语音信号分析与处理系统设计
语音信号处理课程设计报告python
语音信号处理课程设计报告python一、引言语音信号处理是数字信号处理中的一个重要分支，它主要涉及到语音信号的获取、预处理、特征提取、分类识别等方面。
在本次课程设计中，我们将使用Python语言对语音信号进行处理，并实现一个简单的语音识别系统。
二、问题描述本次课程设计的主要任务是实现一个基于MFCC特征提取和GMM-HMM模型的语音识别系统。
具体来说，我们需要完成以下任务：1. 对输入的语音信号进行预处理，包括去噪、分帧、加窗等；2. 提取MFCC特征；3. 使用GMM-HMM模型对不同的语音进行分类识别。
三、方法实现1. 语音信号预处理在对语音信号进行MFCC特征提取之前，需要对其进行预处理。
我们需要去除信号中的噪声。
常见的去噪方法包括基于阈值的方法和基于滤波器的方法。
在本次课程设计中，我们将使用基于阈值的方法对信号进行去噪。
我们需要将原始信号分帧，并对每一帧应用窗函数以减少频谱泄漏效应。
常见的窗函数包括汉明窗、海宁窗等。
2. MFCC特征提取MFCC是一种常用的语音特征提取方法，它可以将语音信号转换为一组包含语音信息的系数。
MFCC特征提取包括以下几个步骤：1. 对预处理后的语音信号进行快速傅里叶变换（FFT）；2. 将频谱图转换为梅尔频率倒谱系数（MFCC）；3. 对MFCC系数进行离散余弦变换（DCT）。
3. GMM-HMM模型GMM-HMM模型是一种常见的语音识别模型，它将每个单词表示为一个由高斯混合模型（GMM）和隐马尔可夫模型（HMM）组成的序列。
在本次课程设计中，我们将使用GMM-HMM模型对不同的语音进行分类识别。
四、程序实现1. 语音信号预处理我们使用Python中的librosa库对语音信号进行预处理。
具体来说，我们使用librosa.load()函数加载.wav格式的文件，并使用librosa.effects.trim()函数去除静默段。
我们对剩余部分进行分帧和加窗操作，并使用librosa.feature.mfcc()函数提取MFCC特征。
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。
智能语音识别系统设计与实现
智能语音识别系统设计与实现智能语音识别系统是一种能够将人类语音信息转换为文本或命令的技术，近年来随着人工智能和机器学习技术的快速发展，智能语音识别系统在各个领域得到了广泛的应用。
本文将介绍智能语音识别系统的设计与实现过程，包括系统架构、关键技术、算法原理以及实际应用场景等内容。
1. 智能语音识别系统概述智能语音识别系统是一种基于人工智能技术的应用程序，通过对输入的语音信号进行处理和分析，最终将其转换为文本或命令。
该系统通常包括语音采集、信号处理、特征提取、模型训练和解码等模块，通过这些模块的协同工作，实现对语音信息的准确识别和理解。
2. 智能语音识别系统设计2.1 系统架构智能语音识别系统的设计通常包括前端和后端两部分。
前端负责对输入的语音信号进行采集和预处理，后端则负责特征提取、模型训练和解码等任务。
在系统架构设计中，需要考虑前后端模块之间的数据传输和协同工作，以及系统的可扩展性和稳定性等因素。
2.2 关键技术智能语音识别系统涉及到多种关键技术，包括声学模型、语言模型、解码算法等。
声学模型用于对语音信号进行特征提取和建模，语言模型则用于对文本信息进行建模和预测，解码算法则用于将声学模型和语言模型结合起来，实现对语音信号的准确识别。
3. 智能语音识别系统实现3.1 算法原理智能语音识别系统的实现涉及到多种算法原理，包括隐马尔可夫模型（HMM）、深度学习（Deep Learning）等。
HMM是一种经典的声学建模方法，通过对声学特征序列进行建模，实现对语音信号的识别；深度学习则是近年来兴起的一种强大的机器学习方法，通过神经网络等技术实现对复杂数据的建模和预测。
3.2 实际应用场景智能语音识别系统在各个领域都有着广泛的应用场景，如智能助手、智能客服、智能家居等。
在智能助手领域，用户可以通过语音指令实现日程安排、天气查询、路线规划等功能；在智能客服领域，用户可以通过语音与机器人进行交流和沟通，实现问题解答和服务支持；在智能家居领域，用户可以通过语音控制家电设备、调节环境氛围等。
《信号与系统》课程设计——语音信号的分析和处理
《信号与系统》课程设计——语音信号的分析和处理【设计题目】基于时频域的分析方法对语音信号进行分析和处理【设计目标】尝试对语音信号进行时频域分析和处理的基本方法【设计工具】MATLAB【设计原理】通过MATLAB的函数wavread()可以读入一个.wav格式的音频文件，并将该文件保存到指定的数组中。
例如下面的语句（更详细的命令介绍可以自己查阅MATLAB的帮助）中，将.wav读入后存放到矩阵y中。
y = wavread('SpecialEnglish.wav');对于单声道的音频文件，y只有一行，即一个向量；对于双声道的音频文件，y 有两行，分别对应了两个声道的向量。
我们这里仅对一个声道的音频进行分析和处理即可。
注意：.wav文件的采样频率为44.1KHz，采样后的量化精度是16位，不过我们不用关心其量化精度，因为在MATLAB读入后，已将其转换成double 型的浮点数表示。
在获得了对应音频文件的数组后，我们可以对其进行一些基本的分析和处理。
可以包括：1、对语音信号进行频域分析，找到语音信号的主要频谱成分所在的带宽，验证为何电话可以对语音信号采用8KHz的采样速率。
2、分析男声和女声的差别。
我们知道男声和女声在频域上是有些差别的，一般大家都会认为女声有更多高频的成分，验证这种差别。
同时，提出一种方法，能够对一段音频信号是男声信号、还是女声信号进行自动的判断。
3、.wav文件的采样速率为44.1KHz，仍然远远高于我们通常说的语音信号需要的频谱宽度，例如在电话对语音信号的采样中，我们仅仅使用8KHz的采样速率。
对读入的音频数据进行不同速率的降采样，使用wavplay()命令播放降采样后的序列，验证是否会对信号的质量产生影响。
降采样的方法很简单，例如命令y = wavread('SpecialEnglish.wav');将语音文件读入后保存在向量y 中，这时对应的采样频率为44.1KHz。
毕业设计基于DSP的语音信号处理系统设计
毕业设计 [论文]题目：基于DSP的语音信号处理设计系别：电气与电子工程系专业：电子信息工程******学号：*****8151指导教师：***河南城建学院2010年5月23日摘要语音信号处理是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的学科，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。
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形式。
数字信号处理（Digita lSign alPro cessi ng，简称DSP）是利用计算机或专用处理设备，以数字形式对信号进行采集、变换、滤波、估值、增强、压缩、识别等处理，以得到符合人们需要的信号形式。
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，它的信号处理与分析工具箱为语音信号分析提供了十分丰富的功能函数，利用这些功能函数可以快捷而又方便地完成语音信号的处理和分析以及信号的可视化，使人机交互更加便捷。
信号处理是M a tlab重要应用的领域之一。
本设计针对现在大部分语音处理软件内容繁多、操作不便等问题，采用MATLAB7.0综合运用G UI界面设计、各种函数调用等来实现语音信号的变频、傅里叶变换及滤波，程序界面简练，操作简便，具有一定的实际应用意义。
关键字：Matlab，语音信号，傅里叶变换，信号处理AbstractSpeech signal proces singis to studythe use of digita l signal proces singtechno logyand knowle dge of the voicesignal voiceproces singof the emergi ng discip lineis the fastes t growin g areasof inform ation scienc e one of the core techno logy. Transm issio n of inform ation throug h the voiceof humani ty's most import ant, most effect ive, most popula r and most conven ientform of exchan ge of inform ation..Digita l signal proces sing(Digita lSign alPro cessi ng, DSP) is the use of comput er or specia l proces singequipm ent, to digita l form of signal acquis ition, transf ormat ion, filter ing, estima tion, enhanc ement, compre ssion, recogn ition proces sing,in orderto get the needsof the people of the signal form.Matlab langua ge is a data analys is and proces singfuncti ons are very powerf ul comput er applic ation softwa re, soundfileswhichcan be transf ormed into discre te data files, then use its powerf ul abilit y to proces s the data matrix operat ions, such as digita l filter ing, Fourie r transf orm, when domain and freque ncy domain analys is, soundplayba ck and a variet y of map render ing, and so on. Its signal proces singand analys is toolki t for voicesignal analys is provid es a very rich featur e functi on, use of thesefuncti ons can be quickand conven ientfeatur es comple te voicesignal proces singand analys is and visual izati on of signal s, makescomput er intera ction more conven ient. Matlab Signal Proces singis one of the import ant areasof applic ation.The design of voice-proces singsoftwa re for most of the conten t are numero us, easy to maneuv er and so on, usingMATLAB7.0 compre hensi ve use GUI interf ace design, variou s functi on callsto voicesignal s such as freque ncy, amplit ude, Fourie r transf orm and filter ing, the progra m interf ace concis e, simple, has some signif icanc e in practi ce.Keywor ds: Matlab， VoiceSignal，Fourie r transf orm，Signal Proces sin1 绪论1.1课题的背景与意义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。
语音处理系统课程设计
语音处理系统课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解语音处理系统的基本概念，掌握语音信号的数字化处理过程；2. 学生能够描述不同类型的语音信号处理技术，如声音识别、语音合成、语音增强等；3. 学生能够解释语音处理技术在日常生活和工业应用中的重要性。
技能目标：1. 学生能够运用所学知识，使用编程工具设计简单的语音识别或语音合成程序；2. 学生能够通过实验和项目实践，分析并解决语音信号处理中遇到的问题；3. 学生能够运用团队协作和沟通技巧，共同完成语音处理系统的设计与实现。
情感态度价值观目标：1. 学生对语音处理产生兴趣，培养主动探索新技术、新方法的积极态度；2. 学生在实验和项目过程中，培养勇于尝试、面对挑战的信心和毅力；3. 学生能够认识到语音处理技术在促进社会发展、服务人民生活中的重要作用，树立正确的技术价值观。
本课程针对高年级学生，结合学科特点和教学要求，注重理论与实践相结合，提高学生的动手能力和创新能力。
通过本课程的学习，使学生能够掌握语音处理的基本原理，具备实际应用能力，并在此基础上培养良好的团队合作精神和价值观。
二、教学内容1. 语音信号基本概念：包括声音的产生、传播和接收，语音信号的时域和频域分析，语音信号的数字化表示。
- 教材章节：第一章 语音信号处理基础2. 语音信号处理技术：涵盖声音识别、语音合成、语音增强等技术的原理及其应用。
- 教材章节：第二章 语音信号处理技术3. 语音处理编程实践：利用编程工具（如Python、MATLAB等），设计简单的语音识别或语音合成程序。
- 教材章节：第三章 语音处理编程实践4. 语音处理系统设计与实现：结合实际项目，分析并解决语音信号处理中的问题，完成系统设计与实现。
- 教材章节：第四章 语音处理系统设计与实现5. 语音处理应用案例分析：分析典型语音处理应用案例，如智能助手、语音翻译等，了解其技术原理和实际应用。
- 教材章节：第五章 语音处理应用案例本教学内容根据课程目标制定，注重科学性和系统性。
基于数字信号处理的语音识别系统设计与实现
基于数字信号处理的语音识别系统设计与实现随着现代科学技术的不断发展，人工智能已经成为当前科技领域的热门话题。
而其中的语音识别技术又是人工智能应用中非常重要的一部分，广泛应用于智能家居、语音助手等。
本文将探讨基于数字信号处理的语音识别系统的设计与实现。
一、语音识别系统的基本原理语音识别系统首先需要进行声音的数字化处理，将连续的声音信号转换为数字信号，然后将数字信号进行特征提取和模式匹配，最终得出识别结果。
具体来说，数字信号处理包括采样、量化、编码三个步骤。
采样是指将连续的声音信号转换为离散的数字信号，通常采用脉冲编码调制（PCM）进行数字化处理。
量化是指将采样后的模拟量进行近似处理，将其映射为一系列有限的数字值，常用的量化方法有线性量化和对数量化。
编码是指将量化后的信号进行编码，压缩数据量，提高数据传输速度和存储效率。
在数字信号处理过程中，还需要进行特征提取和模式匹配。
特征提取是指从数字信号中提取出与语音识别相关的有用特征，如频率、能量等。
常用的特征提取算法有MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficients）和LPCC（Linear Prediction Cepstral Coefficients）等。
模式匹配是指将提取出的特征与已知语音模型进行比对，最终确定输入语音所属的模型类别。
二、语音识别系统的组成部分语音识别系统由硬件和软件两部分组成。
硬件部分主要包括麦克风、声卡、模数转换器、数字信号处理器等。
麦克风用于采集声音信号，声卡用于将声音信号转换为电信号，模数转换器用于将模拟信号转换为数字信号，数字信号处理器用于对数字信号进行处理和分析。
软件部分主要包括语音处理程序、语音识别引擎、客户端界面程序等。
语音处理程序是指对语音信号进行数字信号处理和特征提取等操作的程序。
常见的语音处理程序有MATLAB、Python等。
语音识别引擎是指针对特定应用场景所开发的语音识别软件。
基于音频信号的语音识别系统设计与实现
基于音频信号的语音识别系统设计与实现音频信号是一种非常重要的信息载体，它被广泛应用于各种领域，比如通信、音乐、语音等。
语音识别系统是一种基于音频信号的人工智能技术，可以将人类的语音信号转化为可计算的文本信息，为人类带来了许多便利。
在这篇文章里，我将介绍一个基于音频信号的语音识别系统的设计和实现，同时也将探讨相关的技术和应用。
一、语音识别技术的发展语音识别技术起源于20世纪50年代，当时科学家们已经开始研究计算机如何理解人类的语言。
在过去的几十年中，随着计算机技术的飞速发展和人工智能的兴起，语音识别技术也取得了长足的进步，已经成为了人工智能领域中非常重要的一个分支。
二、语音识别系统的工作原理语音识别系统的工作原理是先将声音信号转换成数字信息，然后对数字信息进行分析和建模，最后推断出最有可能的文本信息。
其中，数字信号的转换过程是通过声音采样和量化实现的。
在数字信息的分析和建模阶段，语音识别系统使用了很多计算机科学和工程技术。
首先，系统需要使用语音信号处理技术对声音信号进行准确的参数提取，例如时域参数、频域参数、梅尔频率倒谱系数（MFCC）等。
随后，系统使用机器学习和统计学习技术对这些参数进行训练和建模，得到一个声音模型。
这个声音模型可以用来对新的声音信号进行识别。
最后，语音识别系统使用基于搜索算法的方法来推断出最有可能的文本信息。
这个搜索过程还需要使用一些语言模型，例如n-gram语言模型、隐马尔可夫模型等。
这些语言模型可以帮助系统更加准确地推断出用户的意图和语言表达方式。
三、语音识别系统的应用语音识别系统广泛应用于人们的日常生活中，例如语音助手、语音翻译、语音识别笔、语音门禁等。
此外，语音识别系统也在工业生产领域和医疗领域得到了广泛应用，例如语音控制的智能机器人、语音工艺控制、基于语音的心理诊断等。
在未来的发展中，随着计算机技术和人工智能技术的进步，语音识别系统的应用场景会越来越广泛。
我们可以预见到未来的语音识别系统将会与机器人、智能家居、智能医疗等领域结合，为人类带来更多的便利和创新。
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语音信号分析与处理系统设计语音信号分析与处理系统设计摘要语音信号处理就是研究用数字信号处理技术与语音学知识对语音信号进行处理的新兴的学科,就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。
通过语音传递信息就是人类最重要、最有效、最常用与最方便的交换信息形式。
Matlab语言就是一种数据分析与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、时域与频域分析、声音回放以及各种图的呈现等,它的信号处理与分析工具箱为语音信号分析提供了十分丰富的功能函数,利用这些功能函数可以快捷而又方便地完成语音信号的处理与分析以及信号的可视化,使人机交互更加便捷。
信号处理就是Matlab重要应用的领域之一。
本设计针对现在大部分语音处理软件内容繁多、操作不便等问题,采用MATLAB7、0综合运用GUI界面设计、各种函数调用等来实现语音信号的变频、变幅、傅里叶变换及滤波,程序界面简练,操作简便,具有一定的实际应用意义。
最后,本文对语音信号处理的进一步发展方向提出了自己的瞧法。
关键字:Matlab;语音信号;傅里叶变换;信号处理;目录1 绪论 01、1课题背景及意义 01、2国内外研究现状 01、 3本课题的研究内容与方法 (1)1、3、1 研究内容 (1)1、3、2 运行环境 (1)1、3、3 开发环境 (1)2 语音信号处理的总体方案 (1)2、1 系统基本概述 (1)2、2 系统基本要求 (2)2、3 系统框架及实现 (2)2、4系统初步流程图 (3)3 语音信号处理基本知识 (3)3、1语音的录入与打开 (3)3、2采样位数与采样频率 (4)3、3时域信号的FFT分析 (4)3、4数字滤波器设计原理 (4)3、5倒谱的概念 (5)4 语音信号处理实例分析 (5)4、1图形用户界面设计 (5)4、2信号的采集 (6)4、3语音信号的处理设计 (6)4、3、1 语音信号的提取 (6)4、3、2 语音信号的调整 (8)4、3、2、1语音信号的频率调整 (8)4、3、2、2语音信号的振幅调整 (9)4、3、3语音信号的傅里叶变换 (9)4、3、4 语音信号的滤波 (11)4、3、4、1 语音信号的低通滤波 (11)4、3、4、2 语音信号的高通滤波 (13)4、3、4、3 语音信号的带通滤波 (13)4、3、4、4 语音信号的带阻滤波 (14)4、4 语音信号的输出 (15)5 总结 (16)参考文献 (16)致谢......................................... 错误!未定义书签。
1 绪论语音就是语言的声学表现,就是人类交流信息最自然、最有效、最方便的手段。
随着社会文化的进步与科学技术的发展,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、与获取语音信息,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与广泛的研究。
1、1课题背景及意义语音信号处理就是一门比较实用的电子工程的专业课程,语音就是人类获取信息的重要来源与利用信息的重要手段。
通过语言相互传递信息就是人类最重要的基本功能之一。
语言就是人类特有的功能,它就是创造与记载几千年人类文明史的根本手段,没有语言就没有今天的人类文明。
语音就是语言的声学表现,就是相互传递信息的最重要的手段,就是人类最重要、最有效、最常用与最方便的交换信息的形式。
语音信号处理就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,它就是一门新兴的学科,同时又就是综合性的多学科领域与涉及面很广的交叉学科。
1、2国内外研究现状20世纪60年代中期形成的一系列数字信号处理的理论与算法,如数字滤波器、快速傅立叶变换(FFT)等就是语音信号数字处理的理论与技术基础。
随着信息科学技术的飞速发展,语音信号处理取得了重大的进展:进入70年代之后,提出了用于语音信号的信息压缩与特征提取的线性预测技术(LPC),并已成为语音信号处理最强有力的工具,广泛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就是80年代语音信号处理技术的重大发展,目前HMM已构成了现代语音识别研究的重要基石。
近年来人工神经网络(ANN)的研究取得了迅速发展,语音信号处理的各项课题就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。
1、3本课题的研究内容与方法1、3、1 研究内容本论文主要介绍的就是的语音信号的简单处理。
本论文针对以上问题,运用数字信号学基本原理实现语音信号的处理,在matlab7、0环境下综合运用信号提取,幅频变换以及傅里叶变换、滤波等技术来进行语音信号处理。
我所做的工作就就是在matlab7、0软件上编写一个处理语音信号的程序,能对语音信号进行采集,并对其进行各种处理,达到简单的语音信号处理的目的。
1、3、2 运行环境运行环境主要介绍了硬件环境与软件环境。
硬件环境:① 处理器:Inter Pentium 166 MX 或更高② 内存:512MB或更高③ 硬盘空间:40GB或更高④ 显卡:SVGA显示适配器软件环境:操作系统:Window 98/ME/2000/XP1、3、3 开发环境开发环境主要介绍了本系统采用的操作系统、开发语言。
(1) 操作系统:Windows XP(2) 开发环境:Matlab 7、02 语音信号处理的总体方案2、1 系统基本概述图形用户界面(Graphical User Interface,简称 GUI,又称图形用户接口)就是指采用图形方式显示的计算机操作用户界面。
与早期计算机使用的命令行界面相比,图形界面对于用户来说在视觉上更易于接受。
GUI的广泛应用就是当今计算机发展的重大成就之一,她极大地方便了非专业用户的使用人们从此不再需要死记硬背大量的命令,取而代之的就是可以通过窗口、菜单、按键等方式来方便地进行操作。
2、2 系统基本要求本文就是用Matlab对含噪的的语音信号同时在时域与频域进行滤波处理与分析,在MATLAB应用软件下设计一个简单易用的图形用户界面(GUI),来解决一般应用条件下的各种语音信号的处理。
2、3 系统框架及实现1）语音信号的采集使用电脑的声卡设备采集一段语音信号,并将其保存在电脑中。
2）语音信号的处理语音信号的处理主要包括信号的提取、信号的调整、信号的变换与滤波等。
Ⅰ、语音信号的时域分析语音信号就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、语音识别与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与变换域等处理方法,其中时域分析就是最简单的方法,直接对语音信号的时域波形进行分析,提取的特征参数主要有语音的短时能量,短时平均过零率,短时自相关函数等。
①提取:通过图形用户界面上的菜单功能按键采集电脑设备上的一段音频信号,完成音频信号的频率,幅度等信息的提取,并得到该语音信号的波形图。
②调整:在设计的用户图形界面下对输入的音频信号进行各种变化,如变化幅度、改变频率等操作,以实现对语音信号的调整。
Ⅱ、语音信号的频域分析信号的傅立叶表示在信号的分析与处理中起着重要的作用。
因为对于线性系统来说,可以很方便地确定其对正弦或复指数与的响应,所以傅立叶分析方法能完善地解决许多信号分析与处理问题。
另外,傅立叶表示使信号的某些特性变得更明显,因此,它能更深入地说明信号的各项红物理现象。
由于语音信号就是随着时间变化的,通常认为,语音就是一个受准周期脉冲或随机噪声源激励的线性系统的输出。
输出频谱就是声道系统频率响应与激励源频谱的乘积。
声道系统的频率响应及激励源都就是随时间变化的,因此一般标准的傅立叶表示虽然适用于周期及平稳随机信号的表示,但不能直接用于语音信号。
由于语音信号可以认为在短时间内,近似不变,因而可以采用短时分析法。
①变换:在用户图形界面下对采集的语音信号进行Fourier等变换,并画出变换前后的频谱图与变换后的倒谱图。
②滤波:滤除语音信号中的噪音部分,可采用低通滤波、高通滤波、带通滤波与帯阻滤波,并比较各种滤波后的效果。
3)语音信号的效果显示通过用户图形界面的输出功能,将处理后的信号的语音进行播放,试听处理后的效果。
2、4系统初步流程图3 语音信号处理基本知识3、1语音的录入与打开在MATLAB中,[y,fs,bits]=wavread('Blip',[N1 N2]);用于读取语音,采样值放在向量y中,fs表示采样频率(Hz),bits表示采样位数。
[N1 N2]表示读取从N1点到N2点的值(若只有一个N的点则表示读取前N点的采样值)。
sound(x,fs,bits); 用于对声音的回放。
向量y则就代表了一个信号(也即一个复杂的“函数表达式”)也就就是说可以像处理一个信号表达式一样处理这个声音信号。
3、2采样位数与采样频率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,就是指声卡在采集与播放声音文件时所使用数字声音信号的二进制位数。
采样频率就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。
采样位数与采样率对于音频接口来说就是最为重要的两个指标,也就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。
对于采样率来说您可以想象它类似于一个照相机,44、1kHz意味着音频流进入计算机时计算机每秒会对其拍照达441000次。
显然采样率越高,计算机摄取的图片越多,对于原始音频的还原也越加精确。
3、3时域信号的FFT分析FFT即为快速傅氏变换,就是离散傅氏变换的快速算法,它就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与IFFT用于快速傅立叶变换与逆变换。
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就是序列,y就是序列的FFT,x可以为一向量或矩阵,若x为一向量,y就是x的FFT且与x相同长度;若x为一矩阵,则y就是对矩阵的每一列向量进行FFT。
如果x长度就是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。