语音信号FFT分析
语音信号去噪方法及其在语音识别中的应用
语音信号去噪方法及其在语音识别中的应用语音信号在现实应用中经常遭受各种干扰与噪声，这些噪声会影响语音信号的品质，进而引起语音识别失效。
因此，语音信号去噪就成为了语音领域研究的一个重要方向。
本文将介绍几种比较常见的语音信号去噪方法及其在语音识别中的应用。
一、基于频域的去噪方法基于频域的去噪方法是将语音信号从时域转换为频域，利用频域特征对语音信号进行分析和处理。
这种方法常见的去噪算法有傅里叶变换（FFT）、短时傅里叶变换（STFT）等。
在去噪过程中，可以将频率范围内的干扰信号过滤掉，提高语音信号的信噪比。
还可以通过时域窗函数和滤波技术来实现。
基于频域的去噪方法在语音信号的短时处理和实时处理方面有着广泛的应用。
例如，在电话通信领域中，许多手机厂商都采用了该方法来实现语音通话的降噪功能。
此外，基于频域的去噪方法还可以应用在语音识别、音频编码解码等方面。
二、基于时域的去噪方法基于时域的去噪方法通常是在时域上对语音信号进行操作，在信号的各个时间点进行处理。
最常见的方法是利用数字滤波器滤除干扰信号。
而且，这种方法对于较复杂的噪声类型如白噪声来说效果较好。
基于时域去噪方法在语音识别领域中也有着广泛的应用。
例如，在话者识别中，对于前景音（说话之声）和背景音（其他噪声）的分离，就可以使用基于时域的方法。
而且，与基于频域的方法相比，基于时域的方法具有更高的计算效率。
三、基于统计学的去噪方法基于统计学的去噪方法主要是利用概率统计模型来对语音信号进行建模，从而减去噪声所带来的影响。
例如，高斯混合模型（GMM）和鲍姆-韦尔奇滤波（BWF）算法就是基于此理论出现的去噪方法。
基于统计学的去噪方法在语音识别的前期处理中也有着广泛的应用。
其中，利用GMM对语音信号模拟，在语音信号的特征提取中占据着重要的地位。
而且，鲍姆-韦尔奇滤波器算法可以将语音信号的噪声部分去除，提高识别率。
综合而言，语音信号去噪是一个非常重要的研究领域，已经在很多应用场景中得到了广泛的应用。
音频信号处理中的频谱分析算法研究与实现
音频信号处理中的频谱分析算法研究与实现在音频信号处理领域，频谱分析是一个关键的技术，它涉及将时域的音频信号转换为频域表示，从而能够提取出信号的频谱特征。
频谱分析可以应用于音频信号处理的各个方面，比如音频压缩、音频增强、音频识别等。
本文将重点研究和讨论音频信号处理中的频谱分析算法的研究与实现。
1. 傅里叶变换（FFT）傅里叶变换是一种广泛应用于频谱分析的方法，它通过将时域信号转换为频域信号，可精确地表示信号的频谱特征。
FFT算法是一种高效实现傅里叶变换的方法，它能够更快地计算出离散傅里叶变换（DFT）。
FFT算法的基本思想是利用信号的对称性质，将信号的长度N分解为两个长度为N/2的子问题，通过递归的方式计算出各个频率分量的幅度和相位。
FFT算法的时间复杂度为O(NlogN)，比传统的傅里叶变换算法快了很多。
2. 短时傅里叶变换（STFT）短时傅里叶变换是一种在时域上将信号分段进行傅里叶变换的方法，用于对非平稳信号进行频谱分析。
它将信号分成多个小段，然后对每个小段进行傅里叶变换，进而得到频域上的频谱信息。
在短时傅里叶变换中，需要选择合适的窗函数对信号进行分段处理。
常见的窗函数包括汉明窗、矩形窗、海宁窗等。
选择合适的窗函数可以使得频谱分析结果更加准确。
3. 离散余弦变换（DCT）离散余弦变换是一种将信号从时域域转换到频域域的方法。
它通过对信号进行余弦变换，得到信号在频域上的表示。
与傅里叶变换不同，离散余弦变换只计算信号的实部，因此可以得到一种更加紧凑的频域表示。
离散余弦变换在音频压缩领域应用较为广泛，例如MP3音频压缩算法中就使用了离散余弦变换。
4. 窗函数设计窗函数在频谱分析中起到了重要的作用，它可以用来控制声音信号的时间和频域分辨率。
常见的窗函数有矩形窗、汉明窗、海宁窗等。
在窗函数的设计中，需要考虑两个主要因素：频域性能和时域性能。
频域性能包括主瓣带宽、副瓣抑制比等指标，时域性能包括主瓣宽度、副瓣泄露等指标。
声音信号的FFT谱分析
信号处理与系统
Frequency
声音信号的语谱图
4000 3500 3000 2500 2000 1500 1000
500 0 0
2
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6
8
10
Time
某乐曲的语谱图
信号处理与系统
参考文献
王艳芬等.《数字信号处理》.人民邮电出版社，2010.08
0 0
0.5
1
幅度谱
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2
x 105
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信号处理与系统
声音信号的频谱分析
声音文件 时域波形及频谱图
explo.wav
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时域波形
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x 10
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信号处理与系统
声音信号的频谱分析
声音文件 时域波形及频谱图
splwater.w
av
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时域波形
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信号处理与系统
分段傅里叶分析
语音是分节的，不同时间段上的频谱特性不同，应该对它进 行分段分析。 以上表中的文件“bird.wav”为例进行分析。
声音信号的频谱特性与傅立叶分析
声音信号的频谱特性与傅立叶分析声音是我们日常生活中不可或缺的一部分，它是可感知的机械波在空气中传递所产生的结果。
然而，我们如何理解声音的频谱特性和傅立叶分析对于深入了解声音背后的本质非常重要。
在本文中，我们将探讨声音信号的频谱特性以及傅立叶分析的应用。
首先，什么是频谱特性？频谱特性是用来描述声音信号中不同频率分量的强度和分布情况的。
声音信号是一个复杂信号，由不同频率的谐波分量组成。
当我们聆听一段声音时，实际上我们听到的是这些谐波分量的组合效果。
频谱特性能够展现出声音信号中各个频率分量的贡献程度和相对大小。
那么，傅立叶分析是如何帮助我们理解声音信号的频谱特性的呢？傅立叶分析是一种数学工具，可以将周期性信号分解为不同频率的正弦波分量。
通过傅立叶变换，我们可以获得信号的频域信息，即把信号从时域转换到频域。
傅立叶变换可以展示出声音信号中各个频率的分量，并且通过振幅和相位信息可以揭示出声音信号中不同频率分量之间的关系。
一个具体的例子可以更好地帮助我们理解傅立叶分析在声音信号中的应用。
考虑一段音乐，我们可以通过傅立叶分析将其分解为不同频率的音符。
在频谱图上，我们可以看到不同频率的峰值，代表了音符在音乐中的存在和相对强度。
这样的分析可以帮助我们识别不同的音符，判断音乐的节奏和和谐程度。
除了音乐，傅立叶分析在语音处理领域也有重要的应用。
通过傅立叶变换，我们可以将语音信号分解为不同频率的分量，进一步研究语音的声调和语音语调的变化规律。
这对于语音识别和合成技术的发展具有重要意义。
例如，通过分析一个人的声音频谱特性，我们可以确定其个人身份，达到身份确认和声纹识别的目的。
此外，在音频编辑和音频效果处理中，傅立叶分析也发挥着重要作用。
我们可以通过对音频信号的频域信息进行调整，来增强或减弱特定频率的分量，从而改变声音的音色和音质。
例如，利用傅立叶分析可以实现音频均衡器的功能，对不同频率的声音进行调节，使其在整个频谱范围内保持平衡。
声波通信 傅里叶变换(fft)算法
声波通信傅里叶变换(fft)算法声波通信是一种通过声波传输信息的通信方式。
在这种通信中，声波被用作信息的载体，可以通过声音的频率、振幅等特征来传递信息。
声波通信广泛应用于无线通信、水声通信和生物通信等领域。
为了实现高效、可靠的声波通信，傅里叶变换算法（Fast Fourier Transform，简称FFT）被广泛应用于声波信号的处理和分析。
傅里叶变换是一种将时域信号转换为频域信号的数学工具。
它可以将一个连续信号或离散信号表示为一组正弦和余弦函数的线性组合。
通过对信号进行傅里叶变换，我们可以得到信号的频谱信息，包括频率成分和振幅强度等。
在声波通信中，傅里叶变换通常用于对声音信号进行频谱分析和滤波处理。
FFT算法是一种高效地计算傅里叶变换的方法。
传统的傅里叶变换算法需要O(N^2)的计算复杂度，而FFT算法可以将计算复杂度降低到O(NlogN)，大大提高了计算效率。
FFT算法的基本思想是将一个长序列的傅里叶变换分解为若干个较短序列的傅里叶变换，然后再将得到的结果进行组合。
通过迭代的方式，可以逐步将一个复杂的傅里叶变换分解为多个简单的傅里叶变换的组合，从而实现了高效的计算。
在声波通信中，FFT算法可以用于多个方面。
首先，它可以用于声波信号的频谱分析。
通过对声音信号进行傅里叶变换，我们可以将声音信号表示为频率成分和振幅强度的形式。
这样可以帮助我们了解声音信号的频率分布和特征，进而判断信号的来源和内容。
例如，可以用FFT算法对音乐信号进行频谱分析，从而识别出音乐中的各个音调和乐器声音。
另外，FFT算法还可以用于声波信号的滤波处理。
通过对声波信号进行傅里叶变换，我们可以将信号从时域转换为频域。
然后，可以对频谱进行操作，例如提取感兴趣的频率成分、去除噪声成分等。
最后，再将得到的频谱信号进行傅里叶逆变换，将信号重新转换为时域。
通过这样的滤波处理，可以提高声波通信的质量和可靠性。
例如，在语音通信中，可以使用FFT算法对语音信号进行降噪处理，去除背景噪声，提高语音的清晰度。
傅里叶变换在语音识别中的应用探讨
傅里叶变换在语音识别中的应用探讨在现代科技的快速发展下，人工智能在各个领域都有了广泛的应用。
语音识别作为其中重要的一部分，已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
而傅里叶变换作为一种基础的数学工具，在语音识别技术中扮演着重要的角色。
本文将深入探讨傅里叶变换在语音识别中的应用。
首先，我们需要了解傅里叶变换的基本概念和原理。
傅里叶变换是将一个函数从时间域转换到频域的一种数学技术。
它可以将一个信号分解成许多不同频率的分量，从而方便我们对信号进行进一步的分析和处理。
在语音识别中，声音波形被看作是一个时间序列信号，通过傅里叶变换可以将其转化为频谱信息，进而提取出其中的关键特征。
其次，傅里叶变换在语音识别中的应用主要体现在特征提取阶段。
特征提取是语音识别的重要一环，它的目的是从声音信号中提取出能够反映语音特征和信息的一组参数。
傅里叶变换可以将声音信号转化为频域信息，从而提取出频谱特征，例如声音的频率、幅度等。
这些特征可以有效地描述声音的基本属性和共振特征，进而为后续的语音模式匹配和识别提供依据。
另外，傅里叶变换还可以应用于语音的降噪和去除回声等信号处理方面。
在语音识别中，环境噪声和回声等干扰因素常常会影响到语音信号的准确性和可靠性。
通过应用傅里叶变换和相关的滤波技术，我们可以将干扰信号从频谱中去除，从而提高语音信号的质量和可识别性。
此外，傅里叶变换还可以用于语音合成和语音音效的生成。
在语音合成中，通过合适的参数设置和基于傅里叶变换的算法，我们可以根据已知的语音样本和模型生成新的声音。
这在虚拟助手、语音导航等领域有着广泛的应用。
同时，在语音音效的生成过程中，傅里叶变换可以用于调整音频信号的频率、幅度以及时域特性，从而实现不同的音效效果。
总结起来，傅里叶变换在语音识别中有着广泛而重要的应用。
它作为一种基础的数学工具，在语音特征提取、信号去噪、语音合成和音效生成等方面都发挥着关键的作用。
通过应用傅里叶变换，我们能够更好地理解和处理语音信号，提高语音识别的准确性和效率。
实验二 用FFT分析语音信号的频谱
实验二用FFT分析语音信号的频谱
一、实验目的
1、分析实际工程中一个语音信号的频谱。
2、掌握FFT反变换的意义。
二、实验内容
1、实际中通过一个语音信号进行采样，获得数字信号对频谱信号进行FFT进行
分析。
2、去除频谱中幅值小于1的系数进行反变换，重构原来语音进行对比分析。
3、
三、实验用设备仪器及材料
P4计算机MATLAB软件
四、实验原理
实验程序如下：
[x,f,n,o]=wavread(‘bird.wav’);
subplot(2,2,1);plot(x);title(‘原始语音信号’)；
y=fft(x);subplot(2,2,2);plot(abs(y));title(‘FFT变换’)；
y(abs(y)<1)=0;x=ifft(y);
subplot(2,2,3);plot(abs(y));title(‘去掉幅值小于1的FFT变换值’)；
subplot(2,2,4);plot(real(x));title(‘重构语音信号’)；
wavwrite(x,f,’bird1.wav’);
五、实验步骤和及方法
1、对一个语音进行FFT，画出其频谱。
2、去掉幅值小于1的系数，进行傅立叶变换。
3、给出一个语音信号，用MATLAB进行FFT分析。
六、实验报告要求
1、对FFT变换及IFFT有一定的认识。
2、了解数据压缩的意义。
3、画出语音信号时频图、及重构语音图。
用FFT对信号作频谱分析
实验二用FFT对信号作频谱分析一、实验目的（1）学习使用FFT对模拟信号和时域离散信号进行频谱分析的方法（2）了解可能出现的分析误差及其原因，以便正确应用FFT二、实验内容：（1）根据参考资料使用FFT进行谐波分析；利用函数生成一组数据，用以模拟电力现场的测量数据，使用FFT对其进行频谱分析；程序：clearfs=1000;t=0:1/fs:0.6;f1=100;f2=300;x1=sin(2*pi*f1*t); %正弦信号x1x2=sin(2*pi*f2*t); %正弦信号x2x=x1+x2;l=length(x);xx=x+randn(1,l); %叠加随机噪声信号figure(1)subplot(7,1,1)plot(x1);subplot(7,1,2)plot(x2);subplot(7,1,3)plot(x);subplot(7,1,4)plot(xx);number=512;y=fft(x,number); %对x取512点的快速傅里叶变换n=0:length(y)-1;f=fs*n/length(y);subplot(7,1,5)plot(f,abs(y));yy=fft(xx,number); %对xx取512点的快速傅里叶变换subplot(7,1,6)plot(f,abs(yy));pyy=y.*conj(y)/number; %y的能量subplot(7,1,7)plot(f,abs(pyy));实验结果见附图1（2）使用操作系统自带的录音机，录制各种声音，保存成.wav文件；将该声音文件读入（采样保存到）某矩阵中，对该采样信号使用FFT进行频谱分析，比较各种语音信号所包含的频谱成分及频率范围。
程序：number=512;fs=1000;x=wavread('你自己的音频名，如a.wav');%读取音频文件y=fft(x,number); %对x取512点的傅里叶变换n=0:length(y)-1;f=fs*n/length(y);subplot(2,1,1)plot(f,abs(y));pyy=y.*conj(y)/number; %y的能量subplot(2,1,2)plot(f,abs(pyy));实验结果见附图2三、实验结论由实验结果可以看出，实验得到了FFT对模拟信号和时域离散信号进行频谱分析的结果。
FFT频谱分析及应用
FFT频谱分析及应用FFT（快速离散傅里叶变换）是一种广泛应用于信号处理、频谱分析和图像处理等领域的算法。
它通过将时域信号转换为频域信号，可以帮助我们深入了解信号的频谱特性，从而揭示信号的隐藏信息和非线性特性。
本文将介绍FFT的基本原理、算法流程以及在信号处理和频谱分析中的应用。
FFT的基本原理是基于离散的傅里叶变换（DFT），它将信号分解成一组基本的正弦和余弦函数。
通过计算这些正弦和余弦函数的幅度和相位，我们可以得到信号的频谱信息。
传统的DFT算法复杂度较高，当信号长度较长时，计算量将非常大。
而FFT则通过巧妙地利用对称性和旋转因子的特点，将计算复杂度从O(n^2)降低到O(nlogn)，极大地加快了计算速度。
FFT的算法流程如下：1.输入信号：将时域信号划分为N个离散的采样点。
2.权重系数计算：根据离散傅里叶变换的定义，计算旋转因子W。
3.数据重排：将N个采样点重新排列，使得原始信号的频谱在频域中呈现出对称性。
4.蝶形运算：将数据分为两组，每组进行虚实部的计算和频率的变化。
5.递归计算：反复迭代以上步骤，直到分解到最小单位为止。
6.输出频域信号：得到离散傅里叶变换后的频域信号，即频谱。
FFT在信号处理和频谱分析中有着广泛的应用。
以下是几个典型的应用场景：1.数字音频处理：FFT可以将音频信号转换为频域信号，我们可以通过分析频谱信息来判断音频特征，比如音调、频率和音乐乐器等。
此外，我们还可以通过去噪、均衡和音频压缩等方法对音频信号进行处理和优化。
2.语音信号处理：FFT可以用来分析和提取语音信号的共振特征，如说话人的声音、语速和语调等。
在语音识别、语音合成和语音压缩等应用中，FFT是重要的工具之一3.图像处理：FFT在图像处理中有着广泛应用。
通过将二维图像转换为频域信号，我们可以分析图像的频谱特性，比如边缘、纹理和梯度等。
而在图像压缩、图像增强和图像恢复等领域，FFT也发挥着重要的作用。
4.信号滤波：通过对信号的频谱进行分析，我们可以提取出信号的主要成分和噪声成分。
信号处理中fft的应用
信号处理中fft的应用
FFT （快速傅里叶变换）在信号处理中有广泛的应用。
以下是一些主要的应用领域：
1. 频谱分析：FFT可以将时域信号转换为频域信号，通过分析频域信号可以得到信号的频谱特征，包括频率成分、幅度等信息。
频谱分析常用于音频处理、语音识别、雷达信号分析等领域。
2. 滤波：FFT可以将信号转换为频域信号后，可以对信号进行滤波操作。
通过选择特定的频率范围，可以实现低通滤波、高通滤波、带通滤波等滤波效果。
滤波应用广泛，常用于去除噪声、增强信号、调整频率响应等。
3. 信号压缩：FFT可以将信号从时域转换为频域，通过保留最显著的频率分量，可以实现信号的压缩。
这在数据传输和存储中非常有用，可以减少数据量并提高传输效率。
4. 时频分析：FFT可以用于时频分析，即将信号分解为时域和频域两个维度。
通过将信号切分为不同的时间段，在每个时间段上进行FFT，可以获得信号在不同时间段的频率特征。
时频分析在振动分析、语音处理等领域中广泛应用。
5. 数据压缩：FFT可以用于图像、音频等数据的压缩。
通过将数据转换为频域，可以抛弃高频部分的信息，从而减少数据量。
6. 快速卷积：卷积运算是信号处理中常用的操作，但是直接计算卷积的复杂度较高。
FFT可以通过将卷积转换为频域的乘法运算来加速计算。
总的来说，FFT 在信号处理中的应用非常广泛，可以用于频谱分析、滤波、信号压缩、时频分析、数据压缩和快速卷积等方面。
它提供了一种有效的方法来处理和分析信号，并提取出有用的特征。
语言学中的语音信号分析
语言学中的语音信号分析语音信号是人类信息传递中最重要的方式之一。
语音信号分析是语音学研究的重要基础，也是许多领域如语音识别、语音合成、说话人识别等研究的关键环节。
本文将详细介绍语音信号分析的概念、步骤、方法和应用，以及目前存在的问题和未来的发展方向。
一、语音信号分析的概念和步骤语音信号分析是指将语音信号转变为可被计算机处理和识别的形式。
其步骤一般包括分帧、加窗、时域特征提取、频域特征提取等。
下面将逐一介绍。
1.分帧语音信号是一系列时域波形，随着时间的推移，其幅度和频率也在不断变化。
为了方便后续计算处理，需要将长时域的语音信号分割成短时域的小段，每一段称为一帧。
帧的长度一般在20~40ms之间，相邻帧之间一般有20~50%的重叠。
2.加窗由于分帧后的语音信号段末端的数值不完整，会造成分析和处理的困难。
为了消除边界效应，在每一帧的两端加上窗函数。
窗函数的目的是将信号逐渐减小到零，避免过度的数据扰动，同时使得相邻帧之间的信号光滑连续，减小处理误差。
3.时域特征提取时域特征是指每一帧中的语音信号的幅度、能量、过零率、基音周期等，一般通过数字信号处理方法计算得到。
这些特征可以反映语音信号的时域变化情况，如音高、音强、音长等。
4.频域特征提取语音信号在频域上的特征也非常重要。
FFT算法可以将时域信号转换为频域信号，得到语音信号的频谱。
从频谱中可以提取出如功率谱密度、倒谱系数、线性预测系数等频域特征。
这些特征可以反映语音信号的谐波结构和共振峰分布。
二、语音信号分析的方法语音信号分析方法有很多种，下面介绍几种常用的方法。
1.基音周期提取法人类的语音信号中存在基频，也就是说，语音信号中存在固定的波形重复出现。
基音周期提取法就是通过求取信号的基频周期，来确定声音的音高。
基音周期提取法的难点在于基波周期受到噪声和非周期性成分的影响，误差很大。
2.线性预测法线性预测法是通过分析语音信号在经过声道传输后，所产生的声音变化，来判断不同声音的特征。
数字信号处理期末实验-语音信号分析与处理
语音信号分析与处理摘要用MATLAB对语音信号进行分析与处理，采集语音信号后，在MATLAB软件平台进行频谱分析;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。
数字滤波器是数字信号处理的基础，用来对信号进行过滤、检测和参数估计等处理。
IIR数字滤波器最大的优点是给定一组指标时，它的阶数要比相同组的FIR滤波器的低的多。
信号处理中和频谱分析最为密切的理论基础是傅立叶变换（FT）。
离散傅立叶变换（DFT）和数字滤波是数字信号处理的最基本内容。
关键词：MATLAB;语音信号；加入噪声；滤波器；滤波1. 设计目的与要求（1）待处理的语音信号是一个在20Hz~20kHz频段的低频信号。
（2）要求MATLAB对语音信号进行分析和处理，采集语音信号后，在MATLAB平台进行频谱分析；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，设计合适的滤波器进行滤除噪声，恢复原信号。
2. 设计步骤（1）选择一个语音信号或者自己录制一段语音文件作为分析对象；（2）对语音信号进行采样，并对语音信号进行FFT频谱分析，画出信号的时域波形图和频谱图；（3）利用MATLAB自带的随机函数产生噪声加入到语音信号中，对语音信号进行回放，对其进行FFT频谱分析；（4）设计合适滤波器，对带有噪声的语音信号进行滤波，画出滤波前后的时域波形图和频谱图，比较加噪前后的语音信号，分析发生的变化；（5）对语音信号进行回放，感觉声音变化。
3. 设计原理及内容3.1 理论依据（1）采样频率：采样频率（也称采样速度或者采样率）定义了每秒从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数，它用赫兹（Hz）来表示。
采样频率只能用于周期性采样的采样器，对于非周期采样的采样器没有规则限制。
通俗的讲，采样频率是指计算机每秒钟采集多少个声音样本，是描述声音文件的音质、音调，衡量声卡、声音文件的质量标准。
采样频率越高，即采样的间隔时间越短，则在单位之间内计算机得到的声音样本数据就越多，对声音波形的表示也越精确。
基于FFT算法的音频频谱分析
基于FFT 算法的音频频谱分析一、实验目的1、 了解FFT 算法的原理。
2、 学会使用DSP 实现快速FFT 变换。
傅立叶变换是一种将信号从时域到频域的变换形式，是声学、语音、电信和信号处理等领域中的一种重要分析工具。
离散傅立叶变换（DFT ）是连续傅立叶变换在离散系统中的表现形式，由于DFT 的计算量很大，因此在很长时间内其应用受到很大的限制。
快速傅立叶变换（FFT ）是离散傅立叶变换的一种高效运算方法。
FFT 使DFT 的运算大大简化，运算时间一般可以缩短一至两个数量级，FFT 的出现大大提高了DFT 的运算速度，从而使DFT 在实际应用中得到广泛的应用。
在数字信号处理系统中，FFT 作为一个非常重要的工具经常使用，它甚至成为DSP 运算能力的一个考核因素。
DSP 芯片的出现使FFT 的实现方法变得更为方便。
由于多数DSP 芯片都能在一个指令周期内完成一次乘法和一次加法运算，而且提供专门的FFT 指令，使得FFT 算法在DSP 芯片上实现的速度更快。
本实验的目的在于学习FFT 算法，及其在TMS320C54X 上的实现，并通过编程掌握C54X 的存储器管理、辅助寄存器的使用、位倒序寻址方式等技巧。
二、使用设备计算机、C54XX 、ICETEK-AIC23 背板、双头音频线、音箱三、实验原理快速傅里叶变换FFT 离散傅里叶变换的一种快速算法。
其基本算法可以分成两大类：即时间抽选和按频率抽选。
FFT 算法可以分为按时间抽取FFT 和按频率抽取FFT 两大类，输入也有和复数之分，一般情况下，都假定输入序列为复数。
FFT 算法利用旋转因子的对称性和周期性，加快了运算速度。
用定点DSP 芯片实现FFT 程序时，一个比较重要的问题是防止中间结果的溢出，防止中间结果的溢出的方法是对中间数值归一化。
为了避免对每级都进行归一化会降低运算速度，最好的方法是只对可能溢出的进行归一化，而不可能溢出的则不进行归一化。
浅析语音信号频谱分析方法
浅析语音信号频谱分析方法摘要：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。
下面着重介绍前两种分析方法。
关键词：频谱分析、带通滤波器组法、傅里叶变换法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”。
利用短时博里叶变换求语音的短时谱对第n 帧语音信号Xn(m)进行傅里叶变换(离散时域傅里叶变换，DTFT)，可得到短时傅里叶变换，其定义如下：10()()N j w j w n n n m X e x m e --==∑(3-7)由定义可知，短时傅里叶变换实际就是窗选语音信号的标准傅里叶变换。
这里，窗w(n-m)是一个“滑动的”窗口，它随n 的变化而沿着序列X(n)滑动。
由于窗口是有限长度的，满足绝对可和条件，所以这个变换是存在的。
当然窗口函数不同，博里叶变换的结果也将不同。
设语音信号序列和窗口序列的标准傅早叶变换均存在。
当n 取固定值时，w(n-m)的傅里叶变换为：()()jw n jw n jw m w n m e e W e ∞---=-∞-=⋅∑(3-8)根据卷积定理，有：()()()jw jw jwn jw n X e X e e W e --⎡⎤=⋅⋅⎣⎦ (3-9) 因为上式右边两个卷积项均为关于角频率w 的以2π为周期的连续函数，所以也可将其写成以下的卷积积分形式：()-1()()()2jw j jn j w n X e W e e X e d θθθθ∏+∏⎡⎤⎡⎤=⋅⎣⎦⎣⎦∏⎰ （3-10） 即，假设x(m)的DTFT 是()jw X e ，且()w m 的DTFT 是()jw W e ，那么()jw n X e 是()jw X e 和()jw W e 的的周期卷积。
基于快速傅里叶变换的音频数据分析研究
基于快速傅里叶变换的音频数据分析研究一、前言随着音频技术的不断发展，快速傅里叶变换成为了音频领域中不可或缺的工具之一。
在音频数据处理上，快速傅里叶变换被广泛应用于不同领域，例如语音识别、声音定位、音乐分析等。
本文将就基于快速傅里叶变换的音频数据分析展开探讨。
二、快速傅里叶变换简介快速傅里叶变换（FFT）是一种计算离散傅里叶变换（DFT）的高效算法。
DFT是一种将时域信号转换为频域信号的操作，它对于分析信号的频谱结构非常有用。
但是，由于DFT的计算量非常大，所以在实际应用中往往采用FFT算法加速。
FFT算法的核心思想是分治法。
FFT将长度为N的DFT分解成了两个长度为N/2的DFT，然后再将这两个长度为N/2的DFT分别分解成两个长度为N/4的DFT，以此类推，最终得到了一系列长度为1的DFT。
FFT算法的时间复杂度为O（N logN），比DFT的时间复杂度 O（N2）要小得多。
三、音频数据分析研究快速傅里叶变换在音频领域中的应用非常广泛。
下面我们就来看几种常见的应用。
1. 音乐分析音乐可以被看作是一种由多个频率分量组成的声波。
利用快速傅里叶变换，我们可以将一段音频信号分解成多个频率成分，然后对这些频率成分进行分析。
这样可以获取到音乐中各种作曲技巧的特点。
同时，也可以利用快速傅里叶变换来进行音乐的智能处理，比如自动转调、自动降噪等。
2. 语音识别语音识别是指将语音信号转换为文本。
在语音识别中，快速傅里叶变换也是一种重要的工具。
通过对语音信号进行快速傅里叶变换，我们可以得到语音信号的频谱分布，然后将这些频谱数据输入到机器学习模型中进行识别。
3. 声音定位声音定位是指将声音源的位置定位到空间中的一点。
在声音定位中，利用快速傅里叶变换可以将混合的声源信号分解成多个频率成分，然后进一步进行波束形成、信号追踪等处理，从而实现声源的准确定位。
四、结语本文通过简要介绍快速傅里叶变换的原理和应用，重点探讨了快速傅里叶变换在音频数据分析中的应用。
了解音频频谱分析和处理技术
了解音频频谱分析和处理技术音频频谱分析和处理技术概述音频频谱分析和处理技术是一种常用于音频信号处理领域的技术。
它通过将音频信号转换为频域表示，以便更好地理解和处理音频信号。
本文将介绍音频频谱分析和处理技术的基本原理、主要方法和应用领域。
一、音频频谱分析技术音频频谱分析是指将音频信号从时域转换到频域的过程，以便更好地观察和分析音频信号的频谱特征。
常用的音频频谱分析方法包括快速傅里叶变换（FFT）和窗函数法。
1. 快速傅里叶变换（FFT）快速傅里叶变换是一种高效的算法，能够将离散的时域信号转换为离散的频域信号。
通过FFT算法，我们可以得到音频信号的频谱图，以显示不同频率成分的能量分布情况。
频谱图通常以线性或对数刻度表示，以便更好地观察能量峰值和频谱变化。
2. 窗函数法窗函数法是一种通过对音频信号进行窗函数处理来实现频谱分析的方法。
窗函数将音频信号分为多个窗口，然后对每个窗口进行傅里叶变换得到频谱。
常用的窗函数包括矩形窗、汉宁窗和黑曼窗等。
通过选择不同的窗函数，可以在频谱分析中强调不同的频域特征。
二、音频频谱处理技术音频频谱处理技术是指对音频信号的频谱进行处理，以实现音频信号的增强、降噪、修复等目的。
以下是几种常见的音频频谱处理技术：1. 频谱增强频谱增强技术用于增强音频信号中特定频率范围的能量，以改善音频的听觉效果。
常见的频谱增强方法包括均衡器、滤波器和增益控制等。
2. 噪声降低噪声降低是指通过减小音频信号中的噪声成分，提高音频的信噪比。
常用的噪声降低方法包括降噪滤波器、自适应滤波器和谱减法等。
3. 音频修复音频修复是指修复受损或失真的音频信号，以恢复原始音频的质量和清晰度。
常用的音频修复技术包括去混响处理、失真修复和丢帧恢复等。
三、音频频谱分析和处理技术的应用领域音频频谱分析和处理技术在众多领域中都有广泛应用，下面列举了几个主要的应用领域：1. 音乐制作和音频后期处理音频频谱分析和处理技术在音乐制作和音频后期处理中扮演着重要角色。
语音信号谱分析及去噪处理
实验三：语音信号谱分析及去噪处理1、实验目的（1）通过对实际采集的语音信号进行分析和处理，获得数字信号处理实际应用的认识。
（2）掌握数字信号谱分析的知识。
（3）掌握数字滤波器设计的知识，并通过对语音信号的去噪处理，获得数字滤波器实际应用的知识。
2、实验内容（1）用麦克风自行采集两段语音信号[高频噪声、人声+高频噪声]（.wav格式）。
（2）通过Matlab读入采集信号，观察其采样频率，并绘图采样信号。
（3）通过Matlab对语音信号进行谱分析，分析出噪声的频带。
（4）设计一滤波器，对叠加入噪声的语音信号进行去噪处理。
绘图并发声去噪后的信号。
3、实验步骤（1）利用麦克风采集一段5s以内的语音信号。
利用格式工厂软件对语音信号进行预处理。
通常语音信号为单声道，采样频率为8000Hz，语音信号为.wav格式。
（2）通过Matlab读入语音信号及其采样频率（使用Matlab库函数wavread），在Matlab软件的workspace工作平台上观察读入的语音信号，在Matlab中，对入的语音信号为一维矩阵。
应注意，库函数wavread自动将语音信号幅度归一化[-1,1]区间范围。
使用Matlab库函数plot 绘图语音信号，并使用库函数sound发音语音信号。
（3）分析噪声的频谱。
在这里进行谱分析的目的，是了解噪声信号的频谱特性，为去噪滤波器的技术指标提供依据。
（4）通过Matlab对语音信号进行谱分析。
应注意，对信号进行谱分析，在实验一中已经详细介绍过。
在这里进行谱分析的目的，是了解本段语音信号的频谱特性，为去噪滤波器的技术指标提供依据。
（5）根据语音信号及噪声信号的频谱特性，自行设计一滤波器，对叠加入噪声的语音信号进行去噪处理。
最后绘图并发声去噪后的信号。
应注意，数字滤波器的实际应考虑实际需求，合理制定滤波器的技术指标。
4、实验原理用麦克风采集一段语音信号，绘制波形并观察其频谱，添加一段随机信号，给定相应的滤波器指标，用脉冲响应不变法设计的一个满足指标的巴特沃斯IIR滤波器，对该语音信号进行滤波去噪处理，比较滤波前后的波形和频谱并进行分析。
语音信号的频谱分析实验报告
综合设计实验语音信号的频谱分析一、实验内容录制一段个人自己的语音信号，并对录制的信号进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图；在语音信号中增加正弦噪声信号(自己设置几个频率的正弦信号)，对加入噪声信号后的语音信号进行频谱分析；给定滤波器的性能指标，采用窗函数法和双线性变换设计数字滤波器，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试听，分析信号的变化。
二、实现步骤1．语音信号的采集利用Windows下的录音机，录制一段自己的话音（“信号与系统”），时间在3s内。
然后在Matlab软件平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，采样频率设置为4kHz。
[y,fs,bits]=wavread('j.wav',[1024 63500]);sound(y,fs,bits);2．语音信号的频谱分析要求首先画出语音信号的时域波形；然后对语音号进行傅里叶变换，得到信号的频谱特性。
在采集得到的语音信号中加入正弦噪声信号（频率为10kHz），然后对加入噪声信号后的语音号进行傅里叶变换，得到信号的频谱特性。
并利用sound试听前后语音信号的不同。
3. 设计滤波器设计一个理想低通滤波器，滤除正弦噪声信号，得到信号的频谱特性。
要求采样卷积计算的方式滤除噪声，并利用sound试听滤波前后语音信号的不同。
1、语音信号的采集[y,fs,bits]=wavread('j.wav',[1024 63500]);sound(y,fs,bits);2、语音信号的频谱分析Y=fft(y,4096);figure(1);plot(y);title('语音信号的时域波形');figure(2);plot(abs(Y));title('语音信号的频谱特性');IIR 数字滤波器低通clear;close all;[y,fs,bits]=wavread('j.wav',[1024 63500]);Y=fft(y,4096);fb=1000;fc=1200;As=100;Ap=1;fs=22050;wc=2*fc/fs; wb=2*fb/fs;[n,wn]=ellipord(wc,wb,Ap,As);[b,a]=ellip(n,Ap,As,wn);figure(1);freqz(b,a,512,fs);x=filter(b,a,y);X=fft(x,4096);figure(2);subplot(2,2,1);plot(y);title('滤波前信号波形');subplot(2,2,2);plot(abs(Y));title('滤波前信号频谱');Subplot(2, 2 ,3);plot(x);title('滤波后信号波形');Subplot(2, 2 ,4);plot(abs(X));title('滤波后信号频谱');sound(x,fs,bits);IIR 高通wp=2*pi*4800/18000;wr=2*pi*5000/18000;Ap=1;Ar=15;T=1[N,wn]=buttord(wp/pi,wr/pi,Ap,Ar);[b,a]=butter(N,wn,'high');[db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(b,a);subplot(211);plot(w/pi,mag);title('数字巴特沃茨高通滤波器幅度响应|Ha(J\Omega)|'); subplot(212);plot(w/pi,db);title('数字巴特沃茨高通滤波器幅度响应(db)');[y,Fs,nbite]=wavread('j.wav',[1024 63500]);Y=fft(y,4096);x=filter(b,a,y);X=fft(x,4096);figure(3)subplot(211);plot(y);title('原时域波形');subplot(212);plot(x);title('滤波后信号波形');figure(4)subplot(211);plot(abs(Y));title('原频谱频谱');subplot(212);plot(abs(X));title('滤波后信号频谱');sound(x,Fs);IIR 带通wp=[1200*pi*2/9000,3000*2*pi/9000];wr=[1000*2*pi/9000,3200*2*pi/9000];Ap=1;Ar=10 0;[N,wn]=buttord(wp/pi,wr/pi,Ap,Ar);[b,a]=butter(N,wn,'bandpass');[db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(b,a);subplot(211);plot(w/pi,mag);title('数字巴特沃茨带通滤波器幅度响应|Ha(J\Omega)|');subplot(212);plot(w/pi,db);title('数字巴特沃茨带通滤波器幅度响应(db)');[y,Fs,nbite]=wavread('j.wav');Y=fft(y,4096);x=filter(b,a,y);X=fft(x,4096);figure(3)subplot(211);plot(y);title('原时域波形');subplot(212);plot(x);title('滤波后信号波形');figure(4)subplot(211);plot(abs(Y));title('原频谱频谱');subplot(212);plot(abs(X));title('滤波后信号频谱');sound(x,Fs);FIR 数字滤波器FIR 低通fsamp=8000;rp=1;rs=100;fcuts=[1000 1200];d1=(10^(rp/20)-1)/(10^(rp/20)+1);d2=10^(-rs/20);mags=[1 0];devs=[d1 d2];[n,wn,beta,ftype]=kaiserord(fcuts,mags,devs,fsamp); hh=fir1(n,wn,ftype,kaiser(n+1,beta),'noscale'); freqz(hh);[y,Fs,nbite]=wavread('j.wav');Y=fft(y,4096);x=fftfilt(hh,y);X=fft(x,4096);figure(2)subplot(211);plot(y);title('原时域波形');subplot(212);plot(x);title('滤波后信号波形'); figure(3)subplot(211);plot(abs(Y));title('原频谱频谱'); subplot(212);plot(abs(X));title('滤波后信号频谱'); sound(x,Fs);FIR 高通wc=2*pi*4800;wp=5000*2*pi/18000;f=[0.5333,0.5556]; m=[0,1];rp=1;rs=100;d1=(10^(rp/20)-1)/(10^(rp/20)+1);d2=10^(-rs/20); rip=[d2,d1];[N,fo,mo,w]=remezord(f,m,rip);N=N+2;hn=remez(N,fo,mo,w);[hw,w]=freqz(hn,1);plot(w/pi,20*log10(abs(hw)));[y,Fs,nbite]=wavread('j.wav');Y=fft(y,4096);x=fftfilt(hn,y);X=fft(x,4096);figure(2)subplot(211);plot(y);title('原时域波形');subplot(212);plot(x);title('滤波后信号波形');figure(3)subplot(211);plot(abs(Y));title('原频谱频谱');subplot(212);plot(abs(X));title('滤波后信号频谱');sound(x,Fs);FIR 带通wp1=2*pi*1200/8000;wp2=3000*2*pi/8000;wc1=2*pi*1000/8000;wc2=2*pi*3200*8000; f=[0.25,0.30,0.75,0.80][n,wn,bta,ftype]=kaiserord([0.25,0.30,0.75,0.80],[0 1 0],[0.01 0.1087 0.01]);h1=fir1(n,wn,ftype,kaiser(n+1,bta),'noscale');[hh1,w1]=freqz(h1,1,256);figure(1);plot(w1/pi,20*log10(abs(hh1)));grid;[y,Fs,nbite]=wavread('j.wav');Y=fft(y,4096);x=fftfilt(h1,y);X=fft(x,4096);figure(2)subplot(211);plot(y);title('原时域波形');subplot(212);plot(x);title('滤波后信号波形');figure(3)subplot(211);plot(abs(Y));title('原频谱频谱');subplot(212);plot(abs(X));title('滤波后信号频谱');sound(x,Fs);设计结果分析（1）语音分析图1图2Fs=22050； n=4096（2）IIR 低通图3滤波器在通带内平滑，通带截止频率为 1000hz，最大衰减 0dB；阻带起始频率为1200hz，最小衰减 100dB；相位不是线性变化, 基本满足性能要求.图4语音信号经过低通滤波器后，基本没发生变化（3） IIR 高通图5数字滤波器在通带内平滑，通带截止频率为0. 5π，最大衰减 0dB；阻带起始频率为 0. 48π，最小衰减 100dB；相位不是线性变化, 基本满足性能要求.语言信号经过高通滤波器后，低频分量基本被衰减。
应用FFT实现信号频谱分析
应用FFT实现信号频谱分析FFT（快速傅里叶变换）是一种用于将时域信号转换为频域信号的算法。
它通过将信号分解成多个正弦和余弦波的组合来分析信号的频谱。
频谱分析是一种常用的信号处理技术，用于确定信号中存在的频率成分以及它们的强度。
FFT的应用广泛，包括音频分析、图像处理、通信系统等领域。
下面将介绍一些常见的应用场景和具体实现。
1.音频分析在音频领域，频谱分析可以用于确定音乐中的各种音调、乐器和声音效果。
通过应用FFT算法，可以将音频信号转化为频谱图，并从中提取音频的频谱特征，如基频、谐波倍频等。
这对于音频处理、音乐制作以及语音识别等任务非常重要。
2.图像处理在图像处理中，频谱分析可以用于图像增强、图像去噪、图像压缩等方面。
通过将图像转换为频域信号，可以对不同频率的成分进行加权处理，以实现对图像的调整和改善。
例如，可以使用FFT将图像进行频谱滤波，降低噪声或突出一些特定频率成分。
3.通信系统在通信系统中，频谱分析用于信号调制、信道估计和解调等任务。
通过分析信号的频谱，可以确定信道的衰减和失真情况，从而进行信号调整和校正。
此外，FFT还可以用于信号的多路径传播分析，以提高信号通信质量和可靠性。
如何实现FFT信号频谱分析？1.数据采集首先，需要采集信号数据。
可以使用传感器或任何可以捕捉信号的设备来获取时域信号。
2.数据预处理接下来，需要对采集到的数据进行预处理。
例如，可以对信号进行去直流操作，以消除直流分量对频谱分析的影响。
3.数值计算使用FFT算法对预处理后的数据进行频谱分析。
FFT的实现可以使用现有的库函数或自己编写。
在计算FFT之前，通常需要对数据进行零填充，以提高频率分辨率。
4.频谱分析通过计算FFT结果的幅度谱或功率谱，可以得到信号的频谱信息。
幅度谱表示信号不同频率成分的相对强度，而功率谱则表示信号在不同频段上的能量分布。
5.结果可视化最后，将频谱分析的结果可视化。
可以绘制幅度谱或功率谱的图表，以显示信号中的频率成分和它们的强度。
应用FFT对信号进行频谱分析
应用FFT对信号进行频谱分析引言频谱分析是信号处理中的一项核心技术。
对于FFT（快速傅里叶变换）来说，它是一种以较快的速度计算傅里叶变换的算法，广泛应用于信号处理、通信、音频处理、图像处理等领域。
本文将介绍如何应用FFT对信号进行频谱分析。
一、信号的频谱分析1.傅里叶变换傅里叶变换是将一个信号分解成一系列互相正交的复指数形式的波的和的过程。
它将一个信号从时域转换到频域，给出信号在频率上的分布情况。
2.FFT算法傅里叶变换是一个连续的过程，需要进行积分计算。
然而，FFT是一种离散的傅里叶变换算法，通过将输入信号离散化，使用一种快速的算法来加速计算过程。
FFT算法能够将信号从时域转换到频域并给出高精度的频谱分析结果。
二、应用FFT进行频谱分析的步骤1.信号采样首先，需要对待分析的信号进行采样。
采样是指以一定频率对信号进行等间隔的时间点采样，将连续的信号离散化。
2.零填充为了提高频谱分析的精度，可以对信号进行零填充。
在采样的信号序列中增加零值，可以增加频谱分析的细节。
3.FFT计算使用FFT算法对离散信号进行傅里叶变换计算。
在实际应用中，通常使用现有的FFT库函数，如MATLAB的fft函数或Python的numpy.fft模块。
4.频谱绘制得到FFT计算的结果后，可以通过绘制频谱图来展示信号在不同频率上的能量分布情况。
常见的频谱绘制方式包括直方图、折线图和曲线图等。
三、应用FFT进行频谱分析的实例为了更好地理解FFT的应用，以音频信号的频谱分析为例进行说明。
1.音频信号采样选择一个音频文件，将其转换为数字信号，然后对其进行采样，得到一系列离散的数字信号。
2.FFT计算使用FFT算法对采样的数字信号进行傅里叶变换计算，得到信号在频域上的能量分布情况。
3.频谱绘制将计算得到的频域信息进行可视化。
可以通过绘制频谱图来展示信号在不同频率上的能量分布情况，例如绘制直方图、折线图或曲线图等。
4.结果分析通过观察频谱图，可以分析信号的主要频率分量、频率范围、能量分布等。
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播码按键语音信号的FFT分析摘要： FFT 也叫快速傅氏变换，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。
它对傅氏变换的理论并没有新的发现，但是对于在计算机系统或者说数字系统中应用离散傅立叶变换，可以说是进了一大步。
本文简要分析了FFT 算法的过程以及对电话按键音的不同频率的时域分析和频域分析波形的应用实例。
关键词：FFT ；MATLAB;按键音；时域；频域；频谱结构一、FFT 的概念FFT 也叫快速傅里叶变换，是离散傅里叶变换的快速算法。
二、FFT 的工作原理 由于严格按照数学推导来阐述FFT 的运算原理会带来许多公式编辑的困难，在这里简要的用文字语言对按时间抽取法的基2算法加以说明。
DFT 的运算中，是利用序列和W N nk 按照N 为序列索引分别加权求和而得到的。
我们单独分析W N nk 的 特性可以看出其具有对称性和周期性。
因此，我们利用这种性质可以将DFT 变换成一系列的迭代运算来完成整个DFT 运算过程。
整个过程中：1、我们利用其奇偶性将一个N 点DFT 运算分成N/2点DFT 运算，这样便完成了一个N 点DFT 的前一半DFT 运算。
2、一个N 点DFT 运算的后一半运算可以利用系数的周期性：2/N W r （k+N/2）=W N/2rk 和算式 N W N/2+K =N W -k 来推导完成。
最后可以得到一个N 点DFT 的全部运算式：N W X K X +=)k ()(1k ）（k 2X N W K X N X -=+)(2/k 1）（k )k (2X 其中:k=0,1,2......N/2—13、分解后的序列做DFT 运算时任然可以继续按照这种方法再次分为N/2点DFT 运算，如果按照这种方法继续进行下去，最终将得到一个运算单元只含2点的DFT 运算。
三、FFT节约的计算量计算在按时间抽取法中，对于一个N点的序列，所要完成的乘法次数为：=N（N2/logm2）要完成的加法次数为：loga=N2N而直接DFT运算复乘法数为N2，假设计算1024点DFT时，则FFT和DFT计算的复乘法数目比值是205。
因此，FFT算法节约了许多的运算量。
四、一串播码按键语音信号的FFT分析1、按键音的来源在本次实验中，采用的被分析按键音来自于普通手机的播码音，通过MP4录制后保存为W A V的音频格式，然后上传至PC机。
由于W A V格式又分为PCM和IMA ADPCM两种不同的格式，MATLAB中wavread函数只能对PCM格式的wav进行处理，而我用的MP4恰好是非PCM格式的wav文件，因此，由MP4录制的语音经过Adensoft Audio MP3 converter格式转换器转换后得到MATLAB能打开的PCM格式W A V文件。
将其命名为“q”。
2、语音文件的打开方法将得到的命名为“q”的W A V文件保存在MA TLAB文件下的WORK文件夹以下，然后用函数：[y,Fs,bits]=wavread('q.wav')能够打开这一串录制好的语音信号。
其中，y代表着语音信号的变量名；FS是采样率，BITS是采样位数。
q.wav是保存的源语音文件。
wavread是函数名。
当然，我们也可以回放这一串语音信号，通过调用sound函数即可：sound(y,Fs,bits)3、语音信号的时域波形显示通过调用MA TLAB中的显示命令可以将这串语音信号的时域波形显示出来。
通过编辑，从读取语音信号到时域显示部分的MATLAB语言程序如下：[y,Fs,bits]=wavread('q.wav')；%读取W A V语音文件并命名为y；sound(y,Fs,bits)；%回放语音一次；figure；%产生一个新界面；plot（y）；%绘制时域波形；注：由于这里的输入法不同，所产生的ASICALL码是不一样的，因此复制到MATLAB 里面是不被通过的，应重新输入才可。
通过运算，得到的原始时域波形如下图所示：此时横坐标的长度是语音信号的名称y的数据序列长度，纵坐标的值是语音信号y的每一个序列值所对应的值得大小。
其中可以看出录音一共产生了10次幅度突升的大集合，其实也正对应着0,1,2,3、、、9等10个数字键的按入。
最后的一点幅度是关闭按钮时产生的噪音，可能会对分析的频谱产生噪音污染，但其总体功率不大，任然可以分辨出来。
录音信号的时域波形采用以下程序处理后可以把横轴时间单位改为s：n=length(y); %取y数据的长度；t=(0:n-1)/Fs; %求时间单位s的运算公式；plot(t,y)；xlabel（‘s’）；title（‘时域波形图’）%绘制以时间单位s的时域波形；这样处理后的波形如下图所示：换算为时间单位的时域波形图4、语音信号的频域分析在这里，我们采用快速傅里叶变换即FFT分析产生频谱结构的可视化界面，只需要调用相应的函数fft即可：Y=fft（y）；做频谱分析并且显示的程序如下：x=fft（y）；%完成FFT运算，x即运算后的数组；Y=abs（x）；%对FFT运算后的数组x取绝对值，得到幅度值；figure；%产生新界面；plot（Y）；title（‘原始信号幅度值’）；%绘制幅度值图形；经过分析后的时域幅度值波形如下图所示：录音信号的频域波形图由图中可知，此时得到的频域波形图是对称的并且由于全部显示没有拉开间距，经过以下程序处理后得到的波形将有所改观：W=fftshift（Y）；%移位处理,然后以0为中心；f=linspace（—Fs/2，Fs/2，n）；%设置显示范围并且将频域横轴改为以Hz为单位；plot（f，W）；xlabel（‘频率（Hz）’）；title（‘频域波形图’）；%绘制频域图形；此时图形如下所示：单位为Hz的频域波形图由图中可知频率分量主要集中在500Hz和2KHz左右。
通过以下显示程序处理后会看到详细的频谱峰值，该显示处理程序主要是调用axis函数：axis（[100，2000，0，1600]）;%设置横轴最小显示值和最大显示值分别为100Hz，2000Hz；纵轴最小显示值和最大显示值分别为0,1600；截取波形图如下：缩进频域波形图由图中可以看出，目测峰值频率分量主要集中在700Hz、770Hz、850Hz、950Hz、1200Hz、1330Hz、1470Hz左右，共7个峰值点。
这和双音多频数据表上的频率组合几乎完全重合。
由于该串语音信号没有录制ABCD等按键，因此这里没有出现1630Hz左右的峰值点。
这是通过图中的波形凭观测读取的，是一个大概值。
这样便对完整的分析一串语音信号的频谱建立起了程序分析基础。
下面，我们分别分析0——9号键的频谱成分。
五、单个按键语音的频谱结构分析1、1号键频谱结构经过FFT运算，然后用语句：axis([650,1300,0,1600])加大缩进量后可以看到1号键的频谱结构如下图所示：由图中可以看到其频谱结构主要由700Hz和1200Hz组成，这和理论值是非常接近的。
如果用语句：axis([697,1209,0,1600])的话，将看到与理论值完整的重合。
但由于这样的截图不太直观，因此没有截下来，下面也是一样不再阐述。
1号键的频谱结构2、2号键的频谱结构经过FFT运算后然后用语句：axis([680,1350,0,1600])加大缩进量后得到的2号键频谱结构如下图所示：2号键的频谱结构由图中可以看到2号键的频谱结构是由695Hz和1340Hz组成，和理论值697Hz和1336Hz也非常的接近。
3、3号键的频谱结构经过FFT运算后然后用语句：axis([680,1500,0,1600])加大缩进量后得到的3号键频谱结构如下图所示：3号键的频谱结构由图中可以看到3号键的频谱结构由700Hz和1480Hz构成，这只是目测数据具有误差的，和理论值697Hz和1477Hz已经非常的接近了。
4、4号键的频谱结构经过FFT运算后然后用语句：axis([750,1220,0,1600])加大缩进量后得到的4号键频谱结构如下图所示：4号键的频谱结构由图中可以看到4号键的频谱结构由770Hz和1270Hz组成，和理论值770Hz和1209Hz 已经很接近。
5、5号键频谱结构经过FFT运算后然后用语句：axis([750,1350,0,1600])加大缩进量后得到的5号键频谱结构如下图所示：5号键频谱结构由图中可以看到5号键频谱结构主要由770Hz和1340Hz组成，和理论值770Hz和1336Hz很接近。
6、6号键的频谱结构经过FFT运算后然后用语句：axis([750,1500,0,1500])加大缩进量后得到的6号键频谱结构如下图所示：6号键的频谱结构由图中可以看到6号键的频谱结构主要由770Hz和1480Hz构成，和理论值770Hz和1477Hz也非常的接近。
7、7号键的频谱结构经过FFT运算后然后用语句：axis([800,1250,0,1000])加大缩进量后得到的7号键频谱结构如下图所示：7号键的频谱结构由图中可以看到7号键的频谱结构由855Hz和1210Hz组成，这和理论值852Hz和1209Hz很接近。
8、8号键的频谱结构经过FFT运算后然后用语句：axis([800,1350,0,1600])加大缩进量后得到的8号键频谱结构如下图所示：8号键的频谱结构由图中可以看到8号键的频谱结构主要由855Hz和1340Hz组成，和理论值852和1336Hz很接近。
9、9号键的频谱结构经过FFT运算后然后用语句：axis([800,1500,0,1100])加大缩进量后得到的9号键频谱结构如下图所示：9号键的频谱结构由图中可以看到9号键的频谱结构主要由850Hz和1480Hz组成，和理论值852Hz和1477Hz很接近。
10、0号键的频谱结构经过FFT运算后然后用语句：axis([900,1350,0,600])加大缩进量后得到的0号键频谱结构如下图所示：0号键的频谱结构由图中可以看到0号键的频谱结构主要是940Hz和1340Hz组成的，和理论值941Hz 和1336Hz很接近。
以上便是全部的双音多频从0——9号按键的频谱分析。
六、FFT分析程序这里将所有的分析程序附在下面，其可以分析一串或者单个的语音信号。
单个双音多频按键的缩进语句在上面已经阐述，以下程序都采用统一的视野缩进显示。
另外，以下程序输入法是经过处理的，可以通过直接复制到MA TLAB界面运行。
如果要分析具体的一段语音，可以把语音文件名改为“q”，或者把程序第一条wavread语句里面的“q”改为相应的语音文件名即可：[y,Fs,bits]=wavread('q.wav');sound(y,Fs,bits);figure;plot(y);n=length(y);t=(0:n-1)/Fs;figure;plot(t,y);xlabel('s');title('时域波形');x=fft(y);Y=abs(x);figure;plot(Y);title('原始信号幅度值');W=fftshift(Y);figure;plot(W);title('中心频率点移位处理后的频谱图形');f=linspace(-Fs/2,Fs/2,n);figure;plot(f,W);xlabel('频率（Hz）');title('频域波形');axis([100,2000,0,1600])七、参考文献1. 王艳芬，王刚，张晓光，刘卫东，数字信号处理原理及实现. 北京：清华大学出版社，2008.2. 娄顺天，刘小东，李博涵，MATLAB7.X的系统分析与设计——信号处理（第二版）.西安：西安电子科技大学出版社，1998.3. 李辉，恩德，高娜，数字信号处理及MATLAB实现. 北京：机械工业出版社，2011.。