语音信号处理程序(材料相关)
语音信号处理
信号分析与处理课程设计———语音信号处理姓名学号专业指导教师设计日期1 引言MATLAB是美国Math Works公司推出的一种面向工程和科学计算的交互式计算软件。
它以矩阵运算为基础，把计算、可视化、程序设计融合在一个简单易用的交互式工作环境中，是一款数据分析和处理功能都非常强大的工程实用软件。
本文介绍了用MATLAB处理音频信号的基本流程，并以实例形式列出了常用音频处理技术实现程序。
2 MATLAB处理音频信号的流程分析和处理音频信号，首先要对声音信号进行采集，MATLAB数据采集工具箱提供了一整套命令和函数，通过调用这些函数和命令,可直接控制声卡进行数据采集[1]。
Windows自带的录音机程序也可驱动声卡来采集语音信号，并能保存为WAV格式文件，供MATLAB相关函数直接读取、写入或播放。
本文以WAV格式音频信号作为分析处理的输入数据，用MATLAB处理音频信号的基本流程是：先将WAV格式音频信号经wavread 函数转换成MATLAB列数组变量；再用MATLAB 强大的运算能力进行数据分析和处理，如时域分析、频域分析、数字滤波、信号合成、信号变换、识别和增强等等；处理后的数据如是音频数据，则可用wavwrite 转换成WAV格式文件或用sound、wavplay等函数直接回放。
下面分别介绍MATLAB在音量标准化、声道分离合并与组合、数字滤波、数据转换等音频信号处理方面的技术实现。
4系统初步流程图图2.2 信号调整信号的滤波采用了四种滤波方式，来观察各种滤波性能的优缺点：图2.3 语音信号滤波的方式在以上三图中，可以看到整个语音信号处理系统的流程大概分为三步，首先要读入待处理的语音信号，然后进行语音信号的处理，包括信息的提取、幅度和频率的变换以及语音信号的傅里叶变换、滤波等；滤波又包括低通滤波、高通滤波、带通滤波和带阻滤波等方式。
最后对处理过的语音信号进行处理后的效果显示。
以上是本系统的工作流程，本文将从语音信号的采集开始做详细介绍。
(完整)语音信号处理精品PPT资料精品PPT资料
❖ 特征参量评估方法 F比：在给定一种识别方法后，识别的效果主要取决于特征
参数的选取。对于某一维单个的参数而言，可以用F来表征 它在说话人识别中的有效性。
F 不 同 同 一 说 说 话 话 人 人 特 特 征 征 参 方 数 差 均 的 值 均 的 值 方 差 [x [ a (i)i i] ] 2 2 ia ,i
一个说话人识别系统的好坏是由 许多因素决定的。其中主要有正确 识别率（或出错率）、训练时间的 长短、识别时间、对参考参量存储 量的要求、使用者适用的方便程度 等，实用中还有价格因素。图10.3 表示了说话人辨别与说话人确认系 统性能与用户数的关系。
10.3应用DTW的说话人确认系统
一个应用DTW说话人识别系统如图10-4所示。它采用的识别 特征是BPFG（附听觉特征处理），匹配时采用DTW技术。
2. 动态时间规整方法（DTW）
将识别模板与参考模板进行时间对比，按照某种距离测度得出两个模板 之间的相似程度。常用的分法：基于最近邻原则的动态时间规整。
3. 矢量量化方法（VQ）
将每个人的特定文本训练成码本，识别时将测试文本按此码本进行编码， 以量化产生的失真度作为判决标准。优点：速度快，识别精度不低。
❖ 说话人识别特征的选取
在说话人识别系统中特征提取是最重要的一环，特征提取就 是从说话人的语音信号中提取出表示说话人个性的基本特征。
在理想情况下，选取的特征应当满足下述准则： ① 能够有效地区分不同的说话人，但又能在同一说话人的语音
发生变化时相对保持稳定。 ② 易于从语音信号中提取 ③ 不易被模仿 ④ 尽量不随时间和空间变化
10.4应用VQ的说话人识别系统
目前自动说话人识别的方法主要是基于参数模型的HMM的方 法和基于非参数模型的VQ的方法。应用VQ的说话人识别系 统如图10-5所示。
语音信号处理(很好很全)
摘要语音是人类获取信息的重要来源和利用信息的重要手段。
语音信号处理是一门发展十分迅速、应用非常广泛的前沿交叉学科，同时又是一门跨学科的综合性应用研究领域和新兴技术。
现代语音信号系统包括语音信号采集单元和语音信号处理单元，本论文确定了相应的处理芯片：TMS320C5402DSP和TLCAD50C芯片。
但语音信号处理有两个需要解决的问题，语音信号的时变性，和直接进行傅里叶变换其运算量相当大。
其解决措施是加窗函数和运用快速傅里叶变换（即FFT）。
本论文关于这部分的软件设计是在Code Composer Studio（简称CCS）环境下进行的。
本论文的结构是先介绍语音信号处理单元和语音信号采集单元，然后简单介绍语音信号处理系统的硬件电路，最后在CCS环境下进行语音信号的频谱分析。
关键词：语音信号，时变性，窗函数，FFT，DSP，CCSABSTRACTThe speech is the importance source and way of obtain information and make use of the information .The speech signal processing is a development very quick, application very extensive of front follow to cross an academics, in the meantime again is a door across an academics of comprehensive sex application study realm and newly arisen technique.The speech signal system include speech signal to collect unit and the processing unit of the speech signal, this thesis assurance correspond of processing chip:DSP and the TLCAD50 C chip of the TMS320 C5402.But speech signal processing have two problem that need to be solve, because of it hour change sex can't carry on leaf's transformation in the Fu, with direct carry on leaf's transformation in the Fu it operation quantity equal big.Its solving measure is to add window function and usage fast leaf's transformation in the Fu.(namely FFT)The software design carry on under the Studio(brief name CCS) environment of the Code Composer, the CCS is a TI company for the TMS320 series DSP software development release of integration development environment.The structure of this thesis is unit and speech signal of the signal processing of the introduction speech to collect unit first, then simple introduction speech signal processing system of hardware electric circuit, end carry on the frequency chart of speech signal analysis under the CCS environment.Keywords:The speech signal, hour change sex, window function, FFT, DSP, CCS目录1．绪论 ........................................................................................ 错误！未定义书签。
语音信号处理方法及应用论述
语音信号处理方法及应用论述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。
语言是人类特有的功能，声音是人类常用的工具，是相互传递信息的最主要手段。
它具有最大的信息容量和最高的只能水平。
因此，用现代的手段研究语音处理技术，使人们能更有效的产生、传输、存储、获取和应用语音信息，对于促进社会发展具有十分重要的的意义。
语音信号处理正是一门研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴学科，是目前发展最为迅速的信息科学研究领域的核心技术之一，同时又是综合性的多学科领域和涉及面很广的交叉学科。
语音信号处理的理论和研究包括紧密结合的两个方面：一方面是从语音的产生和感知来对其进行研究，这一研究语音.语言学、认知科学、心理.生理学等学科密不可分。
另一方面是将语音作为一种信号来进行处理，包括传统的数字信号处理技术以及一些新的应用与语音信号的处理方法和技术。
20世纪60年代中期形成的一系列数字信号处理方法和算法，如数字滤波器、快速傅里叶变换（FFT）是语音数字信号处理的理论和技术基础。
而70年代初期产生的线性预测编码（LPC）算法，为语音信号的数字处理提供了一个强有力的工具。
广泛的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，语音信号处理的各项课题是促进其发展的重要动力之一，同时它的许多成果也体现在有关语音信号处理的各项技术之中。
进入20世纪90年代以来，语音信号处理在实用化方面取得了许多实质性的研究进展。
其中，语音识别逐渐由实验室走向实用化。
一方面，对声学语音学统计模型的研究逐渐深入，鲁棒的语音识别、基于语音段的建模方法及隐马尔可夫模型与人工神经网络的结合成为研究的热点。
移动通信中的语音信号处理过程
WCDMA通信模型
信源 编码
信道 In编terl码eaving
交织
扩频
加扰
调制
射频 发射
无线信道
信源 解码
去交织 d信ein道ter解leaving
码
解扩
解扰
解调
射频 接收
信源编码过程
1、采样 所谓抽样，就是对模拟信号进行周期性扫描，把时间上连续的信号变成时间
上离散的信号。该模拟信号经过抽样后还应当包含原信号中所有信息，也就是说 能无失真的恢复原模拟信号。
这是1928年由美国电信工程师奈奎斯特(Nyquist)首先提出来的， 因此称为奈奎斯特采样定理。
WCDMA通信模型
信源 编码
信道 In编terl码eaving
交织
扩频
加扰
调制
射频 发射
无线信道
信源 解码
去交织 d信ein道ter解leaving
码
解扩
解扰
解调
射频 接收
信道编码
• 信道编码的作用：在原数据流中加入冗余信息，增加符号间的相关性，以便 在受到干扰的情况下恢复信号；
• 编码类型 – 语音业务：卷积码（1/2、1/3），约束长度为9，加8个尾比特 – 数据业务：Turbo码（1/3），两个8状态的并行级联卷积码构成，加6个 尾比特
例子
床前明月光 春眠不觉晓 白发三千丈 红豆生南国
床床前前明明月月光光 春春眠眠不不觉觉晓晓 白白发发三三千千丈丈 红红豆豆生生南南国国
去交织
床春白红？？？？ ？？？？前眠发豆 明不三生明不三生 月觉千南月觉千南 光晓丈国光晓丈国
WCDMA通信模型
信源 编码
信道 In编terl码eaving
语音信号处理过程
《现代语音处理技术及应用期中考试》姓名：李红启班级：A1011学号：36一、实验原理1、汉明窗加窗给输入语音信号加窗x(m)=s(m)w(n-m)2、倒谱和复倒谱的实现倒谱主要应用在语音信号同态处理中，同态处理方法是一种设法将非线性问题转化为线性问题来进行处理方法，它能将两个信号通过乘法合成的信号，或通过卷积合成的信号分开。
卷积同态系统的典范表示如图1 所示，它由三部分组成：第一部分为卷积同态系统的特征系统D*[ ]，其输入是若干信号的卷积组合，而输出为若干信号的加法组合。
利用z 变换表示，卷积组合可变为乘法组合，再利用对数特性，可将乘法组合变为加法组合，再进行z 逆变换，输出信号仍为加法组合，这就构成了卷积同态系统的特征系统D*[ ]，如图1 所示。
图 1 卷积同态系统的特征系统这给出一种卷积同态系统构成方法。
如果把输入序列局限于为绝对可加的情形，则输入信号的 z 变换具有包括单位圆在内的一个收敛域。
也就是说，可以求得这个序列的傅里叶变换。
在此情况下，图1中用傅里叶变换运算代替z 变换运算是恰当的。
卷积同态系统可表示为图 2。
图 2 复倒谱的计算由于复倒谱出现了多值性和arg[X(ejw )]的不连续性导致我们在分析时会出现很多问题，这里不一一讨论。
于是我们提出了倒谱的概念。
倒谱 c(n)由下式给出：这里我们对 x(n)的 X(ejw )作了取模运算，这样算出的 c(n)是实数谱并且很好的解决了复倒谱出现的问题。
为得到倒频谱的近似式， 可对输入序列进行离散傅里叶变换，取其模的对数，再计算离散傅里叶反变换。
图 3 倒谱的计算图 2 是求复倒谱的原理图，图 3 是求倒谱的原理图。
本软件设计中就是根据图 3 的原理来计算一段语音信号的倒谱的。
由于经过了同态处理后将声道冲击响应和激励信号变为加信号，并且，声道冲击响应处于低时部分，而激励信号处于高时部分，可以通过倒谱滤波器将声道冲击响应和激励信号分开二、实验程序：1、录音程序x=wavrecord(16000,8000,1) wavwrite(x,'a.wav') plot(x)00.51 1.52 2.5x 104-0.4-0.3-0.2-0.100.10.20.30.42、浊音的程序y=y(:,1); % 单声道处理y1=y(6000:5400); % 取浊音y2=y1.*hamming(length(y1)); % 加汉明窗sigLength=length(y2); % 求y2的长度Y=zeros(Fs,1);Y=20*log10(abs(fft(y2,sigLength))); % 求浊音的频谱y=y'; %转置成向量，便于处理a=fft(y1); %对y1做DFT变换d=log(a); %取对数c=ifft(d); %做IDFT变换c=c(1:60);a1=fft(y1); %对y1做DFT变换b1=abs(a1); %取模远算d1=log(b1);%取对数c1=ifft(d1); %做IDFT变换c2=c1(1:26);k=c1(1:26);k1=fft(k);k2=exp(k1);h=c1(27：200);h1=fft(h);h2=exp(h1);h3=ifft(h2);sigLength=length(y2);Y1=20*log10(abs(fft(k3,sigLength)));sigLength=length(y2);Y2=20*log10(abs(fft(h3,sigLength))); figure(1);subplot(4,2,1);plot((1:length(y1))/8,y2); % 以时间为横轴title('加汉明窗的信号幅度');xlabel('t/ms');ylabel('x(n)');subplot(4,2,2);plot(Y); % 一点对应1HZtitle('对数幅度谱');xlabel('Frequence(Hz)');ylabel('20lg|Xn(ejw)|');subplot(4,2,3);plot(c);title('浊音段复倒谱');xlabel('t/ms');ylabel('c(n)');subplot(4,2,4);plot(c2);title('浊音段倒谱');xlabel('t/ms');ylabel('c(n)');subplot(4,2,5);plot((1:length(k3))/8,k3);title('所得的冲激响应');xlabel('t/ms');ylabel('c(n)');subplot(4,2,6);plot((1:length(h3))/8,h3);title('所得的激励信号');xlabel('t/ms');ylabel('h(n)');subplot(4,2,7);plot(Y1);title('平滑的对数幅度谱');xlabel('Frequence(Hz)');plot(Y2);title('倒谱高时间部分的对数幅度谱'); xlabel('Frequence(Hz)');%清音的程序y=y(:,1);y3=y(2000：2400);y4=y3.*hamming(length(y3));sigLength=length(y3);Y=20*log10(abs(fft(y,sigLength)));a=fft(y);b=abs(a);d=log(b);c=ifft(d);c=c(1:60);h=c(1:60);h1=fft(h);h2=exp(h1);h3=ifft(h2);sigLength=length(y3);Y=20*log10(abs(fft(h3,sigLength))); figure(2);subplot(2,2,1);plot((1:length(y3))/8,y4);title('加汉明窗的信号幅度');xlabel('t/ms');ylabel('x(n)');subplot(2,2,2);plot(Y);title('对数幅度谱');xlabel('Frequence(Hz)');ylabel('20lg|Xn(ejw)|');subplot(2,2,3);plot(c);title('清音段倒谱');xlabel('t/ms');ylabel('c(n)'); subplot(2,2,4);plot(Y);title('平滑的对数幅度谱');xlabel('Frequence(Hz)');四、分析总结在采样频率为fs=8KHz，使用汉明窗加权，窗长为300点。
语音信号处理PPT课件
F2 F3
a 10
频率范围(Hz)
成年男子
成年女子
带宽
F1
200～800
250～1000
40～70
F2
600～2800
700～3300
50～90
F3
1300～3400
1500～4000
60～180
一般地：语音识别，取前3个共振峰，而对 语音合成，需取5个
a
11
2.3 语音信号的特性
2.3.1 语言和语音的基本特性
[x(n)x(n-k)]*h (n) 计算自m 相 关 ，先乘后加，运算hk量(n)大=w！(n)w(n+k)
R n ( k ) R n ( k ) m x ( m ) x ( am kk ) [ w hk( (n n -mm )) w ( n m k ) ]
36
3.5.2 修正的短时自相关函数 1、存在的问题 随kk=的0变化，参加运算的项减少。极限k=N-1时无运算k项=！250 2、修正的短时自相关函数
当w1,w2为直角窗时
(0≤k≤K)
^
N1
Rn(k)x(nm )xa(nmk)
m0
37
3.5.3 短时平均幅度差函数
问题的提出：自相关计算量大，大在乘法！ 短时平均幅度差函数(AMDF)定义：
F n (k ) R 1 m |x (n m )w 1 (m ) x (n m k )w 2 (m k )|
式中R为x(n)的平均值 w1、w2同修正的自相关函数中的定义 对于浊音信号，在周期倍数点上，幅值相等，Fn＝0
a 38
第三章小结
• 采样与反混叠 • 短时分析方法、窗口与长度选择 • 短时能量定义 • 短时过零分析 • 短时相关分析与修正 • 短时平均幅度分析(AMDF)
《语音信号处理》实验5-DTW算法实现及语音模板匹配
华南理工大学《语音信号处理》实验报告实验名称：DTW算法实现及语音模板匹配姓名：学号：班级：10级电信5班日期：2013年6 月17日一、实验目的运用课堂上所学知识以及matlab工具，利用DTW(Dynamic Time Warping，动态时间规整)算法，进行说话者的语音识别。
二、实验原理1、语音识别系统概述一个完整特定人语音识别系统的方案框图如图1所示。
输入的模拟语音信号首先要进行预处理，包括预滤波、采样和量化、加窗、端点检测、预加重等,然后是参数特征量的提取。
提取的特征参数满足如下要求：(1)特征参数能有效地代表语音特征,具有很好的区分性；(2)参数间有良好的独立性；(3)特征参数要计算方便,要考虑到语音识别的实时实现。
图1 语音识别系统方案框图语音识别的过程可以被看作模式匹配的过程，模式匹配是指根据一定的准则，使未知模式与模型库中的某一个模型获得最佳匹配的过程。
模式匹配中需要用到的参考模板通过模板训练获得。
在训练阶段，将特征参数进行一定的处理后，为每个词条建立一个模型，保存为模板库。
在识别阶段，语音信号经过相同的通道得到语音特征参数，生成测试模板，与参考模板进行匹配，将匹配分数最高的参考模板作为识别结果。
2、语音信号的处理1、语音识别的DTW算法本设计中，采用DTW算法，该算法基于动态规划(DP)的思想解决了发音长短不一的模板匹配问题，在训练和建立模板以及识别阶段，都先采用端点检测算法确定语音的起点和终点。
在本设计当中，我们建立的参考模板，m为训练语音帧的时序标号，M为该模板所包含的语音帧总数，R(m)为第m帧的语音特征矢量。
所要识别的输入词条语音称为测试模板，n为测试语音帧的时序标号，N为该模板所包含的语音帧总数，T(n)为第n帧的语音特征矢量。
参考模板和测试模板一般都采用相同类型的特征矢量(如LPCC系数)、相同的帧长、相同的窗函数和相同的帧移。
考虑到语音中各段在不同的情况下持续时间会产生或长或短的变化，因而更多地是采用动态规划DP的方法。
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原始信号的时域波形与FFt频谱分析
[x,fs,bits]=wavread(‘音频文件’);%读取一个音频文件x=x(:,1);
figure(1);
subplot(3,1,1);
plot(x);grid on;
xlabel(‘时间’);ylabel(‘幅值’);title(‘幅频特性’); subplot(3,1,2);
wx=fft(x);
plot(abs(wx));grid on;
xlabel(‘时间’);ylabel(‘幅值’);title(‘幅频特性’); subplot(3,1,3);
plot(angle(wx));grid on;
xlabel(‘频率’);ylabel(‘相位’);title(‘幅频特性’);
产生回声
N=36000;
y=[x;zeros(N,1)]+0.5*[zeros(N,1)];
wavwrite(y,’加回声信号后的信号’);
figure(2);
subplot(3,1,1);
plot(y);grid on;
xlabel(‘时间’);ylabel(‘幅值’);title(‘加回声信号后的时域波形’); subplot(3,1,2);
wy=fft(y);
plot(abs(wy));grid on;
xlabel(‘频率’);ylabel(‘幅值’);title(‘幅频特性’);
subplot(3,1,3);
plot(angle(wy));grid on;
xlabel(‘频率’);ylabel(‘相位’);title(‘相频特性’);
产生回声信号后的时域波形，FFt频谱分析
r=xcorr(y);
figure(3);
plot(r);
grid on;
title(‘y的自相关函数’);
[u,v]=max(r);
r1=r;
r1(v-5000:v+5000,1)=0;
[u1,v1]=max(r1);
N=v-v1;
Title(N);
N
for k=1:2
t(k)=(-1)^k*y(36000*(k-1)+1,1);
end
roots(t)
从带有回声的声音中消除回声信号且估计反射物的距离a=[1,zeros(1,35999),0.5];
b=[1];
x1=filter(b,a,y);
wavwrite(x1,’恢复后的信号’);
figure(4);
subplot(3,1,1);
plot(x1);grid on;
xlabel(‘时间’);ylabel(‘幅值’);title(‘恢复后的信号时域波形’); subplot(3,1,2);
wx1=fft(x1);
plot(abs(wx1));grid on;
xlabel(‘频率’);ylabel(‘幅值’);title(‘幅频特性’);
[x,fs,bits]=wavread('yinpin.wav');
N=length(x);%²â¶¨ÓïÒôÐźŵij¤¶È
f=2500;
x=x';
n=0:1/fs:(N-1)/fs;
s=0.05*sin(2*pi*f*n);
y=x+s;
f1=0:fs/N:fs*(N-1)/N;
x1=fft(x,N);
s1=fft(s,N);
Y=fft(y,N);
figure(1);
subplot(3,1,1);plot(n,x);title('Ô-ʼÐźŲ¨ÐÎͼ');
xlabel('t/s');ylabel('·ùÖµ');
subplot(3,1,2);plot(n,s);title('ÔëÉùÐźŲ¨ÐÎͼ');ylim([-0.08,0.08]); xlabel('t/s');ylabel('·ùÖµ');
subplot(3,1,3);plot(n,y);title('ÐźÅ+ÔëÉùÐźÅͼ');
xlabel('t/s');ylabel('·ùÖµ');
figure(2);
subplot(2,2,1);plot(f1,abs(x,1));title('Ô-ʼÐźÅƵÆ×ͼ');。