语音信号采集与简单处理

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音频的采集和处理分析ppt课件.ppt

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音频的采集和处理
音频的合成
(2) 单击 [Copy]按钮,获取声音素材
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(1) 在文件1中设定编辑区域
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● [操作步骤]
(8) 单击[确定]按钮
(3) 关闭文件1
● 被合成的素材应采样频率一致,格式相同
音频的采集和处理
音频文件格式
MIDI文件(.mid) MIDI—— Musical Instrument Digital Interface,乐器数字化接口文件 不是将声音的波形进行数字化采样和编码,而是将数字式电子乐器的弹奏过程记录下来 特点:数据量小
音频的采集和处理
音频文件格式
WMA文件(.wma) WMA——Windows Media Audio,微软公司推出的与MP3格式齐名的一种新的音频格式 特点:压缩比和音质方面都超过了MP3,更是远胜于RA,即使在较低的采样频率下也能产生较好的音质
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音频文件格式
VOC文件(.voc) Creative公司的波形文件 SND文件(.snd) Macintosh计算机的波形文件
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音频的采集和处理
音频处理硬件
声卡的作用 数字信号与模拟信号之间的双向转换 声卡的类型 单板 输出功率大,抗干扰,音质好 主板集成 易受干扰,性能指标比单板略差
功率 放大器
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音频的采集和处理
数字音频的获取与处理

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

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。

语音信号的采集与分析

语音信号的采集与分析

南昌工程学院《语音信号的采集与分析》课程设计题目语音信号的采集与分析课程名称语音信号处理系院信息工程学院专业通信工程班级 10通信工程2班学生姓名刘敏学号 2010103362设计地点电子信息楼指导教师邹宝娟设计起止时间:2013年12月9日至2013年12月20日目录一、需求分析 (4)1.1选题背景及意义 (4)1.2设计要求 (4)二、系统总体设计 (4)2.1 系统设计思路 (4)2.2 功能结构图及功能说明 (4)2.3 工作原理 (6)三、系统详细设计 (6)3.1 语音信号的matlab仿真的数据分析 (6)3.2 程序代码分析 (12)四、调试与维护 (14)4.1 调试过程的问题与维护 (14)五、结束语 (15)六、参考文献 (16)七、指导教师评阅(手写) (17)一、需求分析1.1选题背景及意义该设计主要是介绍语音信号的采集与分析方法,通过PC机录制自己的一段声音,运用Matlab提供的函数进行仿真分析,并画出采样后语音信号的时域波形和频谱图,对所采集的语音信号加入干扰随机高斯噪声,对加入噪声的信号进行播放,并进行时域和频谱分析;对比加噪前后的时域图和频谱图,分析讨论采用什么样的滤波器进行滤除噪声。

1.2设计要求(1)通过PC机录制自己的一段声音“南昌工程学院刘敏”;(2)运用MATLAB中信号处理相关的函数对语音信号进行时域、频域上的分析,如短时能量,短时平均过零率,语谱图等;(3)运用MATLAB对语音信号进行综合与分析,包括语音信号的调制,叠加,和滤波等。

二、系统总体设计2.1 系统设计思路系统的整体设计思路包括语音信号的录制,语音信号的采集,语音信号的分析,其中语音信号的分析又包括了语音信号的时域分析和频域分析,语音信号的加噪处理和滤噪设计分析。

2.2 功能结构图及功能说明实际工作中,我们可以利用windows自带的录音机录制语音文件,声卡可以完成语音波形的A/D转换,获得WAVE文件,为后续的处理储备原材料。

语音信号处理

语音信号处理

音频的数字化将音频信号数字化,实际上就是对其进行采样、量化和编码。

每秒钟需要采集多少个声音样本,即采样频率是多少?每个声音样本的位数应该是多少,也就是量化精度。

经过量化,模拟信号转换为一组离散的数值,这一组数值到底代表的是何内容,需要按照一定的规则组织起来,这就是编码。

为了做到无损数字化,采样频率必须满足采样定律,同时为了保证声音的质量,必须提高量化精度。

1采样连续时间的离散化通过采样来实现。

如果是每隔相等的一小段时间采样一次,则这种采样称为均匀采样,相邻两个采样点的时间间隔称为采样周期。

2 量化连续幅度的离散化通过量化来实现,就是把信号的强度划分成一小段一小段,在每一个小段中只取一个强度的等级值(一般用二进制整数表示),如果幅度的划分是等间隔的,就称为先行量化,否则就称为非线性量化。

3 编码经过采样和量化处理后的声音信号已经是数字形式了,但为了便于计算机的存储、处理和传输,还必须按照一定的要求进行数据压缩和编码,即选择某一种或几种方法对它进行数据压缩,以减少数据量,再按照某种规定的格式,将数据组织成为文件。

4 采样频率采样频率的高低是根据采样定律和声音信号本身的最高频率决定的。

采样定理指出,采样频率要大于等于声音最高频率的两倍,这样就能把数字表达的声音没有失真地还原成原来的模拟声音,这也叫无损数字化。

max 2s f f其中s f 为采样频率,max f 为被采样信号的最高频率。

语音录音中常采用的采样频率为:8Khz 、11.025khz 、22.050khz 和41.1khz 等。

而且人们发现高于41.1khz ,人的耳朵已经很难分辨。

一般为了达到精确,我们还会用48khz 甚至96khz 的采样精度,实际上,96khz 采样精度和48khz 采样精度的区别绝对不会像44.1khz 和22khz 那样大,我们所使用的CD 的采样标准就是44.1khz ,目前44.1khz 还是一个最通行的标准, 5 量化精度样本大小是使用每个影音样本的位数表示的,它反映了度量声音波形幅度的精度。

语音信号采集和处理方法的分析

语音信号采集和处理方法的分析

其中加 速或者减 速完 定要重 视采样间隔的设定 以及相关语音信号的混淆, 也就是 快或 者减慢 语音的速度以及 声音反转等,
说, 对语音 信号的采集 首先 就要 明确采样 间隔。 通常 情况下,
采样 的频率越高 , 采样 的点数 就会 越加密集 , 所得 到的离散信 用录 音机程 序采集 与处理语 音信号 的优 点就是不需要进 行相
设计分析 ・
语音信号采集和处理方法 的分析
韩大伟 熊 欣( 河南工 程学院, 河南 郑州 4 5 1 1 9 1 )
摘 要: 语音是人类传递信息的一种最主要、 最有效、 最方便的交流形式。 语言是人类特有的交流方式, 而声音又是人类比较常用的交流工 具, 是传递信息的主要手段 , 所以, 语音信号是人们感情交流以及思想沟通的主要途径 。 目 前, 人们已经进入到了 信息时代, 利用一些现代
其缺点就是一次录制语音 的时间不 的存储 空问; 如果限定了数 据量, 而采样 的时间又太少, 就会 致 压缩方式 以及采样频率等。 分 钟, 除此之外, 对采集 的语音信号处理一定要进行 使一些 数据被 排斥在外 。 采样 的频率太低 , 采样点的间隔距 离 可 以多于1
在 时间上的离散 过程, 采样的时候一定要满足奈奎 斯特定理,
才可 以对语 音信号进 行有效的采样。 在语音信号采样 的时候,

采样频率等方 面的设 置, 同时也可 以根 据实际需要对 语音信号
进行 简单 的处理 , 比如 : 加大或者减小音量、 添加回音效果、 加 全可以实现变音的效果, 反转可以实现声音文件加密 的目的。 利
先进 的技 术方 法分析 语 音信号, 加 强对 语 音信号采 集与处理 的研 究 , 使人们 可以更加 方便 的传 输、 获取 、 存 储 以及使 用相 关的语 音信 号, 对 于加快 社会 的发 展 与进 步有着非常重要 的现 实意义 。

语音信号采集与处理

语音信号采集与处理

目录摘要: (1)关键词: (1)Abstract:. (1)Key words: (1)0 引言 (2)1 绪论 (2)1.1 课题的背景与意义 (2)1.2 国内外研究现状 (2)1.3 本文主要工作 (3)1.4 本文的仿真软件Matlab (4)2 语音信号的特点和采集 (4)2.1 语音信号的特点 (4)2.2 语音信号的采样原理 (5)2.3 音频信号的采集 (7)3 语音信号的分析 (8)3.1 语音信号分析技术 (8)3.2 语音信号的时域分析 (8)3.2.1 短时能量及短时平均幅度分析 (9)3.2.2 短时过零率分析 (9)3.3 语音信号的频域分析 (10)3.3.1 利用短时博里叶变换求语音的短时谱 (11)3.4 语音信号的语谱图 (12)4 语音信号的调制解调 (14)5 语音增强 (16)5.1 概述 (16)5.1.1噪声特性 (16)5.2 语音增强的一种算法-谱减法 (17)5.3 谱减法语音增强的仿真实现 (18)6结语 (20)致谢 (21)参考文献: (22)基于声卡和MATLAB的音频信号采集与处理电子信息科学与技术专业学生指导教师摘要: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。

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,讨论了语音信号的特征、采集方法,分析了时域和频域的特性,最后完成了语音调制和语音增强的仿真。

关键词:语音信号;采集与分析;MATLABCollecting and Processing of Audio Signal withMATLAB and SoundcardStudent majoring in Electronic Information Science and TechnologyTutorAbstract:Audio signal acquisition and analysis technique is a interdisciplinary science. Its application and development is closely related to many subjects such as phonetics, voice metrology, electronic measuring technology and digital signal processing. The development of audio signal acquisition and analytical instruments’ miniaturization, intelligentize, digitization and multi-functionality is rapider. Also the analyzing speed is faster than previous. The history of audio signal acquisition and analysis is introduced in this paper. The feature and collecting methods of audio signal is discussed. Also the character of audio signal is analyzed in both time domain and frequency domain. At last, the simulation of speech modulation and speech enhancement was done.Key words:audio signal; acquisition and analysis; MATLAB0引言音频是多媒体信息的一个重要组成部分,音频信号的频率范围大约是20Hz~20kHz。

移动通信中的语音信号处理过程

移动通信中的语音信号处理过程

去交织
床春白红???? ????前眠发豆 明不三生明不三生 月觉千南月觉千南 光晓丈国光晓丈国
WCDMA通信模型
信源 编码
信道 In编terl码eaving
交织
扩频
加扰
调制
射频 发射
无线信道
信源 解码
去交织 d信ein道ter解leaving

解扩
解扰
解调
射频 接收
扩频原理
信号扩频
信息数据
1
-1
WCDMA通信模型
信源 编码
信道 In编terl码eaving
交织
扩频
加扰
调制
射频 发射
无线信道
信源 解码
去交织 d信ein道ter解leaving

解扩
解扰
解调
射频 接收
信源编码过程
1、采样 所谓抽样,就是对模拟信号进行周期性扫描,把时间上连续的信号变成时间
上离散的信号。该模拟信号经过抽样后还应当包含原信号中所有信息,也就是说 能无失真的恢复原模拟信号。
Chip
Spreading
1
扩频码
-1
1
扩频数据
-1
扩频码 还原信息
Despreading
1
-1
1 -1
扩频原理
去除扩频无用信号
Symbol
解扩数据
1 -1 Chip
解扩后其他信号
1 -1
8
积分后数据
-8
8
积分后其他信号
-8
GSM语音处理过程总结:
交织
例子
床前明月光 春眠不觉晓 白发三千丈 红豆生南国
编码
床床前前明明月月光光 春春眠眠不不觉觉晓晓 白白发发三三千千丈丈 红红豆豆生生南南国国

语音信号处理(电气与电子工程学院)

语音信号处理(电气与电子工程学院)

四、实验条件
计算机、高分辨麦克、matlab 及相关软件。 五、实验步骤
可以使用已有工作空间文件也可以自己录制一段语音(录制方法见附加内容)
1、听一下 we_be10k(可用 sound) 2、使用函数 specgram_ex3p19.显示语谱图和语音波形。对比调用参数窗长 20ms (200 点)、帧间隔 1ms(10 点)和参数窗长 5ms(50 点)、帧间隔 1ms(10 点); 再对比窗长>20ms 或小于 5ms,以及帧间隔>1ms 时的语谱图说明宽带语谱图、窄 带语谱图与时频分辨率的关系及如何得到时频折中。
1-3
在自相关法中
1-1,1-3 变为
P
∑αk rn [i − k ] = rn [i − 0],i = 1, 2,3,...p
k =1
1-4
P
En = Rn [0] − ∑αk Rn [k ]
k =1
1-5
由 1-4 可列出方程组 1-6
⎛ ⎜ ⎜
Rn Rn
[0] [1]
Rn [1] Rn [0]
图2
图3
7
采用 MATLAB 中的录音函数 wavrecord()进行语音信号的录制。同样,选 择三种频率不同的采样率对同一语音信号进行采样,试听回放效果,进行比较。
二、实验涉及的 MATLAB 子函数 Wavrecord 功能:录制语音 调用格式: filename=wavrecord(N, fs, ‘dtype’);录制一段 N/fs 秒长度的语音信号,采样率为 fs Hz,缺省值为 11025Hz,dtype 是录制声音的数据类型。具体可通过 help wavrecord 命令查阅。 y=wavrecord(N, fs, ch);与上面语句不同的是最后一个参数,ch 是指录音的声 道,ch 为 1 是单声道,ch 为 2 是双声道。 Wavread 功能:把数据文件的声音数据赋给变量 x。 【x,fs,bits】=wavread(’filename’);把数据文件的声音数据赋给变量 x,同 时把 x 的采样频率 fs 和数据的位数 bits 放进 MATLAB 的工作空间。 Sound 功能:将变量 x 的数据转换成 MATLAB 的数据文件保存。 调用格式: Sound(x,fs,bits); Save 功能:将变量 x 的数据转换成 MATLAB 的数据文件保存。 调用格式: Save‘filename’x;将数据转换成文件名与‘filename’相同,扩展名为.mat 的数据并保存,以便用 MATLAB 的各种工具进行处理。

电容式麦克风的数据采集与信号处理技术

电容式麦克风的数据采集与信号处理技术

电容式麦克风的数据采集与信号处理技术引言:随着通信技术和音频处理的进步,电容式麦克风作为一种常见的音频采集设备已经被广泛应用于各个领域,包括通信、音视频录制、语音识别等。

本文将探讨电容式麦克风的数据采集与信号处理技术,介绍其原理、特点、应用以及相关的前沿研究。

一、电容式麦克风的原理电容式麦克风是一种利用电容变化原理来实现声音信号的转换的设备。

其主要部件由一个可震动的薄膜和一个固定的金属板构成。

当声波作用于薄膜时,薄膜将会振动,使得与之相对应的电容值发生变化。

通过测量电容值的变化,可以得到声音信号的具体信息。

二、电容式麦克风的特点1. 高灵敏度:由于电容式麦克风采用电容变化原理,其灵敏度较高,可以捕捉到较微弱的声音信号。

2. 宽频响范围:电容式麦克风的频率响应范围通常在20Hz至20kHz之间,可以满足大多数声音采集需求。

3. 低失真:电容式麦克风的失真率较低,能够保持采集到的声音信号的原始质量。

4. 可定制化设计:由于电容式麦克风的结构简单,可以根据特定需求进行定制化设计。

三、电容式麦克风的应用1. 通信领域:电容式麦克风被广泛应用于电话、对讲机等通信设备中,以实现声音的采集和传输。

2. 音视频录制:在音频录制方面,电容式麦克风可以用于演唱会、音乐会等现场录音。

同时,它也被广泛应用于视频录制中,如电影、广告等。

3. 语音识别:电容式麦克风能够捕捉到人类的语音信号,并通过信号处理将其转化为可识别的数字信号,被应用于语音识别、语音指令等领域。

四、电容式麦克风数据采集技术1. 预处理在进行数据采集之前,需要对电容式麦克风信号进行预处理。

预处理主要包括信号放大、滤波、去噪等步骤,以减少噪声对数据采集的影响。

2. 数据采集电容式麦克风的信号采集可以通过模数转换器(ADC)来实现。

ADC将模拟信号转换成数字信号,以便于后续的处理和存储。

3. 数据存储采集到的数字信号可以通过RAM或者外部存储设备来存储,以保证数据的安全性和可靠性。

语音信号处理试验教程

语音信号处理试验教程

语音信号处理试验实验一:语音信号时域分析实验目的:(1)录制两段语音信号,内容是“语音信号处理”,分男女声。

(2)对语音信号进行采样,观察采样后语音信号的时域波形。

实验步骤:1、使用window自带录音工具录制声音片段使用windows自带录音机录制语音文件,进行数字信号的采集。

启动录音机。

录制一段录音,录音停止后,文件存储器的后缀默认为.Wav。

将录制好文件保存,记录保存路径。

男生女生各录一段保存为test1.wav和test2.wav。

图1基于PC机语音信号采集过程。

2、读取语音信号在MATLAB软件平台下,利用wavread函数对语音信号进行采样,记住采样频率和采样点数。

通过使用wavread函数,理解采样、采样频率、采样位数等概念!Wavread函数调用格式:y=wavread(file),读取file所规定的wav文件,返回采样值放在向量y中。

[y,fs,nbits]=wavread(file),采样值放在向量y中,fs表示采样频率(hz),nbits表示采样位数。

y=wavread(file,N),读取前N点的采样值放在向量y中。

y=wavread(file,[N1,N2]),读取从N1到N2点的采样值放在向量y中。

3、编程获取语音信号的抽样频率和采样位数。

语音信号为test1.wav和test2.wav,内容为“语音信号处理”,两端语音保存到工作空间work文件夹下。

在M文件中分别输入以下程序,可以分两次输入便于观察。

[y1,fs1,nbits1]=wavread('test1.wav')[y2,fs2,nbits2]=wavread('test2.wav')结果如下图所示根据结果可知:两端语音信号的采样频率为44100HZ,采样位数为16。

4、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,最先接触到并且夜市最直观的是它的时域波形。

语音信号处理

语音信号处理
但是双线性变换的这个特点是靠频率的严重非线性关系而得到的,由于这种频率之间的非线性变换关系,就产生了新的问题。首先,一个线性相位的模拟滤波器经双线性变换后得到非线性相位的数字滤波器,不再保持原有的线性相位了;其次,这种非线性关系要求模拟滤波器的幅频响应必须是分段常数型的,即某一频率段的幅频响应近似等于某一常数(这正是一般典型的低通、高通、带通、带阻型滤波器的响应特性),不然变换所产生的数字滤波器幅频响应相对于原模拟滤波器的幅频响应会有畸变。
2设计原理
2.1卷积运算
卷积和乘积运算在频域和时域是一一对应的,两个信号在时域的卷积可以转化为求两者在频域的乘积后再反变换,同理在频域的卷积等时域的乘积。而信号的频域求解有快速傅里叶FFT算法。
卷积与傅里叶变换有着密切的关系。利用一点性质,即两函数的傅里叶变换的乘积等于它们卷积后的傅里叶变换,能使傅里叶分析中许多问题的处理得到简化。
5.2双线性变换法设计IIR滤波器
5.3窗函数设计FIR滤波器
6心得与体会
7参考文献
1绪论
数字滤波器可以在语音信号分析中对声音进行处理,可以滤出不要的噪声,使声音更加清楚。本设计通过对语音信号进行采集,对语音信号进行时域与频域的分析,然后给语音信号加上噪声,通过切比雪夫滤波器进行高通、低通、带通的滤波。通过汉宁窗对声音进行过滤。然后对声音进行回放,对比前后声音信号的差异。实现滤波功能。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。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。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。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。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。

《语音信号处理》课程笔记

《语音信号处理》课程笔记

《语音信号处理》课程笔记第一章语音信号处理的基础知识1.1 语音信号处理的发展历程语音信号处理的研究起始于20世纪50年代,最初的研究主要集中在语音合成和语音识别上。

在早期,由于计算机技术和数字信号处理技术的限制,语音信号处理的研究进展缓慢。

随着技术的不断发展,尤其是快速傅里叶变换(FFT)的出现,使得语音信号的频域分析成为可能,从而推动了语音信号处理的发展。

到了20世纪80年代,随着全球通信技术的发展,语音信号处理在语音编码和传输等领域也得到了广泛应用。

近年来,随着人工智能技术的快速发展,语音信号处理在语音识别、语音合成、语音增强等领域取得了显著的成果。

1.2 语音信号处理的总体结构语音信号处理的总体结构可以分为以下几个部分:(1)语音信号的采集和预处理:包括语音信号的采样、量化、预加重等操作,目的是提高语音信号的质量,便于后续处理。

(2)特征参数提取:从预处理后的语音信号中提取出能够反映语音特性的参数,如基频、共振峰、倒谱等。

(3)模型训练和识别:利用提取出的特征参数,通过机器学习算法训练出相应的模型,并进行语音识别、说话人识别等任务。

(4)后处理:对识别结果进行进一步的处理,如语法分析、语义理解等,以提高识别的准确性。

1.3 语音的发声机理和听觉机理语音的发声机理主要包括声带的振动、声道的共鸣和辐射等过程。

声带振动产生的声波通过声道时,会受到声道形状的影响,从而产生不同的音调和音质。

听觉机理是指人类听觉系统对声波的感知和处理过程,包括外耳、中耳、内耳和听觉中枢等部分。

1.4 语音的感知和信号模型语音的感知是指人类听觉系统对语音信号的识别和理解过程。

语音信号模型是用来描述语音信号特点和变化规律的数学模型,包括时域模型、频域模型和倒谱模型等。

这些模型为语音信号处理提供了理论基础和工具。

第二章语音信号的时域分析和短时傅里叶分析2.1 语音信号的预处理语音信号的预处理主要包括采样、量化、预加重等操作,目的是提高语音信号的质量,便于后续处理。

(完整word版)基于matlab的语音信号分析与处理

(完整word版)基于matlab的语音信号分析与处理

基于matlab的语音信号分析与处理摘要:滤波器设计在数字信号处理中占有极其重要的地位,FIR数字滤波器和IIR 滤波器是滤波器设计的重要组成部分。

Matlab功能强大、编程效率高, 特别是Matlab具有信号分析工具箱,不需具备很强的编程能力,就可以很方便地进行信号分析、处理和设计。

基于MATLAB有噪音语音信号处理的设计与实现,综合运用数字信号处理的理论知识对加噪声语音信号进行时域、频域分析和滤波。

使用窗函数法来设计FIR数字滤波器,用巴特沃斯、切比雪夫和双线性变法设计IIR 数字滤波器,并利用MATLAB作为辅助工具完成设计中的计算与图形的绘制。

关键词:数字滤波器;MATLAB;切比雪夫Abstract:Filter design in digital signal processing plays an extremely important role, FIR digital filters and IIR filter is an important part of filter design. Matlab is powerful, programming efficiency, Matlab also has a particular signal analysis toolbox, it need not have strong programming skills can be easily signal analysis, processing and design. MATLAB based on the noise issue speech signal processing design and implementation of digital signal processing integrated use of the theoretical knowledge of the speech signal plus noise, time domain, frequency domain analysis and filtering. The corresponding results obtained through theoretical derivation, and then use MATLAB as a programming tool for computer implementation.Implemented in the design process, using the windowfunction method to design FIR digital filters with Butterworth, Chebyshev and bilinear Reform IIR digital filter design and use of MATLAB as a supplementary tool to complete the calculation and graphic design Drawing.Keywords:digital filter; MATLAB; Chebyshev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。

语音信号处理

语音信号处理

语音,作为一种典型的非平稳随机信号,是人类交流信息最自然、最有效、最方便的手段,在人类文明和社会进步中起着重要的作用。

随着电子通信业的出现和计算机技术的发展,人们开始可以从数字信号处理的角度来了解语音。

语音信号的研究可以从时域和频域两个方面来进行。

其中时域的分析处理有两种方法:一种是进行语音信号分析,这属于线性处理的范畴,主要是通过信号的加减、时移、倍乘、卷积、求相关函数等来实现;另一种是生成和变换成各种调制信号,这属于非线性的范畴,主要是对信号平均累加器的动态范围进行压缩扩张,用门限方法对噪声的抑制。

对频域分析处理,即对信号的频率特性在频谱中加以分析研究,这拓展了信号分析的范围,是对不确定信号分析的主要方法。

随着计算机技术和信息技术的发展,语音交互已经成为人机交互的必要手段,而语音信号的采集和处理是人机交互的前提和基础。

声卡是计算机对语音信号进行加工的重要部件,它具有对信号滤波、放大、采样保持、A/D和D/A转换等功能。

尽管在Windows附件的娱乐中带有一个录音机,通过它可以驱动声卡采集语音信号并保存为语音文档。

但是要对采集的信号进一步分析处理就必须另外编程或通过其它软件,而且Windows附件中的录音机功能极其有限且不能扩展。

Matlab是美国Math Works公司推出的一种面向工程和科学计算的交互式计算软件,它以矩阵运算为基础,把计算、可视化、程序设计融合到了一个简单易用的交互式工作环境中。

在Matlab环境中,可以通过多种编程方法驱动声卡,实现对语音信号的采集和回放。

同时由于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。

作为高科技应用领域的研究热点,语音信号处理技术从理论的研究到实际应用已经走过了几十个春秋并且取得了长足的进步。

语音信号的采集-滤波-回放

语音信号的采集-滤波-回放

语音信号的采集-滤波-回放数字滤波器是一种用来过滤时间离散信号的数字系统,它是通过对抽样数据进行数学处理来达到频域滤波的目的。

随着现代通信的数字化,数字滤波器变得更加重要。

数字滤波器的种类很多,但总的来说可以分成两大类,一类是经典滤波器,另一类可称为现代滤波器。

从滤波特性方面考虑,数字滤波器可分成数字高通、数字低通、数字带通和数字带阻等滤波器。

从实现方法上考虑,将滤波器分成两种,一种称为无限脉冲响应滤波器,简称IIR(Infinite Impulse Response)滤波器,另一种称为FIR(Finite Impulse Response)滤波器[1]。

设计FIR数字滤波器的方法有窗函数法、频率采样法和等波纹最佳逼近法等。

实验原理FIR(Finite Impulse Response)滤波器:有限长单位冲激响应滤波器,是数字信号处理系统中最基本的元件,它可以在保证任意幅频特性的同时具有严格的线性相频特性,同时其单位抽样响应是有限长的,因而滤波器是稳定的系统。

因此,FIR滤波器在通信、图像处理、模式识别等领域都有着广泛的应用。

有限长单位冲激响应(FIR)滤波器有以下特点:(1) 系统的单位冲激响应h(n)在有限个n值处不为零;(2) 系统函数H(z)在|z|>0处收敛,极点全部在z=0处(因果系统);(3) 结构上主要是非递归结构,没有输出到输入的反馈,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。

FIR滤波器的系统函数用下式表示:。

H(n)就是FIR滤波器的单位脉冲响应。

FIR滤波器最重要的优点就是由于不存在系统极点,FIR滤波器是绝对稳定的系统。

相较于IIR滤波器,FIR滤波器有以下的优点:(1)可以很容易地设计线性相位的滤波器。

线性相位滤波器延时输入信号,却并不扭曲其相位。

(2)实现简单。

在大多数DSP处理器,只需要对一个指令积习循环就可以完成FIR计算。

(3)适合于多采样率转换,它包括抽取(降低采样率),插值(增加采样率)操作。

语音信号采集及处理报告

语音信号采集及处理报告

实验七语音信号采集及处理报告实验目的1.综合运用小学期所学习的知识,进行一次系统的设计。

2.分析男生女生声音的区别。

实验内容1.利用计算机的“录音机”功能,采集一段小于10s的音频信号(“语音信号采集及处理”),存于文件.wav;2.利用MATLAB的wavread函数,读取采集数据,提取其数据采集频率等参数,并分析频谱;3.对采集的语音信号加入噪声,送至播放器播放,并分析其频谱;4.根据加噪音频信号的频谱特征,设计数字滤波器对该音频信号进行处理,并给出设计指标;5.将滤波后的语音信号,送至播放器播放,从时域、频域分析滤波效果。

6.分析男声与女声“语音信号采集及处理”音频文件在时域与频域的异同,分析同一个人不同状态下“语音信号采集及处理”音频文件在时域与频域的异同,论证音频信号作为密码的可行性。

具体实验步骤及实验结果1.滤波测试:首先,用电脑中的录音机功能采集了两个字“数学”;以“.wav”格式存储在“F:\sssss\dage.wav”位置。

然后,用wavread函数读入这段数据。

由于我用的是电脑的麦克,录音结果为双声道,所以用x1=x*[1 0]';进行选取单声道数据。

并进行频谱分析和加入噪声处理并且生成音频文件。

分析噪声频谱和信号频谱的位置,合理设计滤波器。

然后让信号经过设计好的滤波器进行滤波并且生成音频文件。

与加噪前后的试听比较。

程序如下:clcclear[x,fs,N]=wavread('F:\sssss\dage.wav');x1=x*[1 0]';x2=x*[0 1]';N=length(x);n=1/fs;N1=N*n;t=0:n:N1-n;xz=x1+cos(10000*pi*t)';subplot(311);plot(t,x1);xlabel('原始信号(s)');subplot(312);plot(t,xz,'b');hold on;xlabel('加噪后信号(s)'); hx=fft(xz)/N;figure(2)subplot(211);plot(t/N1*fs,hx);xlabel('加噪后频谱(Hz)'); axis([0,2.5*10^4,-0.02,0.02]);%加入滤波器wp=1800;%通带频率ws=2300;%阻带频率rp=1;as=50;f2=400;% 500开始混叠450比较好T=0.00005;[Nn,wn]=buttord(wp/10000,ws/10000,rp,as); [b,a]=butter(Nn,wn);figure(3);freqz(b,a,fs,20000);[hz,w]=freqz(b,a,fs,20000);%进行滤波y=filter(b,a,xz);figure(1);subplot(313);plot(t,y);xlabel('滤波后信号(s)');hy=fft(y)/N;figure(2);subplot(212);plot(t/N1*fs,hy);xlabel('滤波后频谱(Hz)'); axis([0,2.5*10^4,-0.02,0.02]);wavwrite(y,fs,16,'C:\y.wav')wavwrite(y,fs,16,'C:\xz.wav')00.20.40.60.81 1.2 1.4 1.6-11原始信号(s )00.20.40.60.81 1.2 1.4 1.6-22加噪后信号(s )00.20.40.60.81 1.2 1.4 1.6-22滤波后信号(s )0.51 1.522.5x 104-0.02-0.0100.010.02加噪后频谱(Hz )00.51 1.52 2.5x 104-0.02-0.0100.010.02滤波后频谱(Hz )可以看到经过滤波后信号中的噪声的频谱已经基本消失,滤波后信号也基本与原始相同。

语音信号处理

语音信号处理
式中:sgn(x)为符号函数,取值+/-1 x(m)、x(m-1)是相邻取样值 w(n)为窗口函数
33
3、短时平均过零数的应用
(1) 清音/浊音判断
(2)
清音-随机噪声,高频,浊音-周期信号,低频
清 浊
34
(2) 单词分割与有无声 确定单词的起止点,对语音识别很重要
实验室得到的语音
35
3.5 短时相关分析 用来求基音周期!
– 线性模型 激励 + 声道 + 辐射
18
2.4.1 激励模型 根据前节分析,激励源在清、浊音时不同,分别讨论 • 浊音
有人测量知,声带振动产生斜三角型脉冲波
Tp为冲激脉冲的周期,声门波模型产生单个声门脉冲
将其表示为Z变换,有:
• 清音 随机白噪声
19
冲激序列:E(z) 浊音激励模型:
U(z) = AVG(z)E(z)
2.4.2 声道模型
– 声音在声道的传播涉及到许多物理定律(能量守恒、 流体力学),需简化。有不同的模型。
1、声管模型
“短时”间声道是一个形状稳定的级联管道
声音在不同截面积 间传输会有反射,
反射系数:
A1 A2 A3 ….
km=(Am+1 - Am)
/(Am+1 + Am)
Am,Am+1是第m、m+1段的截面积
本章用短时分析技术,在时域提取基频、清浊、增益
25
3.2 语音信号的数字化和预处理
3.2.1 取样率与量化字长的选择
反混叠滤波器
模拟信号x(t)
抽样
量化
抽样信号
离散信号x(n)
1、抽样定理 抽样频率 8K、16K等 2、量化误差 e(n)-平稳、均匀分布,大小与量化

语音识别技术原理及应用

语音识别技术原理及应用

语音识别技术原理及应用随着人工智能的发展,语音识别技术已经成为人们生活中越来越重要的一环。

语音识别技术常被用于智能家居、智能客服、智能安防等领域。

本文将深入探讨语音识别技术的原理及其应用。

一、技术原理语音识别技术是一种将人类语音转化为计算机可识别的数字信号的技术。

该技术源于数字信号处理、模式识别和计算机语音合成等领域的交叉学科。

它的实现过程可以分为以下几个步骤:语音采集、前端处理、特征提取、语音模板匹配、解码等。

1.语音采集语音采集是语音识别技术的第一步。

这一步主要是通过麦克风输入设备,将人类语音转化为模拟信号或数字信号,为后续的处理做好准备。

2.前端处理前端处理是对语音信号的初步处理,主要包括预加重、分帧、加窗和傅里叶变换等过程。

这一步处理主要是为了将原始的语音信号转化为计算机可以处理的数字信号。

3.特征提取特征提取是语音识别技术的核心步骤,通过特征提取可以提取出一个语音信号的关键特征,如频率、时域等信息。

一般来说,常见的特征提取方法有MFCC、PLP等。

4.语音模板匹配语音模板匹配是将提取出来的特征与预先建立的语音模板进行匹配的过程。

常见的模板匹配算法有DTW和HMM两种。

5.解码解码是识别算法的最后一步,通过将匹配后的特征转化为文字或命令,从而完成语音识别的过程。

目前较为常见的解码算法包括Viterbi算法以及Beam Search算法等。

二、技术应用语音识别技术的应用非常广泛,常见的应用场景有智能家居、智能客服、智能安防等。

1.智能家居智能家居是指通过智能化的技术手段,让家居生活更加便利、舒适、安全、节能等。

语音识别技术在智能家居领域中的应用非常广泛,如智能语音家庭控制系统、智能家居语音操作系统、智能家居语音智能家电控制平台等。

通过语音识别技术,用户可以通过说出简单的指令,就可以实现家居中的各种操作,如开关电灯、调节空调、开启洒水系统等。

2.智能客服智能客服是指通过人工智能技术,以问答的方式提供服务。

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语音信号采集与简单处理
一、实验目的、要求
(1)掌握语音信号采集的方法
(2)掌握一种语音信号基音周期提取方法
(3)掌握短时过零率计算方法
(4)了解Matlab 的编程方法
二、实验原理
基本概念:
(a )短时过零率:
短时内,信号跨越横轴的情况,对于连续信号,观察语音时域波形通过横轴的情况;对于离散信号,相邻的采样值具有不同的代数符号,
也就是样点改变符号的次数。

对于语音信号,是宽带非平稳信号,应考察其短时平均过零率。

其中sgn[.]为符号函数
x(n)-1sgn(x(n))0 x(n)1sgn(x(n))
短时平均过零的作用
1.区分清/浊音:
浊音平均过零率低,集中在低频端;
清音平均过零率高,集中在高频端。

2.从背景噪声中找出是否有语音,以及语音的起点。

(b )基音周期
基音是发浊音时声带震动所引起的周期性,而基音周期是指声带震动频率的倒数。

基音周期是语音信号的重要的参数之一,它描述语音激励源的一个重要特征,基音周期信息在多个领域有着广泛的应用,如语音识别、说话人识别、语音分析与综合以及低码率语音编码,发音系统疾病诊断、听觉残障者的语音指导等。

因为汉语是一种有调语言,基音的变化模式称为声调,它携带着非常重要的具有辨意作用的信息,有区别意义的功能,所以,基音的提取和估计对汉语更是一个十分重要的问题。

由于人的声道的易变性及其声道持征的因人而异,而基音周期的范围又很
10)]
1(sgn[)](sgn[21N m n n n m x m x Z
宽,而同—个人在不同情态下发音的基音周期也不同,加之基音周期还受到单词
发音音调的影响,因而基音周期的精确检测实际上是一件比较困难的事情。

基音
提取的主要困难反映在:①声门激励信号并不是一个完全周期的序列,
在语音的头、尾部并不具有声带振动那样的周期性,有些清音和浊音的过渡帧是很难准确地判断是周期性还是非周期性的。

②声道共振峰有时会严重影响激励信号的谐波结构,所以,从语音信号中直接取出仅和声带振动有关的激励信号的信息并不容易。

③语音信号本身是准周期性的(即音调是有变化的),而且其波形的峰值点或过零点受共振峰的结构、噪声等的影响。

④基音周期变化范围大,从老年男性的50Hz 到儿童和女性的450Hz ,接近三个倍频程,给基音检测带来了一定的困难。

由于这些困难,所以迄今为止尚未找到一个完善的方法可以对于各类人群(包括男、女、儿童及不向语种)、各类应用领域和各种环境条件情况下都能获得满意的检测结果。

尽管基音检测有许多困难,但因为它的重要性,基音的检测提取一直是一个研究的课题,为此提出了各种各样的基音检测算法,如自相关函数
(ACF)法、峰值提取算法(PPA)、平均幅度差函数(AMDF)法、并行处理技术、倒谱法、SIFT 、谱图法、小波法等等。

三、使用仪器、材料
微机(带声卡)、耳机,话筒。

四、实验步骤
(1)语音信号的采集
利用Windows 语音采集工具采集语音信号,将数据保存
wav 格式。

采集一组浊音信号和一组清音信号,信号的长度大于
3s 。

(2)采用短时相关函数计算语音信号浊音基音周期,考虑窗长度对基音周期计算的影响。

采用倒谱法求语音信号基音周期。

(3)计算短时过零率,清音和浊音的短时过零率有何区别。

五、实验过程原始记录(数据,图表,计算)
短时过零率
短时相关函数
P
j j n s n s j R N j n n n n ,,1)()()
(1
10)]
1(sgn[)](sgn[21N m n n n m x m x Z
六、实验结果,及分析
图一清浊音
图二浊音自相关函数
图三清音自相关函数
实验结果分析:
清音短时过零率高,浊音过零率低。

浊音、清音自相关函数可以看出,浊音存在基音周期,清音不存在基音周期。

浊音的基音周期是自相关函数峰值之间的时间差。

七、实验参考程序
1.段时能量
a1=zeros(1,620);K=450;R=zeros(1,250);
duanshnl=0;maxx=0;speech=zeros(1,1000);
语音信号处理试验\a.wav');%8000采样频率maxx=max(sp1);
speech(1:1000)=sp1(1:1000);
duanshnl=speech(1:1000)*speech(1:1000)';
duanshnl=duanshnl/(maxx^2)
plot(sp1(1:400));
hold on
语音信号处理试验\s.wav');%8000采样频率
speech(1:1000)=sp(1:1000);
qduanshnl=speech(1:1000)*speech(1:1000)';
qduanshnl=qduanshnl/(maxx^2)
plot(sp(1:400),'r')
2 短时过零率
close all
a1=zeros(1,620);K=450;R=zeros(1,250);
duanshnl=0;maxx=0;speech=zeros(1,1000);
语音信号处理试验\a.wav');%11000采样频率
语音信号处理试验\f.wav');%11000采样频率L=mean(sp);sp=sp-L;L2=mean(sp1);sp1=sp1-L2;
%以下程序计算短时过零率
m1=0;m2=0;
for i=1:2000
if sp1(i)>0
spp1(i)=1;
else
spp1(i)=-1;
end
end
for i=1:2000
if sp(i)>0
spp(i)=1;
else
spp(i)=-1;
end
end
for i=2:2000
m1=m1+0.5*abs(spp1(i)-spp1(i-1));
m2=m2+0.5*abs(spp(i)-spp(i-1)); % m2 >> m1
end
plot(sp1(1:2000),'r'); hold on
plot(sp(1:2000));。

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