语音信号处理毕业设计论文
通信工程专业本科毕业论文语音信号去噪——数字滤波器的设计
语音信号去噪 ——数字滤波器的设计摘要：在现代各种通信系统中，由于自然界中的各种各样的复杂噪声不免会掺杂在其中，数字信号处理这门经典学科恰好能够解决这个问题，其中最通用的方法就是利用滤波器来滤除这些杂波噪声，FIR 数字滤波器就是滤波器设计的基本部分。
本论文研究的主要内容就是基于Matlab 软件仿真设计一个数字滤波器，将掺杂在语音信号中的高频噪音消除，在此将分析消除高频噪音前后语音信号的时域及频域特性，对比分析即可验证滤波前后特性差别。
在本课题中，将利用简单的窗函数法来设计FIR 数字滤波器，通过Matlab 仿真说明所设计滤波器的正确性。
仿真说明所设计滤波器的正确性。
通过这次毕业设计，通过这次毕业设计，将会进一步理解语音信号原理分析及滤波处理，为更好的设计滤波器打好基础。
波处理，为更好的设计滤波器打好基础。
关键词：Matlab ；窗函数法；FIR 数字滤波器数字滤波器 Remove noise in the speech signal ————the design of digital filter the design of digital filter Abstract ：In modern communication systems, a variety of complex noise may mix in the nature of sounds. The classic disciplines of the digital signal processing can solve this problem, one of the most common method is to use a filter to filter those clutter noise. FIR digital filter is the basic part part of of of filter filter filter design. design. The The main main main research research research content content content of of of this this this paper paper paper is is is based based based on on on Matlab Matlab Matlab software software software simulation simulation simulation to to design a digital filter, in which to cancel the high frequency noise of the speech signal, then it will eliminate the high high frequency frequency frequency noise noise noise and and and the the the speech speech speech signals signals signals from from from time time time domain domain domain and and and frequency frequency frequency domain domain domain characteristics characteristics characteristics in in in this this analysis analysis before before before and and and after, after, after, and and and analysis analysis analysis the the the differences differences differences test test test the the the filtering filtering filtering characteristics. characteristics. characteristics. In In In this this this issue, issue, issue, using using using a a simple simple window window window function function function method method method to to to design design design a a a FIR FIR FIR digital digital digital filter, filter, filter, Matlab Matlab Matlab simulation simulation simulation shows shows shows the the the correct correct correct of of of the the designed filter. Through the design of this graduation design, we will understand the principle of speech signal analysis and filtering, and lay the foundation for the filter design.Key words: Matlab; window function method; FIR digital filter 作 者指导教师目录1 引言................................................................................................................................................ 31.1 课题研究现状课题研究现状 ....................................................................................................................... 31.2 课题研究目的课题研究目的 ....................................................................................................................... 31.3 课题研究内容课题研究内容 ....................................................................................................................... 31.4 MA TLAB软件设计平台简介 .............................................................................................. 4 2 原始语音信号采集与处理原始语音信号采集与处理 .............................................................................................................. 52.1 课题设计步骤及流程图课题设计步骤及流程图 ...................................................................................................... 52.2 语音信号处理语音信号处理 ....................................................................................................................... 52.2.1 语音信号的采集语音信号的采集 .......................................................................................................... 52.2.2 语音信号的时域频谱分析语音信号的时域频谱分析 .......................................................................................... 62.2.3 语音信号加噪与频谱分析语音信号加噪与频谱分析 .......................................................................................... 8 3 FIR数字滤波器的设计数字滤波器的设计 (10)3.1 数字滤波器基本概念数字滤波器基本概念 (10)3.2 常用窗函数介绍常用窗函数介绍 (10)3.3 FIR数字滤波器概述数字滤波器概述 (10)3.4 FIR滤波器的窗函数设计滤波器的窗函数设计 (11)3.5 滤波器的编程实现滤波器的编程实现 (13)3.6 用滤波器对加噪语音信号进行滤波用滤波器对加噪语音信号进行滤波 (14)3.7 回放语音信号回放语音信号 (16)4 结论 (17)致谢 (18)参考文献 (19)参考文献20世纪60年代中期数字信号处理领域形成的诸多富有实践性的的理论和算法，如快速傅立叶变换（FFT ）以及各种数字滤波器等是语音信号数字处理的各项理论和技术基础。
语音信号处理相关论文[整理版]
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摘要语音信号处理包括语音通信、语音增强、语音合成、语音识别和说话人识别等方面。
只有通过语音信号的数字处理，语音信号的好坏、语音识别率的高低，都取决于语音信号处理的好坏。
因此，语音信号处理是一项非常有意义的研究课程。
语音，即语言的声音，是语言符号系统的载体。
它由人的发音器官发出，负载着一定的语言意义。
语言依靠语音实现它的社会功能。
语言是音义结合的符号系统，语言的声音和语言的意义是紧密联系着的，因此，语言虽是一种声音，但又与一般的声音有着本质的区别．语音是人们交流思想和进行社会活动的最基本手段,因此我们要对语音信号进行处理分析，优化人类通信交流。
本次实训用windows的录音机录制一段自己说的话（语音信号），并画出语音信号的时域波形和频谱图；在MATLAB软件平台下，给语音信号加上噪声，绘出加噪声后的语音信号时域波形和频谱；采用双线性变换法，设计一个滤波器，并画出滤波器的频率响应；用自己设计的滤波器对语音信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形和频谱图，并对滤波前、后的信号进行对比，画出时域波形差，分析语言信号滤波前后的变化。
本次实训是利用MATLAB对语音信号进行时域和频域分析，通过MATLAB对语音进行数字处理。
关键词：语音；噪声；MATLAB；滤波器；信号处理AbstractSpeech signal processing including voice communications, speech enhancement, speech synthesis, speech recognition and speaker recognition and so on. Only through the digital processing of voice signals, voice signals good or bad, high and low speech recognition rate are good or bad depends on the voice signal process .Therefore, the voice signal processing is a very significant research programs.V oice, the voice of the language is the carrier of linguistic sign systems. It is issued by the human vocal organs, load a certain amount of linguistic meaning. Language dependent voice to achieve its social function. Language is the combination of sound and meaning of the symbol system, language, the meaning of the voice and language are closely linked, and therefore, although the language is a voice, but the sound in general is essentially different. V oice that people exchange ideas and conduct the most basic means of social activities, so we have to deal with the speech signal analysis and optimization of human communication exchange.The training record a tape recorder with windows own words (audio signal), and draw the speech signal in time domain waveform and frequency spectrum; In the MATLAB software platform, to the speech signal with noise, drawn after the speech signal plus noise time domain waveform and frequency spectrum; Bilinear transform method, to design a filter, and draw the frequency response filter; Designed to filter their own filtering of the speech signal, draw the filtered signal in time domain waveform and frequency spectrum, and filter before and after the signals are compared to draw difference time-domain waveform analysis language signal changes before and after filtering .The training is the use of MATLAB on the voice signal in time domain and frequency domain analysis, carried out by MATLAB digital processing of speech.Key word:V oice ; Noise; MA TLAB; Filter ;Signal Processing引言语言是人类持有的功能．声音是人类常用的工具，是相互传递信息的最主要的手段。
毕业设计基于DSP的语音信号处理系统设计
毕业设计 [论文]题目：基于DSP的语音信号处理设计系别：电气与电子工程系专业：电子信息工程******学号：*****8151指导教师：***河南城建学院2010年5月23日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。
数字信号处理（Digita lSign alPro cessi ng，简称DSP）是利用计算机或专用处理设备，以数字形式对信号进行采集、变换、滤波、估值、增强、压缩、识别等处理，以得到符合人们需要的信号形式。
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M a tlab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G UI界面设计、各种函数调用等来实现语音信号的变频、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。
关键字：Matlab，语音信号，傅里叶变换，信号处理AbstractSpeech signal proces singis to studythe use of digita l signal proces singtechno logyand knowle dge of the voicesignal voiceproces singof the emergi ng discip lineis the fastes t growin g areasof inform ation scienc e one of the core techno logy. Transm issio n of inform ation throug h the voiceof humani ty's most import ant, most effect ive, most popula r and most conven ientform of exchan ge of inform ation..Digita l signal proces sing(Digita lSign alPro cessi ng, DSP) is the use of comput er or specia l proces singequipm ent, to digita l form of signal acquis ition, transf ormat ion, filter ing, estima tion, enhanc ement, compre ssion, recogn ition proces sing,in orderto get the needsof the people of the signal form.Matlab langua ge is a data analys is and proces singfuncti ons are very powerf ul comput er applic ation softwa re, soundfileswhichcan be transf ormed into discre te data files, then use its powerf ul abilit y to proces s the data matrix operat ions, such as digita l filter ing, Fourie r transf orm, when domain and freque ncy domain analys is, soundplayba ck and a variet y of map render ing, and so on. Its signal proces singand analys is toolki t for voicesignal analys is provid es a very rich featur e functi on, use of thesefuncti ons can be quickand conven ientfeatur es comple te voicesignal proces singand analys is and visual izati on of signal s, makescomput er intera ction more conven ient. Matlab Signal Proces singis one of the import ant areasof applic ation.The design of voice-proces singsoftwa re for most of the conten t are numero us, easy to maneuv er and so on, usingMATLAB7.0 compre hensi ve use GUI interf ace design, variou s functi on callsto voicesignal s such as freque ncy, amplit ude, Fourie r transf orm and filter ing, the progra m interf ace concis e, simple, has some signif icanc e in practi ce.Keywor ds: Matlab， VoiceSignal，Fourie r transf orm，Signal Proces sin1 绪论1.1课题的背景与意义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形式。
语音信号毕业设计论文
1 绪论1.1 综述语音是人类信息活动的重要手段之一，语音不仅是人与人之间进行信息交流的最直接﹑最方便的和最有效的工具。
人机对话意味着计算机应该具有语音输入和语音识别的功能，即计算机具有听觉，能够“听懂”人话，这就是语音识别的功能。
无论，人与人之间，还是人与计算机之间的语音通信，语音信号处理，特别是语音信号处理的理论和技术，都具有特别重要的作用。
数字语音处理包含三个方面内容：语音信号的数字表达方法﹑语音信号的数字处理的各种方法﹑以及数字语音处理理论和技术在各个领域的应用。
这些内容涉及到了数字信号处理﹑计算机科学﹑模式识别﹑语音学﹑生理学等学科，还涉及到通信和电子系统，信号和信息处理系统等具体的应用领域。
对于语音信号，数字处理比模拟处理具有更多优点。
这是因为：第一，数字技术能够完成很多很复杂的信号处理工作；第二，通过语音进行交换的信息，本质上具有离散的性质，因为语音可以看成是语素的组合，这就特别适用于数字处理；第三，数字语音具有更高的可靠性﹑价廉﹑紧凑﹑快速等特点，很容易完成实时处理要求；第四，数字语音具有在强干扰信道中传输的特点，易于和数据一起在通信网中传输，也易于进行加密传输，因此，数字语音也是主要研究方向。
语音信号处理的方法是多种多样的。
和一般的数字与信号的处理相类似，其方法可以是时域的，也可以是频域的，但都应考虑到语音信号本身的特点。
语音信号是时变信号，只是在一个一个短段内才可以看成平稳的，因此，短时处理是处理语音信号的一种基本方法。
在时域内，这就是各种短时处理技术的方法，如短时能量﹑短是平均过零率及短时自相关函数等计算；在频域内，这就是短时傅立叶变换方法。
线性预测技术本质上属于时域分析方法，但结果可以是频域的参数。
数字语音处理有着广泛的应用领域，其中最重要的包括：语音压缩﹑语音合成、语音识别﹑以及语音增强。
这些方面的研究以深入到通信﹑办公自动化﹑远距离控制﹑声控电话拨号﹑计算机语音应答，以及机器人听觉和口语系统等实用的系统中。
语音信号相关的毕业设计
语音信号相关的毕业设计语音信号处理是数字信号处理（DSP）领域中的一个重要分支，它研究的是对语音信号进行分析、合成和识别的技术方法。
在今天的社会中，语音信号处理被广泛应用于通信、语音识别、语音合成、音频信号处理等领域。
与此相关的毕业设计可以是通过应用语音信号处理技术来解决某种具体问题，或者是探索语音信号处理的新方法。
在开始毕业设计之前，首先需要对语音信号做一个基础的了解。
语音信号是由人的声音产生的，它在空气中传播，被麦克风、电话等设备接收并转换成电信号。
语音信号通常包含了丰富的信息，如说话人的性别、年龄、情感等。
而语音信号处理的主要目标是从这些信号中提取出有用的信息。
语音信号处理的基本步骤包括预处理、特征提取、模型训练和信号合成。
预处理阶段主要目的是消除信号中的噪声和失真，以及调整信号的音量和频率范围。
预处理的方法包括滤波、增益控制、消除回声等。
特征提取阶段则是将语音信号转换成一组能够表征其特征的参数。
常见的特征包括短时能量、短时过零率、梅尔频率倒谱系数（MFCC）等。
模型训练阶段则是用已知标记的语音数据来构建模型。
常见的模型包括隐藏马尔可夫模型（HMM）、高斯混合模型（GMM）等。
最后，信号合成阶段则是根据模型参数来合成新的语音信号。
在实际应用中，语音信号处理有许多重要的应用。
其中最常见的应用之一是语音识别。
语音识别是将语音信号转化为文本的过程，可以用于语音助手、智能家居、语音控制等方面。
另一个重要的应用是语音合成，它是根据给定的文本生成语音信号的过程。
语音合成可以用于电话自动应答系统、电子书朗读等场景。
此外，语音信号处理还可以应用于音频信号处理领域，如音乐合成、音频降噪等。
对于语音信号相关的毕业设计，可以根据个人的兴趣和实际需求选择一个具体的项目。
例如，可以设计一个基于深度学习的语音识别系统，通过训练神经网络来实现对不同语音指令的识别。
或者可以设计一个实时的语音合成系统，通过结合语音合成算法和信号处理技术，实现高质量的语音合成效果。
基于MATLAB的语音信号处理研究毕业论文
基于MATLAB的语音信号处理研究毕业论文摘要小波分析理论是一种新兴的信号处理理论,它在时间上和频率上都有很好的局部性,这使得小波分析非常适合于时-频分析,借助时-频局部分析特性,小波分析理论已经成为信号去噪中的一种重要的工具。
利用小波方法去噪,是小波分析应用于实际的重要方面。
小波去噪的关键是如何选择阈值和如何利用阈值来处理小波系数,通过对小波阈值化去噪的原理介绍,运用MATLAB 中的小波工具箱,对一个含噪声信号进行阈值去噪,实例验证理论的实际效果,证实了理论的可靠性。
本文总结了去噪的背景和国内外现状,概括了小波阀值去噪的理论知识,分析了本文算法原理,选取去噪函数和含噪语音信号,通过MATLAB仿真进行了软阀值去噪实验、硬阀值实验和软硬阀值折衷实验,计算SNR值和RMSE值来评价去噪效果,进一步通过实验分析,得出该方法较FFT变换有很大的优势。
关键词:小波变换,滤波,去噪AbstractThe wavelet analysis theory is a new signal processing theory. It has a very good topicality in time and frequency, which makes thewavelet analysis very suitable for the time - frequency analysis. With the time - frequency’s local analysis characteristics, the wavelet analysis theory has become an important tool in the signal de-noising. Using wavelet methods in de-noising, is an important aspect in the applicationof wavelet analysis. The key of wavelet de-noising is how to choose a threshold and how to use thresholds to deal with wavelet coefficients. It confirms the reliability of the theory through the wavelet threshold de-noising principle, the use of the wavelet toolbox in MATLAB, carrying on threshold de-noising for a signal with noise and actual results of the example confirmation theory This paper summarizes the background and abroad of the denoising status, outlines the denoising theory of wavelet threshold, choose the denoising function and the noisy speechsignal,values the principle of the proposed algorithm through MATLAB simulation,through SNRand RMSE to evaluate the denoising effect, compared the advantages with FFT transform.Key Word: Wavelet change , Filtering , Denoising目录摘要 2Abstract II目录 III第一章绪论 11.1课题背景及意义 11.2 去噪的发展历史 11.3 国内外现状和发展趋势 21.4 本文主要研究内容与结构 2 1.5 本章小结 3第二章算法原理 42.1小波去噪基础 42.2 小波去噪原理 42.3 小波去噪步骤 52.4阈值的选取与量化 62.4.1 软阈值和硬阈值 6 2.4.2 阈值的几种形式 6 2.4.3 阀值的选取 72.5去噪效果评价标准 72.6本章小结 8第三章小波去噪的MATLAB实现 9 3.1 小波去噪函数集合 9 3.2 小波去噪函数的选取 9 3.3 含噪语音信号选择 10 3.4 小波去噪验证仿真 10 3.4.1 软阀值去噪和硬阀值去噪 10 3.4.2 软硬阈值折衷去噪 11 第四章小波去噪的MATLAB 仿真对比试验 164.1 傅里叶变换 164.2 实验结果对比 164.3本章小结 17第五章结论与展望 185.1 结论 185.2 展望 18参考文献 19致谢 20第一章绪论1.1课题背景及意义人们在语音通信过程中将不可避免地受到来自周围环境的干扰,例如传输媒介引入的噪声,通信设备内部的电噪声等。
基于MATLAB语音信号处理去噪毕业设计论文
基于MATLAB语音信号处理去噪毕业设计论文语音信号在实际应用中通常不可避免地受到噪音的干扰，这使得语音信号的处理变得困难。
因此，在语音信号处理领域，去噪技术一直是一个热门的研究方向。
本文将介绍一种基于MATLAB的语音信号处理去噪方法的毕业设计论文。
本文的主要内容分为以下几个部分。
首先，介绍语音信号处理的背景和意义。
在现实生活中，由于外界环境和设备的限制，语音信号往往会受到各种噪音的污染，如背景噪音、电磁干扰等。
因此，开发一种有效的语音信号处理去噪方法具有重要的实际意义。
其次，介绍基于MATLAB的语音信号处理去噪方法。
本文将采用小波降噪方法对语音信号进行去噪处理。
首先，对输入的语音信号进行小波变换，将信号转换到小波域。
然后，通过对小波系数进行阈值处理，将噪声系数置零，从而实现去噪效果。
最后，通过逆小波变换将信号转换回时域，并输出去噪后的语音信号。
接下来，介绍实验设计和结果分析。
本文将使用MATLAB软件进行实验设计，并选取一组含有不同噪声干扰的语音信号进行测试。
通过对不同噪声信号进行处理，比较不同参数设置下的去噪效果，评估提出方法的性能。
最后，总结全文并展望未来的研究方向。
通过本次研究，我们可以看到基于MATLAB的语音信号处理去噪方法在去除噪音方面具有较好的效果，并具有很大的应用潜力。
然而，该方法仍然有改进的空间。
未来的研究可以在算法优化、参数选择和应用场景等方面进行深入研究，进一步提高语音信号处理去噪的效果和性能。
总的来说，本文介绍了一种基于MATLAB的语音信号处理去噪方法的毕业设计论文。
通过对实验结果的分析和对未来研究方向的展望，本文为从事语音信号处理领域的研究人员提供了一定的参考和启示。
DSP语音信号处理论文
目录第一章绪论 (1)1.1语音信号处理技术简介 (1)1.2 语音识别系统 (1)1.3 语音识别的关键技术 (2)第二章 MATLAB的GUI设计原理 (4)2.1 MATLAB的GUI设计概述 (4)2.2 语音信号处理工具箱GUI设计步骤 (5)第三章基于MATLAB的语音信号处理GUI设计 (8)2.1 语音信号的短时分析 (8)2.2 分析语音信号的短时谱特性 (9)2.3 语音信号倒谱与复倒谱的分析 (10)2.4 运用自相关方法估计语音信号的声道参数 (11)2.5 基音周期检测 (12)2.6 语音信号增强 (14)2.7 语音信号端点检测 (16)2.8基于MATLAB的语音信号工具箱GUI设计 (17)第四章总结与展望 (18)附录 (19)参考文献 (25)第一章绪论1.1语音信号处理技术简介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。
同时，语言也是人与机器之间进行通信的重要工具，它是一种理想的人机通信方式，因而可为计算机、自动化系统等建立良好的人机交互环境，进一步推动计算机和其他智能机器的应用，提高社会的信息化和自动化程度。
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和涉及面很广的交叉学科。
虽然从事这一领域研究的人员主要来自信号与信息处理及计算机应用等学科，但是它与语音学、语言学、声学、认知科学、生理学、心理学等许多学科也有非常密切的联系。
20世纪60年代中期形成的一系列数字信号处理的理论和算法，如数字滤波器、快速傅立叶变换（FFT）等是语音信号数字处理的理论和技术基础。
随着信息科学技术的飞速发展，语音信号处理取得了重大的进展：进入70年代之后，提出了用于语音信号的信息压缩和特征提取的线性预测技术（LPC），并已成为语音信号处理最强有力的工具，广泛应用于语音信号的分析、合成及各个应用领域，以及用于输入语音与参考样本之间时间匹配的动态规划方法；80年代初一种新的基于聚类分析的高效数据压缩技术—矢量量化（VQ）应用于语音信号处理中；而用隐马尔可夫模型（HMM）描述语音信号过程的产生是80年代语音信号处理技术的重大发展，目前HMM已构成了现代语音识别研究的重要基石。
毕业设计(论文)-基于盲源分离技术的语音信号噪声分析与处理
目录摘要 ............................................................................................................................. I II ABSTRACT ................................................................................................................. I V 第一章语音信号及噪声概述................................................................................. - 1 - 1.1 语音信号的概述 ............................................................................................... - 1 -1.1.1 语音特性分析................................................................................. - 1 -1.1.2 语音信号的基本特征..................................................................... - 2 -语音噪声特性分析..................................................................................... - 3 -1.2.1 信噪比(Signal Noise Ratio，SNR) ................................................ - 3 -1.2.2 信干比(signal-to-Interference Ratio，SIR) ................................... - 4 - 第二章盲信号处理................................................................................................. - 5 - 盲信号处理的概述 .................................................................................................. - 5 -2.1.1 盲信号处理的基本概念................................................................. - 5 -2.1.2 盲信号处理的方法和分类............................................................... - 5 -2.1.3 盲信号处理技术的研究应用........................................................... - 6 -2.2 盲源分离法.......................................................................................... - 7 -2.2.1 盲源分离技术................................................................................... - 7 -2.2.2 盲分离算法实现............................................................................... - 7 -2.2.3 盲源分离技术的研究发展和应用................................................... - 8 - 2.3 独立成分分析 ................................................................................................... - 9 -2.3.1 独立成分分析的定义....................................................................... - 9 -2.3.2 ICA的基本原理.............................................................................. - 10 - 2.3.3 本文对ICA的研究目的及实现.................................................................. - 12 - 第三章盲语音信号分离的实现及抑噪分析....................................................... - 15 - 3.1 盲语音信号分离的实现 ................................................................................. - 15 -3.1.1 盲信号分离的三种算法................................................................. - 15 -3.1.2 不同算法的分离性能比较............................................................. - 17 - 3.2 抑制噪声的算法仿真及结果分析 ............................................................... - 17 -3.2.1 抑噪算法仿真实现......................................................................... - 17 -分离结果分析........................................................................................... - 20 -3.2.2 不同算法的分离性能比较............................................................. - 28 - 第四章结论与展望............................................................................................... - 34 - 致谢................................................................................................................. - 36 - 参考文献................................................................................................................. - 37 - 附录................................................................................................................. - 38 -基于盲源分离技术的语音信号噪声分析与处理摘要语音信号盲分离处理的含义是指利用BSS技术对麦克风检测到的一段语音信号进行处理。
DSP语音信号处理论文
目录第一章绪论 (1)1.1语音信号处理技术简介 (1)1.2 语音识别系统 (1)1.3 语音识别的关键技术 (2)第二章 MATLAB的GUI设计原理 (4)2.1 MATLAB的GUI设计概述 (4)2.2 语音信号处理工具箱GUI设计步骤 (5)第三章基于MATLAB的语音信号处理GUI设计 (8)2.1 语音信号的短时分析 (8)2.2 分析语音信号的短时谱特性 (9)2.3 语音信号倒谱与复倒谱的分析 (10)2.4 运用自相关方法估计语音信号的声道参数 (11)2.5 基音周期检测 (12)2.6 语音信号增强 (14)2.7 语音信号端点检测 (16)2.8基于MATLAB的语音信号工具箱GUI设计 (17)第四章总结与展望 (18)附录 (19)参考文献 (25)第一章绪论1.1语音信号处理技术简介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。
同时，语言也是人与机器之间进行通信的重要工具，它是一种理想的人机通信方式，因而可为计算机、自动化系统等建立良好的人机交互环境，进一步推动计算机和其他智能机器的应用，提高社会的信息化和自动化程度。
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和涉及面很广的交叉学科。
虽然从事这一领域研究的人员主要来自信号与信息处理及计算机应用等学科，但是它与语音学、语言学、声学、认知科学、生理学、心理学等许多学科也有非常密切的联系。
20世纪60年代中期形成的一系列数字信号处理的理论和算法，如数字滤波器、快速傅立叶变换（FFT）等是语音信号数字处理的理论和技术基础。
随着信息科学技术的飞速发展，语音信号处理取得了重大的进展：进入70年代之后，提出了用于语音信号的信息压缩和特征提取的线性预测技术（LPC），并已成为语音信号处理最强有力的工具，广泛应用于语音信号的分析、合成及各个应用领域，以及用于输入语音与参考样本之间时间匹配的动态规划方法；80年代初一种新的基于聚类分析的高效数据压缩技术—矢量量化（VQ）应用于语音信号处理中；而用隐马尔可夫模型（HMM）描述语音信号过程的产生是80年代语音信号处理技术的重大发展，目前HMM已构成了现代语音识别研究的重要基石。
基于MATLAB的语音信号滤波处理毕业设计(论文)
学号14112220266毕业设计(论文)题目: 基于MATLAB的语音信号滤波处理作者夏杰届别2015届院别信息与通信工程学院专业电子信息工程指导教师罗朝明职称副教授完成时间2015年5月17日摘要随着计算机和信息科学的飞速发展，信号处理逐渐发展成为一门独立的学科，成为信息科学的重要组成部分，在语音处理、雷达、图像处理、通信、生物医学工程等众多领域中得到广泛应应用。
本论文研究了滤波器的设计，并通过设计好的滤波器语来分析语音信号。
在计算机中录入一段语音信号，通过MATLAB对语音信号进行时频变换和分析；再通过MATLAB构造一定频率的噪音信号，再将两个信号进行合成；然后设计不同类型的数字滤波器对其噪音进行滤波处理。
关键词：MATLAB；语音信号；滤波器；仿真；AbstractWith the rapid development of computers and information science, signal processing is becoming an independent discipline, and playing an important part in information science. It has been widely applied in speech processing, radar, image processing, communication, bio-medical engineering and many other fields.This paper has studied the filter design, and it analyses the voice signal through the designed filter. After recording a voice signal in the computer, then doing the time-frequency transformation and analyses for the voice signal through MATLAB. We construct a fixed-frequency signal, and synthesis the two signals, and it deals with filter processing on the speech signal with noise, and analyses the signals in the time domain and frequency domain.Keyword: Matlab；V oice signal；Filter；Simulation；目录摘要 (I)Abstract (II)第一章绪论 (1)1.1 语音信号滤波处理的简介 (1)1.2 数字滤波器的概念 (1)1.3 MATLAB软件的介绍 (2)1.4 论文各章节的安排 (3)第二章语音信号的频谱分析 (5)2.1 快速傅里叶算法的原理 (5)2.2语音信号的采集及频谱分析 (10)2.3语音信号的加噪处理及频谱分析 (12)第三章数字滤波器的设计 (15)3.1数字滤波器的设计原理 (15)3.2 用窗函数法设计FIR数字滤波器 (17)3.3 用双线性法设计IIR数字滤波器 (21)第四章语音信号的滤波 (24)4.1 语音信号的滤波测试 (24)4.2加噪语音信号的滤波处理 (27)第五章总结和展望 (29)5.1 课题总结 (29)5.2课题展望 (29)参考文献 (30)致谢 (31)第一章绪论1.1语音信号滤波处理的简介语音信号的基本组成单位是“音素”。
语音信号的采集与处理毕业论文
语音信号的采集与处理毕业论文目录前言 (1)第一章绪论 (2)第一节研究背景和意义 (2)第二节研究现状 (2)第三节发展方向 (4)第四节本章小结 (5)第二章系统方案设计 (6)第一节系统性能指标 (6)第二节方案设计 (6)第三节本章小结 (8)第三章系统硬件设计 (9)第一节系统总体结构框图 (9)一、系统结构总框图 (9)二、功能模块设计 (10)第二节处理器模块 (11)一、51单片机 (11)二、SPCE061A芯片 (12)三、电源模块 (17)四、键盘电路 (18)第三节语音采集模块 (18)第四节语音处理芯片 (19)第五节显示模块 (22)第六节控制模块 (24)第七节本章小结 (25)第四章系统软件设计 (26)第一节系统软件结构 (26)第二节主程序流程图 (26)第三节ISD1730语音采集 (27)第四节凌阳单片机语音处理 (30)一、凌阳音频压缩编码 (30)二、语音播报流程图 (31)第五节LCD显示子程序 (33)第六节本章小结 (36)第五章系统测试 (37)第一节仿真测试 (37)第二节硬件测试 (37)第三节系统测试 (38)第四节本章小结 (38)结论........................................................ 错误!未定义书签。
致谢........................................................ 错误!未定义书签。
参考文献 (39)附录 (39)一、英文原文 (40)二、英文翻译 (46)三、工程设计图纸 (50)A方案51单片机 (50)B方案：凌阳61单片机 (51)四、源程序 (52)五、其他 (62)部分仿真截图 (62)前言语音识别技术已经发展成为涉及声学、语言学、数字信号处理、统计模式识别等多学科技术的一项综合性技术。
经过数十年的发展，语音识别技术已经经历了从特定人、小词汇量、孤立词的语音识别到非特定人、大词汇量、自然语音识别的发展过程，取得了辉煌的成就。
毕业设计122广西工学院语音信号的处理与滤波论文
语音信号的处理与滤波摘要:本文介绍了一种基于语音信号的处理及滤波器的设计和实现，为帮助学生理解与掌握课程中的基本概念、基本原理、基本分析方法，提出了用Matlab 进行数字信号处理课程设计的思路，并阐述了课程设计的具体方法、步骤和内容。
综合运用本课程的理论知识进行频谱分析以及滤波器设计，通过理论推导得出相应结论，并利用MATLAB 或者ＤＳＰ开发系统作为工具进行实现，从而复习巩固课堂所学的理论知识，提高对所学知识的综合应用能力，并从实践上初步实现对数字信号的处理。
此外，系统实现了对语音信号处理的整体过程，并将采集到的数据传输到基于Matlab-GUI 界面设计的滤波器系统中进行分析、处理、频谱分析、显示和储存。
关键字: 语音信号；MATLAB ；信号分析；FIR ；IIR ；图形用户界面（GUI ）一、开发工具说明MATLAB 是MathWorks 公司于1982年推出的一套高性能的数值计算和可视化数学软件，被誉为“巨人肩上的工具”。
MATLAB 的含义是矩阵实验室（MATRIX LABORATORY ）。
经过十几年的完善和扩充，它已发展成为线性代数课程的标准工具。
在美国，MATLAB 是大学生和研究生必修的课程之一。
美国许多大学的实验室都安装有MATLAB ，供学习和研究之用。
它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体，构成了一个方便的、界面友好的用户环境。
在这个环境下，对所要求解的问题，用户只需要简单地列出数学表达式，其结果便以数值或图形方式显示出来。
MATLAB 中包括被称作工具箱（TOOLBOX ）的各类应用问题的求解工具。
它可用来求解各类学科的问题，包括信号处理、图像处理、控制系统辨识、神经网络等。
随着MATLAB 版本的不断升级，其所含的工具箱的功能也越来越丰富，因此应用范围也越来越广泛，成为涉及数值分析的各类设计不可或缺的工具。
近年来，随着MATLAB 和SIMULINK 及其相关工具箱的不断晚上和发展，它们已经成为专家学者和工程技术人员不可缺少的助手。
语音信号论文
CHENGNAN COLLEGE OF CUST语音信号论文题目：语音信号处理学生姓名：罗敏学号：200784250142班级: 258410701专业：电子信息工程所在院(系): 城南学院指导教师：贺科学2010 年12月摘要介绍一种基于TMS320VC5509数字信号处理器(Digital Sign al Processor，简称DSP)的语音采集与回放系统的总体方案和软硬件设计。
文中重点介绍了DSP与音频编解码芯片的接口设计方法以及如何实现音频信号的采集和回放。
关键词：TMS320VC5509；TLV320AIC23；I2C；McBSP；音频采集与回放目录摘要 (2)一、系统总体方案 (4)二、系统硬件电路设计 (5)1.C5509与音频编解码器的接口设计 (5)2.C5509与AIC23的控制接口设计 (6)3.C5509与AIC23的数字音频接口设计 (8)三、系统的存储器扩展 (9)四、C5509的电源与时钟电路设计 (10)五、系统的软件设计 (11)六、总结 (13)参考文献 (14)一、系统总体方案系统框图如图1所示，音源(如麦克风)发出的音频信号经音频处理器的A／D部分转换为数字信号后进人DSP，完成数据的采集工作，由系统的模式识别部分决定对采集的数据进行何种处理(如滤波等)，处理后的信号再通过音频编解码器的D／A部分还原为模拟的声音信号送往扬声器输出。
二、系统硬件电路设计系统的核心芯片选用，rI公司的TMS320VC5509。
TMS320VC5509(以下简称C5509)是，rI推出的高性能的定点DSP，是，rI公司55xx系列的代表之一，最高可以运行在144MHz的主频，它是基于TMS320C55xDSP 的核，因而具有高效且低功耗的特点，非常适合便携设备使用。
C5509采用统一编址的方式来划分存贮空间，程序与数据总线均能对其访问，从而使C5509便于大量数据的处理与程序的优化。
武汉理工大学—硕士论文-基于ARM的语音信号处理
目录内容摘要 (1)关键词 (1)Abstract (1)Key Words (1)第1章绪论 (2)1．1 背景及研究意义 (2)1．2 国内外研究状况 (3)1．3 课题结构介绍 (5)第2章语音信号基础理论 (6)2．1 语音数字处理基础 (6)2．2 语音信号线性预测理论 (11)2．3 语音编码 (12)第3章混合编码-码激励线性预测设计 (18)3．1 码激励线性模型 (18)3．2 码激励编码算法概述 (19)3．3 线性预测多种技术 (20)3．4 矢量量化 (21)3．5 感知加权滤波 (23)3. 6 线性预测设计 (23)第4章语音信号在ARM平台实现 (29)4．1 ARM基础 (29)4．2 基于ARM语音处理系统功能和构成 (30)4．3 代码设计浮点转定点 (34)4．4 语音编解码系统在ARM平台实现 (37)第5章总结与展望 (41)附录 (42)参考文献 (44)致谢 (46)内容摘要：本文在ARM嵌入式平台上实现码激励线性预测编解码语音信号处理。
论文首先叙述语音信号处理和线性预测编码基础知识，随后把重点放在应用广泛的码激励线性预测(CELP)编码上和语音编码在ARM平台上实现。
在此基础上系统地阐述了码激励线性预测的相关理论、模型及其实现编解码关键算法。
结合CELP编码算法理论模型。
在PC(Personal Computer)机上独立开发了CELP源代码。
对CELP关键技术实现，详细进行了阐述，并给出了相应实现子程序。
并且深入学习了嵌入式处理器ARM编程知识。
尝试把PC机上开发的CELP浮点代码转换定点代码，移植到ARM平台上，在ARM嵌入式平台上实现CELP编解码语音信号处理。
关键词：码激励线性预测语音信号处理 ARMAbstract:In this thesis，Code—Excited Linear Prediction code system，based on ARM，is tried to implement．The major work of thesis is as follows．At the beginning of the thesis，speech processing and linear prediction coding(LPC)is described．The key parts of this thesis address the implementation of code—excited 1inear prediction code．At the same time，some important algorithms and CELP(code—excited linear prediction)models of speech signals are expatiated in detail．Not only is float—point codes programmed for CELP model，used C language on the PC(PersonalComputer)platform，but also the ARM programming is studied，and floating-point of PC is tried to convert into fixed-point on ARM platform to implement the code-excited linear prediction code system based on ARM．Key Words:CELP signal-processing ARM第1章绪论1．1 背景及研究意义语言是人类交流信息最直接、最自然、最有效的基本手段。
基于matlab语音信号处理毕业设计
2.2
2.2.1
若滤波器的输入、输出都是离散时间信号，那么该滤波器的单位冲激响应h(n)也必然是离散的，这种滤波器称为数字滤波器（DF）。数字滤波器实质上是一种运算过程——用来描述离散系统输入与输出关系的差分方程的计算或卷积计算。数字滤波器的实质是用一有限精度算法实现的离散时间线性时不变系统，以完成对信号进行滤波处理的过程。它是数字信号处理的一个重要分支，具有稳定性好、精度高、灵活性强、体积小、质量轻等诸多优点。
Key words:speech signal;Frequency characteristics;Temporal haracteristics;Filter
基于MATLAB 的语音信号处理
1 引 言
1.1
语言是我们人类所特有的功能，它是传承和记载人类几千年文明史，没有语言就没有我们今天人类的文明。语音是语言最基本的表现形式，是相互传递信息最重要的手段，是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息的形式。
2 基 本 原 理
2.1
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。
2.2.2
数字滤波器根据不同的分类标准可以将滤波器分成不同的类别。
（1）根据单位冲激响应h(n)的时间特性分类
无限冲激响应（IIR）数字滤波器
基于MATLAB的有噪声语音信号处理毕设
大学本科毕业设计论文基于MATLAB的有噪声语音信号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、简单易学、编程效率高,深受广大科技工作者的欢迎。
特别是Matlab还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。
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AbstractFilter 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, easy to learn, programming efficiency, which was welcomed by the majority of scientists. Matlab also has a particular signal analysis toolbox, it need not have strong programming skills can be easily signal analysis, processing and design. Using MATLAB Signal Processing Toolbox can quickly and efficiently design a variety of digital filters. 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 window function 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. Through the simulation of the designed filter and the frequency analysis shows that using Matlab Signal Processing Toolbox can quickly and easily design digital filters FIR and IIR, the process is simple and convenient, the results of the performance indicators to meet the specified requirements.Keywords：digital filter; MATLAB; Chebyshev; Butterworth;Window function method; bilinear transformation目录1．绪论 (1)1.1研究的目的和意义 (2)1.2 国内同行研究现状 (2)1.3本课题的研究内容 (4)2.原始语音信号采集与处理 (5)2.1 Matlab简单介绍 (5)2.2 语音信号的采样理论依据 (6)2.3语音信号的采集 (7)2.4程序流程图 (7)2.5语音信号的时频分析 (8)2.6 语音信号加噪与频谱分析 (9)2.7 本章小结 (11)3设计数字滤波器 (12)3.1 数字滤波器设计的基本思路 (12)3.2 模拟滤波器概述 (12)3.3 IIR数字滤波器概述 (12)3.4 FIR数字滤波器概述 (13)3.5 FIR数字滤波器和IIR数字滤波器比较 (13)3.6 低通，高通及带通滤波器 (14)3.7 设计FIR滤波器 (14)3.8 设计IIR滤波器 (15)3.9 双线性变换法和窗函数法 (15)3.10 本章小结 (18)4 进行滤波，比较滤波前后语音信号的波形及频谱 (19)4.1验证所设计的滤波器 (19)4.2滤波 (21)4.3本章小结 (23)5.GUI界面 (24)5.1系统界面设计工具—GUI概述 (24)5.2创建GUI界面 (24)5.3创建开关按钮 (25)5.4保存和修改fig文件 (26)5.5编写M文件 (28)5.6本章小结 (33)总结 (34)致谢 (35)参考文献 (36)附录 (38)附录（I）设计FIR和IIR数字滤波器 (38)附录（II）比较滤波前后语音信号的波形及频谱 (46)1．绪论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。
基于MATLAB语音信号处理去噪毕业设计论文
在Matlab平台上实现对语音信号的去噪研究和仿真作者姓名：王青天专业班级：电子1班指导教师：钟晓玲摘要语音信号在数字信号处理中占有极其重要的地位，因此选择通过对语音信号的研究来巩固和掌握数字信号处理的基本能力十分具有代表性。
对数字信号处理离不开滤波器，因此滤波器的设计在信号处理中占有极其重要的地位。
而MATLAB软件工具箱提供了对各种数字滤波器的设计。
本论文“在MATLAB平台上实现对语音信号的去噪研究与仿真”综合运用了数字信号处理的各种基本知识，进而对不带噪语音信号进行谱分析以及带噪语音信号进行谱分析和滤波处理。
通过理论推导得出相应的结论，再通过利用MATLAB作为编程工具来进行计算机实现比价已验证推导出来的结论。
在设计过程中，通过设计FIR数字滤波器和IIR数字滤波器来完成滤波处理。
在设计过程中，运用了MATLAB对整个设计中的图形的绘制和一些数据的计算以及仿真。
关键字滤波器；MATLAB；仿真；滤波Speech signle denoising and simulation inMATLAB platformABSTRACTDigital signal processing can not be separated from the filter,the filter design occupies an extremely important role in signal processing.The MATLAB software toolbox provides a variety of digital filter design.The subject of the use of basic knowledge of digital signal processing,speech signal and the noisy speech signal specctral snalysis and filtering,By the theoretical derivation of the corresponding conclusions,then to the computer through the use of MATLAB as a programming tool To achieve parity to verify the conclusions derived.In the design process,using the windoow function design FIR digital filter,IIR digital filter using cut design than Chebyshev,Butterworth and bilinear variation method.In the design process,the use of computer and simulation of MATLAB the entire design,graphics rendering,and some date.Key words filter；MATLAB；simulation；filtering目录摘要 (I)ABSTRACT (II)第1章前言 (1)1.1研究的意义 (1)1.2国内外研究现状 (1)1.3研究的内容 (2)第2章语音信号去噪方法的研究 (4)2.2去噪的原理 (4)2.2.1采样定理 (4)2.2.2采样频率 (5)2.2去噪的方法 (5)FIR滤波器基本结构： (7)IIR数字滤波器的设计 (8)第3章滤波器的设计及实现 (10)3.1数字滤波器设计的基本原理 (10)3.3IIR数字滤波器的设计及实现 (13)第四章去噪及仿真的研究 (16)4.1语音文件在MATLAB平台上的录入与打开 (16)4.2原始语音信号频谱分析及仿真 (16)4.3加噪语音信号频谱分析及仿真 (20)(1)正弦波信号加入原始语音信号 (20)4.4去噪及仿真 (23)4.5结合去噪后的频谱图对比两种方式滤波的优缺点 (25)总结 (27)致谢 (28)参考文献 (29)第1章前言1.1研究的意义语音是语言的声学表现，是人类交流信息最自然、最有效、最方便的手段。
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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。
本设计采用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、傅里叶变换及滤波，程序界面简练，操作简便。
关键字：Matlab；语音信号；傅里叶变换；信号处理AbstractSpeech signal processing is to study the use of digital signal processing technology and knowledge of the voice signal voice processing of the emerging discipline is the fastest growing areas of information science one of the core technology. Transmission of information through the voice of humanity's most important, most effective, most popular and most convenient form of exchange of information..Matlab language is a data analysis and processing functions are very powerful computer application software, sound files which can be transformed into discrete data files, then use its powerful ability to process the data matrix operations, such as digital filtering, Fourier transform, when domain and frequency domain analysis, sound playback and a variety of map rendering, and so on. Its signal processing and analysis toolkit for voice signal analysis provides a very rich feature function, use of these functions can be quick and convenient features complete voice signal processing and analysis and visualization of signals, makes computer interaction more convenient .The design of voice-processing software for most of the content are numerous, easy to maneuver and so on, using MATLAB7.0 comprehensive use GUI interface design, various function calls to voice signals such as frequency, amplitude, Fourier transform and filtering, the program interface concise, simple, has some significance in practice.Keywords: Matlab；V oice Signal；Fourier transform；Signal Processing目录绪论 (1)1 系统的方案分析与总体设计 (4)1.1设计目标 (4)1.2总体设计 (4)1.2.1 matlab简介 (4)1.2.2 图形用户界面设计 (5)1.2.3 总体设计方案 (5)2 语音信号处理的基本知识 (8)2.1语音信号的采样 (8)2.2语音信号的分析 (10)2.3数字滤波器 (11)2.3.1 IIR数字滤波器 (11)2.3.2 FIR数字滤波器 (12)2.3.3 数字滤波的优缺点分析 (13)3语音信号处理的实例分析 (14)3.1语音信号的录入 (17)3.2语音信号的提取 (17)3.3语音信号的调整 (19)3.3.1 语音信号的频率调整 (19)3.3.2 语音信号的幅度调整 (19)3.4语音信号的滤波 (21)3.4.1 语音信号的低通滤波 (21)3.4.2 语音信号的高通滤波 (22)3.4.3 语音信号的带通滤波 (23)3.4.4 语音信号的带阻滤波 (25)3.5语音信号的输出 (26)结论 (27)致谢 (28)参考文献 (29)附录A 英文原文 (30)附录B 汉语翻译 (45)附录C 源程序 (56)绪论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形式。
语言是人类持有的功能。
声音是人类常用的工具，是相互传递信息的最主要的手段。
因此，语音信号是人们思想疏通和感情交流最主要的途径。
并且，由于语言和语音与人的智力活动密切相关，与社会文化和进步紧密相连，所以它具有最大的信息容量和最高的智能水平。
现在，人类已开始进入了信息化时代，用现代手段研究语音信号，使人们能更加有效地产生、传输、存储、获取和应用语音信息，这对于促进社会的发展具有十分重要的意义。
语音信号的采集与分析,从理论的研究到产品的开发已经走过了几十个春秋并且取得了长远的进步。
它正在与工业生产部门的语声控制，电话、电信系统的自动拨号、辅助控制与查询以及医疗卫生和福利事业的生活支援系统等各种实际应用领域相接轨，并且有望成为下一代操作系统和应用程序的用户界面。
可见，语音信号采集与分析的研究将是一项极具市场价值和挑战性的工作。
我们今天进行这一领域的研究与开拓就是要让语音信号处理技术走入人们的日常生活当中，并不断朝更高目标而努力。
语音信号采集与分析之所以能够那样长期地、深深地吸引广大科学工作者去不断地对其进行研究和探讨，除了它的实用性之外，另一个重要原因是，它始终与当时信息科学中最活跃的前沿学科保持密切的联系，并且一起发展。
语音信号采集与分析是以语音语言学和数字信号处理为基础而形成的一门涉及面很广的综合性学科，与心理、生理学、计算机科学、通信与信息科学以及模式识别和人工智能等学科都有着非常密切的关系。
对语音信号采集与分析的研究一直是数字信号处理技术发展的重要推动力量。
因为许多处理的新方法的提出，首先是在语音信号处理中获得成功，然后再推广到其他领域。
语音信号的采集与分析作为一个重要的研究领域，已经有很长的研究历史。
但是它的快速发展可以说是从1940年前后Dudley的声码器(vocoder)和potter 等人的可见语音（Visible Speech)开始的。
1952年贝尔(Bell)实验室的Davis 等人首次研制成功能识别十个英语数字的实验装置。
1956年Olson和Belar等人采用8个带通滤波器组提取频谱参数作为语音的特征，研制成功一台简单的语音打字机。
20世纪60年代初由于Faut和Steven的努力，奠定了语音生成理论的基础，在此基础上语音合成的研究得到了扎实的进展。
20世纪60年代中期形成的一系列数字信号处理方法和技术，如数字滤波器、快速博里叶变换(FFT)等成为语音信号数字处理的理论和技术基础。
在方法上，随着电子计算机的发展，以往的以硬件为中心的研究逐渐转化为以软件为主的处理研究。
然而，在语音识别领域内，初期有几种语音打字机的研究也很活跃，但后来已全部停了下来，这说明了当时人们对话音识别难度的认识得到了加深。
所以1969年美国贝尔研究所的Pierce感叹地说“语音识别向何处去?”。
到了1970年，好似反驳Pierce的批评，单词识别装置开始了实用化阶段，其后实用化的进程进一步高涨，实用机的生产销售也上了轨道。
此外社会上所宣传的声纹(Voice Print)识别，即说话人识别的研究也扎扎实实地开展起来，并很快达到了实用化的阶段。
到了1971年，以美国ARPA(American Research Projects Agency)为主导的“语音理解系统”的研究计划也开始起步。
这个研究计划不仅在美国园内，而且对世界各国都产生了很大的影响，它促进了连续语音识别研究的兴起。
历时五年的庞大的ARPA研究计划，虽然在语音理解、语言统计模型等方面的研究积累了一些经验，取得了许多成果，但没能达到巨大投资应得的成果，在1976年停了下来，进入了深刻的反省阶段。
但是，在整个20世纪70年代还是有几项研究成果对语音信号处理技术的进步和发展产生了重大的影响。
这就是20世纪70年代初由板仓(Itakura)提出的动态时间规整(DTW)技术，使语音识别研究在匹配算法方面开辟了新思路；20世纪70年代中期线性预测技术(LPC)被用于语音信号处理，此后隐马尔可夫模型法(HNMM)也获得初步成功，该技术后来在语音信号处理的多个方面获得巨大成功；20世纪70年代未，Linda、Buzo、Gray和Markel等人首次解决了矢量量化(VQ)码书生成的方法，并首先将矢量量化技术用于语音编码获得成功。
从此矢量量化技术不仅在语音识别、语音编码和说话人识别等方面发挥了重要作用，而且很快推广到其他许多领域。
因此，20世纪80年代开始出现的语音信号处理技术产品化的热潮，与上述语音信号处理新技术的推动作用是分不开的。
20世纪80年代，由于矢量量化、隐马尔可夫模型和人工神经网络(ANN)等相继被应用于语音信号处理，并经过不断改进与完善，使得语音信号处理技术产生了突破性的进展。
其中，隐马尔可夫模型作为语音信号的一种统计模型，在语音信号处理的各个领域中获得了广泛的应用。
其理论基础是1970年前后，由Baum 等人建立起来的，随后，由美国卡内基梅隆大学(CMU)的Baker和美国IBM公司的Jelinek等人将其应用到语音识别中。