音频信号分析与处理

音频信号分析与处理
音频信号分析与处理

实验三音频信号的分析与处理1

一、实验目的

1.掌握音频信号的采集以及运用Matlab软件实现音频回放的方

法;

2.掌握运用Matlab实现对音频信号的时域、频谱分析方法;

3.掌握运用Matlab设计RC滤波系统的方法;

4.掌握运用Matlab实现对加干扰后的音频信号的进行滤波处理

的方法;

5.锻炼学生运用所学知识独立分析问题解决问题的能力,培养学

生创新能力。

二、实验性质

设计性实验

三、实验任务

1.音频信号的采集

音频信号的采集可以通过Windows自带的录音机也可以用专用的录制软件录制一段音频信号(尽量保证无噪音、干扰小),也可以直接复制一段音频信号,但必须保证音频信号保存为.wav的文件。

2.音频信号的时域、频域分析

运用Matlab软件实现对音频信号的打开操作、时域分析和频域分析,并画出相应的图形(要求图形有标题),并打印在实验报告中(注意:把打印好的图形剪裁下来,粘贴到实验报告纸上)。

3.引入干扰信号

在原有的音频信号上,叠加一个频率为100KHz的正弦波干扰信号(幅度自定,可根据音频信号的情况而定)。

4.滤波系统的设计

运用Matlab实现RC滤波系统,要求加入干扰的音频信号经过RC滤波系统后,能够滤除100KHz的干扰信号,同时保留原有的音频信号,要求绘制出RC滤波系统的冲激响应波形,并分析其频谱。

% 音频信号分析与处理

%% 打开和读取音频文件

clear all; % 清除工作区缓存

[y, Fs] = audioread('jyly.wav'); % 读取音频文件

VoiceWav = y(300000 : 400000, 1); % 截取音频中的一段波形

clear y; % 清除缓存

hAudio = audioplayer(VoiceWav, Fs); % 将音频文件载入audioplayer SampleRate = get(hAudio, 'SampleRate'); % 获取音频文件的采样率KHz

T = 1/SampleRate; % 计算每个点的时间,即采样周期SampLen = size(VoiceWav,1); % 单声道采样长度

%% 绘制时域分析图

hFig1 = figure('Units', 'normalized', 'Position', [0 0.05 0.49 0.85]);

t = T: T: (SampLen* T);

subplot(2, 1, 1); % 绘制音频波形

plot(t, VoiceWav); % 绘制波形

title('音频时域波形图'); axis([0, 2.3, -0.5, 0.5]);

xlabel('时间(s)'); ylabel('幅值(V)'); % 显示标题

%% 傅里叶变换

subplot(2, 1, 2); % 绘制波形

myfft(VoiceWav, SampleRate, 'plot'); % 傅里叶变换

title('单声道频谱振幅'); % 显示标题

xlabel('Frequency (Hz)');

ylabel('|Y(f)|');

play(hAudio); % 播放添加噪声前的声音

pause(3);

%% 引入100KHz的噪声干扰

t = (0: SampLen-1)* T;

noise = sin(2 * pi * 10000 * t); % 噪声频率100Khz,幅值-1V到+1V

hFig2 = figure('Units', 'normalized', 'Position', [0.5 0.05 0.5 0.85]);

subplot(2, 1, 1); % 绘制波形

plot(t(1: 1000), noise(1: 1000));

title('100KHz噪声信号'); % 显示标题

noiseVoice = VoiceWav+ noise'; % 将噪声加到声音里面

hAudio = audioplayer(noiseVoice, Fs); % 将音频文件载入audioplayer

subplot(2, 1, 2); % 绘制波形

[fftNoiseVoice, f] = myfft(noiseVoice, SampleRate, 'plot');

title('音乐和噪声频谱'); % 显示标题

play(hAudio); % 播放添加噪声后的声音

pause(3);

%% 设计RC滤波系统(二阶有源低通滤波器)

w = f;

Wc = 3000; % wc = 1/(RC),特征角频率

A0 = 1; % A0 = AVF < 3

Q = 1/(3 - A0); % 品质因素

H = A0* Wc^2 ./ ((j*w).^2 + Wc/Q * (j*w) + Wc^2); %二阶有源低通滤波器公式

hFig3 = figure('Units', 'normalized', 'Position', [0 0.05 0.49 0.85]);

subplot(2, 1, 1); % 绘制波形

plot(w, H); % 显示标题

title('二阶有源低通滤波器');xlabel('频率');ylabel('w/Wc');

AfterFilter = fftNoiseVoice .* H'; % 滤波

% AfterFilter = fftNoiseVoice;

%% 傅里叶逆变换

subplot(2, 1, 2); % 绘制波形

NFFT = 2^nextpow2(SampLen); % 根据采样求傅里叶变换的点

f = SampleRate/2 * linspace(0,1,NFFT/2+1); % 计算频率显示范围

plot(f, 2*abs(AfterFilter(1:NFFT/2+1))); % 绘制频域分析图

title('滤波以后的频谱');xlabel('频率');ylabel('w/Wc');

clear Y H;

FilterVoice = fftshift(ifft(AfterFilter)); % 傅里叶逆变换

FilterVoice = fftshift(FilterVoice);

FilterVoice = ((FilterVoice - max(max(FilterVoice)))/( max(max(FilterVoice)) ... - min(min(FilterVoice)) )) + 0.5; % 归一化

clear AfterFilter w; % 清除缓存

hFig4 = figure('Units', 'normalized', 'Position', [0.5 0.05 0.5 0.85]);

subplot(2, 1, 1); % 绘制右声道波形

plot(t, FilterVoice(1:size(t,2), 1));

title('傅里叶逆变换图');

xlabel('时间(ms)'); ylabel('幅值(V)'); % 显示标题

hAudio = audioplayer(FilterVoice, Fs); % 将音频文件载入audioplayer play(hAudio); % 播放添加噪声后的声音

%% 结束

% 我的快速傅里叶变换函数

function [outFFT, Freq] = myfft(varargin)

% 输入参数格式:

% 1. 需要FFT变换的向量

% 2. 采样率SampleRate

% 3. 是否绘图,绘图‘plot‘,不绘图则不传递该参数

% 4. 单边显示:'half',全部显示:'full'

% 输出参数格式:

% 1. 转换完成的向量

% 2. FFT频率范围

%% 输出参数判断

switch nargin

case 0 | 1,

error('Less argument in!');

case 2,

FFTVector = varargin{1};

SampleRate = varargin{2};

isplot = 0;

case 3,

FFTVector = varargin{1};

SampleRate = varargin{2};

isplot = varargin{3};

plotmode = 'half';

case 4,

FFTVector = varargin{1};

SampleRate = varargin{2};

isplot = varargin{3};

plotmode = varargin{4};

otherwise

error('So many arguments in!');

end

%% FFT变换

SampLen = size(FFTVector,1); % 获取采样点

NFFT = 2^nextpow2(SampLen); % 根据采样求傅里叶变换的点

Y = fft(FFTVector, NFFT)/SampLen; % 傅里叶变换

f = SampleRate * linspace(0,1,NFFT); % 计算频率显示范围

%% 判断输出参数

if(nargout == 1)

outFFT = Y;

elseif(nargout ==2)

outFFT = Y;

Freq = f;

end

%% 判断绘图

if(strcmp(isplot, 'plot'))

if(strcmp(plotmode, 'full'))

plot(f, abs(Y(1:NFFT))); % 绘制频域分析图else

f = SampleRate/2 * linspace(0,1,NFFT/2+1); % 计算频率显示范围 plot(f, 2*abs(Y(1:NFFT/2+1))); % 绘制频域分析图end

title('FFT频谱'); % 显示标题

xlabel('Frequency (Hz)');

ylabel('|Y(f)|');

end

%% 结束

00.51

1.52

-0.5

0.5

音频时域波形图

时间(s)幅值(V )

00.51

1.52

2.5x 10

4

0.01

0.02

0.03

0.04

单声道频谱振幅

Frequency (Hz)

|Y (f )|

00.0050.010.0150.020.025

-1

-0.5

0.5

1

100KHz 噪声信号

00.51

1.52

2.5x 10

4

0.20.40.60.8

1音乐和噪声频谱

Frequency (Hz)

|Y (f )|

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

4

4.5x 10

4

-0.2

00.20.40.60.81

1.2二阶有源低通滤波器

频率w /W c

00.51

1.52

2.5x 10

4

0.01

0.02

0.03

0.04

滤波以后的频谱

频率

w /W c

00.51

1.52

2.5

-1.5

-1

-0.5

0.5

傅里叶逆变换图

时间(ms)

幅值(V )

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)

音频信号分析与处理

实验三音频信号的分析与处理1 一、实验目的 1.掌握音频信号的采集以及运用Matlab软件实现音频回放的方 法; 2.掌握运用Matlab实现对音频信号的时域、频谱分析方法; 3.掌握运用Matlab设计RC滤波系统的方法; 4.掌握运用Matlab实现对加干扰后的音频信号的进行滤波处理 的方法; 5.锻炼学生运用所学知识独立分析问题解决问题的能力,培养学 生创新能力。 二、实验性质 设计性实验 三、实验任务 1.音频信号的采集 音频信号的采集可以通过Windows自带的录音机也可以用专用的录制软件录制一段音频信号(尽量保证无噪音、干扰小),也可以直接复制一段音频信号,但必须保证音频信号保存为.wav的文件。 2.音频信号的时域、频域分析 运用Matlab软件实现对音频信号的打开操作、时域分析和频域分析,并画出相应的图形(要求图形有标题),并打印在实验报告中(注意:把打印好的图形剪裁下来,粘贴到实验报告纸上)。 3.引入干扰信号 在原有的音频信号上,叠加一个频率为100KHz的正弦波干扰信号(幅度自定,可根据音频信号的情况而定)。 4.滤波系统的设计 运用Matlab实现RC滤波系统,要求加入干扰的音频信号经过RC滤波系统后,能够滤除100KHz的干扰信号,同时保留原有的音频信号,要求绘制出RC滤波系统的冲激响应波形,并分析其频谱。

% 音频信号分析与处理 %% 打开和读取音频文件 clear all; % 清除工作区缓存 [y, Fs] = audioread('jyly.wav'); % 读取音频文件 VoiceWav = y(300000 : 400000, 1); % 截取音频中的一段波形 clear y; % 清除缓存 hAudio = audioplayer(VoiceWav, Fs); % 将音频文件载入audioplayer SampleRate = get(hAudio, 'SampleRate'); % 获取音频文件的采样率KHz T = 1/SampleRate; % 计算每个点的时间,即采样周期SampLen = size(VoiceWav,1); % 单声道采样长度 %% 绘制时域分析图 hFig1 = figure('Units', 'normalized', 'Position', [0 0.05 0.49 0.85]); t = T: T: (SampLen* T); subplot(2, 1, 1); % 绘制音频波形 plot(t, VoiceWav); % 绘制波形 title('音频时域波形图'); axis([0, 2.3, -0.5, 0.5]); xlabel('时间(s)'); ylabel('幅值(V)'); % 显示标题 %% 傅里叶变换 subplot(2, 1, 2); % 绘制波形 myfft(VoiceWav, SampleRate, 'plot'); % 傅里叶变换 title('单声道频谱振幅'); % 显示标题 xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('|Y(f)|'); play(hAudio); % 播放添加噪声前的声音 pause(3); %% 引入100KHz的噪声干扰 t = (0: SampLen-1)* T; noise = sin(2 * pi * 10000 * t); % 噪声频率100Khz,幅值-1V到+1V hFig2 = figure('Units', 'normalized', 'Position', [0.5 0.05 0.5 0.85]); subplot(2, 1, 1); % 绘制波形 plot(t(1: 1000), noise(1: 1000)); title('100KHz噪声信号'); % 显示标题 noiseVoice = VoiceWav+ noise'; % 将噪声加到声音里面 hAudio = audioplayer(noiseVoice, Fs); % 将音频文件载入audioplayer subplot(2, 1, 2); % 绘制波形 [fftNoiseVoice, f] = myfft(noiseVoice, SampleRate, 'plot'); title('音乐和噪声频谱'); % 显示标题 play(hAudio); % 播放添加噪声后的声音 pause(3);

基于Matlab的语音信号处理与分析

系(院)物理与电子工程学院专业电子信息工程题目语音信号的处理与分析 学生姓名 指导教师 班级 学号 完成日期:2013 年5 月 目录 1 绪论 (3) 1.1课题背景及意义 (3) 1.2国内外研究现状 (3) 1.3本课题的研究内容和方法 (4) 1.3.1 研究内容 (4) 1.3.2 开发环境 (4) 2 语音信号处理的总体方案 (4) 2.1 系统基本概述 (4) 2.2 系统基本要求与目的 (4) 2.3 系统框架及实现 (5) 2.3.1 语音信号的采样 (5) 2.3.2 语音信号的频谱分析 (5) 2.3.3 音乐信号的抽取 (5) 2.3.4 音乐信号的AM调制 (5) 2.3.5 AM调制音乐信号的同步解调 (5) 2.4系统设计流程图 (6) 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 (7) 3.4切比雪夫滤波器 (7) 3.5数字滤波器设计原理 (8) 4 语音信号实例处理设计 (8) 4.1语音信号的采集 (8) 4.3.1高频调制与低频调制 (10) 4.3.2切比雪夫滤波 (11) 4.3.3 FIR滤波 (11) 5 总结 (12) 参考文献 (13) 语音信号的处理与分析 【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。 【关键词】Matlab 语音信号傅里叶变换低通滤波器

音频信号分析仪(A题一等奖)

题目名称:音频信号分析仪(A题) 华南理工大学电子与信息学院参赛队员:陈旭张洋林士明 摘要:本音频信号分析仪由32位MCU为主控制器,通过AD转换,对音频信号进行采样,把连续信号离散化,然后通过FFT快速傅氏变换运算,在时域和频域对音频信号各个频率分量以及功率等指标进行分析和处理,然后通过高分辨率的LCD对信号的频谱进行显示。该系统能够精确测量的音频信号频率范围为20Hz-10KHz,其幅度范围为5mVpp-5Vpp,分辨力分为20Hz和100Hz两档。测量功率精确度高达1%,并且能够准确的测量周期信号的周期,是理想的音频信号分析仪的解决方案。 关键词:FFT MCU频谱功率 Abstract:The audio signal analyzer is based on a32-bit MCU controller,through the AD converter for audio signal sampling,the continuous signal discrete,and then through the FFT fast Fourier transform computing,in the time domain and frequency domain of the various audio frequency signal weight and power,and other indicators for analysis and processing,and then through the high-resolution LCD display signals in the spectrum.The system can accurately measure the audio signal frequency range of20Hz-10KHz,the range of5-5Vpp mVpp,resolution of20Hz and100Hz correspondent.Power measurement accuracy up to1%,and be able to accurately measuring the periodic signal cycle is the ideal audio signal analyzer solution. Keyword:FFT MCU Spectrum Power

基于MATLAB的语音信号处理系统设计(程序+仿真图)--毕业设计

语音信号处理系统设计 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。本文简要介绍了语音信号采集与分析以及语音信号的特征、采集与分析方法,并在采集语音信号后,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,然后我们还可以通过sound命令来对语音信号进行回放,以便在听觉上来感受声音的变化。 关键词:Matlab,语音信号,傅里叶变换,滤波器 1课程设计的目的和意义 本设计课题主要研究语音信号初步分析的软件实现方法、滤波器的设计及应用。通过完成本课题的设计,拟主要达到以下几个目的: 1.1.了解Matlab软件的特点和使用方法。 1.2.掌握利用Matlab分析信号和系统的时域、频域特性的方法; 1.3.掌握数字滤波器的设计方法及应用。 1.4.了解语音信号的特性及分析方法。 1.5.通过本课题的设计,培养学生运用所学知识分析和解决实际问题的能力。 2 设计任务及技术指标 设计一个简单的语音信号分析系统,实现对语音信号时域波形显示、进行频谱分析,利用滤波器滤除噪声、对语音信号的参数进行提取分析等功能。采用Matlab设计语言信号分析相关程序,并且利用GUI设计图形用户界面。具体任务是:

数字信号处理综合分析报告--数字音频信号的分析与处理

数字信号处理综合报告--数字音频信号的分析与处理

————————————————————————————————作者:————————————————————————————————日期:

数字信号处理实验 题目数字音频信号的分析与处理 班级 姓名 学号 日期 2013.06.10-2013.06.24

一、实验目的 1.复习巩固数字信号处理的基本理论; 2.利用所学知识研究并设计工程应用方案。 二、实验原理 数字信号处理技术在音频信号处理中的应用日益增多,其灵活方便的优点得到体现。分频器即为其中一种音频工程中常用的设备。 人耳能听到的声音频率范围为20Hz~20000Hz,但由于技术所限,扬声器难以做到在此频率范围内都有很好的特性,因此一般采用两个以上的扬声器来组成一个系统,不同的扬声器播放不同频带的声音,将声音分成不同频带的设备就是分频器。下图是一个二分频的示例。 图8.1 二分频示意图 高通滤波器和低通滤波器可以是FIR或IIR类型,其中FIR易做到线性相位,但阶数太高, 不仅需要耗费较多资源,且会带来较长的延时;IIR阶数低,但易出现相位失真及稳定性问题。 对分频器的特性,考虑最多的还是两个滤波器合成的幅度特性,希望其是平坦的,如图8.2所示: 图8.2 分频器幅度特性 分频 低频放 高频放 声 音 High Low-

由于IIR 的延时短,因此目前工程中大量应用的还是Butterworth 、Bessel 、Linkwitz-Riley 三种IIR 滤波器。其幅频特性如图8.3所示: 图8.3 三种常用IIR 分频器的幅度特性 巴特沃斯、切比雪夫、椭圆等类型的数字滤波器系数可通过调用MATLAB 函数很方便的计算得到,但Bessel 、Linkwitz-Riley 数字滤波器均无现成的Matlab 函数。 并联系统的系统函数为 级联系统的系统函数为 宁可瑞滤波器(Linkwitz-Riley ),由两个巴特沃斯滤波器级联而成。 N 阶巴特沃夫滤波器等效宁可瑞滤波器的设计 l h h l l h ()()()()()()()()()()()()()()()B=conv(B ,A )+conv(B ,A )A=conv(A ,A ) l h l h l h l h h l l h B z B z H z H z H z A z A z B z A z B z A z B z A z A z A z =+=++==????121212l 212()()()()()()()()() B=conv(B ,B )A=conv(A ,A ) B z B z B z H z H z H z A z A z A z ===?????

语音信号处理系统设计

课题六语音信号处理系统设计 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。本文简要介绍了语音信号采集与分析以及语音信号的特征、采集与分析方法,并在采集语音信号后,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,然后我们还可以通过sound命令来对语音信号进行回放,以便在听觉上来感受声音的变化。 关键词:Matlab,语音信号,傅里叶变换,滤波器 1课程设计的目的和意义 本设计课题主要研究语音信号初步分析的软件实现方法、滤波器的设计及应用。通过完成本课题的设计,拟主要达到以下几个目的: 1.1.了解Matlab软件的特点和使用方法。 1.2.掌握利用Matlab分析信号和系统的时域、频域特性的方法; 1.3.掌握数字滤波器的设计方法及应用。 1.4.了解语音信号的特性及分析方法。 1.5.通过本课题的设计,培养学生运用所学知识分析和解决实际问题的能力。 2 设计任务及技术指标 设计一个简单的语音信号分析系统,实现对语音信号时域波形显示、进行频谱分析,利用滤波器滤除噪声、对语音信号的参数进行提取分析等功能。采用Matlab设计语言信号分析相关程序,并且利用GUI设计图形用户界面。具体任务是:

基于STM32的音频信号分析设计与实现

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/0314511126.html, 基于STM32的音频信号分析设计与实现 作者:梁方舟李金泉黄训磊王玉花 来源:《现代电子技术》2014年第01期 摘要:基于ARM Cortex?M3内核的32位处理器STM32F103和快速傅里叶变换(FFT)算法实现了音频信号频谱的分析。整个系统由前级信号调理、A/D采样电路、CPU运算电路和LCD显示电路等组成。实验表明,系统能够检测20 Hz~10 kHz范围内的频率成份并显示 音频信号频谱,该方案成本低,具有一定的应用价值。 关键词:音频信号; FFT; STM32;基?4时间抽取 中图分类号: TN911.7?34 文献标识码: A 文章编号: 1004?373X(2014)01?0019?03 音频信号分析应用于音频制作、信号分析等领域,如音频设备的研发与生产、低频信号的综合分析等。本设计利用频谱分析原理来分析被测音频信号的频率、频谱,传统的频谱分析方法有扫频法、数字滤波法。采用STM32实现快速傅里叶变换(FFT)设计方案,通过FFT把被测的音频信号由时域信号转换为频域信号,将其分解成分立的频率分量。 1 系统设计 音频信号通过前级信号处理电路放大和滤波及模数转换,经STM32进行FFT运算后获得信号的频谱,单片机控制A/D转换器实时采集信号,频谱在液晶屏扫描显示。单片机采用ST 公司的低功耗STM32F103ZET6 32位单片机,其内部含有3个12位16通道A/D转换模块和2个12位D/A转换模块。系统框图如图1所示。 1.1 信号调理与采集 设计思想:为满足输入信号较大的动态范围,必须在信号进行A/D转换前进行合理的处理,使其在A/D量化范围内达到量化精度最高,该方法相当于AD位数的增加。本设计要求输入信号幅度范围(峰?峰值)为0.01 mV~10 V,即100 dB的输入信号动态范围。设定ADC 芯片的最小输入信号峰?峰值为500 mV,再设定ADC的输入动态范围为20lg(10 V/500 mV),即26 dB,故需要5路放大电路,每一路放大倍数固定,分别为62 400,8 000,400,20,1倍。由于设计小信号放大的增益较大,放大器的选择尤为关键,根据影响放大器输出的主要参数:运放的增益带宽积、噪声电压密度、噪声电流密度、失调电流和失调电压等,选择TI公司生产的运放OPA637,该运放增益带宽积约800 MHz,输入换算电压噪声密度为[4.5 nVHz,]输入偏置电流2 pA,输入失调电压130 μV。具体电路如图2所示。 图1 系统框图

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

录音合成技术教案-音频信号处理

第四章:音频信号处理-1 信号在时间范畴内的处理 第13 –16 学时

内容 ?混响的概念 ?决定混响的因素?混响时间的选择?时空 ?声源、麦克与环境?术语概念?反射的顺序?条件 ?参数

混响的概念 ◆乐器停止发音后,声音并不马上消失,而是伴有余音的,即分贝 数渐渐下降,这种现象称为混响。 ◆声学上把声音衰减60dB的时间称为混响时间。 ◆混响是由于声音在室内反射造成的,室外是没有混响的。 ◆反映音乐厅质量的主要因素是混响。

决定混响的因素 ◆房间的体积:通常体积越大,混响时间越长; ◆房间内壁的材质:如果内壁是粗糙柔软的吸声材质,那么混响时间会短 些,如果内壁是坚硬光滑的反射材质,那么混响时间会长些,房间的内壁指的是墙壁、天花板、地板,以及音乐厅内一切影响声音传播的障碍物,特别是坐椅,增加有软垫的坐椅数量会缩短混响时间; ◆声音的频率:由于高频声音的反射和衍射能力比低频声音差,所以高频 声音的混响时间比低频声音短。

混响时间的选择 ◆混响时间太短会使声音变得干涩,太长则会使音乐失去清晰的线条,两 者都不利于音乐的欣赏。实践表明,适合乐队演奏的音乐厅,混响时间应在1.5到2秒之间。 ◆最佳的混响时间并不是唯一的,它取决于听众的爱好、音乐的类型、乐 队的规模等诸多因素。 ◆例如:重视音响效果的听众希望混响时间长些(交响乐) ,重视音乐细节 (旋律、节奏等)的欣赏者希望混响时间短些(歌剧)。

时空主题词:干音、湿音、时间、空间、直达、反射、混响、延时 ?我们熟悉的时间与空间 ?室内 ?室外 ?混响 ?反射 ?时间与空间的概念 ?早期反射与后期混响 ?延时与延迟 ?空间尺寸

如何利用matlab处理音频信号

Matlab处理音频信号 一、问题的提出:数字语音是信号的一种,我们处理数字语音信号,也就是对一种信号的处理,那信号是什么呢?信号是传递信息的函数。 一、问题的提出: 数字语音是信号的一种,我们处理数字语音信号,也就是对一种信号的处理,那信号是什么呢? 信号是传递信息的函数。离散时间信号%26mdash;%26mdash;序 列%26mdash;%26mdash;可以用图形来表示。 按信号特点的不同,信号可表示成一个或几个独立变量的函数。例如,图像信号就是空间位置(二元变量)的亮度函数。一维变量可以是时间,也可以是其他参量,习惯上将其看成时间。信号有以下几种: (1)连续时间信号:在连续时间范围内定义的信号,但信号的幅值可以是连续数值,也可以是离散数值。当幅值为连续这一特点情况下又常称为模拟信号。实际上连续时间信号与模拟信号常常通用,用以说明同一信号。 (2)离时间信号:时间为离散变量的信号,即独立变量时间被量化了。而幅度仍是连续变化的。 (3)数字信号:时间离散而幅度量化的信号。 语音信号是基于时间轴上的一维数字信号,在这里主要是对语音信号进行频域上的分析。在信号分析中,频域往往包含了更多的信息。对于频域来说,大概有8种波形可以让我们分析:矩形方波,锯齿波,梯形波,临界阻尼指数脉冲波形,三角波,余旋波,余旋平方波,高斯波。对于各种波形,我们都可以用一种方法来分析,就是傅立叶变换:将时域的波形转化到频域来分析。 于是,本课题就从频域的角度对信号进行分析,并通过分析频谱来设计出合适的滤波器。当然,这些过程的实现都是在MATLAB软件上进行的,MATLAB软件在数字信号处理上发挥了相当大的优势。

基于MATLAB的语音信号分析与处理系统的设计

数字信号处理大作业 基于MATLAB的语音信号分析与处理系统的设计 班级:物联网1401 学号: 姓名:zk 目录 一、设计目的 (2)

二、设计内容及要求 (2) 2.1设计内容 (2) 2.2设计要求 (3) 三、详细设计过程 (3) 3.1语音信号的采集 (3) 3.2 原始语音信号的时域频域分析 (3) 3.3原始语音信号加噪 (5) 3.4设计滤波器 (6) 3.5 MATLAB语音信号处理界面设计 (8) 3.6 利用C语言得出声音带宽 (11) 四、调试结果 (11) 五、结论 (12) 参考文献 (13) 一、设计目的 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结论,再利用 MATLAB和C语言作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。 二、设计内容及要求 2.1设计内容 ①录制一段自己的语音信号(我是物联网1401班的张坤),并对录制的信号进行采样。

②画出采样后语音信号的时域波形和频谱图。 ③给定滤波器的性能指标,采用窗函数法或双线性变换设计滤波器,并画出滤波器的频率响应。 ④利用设计的滤波器对采集的语音信号进行滤波,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,分析信号的变化,回放语音信号。 ⑤用 MATLAB 设计一信号处理系统界面。 ⑥利用C语言对录制语音信号进行FFT变换(取其中的1024进行),计算出自己声带的带宽。 2.2设计要求 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掌握数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法。 ④掌握 MATLAB 设计 FIR 和 IIR 数字滤波器的方法。 ⑤学会用 MATLAB 对信号进行分析和处理。 ⑥学会用C语言进行FFT程序的编写和算法效果的仿真。 三、详细设计过程 3.1语音信号的采集 利用PC 机上的声卡和Windows 操作系统实现语音信号的的采集。打开“开始”菜单,选择“程序\附件\娱乐\录音机”项,打开Windows中自带的录音机程序,点击录音机程序界面中的录音按钮,开始声音录制。录完后点击放音按钮,可以实现所录音的重现。以文件名“zhangkun”保存入D:\ 中。文件存储器的后缀默认为.wav ,这是Windows 操作系统规定的声音文件存的标准。 3.2 原始语音信号的时域频域分析 利用MATLAB中的“audioread”命令来读入(采集)语音信号,将它赋值给某一向量。再对其进行采样,记住采样频率和采样点数。根据help文档,下面介绍audioread函数三种调用格式。

音频信号分析

音频信号分析-- 关于带宽、动态范围和正常操作电平 音频信号主要指的是语言和音乐。在这篇文章中我将研究一些工作中常常涉及到的问题,例如各种信号在带宽、动态范围和电平上的要求。我们将讨论语言和音乐信号的峰值电平,以及处理信号峰值和电平变化的标准方法。 频谱 图( 15-1 )的数据向我们显示出在音乐厅中,人们面对面交谈时的正常感觉。这些东西包括:语言和音乐的带宽和动态的范围。参加测试者为听力正常的年轻人。音乐的频率的传播范围是很有限的,特别是高频部分。未扩声的语言只能存在于很小的范围之中。 如果我们以倍频程为单位来分析语言信号,见图 15-2 ,这是一位普通成年男人的语言频谱。频谱显示在 250hz 处为能量的最大值。 250hz 两边都呈下滑趋势。 1khz 以上的倍频呈每倍频 6dB 开始衰减。

图15-3 显示了古典音乐与摇滚音乐信号的长期能量谱。大家有没有注意到,古典音乐与语言的频谱在中频和高频两个范围是相似的。 请比较图15-2与图15-3 。 Figure 15-3: Long-term octave-wide power spectra for classical and rock music. 倍频程与可懂度 见图15-4 ,在普通的语言能量谱中,完全独立的倍频部分十分有助于语言的可懂度。语言的可懂度并不意味着声音的听起来真实。众所周知,我们用电话的时候,我们的语言频率范围被限制在300hz-3000hz 之间。

看图,在1khz 到4khz 之间的频段对可懂度是最有影响力。这就是为什么在非常嘈杂的环境中,扩声系统一般在这个频段显得不足。最为理想的是,我们主动的去再生或增强语言信号,以同时获得真实度与可懂度。在合理的安静的环境中这是很有可能的。 可懂度与环境噪声水平之间的关系 在理想的情况下,本底噪音电平低于语言信号电平(平均值)25dB ,以得到真实的语言扩声。如果噪音电平只低于语言信号15dB ,大多数听众对于信息的理解并不感到困难。不过,此时已有少数人开始抱怨噪音。如果信噪比继续降低,对于所有的听众来说,字词之间的可懂度就没有了。激励器可以增加语言信号的响度,然而,处理的量是有限的。 什么时候的语言音量太吵耳?正常面对面交谈的声压级在60dB-65dB 之间。然而为大多数语言扩声时声压级被定在70-75dB 。当语言扩声超过85-90dB, 可懂度的增加就很少了。并且大多数听众开始抱怨音量太大了。如果音量继续增加,很多听众确确实实感到难以忍受,“音量太大了!!!”。图15-5 显示显示了声压级与可懂度之间的关系。

含噪声的语音信号分析与处理设计讲解

课程设计任务书 学生姓名:苗强强专业班级:电信1204 指导教师:阙大顺沈维聪工作单位:信息工程学院 题目: 程控宽带放大器的设计 初始条件: 程控宽带放大器是电子电路中常用模块,在智能仪器设备及嵌入式系统中有广 泛的应用。因此对于电子信息专业的技术人员来说,熟练掌握该项技术很有必要。 要求完成的主要任务:(包括课程设计工作量及其技术要求,以及说明书撰写等具体 要求) (1)输入阻抗>1KΩ,单端输入,单端输出,放大器负载电阻为600Ω; (2)3dB通频带10kHz~6MHz,在20kHz~5MHz频带内增益起伏<1dB。 (3)增益调节范围10 dB~40 dB,(通过键盘操作调节)。 (4)发挥部分:当输入频率或输出负载发生变化时,通过微处理器自动调节,保持 放大器增益不变。 (5)电路通过仿真即可。 时间安排: 1. 任务书下达,查阅资料 1天 2. 制图规范、设计说明书讲解 2天 3. 设计计算说明书的书写 5天 4. 绘制图纸 1天 5. 答辩 1天 指导教师签名:年月日 系主任(或责任教师)签名:年月日

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 IIR滤波器 FIR滤波器

基于FPGA的音频处理系统设计(毕业设计开题报告)

基于FPGA的音频处理系统设计 1 课题来源: 随着数字记录技术和大规模集成电路技术的迅速发展,消费类电子产品正以日新月异的新姿展现在当代人的面前,音响类娱乐产品的多样化、小型化与数字化及品种的琳琅满目丰富了音响产品市场,满足了多层次消费者的不同需要。在这些科技产品的快速发展过程中,数字音频技术在其中扮演着重要的角色。 现在音频处理技术的任务越来越复杂,对信号处理的效果要求不断提高,音频处理技术的算法也越来越复杂,要求在几十ms甚至几ms的时间内完成音频信号大量的数据采集、处理、存储、传输,这就对音频处理系统处理器的运算速度提出了更高的要求。 2 研究的目的和意义: 随着消费电子的快速发展,数字音频技术的应用显得越来越重要,对数字音频技术的研究符合市场与科技需求。数字音频处理技术涉及生活的方方面面,包括滤波器技术、数字信号处理、人工智能、模式识别、编码学、等多个学科的知识,是信息化技术类学科当中发展极为迅速的一个方向之一。音频信号处理技术包含的内容非常多,主要有信号存储、语音合成、语音识别、音频压缩、语音理解、音频编码、语音识别、语音增强等多个分支,总而言之,音频信号处理技术包括音频信号的数字化处理、数字化实现、数字化变换、数字化存储、数字化传播、及音频的变换、语音的处理、语音的识别等自然科学多个领域的综合运用。 传统的数字滤波器采用乘法和累加结构,需要进行多次的乘法和加法运算。由于乘法器庞大的结构,占用了系统芯片上的大部分面积,消耗了大部分功率,使得音频处理系统在体积和处理速度上存在着不足,所以传统的数字滤波器不能很好的满足家用和便携式音频处理器对体积小、功耗小信号处理速度高的要求。而近些年来使用范围越来越广泛,技术越来越成熟的FPGA器件对于解决对于解决音频信号的高标准、高要求有着其独特的优势。基于FPGA器件的音频信号处理的实现方案,在于对声音信号的收集、处理及应用,工作的重点是在噪声环境中如何

matlab音频信号处理技术

实验一Matlab的音频信号处理技术 一.目的要求 掌握Matlab处理.wav的基本原理和方法。 二.实验内容 【实验题1】音量标准化 (说明:如果有几段音频的电平有大有小,这样的音频保存后,播放时就有的声音大、有的声音小,音量标准化就是把电平大小不同的音频文件,量化到一个既不失真、又有一定标准(100%)的、统一的音量电平,这样就不会出现声音有大有小的情况了。)现以微软自带的“Alarm09.wav”音频信号为例: 1.将Alarm09.wav复制到Matlab当前目录中(或者改变当前目录); 2.再通过音量标准化处理后保存为Alarm09new.wav文件。 实现程序如下: clear; close all; clc [Y, FS, NBITS]=wavread('Alarm09.wav');%将WAV文件转换成变量 FS,NBITS %显示采样频率和量化比特数 Ym=max(max(max(Y)),max(abs(min(Y))));%找出双声道极值 X=Y/Ym;%归一化处理 wavwrite(X,FS,NBITS, 'Alarm09new.wav');%将变量转换成WAV文件 【思考题】 1. 试听标准化处理后的声音,其有何变化? 标准化处理后音量变得稍大。 2. 简单描述“%找出双声道极值”中每一个max和min的意义。 找出wav文件转换为变量后的有最大绝对值的数值,用以归一化处理。

【实验题2】声道分离合并与组合 (说明:立体声或双声道音频信号有左右两个声道利用Matlab实现双声道分离两路声道合并和两个单声道组合成一个双声道等效果这些操作实际利用了Matlab的矩阵抽取、相加和重组运算) 现以“荷塘月色.wav”音频信号为例: clear; close all; clc [X, FS, NBITS]=wavread('荷塘月色.wav'); %将WAV文件转换成变量 X1=X(:,1);%抽取第1声道 X2=X(:,2);%抽取第2声道 wavwrite(X1,FS,NBITS, '荷塘月色1.wav'); wavwrite(X2,FS,NBITS, '荷塘月色2.wav'); X12=X1+X2;%两路单声道合并 X12m=max(max(max(X12)),max(abs(min(X12))));%找出极值 Y12=X12/X12m;%归一化 wavwrite(Y12,FS,NBITS, '荷塘月色12.wav'); X3=[X1,X2];%两路单声道变量组合 wavwrite(X3,FS,NBITS, '荷塘月色3.wav'); 【思考题】 1.比较各种处理后的文件大小。 荷塘月色1和2以及归一化后的12文件较小,只有原来的一半,荷塘月色3和原来一样大。 2.试听处理后的文件,简述有何不同? 效果不明显。本以为可以听到男声和女声的单独声道,但是没有听出区别。

语音信号变声处理系统

数字信号处理课程设计报告 课设题目:语音信号变声处理系统学院:信息与电气工程学院专业:电子信息工程 班级:1102502 姓名:王珂 学号:110250217 指导教师:周志权、赵占锋 哈尔滨工业大学(威海) 2015年1月5日

1.设计任务 电视台经常针对某些事件的知情者进行采访,为了保护知情者,经常改 变说话人的声音,请利用所学的知识,将其实现。 (1)自己录制一段正常的声音文件,或者通过菜单选择的方式选择一段正常声音文件;(2)能够播放该文件; (3)对语音信号进行处理,要求处理后的语音信号基本不影响正常收听与理解; (4)对处理参数能够通过matlab 界面进行调节,以对比不同处理效果;(5)能够对处理后的声音文件与原始声音文件的频谱进行观察、分析。 (6)编制GUI 用户界面。 2.课程设计原理及设计方案 语音科学家将人类发声过程视作一个由声门源输送的气流经以声道、口、鼻腔组成的滤波器调制而成的。人类语音可分为有声语音和无声语音,前者是由声带振动激励的脉冲信号经声腔调制变成不同的音,它是人类语言中元音的基础,声带振动的频率称为基频。无声语音则是声带保持开启状态,禁止振动引发的。一般来说,由声门振动决定的基频跟说话人的性别特征有关,如下表,而无声语音则没有体现这个特征。说话人的个性化音色和语音的另外一个声学参数——共振峰频率的分布有关。儿童由于声道短,其共振峰频率高于成年人,成年女性的声道一般短于成年男性,所以女性的共振峰频率一般高于男性。在进行性别变声时,主要考虑基频和共振峰频率的变化。当基频伸展,共振峰频率也同时伸展时,可由男声变成女声,女声变成童声;反之,基频收缩,共振峰频率也同时收缩时,则由童声变女声,女声变男声。为了获得自然度、真实感较好的变声效果,基频和共振峰频率通常必须各自独立地伸缩变化 图1基频和共振峰频率分布的变化 共振峰频率的改变是基于重采样实现的,从重采样原理知道,这也同时引发了基频的变化,为保证基频变化和共振峰频率变化的独立、互不相关,

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