语音信号的采集与分析

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语音信号的采集和频谱分析

语音信号的采集和频谱分析：[y,fs,bits]=wavread('voice'); %读取音频信息（双声道，16位，频率44100Hz）sound(y,fs,bits); %回放该音频Y=fft(y,4096); %进行傅立叶变换subplot(211);plot(y);title('声音信号的波形');subplot(212)plot(abs(Y));title('声音信号的频谱');窗函数设计低通滤波器：fp=1000;fc=1200;as=100;ap=1;fs=22000;wp=2*fp/fs;wc=2*fc/fs;N=ceil((as-7.95)/(14.36*(wc-wp)/2))+1;beta=0.1102*(as-8.7);window=Kaiser(N+1,beta);b=fir1(N,wc,window);freqz(b,1,512,fs);结果：滤波：[y,fs,bits]=wavread('voice');d=filter(b,a,y);D=fft(d);subplot(211)plot(d);title('滤波后的声音波形')subplot(212)plot(abs(D))title('滤波后的声音频谱')回放：sound(d,fs,bits)与滤波之前相比，噪音明显降低了许多。

过零率的计算要用下面的代码：zcr = zeros(size(y,1)1);delta= 0.02;for i=1:size(y,1)x=y(i,:);for j=1;length(x)-1if x(j)*x(j+1)<0 &abs(x(j)-x(j+1))>deltazcr(i)=zcr(i)+1;endendend其中设置了门限delta=0.02。

这是个经验值，可以进行细微的调整。

【毕业设计】语音信号的采集与分析

【毕业设计】语音信号的采集与分析河南农业大学本科生毕业论文（设计）任务书论文（设计）题目语音信号的采集与分析学院专业班级学号姓名2009年月日语音信号的采集与分析作者：123 指导老师：456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，MatlabAudio signal acquisition and analysisAuthor：zhuyousong Teacher guidance：lifuqiangAbstractSpeech signal acquisition and analysis techniques are a wide range of cross-scientific，Its application and development of voice study, sound measurement study, electronic measuring technology, and digital signal processing disciplines, such as close contact。

Collection and analysis of voice one of the small-scale equipment, intelligence, digital and multi-functional development of more and more quickly, faster than the previous analysis has been substantially high。

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。

语音信号的特征提取与分类研究

语音信号的特征提取与分类研究语音信号是一种常见的信号，它传递了人类的语言信息，是人类进行交流的重要媒介之一。

但是，要对语音信号进行处理以便于机器学习或实现其他应用，需要提取出语音信号中的特征，并对其进行分类。

本文将重点探讨语音信号的特征提取与分类研究。

一、语音信号的特征提取语音信号是一种时域信号，包含了大量的声音信息。

在对语音信号进行处理前，需要将其转化为数字信号，并从中提取出有用的特征。

下面介绍几种经典的语音信号特征提取方法。

1. 短时能量和短时平均幅值短时能量和短时平均幅值是语音信号最基本的特征之一。

它们可以反映语音信号的音量大小和能量密度分布。

具体方法是将语音信号分成若干小段，在每一小段内求出能量和幅值的平均值。

这种方法简单易行，但是对于含有大量噪声的语音信号效果不佳。

2. 过零率语音信号中能量与过零率相关联，因此，过零率可以反映信号中的频率成分。

过零率表示的是语音信号穿过0的次数。

在计算过零率时，需要将语音信号分成若干小段，计算每一小段内0的穿过次数，并求出平均值。

过零率在识别某些语音词汇时具有一定的作用。

3. 短时倒谱系数短时倒谱系数是一种基于滤波器的语音信号特征提取方法。

它的原理是将语音信号输入到一个数字滤波器中，输出的结果就是短时倒谱系数。

这种方法比较复杂，需要涉及数字滤波器的设计和使用，但是效果很好。

4. 线性预测系数线性预测系数是一种基于自回归模型的语音信号特征提取方法。

它的原理是将语音信号视为一个自回归信号，通过线性预测模型估计自回归系数。

这种方法需要对语音信号进行复杂的数学运算，但是可以提取出语音信号的主要频率成分。

二、语音信号的分类研究经过特征提取后，语音信号就可以被机器进行分类了。

分类的目的是通过对语音信号的特征进行分析，将语音信号划分到不同的类别中，以便于机器进行语音识别或其他应用。

1. 基于深度学习的语音信号分类深度学习是近年来非常流行的一种机器学习方法，其在语音识别领域中也取得了一定的成果。

语音信号的采集及预处理

实验语音信号的采集及预处理一、实验目的在理论学习的基础上，进一步地理解和掌握语音信号预处理及短时加窗的意义及基于matlab的实现方法。

二、实验原理及内容1.语音信号的录音、读入、放音等：练习matlab中几个音频处理函数，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，给出以下语音的波形图（），wavread 的用法参见mablab帮助文件。

利用wavplay或soundview放音。

也可以利用wavrecord自己录制一段语音，并进行以上操作(需要话筒)。

实验程序：I=wavread('');Fs=256;soundview(I,Fs);实验结果：2.语音信号的分帧：对语音信号进行分帧，可以利用voicebox工具箱中的函数enframe。

voicebox工具箱是基于GNU协议的自由软件，其中包含了很多语音信号相关的函数。

实验程序：I=wavread('');y=enframe(I,256,128);whos y I实验结果：Name Size Bytes Class AttributesI 9000x1 72000 doubley 69x256 141312 double3 . 语音信号的加窗：本步要求利用window函数设计窗口长度为256(N=256)的矩形窗(rectwin)、汉明窗(hamming)及汉宁窗(hann))，利用wvtool函数观察其时域波形图及频谱特性，比较得出结论。

观察信号加矩形窗及汉明窗后的波形，利用subplot与reshape 函数将分帧后波形、加矩形窗波形及加汉明窗波形画在一张图上比较。

取出其中一帧，利用subplot与reshape函数将一帧语音的波形、加矩形窗波形及加汉明窗波形画在一张图上比较将得出结论。

（1）利用wvtool函数观察其时域波形图及频谱特性，比较得出结论。

实验程序：N = 256;w = window(@rectwin,N);w1 = window(@hamming,N);w2 = window(@hann,N);wvtool(w,w1,w2)实验结果：（2）观察信号加矩形窗及汉明窗后的波形，利用subplot与reshape函数将分帧后波形、加矩形窗波形及加汉明窗波形画在一张图上比较。

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４５１１９１）
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，
一
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。

语音信号采集和分析报告

语音信号的采集与分析一、背景介绍1、语音信号处理的相关内容通过语音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.声音是人类常用工具,是相互传递信息的最重要的手段.虽然,人可以通过多种手段获得外界信息,但最重要,最精细的信息源只有语言,图像和文字三种.与用声音传递信息相比,显然用视觉和文字相互传递信息,其效果要差得多.这是因为语音中除包含实际发音内容的话言信息外,还包括发音者是谁及喜怒哀乐等各种信息.所以,语音是人类最重要,最有效,最常用和最方便的交换信息的形式.另一方面,语言和语音与人的智力活动密切相关,与文化和社会的进步紧密相连,它具有最大的信息容量和最高的智能水平。

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,处理的目的是用于得到某些参数以便高效传输或存储;或者是用于某种应用,如人工合成出语音,辨识出讲话者,识别出讲话内容,进行语音增强等.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,是一门涉及面很广的交叉学科.虽然从事达一领域研究的人员主要来自信息处理及计算机等学科.但是它与语音学,语言学,声学,认知科学,生理学,心理学及数理统计等许多学科也有非常密切的联系.语音信号处理是许多信息领域应用的核心技术之一,是目前发展最为迅速的信息科学研究领域中的一个.语音处理是目前极为活跃和热门的研究领域,其研究涉及一系列前沿科研课题,巳处于迅速发展之中;其研究成果具有重要的学术及应用价值.2、工作流程：相关的信号与系统知识：傅里叶变换在信号处理中具有十分重要的作用,它通常能使信号的某些特性变得很明显,而在原始信号中这些特性可能含糊不清或至少不明显.在语音信号处理中,傅里叶表示在传统上一直起主要作用.其原因一方面在于稳态语音的生成模型由线性系统组成,此系统被一随时间作周期变化或随机变化的源所激励.因而系统输出频谱反映了激励与声道频率响应特性.另一方面,语音信号的频谱具有非常明显的语音声学意义,可以获得某些重要的语音特征(如共振峰频率和带宽等).根据语音信号的产生模型,可以将其用一个线性非时变系统的输出表示,即看作是声门激励信号和声道冲激响应的卷积.在语音信号数字处理所涉及的各个领域中,根据语音信号求解声门激励和声道响应具有非常重要的意义.例如,为了求得语音信号的共振蜂就要知道声道传递函数(共振峰就是声道传递函数的各对复共轭极点的频率).又如,为了判断语音信号是清音还是浊音以及求得浊音情况下的基音频率,就应知道声门激励序列.在实现各种语音编码,合成,识别以及说话人识别时无不需要由语音信号来求得声门激励序列和声道冲激响应. 3、相关MATLAB知识：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, 信号处理是MATLAB 重要应用的领域之一。

专业的语音分析

专业的语音分析语音分析是一门专业领域，它研究和解析人类语音音频以获取信息并提供有关说话者、语言和语音的洞察。

这项技术在语音识别、情感识别、说话人认证等许多领域都有广泛的应用。

一、语音信号的基本分析方法1. 语音信号的采样和量化语音信号是通过麦克风等设备进行采样和量化得到的。

采样是指对连续的语音信号进行离散化处理，将其划分为若干个时间段，并记录在离散的时间点上。

量化是指对每个时间点上的采样值进行测量，将其表示为一个数字。

2. 语音信号的预加重预加重是为了弥补语音信号在传输过程中由于声音高频部分衰减较快而导致的信息损失。

预加重通过对语音信号进行高通滤波来增强高频部分的能量。

3. 语音信号的短时分析短时分析是将语音信号划分为若干个时间窗口，并在每个时间窗口内计算语音信号的能量、频谱等特征。

常用的方法有短时傅里叶变换、短时自相关函数等。

4. 语音信号的特征提取特征提取是从短时分析得到的语音信号中提取出有用的特征。

常用的特征包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）、线性预测编码（LPC）系数等。

这些特征可以用来表示语音信号的声音特性和语音内容。

5. 语音信号的模型建立与识别建立语音信号的模型是为了将语音信号与特定的说话者、语言或语音内容关联起来。

常用的模型包括隐马尔科夫模型（HMM）、高斯混合模型（GMM）等。

识别是指通过比较语音信号的特征与模型之间的匹配度从而确定说话者、语言或语音内容。

二、语音分析的应用领域1. 语音识别语音识别是将语音信号转换为文本或命令的过程。

它在智能助理、语音输入、语音翻译等领域有广泛的应用。

通过语音识别技术，人们可以通过语音与计算机进行交互，提高工作效率和用户体验。

2. 情感识别语音信号中包含着说话者的情感信息。

通过语音分析技术，可以识别出语音信号中的情感类别，如愤怒、高兴、焦虑等。

情感识别在人机交互、心理健康评估等领域有着重要的应用价值。

3. 说话人认证说话人认证是通过语音信号判断说话者的身份。

智能教育机器人语音识别的基本过程和方法

智能教育机器人语音识别的基本过程和方法智能教育机器人语音识别是一种基于人工智能的技术，它可以帮助教育工作者更好地与学生进行交流和互动。

其基本过程和方法包括以下几点：
1.语音信号采集：智能教育机器人通过内置的麦克风采集用户的语音信号。

在采集之前，机器人需要进行一些预处理，如噪声抑制和增益控制等，以确保采集到的语音信号质量良好。

2.语音信号分析：采集到语音信号后，智能教育机器人需要将其转换为数字信号进行处理。

这个过程称为语音信号分析。

语音信号分析的目的是提取语音信号的特征参数，如语音频率、能量、共振峰等。

3.语音识别模型训练：语音信号分析后，智能教育机器人需要通过训练来构建语音识别模型。

训练过程包括两个阶段：特征提取和模型训练。

在特征提取阶段，机器人会根据特征参数训练一个分类器，以区分不同的语音信号。

在模型训练阶段，机器人会使用大量的数据集来训练语音识别模型，使其可以更准确地识别用户的语音信号。

4.语音识别：经过语音识别模型训练后，智能教育机器人可以将采集到的语音信号转换为文字或命令。

在这个过程中，机器人会使用已经训练好的模型进行识别，并输出相应的结果。

总之，智能教育机器人语音识别的基本过程和方法包括语音信号采集、语音信号分析、语音识别模型训练和语音识别。

这种技术可以帮助教育工作者更好地与学生进行交流和互动，提高教学效果。

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语音信号采集与时频域分析正文

第一章引言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频域等处理方法。

语音信号可以认为在短时间内(一般认为在 10~30ms 的短时间内)近似不变，因而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。

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”。

时域分析:直接对语音信号的时域波形进行分析，提取的特征参数有短时能量，短时平均过零率，短时自相关函数等。

频域分析:对语音信号采样，并进行傅里叶变换来进行频域分析。

主要分析的特征参数：短时谱、倒谱、语谱图等。

本文采集作者的声音信号为基本的原始信号。

对语音信号进行时频域分析后，进行加白噪声处理并进行了相关分析，设计滤波器并运用所设计的滤波器对加噪信号进行滤波, 绘制滤波后信号的时域波形和频谱。

整体设计框图如下图所示：图1.1时频域分析设计图图1.2加噪滤波分析流程图第二章语音信号时域分析语音信号的时域分析可直接对语音信号进行时域波形分析，在此只只针对语音信号的短时能量、短时平均过零率、短时自相关函数进行讨论。

2.1窗口选择由人类的发生机理可知，语音信号具有短时平稳性，因此在分析讨论中需要对语音信号进行加窗处理进而保证每个短时语音长度为10~30ms 。

通常选择矩形窗和哈明窗能得到较理想的“短时分析”设计要求。

两种窗函数的时域波形如下图2.1所示：samplew （n ）samplew （n ）图2.1 矩形窗和Hamming 窗的时域波形矩形窗的定义：一个N 点的矩形窗函数定义为如下{1,00,()n Nw n ≤<=其他（2.1）哈明窗的定义：一个N 点的哈明窗函数定义为如下0.540.46cos(2),010,()n n NN w n π-≤<-⎧⎨⎩其他= （2.2）这两种窗函数都有低通特性，通过分析这两种窗的频率响应幅度特性可以发现（如图2.2）：矩形窗的主瓣宽度小（4*pi/N ），具有较高的频率分辨率，旁瓣峰值大（-13.3dB ），会导致泄漏现象；哈明窗的主瓣宽8*pi/N ，旁瓣峰值低（-42.7dB ），可以有效的克服泄漏现象，具有更平滑的低通特性。

基于MATLAB的语音信号的采集与分析

基于MATLAB的语音信号的采集与分析摘要：我们通过学习使用MA TLAB仿真软件实现语音信号分析，加深对信号与系统这门课程所学习内容的理解，锻炼自学能力和动手能力。

我们通过电脑的声卡采集声音信号，借助已有的知识和MATLAB对采集的声音信号进行时域波形和频域频谱的显示，研究男女声信号的差别，通过查找资料提取声音信号的基音频率，并通过大量测试确定门限值来自动判别男女声信号，最后对信号进行降采样处理并播放，重新绘制频谱图分析，验证抽样定理。

关键词：MA TLAB仿真、频谱分析、基音频率、降采样、抽样定理。

1.音频信号的采集我们所要分析的语音信号需要自行采集，所以信号分析的第一步就是采集音频信号。

实现音频信号的采集最简单的办法就是通过电脑的声卡直接进行采集，这样采集到的音频信号虽然已经被转化成了数字量存储在电脑中，但通过查询我们了解到电脑录音所使用的采样频率是为44100Hz，完全保证了人类耳朵能听到所有声音频率分量的无失真采集，如果通过MA TLAB软件采集还能够调节采样频率，所以能够完全满足我们实验的要求。

1.1使用MATLAB采集语音信号通过上网查询，我们了解到MATLAB有自带的音频信号采集函数audiorecord()，通过它可以在程序运行时即时采集音频信号进行存储并处理，并且可以通过改变输入参数来改变采样频率，可以直接模拟降采样的过程，直观地验证抽样定理。

但鉴于我们需要重复进行试验和演示，即时采集信号显得繁琐且不必要，而且会增加我们非界面化编程的难度，所以我们放弃了这种方法。

1.2使用电脑录音机采集语音信号通过电脑自带的录音机软件可以实现更简单的音频信号采集操作，虽然采样频率不可调节，但其固有的采样频率完全满足了我们对所采集信号的要求，可以通过MATLAB的降采样处理的到较低采样频率的信号。

这样采集的音频信号会直接以文件的形式存储在电脑中，方便我们随时进行调用，方便分析与演示，所以我们决定采用这种方式实现语音信号的采集。

语音识别人工智能工作原理

语音识别人工智能工作原理随着人工智能技术的不断发展，语音识别技术已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。

语音识别人工智能是指利用计算机技术对人类语音进行分析和识别，将语音转化为计算机可读的文字或指令，从而实现人机交互和智能化控制的技术。

本文将从以下几个方面介绍语音识别人工智能的工作原理。

一、语音信号的采集语音识别人工智能的第一步是采集语音信号。

语音信号是指人类在说话时所发出的声音信号，它是由声波振动产生的。

语音信号的采集需要通过麦克风等设备将声音转化为电信号，然后再将电信号传输到计算机中进行分析和处理。

在采集语音信号时，需要注意环境的噪声和干扰，以保证语音信号的质量。

二、语音信号的预处理采集到的语音信号需要进行预处理，以提高语音识别的准确率。

预处理的主要任务是去除噪声、增强信号、归一化语音等。

去除噪声可以采用滤波器、降噪算法等方法；增强信号可以采用放大、滤波等方法；归一化语音可以采用标准化、去除口音等方法。

预处理后的语音信号可以更好地适应语音识别算法的要求。

三、语音信号的特征提取语音信号的特征提取是语音识别人工智能的核心部分。

在此过程中，需要将语音信号转化为计算机可以处理的数字信号。

常用的特征提取方法包括短时能量、短时过零率、梅尔倒谱系数等。

其中，梅尔倒谱系数是目前应用最广泛的特征提取方法，它可以将语音信号的频谱信息转化为人耳可以识别的频率区间，并提取其中的关键信息。

四、语音信号的识别经过特征提取后，语音信号可以被计算机识别。

语音识别的算法主要分为基于模板匹配的方法和基于统计模型的方法。

基于模板匹配的方法是指将语音信号与预先录制的语音模板进行匹配，找到最相似的模板作为识别结果。

基于统计模型的方法是指利用隐马尔可夫模型（HMM）等方法对语音信号进行建模和识别。

这种方法可以自动学习语音特征和语音模型，适用于大规模语音识别。

五、语音信号的后处理语音信号的后处理是指对识别结果进行进一步的处理和优化，以提高识别准确率。

音频信号的提取和分析技术研究

音频信号的提取和分析技术研究近年来，音频技术得到了快速的发展，随着数字音频设备的广泛应用，越来越多的音频信号需要进行分析和提取。

因此，音频信号的提取和分析技术的研究也就成为音频技术一大热门话题。

音频信号的提取和分析技术的研究主要涉及到三个方面：音频信号的采集、音频信号的数字化和音频信号的处理。

一、音频信号的采集音频信号的采集是音频技术的重要环节，采集到的音频信号不仅需要保证音质清晰，而且也要保证采集的信号方便后续的分析和处理。

目前，音频信号的采集分为两种方式：一种是模拟信号采集，一种是数字信号采集。

模拟信号采集是通过模拟信号对音频信号进行采样，实现对声波变化的快照。

而数字信号采集是通过数字化芯片将音频信号转换为数字信号进行采样。

在音频信号的采集过程中，需要注意的是采集设备的信噪比和动态范围，这两个指标是衡量采集设备好坏的重要标准。

信噪比代表了音频信号与噪声信号比值的大小，动态范围则代表了采集设备对声音信号的抗干扰能力。

二、音频信号的数字化数字化是将模拟信号转换为数字信号的过程。

在数字化过程中，音频信号需要进行采样和量化。

采样是将连续的模拟信号转换为离散的数字信号，而量化则是将采样的数字信号转换为固定区间内的数字。

数字化可以使音频信号更容易进行储存和传输。

在数字化过程中，采样率和比特率是两个重要的参数。

采样率是单位时间内采样的次数，通常采样率越高，采集的音频信号越真实，但同时也需要更大的存储空间和传输带宽。

比特率代表了数字化信号的精度，通常比特率越高，转换后的数字信号越精确。

三、音频信号的处理音频信号的处理是指将数字化的音频信号进行分析和提取的过程。

处理范围包括了声音的频谱、幅度、相位、时域信息等。

常见的音频信号处理技术包括傅里叶变换、小波变换、短时傅里叶变换等。

其中，傅里叶变换可以将时域音频信号转换为频域音频信号，并通过频率谱分析实现对音频信号的分析。

小波变换则是对傅里叶变换的一种改进，通过小波基函数对音频信号进行局部变换，得到更加清晰的音频结构。

语音识别技术原理解析

语音识别技术原理解析语音识别是一种将声音信号转化为文本形式的技术。

它广泛应用于语音识别助手、智能家居、自动语音交互等领域。

语音识别技术的原理解析如下：1.声音信号采集：语音信号是由麦克风或其他声音传感器捕获的，它是以模拟形式存在的连续信号。

首先，声音信号必须由麦克风进行采集，并转换成数字形式，以便计算机可以处理。

2.数字信号预处理：在语音信号被进一步处理之前，需要进行一些预处理步骤。

这些步骤包括去除背景噪音、音频增益调整、降低回声等。

这些预处理技术旨在清理信号，以提高后续处理的准确性。

3. 语音特征提取：对于每个数字化的语音信号，需要提取一组与其特征相关的信息。

常用的特征提取方法是短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform，简称STFT）和梅尔倒谱系数（Mel-Frequency Cepstral Coefficients，简称MFCC）。

其中STFT可以将语音信号从时间域转换为频率域，MFCC则可以将频谱数据映射到梅尔刻度上，以加强语音中与人耳敏感程度相关的频率特性。

4. 语音模型训练：在语音识别技术中，使用了大量的标注语音数据和文本数据对模型进行训练。

常见的模型包括隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，简称HMM）和深度学习模型，如循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）和卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）。

这些模型会学习到语音信号和对应的文本之间的映射关系，以达到语音识别的目的。

5.解码器和语言模型：在语音识别系统中，解码器用于根据提取的语音特征对输入的声音进行解码，以转换为相应的文本。

解码器使用语言模型来根据语法和语义信息对可能的文本进行评分，从而选择最符合语音信号的文本输出。

6.信号处理和优化：在输出的文本中，可能存在一些错误和不确定性。

因此，需要进行后处理步骤来进行错误修正和优化。

基于matlab的语音信号采集与分析—刘

基于matlab的语音信号采集与分析系统的设计现代语音信号的采集与分析技术是建立在声学测量理论和电子技术数字信号处理的一门高速发展的技术，其中信号的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，分析速度也有了进一步的提高，但是一般的信号采集与分析系统价格昂贵，操作复杂，应用范围窄，基于以上不足，设计一款基于matlab的语音信号采集与分析系统，具体使用方便，价格便宜，通用性强等优点。

实现方法是：通过声卡将传感器采集到的模拟信号转换成数字信号以后，通过计算机运行matlab程序，实现对各项数据的分析。

声卡已经具备了足够高的采样频率和量化精度，且价格也比专业的数据采集卡便宜得多。

因此用声卡作为语音信号的采集设备，不仅能满足信号分析的要求，而且性价比也很高，即可以高精度、低成本地完成语音信号的实时采集与分析工作。

一般来说，人的听觉能感知的声音频率范围为20~20000Hz，在这一频率范围内可感知的声音强度为0～140dB，其中人耳比较敏感的区域在50~4000Hz。

因此，采集子系统的硬件参数可根据要分析的语音信号的频率和强度来确定。

将总的设计分为两部分：采集子系统的设计和分析子系统的设计。

采集子系统的设计内容包括：语音信号的实时采集，是由matlab控制PC机声卡将传感器得到的模拟信号转变成数字信号存储在计算机中。

分析子系统的设计内容包括：将采集的数字信号进行时域/频域分析及各项数值分析。

具体设计步骤：1、采集系统硬件安装将声音传感器与声卡的模拟输入端连接起来，注意减少干扰噪声。

因matlab7.0采用面向对象技术，在数据采集前需要用一个对象将声卡进行封装，创建对象后才可对声卡进行直接操作。

2、硬件设备初始化在matlab中为声卡生成一个操作对象，初始化该操作对象使之能与声卡建立通信，并增加数据通道和触发通道。

3、硬件设备配置根据声卡的工作特性和信号分析的设计要求，可设置相应的参数控制声卡的数据采集时的行为。

语音信号采集和频谱分析

语音信号采集和频谱分析利用计算机中的录音设备，采集语音信号并采样，得到数据文件‘*.wav’。

方法为：[开始]→[程序]→[附件]→[娱乐]→[录音机]→‘*.wav’。

读取‘*.wav’。

[x,fs,bits] = wavread(‘F:\*\*.wav’); %用于读取语音，采样值放在变量x中，fs表示采样频率（Hz），bits表示采样位数。

sound(x,fs,bits); %放音得到声音变量x，同时也把x的采样频率fs = 8kHz和数据位bits = 8 bits 放进了MATLAB的工作空间。

对采集的语音数据做fs点快速傅立叶变换。

n = length (x) ; %求出语音信号的长度X=fft(x,n); %傅里叶变换subplot(2,1,1);plot(x);title('原始信号波形');subplot(2,1,2);plot(abs(X));title('原始信号频谱')图1语音数据的波形图和频谱图由图1 所示的频谱可清楚地看到：样本声音主要以低频为主，样本声音的能量大约集中在600Hz以内，2000Hz以外的高频部分很少。

所以信号宽度近似取为600Hz，由采样定理可得Fs >2F = 2*600=1200Hz。

重放语音后仍可较清晰地听出原声，不存在声音混叠现象。

（2）加入噪音给原始的语音信号加上一个高频余弦噪声，频率为3.8kHz。

画出加噪后的语音信号时域和频谱图，与原始信号对比，可以很明显的看出区别。

fs=11025;t=(0:length(x)-1)/11025;Au=0.05;d=[Au*cos(2*pi*3800*t)]'; %噪声为3.8kHz的余弦信号z=x+d;Z=fft(z,n);subplot(2,1,1);plot(z);title('加噪后的信号波形');subplot(2,1,2);plot(abs(Z));title('加噪后的信号频谱');图2添加噪声后的语音数据的波形图和频谱图Write a report and explain your experiment (In English).。

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。

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调节录音机保存界面的“更改”选项，可以存储各种格式的WAVE文件。

图2.1为PC机的语音信号录制过程图2.1 PC机的语音信号录制过程图2.2为录制过程：图2.2 PC自带的录音机录音本设计录制自己的一段语音，内容：“南昌工程学院刘敏”，时长4s，保存在C盘桌面文件夹，命名为“刘敏.wav”图2.3为语音信号采集框图图2.3 语音信号采集框图信号采集过程是将采集到的数据用matlab仿真出来。

2.3 工作原理运用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；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。

三、系统详细设计系统的详细设计主要包括matlab仿真的数据分析和程序代码设计的分析3.1 语音信号的matlab仿真的数据分析3.1.1 语音信号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。

ATLAB数据采集箱中提供的函数命令进行图像分析的函数命令：wavrecord:wavrecord利用Windows音频输入设备记录声音,其调用形式为:wavrecord(n,fs,ch)。

利用Windows音频输入设备记录n个音频采样,频率为fs Hz,通道数为ch。

采样值返回到一个大小为n*ch的矩阵中。

缺省时,fs=11025,ch=1。

waveplay:waveplay利用Windows音频输出设备播放声音,其调用形为:waveplay(y,fs)。

以采样频率fs向Windows音频设备发送向量信号。

标准的音频采样率有:8000、11025、22050和44100Hz。

wavread:wavread用于读取Microsoft的扩展名为“.wav”的声音文件。

其调用形式为:y=wavread(file)。

其作用是从字符串file所指的文件路径读取wave文件,将读取的采样数据送到y中。

Y的取值范围:[-1,1]。

sound:音频信号是以向量的形式表示声音采样的。

sound函数用于将向量转换为声音,其调用形式为:sound(y,fs),作用是向扬声器送出向量y中的音频信号(采样频率为fs)。

通过Wavread 和plot(x)函数即可显示图像的时域波形。

00.51 1.522.533.54x 104-0.8-0.6-0.4-0.20.20.40.60.8原始语音信号time(s)幅值图3.1.1 原始语音信号的时域波形3.1.2语音信号频域分析语音信号的频域分析就是分析语音信号的频域持征。

从广义上讲，语音信号的频域分析包括语音信号的频谱、功率谱、倒频谱、频谱包络分析等，而常用的频域分析方法有带通滤波器组法、傅里叶变换法、线件预测法等几种。

本文介绍的是语音信号的傅里叶分析法。

因为语音波是一个非平稳过程，因此适用于周期、瞬变或平稳随机信号的标准傅里叶变换不能用来直接表示语音信号，而应该用短时傅里叶变换对语音信号的频谱进行分析，相应的频谱称为“短时谱 ”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。

在MATLAB 的信号处理工具箱中函数FFT 和IFFT 用于快速傅立叶变换和逆变换。

函数FFT 用于序列快速傅立叶变换，其调用格式为y=fft(x)，其中，x 是序列，y 是序列的FFT ，x 可以为一向量或矩阵，若x 为一向量，y 是x 的FFT 且和x 相同长度；若x 为一矩阵，则y 是对矩阵的每一列向量进行FFT 。

如果x 长度是2的幂次方，函数fft 执行高速基－2FFT 算法，否则fft 执行一种混合基的离散傅立叶变换算法，计算速度较慢。

函数FFT 的另一种调用格式为y=fft(x,N)，式中，x ，y 意义同前，N 为正整数。

函数执行N 点的FFT ，若x 为向量且长度小于N ，则函数将x 补零至长度N ；若向量x 的长度大于N ，则函数截短x 使之长度为N ；若x 为矩阵，按相同方法对x 进行处理。

020004000600080001000012000012345678-4原始语音信号频谱Hz 幅值图3.1.2 原始语音信号的频谱3.1.3 语音信号的加噪处理所谓高斯噪声，是指没有任何时迟相关时间序列，它只一个参数，代表噪声的强度，也即迟滞为0的滞后自协方差，而其余滞后自协方差统统为零。

标准高斯噪声：则是满足N （0，1）标准正态分布的高斯噪声。

斯白噪声：如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。

热噪声和散粒噪声是高斯白噪声。

MATLAB 中产生高斯白噪声非常方便，可以直接应用3个函数，一个是WGN ，另一个是AWGN ，还有一个randn ，WGN 用于产生高斯白噪声，AWGN 则用于在某一信号中加入高斯白噪声，randn 直接产生高斯分布序列。

1. WGN ：产生高斯白噪声y = wgn(m,n,p) 产生一个m 行n 列的高斯白噪声的矩阵，p 以dBW 为单位指定输出噪声的强度。

y = wgn(m,n,p,imp) 以欧姆(Ohm)为单位指定负载阻抗。

y = wgn(m,n,p,imp,state) 重置RANDN 的状态。

在数值变量后还可附加一些标志性参数：y = wgn(…,POWERTYPE) 指定p 的单位。

POWERTYPE 可以是'dBW', 'dBm'或'linear'。

线性强度(linear power)以瓦特(Watt)为单位。

y = wgn(…,OUTPUTTYPE) 指定输出类型。

OUTPUTTYPE 可以是'real'或'complex'。

2. AWGN ：在某一信号中加入高斯白噪声y = awgn(x,SNR) 在信号x中加入高斯白噪声。

信噪比SNR以dB为单位。

x的强度假定为0dBW。

如果x是复数，就加入复噪声。

y = awgn(x,SNR,SIGPOWER) 如果SIGPOWER是数值，则其代表以dBW为单位的信号强度；如果SIGPOWER为'measured'，则函数将在加入噪声之前测定信号强度。

y = awgn(x,SNR,SIGPOWER,STATE) 重置RANDN的状态。

y = awgn(…,POWERTYPE) 指定SNR和SIGPOWER的单位。

POWERTYPE可以是'dB'或'linear'。

如果POWERTYPE是'dB'，那么SNR以dB为单位，而SIGPOWER以dBW为单位。

如果POWERTYPE是'linear'，那么SNR作为比值来度量，而SIGPOWER以瓦特为单位。

3. 直接用randn函数产生高斯分布序列：无论是WGN还是AWGN函数，实际上都调用Randn函数产生的噪声。

即WGN函数中调用了Randn函数，而AWGN函数调用了WGN函数。

rand：rand(n)：生成0到1之间的n阶随机数方阵。

rand(m,n)：生成0到1之间的m ×n的随机数矩阵。

randn：randn（）命令是产生白噪声的，白噪声应该是0均值，方差为1的一组数，同rand有randn(n)，randn(m,n)。

x=rand(1,N) 产生（0，1）区间均匀分布的长度为N的随机信号，x=randn(1,N)产生长度为N且具有零均值和单位方差的正态分布的随机信号。

(可以在前面扩大相应的倍数得到不同的随机数，比如10*rand(1)得到0-10的随机数)。

00.51 1.522.533.54x 104-5-4-3-2-112345高斯随机噪声time(s)幅值图3.1.3高斯随机噪声00.20.40.60.811.2 1.4 1.6 1.8-0.8-0.6-0.4-0.20.20.40.60.81加噪后的语音信号time n 幅值 n图3.1.4 加噪后的语音信号0200040006000800010000120002468x 10-4原始语音信号频谱Hz幅值020004000600080001000012000510加噪后的语音信号频谱Hz幅值图3.1.5 加噪后的语音信号的频谱比较3.1.4滤噪设计分析在频域内，语音信号的频谱分量主要集中在300～3400Hz 的范围内。

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