.2 图像·················- 23 -4.2.4 有限高通数字滤波器··············- 23 -4.2.4.1 程序·················- 23 -4.2.4.2 图像·················- 24 -4.3 用滤波器对信号进行滤波并比较前后波形·······- 24 -4.3.1 经过低通IIR ··············- 25 -4.3.2 经过高通IIR ··············- 26 -4.3.3 经过低通FIR ··············- 27 -4.3.4 经过高通FIR ··············- 28 -4.4 编制实现上述任务的相应的总程序·········- 28 -4.4.1 信号经过低通IIR ·············- 28 -4.4.2 信号经过高通IIR ·············- 30 -4.4.3 信号经过低通FIR ·············- 31 -4.4.4 信号经过高通 FIR·············- 32 -4.5 撰写5000-8000字课程设计报告···········- 34 -5. 总结···························- 34 -6. 存在的建议及不足·····················- 35 -7. 参考文献·························- 36 -摘要对一段语音信号进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图；给定滤波器的性能指标，采用窗函数法和双线性变换设计滤波器，并画出滤波器的频率响应；然后用自己设计的滤波器对采集的信号进行滤波，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；最后，设计一个信号处理系统界面。
数字信号处理课程设计语音信号处理MATLAB
中原工学院数字信号处理教程课程设计电信152杨耀华绪论数字信号处理课程是电子信息类与电气类专业本科生继“信号与系统”课之后的一门必修的专业基础课程。
设置本课程的目的在于，使学生通过本课程的学习，了解“数字信号处理”这一技术领域的概貌，初步建立起有关“数字信号处理”的基本概念，掌握基本分析方法，为后续课程及从事信息处理等方面有关的研究工作打下基础。
本课程是一门结合实际工程应用的基础理论课程。
本次课程设计是在MATLAB平台上，对声音信号进行采集，处理，滤波等最终还原出原无噪声的声音信号。
运用本课程所学的理论知识对信号进行谱分析，设计滤波器，得出结论。
进一步巩固所学的知识。
目录一．设计目的 (1)二．设计要求及任务 (1)三．课程设计平台 (2)四．设计原理及计算方法 (2)五．实验论证方案及结果分析 (3)六. 结论及心得 (15)七. 附录：程序代码及注释 (15)八. 参考文献 (28)一．设计目的1.学会MATLAB的使用，掌握MATLAB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IIR数字滤波器的方法。
学会用MATLAB对信号进行分析和处理。
二．设计要求及任务2.1.语音信号的采集；本设计利用计算机Windows下的录音机录入一句语音信号，然后在Matlab软件平台下，利用函数waveread对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。
2.2.语音信号的频谱分析；在Matlab中，可以利用函数FFT对信号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性，然后加入一干扰信号，要求画出语音信号干扰前后的时域波形，并对其频谱进行分析。
2.3.设计数字滤波器，给出性能指标（参考指标）；（1）低通滤波器的性能指标：fp=1000Hz,fs=1200Hz,As=100dB,Ap=1dB（2）高通滤波器的性能指标：fs=4800Hz,fp=5000Hz,As=100dB,Ap=1dB（3）带通滤波器的性能指标：fp1=1200Hz,fp2=3000Hz,fs1=1000Hz,fps2=3200Hz,As=100dB,Ap=1dB；采用双线性变换法设计上面一种类型的数字滤波器，要求使用切比雪夫II型滤波器。
基于matlab语音信号合成与处理课程设计
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学科，是目前发展最为迅速的学科之一，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的手段，所以对其研究就显得尤为重要。
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，它可以讲声音文件变成离散的数据文件，然后用其强大的矩阵运算能力处理数据。
这为本次课程设计提供了强大并良好的环境。
本设计要求自己通过手机清唱一段歌曲，并用windows自带的录音机录制下来，保存格式为.wav格式，而且要求对所录的语音进行频率均衡和加入混响效果。
从网上下载相应的歌曲伴奏，经过截取、加噪、消噪后，与混响后的清唱语音进行合成，制作成一首歌曲。
采用语音合成可帮助学生加强理解，MATLAB里面有很多应用示波器滤波，利用这些滤波器可以很容易地实现语音信号的消噪过程，利用MATLAB的声音处理函数设计一组语音合成实验，配合Windows操作系统支持的语音媒体播放器可以很方便地将经过数字处理后的语音效果直观地体现出来，对于学生深刻理解数字信号处理中抽象数学运算的现实物理意义很有帮助。
关键字：信号处理语音合成加噪混响一、设计目的与任务录制各自的一段清唱歌曲语音信号，并对其进行频谱分析；然后在时域用数字信号处理的方法将信号加入延时与混响。
然后从网上下载一段该歌曲的伴奏，对伴奏进行截取、格式转换、加噪和去噪后，与伴唱歌曲进行合成，制作成一首歌曲，在分析其频谱，并与原始伴唱语音信号频谱进行比较。
通过数字信号处理的课程设计，巩固和运用数字信号处理课程中的理论知识和实践技能，掌握最基本的运用Matlab软件处理信号的理论和方法，培养发现问题，分析问题和解决问题的能力。
二、设计的基本要求1.录制的语音清晰，分析语音信号的特点；2.探讨语音分析、加噪、去噪、混响以及合成的基本方法；3.写出各个步骤的Matlab的程序代码；4.分析录制的语音信号的时域波形与频谱；分析加噪、去噪与合成前后的语音信号波形与频谱；5.熟悉加强滤波器的设计原理和滤波的过程；三、设计思路图-1语音合成的方案设计方框图整体设计思路：将录制的语音信号进行频谱分析，并进行频率均衡和加入混响效果。
DSP语音信号处理课程设计
摘要 (1)第一章绪论 (2)1.1 简析数字信号 (2)1.2 课程设计的目标 (2)1.3课程设计的内容及要求 (2)第二章语音信号处理理论基础 (4)2.1简述语音信号 (4)2.2基础知识概述 (4)第三章系统方案论证 (5)3．1 设计方案分析 (5)3．2实验原理 (5)第四章 GUI设计实现 (8)4.1原理图及程序 (8)第五章总结与心得体会 (17)参考文献 (18)数字信号处理(Digital Signal Processing)技术，从20世纪60年代以来，随着计算机科学和信息科学、集成芯片制造工艺的飞速发展，数字处理技术应运而生并得以快速发展。
语言是人们进行信息沟通的主要方式之一，它具有直接、自然、方便等优点。
语音则是语言的物理层表达方式。
语音处理主要是对语音进行机器处理，以达到传输、自动识别、机器理解等目的。
本文首先对语音信号处理进行了概述，其中包括各种处理技术、发展及应用。
接下来主要介绍了语音识别方面的知识。
根据语音识别系统的基本构成模型，介绍了预处理、端点检测到模板匹配各个部分所涉及到的语音数字信号处理原理和方法。
重点研究了孤立词识别系统的原理、构成及各部分的实现算法。
论文中首先对语音信号的基本处理问题进行了分析和对比，然后在自己设计的基于TMS320VC5402的DSP实际系统上，进行了语音处理过程的滤波、采样、傅立叶变换和谱包络提取的算法实现研究，讨论了在算法的DSP实现方法，分析了运行实验结果。
在此基础上，对GSM系统中的编码、回声抵消、说话人识别和交通车辆内部的噪声抵消应用进行了研究。
最后对DSP实现语音信号处理的存在的问题和发展前景进行了展望。
第一章绪论1.1 简析数字信号数字信号处理(Digital Signal Processing，简称DSP)是一门涉及多门学科并广泛应用于很多科学与工程领域的新兴学科。
20世纪60年代以来，随着计算机和信息技术的飞速发展，有力地推动和促进了DSP技术的发展进程。
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');。
数字信号处理课程设计报告-基于MATLAB的语音信号的特技处理
数字信号处理课程设计报告-基于MATLAB的语音信号的特技处理xxxx数字信号处理课程设计报告题目:基于MATLAB 的语音信号的特技处理系 (院): 计算机工程学院专业: 通信工程班级: 通信xx班学号: xxxxxxxx姓名: xxx指导教师: xxx学年学期: 2009 ~ 2010 学年第 1 学期2009年12月 18 日设计任务书课题基于MATLAB 的语音信号的特技处理名称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、传输、显示和存储过程;设计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; 目的3. 学习资料的收集与整理，学会撰写课程设计报告。
1. 微型电子计算机(PC); 实验环境 2. 安装Windows 2000以上操作系统，MATLAB等开发工具。
1. 选择一个语音信号作为分析的对象，或录制一段各人自己的语音信号，并对其进行频谱分析; 然后在时域用数字信号处理方法将信号加入延时和混响，再分析其频谱，并与原始信号频谱进行比较;最后设计一个信号处理系统界面。
2. 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，任务注意材料收集与整理; 要求3. 在第15周末之前完成预设计，并请指导教师审查，通过后方可进行下一步工作;4. 结束后，及时提交设计报告(含纸质稿、电子稿)，要求格式规范、内容完整、结论正确，正文字数不少于3000字(不含代码)。
工作进度计划序号起止日期工作内容2009.12.14~2009.12.14 在预设计的基础上，进一步查阅资料，完善设计方案。
12009.12.14~2009.12.17 设计总体方案，构建、绘制流程框图，编写代码，上机调试。
22009.12.17~2009.12.18 测试程序，完善功能，撰写设计报告。
32009.12.18 参加答辩，根据教师反馈意见，修改、完善设计报告。
4指导教师(签字):年月日摘要语音是人们交流思想和进行社会活动的最基本手段,我们要对语音信号进行测定并将其转变为另一种形式，以提高我们的通信能力。
dsp语音处理课程设计
dsp语音处理课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生理解语音信号的基本特征，掌握数字信号处理（DSP）在语音处理中的基本原理。
2. 学会运用傅里叶变换、滤波器设计等知识对语音信号进行处理，提高语音质量。
3. 了解语音信号的时域、频域分析方法和参数提取，为后续语音识别、合成等应用打下基础。
技能目标：1. 培养学生运用编程软件（如MATLAB、Python等）进行语音信号处理的能力。
2. 培养学生独立设计、调试和优化语音处理算法的能力。
3. 提高学生团队协作和解决问题的能力，通过实际项目案例分析，使学生能够将理论知识应用于实际问题。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对语音信号处理领域的兴趣和热情，激发学生的求知欲和创新精神。
2. 培养学生严谨、务实的科学态度，注重实践操作和理论知识的结合。
3. 增强学生的环保意识，了解语音信号处理技术在节能减排、智能语音助手等领域的应用。
本课程针对高年级本科生或研究生，结合课程性质、学生特点和教学要求，课程目标旨在使学生掌握语音信号处理的基本理论和方法，培养实际应用能力，提高学生的综合素质。
通过课程学习，学生能够具备独立分析和解决实际问题的能力，为我国语音信号处理领域的发展贡献自己的力量。
二、教学内容1. 语音信号基础：包括语音信号的特性、采样定理、量化原理等，对应教材第一章内容。
2. 语音信号的时域分析：涉及短时能量、短时平均过零率等参数的计算，对应教材第二章。
3. 语音信号的频域分析：包括傅里叶变换、功率谱、倒谱等分析方法，对应教材第三章。
4. 滤波器设计：涉及数字滤波器的基本原理、设计方法和性能评价，对应教材第四章。
5. 语音增强和降噪：介绍语音增强的基本方法、噪声抑制技术，对应教材第五章。
6. 语音识别和合成：概述语音识别、合成的原理及常用算法，对应教材第六章。
7. 语音处理应用案例：分析实际项目案例，如智能语音助手、语音识别系统等，结合教材各章节内容进行讲解。
DSP课程设计语音信号
DSP 课程设计语音信号处理学院：班级：学号：学生姓名：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。
数字信号处理（DigitalSignalProcessing，简称DSP）是利用计算机或专用处理设备，以数字形式对信号进行采集、变换、滤波、估值、增强、压缩、识别等处理，以得到符合人们需要的信号形式。
[1]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。
[2] 关键字：Matlab，语音信号，傅里叶变换，信号处理目录一、DSP相关知识介绍 (1)1.1数字信号处理（DSP）简介 (1)1.2 本文主要工作 (1)二、语音信号的特点与采集 (2)2.1 语音信号的特点 (2)2.2语音信号的采集 (2)三、语音信号的分析 (6)3.1语音信号分析技术 (6)3.2 语音信号的时域分析 (6)3.2.1 短时能量及短时平均幅度分析 (7)3.2.2短时过零率分析 (7)3.3 语音信号的频域分析 (9)3.4 语音信号的语谱图 (9)四、语音信号的综合仿真分析 (12)4.1本文的仿真软件Matlab (12)4.2原始语音信号 (12)4.3对语音信号进行调制 (13)4.4设计数字滤波器和画出频率响应 (15)五、总结 (16)参考文献 (17)附录一： (18)附录二： (18)附录三： (18)附录四： (19)一、DSP相关知识介绍1.1数字信号处理（DSP）简介数字信号处理（DigitalSignalProcessing，简称DSP）是一门涉及许多学科而又广泛应用于许多领域的新兴学科。
数字信号处理课程设计程序语音信号处理
title('IIR低通滤波器滤波后的频谱')
xlabel('频率/Hz');
ylabel('幅值');
%窗函数法设计FIR数字低通滤波器：
fs=44100;
wp=2*pi*1000/fs;
f=fs*(0:511)/1024;%生成频率序列
figure(1)%表示合在一个图里面
subplot(2,1,1);%两行一列的第一个图形
plot(abs(y1(1:512)));%原始语音信号的频谱
title('原始语音信号频谱')
xlabel('频率/Hz');
ylabel('幅值')
xlabel('频率/Hz');
ylabel('幅值');
subplot(2,1,2)
F2=plot(f,abs(F0(1:512)));
title('FIR高通滤波器滤波后的频谱')
xlabel('频率/Hz');
ylabel('幅值');
%双线性设计带通滤波器ellip：
plot(x1);
subplot(2,1,2);%两行两列的第二个图形
plot(abs(Y));subplot(2,1,1);%abs表示取绝对值，两行两列的第一个图形
plot(x1);title('原始信号波形');%plot显示括号里面的图形
title('原始信号频谱')
数字信号处理技术在语音合成中的应用
数字信号处理技术在语音合成中的应用语音合成技术是一种将文本转换为语音的技术，其应用广泛，包括人机交互、语音翻译、辅助通讯等多个领域。
其中，数字信号处理技术在语音合成中有着十分重要的应用。
数字信号处理技术是一种对数字信号进行处理的技术，能够帮助我们从数字信号中提取相关的信息，消除噪音和失真等问题，从而提高语音合成的声音质量。
以下，我们将从声音的频域分析、语音合成模型以及语音合成的应用等角度探讨数字信号处理技术在语音合成中的应用。
一、声音的频域分析声音是一种机械波，具有丰富的频域信息。
通过对声音进行频域分析，可以提取声音的最高频率、基频以及谐波等信息，并根据这些信息生成语音合成的频域模型。
其中，最高频率和基频是语音合成中的重要参考，可以帮助我们调整声音的音高和音调，以及生成不同的语音特点。
通过数字信号处理技术，我们可以对声音进行傅立叶变换，将其转换为频域信号。
在频域中，可以通过谱分析、模型拟合等方法提取各种频域特征，并根据这些特征生成语音合成的频域模型。
例如，通过对声音进行谱分析，我们可以提取声音的频谱特征，用于调整声音的音高和音调；通过模型拟合，可以根据最高频率和基频等特征生成语音合成的频域模型，提高语音合成的声音质量。
二、语音合成模型语音合成模型是指通过对文本数据进行处理，将其转换为声音的模型。
其中，数字信号处理技术在语音合成模型的构建中有着十分重要的应用。
通过声学模型、语言模型等多种模型的组合，可以实现高质量的语音合成。
在声学模型方面，可以选择使用基于隐藏马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）的方法进行处理。
在HMM模型中，声学特征可以直接转换为观察值，并且可以通过最大似然估计、贝叶斯估计等多种方法训练模型参数，实现高质量的语音合成。
在语言模型方面，可以使用神经网络等模型来实现。
通过对文本数据进行分析，通过语言模型生成文本的音频信号，并将其与声学模型的音频信号进行合成，生成高质量的语音。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
本课程设计利用MATLAB软件进行设计，主要涉及到两个子函数的设计，一是线性预测函数，二是语音信号的合成，通过主函数对两个子函数的调用来完成设计功能。
2.1 MATLAB软件介绍
本次课程设计用到的编辑软件是MATLAB，下面对它做一下简要介绍：
MATLAB是一种科学计算软件，主要适用于矩阵运算及控制和信息处理领域的分析设计。它使用方便，输入简捷，内容丰富，运算高效，并且很容易由用户自行扩展，因此，当前己成为美国和其他发达国家大学教学和科学研究中最常用而必不可少的工具。
2.5软件实现过程………………………………………………………10
3设计中遇到的问题及解决过程………………………………………14
4设计总结与心得体会…………………………………………………19
5附录………………………………………………………………………20
5.1参考文献……………………………………………………………20
Matlab是一个数据分析和处理功能十分强大的工程实用软件。本文介绍了利用matlab软件及其中的图形用户界面(GUI)实现驱动声卡采集语音信号和语音信号采集后的文档处理方法，并通过实例利用matlab分析了语音信号处理的过程。
关键词：语音信号处理MATLAB频谱分析语音合成
1绪论………………………………………………………………………3
指导教师对课程设计的评语
指导教师（签章）：
年 月 日
摘 要
语音信号处理是一门比较实用的电子工程专业课程，语音是人类获取信息的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。
2.2
GUIDE是Graphic User Interface Design Environment的简称。它是一个设计图形用户界面的集成开发环境。它使得图形对象的生成和管理变得简单、直接。在MATLAB的命令窗口中输入guide命令，即可开启GUIDE的主界面
2软件设计与实现……………………………………………………4
2.1 MATLAB软件介绍…………………………………………………4
2.2 GUI用户界面介绍…………………………………………………5
2.3软件总体设计及框图…………………………………………6
2.4软件设计原理……………………………………………………8
MATLAB具有起点高、人机界面适台科技人员、强大而简易的作图功能、智能化程度高、功能丰富，可扩展性强等诸多特点，可以充分满足大学理工科本科的计算需要，在控制系统、信号处理、图像处理、系统辨识、模糊集合、神经元网络和小波分析等领域具有广泛的应用。
MATLAB的工作环境主要由命令窗(Command Window)、图形窗(figure window)和文本编辑窗(File Editor)组成。本次课程设计也主要是在这三个窗口中进行编辑调试。
三、设计应解决下列各主要问题：
1Hale Waihona Puke 掌握幅度调制法的概念，设计GUI界面。
2、采集语音信号，运用MATLAB软件计算信号的时域图和频谱图。
3、利用幅度调制法进行语音合成。
四、设计说明书应附有下列图纸：
五、命题发出日期：2013-12-15设计应完成日期：2013-12-27
设计指导教师（签章）
教研室主任（签章）
5.2程序代码……………………………………………………………21
1绪论
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。
MATLAB是矩阵实验室（MATRIX LABORATORY）的缩写，主要用于方便矩阵的存取，其基本元素是无须定义维数的矩阵。MATLAB自问世以来,就是以数值计算称雄。MATLAB进行数值计算的基本单位是复数数组（或称阵列），这使得MATLAB高度“向量化”。经过十几年的完善和扩充，现已发展成为线性代数课程的标准工具。由于它不需定义数组的维数，并给出矩阵函数、特殊矩阵专门的库函数，使之在求解诸如信号处理、建模、系统识别、控制、优化等领域的问题时，显得大为简捷、高效、方便，这是其它高级语言所不能比拟的。与其他计算机语言相比，其特点是简洁和智能化，适应科技专业人员的思维方式和书写习惯，使得编程和调试效率大大提高。它用解释方式工作，键入程序立即得出结果，人机交互性能好，深得科技人员喜爱。
课程设计说明书
设计题目：基于幅度调制法的语音信号合成
专业：电子信息工程班级：2011级1班
设计人：王钱磊201101101530
山东科技大学
2013年12月27日
山东科技大学
课程设计任务书
电子信息工程专业2011级1班学生王钱磊
一、课程设计题目：基于幅度调制法的语音信号合成
二、设计原始资料：MATLAB软件编程环境；PentiumIV计算机
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）应用于语音信号处理中。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。