基于MATLAB的语音信号的分析与处理

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基于MATLAB的语音信号的仿真分析

基于MATLAB的语音信号的仿真分析
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Ll U Ya n
( De p a r t m e n t o fP h y s i c s a n dE l e c t r o n i c I n f o r ma t i o nE n g i n e e r i n g , Y a n g t z e No r ma l U n i v e r s i t y , C h o n g q i n g4 0 8 0 0 0 , C h i n a )
软件 2 0 1 3年第 3 4卷 第 6期
S 0 F T WA R E
国际 I T传媒 品牌
基于 M A T L A B的语音信号的仿真分析
刘艳
( 长江 师范 学院 物 理学 与 电子工 程学 院 ,重庆 4 0 8 0 0 0 )

基于MATLAB的音频处理技术研究

基于MATLAB的音频处理技术研究

基于MATLAB的音频处理技术研究第一章引言音频处理技术是数字信号处理领域的一个重要分支,在音频信号采集、分析、增强和合成等方面有着广泛的应用。

随着数字信号处理技术的不断发展,基于MATLAB的音频处理技术也得到了快速的发展和应用。

本文将介绍MATLAB在音频处理领域的应用和研究,然后重点分析基于MATLAB的音频信号预处理和特征提取技术。

第二章 MATLAB在音频处理中的应用MATLAB是一种强大的数学仿真软件,其内置了丰富的数学分析工具和信号处理库,可以广泛应用于信号处理、数字通信、嵌入式系统设计等领域。

在音频处理领域,MATLAB提供了丰富的函数和工具箱,可以对音频进行采集、分析、合成和处理等任务。

2.1 音频采集MATLAB提供了嵌入式硬件支持包,可以连接各种类型的音频设备,如麦克风、音频接口等。

用户可以使用MATLAB编写程序,对音频进行实时采集和录制,并实时在MATLAB的界面上进行显示和处理。

2.2 音频分析MATLAB提供了许多用于音频信号分析的工具箱,如信号处理工具箱、音频工具箱和语音处理工具箱等。

用户可以利用这些工具箱进行频域分析、时域分析、滤波、FFT、STFT和解调等操作,以及进行各种音频信号的特征提取和分类。

2.3 音频合成MATLAB提供了各种音频合成的工具箱,如声学模型工具箱、可重复性工具箱和音频合成器等。

用户可以利用这些工具箱进行音频信号的合成和生成,例如混响效果、合成乐器音效等。

第三章基于MATLAB的音频信号预处理技术MATLAB提供了许多音频信号预处理的工具,这些工具可以在进行音频信号分析和特征提取之前对信号进行预处理,如降噪、去混响、去噪声,以及去掉杂音等。

3.1 降噪降噪是去除音频信号中的噪音干扰,使得信号更加清晰的重要步骤。

MATLAB提供了多种降噪算法,例如小波阈值法、基于分量分析的降噪方法和基于统计学习的降噪方法等。

这些算法可以对音频信号进行有效的降噪,从而提高信号的质量,提高后续分析的准确性。

MATLAB中的语音处理方法与应用

MATLAB中的语音处理方法与应用

MATLAB中的语音处理方法与应用语音处理是一门研究如何处理和分析语音信号的学科。

在现代社会中,语音处理已经广泛应用于语音识别、语音合成、语音增强、语音编码等多个领域。

而MATLAB作为一种强大的数学软件工具,提供了丰富的语音处理函数和工具箱,为语音处理研究和应用提供了良好的平台。

一、语音信号的数字化在进行语音处理前,首先需要将语音信号转换为数字信号,即进行数字化处理。

MATLAB中提供了多种方法来实现语音信号的数字化过程,如使用ADDA(模数转换器和数模转换器)、录制语音、读取音频文件等。

其中常用的方法是通过录制语音来获取语音信号。

在MATLAB中,我们可以使用`audiorecorder`函数来录制语音,然后使用`recordblocking`函数来设置录音时间,最后使用`getaudiodata`函数获取语音信号的数值。

通过这些函数,我们可以很方便地将语音信号转换为数字信号进行后续处理。

二、语音信号的预处理在进行语音处理前,通常需要对语音信号进行预处理,以提取有用的信息或去除噪声。

常用的预处理方法包括语音分帧、加窗、预加重、噪声去除等。

1. 语音分帧语音信号通常是一个非平稳信号,为了方便处理,我们需要将其进行分帧处理。

在MATLAB中,可以使用`buffer`函数来实现语音信号的分帧操作,设置合适的窗长和重叠长度。

2. 加窗为了消除语音信号边界引起的突变问题,我们需要对每一帧的语音信号进行加窗处理。

在MATLAB中,常用的窗函数有矩形窗、汉宁窗、海明窗等。

可以使用`window`函数来生成需要的窗函数,并与语音信号相乘得到加窗后的语音信号。

3. 预加重由于语音信号的高频成分比较弱,为了提高高频分量的能量,需要对语音信号进行预加重处理。

在MATLAB中,可以通过一阶差分的方式实现预加重,即对每一帧语音信号进行差分运算。

4. 噪声去除在实际应用中,语音信号经常伴随着各种噪声,为了提取有用的语音信息,我们需要对语音信号进行噪声去除。

数字信号处理课程设计基于 matlab 的音乐信号处理和分析

数字信号处理课程设计基于 matlab 的音乐信号处理和分析

《数字信号处理》课程设计设计题目:基于MATLAB 的音乐信号处理和分析一、课程设计的目的本课程设计通过对音乐信号的采样、抽取、调制、解调等多种处理过程的理论分析和MATLAB实现,使学生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;使学生掌握的基本理论和分析方法知识得到进一步扩展;使学生能有效地将理论和实际紧密结合;增强学生软件编程实现能力和解决实际问题的能力。

二、课程设计基本要求1学会MATLAB 的使用,掌握MATLAB的基本编程语句。

2掌握在Windows 环境下音乐信号采集的方法。

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 掌握使用MATLAB处理数字信号、进行频谱分析、设计数字滤波器的编程方法。

三、课程设计内容1、音乐信号的音谱和频谱观察使用windows下的录音机录制一段音乐信号或采用其它软件截取一段音乐信号(要求:时间不超过5s、文件格式为wav文件)①使用wavread语句读取音乐信号,获取抽样率;(注意:读取的信号是双声道信号,即为双列向量,需要分列处理);②输出音乐信号的波形和频谱,观察现象;③使用sound语句播放音乐信号,注意不同抽样率下的音调变化,解释现象。

Wavread格式说明:[w,fs,b]=wavread(‘语音信号’),采样值放在向量w中,fs表示采样频率(hz),b表示采样位数。

上机程序:[y,fs,bit]=wavread('I do片段')%读取音乐片段,fs是采样率size(y)%求矩阵的行数和列数y1=y( : ,1);%对信号进行分列处理n1=length(y1);%取y的长度t1=(0:n1-1)/fs;%设置波形图横坐标 figuresubplot(2,1,1);plot(t1,y1); %画出时域波形图 ylabel('幅值');xlabel('时间(s )'); title('信号波形'); subplot(2,1,2); Y1=fft(y1);w1=2/n1*(0:n1-1);%设置角频率 plot(w1,abs(Y1));%画频谱图 title('信号频谱'); xlabel('数字角频率'); ylabel('幅度'); grid on ;sound(y,fs); 实验结果:123456幅值时间(s )信号波形信号频谱数字角频率幅值1、通过观察频谱知,选取音乐信号的频谱集中在0~0.7*pi 之间,抽样点数fs=44100;2、当采样频率问原来0.5(0.5*fs )倍时:音乐片段音调变得非常低沉,无法辨认原声,播放时间变长;抽样频率减小,抽样点数不变时,其分辨力增大,记录长度变长,声音失真。

MATLAB语音信号采集与处理

MATLAB语音信号采集与处理

MATLAB课程设计报告课题:语音信号采集与处理目录一、实践目的 (3)二、实践原理: (3)三、课题要求: (3)四、MATLAB仿真 (4)1、频谱分析: (4)2、调制与解调: (5)3、信号变化: (8)快放: (8)慢放: (8)倒放: (8)回声: (8)男女变声: (9)4、信号加噪 (10)5、用窗函数法设计FIR滤波器 (11)FIR低通滤波器: (12)FIR高通滤波器: (13)FIR带通滤波: (14)一、实践目的本次课程设计的课题为《基于MATLAB的语音信号采集与处理》,学会运用MATLAB的信号处理功能,采集语音信号,并对语音信号进行滤波及变换处理,观察其时域和频域特性,加深对信号处理理论的理解,并为今后熟练使用MATLAB进行系统的分析仿真和设计奠定基础。

此次实习课程主要是为了进一步熟悉对matlab软件的使用,以及学会利用matlab对声音信号这种实际问题进行处理,将理论应用于实际,加深对它的理解。

二、实践原理: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。

语音信号的“短时谱”对于非平稳信号, 它是非周期的, 频谱随时间连续变化, 因此由傅里叶变换得到的频谱无法获知其在各个时刻的频谱特性。

如果利用加窗的方法从语音流中取出其中一个短断, 再进行傅里叶变换, 就可以得到该语音的短时谱。

三、课题要求:○1利用windows 自带的录音机或者其它录音软件,录制几段语音信号(要有几种不同的声音,要有男声、女声)。

○2对录制的语音信号进行频谱分析,确定该段语音的主要频率范围,由此频率范围判断该段语音信号的特点(低沉or 尖锐)。

○3利用采样定理,对该段语音信号进行采样,观察不同采样频率(过采样、欠采样、临界采样)对信号的影响。

课程设计基于MATLAB的语音信号录制采集和分析的程序设计

课程设计基于MATLAB的语音信号录制采集和分析的程序设计

MA TLAB课程设计说明书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目录摘要 (I)1 语音信号的录制 (1)2 语音信号的采集 (3)3 语音信号的分析 (4)3.1语音信号时域分析 (4)3.2语音信号频域分析 (5)4 语音信号的加噪处理 (7)5 滤噪设计分析 (11)6 设计总结 (12)参考文献 (13)附录 (14)1 语音信号的录制为了将原始模拟语音信号变为数字信号,必须经过采样和量化两个步骤,从而得到时间和幅度上均为离散的数字语音信号。

语音信号经过预滤波和采样后,由A/D变换器变换为二址制数字码。

这种防混叠滤波通常与模数转换器做在一个集成块内,因此目前来说,语音信号的数字化的质量还是有保证的。

市面上购买到的普通声卡在这方面做的都很好,语音声波通过话筒输入到声卡后直接获得的是经过防混叠滤波、A/D变换、量化处理的离散的数字信号。

将声卡作为对象处理采集语音信号Matlab将声卡作为对象处理,其后的一切操作都不与硬件直接相关,而是通过对该对象的操作来作用于硬件设备(声卡)。

操作时首先要对声卡产生一个模拟输入对象(ai),给ai对象添加一个通道设置采样频率后,就可以启动设备对象,开始采集数据,采集完成后停止对象并删除对象。

实际工作中,我们可以利用windows自带的录音机录制语音文件,图1是基于PC机的语音信号录制过程,声卡可以完成语音波形的A/D转换,获得WAVE文件,为后续的处理储备原材料。

实验4基于MATLAB的语音信号LPC分析

实验4基于MATLAB的语音信号LPC分析
数提取环节,还是在模型训练和模型匹配环节都使运算量有所增 加。在特征参数提取环节,要计算一种以上的特征参数。在模型 训练和模型匹配环节,由于组合参数特征矢量的维数较多,使运 算复杂度有所增加。运算量的增加会使系统的识别速度受到影响。 为使运算量问题得到较好的解决,所以可以由LPC参数与语音帧 能量构成组合参数,能够在运算量增加不明显的情况下改进系统 的性能。 语音帧能量是指一帧语音信号的能量,它等于该帧语音样值的平 方和。选取与语音帧能量构成组合参数主要有以下考虑:1)语 音帧能量是语音信号最基本的短时参数之一,它表征一帧语音信 号能量的大小,是语音信号一个重要的时域特征;2)由一帧语 音求出的语音帧能量是一个标量值,与其它参量构成组合参数不 会使原特征矢量的维数明显增加,特征矢量的维数越少,则需要 的运算复杂度越小,另外,获取语音帧能量的运算并不复杂;3) 语音帧能量与LPC参数之间的相关性不大,它们反映的是语音信 号的不同特征,应该有较好的效果。
的波形,预测语音帧波形和它们之间预测误差的波形。图3.2为原始语音帧和预测 语音帧的短时谱和LPC谱的波形
图3.1 原始语音帧、预测语音帧和预测误差的波形
图3.2 原始语音帧和预测语音帧的短时谱和LPC谱的波形
这里我们可以改变线性误差的阶数来观察语音帧的短时谱和LP谱的变化情况,如 图3.3。
图3.3 预测阶数对语音帧短时谱和LPC谱的影响
A = (FTframe1 - FFT_est(1 : length(f1'))) ./ FTframe1 ; % inverse filter A(Z)
通过LPC分析,由若干帧语音可以得到若干组LPC参数,每组参数形成 一个描绘该帧语音特征的矢量,即LPC特征矢量。由LPC特征矢量可以进一步 得到很多种派生特征矢量,例如线性预测倒谱系数、线谱对特征、部分相关系 数、对数面积比等等。不同的特征矢量具有不同的特点,它们在语音编码和识 别领域有着不同的应用价值。

matlab对语音信号的处理及分析

matlab对语音信号的处理及分析

Matlab对语音信号的处理及分析摘要: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,时域和频谱分析等,他的信号处理与分析工具箱为语音信号的处理和分析提供了十分丰富的功能函数,利用这些函数可以快捷而又方便地完成语音信号的处理和分析。

关键词:Matlab、语音信号、数字滤波、信号处理Matlab for speech signal processing and analysisZhu hao(College of Physics and Electronic Engineering Information Wenzhou university)Abstract: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,when domain and frequency domain analysis 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.Keywords: Matlab,Voice Signal,Digital filtering,The signal processing正文:1.引言随着社会文化的进步和科学技术的发展,人类开始进入了信息化时代,用现代手段研究语音处理技术,使人们能更加有效地产生、传输、存储、和获取语音信息,这对于促进社会的发展具有十分重要的意义,因此,语音信号处理正越来越受到人们的关注和广泛的研究。

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基于MATLAB的语音信号分析与处理[摘要]语音信号的处理是一门非常重要的学科,如今普遍应用在电话通信、助听器等方面。

本次设计主要是为了在MATLAB软件的帮助下处理一段加噪的声音信号,该过程会涉及到采样定理,傅立叶变换等理论和算法在设计过程中的实际应用。

在本次设计中,我们关注的是在驱除噪声污染是所需要的滤波器的选择,充分比较各种优缺点后,再利用滤波器来驱除杂音。

通过滤波前后的声音的频谱图的比较,来了解滤波器的特性和作用,并得到本次设计的结果。

[关键词]:语音信号;MATLAB;傅立叶变换;滤波器目录摘要 (Ⅰ)1 绪论 (1)1.1 课题的研究背景及意义 (1)1.1 设计任务 (1)2 语音信号处理的基本理论知识 (1)2.1 采样频率和采样位数 (1)2.2 采样定理 (1)2.3 IIR数字滤波器 (2)2.4 FIR数字滤波器 (2)2.5 IIR数字滤波器和FIR数字滤波器的比较 (3)2.6 倒谱 (3)3 语音信号处理和理论方案 (3)3.1 语音信号的采集 (3)3.2 语音信号的处理 (4)3.3 系统框图 (4)4 语音信号处理的实例分析. (5)4.1语音文件在MATLAB平台上的录入与打开 (5)4.2原始语音信号频谱分析及仿真 (5)4.3加噪语音信号频谱分析及仿真 (8)4.4去噪及仿真 (13)4.5 语音信号的回放 (18)4.6结合去噪后的频谱图对比两种方式滤波的优缺点 (18)5 总结. (19)6 致谢. (19)参考文献 (20)1绪论1.1课题的研究背景及意义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。

语音信号处理属于信息科学的一个重要分支,大规模集成技术的高度发展和计算机技术的飞速前进,推动了这一技术的发展;它是研究用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门新兴学科,同时又是综合性的多学科领域和涉及面很广的交叉学科,因此我们进行语言信号处理具有时代的意义。

1.2设计任务本设计先完成语音信号的采集,然后设计低通,带通等滤波器对采集到的语音信号进行滤波处理,分析语音信号各频率段的特性。

并对所采集的语音信号加入不同的干扰噪声,对加入噪声的信号进行频谱分析,针对受干扰语音信号的特点设计不同的滤波器,对加噪信号进行滤波,恢复原信号。

把原始语音信号、加噪语音信号和滤波后的信号进行时域变换和频域变换,画出它们的时域波形和频域波形图,从视觉角度比较分析滤波的效果。

2语音信号处理的基本理论知识2.1采样频率和采样位数采样频率是指计算机每秒钟采集多少个声音样本,是描述声音文件的音质、音调,衡量声卡、声音文件的质量标准。

采样频率越高,即采样的间隔时间越短,则在单位时间内计算机得到的声音样本数据就越多,对声音波形的表示也越精确。

采样频率与声音频率之间有一定的关系,根据奎斯特理论,只有采样频率高于声音信号最高频率的两倍时,才能把数字信号表示的声音还原成为原来的声音。

这就是说采样频率是衡量声卡采集、记录和还原声音文件的质量标准。

采样位数即采样值或取样值,用来衡量声音波动变化的参数,是指声卡在采集和播放声音文件时所使用数字声音信号的二进制位数。

采样频率是指录音设备在一秒钟内对声音信号的采样次数,采样频率越高声音的还原就越真实越自然。

采样位数和采样率对于音频接口来说是最为重要的两个指标,也是选择音频接口的两个重要标准。

无论采样频率如何,理论上来说采样的位数决定了音频数据最大的力度范围。

每增加一个采样位数相当于力度范围增加了6dB。

采样位数越多则捕捉到的信号越精确。

2.2 采样定理在进行模拟/数字信号的转换过程中,当采样频率fs.max大于信号中,最高频率fmax的2倍时,即:fs.max>=2fmax,则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;采样定理又称奈奎斯特定理。

1924年奈奎斯特(Nyquist)就推导出在理想低通信道的最高大码元传输速率的公式:理想低通信道的最高大码元传输速率=2W*log2 N (其中W是理想低通信道的带宽,N是电平强度)2.3 IIR数字滤波器IIR(Infinite Impulse Response)数字滤波器,又名“无限脉冲响应数字滤波器”,或“递归滤波器”。

递归滤波器,也就是IIR数字滤波器,顾名思义,具有反馈,一般认为具有无限的脉冲响应。

IIR滤波器有以下几个特点:(1)封闭函数:IIR数字滤波器的系统函数可以写成封闭函数的形式。

(2)IIR数字滤波器采用递归型结构:IIR数字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。

由于运算中的舍入处理,使误差不断累积,有时会产生微弱的寄生振荡。

(3)借助成熟的模拟滤波器的成果: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、契比雪夫和椭圆滤波器等,有现成的设计数据或图表可查,其设计工作量比较小,对计算工具的要求不高。

在设计一个IIR数字滤波器时,我们根据指标先写出模拟滤波器的公式,再通过一定的变换,将模拟滤波器的公式转换成数字滤波器的公式。

(4)需加相位校准网络:IIR数字滤波器的相位特性不好控制,对相位要求较高时,需加相位校准网络。

2.4 FIR数字滤波器FIR数字滤波器(finite impulse response filter)又名“有限脉冲响应数字滤波器”,这类滤波器对于脉冲输入信号的响应最终趋向于0,因此而得名。

有限脉冲响应滤波器(FIR filter)的优点:(1)脉冲响应(impulse response)为有限长:造成当输入数位讯号为有限长的时候,输出数位讯号也为有限长。

(2)比无限脉冲响应滤波器(IIR filter)较容易最佳化(optimize)。

(3)线性相位(linear phase):造成h(n),是偶对称(even)或奇对称(odd)且有限长。

(4)一定是稳定的(stable):因为Z转换(Z transform)后所有的极点(pole)都在单位圆内2.5 IIR数字滤波器和FIR数字滤波器的比较不论是IIR滤波器还是FIR滤波器的设计都包括三个步骤:(1) 按照实际任务的要求,确定滤波器的性能指标。

(2) 用一个因果、稳定的离散线性时不变系统的系统函数去逼近这一性能指标。

根据不同的要求可以用IIR系统函数,也可以用FIR系统函数去逼近。

(3) 利用有限精度算法实现系统函数,包括结构选择、字长选择等。

但IIR滤波器和FIR滤波器的设计方法完全不同。

IIR滤波器设计方法有间接法和直接法,间接法是借助于模拟滤波器的设计进行的。

其设计步骤是:先设计过渡模拟滤波器得到系统函数H(s),然后将H(s)按某种方法转换成数字滤波器的系统函数H(z)。

FIR滤波器比鞥采用间接法,常用的方法有窗函数法、频率采样发和切比雪夫等波纹逼近法。

对于线性相位滤波器,经常采用FIR滤波器。

2.6 倒谱定义:倒谱定义为信号短时振幅谱的对数傅里叶反变换。

特点:具有可近似地分离并能提取出频谱包络信息和细微结构信息的特点用途:①提取声道特征信息:提取频谱包络特征,以此作为描述音韵的特征参数而应用于语音识别。

②提取音源信息:提取基音特征,以此作为描述音韵特征的辅助参数而应用于语音识别。

求法:A:短时信号;B:短时频谱;C:对数频谱; D:倒谱系数;E:对数频谱包络; F:基本周期图2-1倒谱框图3 语音信号处理和理论方案3.1 语音信号的采集利用PC机上的声卡和WINDOWS操作系统可以进行数字信号的采集。

将话筒输入计算机的语音输入插口上,启动录音机。

按下录音按钮,接着对话筒说话“课程设计”,说完后停止录音,屏幕左侧将显示所录声音的长度。

点击放音按钮,可以实现所录音的重现。

以文件名“kechengsheji.wav”保存入 F :\ 中。

可以看到,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。

为了方便比较,需要在安静、无噪音、干扰小的环境下录。

3.2 语音信号的处理语言信号的处理包括信号的采集和提取,信号的调整,信号的变换,信号的滤波。

语音信号是一个随时会变化的随机信号,它的变化是不具备规律性的。

语音信号的时域分析:语音信号的变化有一个过程,在一个较短的时间内语音信号的特征基本保持不变,即语音的短时平稳性。

因而出现了短时分析技术,就是把语音信号分成一段一段来处理,这个一段所包含的的时间比较短,一般是20ms,在这么短的时间内,信号的特征一般不会变化。

所以可以把语音信号当做一个平稳过程来分析和处理语音信号。

通过短时的能量分析手段,可以知道信号的能量分布,区分信号信号中的浊音短和清音短段。

(1)提取:通过MATLAB软件中的wavread函数提取下载来的声音信号,完成该音频信号的频率,幅度等信息的提取,并得到该语音信号的波形图。

(2)调整:对原始语音信号添加一个随机函数,以此作为噪音,达到语音信号的加噪。

语音信号的频域分析:研究语音信号的频率,可以明白频率与声音的关系,一般来说,声音的高低与频率的大小有直接的关系,当然,这只是从粗浅的方面来看。

频域分析不只是研究声音与信号的频率。

还研究频率与信号功率之间的关系,这就是功率谱估计。

通过语音信号的功率谱,可以看出功率与声音信号的关系,具体应用到雷达方面的话,可以预判出分级的航行轨迹。

频域分析的方法一般有三种,其中利用傅里叶函数来研究是最常用的的方法,对一个语音信号进行快速傅立叶变换,就能得到频谱图,对信号的频谱取对数后再进行傅里叶逆变换,就能得到倒谱图。

通过对倒谱图的研究,可以解决语音识别技术中的语速变化识别的问题。

通过对语音信号频域的研究,可以充分了解信号的各种特征,知道频率与声音的联系。

(1)变换:在MATLAB软件中,对语音信号进行傅立叶变换,得到信号的频谱图。

(2)滤波:我们可以采用低通滤波、高通滤波器、带通滤波和带阻滤波的方式,来滤除语音信号中的噪声部分,并比较各种滤波之后的效果。

最后,通过用户图形界面,把滤波后的信号进行播放,进行观察,并比较前后的图形,得出结论。

3.3程序框图语音信号处理的流程如图3-1所示。

图3-1程序框图我们先进行信号的采集,采集来的信号进行四步处理,即信号提取,信号调整,信号交换,信号滤波,最后将效果显示出来。

4 语音信号分析处理和滤波4.1语音文件在MATLAB平台上的录入与打开单击自己的电脑开始程序,选择所有程序,接着选择附件,再选择娱乐,最后选择录音。

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