数据的采集与语音信号的频谱分析综述
语音信号的采集和频谱分析
语音信号的采集和频谱分析：[y,fs,bits]=wavread('voice'); %读取音频信息（双声道，16位，频率44100Hz）sound(y,fs,bits); %回放该音频Y=fft(y,4096); %进行傅立叶变换subplot(211);plot(y);title('声音信号的波形');subplot(212)plot(abs(Y));title('声音信号的频谱');窗函数设计低通滤波器：fp=1000;fc=1200;as=100;ap=1;fs=22000;wp=2*fp/fs;wc=2*fc/fs;N=ceil((as-7.95)/(14.36*(wc-wp)/2))+1;beta=0.1102*(as-8.7);window=Kaiser(N+1,beta);b=fir1(N,wc,window);freqz(b,1,512,fs);结果：滤波：[y,fs,bits]=wavread('voice');d=filter(b,a,y);D=fft(d);subplot(211)plot(d);title('滤波后的声音波形')subplot(212)plot(abs(D))title('滤波后的声音频谱')回放：sound(d,fs,bits)与滤波之前相比，噪音明显降低了许多。
过零率的计算要用下面的代码：zcr = zeros(size(y,1)1);delta= 0.02;for i=1:size(y,1)x=y(i,:);for j=1;length(x)-1if x(j)*x(j+1)<0 &abs(x(j)-x(j+1))>deltazcr(i)=zcr(i)+1;endendend其中设置了门限delta=0.02。
这是个经验值，可以进行细微的调整。
频谱分析算法在语音信号处理中的应用
频谱分析算法在语音信号处理中的应用语音信号处理是一门研究如何对人类语音进行分析和处理的学科。
随着科技的不断发展，频谱分析算法在语音信号处理中的应用变得越来越广泛。
频谱分析是一种将信号从时域转换为频域的技术，通过分析信号在不同频率上的能量分布，可以从中提取出有用的信息。
本文将探讨频谱分析算法在语音信号处理中的应用。
首先，频谱分析算法在语音信号的识别和识别中起着重要的作用。
通过对语音信号进行频谱分析，可以提取出信号的频谱特征，如频率、幅度、相位等。
这些特征可以用于语音识别系统中的特征提取和模式匹配。
例如，在语音识别系统中，可以使用梅尔频率倒谱系数（MFCC）作为特征向量，通过计算语音信号在不同频率上的能量分布，将其转换为一组特征向量，然后使用模式匹配算法进行识别。
频谱分析算法的应用可以提高语音识别系统的准确性和鲁棒性。
其次，频谱分析算法在语音信号的降噪和增强中也具有重要的作用。
在实际应用中，语音信号往往会受到环境噪声的干扰，这会影响语音信号的质量和清晰度。
通过频谱分析算法，可以分析语音信号和环境噪声在频域上的能量分布，进而设计相应的降噪和增强算法。
例如，可以使用谱减法来降低噪声的能量，或者使用频率掩蔽效应来增强语音信号的清晰度。
频谱分析算法的应用可以提高语音信号的质量和可听性。
此外，频谱分析算法还可以用于语音信号的合成和转换。
通过对语音信号的频谱特征进行分析，可以模拟人类声音的产生过程，从而实现语音信号的合成。
例如，可以使用线性预测编码（LPC）算法来估计语音信号的声道特性，并根据声道特性合成新的语音信号。
此外，频谱分析算法还可以实现语音信号的转换，如将男声转换为女声、将说话人的语音转换为歌唱等。
频谱分析算法的应用可以实现语音信号的创造性处理和转换。
最后，频谱分析算法还可以用于语音信号的情感识别和情感合成。
通过分析语音信号在频域上的能量分布和谐波结构，可以提取出语音信号的情感特征。
例如，高频能量和谐波结构往往与愤怒或兴奋等积极情绪相关，而低频能量和谐波结构往往与悲伤或沮丧等消极情绪相关。
采集信号的频谱分析
采集信号的频谱分析1. 引言频谱分析是一种重要的信号处理技术，它可以帮助我们理解信号的频域特性。
在现代通信领域和无线电频谱监测中，采集信号的频谱分析是一项关键的工作。
频谱分析可以帮助我们识别信号的不同频率成分，并从中提取有用的信息。
本文将介绍频谱分析的基本原理、常用的采集方法以及一些相关的应用领域。
2. 频谱分析的基本原理频谱分析是将信号从时域转换到频域的过程。
在时域中，信号被表示为随时间变化的波形；而在频域中，信号被表示为不同频率成分的强度和相位。
常用的频谱分析方法包括傅里叶变换（Fourier Transform）和快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT）。
傅里叶变换是一种数学变换，它能将信号从时域转换到频域。
快速傅里叶变换是傅里叶变换的一种高效算法，能够快速计算信号的频谱。
在频谱分析中，我们使用频谱图来表示信号的频谱。
频谱图通常以频率为横轴，信号强度为纵轴，用于直观地展示不同频率成分的能量分布。
3. 采集信号的方法采集信号的频谱分析需要使用合适的设备和方法。
以下是常用的采集信号的方法：3.1 信号接收器信号接收器是一种用于接收信号并将其转化为电信号的设备。
根据需要采集的信号类型不同，可以选择不同类型的信号接收器，如无线电接收器、音频接收器等。
3.2 采样率采样率是指在单位时间内采集信号的样本数。
在频谱分析中，较高的采样率能够提供更精确的频谱信息，但也会增加数据处理的复杂性和成本。
根据信号的带宽和分辨率要求，选择合适的采样率非常重要。
3.3 采样深度采样深度是指每个样本的比特数，决定了每个样本的精度。
较大的采样深度能够提供更高的分辨率，但也会增加数据存储和传输的需求。
根据信号的动态范围和精度要求，选择适当的采样深度是必要的。
3.4 采集时间采集时间是指采集信号所需的时间长度。
较长的采集时间可以提供更准确的频谱信息，但也会增加采集的时间和资源。
根据应用需求和实际情况，选择合适的采集时间是必要的。
语音信号采集和分析报告
语音信号的采集与分析一、背景介绍1、语音信号处理的相关内容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.2、工作流程：相关的信号与系统知识：傅里叶变换在信号处理中具有十分重要的作用,它通常能使信号的某些特性变得很明显,而在原始信号中这些特性可能含糊不清或至少不明显.在语音信号处理中,傅里叶表示在传统上一直起主要作用.其原因一方面在于稳态语音的生成模型由线性系统组成,此系统被一随时间作周期变化或随机变化的源所激励.因而系统输出频谱反映了激励与声道频率响应特性.另一方面,语音信号的频谱具有非常明显的语音声学意义,可以获得某些重要的语音特征(如共振峰频率和带宽等).根据语音信号的产生模型,可以将其用一个线性非时变系统的输出表示,即看作是声门激励信号和声道冲激响应的卷积.在语音信号数字处理所涉及的各个领域中,根据语音信号求解声门激励和声道响应具有非常重要的意义.例如,为了求得语音信号的共振蜂就要知道声道传递函数(共振峰就是声道传递函数的各对复共轭极点的频率).又如,为了判断语音信号是清音还是浊音以及求得浊音情况下的基音频率,就应知道声门激励序列.在实现各种语音编码,合成,识别以及说话人识别时无不需要由语音信号来求得声门激励序列和声道冲激响应. 3、相关MATLAB知识：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, 信号处理是MATLAB 重要应用的领域之一。
数据的采集与语音信号的频谱分析
中北大学课程设计说明书学生姓名：吕涛学号：10050644X23 学生姓名：王丽学号：10050644X09学生姓名：赵芳学号：10050644X15 学生姓名：孟庆慧学号：10050644X05 学院：信息商务学院专业：电子信息工程题目：信息处理综合实践:数据的采集与语音信号的频谱分析指导教师：金永职称: 副教授2013 年 6 月 28 日中北大学课程设计任务书12/13 学年第二学期学院：信息商务学院专业：电子信息工程学生姓名：吕涛学号：10050644X23 学生姓名：王丽学号：10050644X09学生姓名：赵芳学号：10050644X15 学生姓名：孟庆慧学号：10050644X05 课程设计题目:信息处理综合实践:数据的采集与语音信号的频谱分析起迄日期：2013年6月7日～2013年6月28日课程设计地点：学院楼201、510、608实验室指导教师：金永系主任：王明泉下达任务书日期: 2013 年6月7 日1．设计目的：（1）掌握USB总线或PCI总线的基本结构，了解基于USB总线或PCI总线A/D卡的通用结构；（2）掌握数据采集卡采集数据的过程和原理；（3）了解MATLAB的信号处理技术；（4）掌握MATLAB 实现音乐信号的读取、保存、拼接与频谱分析。
2．设计内容和要求（包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等）：（1）查阅相关资料，撰写关于基于USB总线或PCI总线A/D卡的报告；（2）采用麦克采集本组各个同学的语音信号；（3）采用MATLAB读取采集的语音信号，截取各信号中的一段进行拼接，并进行频谱分析；（4）保存拼接后的语音信号，并进行播放证实存储的正确性，同时对拼接后信号与原有信号的频谱作对比；（5）提高内容：编写语音采集数据程序。
3．设计工作任务及工作量的要求〔包括课程设计计算说明书(论文)、图纸、实物样品等〕：（1）要求设计组的每个成员都要了解设计的要求和思路；（2）MATLAB数据处理部分要求有正确的运行结果及结果分析；（3）总线部分和A/D采集卡部分要求每位同学有自己的理解；（4）每位同学针对上述内容撰写设计说明书（每人1份）。
语音信号的频域分析概述
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2021年12月8日星期三
从广义上讲，语音信号的频域分析包括语音信号的 频谱、频谱包络、功率谱、倒频谱等。常用的频域分析 方法有带通滤波器组法、傅里叶变换法、线性预测法等 几种。本节介绍语音信号的傅里叶分析法。
短时傅里叶变换最重要的应用是语音分析与合成系 统，因为由短时博里叶变换可以精确地恢复语音波形。
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2021年12月8日星期三语音信号及单片机处理语音信号及单片机处理
语音信号的频域分析概述
在语音信号处理中，傅里叶表示一直起主要作用。 其原因在于：一方面，稳态语音的生成模型由线性系统 组成，此系统由一个随时间周期变化或随机变化的源所 激励，因而系统输出频谱反映了激励与声道频率响应特 性；另一方面，语音信号的频谱具有非常明显的语言声 学意义，可以获得某些重要的语音特征(如共振峰频率 和带宽等)。
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2021年12月8日星期三
语音信号是非平稳信号，其非平稳性是由发音器官 的物理运动过程而产生的。这个运动过程与声波振动 的速度比起来要缓慢得多，因此可以假定它在10～30 ms这样短的时间段内是平稳的。所以对语音信号处理 来说，短时分析的方法是有效的。短时分析应用于频 域分析就是短时傅里叶变换，相应的频谱称为“短时 谱”，即有限长度的傅里叶变换。
语音信号采集与时频域分析正文
第一章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1.1时频域分析设计图图1.2加噪滤波分析流程图第二章 语音信号时域分析语音信号的时域分析可直接对语音信号进行时域波形分析，在此只只针对语音信号的短时能量、短时平均过零率、短时自相关函数进行讨论。
2.1窗口选择由人类的发生机理可知，语音信号具有短时平稳性，因此在分析讨论中需要对语音信号进行加窗处理进而保证每个短时语音长度为10~30ms 。
通常选择矩形窗和哈明窗能得到较理想的“短时分析”设计要求。
两种窗函数的时域波形如下图2.1所示：samplew （n ）samplew （n ）图2.1 矩形窗和Hamming 窗的时域波形矩形窗的定义：一个N 点的矩形窗函数定义为如下{1,00,()n Nw n ≤<=其他（2.1）哈明窗的定义：一个N 点的哈明窗函数定义为如下0.540.46cos(2),010,()n n NN w n π-≤<-⎧⎨⎩其他= （2.2）这两种窗函数都有低通特性，通过分析这两种窗的频率响应幅度特性可以发现（如图2.2）：矩形窗的主瓣宽度小（4*pi/N ），具有较高的频率分辨率，旁瓣峰值大（-13.3dB ），会导致泄漏现象；哈明窗的主瓣宽8*pi/N ，旁瓣峰值低（-42.7dB ），可以有效的克服泄漏现象，具有更平滑的低通特性。
音频信号的采集与处理技术综述
音频信号的采集与处理技术综述音频信号的采集与处理技术在现代通信、音乐、语音识别和声音处理等领域有着广泛的应用。
本文将对音频信号的采集与处理技术进行综述，为读者介绍相关的原理、方法和应用。
一、音频信号的采集技术音频信号的采集是指将声音转化为数字形式，以便后续的处理和存储。
主要的音频信号采集技术包括模拟声音录制、数字声音录制和实时音频采集。
模拟声音录制是早期常用的技术，通过麦克风将声音转化为电信号，再经过放大、滤波等处理，最终得到模拟音频信号。
然而，由于模拟信号具有易受干扰、难以传输和存储等缺点，逐渐被数字声音录制技术所取代。
数字声音录制技术利用模数转换器（ADC）将模拟音频信号转化为数字形式，再进行压缩和编码，最终得到数字音频文件。
这种技术具有抗干扰性强、易于传输和存储的优点，广泛应用于音乐录制、广播电视和多媒体等领域。
实时音频采集技术是指能够实时地获取声音信号，并进行处理和分析。
这种技术常用于声音识别、语音合成和实时通信等场景，要求采样率高、延迟低，并能够处理多通道信号。
二、音频信号的处理技术音频信号的处理技术包括音频编码、音频增强和音频分析等方面。
这些技术能够对音频信号进行压缩、去噪、降噪和特征提取等操作，提高音频的质量和准确性。
音频编码技术是指将音频信号转化为数字数据的过程，常用的编码方法有PCM编码、MP3编码和AAC编码等。
PCM编码是一种无损编码方法，能够保持原始音频信号的完整性；而MP3和AAC编码则是有损压缩方法，能够在降低数据量的同时保持较高的音质。
音频增强技术用于提高音频信号的清晰度和可听性。
常见的音频增强方法包括降噪、回声消除和均衡器等。
降噪技术通过滤波和频域分析等方法，减少环境噪声对音频信号的影响；回声消除技术通过模型估计和滤波等方法，抑制声音的反射和回声；均衡器技术则用于调整音频信号的频率和音量，使其在不同场景下具有更好的效果。
音频分析技术用于提取音频信号的特征和信息。
常用的音频分析方法包括频谱分析、时域分析和时频分析等。
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中北大学课程设计说明书学生姓名：吕涛学号：10050644X23 学生姓名：王丽学号：10050644X09学生姓名：赵芳学号：10050644X15 学生姓名：孟庆慧学号：10050644X05 学院：信息商务学院专业：电子信息工程题目：信息处理综合实践:数据的采集与语音信号的频谱分析指导教师：金永职称: 副教授2013 年 6 月 28 日中北大学课程设计任务书12/13 学年第二学期学院：信息商务学院专业：电子信息工程学生姓名：吕涛学号：10050644X23 学生姓名：王丽学号：10050644X09学生姓名：赵芳学号：10050644X15 学生姓名：孟庆慧学号：10050644X05 课程设计题目:信息处理综合实践:数据的采集与语音信号的频谱分析起迄日期：2013年6月7日～2013年6月28日课程设计地点：学院楼201、510、608实验室指导教师：金永系主任：王明泉下达任务书日期: 2013 年6月7 日1．设计目的：（1）掌握USB总线或PCI总线的基本结构，了解基于USB总线或PCI总线A/D卡的通用结构；（2）掌握数据采集卡采集数据的过程和原理；（3）了解MATLAB的信号处理技术；（4）掌握MATLAB 实现音乐信号的读取、保存、拼接与频谱分析。
2．设计内容和要求（包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等）：（1）查阅相关资料，撰写关于基于USB总线或PCI总线A/D卡的报告；（2）采用麦克采集本组各个同学的语音信号；（3）采用MATLAB读取采集的语音信号，截取各信号中的一段进行拼接，并进行频谱分析；（4）保存拼接后的语音信号，并进行播放证实存储的正确性，同时对拼接后信号与原有信号的频谱作对比；（5）提高内容：编写语音采集数据程序。
3．设计工作任务及工作量的要求〔包括课程设计计算说明书(论文)、图纸、实物样品等〕：（1）要求设计组的每个成员都要了解设计的要求和思路；（2）MATLAB数据处理部分要求有正确的运行结果及结果分析；（3）总线部分和A/D采集卡部分要求每位同学有自己的理解；（4）每位同学针对上述内容撰写设计说明书（每人1份）。
4．主要参考文献：要求按国标GB 7714—87《文后参考文献著录规则》书写，例：1 傅承义，陈运泰，祁贵中.地球物理学基础.北京：科学出版社，1985（5篇以上）5．设计成果形式及要求：课程设计说明书程序运行结果6．工作计划及进度：2013年6月7日~ 6月15日：查资料，了解基于USB总线或PCI总线A/D卡的通用结构以及A/D采集卡的应用；6月15日~ 6月25日：MATLAB 实现语音信号的读取、保存、拼接与频谱分析；6月26日~ 6月27日：撰写课程设计说明书；6月28日：答辩系主任审查意见：签字：年月日目录摘要 (2)1基于USB总线A/D卡的报告 (2)1.1 USB总线介绍 (2)1.2 USB接口电路设计 (3)1.3 接口的数据采集系统的设计实现 (3)1.4 A/D转换电路 (4)2 设计方案简介 (5)3 语音信号的采集 (5)4 语音信号的分析 (6)4.1语音信号时域分析 (6)4.2语音信号频域分析 (6)5 程序设计及仿真图 (7)6语音信号的读取、拼接、保存与频谱分析 (9)6.1设计条件及主要参数表 (9)6.2设计主要参数计算 (11)6.3设计结果 (12)7设计体会 (13)8 参考文献 (14)摘要语音信号的采集与分析技术是一门涉及面很广的交叉科学，它的应用和发展与语音学、声音测量学、电子测量技术以及数字信号处理等学科紧密联系。
该设计主要介绍语音信号的采集与分析方法，通过PC机录制自己的一段声音，运用Matlab提供的函数进行仿真分析，并画出采样后语音信号的时域波形和频谱图，对所采集的语音信号加入干扰随机高斯噪声，对加入噪声的信号进行播放，并进行时域和频谱分析；对比加噪前后的时域图和频谱图，分析讨论采用什么样的滤波器进行滤除噪声。
关键词：语音信号；采集与分析；Matlab一基于USB总线A/D卡的报告B总线介绍USB总线为通用串行总线，USB接口位于PS/2接口和串并口之间，允许外设在开机状态下热插拔，最多可串接下来127个外设，传输速率可达480Mb/S，P它可以向低压设备提供5伏电源，同时可以减少PC机I/O接口数量。
USB是基于通用连接技术，实现外设的简单快速连接，达到方便用户、降低成本、扩展PC连接外设范围的目的。
数据采集就是把来自各种传感器的信号数据实时地、准确地测量或汇集起来,用计算机进行实时处理或记录存储,实时完成测试和控制功能。
数据采集系统结构通过微机的标准接口连接各种功能模块、仪器仪表和传感器,组成测量系统。
2．USB接口电路设计R3是上拉电阻器，它可使USB口的D+端上拉到DS2490S的VB端，表示USB主机系统是高速设备，同时这个上拉电阻器告诉主机有USB设备插入。
该上拉电阻器的设置对适配器的影响很大，它的负载值和1-Wire网络的总长决定1-Wire总线电压上升到5 V的速度。
经过实验测试选择R3的阻值为27 Ω±lO%。
R1、R2为USB数据线保护电阻器。
L、L2具有禁止高频干扰并且减弱EMI辐射的功能。
LF33CV为3.3 V电压稳压器，与周围元件C1、C2组成强上拉部分，给EEPROM 或温度传感器等器件提供额外的电源。
B接口的数据采集系统的设计实现数据采集系统使用采集卡进行数据采集,然后经过A/D转换器供计算机加工处理。
基于USB接口的数据采集与频谱分析系统本系统结构由硬件部分和软件部分组成,硬件部分主要有计算机、I/ O 接口设备. 计算机作为硬件平台的核心可采用台式机,系统采用的I/ O 设备为A/ D 数据采集卡,该采集卡是一种基于USB 总线数据采集产品,可与带USB 接口的各种台式计算机、笔记本电脑、工控机连接构成高性能的数据采集测量系统.整个系统主要由4部分组成：USB接口芯片及外围电路、控制电路、数据缓冲电路和A／D转换电路。
USB接口芯片选择了Cypress公司的EZ-USB 2131Q，该芯片内嵌8051控制器，因此整个系统以EZ-USB控制器为核心，由EZ-USB经控制电路实现对A／D 转换电路和数据缓冲电路的控制，模拟信号转换后的数据送入数据缓冲器，当数据缓冲器存满之后，通知EZ-USB控制器，由主机取出数据。
整个系统框图如图1所示。
4.A／D转换电路声卡是计算机对语音信号进行加工的重要部件，它具有对信号滤波、放大、采样保持、A/D和D/A转换等功能。
系统中A／D转换芯片采用了MAXIM公司的MAX122，该芯片是12 b的高速的A／D转换器。
在完全转换模式下，他的转换时间可以达到2．6μs，采样率为333 kS ／s。
MAX122有5种工作模式，在数据采集系统中，采用了模式2即连续转换模式。
在这种模式下，每次转换需要13～14个时钟脉冲节拍，转换可以不间断地进行，但是需要提供开始转换使能信号，并且要保证使能信号和时钟信号同步，读信号和片选始终处于有效状态。
数据输出使能信号一直有效，在转换结束时产生新的数据。
二设计方案简介本实验通过应用MATLAB软件实现音乐信号的读取、拼接、保存与频谱分析。
将信号源发出的信号强度按频率顺序展开，使其成为频率的函数，并考察变化规律，称为频谱分析。
频谱分析主要分析信号是由哪些频率的正弦信号叠加得到的，以及这些正弦信号的振幅。
分析和处理音频信号，首先要对声音信号进行采集，MATLAB 的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。
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W A V格式文件，供MATLAB相关函数直接读取、写入或播放。
本实验以W A V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W A V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W A V格式文件或用sound函数直接回放。
三语音信号的采集配置好数据采集设备的参数后，使用start命令便可启动声卡开始语音信号的采集。
采集到的数据被暂时存放在PC机的内存里，理论上可采集的最大数据量是由PC机的内存容量决定的，这一点相对于一般的数据采集系统而言有较强的优势。
MATLAB还可以记录采集过程中出现错误，如出错的时间、错误产生的来源以及数据采集设备的状态等信息都会被记录下来作为以后工作的参考。
Matlab自带的数据采集工具箱里面，提供了专门用于语音采集的命令和函数。
数据采集的硬件设备的内部特性对Matlab的接口完全是透明的，通过调用Matlab提供的语音采集函数和命令可以对其进行访问。
而且，Matlab可以对其采集的数据进行实时的分析，也可在存储后再进行处理。
四语音信号的分析1.语音信号时域分析MATLAB数据采集箱中提供的函数命令进行图像分析的函数命令：wavread :wavread 用于读取Microsoft 的扩展名为“.wav”的声音文件。
其调用形式为: y = wavread (file) 。
其作用是从字符串file 所指的文件路径读取wave 文件,将读取的采样数据送到y 中。
Y的取值范围: [ -1 ,1 ] 。
sound:音频信号是以向量的形式表示声音采样的。
sound 函数用于将向量转换为声音,其调用形式为:sound (y ,fs) ,作用是向扬声器送出向量y 中的音频信号(采样频率为fs) 。
将向量转换为声音,其调用形式为:sound (y ,fs) ,作用是向扬声器送出向量y 中的音频信号(采样频率为fs) 。
通过Wavread和plot(x)函数即可显示图像的时域波形。
2.语音信号频域分析FFT即为快速傅氏变换，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的。
在MATLAB的信号处理工具箱中函数FFT和IFFT用于快速傅立叶变换和逆变换。
函数FFT用于序列快速傅立叶变换，其调用格式为y=fft(x)，其中，x是序列，y是序列的FFT，x可以为一向量或矩阵，若x为一向量，y是x的FFT且和x相同长度；若x为一矩阵，则y 是对矩阵的每一列向量进行FFT。
如果x长度是2的幂次方，函数fft 执行高速基－2FFT算法，否则fft执行一种混合基的离散傅立叶变换算法，计算速度较慢。
函数FFT的另一种调用格式为y=fft(x,N)，式中，x，y意义同前，N为正整数。