语音信号的A率(或u率)压缩算法

语音信号的A律（或μ律）压缩算法

一试验目的

（1）了解PCM编码的格式和原理；

（2）了解A律和μ律压缩解压的原理

（3）熟悉A律和μ律压缩解压实现方法；

二试验内容

本试验要求完成的内容是使用AD将外部语音信号采集，DSP对语音信号保存处理，经过DA将处理后的语音信号输出；DSP对语音信号的处理包括A律和μ律压缩解压、声音信号的音效处理等。

三试验原理

PCM（Pulse Code Modulation）编码即脉冲编码调制，也就是将模拟信号转换为数码，

A律和μ律压缩编码压缩码是CCITT（Consultative Committee for International Telegraph and Telephone）国际电报电话协会最早推出的G.711语音压缩解压编码的一种格式的主要内容。其中欧洲和中国等国家采用A律压缩解压编码，美国日本等国家采用μ律压缩解压编码。由于中国采用A律，本试验只介绍A律压缩解压。图5.1是DSP进行数据压缩解压的简单流程，DSP将传输来的压缩后的数据进行解压成16位或者32位，然后对解压后的数据进行分析、处理；然后将处理后的数据按照要求压缩成8位的数据格式输出到相应设备，供其他设备读取。

图5.1

图5.2是DSP 将数据解压的值，DSP 将压缩的8位数据解压成16位的DSP 通用数据格式，其中高12位为解压后的数据，低4位补0。DSP 将解压后的数据放在缓冲串口的发送寄存器中，只要运行发送指令，缓冲串口就会将数据发送出去。对接受数据的解压缓冲串口有一样的操作。

图5．2 A 律数据解压图

DSP 内部的缓冲串口（MCBSPS ）带有硬件实现的A 律和律压缩解压，用户只需要在相应寄存器中设置就可以了。所有与缓冲串口相关的寄存器和引脚如图5.4所示，图5.4中有13个需要设置的寄存器，分别为RSR 、XSR 、RBR 、DRR 、DXR 、SPCR 、RCR 、XCR 、SRGR 、PCR 、MCR 、RCER 、XCER 等。

在进行A 律压缩时，对于采样到的12位数据，默认其最高位为符号位，压缩时要保持最高位即符号位不变，原数据的后11位要压缩成7位。这7位码由3位段落码和4位段内码组成。具体的压缩变换后的数据根据后11位数据大小决定。具体的编译码表如表5.2所示。压缩后的数据的最高位（第7位）表示符号，量阶分别为1、1、2、4、8、16、32、64，由压缩后数据的第6位到第4位决定，第3位到第0位是段内码。压缩后的数据有一定的失真。有些数据不能表示出，只能取最近该数据的压缩值。例如，数据125，压缩后的值为

发送缓冲器

图5.2 和缓冲串口相关的引脚和寄存器图

任务一：

硬件仿真：完成A律压缩子函数的编写。

任务二：

硬件仿真：完成A律解压子函数的编写。并利用任务一的结果，实现音频信号采集压缩和解压回放。

基于matlab的语音信号的采集与处理

文档从互联网中收集，已重新修正排版，word格式支持编辑，如有帮助欢迎下载支持。目录第1章前言 ................................................................................................... 错误!未定义书签。第2章语音信号分析处理的目的和要求 ................................................... 错误!未定义书签。 2.1MATLAB软件功能简介................................................................. 错误!未定义书签。 2.2课程设计意义 .................................................................................. 错误!未定义书签。第3章语音信号的仿真原理..................................................................... 错误!未定义书签。第4章语音信号的具体实现..................................................................... 错误!未定义书签。 4.1语音信号的采集................................................................................ 错误!未定义书签。 4.2语音信号加噪与频谱分析................................................................ 错误!未定义书签。 4.3设计巴特沃斯低通滤波器................................................................ 错误!未定义书签。 4.4用滤波器对加噪语音滤波................................................................ 错误!未定义书签。 4.5比较滤波前后语音信号波形及频谱................................................ 错误!未定义书签。第5章总结................................................................................................... 错误!未定义书签。参考文献......................................................................................................... 错误!未定义书签。附录................................................................................................................. 错误!未定义书签。

应用Matlab对含噪声语音信号进行频谱分析及滤波

应用Matlab对含噪声的语音信号进行频谱分析及滤波一、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，时间在1 s内。然后在Matlab软件平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，（可用默认的采样频率或者自己设定采样频率）。 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；然后对语音号进行快速傅里叶变换，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，然后对加入噪声信号后的语音号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性。并利用sound试听前后语音信号的不同。

分别设计IIR和FIR滤波器，对加入噪声信号的语音信号进行去噪，画出并分析去噪后的语音信号的频谱，并进行前后试听对比。 3.数字滤波器设计给出数字低通滤波器性能指标:如，通带截止频率fp＝10000 Hz，阻带截止频率fs＝12000 Hz（可根据自己所加入噪声信号的频率进行阻带截止频率设置），阻带最小衰减Rs＝50 dB，通带最大衰减Rp＝3 dB（也可自己设置），采样频率根据自己语音信号采样频率设定。

报告内容一、实验原理含噪声语音信号通过低通滤波器，高频的噪声信号会被过滤掉，得到清晰的无噪声语音信号。二、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。给出数字低通滤波器性能指标:如，通带截止频率fp＝10000 Hz，阻带截止频率fs＝12000 Hz （可根据自己所加入噪声信号的频率进行阻带截止频率设置），阻带最小衰减Rs＝50 dB，通带最大衰减Rp＝3 dB（也可自己设置），采样频率根据自己语音信号采样频率设定。三、实验程序 1、原始信号采集和分析 clc;clear;close all; fs=10000; %语音信号采样频率为10000 x1=wavread('C:\Users\acer\Desktop\voice.wav'); %读取语音信号的数据，赋给x1 sound(x1,40000); %播放语音信号 y1=fft(x1,10240); %对信号做1024点FFT变换 f=fs*(0:1999)/1024; figure(1); plot(x1) %做原始语音信号的时域图形 title('原始语音信号'); xlabel('time n'); ylabel('fuzhi n'); figure(2); plot(f,abs(y1(1:2000))); %做原始语音信号的频谱图形 title('原始语音信号频谱') xlabel('Hz'); ylabel('fuzhi');

matlab语音信号采集与初步处理要点

《matlab与信号系统》实验报告学院：学号：姓名：考核实验——语音信号采集与处理初步一、课题要求 1．语音信号的采集 2．语音信号的频谱分析 3．设计数字滤波器和画出频率响应 4．用滤波器对信号进行滤波 5．比较滤波前后语音信号的波形及频谱 6．回放和存储语音信号（第5、第6步我放到一起做了）二、语音信号的采集本段音频文件为胡夏演唱的“那些年”的前奏（采用Audition音频软件进行剪切，时长17秒）。运行matlab软件，在当前目录中打开原音频文件所在的位置，采用wavread函数对其进行采样，并用sound函数可进行试听，程序运行之后记下采样频率和采样点。利用函数wavread对语音信号的采集的程序如下： clear; [y,fs,bits]=wavread('music.wav'); %x：语音数据；fs：采样频率；bits：采样点数sound(y,fs,bits); %话音回放程序运行之后，在工作区间中可以看到采样频率fs=44100Hz，采样点bits=16

三、语音信号的频谱分析先画出语音信号的时域波形，然后对语音号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性。语音信号的FFT频谱分析的完整程序如下： clear; [y,fs,bits]=wavread('music.wav'); %x：语音数据；fs：采样频率；bits：采样点数sound(y,fs,bits); %话音回放 n = length (y) ; %求出语音信号的长度 Y=fft(y,n); %傅里叶变换 subplot(2,1,1); plot(y); title('原始信号波形'); subplot(2,1,2); plot(abs(Y)); title('原始信号频谱'); 程序结果如下图：四、设计数字滤波器和画出频率响应根据语音信号的特点给出有关滤波器的性能指标： 1）低通滤波器性能指标，fp=1000Hz，fc=1200 Hz，As=100dB，Ap=1dB； 2）高通滤波器性能指标，fc=4800 Hz，fp=5000 Hz As=100dB，Ap=1dB。

语音信号分析与处理2011

数字信号处理实验二：语音信号分析与处理学号姓名注：1）此次实验作为《数字信号处理》课程实验成绩的重要依据，请同学们认真、独立完成，不得抄袭。 2）请在授课教师规定的时间内完成； 3）完成作业后，请以word 格式保存，文件名为：学号+姓名 4）请通读全文，依据第2及第3 两部分内容，认真填写第4部分所需的实验数据，并给出程序内容。 1. 实验目的 (1) 学会MATLAB 的使用，掌握MATLAB 的程序设计方法 (2) 掌握在windows 环境下语音信号采集的方法 (3) 掌握MATLAB 设计FIR 和IIR 滤波器的方法及应用 (4) 学会用MATLAB 对语音信号的分析与处理方法 2. 实验内容录制一段自己的语音信号，对录制的语音信号进行采样，画出采样后语音信号的时域波形和频谱图，确定语音信号的频带范围；使用MATLAB 产生白噪声信号模拟语音信号在处理过程中的加性噪声并与语音信号进行叠加，画出受污染语音信号的时域波形和频谱图；采用双线性法设计出IIR 滤波器和窗函数法设计出FIR 滤波器，画出滤波器的频响特性图；用自己设计的这两种滤波器分别对受污染的语音信号进行滤波，画出滤波后语音信号的时域波形和频谱图；对滤波前后的语音信号进行时域波形和频谱图的对比，分析信号的变化；回放语音信号，感觉与原始语音的不同。 3. 实验步骤 1）语音信号的采集与回放利用windows 下的录音机或其他软件录制一段自己的语音（规定：语音内容为自己的名字，以wav 格式保存，如wql.wav ），时间控制在2秒之内，利用MATLAB 提供的函数wavread 对语音信号进行采样，提供sound 函数对语音信号进行回放。 [y,fs,nbits]=wavread(file), 采样值放在向量y 中，fs 表示采样频率nbits 表示采样位数。Wavread 的更多用法请使用help 命令自行查询。 2）语音信号的频谱分析利用fft 函数对信号进行频谱分析 3）受白噪声干扰的语音信号的产生与频谱分析 ①白噪声的产生： N1=sqrt （方差值）×randn(语音数据长度，2)（其中2表示2列，是由于双声道的原因）然后根据语音信号的频谱范围让白噪声信号通过一个带通滤波器得到一个带限的白噪声信号 N2；带通滤波器的冲激响应为： h B （n ）= ))((sin ))((sin 1122απ ωπωαπωπω---n c n c c c c c

语音压缩编码的发展和应用

语音压缩编码的发展和应用摘要：为了满足数字通信及其它商业应用的需求，语音压缩编码技术得到了迅速发展。介绍了目前语音压缩编码技术的研究进展，主要包括连续可变斜率增量调制(CVSD)、小波分析、多脉冲激励线性预测编码、散布脉冲码激励线性预测(DP-CELP)、多重脉冲散布非均匀代数码本激励线性预测(MPD-USACELP)、波形内插(WI)、线谱对(频率)(LSP)的量化。对以上算法进行了分析比较，总结了它们的特点和适用范围，并介绍了其中一些算法在DSP上的实时实现。关键词：语音压缩编码：线性预测(LP)；波形内插；DSP；语音编码 ;波形编码 ;参数编码 ;混合编码 ;编码标准 Abstract： In order to satisfy demands of the digital communication and other commercial apphcations， the speech compression technology has been developed rapidly． The present research progress in speech compression techn ology is introduced in this paper including CVSD，wavelet an alysis an d its application to speech coding， MPLPC， DP—CELP， MPD-USACELP，、Ⅳ1 an d quan tification of LSF．Th ese algorithms are an alyzed an d compared．Th eir characteristics an d applicable scopes are summarized． Some algorithms apphed to DSP are also introduced． Key words：Speech compression coding；LP；waveform interpolation；DSP；voice coding；waveform coding；parametric coding；hybrid coding；Coding Standard 前言：近30 年来, 通信技术一直在发生着深刻的变化, 编码技术日臻完善,高质量、低速率的语音编码算法纷纷出现, 各国相继成立了一些国际通信标准化组织, 及时地制定专门的通信编码标准, 语音编码技术的发展也体现在这些不断制定的标准中。由于实现方式的不同, 语音压缩编码技术种类很多, 一直向着高质低速方向发展, 并出现了不少令人振奋的成果。随着信息技术的发展, 信道资源显得更加宝贵, 为了在有限的信道内进行更多的信息传输, 必须对语音信号进行压缩。语音信号能够压缩的基本依据是语音信号中存在的冗余和人类的听觉感知机理。语音信号存在多种多样的冗余, 可分别从时间域和频率域描述。从时间域分析: 幅度的非均匀分布, 即语音中的小幅度样本出现的概率高, 信息主要集中在低功率上;采样数据间的相关, 相邻的语音信号间有很强的相关性, 研究表明, 当采样率为8 kHz 时, 相邻样值之间的相关系数大于0.85, 如果采样率提高, 相关性将更强; 周期间的相关, 浊音语音段具有准周期性, 反映在波形上出现图形的重复, 即信息冗余; 语音间隙, 实际语音通信中, 存在通话间隙, 通话分析表明, 全双工话路的典型效率约为通话时间的40%, 即静止系数为0.6;长时自相关, 除了本间、同期间的相关外, 在较长的时间间隔上, 语音信号也存在相关, 统计表明, 8 kHz 采样时的平均相关系数高达0.9。从频率域分析: 非均匀的长时功率谱密度, 从相当长的时间内统计平均, 语音信号的功率谱呈现强烈的非平坦性, 这说明语音信号对给定的

语音信号采集与处理课程设计

河南科技大学课程设计说明书课程名称微机应用技术课程设计题目语音信号采集与处理课程设计学院医学技术与工程学院班级生物医学工程1201班学生姓名指导教师杨晓利日期 2014年3月29日

课程设计任务书（指导教师填写）课程设计名称微机应用技术课程设计学生姓名专业班级生物医学工程1201班设计题目语音信号采集与处理课程设计课程设计目的 1．学会MATLAB的使用，掌握MATLAB的程序设计方法； 2．掌握在Windows环境下语音信号采集的方法； 3．掌握信号处理的基本概念、基本理论和基本方法； 4．学会用MATLAB对信号进行分析和处理。设计内容、技术条件和要求 1．语音信号的采集用windows自带的录音机（开始—程序—附件—娱乐—录音机，文件—属性—立即转换—8000KHz，8位，单声道）或其他软件，录制一段语音信号，时间控制在2秒左右。然后在MATLAB软件平台下，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。通过wavread函数的使用，理解采样频率、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点到N2点的采样值放在向量y中。2．语音信号的频谱分析首先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，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。时间进度安排第1周：查阅资料；第2周：实现设计内容第3周：整理资料，撰写课程设计任务书 1

基于Matlab语音信号的采集与分析

基于MATLAB 的语音信号分析和处理【摘要】: 本文通过用三星手机系统自带录音机采集了一段语音，wav格式转换后再Matlab平台上对其进行了时域分析，频谱分析,分析语音信号的特性。利用函数对采样频率进行控制，比较其波形。通过对两段铃声（分别为男声、女声）进行分析初步找出男声女声的特点和区别。应用Matlab平台对录制的语音信号加入噪声，对比加噪前后的语音信号的时域和频域特性，回放加噪语音信号。【关键词】: 语音信号；频域特性; 时域特性; 滤波器

目录一、背景介绍 1.1 语音信号的概述 1.2 语音信号处理工具的选择二、语音信号的录制采集和分析 2.1 语音信号的采集 2.2 语音信号的读入与打开 2.3 取不同采样频率得出的波形比较三、对男声、女声语音信号特点的分析 3.1女声（vfemale.wav）男声(vmale.wav)的时域分析

3.2女声（vfemale.wav）男声(vmale.wav)的频域分析四、加噪声与滤波处理分析 4.1 高斯白噪声（SNR=30） 4.2 单频正弦噪声五、心得与体会一、背景介绍 1.1语音信号的概述语言是人类创造的，是人类区别于其他地球生命的本质特征之一。人类用语言交流的过程可以看成是一个复杂的通信过程，为了获取便于分析和处理的语音信源，必须将在空气中传播的声波转变为包含语音信息并且记载着声波物理性质的模拟（或数字）电信号，即语音信号，因此语音信号就成为语音的表现形式或载体。 1.2语音信号处理工具的选择语音信号的进一步处理分析工作选用了Matlab平台。Matlab是一种科学计算软件，专门以矩阵的形式处理数据。Matlab将高性能的数值计算和可视化集成在一起，并提供了大量的内置函数，不断完善Matlab产品以提高产品自身的竞争能力Matlab的数据分析和处理功能十分强大，运用它来

音频、视频压缩有哪些技术标准

音频、视频压缩有哪些技术标准？视频压缩技术有：MPEG-4、H263、H263+、H264等 MPEG-4视频编码技术介绍 MPEG是“Moving Picture Experts Group”的简称，在它之前的标准叫做JPEG，即“Joint Photographic Experts Group”。当人们用到常见的“.jpg”格式时，实际上正在使用JPEG的标准。JPEG规范了现代视频压缩的基础，而MPEG把JPEG 标准扩展到了运动图象。 MPEG-4视频编码标准支持MPEG-1、MPEG-2中的大多数功能，它包含了H.263的核心设计，并增加了优先特性和各种各样创造性的新特性。它提供不同的视频标准源格式、码率、帧频下矩形图像的有效编码，同时也支持基于内容的图像编码。采纳了基于对象(Object-Based)的编码、基于模型(Model-based)的编码等第二代编码技术是MPEG-4标准的主要特征。 MPEG4与MPEG1、MPEG2的比较从上表可以看出，MPEG1和MPEG2主要应用于固定媒体，比如 VCD 和 DVD ，而对于网络传输，MPEG4具有无可比拟的优势。 H.263/H.263+/H.264视频编码技术介绍 1.H.263视频编码标准 1.H.263是最早用于低码率视频编码的ITU-T标准，随后出现的第二版(H.263+)及H.263++增加了许多选项，使其具有更广泛的适用性。 H.263是ITU-T为低于64kb/s的窄带通信信道制定的视频编码标准。它是在H.261基础上发展起来的，其标准输入图像格式可以是

S-QCIF、QCIF、CIF、4CIF或者16CIF的彩色4∶2∶0亚取样图像。 H.263与H.261相比采用了半象素的运动补偿，并增加了4种有效的压缩编码模式。 2.H.263+视频压缩标准 1.ITU-T在H.263发布后又修订发布了H.263标准的版本2，非正式地命名为H.263+标准。它在保证原H.263标准核心句法和语义不变的基础上，增加了若干选项以提高压缩效率或改善某方面的功能。原 H.263标准限制了其应用的图像输入格式，仅允许5种视频源格式。 H.263+标准允许更大范围的图像输入格式，自定义图像的尺寸，从而拓宽了标准使用的范围，使之可以处理基于视窗的计算机图像、更高帧频的图像序列及宽屏图像。为提高压缩效率，H.263+采用先进的帧内编码模式；增强的PB-帧模式改进了H.263的不足，增强了帧间预测的效果；去块效应滤波器不仅提高了压缩效率，而且提供重建图像的主观质量。为适应网络传输，H.263+增加了时间分级、信噪比和空间分级，对在噪声信道和存在大量包丢失的网络中传送视频信号很有意义；另外，片结构模式、参考帧选择模式增强了视频传输的抗误码能力。 3.H.264视频压缩标准 1.H.264是由ISO/IEC与ITU-T组成的联合视频组(JVT)制定的新一代视频压缩编码标准。对信道时延的适应性较强，既可工作于低时延模式以满足实时业务，如会议电视等；又可工作于无时延限制的场合，如视频存储等。 2.提高网络适应性，采用“网络友好”的结构和语法，加强对误码和丢包的处理，提高解码器的差错恢复能力。 3.在编/解码器中采用复杂度可分级设计，在图像质量和编码处理之间可分级，以适应不同复杂度的应用。 4.相对于先期的视频压缩标准，H.264引入了很多先进的技术，包括 4×4整数变换、空域内的帧内预测、1/4象素精度的运动估计、多参考帧与多种大小块的帧间预测技术等。新技术带来了较高的压缩比，同时大大提高了算法的复杂度。 G.7xx系列典型语音压缩标准介绍 G.7xx 是一组 ITU-T 标准，用于视频压缩和解压过程。它主要用于电话方面。在电话学中，有两个主要的算法，分别定义在 mu-law 算法（美国使用）和 a-law 算法（欧洲及世界其他国家使用），两者都是对数关系，但对于计算机的处理来说，后者的设计更为简单。国际电信联盟G系列典型语音压缩标准的参数比较：

基于MATLAB的语音信号的采集与处理详解

数字信号处理课程设计题目：基于MATLAB的语音信号的采集与处理学院：皖西学院专业：通信工程班级：通信1001班学号：2010013461 2010013494 姓名：刘敏纵大庆指导教师：何富贵

摘要: 本次课程设计题目为<<基于MATLAB的语音信号的采集与处理>>。首先我们利用计算机上的录音软件获得语音信号，然后利用MATLAB对语音信号进行分析和处理，采集语音信号后，利用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！

1.背景 2. 设计目的 (2) 3. 设计原理 (2) 4. 设计过程 .......................................... ,,, 3 5. 实验代码及结果 (4) 5.1 语音信号的采集 (4) 5.2 语音信号加噪与频谱分析 ..................................... ,,,, 7 5.3 巴特沃斯滤波器的设计 .. (9) 5.4 比较滤波前后语音信号波形及频谱 (10) 6. 收获与体会 (12) 参考文献 (13)

1. 引言数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数值计算的方法对信号进行采集、抽样、变换、综合、估值与识别等加工处理，借以达到提取信息和便于应用的目的。它在语音、雷达、图像、系统控制、通信、航空航天、生物医学等众多领域都获得了极其广泛的应用。具有灵活、精确、抗干扰强、度快等优点。数字滤波器，是数字信号处理中及其重要的一部分。随着信息时代和数字技术的发展，受到人们越来越多的重视。数字滤波器可以通过数值运算实现滤波，所以数字滤波器处理精度高、稳定、体积小、重量轻、灵活不存在阻抗匹配问题，可以实现模拟滤波器无法实现的特殊功能。数字滤波器种类很多，根据其实现的网络结构或者其冲激响应函数的时域特性，可分为两种，即有限冲激响应(FIR, Finite Impulse Response)滤波器和无限冲激响应(IIR，Infin ite Impulse Resp on se) 滤波器。 FIR滤波器结构上主要是非递归结构，没有输出到输入的反馈，系统函数H (z)在 z= R处收敛，极点全部在z = 0处(因果系统)，因而只能用较高的阶数达到高的选择性。FIR数字滤波器的幅频特性精度较之于IIR数字滤波器低，但是线性相位，就是不同频率分量的信号经过FIR滤波器后他们的时间差不变，这是很好的性质。FIR数字滤波器是有限单位脉冲响应有利于对数字信号的处理，便于编程，用于计算的时延也小，这对实时的信号处理很重要。FIR滤波器因具有系统稳定，易实现相位控制，允许设计多通带(或多阻带)滤波器等优点收到人们的青睐[1]。 IIR滤波器采用递归型结构，即结构上带有反馈环路。IIR滤波器运算结构通常由延时、乘以系数和相加等基本运算组成，可以组合成直接型、正准型、级联型、并联型四种结构形式，都具有反馈回路。同时，IIR数字滤波器在设计上可以借助成熟的模拟滤波器的成果，如巴特沃斯滤波器等。

对语音信号进行分析及处理资料

一、设计目的 1.进一步巩固数字信号处理的基本概念、理论、分析方法和实现方法；使自身对信号的采集、处理、传输、显示和存储等有一个系统的掌握和理解； 2.增强应用Matlab语言编写数字信号处理的应用程序及分析、解决实际问题的能力； 3．培养自我学习的能力和对相关课程的兴趣；二、设计过程 1、语音信号的采集采样频率，也称为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。采样位数可以理解为声卡处理声音的解析度。这个数值越大，解析度就越高，录制和回放的声音就越真实采样定理又称奈奎斯特定理，在进行模拟/数字信号的转换过程中，当采样频率fs不小于信号中最高频率fm的2倍时，采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息，一般实际应用中保证采样频率为信号最高频率的5～10倍。利用Windows下的录音机，录制了一段发出的声音，内容是“数字信号”，时间在3 s内。接着在D盘保存为WAV格式，然后在Matlab软件平台下．利用函数wavread对语音信号进行采样，并记录下了采样频率和采样点数，在这里我们还通过函数sound引入听到采样后自己所录的一段声音。 [x1,fs,bits]=wavread('E:\数字信号.wav'); %读取语音信号的数据，赋给变量x1，返回频率fs 44100Hz，比特率为16 。 2 、语音信号的频谱分析（1）首先画出语音信号的时域波形；程序段： x=x1(60001:1:120000); %截取原始信号60000个采样点

plot(x) %做截取原始信号的时域图形 title('原始语音采样后时域信号'); xlabel('时间轴 n'); ylabel('幅值 A'); （2）然后用函数fft 对语音号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性； y1=fft(x,6000); %对信号做N=6000点FFT 变换 figure(2) subplot(2,1,1),plot(k,abs(y1)); title('|X(k)|'); ylabel('幅度谱'); subplot(2,1,2),plot(k,angle(y1)); title('arg|X(k)|'); ylabel('相位谱'); （3）产生高斯白噪声，并且对噪声进行一定的衰减，然后把噪声加到信号中，再次对信号进行频谱特性分析，从而加深对频谱特性的理解； d=randn(1,60000); %产生高斯白噪声 d=d/100; %对噪声进行衰减 x2=x+d; %加入高斯白噪声 3、设计数字滤波器 (1)IIR 低通滤波器性能指标通带截止频Hz f c 1000=，阻带截止频率 Hz f st 1200=，通带最大衰减dB 11=δ，阻带最小衰减dB 1002=δ。 (2)FIR 低通滤波器性能指标通带截止频率Hz f c 1000=，阻带截止频率 Hz f st 1200=，通带衰减1δ≤1dB ，阻带衰减 2δ≥ 100dB 。（3）IIR 高通滤波器的设计指标，Hz f z 1000=，Hz f p 2000=，阻带最小衰减dB A s 30=，通带最大衰减dB A P 1=。（4）（4）FIR 高通滤波器的设计指标，Hz f z 1000=，Hz f p 2000=，阻带最小衰减dB A s 50=，通带最大衰减dB A P 1=。（5）用自己设计的各滤波器分别对采集的信号进行滤波，在Matlab 中，FIR 滤波器利用函数fftfilt 对信号进行滤波，IIR 滤波器利用函数filter 对信号进行滤波。比较滤波前后语音信号的波形及频谱，在一个窗口同时画出滤波前后

数字信号处理语音信号分析与处理及其MATLAB实现..

摘要 (2) 1 设计目的与要求 (3) 2 设计步骤 (4) 3 设计原理及内容 (5) 3.1 理论依据 (5) 3.2 信号采集 (6) 3.3 构造受干扰信号并对其FFT频谱分析 (8) 3.4 数字滤波器设计 (9) 3.5 信号处理 (10) 总结 (12) 致谢 (13) 参考文献 (14)

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。

基于某MATLAB地语音信号采集与处理

工程设计论文题目：基于MATLAB的语音信号采集与处理姓名：班级：学号：

指导老师：一.选题背景 1、实践意义：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于方便有效地提取并表示语音信号所携带的信息。所以理解并掌握语音信号的时域和频域特性是非常重要的。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. 数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数值计算的方法对信号进行采集、抽样、变换、综合、估值与识别等加工处理，借以达到提取信息和便于应用的目的。它在语音、雷达、图像、系统控制、通信、航空航天、生物医学等众多领域都获得了极其广泛的应用。具有灵活、精确、抗干扰强、度快等优点。数字滤波器, 是数字信号处理中及其重要的一部分。随着信息时代和数字技术的发展，受到人们越来越多的重视。数字滤波器可以通过数

语音信号的采集与时频域分析系统的设计

燕山大学课程设计说明书题目：语音信号的采集与时频域分系统的设计学院（系）：电气工程学院年级专业： 09精仪一班学号： 0901******** 学生姓名：乔召杰指导教师：刘永红教师职称：副教授

目录引言 (2) 第1章语音信号时域分析 (3) 1、1 窗口选择 (3) 1、2 短时能量 (4) 1、3短时平均过零率 (5) 1、4 短时自相关函数 (6) 1、5 时域分析方法的应用 (7) 第2章语音信号频域分析 (8) 2、1 短时傅里叶变换 (8) 2、2 语谱图 (9) 2、3 复倒谱和倒谱 (9) 第3章加噪与滤波处理 (11) 3、1 原始信号加噪处理 (11) 3、2 加噪信号滤波处理 (12) 第4章总结 (13) 参考文献 (14) 附录 (15)

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0.1时频域分析设计图图0.2加噪滤波分析流程图

数字信号处理课程设计报告-语音信号的采集与处理

数字信号处理课程设计报告课设题目：语音信号的采集与处理学院：专业：班级：姓名：学号：指导教师： 2011 年7月1日

课程设计报告撰写要求 1、页面设置纸张大小设置为纵向A4，页边距设置为：上3.8厘米，下 3.5厘米，左3厘米，右3厘米，页眉设置为3厘米，页脚设置为2.7厘米，文档网络设置为指定行和字符网格，每行34字，每页34行。 2、段落及字体设置除各级标题外，首行缩进2字符；图、表及图题、表题首行不缩进，居中放置；图表不应超出版心范围；行距采用单倍行距。正文中文采用小四号宋体，英文采用新罗马字体（Times New Roman），段前0磅，断后0磅；一级标题采用小二号黑体，段前12磅，段后12磅二级标题采用小三号黑体，段前6磅，段后6磅三级标题采用四号黑体，段前6磅，段后0磅 3、装订要求采用左侧装订，订两钉。

目录一. 课程设计任务 (1) 二. 课程设计原理及设计方案 (2) 三. 课程设计的步骤和结果 (6) 四. 课程设计总结 (39) 五. 设计体会 (40) 六. 参考文献 (41)

一. 课程设计任务 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，时间在1s内，然后在Matlab软件平台下，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。 2、语音信号的频谱分析在Matlab中，可以利用函数fft对信号进行快速傅立叶变换，得到信号的频谱特性，要求学生首先画出语音信号的时域波形，然后对语音信号进行频谱分析。 3、设计数字滤波器和画出其频率响应给出各滤波器的性能指标；给定滤波器的性能指标如下： (1)低通滤波器的性能指标：fb=1000Hz,fc=1200Hz,As=100dB,Ap=1dB. (2)高通滤波器的性能指标：fc=4800Hz,fb=5000Hz,As=100dB,Ap=1dB. (3)带通滤波器的性能指标：fb1=1200Hz, fb2=3000Hz,fc1=1000Hz, fc2=3200Hz,As=100dB,Ap=1dB. 采用窗函数法和双线性变换法设计上面要求的3种滤波器，并画出滤波器的频率响应； 4、用滤波器对信号进行滤波然后用自己设计的滤波器对采集到的信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形及频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化； 5、回放语音信号，分析滤波前后的语音变化； 6、设计系统界面为了使编制的程序操作方便，设计处理系统的用户界面，在所设计的系统界面上可以选择滤波器的类型，输入滤波器的参数、显示滤波器的频率响应，选择信号等。 - 1 -

(完整版)语音信号分析与处理系统设计

语音信号分析与处理系统设计

语音信号分析与处理系统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。 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。本设计针对现在大部分语音处理软件内容繁多、操作不便等问题，采用MATLAB7.0综合运用GUI界面设计、各种函数调用等来实现语音信号的变频、变幅、傅里叶变换及滤波，程序界面简练，操作简便，具有一定的实际应用意义。最后，本文对语音信号处理的进一步发展方向提出了自己的看法。关键字：Matlab；语音信号；傅里叶变换；信号处理；

目录 1 绪论 (1) 1.1课题背景及意义 (1) 1.2国内外研究现状 (1) 1. 3本课题的研究内容和方法 (2) 1.3.1 研究内容 (2) 1.3.2 运行环境 (2) 1.3.3 开发环境 (2) 2 语音信号处理的总体方案 (3) 2.1 系统基本概述 (3) 2.2 系统基本要求 (3) 2.3 系统框架及实现 (3) 2.4系统初步流程图 (4) 3 语音信号处理基本知识 (6) 3.1语音的录入与打开 (6) 3.2采样位数和采样频率 (6) 3.3时域信号的FFT分析 (6) 3.4数字滤波器设计原理 (7) 3.5倒谱的概念 (7) 4 语音信号处理实例分析 (8) 4.1图形用户界面设计 (8) 4.2信号的采集 (8) 4.3语音信号的处理设计 (8) 4.3.1 语音信号的提取 (8) 4.3.2 语音信号的调整 (10)

基于MATLAB的语音信号采集与处理

基于M A T L A B的语音信号采集与处理 This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020

工程设计论文题目：基于MATLAB的语音信号采集与处理姓名：班级：学号：指导老师：一.选题背景 1、实践意义：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于方便有效地提取并表示语音信号所携带的信息。所以理解并掌握语音信号的时域和频域特性是非常重要的。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. 数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数值计算的方法对信号进行采集、抽样、变换、综合、估值与识别等加工处理，借以达到提取信息和便于应用的目的。它在语音、雷达、图像、系统控制、通信、航空航天、生物医学等众多领域都获得了极其广泛的应用。具有灵活、精确、抗干扰强、度快等优点。数字滤波器, 是数字信号处理中及其重要的一部分。随着信息时代和数字技术的发展，受到人们越来越多的重视。数字滤波器可以通过数值运算实现滤波，所以数字滤波器处理精度高、稳定、体积小、重量轻、灵活不存在阻抗匹配问题，可以实现模拟滤波器无法实现的特殊功能。数字滤波器种类很多，根据其实现的网络结构或者其冲激响应函数的时域特性，可分为两种，即有限冲激响应( FIR，Finite Impulse Response)滤波器和无限冲激响应( IIR，Infinite Impulse Response)滤波器。