基于MATLAB的语音信号的处理
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
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。
基于MATLAB的语音信号处理与识别系统设计与实现
基于MATLAB的语音信号处理与识别系统设计与实现一、引言语音信号处理与识别是人工智能领域中的重要研究方向之一，随着深度学习和人工智能技术的不断发展，基于MATLAB的语音信号处理与识别系统设计与实现变得越来越受到关注。
本文将介绍如何利用MATLAB进行语音信号处理与识别系统的设计与实现。
二、MATLAB在语音信号处理中的应用MATLAB作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的工具箱和函数库，可以方便地进行语音信号处理。
在语音信号处理中，MATLAB可以用于语音信号的采集、预处理、特征提取、模型训练等各个环节。
通过MATLAB提供的工具，可以高效地对语音信号进行分析和处理。
三、语音信号处理流程1. 语音信号采集在语音信号处理系统中，首先需要对语音信号进行采集。
通过MATLAB可以实现对声音的录制和采集，获取原始的语音信号数据。
2. 语音信号预处理采集到的语音信号数据通常包含噪声和杂音，需要进行预处理以提高后续处理的准确性。
预处理包括去噪、降噪、滤波等操作，可以有效地净化语音信号数据。
3. 特征提取在语音信号处理中，特征提取是一个关键步骤。
通过MATLAB可以提取出语音信号的频谱特征、时域特征等信息，为后续的模式识别和分类打下基础。
4. 模型训练与识别利用MATLAB可以构建各种机器学习模型和深度学习模型，对提取出的特征进行训练和识别。
通过模型训练，可以实现对不同语音信号的自动识别和分类。
四、基于MATLAB的语音信号处理与识别系统设计1. 系统架构设计基于MATLAB的语音信号处理与识别系统通常包括数据采集模块、预处理模块、特征提取模块、模型训练模块和识别模块。
这些模块相互配合，构成一个完整的系统架构。
2. 界面设计为了方便用户使用，可以在MATLAB中设计用户友好的界面，包括数据输入界面、参数设置界面、结果展示界面等。
良好的界面设计可以提升系统的易用性和用户体验。
五、基于MATLAB的语音信号处理与识别系统实现1. 数据准备首先需要准备好用于训练和测试的语音数据集，包括正样本和负样本。
基于matlab的语音信号的基本处理
专题研讨四、信号与系统综合应用确定题目（根据个人兴趣、结合实际确定题目，可从下面参考题目中选择，也可自由确定）：基于matlab的语音信号的基本处理参考题目：题目1：含噪信号滤波题目2：双音多频信号的产生与检测题目3：磁盘驱动系统仿真题目4：卡尔曼滤波器的应用题目5：应用反馈扩大放大器的带宽(以上只是本专题的部分题目)开题报告课题实施过程记录包括仿真程序、仿真结果、结果分析、方案完善等 ○1语音信号的制作及描述 1) 制作语音文件:用windows 录音机录制一小段语音文件"333.wav ”,内容为"信号与信息系统",由一同学播音. 2) 用matlab 播放”333.wav ”仿真程序:3) [y,Fs,bits]=wavread('333.wav'); sound(y,Fs);pause;4) 绘画出语音文件的时域和频域波形: 仿真程序:[y,Fs,bits]=wavread('333.wav'); plot(y);仿真结果:0123456789x 104-0.8-0.6-0.4-0.20.20.40.6结果分析:随着时间变化,声音能量图形 方案完善:1.时间轴有问题,与实际的时间不一样.2.语音信号的频域分析更清楚.仿真程序:[y,Fs,bits]=wavread('333.wav'); y=y(:,1);sLength=length(y); Y = fft(y,sLength);Pyy = Y.* conj(Y) / sLength; halflength=floor(sLength/2); f=Fs*(0:halflength)/sLength; figure;plot(f,Pyy(1:halflength+1));xlabel('Frequency(Hz)'); t=(0:sLength-1)/Fs; figure;plot(t,y);xlabel('Time(s)');仿真结果:0.51 1.52 2.5x 104Frequency(Hz)00.20.40.60.81 1.2 1.4 1.6 1.82-0.8-0.6-0.4-0.20.20.40.6Time(s)结果分析:频域分析是从另一个角度观察信号;语音信号的一般频域范围"200~2000"Hz ○2语音信号抽取及倍插仿真程序:[y,Fs,bits]=wavread('111.wav'); sound(y,Fs/2);pause;[y,Fs,bits]=wavread('111.wav'); sound(y,2*Fs);pause;仿真结果与分析:以Fs/2及2*Fs 播放的语音信号存在失真, 方案完善:需要做出波形,做更直观的观察. ○3语音信号的加噪1)语音信号加高频噪音及播放. 仿真程序:[y,Fs,bits]=wavread('333.wav'); y=y(:,1);sLength=length(y);t=(0:sLength-1)/Fs;f=50000;A=0.5;d=A*cos(2*pi*f*t)';y=y+d;sound(y,Fs);仿真结果:播放时伴有尖锐的”吱吱”声.结果分析:由于加入高频成分余弦信号,信号叠加后出现了尖锐的噪音.2)加噪后的语音信号的时域和频域波形.仿真程序:[y,Fs,bits]=wavread('333.wav');y=y(:,1);sLength=length(y);t=(0:sLength-1)/Fs;f=50000;A=0.05;d=A*cos(2*pi*f*t)';y1=y+d;sLength=length(y1);Y = fft(y1,sLength);Pyy = Y.* conj(Y) / sLength;halflength=floor(sLength/2);f=Fs*(0:halflength)/sLength;figure;plot(f,Pyy(1:halflength+1));xlabel('Frequency(Hz)');仿真结果:00.20.40.60.81 1.2 1.4 1.6 1.82-0.8-0.6-0.4-0.20.20.40.6Time(s)0.51 1.522.5x 10405101520253035404550Frequency(Hz)结果分析:时域波形跟加噪前没有什么明显的区别.在频域上我们发现有一个近6000Hz的高频成分,这是产生的噪音的根本所在.方案完善:运用subplot将加噪前和加噪后的时域和频域波形进行对比,效果会更好.○4数字滤波这一部分我们学习了函数BUTTER,进行了最简单的数字滤波.[b,a]=butter(N,wc);代表数字低通滤波器,wc代表归一化频率(0<wc<=1,等于一时为奈奎斯特频率);N为滤波器的阶数.y2=filter(b,a,y1);对信号y1进行巴特滤波,滤波器为[b,a]系统滤波后信号的效果播放.仿真程序:[y,Fs,bits]=wavread('333.wav');y=y(:,1);sLength=length(y);t=(0:sLength-1)/Fs;f=50000;A=0.05;d=A*cos(2*pi*f*t)';y1=y+d;N=2;wc=[0.01,0.07];[b,a]=butter(N,wc);y2=filter(b,a,y1);sound(y2,Fs);仿真结果:原先的噪声消失,语音信号变回原样.滤波器为低通滤波器,滤去高频成分.方案完善:1.画出滤波后的时域和频域波形2. 对滤波器进行系统分析1.画出滤波后的时域和频域波形仿真程序:[y,Fs,bits]=wavread('333.wav');y=y(:,1);sLength=length(y);t=(0:sLength-1)/Fs;f=50000;A=0.05;d=A*cos(2*pi*f*t)';y1=y+d;plot(t,y);xlabel('Time(s)');N=2;wc=[0.01,0.07];[b,a]=butter(N,wc);y2=filter(b,a,y1); sLength1=length(y2); Y1 = fft(y2,sLength1);Pyy = Y1.* conj(Y1) / sLength1; halflength1=floor(sLength1/2); f1=Fs*(0:halflength1)/sLength1; figure;plot(f,Pyy(1:halflength+1));xlabel('Frequency(Hz)'); t=(0:sLength-1)/Fs; figure;plot(t,y2);xlabel('Time(s)');仿真结果:00.51 1.52 2.5x 1040.511.522.53Frequency(Hz)00.20.40.60.81 1.2 1.4 1.6 1.82-0.8-0.6-0.4-0.20.20.40.6Time(s)结果分析:基本效果良好,有少许失真. 2. 对滤波器进行系统分析 仿真程序:w=linspace(0,6000,10000); wc=[0.01 0.07]; N=2;[b,a]=butter(N,wc); H=freqz(b,a,w); plot(w,abs(H)); axis([0 2500 0 1.5]);仿真结果:010002000300040005000600000.511.5○3RC 模拟滤波(物理形式熟悉) [y,Fs,bits]=wavread('333.wav');%¶Á³öÐźţ¬²ÉÑùÂʺͲÉÑùλÊý¡£y=y(:,1);sLength=length(y);t=(0:sLength-1)/Fs;f=50000;A=0.5;d=A*cos(2*pi*f*t)';y1=y+d;RC=0.001;b=1/RC;a=[1,1/RC];sys=tf(b,a);y2=lsim(sys,y1,t);sound(y2,Fs);结果:效果良好,声音恢复.RC 滤波器的波特图RC=0.001;w=linspace(0,2,1024);b=1/RC;a=[1,1/RC];g=tf(b,a);bode(g);xlabel('w');ylabel('H(jw)');-40-30-20-100M a g n i t u d e (d B)101102103104105H (j w ) (d e g )Bode Diagramw (rad/sec)总结报告摘要：利用所学的知识对实际语音信号进行时域,频域分析;体会信号的抽样定理,即信号的抽取和倍插;运用信号叠加对信号进新加噪(高频),并用数字滤波器butter 滤去高频成分去噪;课题原理框图：课题最终仿真程序：○1语音信号的制作及描述; [y,Fs,bits]=wavread('333.wav');sound(y,Fs);pause;[y,Fs,bits]=wavread('333.wav');y=y(:,1);sLength=length(y);Y = fft(y,sLength);Pyy = Y.* conj(Y) / sLength;halflength=floor(sLength/2);f=Fs*(0:halflength)/sLength;figure;plot(f,Pyy(1:halflength+1));xlabel('Frequency(Hz)');t=(0:sLength-1)/Fs;figure;plot(t,y);xlabel('Time(s)');○2语音信号抽取及倍插; [y,Fs,bits]=wavread('111.wav');sound(y,Fs/2);pause;[y,Fs,bits]=wavread('111.wav');sound(y,2*Fs);pause;○3语音信号的加噪;[y,Fs,bits]=wavread('333.wav');y=y(:,1);sLength=length(y);t=(0:sLength-1)/Fs;f=50000;A=0.05;d=A*cos(2*pi*f*t)';y1=y+d;N=2;wc=[0.01,0.07];[b,a]=butter(N,wc);y2=filter(b,a,y1);sound(y2,Fs);[y,Fs,bits]=wavread('333.wav');y=y(:,1);sLength=length(y);t=(0:sLength-1)/Fs;f=50000;A=0.05;d=A*cos(2*pi*f*t)';y1=y+d;sLength=length(y1);Y = fft(y1,sLength);Pyy = Y.* conj(Y) / sLength;halflength=floor(sLength/2);f=Fs*(0:halflength)/sLength;figure;plot(f,Pyy(1:halflength+1));xlabel('Frequency(Hz)');○4滤波器.[y,Fs,bits]=wavread('333.wav');y=y(:,1);sLength=length(y);t=(0:sLength-1)/Fs;f=50000;A=0.05;d=A*cos(2*pi*f*t)';y1=y+d;N=2;wc=[0.01,0.07];[b,a]=butter(N,wc);y2=filter(b,a,y1);sound(y2,Fs);[y,Fs,bits]=wavread('333.wav');y=y(:,1);sLength=length(y);t=(0:sLength-1)/Fs;f=50000;A=0.05;d=A*cos(2*pi*f*t)';y1=y+d;plot(t,y);xlabel('Time(s)');N=2;wc=[0.01,0.07];[b,a]=butter(N,wc);y2=filter(b,a,y1);sLength1=length(y2);Y1 = fft(y2,sLength1);Pyy = Y1.* conj(Y1) / sLength1;halflength1=floor(sLength1/2);f1=Fs*(0:halflength1)/sLength1;figure;plot(f,Pyy(1:halflength+1));xlabel('Frequency(Hz)');t=(0:sLength-1)/Fs;figure;plot(t,y2);xlabel('Time(s)');w=linspace(0,6000,10000);wc=[0.01 0.07];N=2;[b,a]=butter(N,wc);H=freqz(b,a,w);plot(w,abs(H));axis([0 2500 0 1.5]);[y,Fs,bits]=wavread('333.wav');%¶Á³öÐźţ¬²ÉÑùÂʺͲÉÑùλÊý¡£y=y(:,1);sLength=length(y);t=(0:sLength-1)/Fs;f=50000;A=0.5;d=A*cos(2*pi*f*t)';y1=y+d;RC=0.001;b=1/RC;a=[1,1/RC];sys=tf(b,a);y2=lsim(sys,y1,t);sound(y2,Fs);RC=0.001;w=linspace(0,2,1024);b=1/RC;a=[1,1/RC];g=tf(b,a);bode(g);xlabel('w');ylabel('H(jw)');课题成果：1)了解了语音信号matlab处理的基本过程及思路,重点复习了波形绘制,系统响应;2)体会到理论与实践的结合,语音信号的处理和实际生活接近,趣味性强.本课题还存在哪些问题？1)对matlab的一些函数比较模糊,比如信号的长度估计,butter滤波函数的运用2)对于信号的滤波只是在很理想的高频情形下,过于单一简单,对实际的噪声滤波还有很多需要完善的.研究性学习自我体会与评价通过研究性学习你在哪些方面有所收获?(如学习方法、合作精神、探索精神、创新意识等)。
MATLAB中的语音处理方法与应用
MATLAB中的语音处理方法与应用语音处理是一门研究如何处理和分析语音信号的学科。
在现代社会中，语音处理已经广泛应用于语音识别、语音合成、语音增强、语音编码等多个领域。
而MATLAB作为一种强大的数学软件工具，提供了丰富的语音处理函数和工具箱，为语音处理研究和应用提供了良好的平台。
一、语音信号的数字化在进行语音处理前，首先需要将语音信号转换为数字信号，即进行数字化处理。
MATLAB中提供了多种方法来实现语音信号的数字化过程，如使用ADDA（模数转换器和数模转换器）、录制语音、读取音频文件等。
其中常用的方法是通过录制语音来获取语音信号。
在MATLAB中，我们可以使用`audiorecorder`函数来录制语音，然后使用`recordblocking`函数来设置录音时间，最后使用`getaudiodata`函数获取语音信号的数值。
通过这些函数，我们可以很方便地将语音信号转换为数字信号进行后续处理。
二、语音信号的预处理在进行语音处理前，通常需要对语音信号进行预处理，以提取有用的信息或去除噪声。
常用的预处理方法包括语音分帧、加窗、预加重、噪声去除等。
1. 语音分帧语音信号通常是一个非平稳信号，为了方便处理，我们需要将其进行分帧处理。
在MATLAB中，可以使用`buffer`函数来实现语音信号的分帧操作，设置合适的窗长和重叠长度。
2. 加窗为了消除语音信号边界引起的突变问题，我们需要对每一帧的语音信号进行加窗处理。
在MATLAB中，常用的窗函数有矩形窗、汉宁窗、海明窗等。
可以使用`window`函数来生成需要的窗函数，并与语音信号相乘得到加窗后的语音信号。
3. 预加重由于语音信号的高频成分比较弱，为了提高高频分量的能量，需要对语音信号进行预加重处理。
在MATLAB中，可以通过一阶差分的方式实现预加重，即对每一帧语音信号进行差分运算。
4. 噪声去除在实际应用中，语音信号经常伴随着各种噪声，为了提取有用的语音信息，我们需要对语音信号进行噪声去除。
(完整word版)基于matlab的语音信号处理(2)
(完整word版)基于matlab的语音信号处理(2) 数字信号处理设计报告题目：基于Matlab的语音信号处理系别信息工程学院专业班级通信工程1342学生姓名范泉指导教师吉李满提交日期2016年6月10日(完整word版)基于matlab的语音信号处理(2)摘要数字信号处理的目的是对真实世界的连续模拟信号进行测量或滤波。
因此在进行数字信号处理之前需要将信号从模拟域转换到数字域，这通常通过模数转换器实现.而数字信号处理的输出经常也要变换到模拟域，这是通过数模转换器实现的。
数字信号处理的算法需要利用计算机或专用处理设备如数字信号处理器（DSP)和专用集成电路（ASIC）等。
数字信号处理技术及设备具有灵活、精确、抗干扰强、设备尺寸小、造价低、速度快等突出优点，这些都是模拟信号处理技术与设备所无法比拟的。
本设计的具体内容是基于MATLAB的语音信号处理，核心算法是离散傅立叶变换（DFT)，是DFT使信号在数字域和频域都实现了离散化，从而可以用通用计算机处理离散信号。
然后添加噪声信号,选用合适的滤波器对噪声信号进行滤除,使数字信号处理从理论走向实用。
MATLAB功能强大，可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
用MATLAB来解算问题要比用其他语言简捷得多,并且mathwork也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。
在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++ ，JAVA的支持。
可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用，此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序，用户可以直接进行下载就可以用。
关键词:数字信号处理器；离散傅立叶变换；MATLAB目录第一章绪论 (1)1.1课题研究的目的 (1)1。
基于matlab语音信号的采集与分析
毕业论文（设计）题目：基于matlab语音信号的采集与分析姓名：学院：理学与信息科学学院专业：电子信息科学与技术班级：学号：指导教师：目录摘要 (I)ABSTRACT. .......................................................................................................................................... I I 1 绪论 (1)1.1选题的背景和意义 (1)1.2语音信号处理的进展 (2)2 系统设计的可行性研究 (4)2.1语音信号处理的概念 (4)2.2语音信号的特点 (4)2.3语音信号处理的要求及可行性 (5)2.4M ATLAB仿真软件简介 (5)3 系统设计 (7)3.1系统设计的理论依据 (7)3.2系统的详细设计 (9)3.2.1图形用户界面制作 (9)3.2.2 系统功能的实现 (10)4 系统调试及运行 (16)总结 (25)致谢 (27)参考文献： (28)基于matlab语音信号的采集与分析电子信息科学与技术专业马晓敏指导教师曹红波摘要: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。
语音信号处理的目的是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[1]。
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机录制一段声音，采集语音信号后，在MATLAB软件平台上进行频谱分析,并对所采集的语音信号加入干扰噪声，对加入噪声的信号进行频谱分析，设计合适的滤波器滤除噪声，恢复原信号。
利用MATLAB来读入（采集）语音信号，将它赋值给某一向量。
再将该向量看作一个普通的信号，对其进行FFT变换实现频谱分析，再依据实际情况对它进行滤波。
数字信号处理课程设计--基于 MATLAB 的语音去噪处理
数字信号处理课程设计课程名称数字信号处理基于MATLAB 的语音去噪处理题目名称专业班级13级通信工程本一学生姓名学号指导教师二○一五年十二月二十七日引言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。
利用MATLAB信号处理工具箱可以快速有效地设计各种数字滤波器。
课题基于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。
通过理论推导得出相应结论，再利用MATLAB 作为编程工具进行计算机实现。
在设计实现的过程中，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。
通过对对所设计滤波器的仿真和频率特性分析，可知利用MATLAB信号处理工具箱可以有效快捷地设计FIR和IIR数字滤波器，过程简单方便，结果的各项性能指标均达到指定要求。
关键词数字滤波器 MATLAB 窗函数法巴特沃斯切比雪夫双线性变换目录1 绪论 (4)2 课程设计内容 (5)3 课程设计的具体实现 (5)3.1 语音信号的采集 (4)3.2 语音信号的时频分析 (4)3.3 语音信号加噪与频谱分析 (6)3.4 利用双线性变换法设计低通滤波器 (8)3.5 用滤波器对加噪语音信号进行滤波 (9)3.6 分析滤波前后语音信号波形及频谱的变化 (10)3.7回放语音信号 (10)3.8小结 (11)结论 ···········································································错误！未定义书签。
(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。
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。
基于MATLAB语音信号检测分析及处理
第一章绪论Matlab是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括Matlab和Simulink两大部分。
1.1 Matlab简介MATLAB是英文MATrix LABoratory（矩阵实验室）的缩写。
早期的MATLAB 是用FORTRAN语言编写的，尽管功能十分简单，但作为免费软件，还是吸引了大批使用者。
经过几年的校际流传，在John Little。
Cleve Moler和Steve Banger 合作，于1984年成立MathWorks公司，并正式推出MATLAB第一版版。
从这时起，MATLAB的核心采用C语言编写，功能越来越强大，除原有的数值计算功能外，还新增了图形处理功能。
MathWorks公司于1992年推出了具有划时代意义的4.0版；1994年推出了4.2版扩充了4.0版的功能，尤其在图形界面设计方面提供了新方法；1997年春5.0版问世，5.0版支持了更多的数据结构，使其成为一种更方便、更完善的编程语言；1999年初推出的MATLAB5.3版在很多方面又进一步改进了MATLAB语言的功能，随之推出的全新版本的最优化工具箱和Simulink3.0达到了很高水平；2000年10月，MATLAB6.0版问世，在操作页面上有了很大改观，为用户的使用提供了很大方便，在计算机性能方面，速度变的更快，性能也更好，在图形界面设计上更趋合理，与C语言接口及转换的兼容性更强，与之配套的Simulink4.0版的新功能也特别引人注目；2001年6月推出的MATLAB6.1版及Simulink4.1版，功能已经十分强大；2002年6月推出的MATLAB6.5版及Simulink5.0版，在计算方法、图形功能、用户界面设计、编程手段和工具等方面都有了重大改进；2004年，MathWorks公司推出了最新的MA TLAB7.0版，其中集成了最新的MATLAB7编译器、Simumlink6.0仿真软件以及很多工具箱。
基于MATLAB的有噪声的语音信号处理的课程设计要点
DSP实验课程设计实验报告姓名：学号：班级：1.课程设计题目：基于MATLAB的有噪声的语音信号处理的课程设计。
2.课程设计的目的：综合运用数字信号处理的理论知识进行频谱分析和滤波器设计，通过理论推导得出相应的结论，再利用MATLAB做为编程工具进行计算机实现，从而加深对所学知识的理解，建立概念。
3.课程设计的要求：(1)熟悉离散信号和系统的时域特性。
(2)掌握序列快速傅里叶变换FFT方法。
(3)学会MATLAB的使用，掌握MATLAB的程序设计方法。
(4)利用MATLAB对语音信号进行频谱分析。
(5)掌握MATLAB设计各种数字滤波器的方法和对信号进行滤波的方法。
4.课程设计的内容：录制一段语音信号，对语音信号进行频谱分析，利用MATLAB中的随机函数产生噪声加入到语音信号中，使语音信号被污染，然后进行频谱分析，设计FIR和IIR数字滤波器，并对噪声污染的语音信号进行滤波，分析滤波后的信号的时域和频域特征，回放语音信号。
5.课程设计的步骤：（1）语音信号的获取通过录音软件录制一段语音“数字信号处理”，命名为“OriSound”，时长大约1到2秒，在MATLAB中，通过使用wavread函数，对语音进行采样:[y,fs,nbits]=wavread('OriSound'); %语音信号的采集采样值放在向量y中，采样频率为fs，采样位数为nbits。
（2）语音信号的频谱分析画出语音信号的时域波形，然后对语音信号进行频谱分析，在MATLAB中，通过使用fft 函数对信号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性。
因此采集语音并绘出波形和频谱的模块程序如下：[y,fs,nbits]=wavread('OriSound'); %语音信号的采集sound(y,fs,nbits); %语音信号的播放n=length(y) ; %计算语音信号的长度Y=fft(y,n); %快速傅里叶变换figure;subplot(2,1,1); %绘出时域波形plot(y);title('原始信号波形','fontweight','bold');axis([ 00000 80000 -1 1]); %通过尝试确定合适的坐标参数grid;subplot(2,1,2); %绘出频域频谱plot(abs(Y));title('原始信号频谱','fontweight','bold');axis([ 0 150000 0 4000]); %通过尝试确定合适的坐标参数grid;结果如下：可以看到，语音信号的频率集中在低频部分。
基于MATLAB的语音信号去噪（完整版）
基于MATLAB的语音信号去噪基于MATLAB的语音信号去噪h(n)= hd(n)(n)( 1-2 )(4)验算技术指标是否满足要求。
1]1.2.2窗函数法设计FIR滤波器的要求在使用窗函数法设计FIR滤波器时要满足以下两个条件:(1)窗谱主瓣尽可能地窄,以获得较陡的过渡带;(2)尽量减少窗谱的最大旁瓣的相对幅度,也就是使能量尽量集中于主瓣,减小峰肩和纹波,进而增加阻带的衰减。
在实际工程中常用的窗函数有五种,即矩形窗(Retangular)、三角窗(Triangular)、汉宁窗(Hanning)、汉明窗(Haing)及凯塞窗(Kaiser)。
.2.3常用窗函数的性质和特点(1)矩形窗矩形窗属于时间变量的零次幂窗。
矩形窗使用最多,习惯上不加窗就是使信号通过了矩形窗。
这种窗的优点是主瓣比较集中,缺点是旁瓣较高,并有负旁瓣,导致变换中带进了高频干扰和泄露漏,甚至出现负谱现象。
(2)三角形窗三角形窗又称费杰窗,是幂窗的一次文形式。
与矩形窗比较,主瓣宽约等于矩形窗的两倍,但旁瓣小,而且无负旁瓣。
(3)汉宁窗汉宁窗又称升余弦窗,汉宁窗可以看作是3个矩形时间窗的频谱之和。
汉宁窗优于矩形窗,但汉宁窗主瓣加宽,相当于分析带宽加宽,频率分辨力下降。
(4)哈明窗哈明窗与汉宁窗都是余弦窗,只是加权系数不同,哈明窗加权的系数能使旁瓣达到更小,所以哈明窗又称为改进的升余弦窗。
它的能量更加集中在主瓣中主瓣的能量约占99.96%第一主瓣的峰值比主瓣小dB,但主瓣宽度和汉宁窗相同仍为8*π/N,哈明窗与汉宁窗都是很有用的窗函数。
(5)凯塞窗以上几种窗函数是各以一定主瓣加宽为代价,来换取某种程度的旁瓣抑制,窗函数的主瓣宽度和旁瓣峰值衰耗是矛盾的,一项指标的提高总是以另一项指标的下降为代价,窗口选择实际上是对两项指标作权衡。
而两项指标是跳变的,于是有人提出可调整窗,适当修改参数,可在这两项指标间作连续的选择。
常用的可调整窗是凯塞(Kaiser)窗。
基于MATLAB的音频信号处理与语音识别系统设计
基于MATLAB的音频信号处理与语音识别系统设计一、引言音频信号处理与语音识别是数字信号处理领域的重要研究方向，随着人工智能技术的不断发展，语音识别系统在日常生活中得到了广泛应用。
本文将介绍如何利用MATLAB软件进行音频信号处理与语音识别系统的设计，包括信号预处理、特征提取、模式识别等关键步骤。
二、音频信号处理在进行语音识别之前，首先需要对音频信号进行处理。
MATLAB提供了丰富的信号处理工具，可以对音频信号进行滤波、降噪、增益等操作，以提高后续语音识别的准确性和稳定性。
三、特征提取特征提取是语音识别中至关重要的一步，它能够从复杂的音频信号中提取出最具代表性的信息。
常用的特征包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）、线性预测编码（LPC）等。
MATLAB提供了丰富的工具箱，可以方便地实现这些特征提取算法。
四、模式识别模式识别是语音识别系统的核心部分，它通过对提取出的特征进行分类和识别，从而实现对不同语音信号的区分。
在MATLAB中，可以利用支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等算法来构建模式识别模型，并对语音信号进行分类。
五、系统集成将音频信号处理、特征提取和模式识别整合到一个系统中是设计语音识别系统的关键。
MATLAB提供了强大的工具和函数，可以帮助我们将各个部分有机地结合起来，构建一个完整的语音识别系统。
六、实验与结果分析通过实际案例和数据集，我们可以验证所设计的基于MATLAB的音频信号处理与语音识别系统的性能和准确性。
通过对实验结果的分析，可以进一步优化系统设计，并提高语音识别系统的性能。
七、结论基于MATLAB的音频信号处理与语音识别系统设计是一个复杂而又具有挑战性的任务，但是借助MATLAB强大的功能和工具，我们可以更加高效地完成这一任务。
未来随着人工智能技术的不断发展，基于MATLAB的语音识别系统将会得到更广泛的应用和进一步的优化。
通过本文对基于MATLAB的音频信号处理与语音识别系统设计进行介绍和讨论，相信读者对该领域会有更深入的了解，并能够在实际应用中灵活运用所学知识。
基于MATLAB语音信号处理（语音信号处理的综合仿真）
---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------ 基于MATLAB语音信号处理(语音信号处理的综合仿真)摘要：针对目前在嘈杂的环境中手机接听电话时人声不清楚的缺点，本文介绍了一个基于MATLAB的算法来对语音信号进行处理。
该算法通过计算机录音系统来实现对语音信号的采集，并且利用MATLAB的计算和信号处理能力进行频谱分析和设计滤波器，最终通过仿真得到滤波前后的波形，从而达到保留语音信号中的大部分人声并且滤除掉嘈杂噪声的目的。
仿真实验表明，采用低通滤波器保留人声的效果显著，失真较少。
本算法具有操作简单，运行速度快等优点。
关键词：语音信号；MATLAB；滤波；低通；噪声Speech Signal Processing Based on MATLAB1 / 17Abstract: At present, in view of the shortcomings of that the voice is not clear when people answering the phone in a noisy environment, this paper introduces a algorithm for speech signal processing based on MATLAB. The algorithm realizes the acquisition of the speech signal through a computer recording system. And the software can realize the capabilities of frequency spectrum analysis and filter design by the use of calculation and signal processing capabilities of MATLAB. Finally it can get the waveform before and after filtering through the simulation. So that we can retain most of the voices in the speech signal and at the same time remove noisy noise through filter. Simulation results show that the low pass filter has a remarkable effect of keeping voices and the distortion is little. This algorithm has the advantages of simple to operate and fast.Key Words: Speech signal; MATLAB; Filtering; Low pass; Noise目录---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------ 摘要1引言11.研究意义及研究现状21.1研究意义21.2研究现状22. 语音信号处理的总体方案2.1 研究的主要内容本课题主要介绍的是的语音信号的简单处理，目的就是为以后在手机上的移植打下理论基础。
基于MATLAB的语音处理
基于MATLAB的语音滤波实验实验目的：1．在Matlab环境下对语音的频谱进行处理（数字滤波）并试听效果；2．在Matlab环境下对语音的抽样率进行处理（语音压缩）并试听效果实验步骤：一、音频文件的压缩（抽取）。
1．利用windows附件中的录音机功能录制8~10秒的.wav语音文件，并以lei为文件名保存到Matlab/work的文件夹中。
a.打开开始/程序/附件/娱乐/录音机;b.用windows media player播放一首音乐并用MIC对着耳机录音或自已说话录音（按键），到10秒时停止（按键）；c.将录制的文件加存为C:/Matlab/work中，文件名为leii.wav；2．打开Matlab并新建一.m文件；3．在.m文件中用y=wavread(‘lei.wav’)命令读入语音文件。
4．语音压缩：在m命令窗中输入如下命令：5．运行sample2.m之后会在work文件夹中生成一个名为lei2的.wav文件，如下图：6．双击lei2音频文件，用耳机试听效果，并跟lei1的效果比较。
7．在sample2.m文件中改变抽取倍率s (必须为正整数)，重复4、5、6步，观察在不同抽取倍率s下的音频质量，（注意：在运行sample2.m之前必须将work中名为lei2的.wav音频文件删除，或在.m文件中wavwrite()中的保存文件名改为其它的名字。
）二、音频信号的时域滤波（音频数据的时域卷积）。
（一）、低通滤波1．打开Matlab并新建一.m文件，在.m文件中用y=wavread(‘lei.wav’)命令读入语音文件。
2．在m命令窗中输入如下命令，并加存为sample3.m，运行该m文件。
3．双击lei3音频文件，用耳机试听效果，并跟lei1的效果比较。
4．再加一级h(n)的低通滤波，重复2、3步，如下图：（注意：在运行lei2.m之前必须将work中名为lei3的.wav音频文件删除，或在.m文件中wavwrite()中的保存文件名改为其它的名字。
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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；若数据量（N）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。
3．运用audiorecorder对象采集语音信号audiorecorder（fs，nbits，ch）可以创设一个audiorecorder对象。fs：样本采集频率，为8000Hz、11025Hz、22050Hz和44100Hz之一，默认值为8000Hz； nbits：每个样本的位数，8位或16位，默认值为8位； ch：样本采集通道，1为单声道，2为双声道，默认值为1（单声道）； audiorecorder对象创设后，就可以进行相应的录音、暂停、停止、播放以及数据读取等操作。
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WAVE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WAVE文件。
图1-3 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。
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，所以它是一个非乎稳态过程，不能用处理乎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。
第二节 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：
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，可以用一个防混迭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。
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。
下面是一段语音信号的时域波形图(图1-1)和频域图(图1-2)，由这两个图可以看出语音信号的两个特点。
图1-1语音信号时域波形图图1-2语音信号频域波形图
第三节 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： 抑制输入信导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。 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、下截止颜率分别是fH和fL，则对于绝大多数语音编译码器，fH=3400Hz、fL＝60～100Hz、采样率为fs＝8kHz；而对语音识别而言，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。
2．调用wavrecord功能函数采集语音信号。wavrecord功能函数只适用于windows95/98/N平台，它使用windows声音输入设备录制声音。函数调用方式：wavrecord（N，fs，ch，nbits）； N：采集的样本数据量； fs：样本采集频率，为8000Hz、11025Hz、22050Hz和44100Hz之一，默认值为11025Hz； ch：样本采集通道，1为单声道，2为双声道，默认值为1（单声道）； nbits：每个样本的位数（或称解析度）， ‘double’、‘single’或‘int16’为16位，‘uint8’为8位；
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。
第一章 语音信号的特点与采集
第一节 语音信号采集的介绍
在Matlab环境中,主要可以通过以下几种方法驱动声卡，采集语音信号:
1．将声卡作为对象处理采集语音信号Matlab将声卡作为对象处理,其后的一切操作都不与硬件直接相关,而是通过对该对象的操作来作用于硬件设备（声卡）。操作时首先要对声卡产生一个模拟输入对象(ai),给ai对象添加一个通道设置采样频率后,就可以启动设备对象,开始采集数据,采集完成后停止对象并删除对象。