语音信号分析与处理2011
语音信号处理第3章 语音信号分析方法
如果aN~=0，则IIR滤波器的阶数为N。
IIR滤波器的差分方程表示为：
y ( n)
m 0
bm x(n m) am y(n m)
m 1
M
N
设计经典数字滤波器的步骤：
（1）将设计指标归一化处理，即通带截止频率Wp 和阻带截止频率Ws。
（2）根据归一化频率，确定最小阶数N 和频率参数 Wn。可供选用的阶数选择函数有:buttord， cheb1ord，cheb2ord，ellipord 等。
（3）运用最小阶数N 设计模拟低通滤波器原型，用 到的函数有：butter, chebyl,cheby2, ellip 。
（4）用freqz(b,a,N,fs) 函数验证设计结果。
（5）用filter(b,a,x)函数实现滤波功能。
直接设计数字滤波器的MATLAB函数： [N,wn]=buttord(wp,ws,Rp,Rs) %数字频率采用标 准化频率，取值范围为0~1之间，标准化频率1对 应的数字频率为π，对应的模拟频率为采样频率 的一半。设计带通滤波器时，wp=[wp1,wp2]; ws=[ws1,ws2] [b,a]=butter(N,wn,’ftype’) %N为滤波器的阶数， wn为滤波器的截止频率（0~1），“ftype”为滤 波器的类型：‘high’为高通，‘stop’为带阻， 截止频率为wn=[w1,w2];缺省时为低通和带通滤 波器
[N,Wn]=buttord(wp1,ws1,Rp,Rs);
[b,a] = butter(N,Wn);%确定传递函数的分子、分母系数
[h,f]=freqz(b,a,Nn,Fs);
plot(f,20*log(abs(h)))
%生成频率响应参数
基于声纹识别的语音信号处理与分析研究
基于声纹识别的语音信号处理与分析研究语音信号处理与分析是一门研究人类声音信号及其处理技术的学科，近年来，基于声纹识别的语音信号处理与分析研究逐渐成为了这一领域的热点。
声纹识别作为一种生物特征识别技术，具有独特的优势和广泛的应用前景。
本文将从声纹识别的基本原理、语音信号的处理方法以及相关算法研究等方面进行探讨。
首先，为了更好地理解基于声纹识别的语音信号处理与分析研究，我们需要了解声纹识别的基本原理。
声纹是指个体在说话时所产生的独特声音特征，每个人的声纹都是独一无二的，就像指纹一样。
声纹识别的基本原理是通过采集个体的声音信号，提取其中的特征参数，并与预先建立的声纹模型进行比对，以确定个体的身份。
常用的声纹识别技术包括特征提取、特征匹配以及声纹模型的构建等。
其次，语音信号处理是实现声纹识别的关键步骤之一。
语音信号处理的目标是通过信号预处理、特征提取和特征匹配等操作，从混合信号中提取出有效的特征信息，为声纹识别算法提供可靠的输入。
在语音信号处理过程中，常用的方法包括时域分析、频域分析以及小波分析等。
时域分析主要研究声音信号的幅度和时域变化规律，频域分析则关注声音信号的频谱特性，而小波分析则是一种在时频域上进行联合分析的方法。
此外，与声纹识别相关的算法研究也是基于声纹识别的语音信号处理与分析的重要组成部分。
传统的声纹识别算法主要包括基于高斯混合模型的系统和基于动态时间规整的系统等。
高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)是最早被应用于声纹识别的一种统计模型，它将声纹模型建模为多个高斯分布的混合，通过最大似然估计来确定参数。
而基于动态时间规整(Dynamic Time Warping, DTW)的系统则是通过计算不同声纹之间的动态时间规整距离来进行匹配。
近年来，深度学习技术的发展为声纹识别带来了新的突破，如基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNN)的声纹识别算法。
《语音信号处理》期末考试试题
《语⾳信号处理》期末考试试题2011-2012学年第⼀学期《语⾳信号处理》期末考试试题（A）适⽤班级：时量：120分钟闭卷记分：考⽣班级：姓名：学号：注：答案全部写在答题纸上，写在试卷上⽆效！⼀、填空题：（共7⼩题，每空2分，共20分）1、⽮量量化系统主要由编码器和组成，其中编码器主要是由搜索算法和构成。
2、基于物理声学的共振峰理论，可以建⽴起三种实⽤的共振峰模型：级联型、并联型和。
3、语⾳编码按传统的分类⽅法可以分为、和混合编码。
4、对语⾳信号进⾏压缩编码的基本依据是语⾳信号的和⼈的听觉感知机理。
5、汉语⾳节⼀般由声母、韵母和三部分组成。
6、⼈的听觉系统有两个重要特性，⼀个是⽿蜗对于声信号的时频分析特性；另⼀个是⼈⽿听觉的效应。
7、句法的最⼩单位是，词法的最⼩单位是⾳节，⾳节可以由构成。
⼆、判断题：（共3⼩题，每⼩题2分，共6分）1、预测编码就是利⽤对误差信号进⾏编码来降低量化所需的⽐特数，从⽽使编码速率⼤幅降低。
（）2、以线性预测分析-合成技术为基础的参数编码，⼀般都是根据语⾳信号的基⾳周期和清/浊⾳标志信息来决定要采⽤的激励信号源。
（）3、⾃适应量化PCM就是⼀种量化器的特性，能⾃适应地随着输⼊信号的短时能量的变化⽽调整的编码⽅法。
（）三、单项选择题：（共3⼩题，每⼩题3分，共9分）1、下列不属于衡量语⾳编码性能的主要指标是（）。
（A）编码质量（B）⽮量编码（C）编码速率（D）坚韧性2、下列不属于编码器的质量评价的是（）（A）MOS （B）DAM（C）DRT（D）ATC3、限词汇的语⾳合成技术已经⽐较成熟了，⼀般我们是采⽤（）作为合成基元。
（A）词语（B）句⼦（C）⾳节（D）因素四、简答题：（共2⼩题，每⼩题12分，共24分）1、画出⽮量量化器的基本结构，并说明其各部分的作⽤。
2、试画出语⾳信号产⽣的离散时域模型的原理框图，并说明各部分的作⽤。
五、简答题：（共5⼩题，前三⼩题，每题5分，后两⼩题，每题10分，共35分）1、线性预测分析的基本思想是什么？2、隐马尔可夫模型的特点是什么？3、⽮量量化器的所谓最佳码本设计是指什么？4、针对短时傅⾥叶变换Ⅹn(e jw)的定义式，请从两个⾓度对其进⾏物理意义的分析。
语音信号分析与处理方法综述
语音信号分析与处理方法综述语音信号是人类交流中重要的组成部分，语音信号分析与处理是一项非常重要的研究方向。
语音信号分析与处理技术可以被应用于语音识别、语音合成、语音增强、语音鉴别等领域，为人类提供更高效、高质量的语音交流体验。
本文将综述语音信号分析与处理的方法，包括基本概念和基础知识，语音信号的预处理、特征提取与分类等技术，以及目前应用较广泛的语音识别和语音合成技术。
本文还将介绍这些技术的理论基础、算法和应用案例。
一. 语音信号的基本概念和基础知识语音信号是人类通过声音来进行交流的信号，包含语音的各种音节和声调信息。
在语音信号分析与处理中，需要掌握语音信号的基本概念和基础知识。
在语音信号中，有许多不同的声音成分和噪声成分，语音信号预处理技术采取一系列措施来消除这些噪声，提高语音信号的质量。
例如，预处理技术包括消噪、滤波、去混响等技术。
二. 语音信号的预处理技术语音信号预处理技术包括噪声去除、滤波、去混响等技术。
这些技术可以帮助清除语音信号中的杂音和噪声，提高语音信号的可读性和质量。
噪声去除技术是预处理语音信号中最常用和最简单的技术。
这种技术采用滤波器、降噪器等设备或软件来消除语音信号中的杂音和噪声。
滤波技术是在语音信号中过滤特定频率成分的一种技术，这可以将一些不必要的频率成分去除，使语音信号更加清晰。
滤波依据的原理是，去除不相关信号的频率成分，使有用信号能够更好地被保留。
去混响技术是将混响（残留回响）去除的技术。
在语音信号分析与处理中，经常需要去除混响，因为混响会导致语音信号的低频部分（主要是语音信号中的音节）发生失真，降低语音信号的质量。
三. 语音信号特征提取语音信号的特征提取是将语音信号转化为一种易于分析和识别的数据结构或特征向量的过程。
一些常用的语音信号特征提取方法包括短时能量、过零率、梅尔倒谱系数等。
短时能量是一种用于计算语音信号能量的技术。
通过计算语音信号每个短时间内的总能量，可以得出一个很好的特征向量。
语音信号线性预测分析
《视频语音处理技术》语音信号线性预测分析学院名称：计算机与信息工程学院专业名称：计算机科学与技术年级班级：姓名：学号：计算机与信息技术学院综合性、设计性实验报告一、实验目的：综合采用各种线性预测分析的方法，能够达到预测更为准确。
要求掌握各种下列语音信号线性预测分析技术，提高学生数字语音信号处理的能力。
利用MATLAB 编程环境和强大的处理功能，实现语音信号线性预测。
主要训练如下的项目从而获得线性预测的综合能力：1、LPC 方程的自相关解法。
2、LPC 参数到LSP 参数的转换。
3、LSP 参数到LPC 参数的转换。
4、LPC 参数到ISP 参数的转换。
二、实验仪器或设备：w indowsXP 下的Matlab 编程环境 三、总体设计（设计原理、设计方案及流程等）线性预测编码原理：利用过去的样值对新样值进行预测，然后将样值的实际值与其预测值相减得到一个误差信号，显然误差信号的动态范围远小于原始语音信号的动态范围，对误差信号进行量化编码，可大大减少量化所需的比特数，使编码速率降低。
1.LPC 方程的自相关解法利用对称托普利兹(Toeplitz)矩阵的性质，自相关法求解可用Levinson-Durbin （莱文逊-杜宾）递推算法求解。
该方法是目前广泛采用的一种方法。
利用Levinson-Durbin 算法递推时，从最低阶预测器开始，由低阶到高阶进行逐阶递推计算。
自相关法递推过程如下:pi E j i r ai r k i i j i ji ≤≤⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=-∑= 1 )(-)( )1(1-11)-(，()() 0 0r E =)1(2)1(--=i i i E k E联立左面5式可对i=1、2…、p 进行递推求解，其最终解为 对于p 阶预测器，在上述求解预测器系数的过程中，阶数低于p 的各阶预测器系数也同时得到。
2、LPC 参数到LSP 参数的转换。
将P(z)和Q(z)中与LSP 系数无关的两个实根取得到如下两个新的多项式从LPC 系数到LSP 系数的转换过程，其实就是求解使以上两式等于零时的 的值。
数字信号处理中的语音信号分析与处理研究
数字信号处理中的语音信号分析与处理研究数字信号处理（DSP）是现代通信技术中不可或缺的一部分。
语音信号的处理是数字信号处理的一个重要领域。
语音信号通常是指人类语言所产生的声音信号。
通过对语音信号进行处理，可以实现自然语言识别、机器翻译、语音合成和语音压缩等应用。
语音信号分析是DSP中的重要任务之一。
该任务旨在处理原始语音信号，以获取有用的信息，例如声音的基音频率、共振峰和声学特征等。
在语音信号分析中，通常采用数字滤波器、时域分析和傅里叶变换等技术，以实现对语音信号的准确分析。
数字滤波器被广泛应用于语音信号分析中。
数字滤波器是数字信号处理领域中最常用的算法之一。
数字滤波器可以对语音信号进行滤波和放大，以提高信噪比和语音信号的质量。
数字滤波器主要分为有限冲激响应（FIR）滤波器和无限冲激响应（IIR）滤波器两种类型。
FIR滤波器是一种线性滤波器，它的响应只取决于其输入和系数。
IIR滤波器是一种非线性滤波器，它的响应取决于其输入、系数和先前的输出。
在语音信号分析中，通常使用IIR滤波器作为语音信号的滤波器。
时域分析也是语音信号分析的重要技术之一。
时域分析通过计算语音信号在时间上的变化，以检测语音信号中的成分。
时域分析通常涉及到对语音信号的自相关函数和互相关函数的计算。
自相关函数描绘了语音信号在不同时间点的自我相关性，而互相关函数则描绘了不同语音信号之间的相互关系。
傅里叶变换（FFT）也是语音信号分析中广泛使用的技术之一。
傅里叶变换可以将时间域信号转换为频域信号，以识别频率响应和频域特征。
傅里叶变换可以分为快速傅里叶变换（FFT）和离散傅里叶变换（DFT）。
在语音信号分析中，通常使用FFT算法以实现对语音信号的频域分析和识别。
除了语音信号分析外，语音信号处理也是DSP的另一个重要领域。
语音信号处理可以对处理过的语音信号进行操作，以获取所需的结果。
例如，语音信号处理可以实现语音信号的降噪、去除回声和数字听力等应用。
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 1122απωπωαπωπω---n c n c c c c c其中ωc1为通带滤波器的下截止频率，ωc2为通带滤波器的上截止频率。
数字信号处理期末实验-语音信号分析与处理
语音信号分析与处理摘要用MATLAB对语音信号进行分析与处理，采集语音信号后，在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。
数字滤波器是数字信号处理的基础，用来对信号进行过滤、检测和参数估计等处理。
IIR数字滤波器最大的优点是给定一组指标时，它的阶数要比相同组的FIR滤波器的低的多。
信号处理中和频谱分析最为密切的理论基础是傅立叶变换（FT）。
离散傅立叶变换（DFT）和数字滤波是数字信号处理的最基本内容。
关键词：MATLAB;语音信号；加入噪声；滤波器；滤波1. 设计目的与要求（1）待处理的语音信号是一个在20Hz~20kHz频段的低频信号。
（2）要求MATLAB对语音信号进行分析和处理，采集语音信号后，在MATLAB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，设计合适的滤波器进行滤除噪声，恢复原信号。
2. 设计步骤（1）选择一个语音信号或者自己录制一段语音文件作为分析对象；（2）对语音信号进行采样，并对语音信号进行FFT频谱分析，画出信号的时域波形图和频谱图；（3）利用MATLAB自带的随机函数产生噪声加入到语音信号中，对语音信号进行回放，对其进行FFT频谱分析；（4）设计合适滤波器，对带有噪声的语音信号进行滤波，画出滤波前后的时域波形图和频谱图，比较加噪前后的语音信号，分析发生的变化；（5）对语音信号进行回放，感觉声音变化。
3. 设计原理及内容3.1 理论依据（1）采样频率：采样频率（也称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。
采样频率只能用于周期性采样的采样器，对于非周期采样的采样器没有规则限制。
通俗的讲，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，则在单位之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。
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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
其中ωc1为通带滤波器的下截止频率，ωc2为通带滤波器的上截止频率。
其中下截止频率
由每个人的语音信号的最高频率确定，观察信号的频谱以确定带通滤波器的下截止频率ωc1，而上截止频率ωc2只要比下截止频率大小于π即可；
滤波器的长度N 由滤波器的过渡带确定，一般不宜太小（大于1000），α=（N-1）/2； ②信号y 通过低通滤波器，得到信号为x1
低通滤波器的冲激响应为：
))((sin )(33απ
ωπω-=n c n h L 其中的ω3比上面的带通滤波器的下截止频率ωc1小一点，滤波器的长度N 也于上面的带通滤波器一致，α=（N-1）/2
③将N1加上x1得到一个受到噪声污染的声音信号
4）据语音信号的频带情况，设计FIR 和IIR 两种滤波器
5）用滤波器对受污染语音信号进行滤波
FIR 滤波器fftfilt （h ，x ）函数对信号进行滤波，IIR 滤波器用filter 函数对信号进行
滤波
6）比较滤波前后信号的波形与频谱
7）回放滤波后的语音信号
4. 实验数据及实验程序
实验数据
1）原始语音信号的时域波形和频谱图及语音信号的频带范围
2）带限白噪声信号的时域波形和幅频特性
3）受污染语音信号的时域波形和幅频谱图
4）滤波器的频响特性图
FIR 滤波器的幅频响特性图
IIR 滤波器的幅频响特性图
5）滤波后语音信号的时域波形和频谱图
6）滤波前后的语音信号时域波形对比图和幅频谱对比图
7）将实验的资料的电子文档交给班长（建立一个文件夹，里面包括：①实验报告的电子版；②采集的语音信号电子文件；③受污染的语音信号及滤波后的语音信号存在文件名为“姓名+学号.mat ”文件的文件中）
实验程序：
1）实验主程序
2）FIR滤波器子程序3）IIR滤波器子程序。