用Matlab求语音序列的倒谱

用Matlab求语音序列的倒谱
将采样序列保存到x向量中，然后首先选取5450点到5950点做分析，这一段对应的是浊音语音段。

之所以要选512点（比较大）是为了减小在用离散傅立叶变换计算倒谱时造成的混叠。

然后对这段信号求FFT、取模、取log、IFFT得到倒谱，并画图。

接着我又读进了这段语音信号，选取30500点到31011点进行分析，这一段对应的是清音语音段。

接下来的处理与对浊音的处理完全相同。

这段代码如下：
“changqing.m”文件：
clear all;
x=wavread(' changqing.wav');%对声音文件中的数据采样，结果保存到x向量中x=x';%转置成行向量，便于处理
N=length(x)%显示声音样点的总长度
x=x(5450:5961);%取中间的一段样点浊音段
a=fft(x);%对x做DFT变换
b=abs(a);%取模运算
d=log(b);%取对数
c=ifft(d);%做IDFT变换
figure(1);%浊音段的倒谱图
subplot(2,1,1);%画原始序列图
plot(x);
title('浊音段的原始序列');
ylabel('x(n)');
subplot(2,1,2);%画该序列的倒谱图
plot(c);
title('浊音段的倒谱');
ylabel('c(n)');
x=wavread(' changqing.wav');%重新对声音文件中的数据采样，结果保存到x 向量中
x=x';%转置成行向量，便于处理
x=x(30500:31011);%取中间的一段样点清音段
a=fft(x);%对x做DFT变换
b=abs(a);%取模运算
d=log(b);%取对数
c=ifft(d);%做IDFT变换
figure(2);%清音段的倒谱图
subplot(2,1,1);%画原始序列图
plot(x);
title('清音段原始序列');
ylabel('x(n)');
subplot(2,1,2);%画该序列的倒谱图
plot(c);
title('清音段的倒谱');
ylabel('c(n)');
本程序已在Matlab7.1上运行成功。

2.3 用C语言实现求倒谱
由于用C语言画图是相当烦琐的，所以这里只是验证求一段N点序列的倒谱。

#include <math.h>
#include <iostream.h>
const double pi=3.1415926;
const int N=8;//N点序列，N值可以在这里改变
void main()
{
double x[N],X[N],ReX[N],ImX[N],c[N],Rec[N],Imc[N];
int n,k,i;
char flag;
while(1)
{
cout<<"请输入一列"<<N<<"点离散语音信号:"<<endl;
//输入一段离散语音序列
for(i=0;i<N;i++)
cin>>x[/font][font=宋体];
for(k=0;k<N;k++)//对该序列进行DFT变换
{
ReX[k]=0;ImX[k]=0;
for(n=0;n<N;n++)
{
ReX[k]=x[n]*cos(2*pi*k*n/N)+ReX[k];
ImX[k]=x[n]*sin(-2*pi*k*n/N)+ImX[k];
}
}
cout<<"该语音序列的DFT是:"<<endl;
for(k=0;k<N;k++)
cout<<"X["<<k<<"]="<<ReX[k]<<"+j("<<ImX[k]<<")"<<endl;
for(k=0;k<N;k++)//对该序列的频谱进行取模和取对数
{
X[k]=sqrt(ReX[k]*ReX[k]+ImX[k]*ImX[k]);
X[k]=log(X[k]);
}
for(n=0;n<N;n++)//求该序列的倒谱
{
Rec[n]=0;Imc[n]=0;
for(k=0;k<N;k++)
{
Rec[n]=X[k]*cos(2*pi*k*n/N)+Rec[n];
Imc[n]=X[k]*sin(2*pi*k*n/N)+Imc[n];
}
Rec[n]=Rec[n]/N;
Imc[n]=Imc[n]/N;
}
cout<<"该语音序列的倒谱是:"<<endl;
for(n=0;n<N;n++)
cout<<"c["<<n<<"]="<<Rec[n]<<"+j("<<Imc[n]<<")"<<endl;
cout<<"还要继续输入待处理的语音信号吗？（Y or N）:";
cin>>flag;
if(flag=='N'||flag=='n')
break;
}
}
这段程序已在VC++6.0上运行成功，文件保存在Cepstrum这个文件夹中。

为了对比这段程序，实现相同的功能用Matlab的话用下面这段程序：
clear all;
x=[2,3,4,5,6,7,8,9]
a=fft(x)；
b=abs(a)；
c=log(b)；
d=ifft(c)
这段程序保存为“changqing 1.m”文件。

可见用Matlab实现十分容易。