DSP语音信号处理课程设计(精)

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DSP语音信号处理正文(精)

DSP语音信号处理正文(精)

第一章绪论声学是物理学的一个分支学科,而语音声学又是一个分支学科。

它主要的研究方向是人的发声器官机理,发声器官的类比线路和数学模型,听觉器官的特性(如听、掩蔽、临界宽带、听力损失等),听觉器官的数学模型,语音信号的物理特性(如频谱特性、声调特性、相关特性、概率分布等),语音的清晰度和可懂度等。

当今通信和广播的发展非常迅速,而语音通信和语音广播仍然是最重要的部分、语音声学则是这些技术科学的基础。

语音声学的发展和电子学、计算机科学有着非常密切的关系。

在它发展的过程中,有过几次飞跃。

第一次飞跃是1907年电子管的发明和1920年无线电广播的出现。

因为有了电子管放大器,很微弱的声音也可以放大,而且可以定量测量。

从而使电声学和语音声学的一些研究成果。

扩展到通信和广播部门。

第二次飞跃应该是在20世纪70年代初,由于电子计算机和数子信号处理的发展,人们发现:声音信号,特别是语音信号,可以通过模数转换器(A/D)采样和量化,它们转换为数字信号后,能够送进计算机。

这样就可以用数字计算的方法,对语音信号进行处理和加工。

例如频谱分析可以用傅里叶变换或快速傅里叶变换实现,数字滤波器可以用处分方程实现。

在这个基础上,逐渐形成一门新学科——语音信号处理。

它的发展很快,在通信、自动控制等领域,解决了很多用传统方法难以解决的问题。

在信息科学中占有重要的地位。

1.1 目的与意义语音信号处理是一门比较实用的电子工程的专业课程,语音是人类获取信息的重要来源和利用信息的重要手段,通过语言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,它是创造和记载几千年来人类文明史的根本手段,没有语言就没有今天的人类文明,语音是语言的声学表现,是相互传递信息的重要的手段,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,它是一门新兴的学科,同时又是综合性的多学科领域行业涉及面很广的交叉学科。

DSP语音信号处理课程设计最新版(精)

DSP语音信号处理课程设计最新版(精)

目录第一章绪论 (1)1.1 MATLAB简介 (1)1.2 数字信号处理简介 (1)1.3语音信号处理简介 (2)1.4 GUI简介 (2)第二章方案论证 (4)2.1 论证方案 (4)2.2语音的录入与打开 (4)第三章系统的总体设计 (5)3.1 FFT的MATLAB实现 (5)3.2设计原理 (6)3.2.1 运用自相关方法估计语音信号的声道参数原理 (6)3.2.2解决噪声污染的原理 (6)3.2.3 自相关检测原理 (8)3.2.4 中心消波法检测的原理 (8)3.2.5 三电平中心消波法原理 (8)第四章模块实现过程 (10)4.1 DFT和DTFT设计 (10)4.1.1 DFT定点分析 (10)4.1.2 DTFT设计 (11)4.2 滤波器设计 (13)4.2.1原理 (13)4.2.2简介IIR数字滤波器和FIR数字滤波器 (13)4.2.3设计内容 (14)4.3 分离观察 (19)第五章总结与展望 (21)参考文献 (22)附录 (23)吉林工程技术师范学院课程设计论文第一章绪论1.1 MATLAB简介MATLAB的名称源自 Matrix Laboratory,它是一种科学计算软件,专门以矩阵的形式处理数据。

MATLAB 将高性能的数值计算和可视化集成在一起,并提供了大量的内置函数,从而被广泛地应用于科学计算、控制系统、信息处理等领域的分析、仿真和设计工作,而且利用 MATLAB 产品的开放式结构,可以非常容易地对 MATLAB 的功能进行扩充,从而在不断深化对问题认识的同时,不断完善MATLAB 产品以提高产品自身的竞争能力Matlab的数据分析和处理功能十分强大,运用它来进行语音信号的分析、处理和可视化相当便捷。

MATLAB是一种科学计算软件,主要适用于矩阵运算和信息处理领域的分析设计,它使用方便,输入简捷,运算高效,内容丰富,并且很容易由用户自行扩展。

MATLAB当前已成为美国和其他发达国家在大学教学和教学研究中最常用而必不可少的工具。

dsp语音信号处理课程设计

dsp语音信号处理课程设计

dsp语音信号处理课程设计一、课程目标知识目标:1. 理解语音信号处理的基本概念,掌握数字信号处理(DSP)在语音信号处理中的应用;2. 学会使用DSP技术对语音信号进行预处理、特征提取和识别;3. 掌握语音信号的时域、频域分析及其在语音增强、降噪等方面的应用。

技能目标:1. 能够运用编程软件(如MATLAB)进行语音信号的采集、处理和分析;2. 能够独立完成一个简单的语音信号处理项目,包括设计、实现和调试;3. 培养实际操作能力,提高解决实际语音信号处理问题的能力。

情感态度价值观目标:1. 激发学生对语音信号处理领域的兴趣,培养探索精神和创新意识;2. 培养学生团队协作能力,学会与他人共同分析问题、解决问题;3. 强化质量意识,注重实践操作规范,培养学生严谨、务实的科学态度。

本课程针对高年级学生,结合课程性质、学生特点和教学要求,明确以上课程目标。

通过本课程的学习,使学生能够掌握语音信号处理的基本知识和技能,培养实际操作和创新能力,同时注重培养学生的团队协作和严谨的科学态度。

课程目标分解为具体的学习成果,便于后续教学设计和评估。

二、教学内容1. 语音信号处理基础理论:- 语音信号的数字化表示;- 语音信号的时域、频域分析;- 语音信号的加窗、分帧处理;- 语音信号的预处理技术。

2. 语音信号特征提取:- 基本特征参数(如:短时能量、短时平均幅度、短时过零率);- 频域特征(如:梅尔频率倒谱系数、线性预测系数);- 高级特征提取方法(如:深度学习)。

3. 语音信号处理应用:- 语音增强与降噪;- 语音识别与合成;- 说话人识别与情感分析;- 语音信号处理在实际应用中的案例分析。

4. 实践项目:- 使用MATLAB进行语音信号处理实验;- 设计并实现一个简单的语音识别系统;- 分析并改进现有语音信号处理算法。

教学内容依据课程目标制定,涵盖语音信号处理的基础理论、特征提取、应用及实践项目。

教学大纲明确教学内容的安排和进度,与教材章节相对应,确保内容的科学性和系统性。

语音信号处理DSP课程设计

语音信号处理DSP课程设计

DSP课程设计一、DSP设计题目语音信号处理二、DSP设计目的1. 增进对MATLAB的认识,加深对数字信号处理理论方面的理解。

2. 掌握数字信号处理中IIR和FIR滤波器的设计。

3. 了解和掌握用MATLAB实现IIR和FIR滤波器的设计方法、过程,为以后的设计打下良好基础。

三、DSP设计内容进行三种类型的滤波器的设计。

1、设计题目:IIR巴特沃斯数字滤波器设计要求:用冲击响应不变法设计高通巴特沃斯滤波器设计原理:首先制定技术指标,然后求出系统函数,从而设计模拟IIR滤波器,最后通过冲击响应不变法把模拟滤波器映射成一个等效的数字滤波器。

高通滤波器是一个使高频率比较容易通过而阻止低频率通过的系统。

它去掉了信号中不必要的低频成分或者说去掉了低频干扰。

其特性在时域及频域中可分别用冲激响应及频率响应描述。

后者是用以频率为自变量的函数表示,一般情况下它是一个以复变量jω为自变量的的复变函数,以H(jω)表示。

它的模H(ω)和幅角φ(ω)为角频率ω的函数,分别称为系统的“幅频响应”和“相频响应”,它分别代表激励源中不同频率的信号成分通过该系统时所遇到的幅度变化和相位变化。

可以证明,系统的“频率响应”就是该系统“冲激响应”的傅里叶变换。

源程序:[y,fs] = wavread('C:\Users\Administrator\Desktop\111.wav',[1000,6000]);sound(y,fs);Y=fft(y,999001);subplot(231);plot(y);title('滤波前的信号波形');subplot(232);plot(abs(Y));title('滤波前的信号频谱');T=1;%设置采样周期为1fs=1/T;Wp=0.75*pi/T;Ws=0.65*pi/T;Rp=5;Rst=30;[N,Wc]=buttord(Wp,Ws,Rp,Rst,'s');[B,A]=butter(N,Wc,'high','s')[h,w]=freqz(B,A,51);%w在0~1之间等间隔取值,取51个点(包括端点);h为B为分子多项式,A为分母多项式的z变换的频率响应w的值.subplot(233);plot(w/pi,20*log10(abs(h)));%画图(横坐标频率,单位以pi为基准,纵坐标为h在w上的取值模的对数*20);[D,C]=impinvar(B,A,fs)grid;xlabel('f/Hz');ylabel('gain in dB');x=filter(D,C,y);X=fft(x,999001);sound(x,fs);subplot(234);plot(x);title('滤波后的信号波形');subplot(235);plot(abs(X));title('滤波后的信号频谱');设计结果和仿真波形:2、设计题目:IIR切比雪夫数字滤波器设计要求:用双线性变换法设计带通切比雪夫数字滤波器设计原理:带通滤波器是指能通过某一频率范围内的频率分量、但将其他范围的频率分量衰减到极低水平的滤波器,与带阻滤波器的概念相对。

dsp语音通信系统课程设计

dsp语音通信系统课程设计

dsp语音通信系统课程设计一、教学目标本课程的教学目标是让学生掌握DSP语音通信系统的基本原理、设计与应用。

具体包括以下三个方面的目标:1.知识目标:•掌握DSP芯片的基本结构与工作原理;•了解数字信号处理的基本算法与实现;•学习语音信号的采集、处理与传输技术;•熟悉通信系统的调制、解调与编码技术。

2.技能目标:•能够使用DSP芯片进行语音信号处理的设计与实现;•具备分析、解决通信系统中实际问题的能力;•熟练使用相关软件工具进行电路设计与仿真;•掌握实验室设备的操作与维护。

3.情感态度价值观目标:•培养学生的创新意识与团队合作精神;•增强学生对通信行业的兴趣与责任感;•提高学生对国家发展战略的认识,树立正确的价值观。

二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分:1.DSP芯片的基本结构与工作原理:介绍DSP芯片的内部结构、工作模式、指令系统等,使学生了解DSP芯片的基本功能与特点。

2.数字信号处理的基本算法与实现:讲解数字滤波器、快速傅里叶变换(FFT)、语音增强等常用算法,并介绍其在DSP芯片上的实现方法。

3.语音信号的采集、处理与传输技术:学习语音信号的采样、量化、编码、解码等过程,掌握语音信号的处理方法及其在通信系统中的应用。

4.通信系统的调制、解调与编码技术:了解通信系统的基本原理,学习模拟调制、数字调制、信道编码、误码纠正等技术,并分析其在实际通信系统中的应用。

三、教学方法本课程采用多种教学方法,以激发学生的学习兴趣和主动性:1.讲授法:教师讲解基本概念、原理和算法,引导学生掌握知识点;2.讨论法:学生针对实际问题进行讨论,培养学生的分析问题和解决问题的能力;3.案例分析法:分析典型通信系统的设计与实现,让学生了解通信技术的应用;4.实验法:安排实验室实践环节,让学生动手操作,提高实际技能。

四、教学资源本课程的教学资源包括:1.教材:《DSP语音通信系统设计与应用》;2.参考书:国内外相关学术论文、技术手册;3.多媒体资料:教学PPT、视频教程;4.实验设备:DSP开发板、通信实验装置。

dsp课程设计语音识别

dsp课程设计语音识别

dsp课程设计语音识别一、教学目标本课程旨在通过教学,使学生掌握数字信号处理(DSP)的基本原理,了解语音识别技术的基本概念和算法,培养学生运用DSP技术解决实际问题的能力。

具体目标如下:1.知识目标:(1)掌握数字信号处理的基本原理和常用算法。

(2)了解语音信号的处理过程和基本特征。

(3)熟悉语音识别技术的基本原理和常用算法。

2.技能目标:(1)能够运用DSP技术进行简单的语音信号处理。

(2)能够运用语音识别技术进行简单的语音识别。

3.情感态度价值观目标:(1)培养学生对DSP技术和语音识别技术的兴趣,提高学生学习的积极性。

(2)培养学生团队合作精神,提高学生解决实际问题的能力。

二、教学内容本课程主要内容包括:数字信号处理的基本原理、语音信号的处理过程、语音识别技术的基本原理和算法。

具体安排如下:1.数字信号处理的基本原理:离散时间信号、离散时间系统、Z变换、傅里叶变换等。

2.语音信号的处理过程:语音信号的采样与量化、语音信号的预处理、语音特征提取等。

3.语音识别技术的基本原理:声学模型、、解码器等。

4.语音识别算法:隐马尔可夫模型(HMM)、支持向量机(SVM)、深度学习等。

三、教学方法本课程采用讲授法、讨论法、案例分析法和实验法等多种教学方法,以激发学生的学习兴趣和主动性。

1.讲授法:通过讲解基本原理和算法,使学生掌握DSP技术和语音识别知识。

2.讨论法:学生针对实际问题进行讨论,培养学生的思考和分析能力。

3.案例分析法:分析典型语音识别案例,使学生了解语音识别技术的应用。

4.实验法:让学生动手进行语音信号处理和语音识别实验,提高学生的实践能力。

四、教学资源1.教材:选用《数字信号处理》和《语音识别原理与技术》作为主要教材。

2.参考书:提供相关领域的参考书目,供学生深入学习。

3.多媒体资料:制作课件、实验视频等,丰富教学手段。

4.实验设备:配备必要的实验设备,如计算机、语音识别软件等,确保学生能够进行实际操作。

DSP课程设计语音信号..

DSP课程设计语音信号..

DSP 课程设计语音信号处理学院:班级:学号:学生姓名: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(DigitalSignalProcessing,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。

[1]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Matlab重要应用的领域之一。

[2] 关键字:Matlab,语音信号,傅里叶变换,信号处理目录一、DSP相关知识介绍 (1)1.1数字信号处理(DSP)简介 (1)1.2 本文主要工作 (1)二、语音信号的特点与采集 (2)2.1 语音信号的特点 (2)2.2语音信号的采集 (2)三、语音信号的分析 (6)3.1语音信号分析技术 (6)3.2 语音信号的时域分析 (6)3.2.1 短时能量及短时平均幅度分析 (7)3.2.2短时过零率分析 (7)3.3 语音信号的频域分析 (9)3.4 语音信号的语谱图 (9)四、语音信号的综合仿真分析 (12)4.1本文的仿真软件Matlab (12)4.2原始语音信号 (12)4.3对语音信号进行调制 (13)4.4设计数字滤波器和画出频率响应 (15)五、总结 (16)参考文献 (17)附录一: (18)附录二: (18)附录三: (18)附录四: (19)一、DSP相关知识介绍1.1数字信号处理(DSP)简介数字信号处理(DigitalSignalProcessing,简称DSP)是一门涉及许多学科而又广泛应用于许多领域的新兴学科。

基于DSP的语音处理课程设计

基于DSP的语音处理课程设计

基于DSP的语音处理课程设计一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握数字信号处理器(DSP)在语音处理领域的基本原理和应用方法。

通过本课程的学习,学生将能够:1.知识目标:了解DSP的基本结构和原理,掌握DSP的编程方法和语音信号处理的基本算法。

2.技能目标:能够使用DSP处理器进行语音信号处理程序的编写和调试,具备分析和解决实际问题的能力。

3.情感态度价值观目标:培养学生对语音处理技术的兴趣,增强学生对DSP应用领域的认识,提高学生运用科学知识服务社会的意识。

二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分:1.DSP基本原理:DSP的硬件结构、工作原理和编程环境。

2.语音信号处理基础:语音信号的采样、量化、编码和压缩技术。

3.DSP语音处理算法:语音增强、语音识别、语音合成等算法的原理和实现。

4.实际应用案例:DSP在语音通信、语音控制等领域的应用实例。

三、教学方法为了达到本课程的教学目标,将采用以下几种教学方法:1.讲授法:用于讲解DSP的基本原理和语音信号处理的基础知识。

2.案例分析法:通过分析实际应用案例,使学生更好地理解DSP在语音处理领域的应用。

3.实验法:让学生亲自动手进行DSP语音处理程序的编写和调试,提高学生的实际操作能力。

4.讨论法:鼓励学生积极参与课堂讨论,培养学生的思考能力和团队合作精神。

四、教学资源为了保证本课程的顺利进行,将准备以下教学资源:1.教材:选用《数字信号处理器原理与应用》作为主讲教材。

2.参考书:提供《数字信号处理》、《语音信号处理》等参考书籍,供学生深入研究。

3.多媒体资料:制作课件、教学视频等多媒体资料,丰富教学手段。

4.实验设备:准备DSP开发板和相关的实验器材,为学生提供动手实践的机会。

五、教学评估本课程的评估方式包括以下几个方面:1.平时表现:通过课堂参与、提问、讨论等方式评估学生的学习态度和积极性。

2.作业:布置语音处理相关的编程练习和算法设计作业,评估学生的理解和应用能力。

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DSP语音信号处理课程设计报告书语音信号处理GUI工具箱设计指导老师:专业:电子信息工程班级:姓名:学号:设计时间: 2011年10月12日至地点:摘要语音信号处理是研究数字信号处理技术和语音信号进行处理的一门学科,是一门新型的学科,是在多门学科基础上发展起来的综合性技术,它涉及到数字信号处理、模式识别、语言学。

语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语音信号处理的一门学科。

处理的目的是要得到一些语音参数以便高效的传输或存储;或者是通过处理的某种运算以达到某种用途的要求。

语音信号处理又是一门边缘学科。

如上所诉,它是“语言语音学”与“数字信号处理”两个学科相结合的产物。

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。

在数字音频技术和多媒体技术迅速发展的今天,传统的磁带语音录放系统因体积大、使用不便、放音不清晰而受到了巨大挑战。

本次课程设计提出的体积小巧,功耗低的数字化语音存储与回放系统,可以有效的解决传统的语音录放系统在电子与信息处理的使用中受到的限制。

本文提出了语音信号处理课程建设的实验环节中的一些考虑,作为专业课程的学习,实验内容不能仅仅停留在验证性实验上,还应增加实验延伸的设计要求,是学生加深对理论分析认识的同时,强调培养学生的实际动手能力和知识综合运用能力。

从而提高语音信号的教学和实验的质量。

实验内容采用MATLAB编程实现,不仅易于语音信号处理的实现,更易引导学生完成实验延伸的设计。

目录第一章绪论 (1)1.1课程设计的目的及意义 (1)1.2设计要求 (1)1.3 研究内容 (1)第二章语音信号处理理论基础 (3)第三章系统方案论证 (4)2.1 设计方案 (4)2.2 GUI界面功能介绍 (4)2.3 GUI界面的具体操作 (5)第四章 GUI设计实现 (6)4.1 图形用户界面概念 (6)4.2用户界面设计 (6)4.2.1 GUI设计模板 (6)4.2.2 GUI设计窗口 (6)4.2.3 GUI设计窗口的基本操作 (6)4.2.4 语音的录入与打开 (9)4.3课程设计的软件实现 (9)4.3.1语音信号的短时谱 (9)4.3.2 自相关方法估计语音信号的声道参数 (10)4.3.3 基音周期检测 (12)4.4 GUI实验箱操作界面设计 (14)第五章总结与心得体会 (15)参考文献 (16)第一章绪论1.1课程设计的目的及意义目的:通过课程设计,使我们加强对MATLAB和语音的认识,能够实际操作处理语音信号,并能够应用MATLAB设计GUI界面。

能够学会搜集资料,做方案比较,设计出更加完美的界面。

意义:进一步提高分析解决问题的能力,创造一个独立完成实验的机会,锻炼分析解决问题能力,实现由课本知识向实际能力的转化,加深对基本原理的了解。

1.2设计要求1.基本要求:本次课程设计要求利用MATLAB对语音信号进行数字信号处理和分析,要求学生采集语音信号后,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。

2.基本教学要求:每组一台电脑(附话筒和耳机),电脑安装MATLAB7.1版本以上软件。

1.3 研究内容1.理论依据根据设计要求分析系统功能,掌握设计中所需理论(采样频率、采样位数的概念,采样定理;时域信号的FFT分析;数字滤波器设计原理和方法,各种不同类型滤波器的性能比较),阐明设计原理。

2.信号采集采集语音信号,并对其进行FFT频谱分析,画出信号的时域波形图和频谱图。

3.构造受干扰信号并对其进行FFT频谱分析对所采集的语音信号加入干扰噪声,对语音信号进行回放,感觉加噪前后声音的变化,分析原因,得出结论。

并对其进行FFT频谱分析,比较加噪前后语音信号的波形及频谱,对所得结果进行分析,阐明原因,得出结论。

14.数字滤波器设计根据待处理信号特点,设计合适数字滤波器,绘制所设计滤波器的幅频和相频特性。

5.信号处理用所设计的滤波器对含噪语音信号进行滤波。

对滤波后的语音信号进行FFT频谱分析。

画出处理过程中所得各种波形及频谱图。

对语音信号进行回放,感觉滤波前后声音的变化。

比较滤波前后语音信号的波形及频谱,对所得结果和滤波器性能进行频谱分析,阐明原因,得出结论。

6.设计图形用户界面设计处理系统的用户界面,在所设计的系统界面上可以选择滤波器的参数,显示滤波器的频率响应,选择信号等。

2第二章语音信号处理理论基础语音检测算法是现在语音信号处理研究的一个热点。

近些年来,语音信号处理技术伴随着人们对通讯技术升级的需求得到了迅猛的发展。

IP电话已经走向大规模产业化应用,并以其低廉的成本和满意的话音质量成为通讯供应商竞争的利器,大有取代传统电话的趋势。

语音识别技术也已经实现了与说话者无关的大词汇量连续语音识别,并试图从试验研究走向商用。

说话者识别技术作为一个新一代的门禁安防技术也已经出现商业应用。

很多单工的通讯设备可以通过语音检测技术的应用实现收发状态的自动转换而以比较小的代价达到双工设备的功能。

语音检测技术作为这些语音处理算法中的核心预处理单元,成为这些技术能否走向成熟商业应用的关键技术之一。

实际通讯环境中会遇到各种不同类型、不同强度的噪声。

它们各自在时域或频域中有互不相同的特点,没有一致的统计参数。

语音信号本身也是一个时变的复杂信号。

不同的语言,不同的音位(语音中的最小发声单位)各不相同。

总之,实际中的噪声和语音信号都是复杂的时变信号。

如果不是面向特定背景噪声的应用,通过寻找噪声的共同特征以构建一个噪声信号与语音信号的区分函数是不现实的。

语音信号处理本身是一个涉及到传统数字信号处理、统计信号处理、模式识别与建模、发声学、语音语言学等多学科的综合技术。

论文在前人研究的基础上,从语音信号的形制机理出发,对语音信号中的基本成分—轻音和浊音的特征进行了深入的研究。

Source-Filter模型在语音信号建模中有着广泛的应用,论文在基于Source-Filter模型求取语音信号的LPC谱中发现,语音的短时稳定性(short time stationary)在LPC谱中有着不同于噪声信号的鲜明体现,从而提出了基于音位共振峰轨迹跟踪的语音检测新方法。

论文对新算法与国际电信联盟(ITU)的G729B推荐语音检测标准算法进行了对比验证,证明在强背景噪声环境下新算法的性能有20%左右的提高。

同时新算法也体现出比G729B更强的背景噪声适应能力。

在算法的实现中,局部大能量的噪声会形成LPC谱中的局部极大值点,它具有类似语音共振峰的特征。

为了消除噪声极大值点对音位共振峰轨迹跟踪的不良影响,论文提出了一个共振峰的形态判别标准—音位共振峰的幅值峰谷比原则,并通过大量的试验研究确定了峰谷比的优化量值。

试验证明,此方法是剔除局部噪声极值点的有效方法。

论文工作将新算法在一个基于TI TMS320C6711的数字信号处理器平台上实时实现。

在实现过程中,使用了幅值、步长的分段拟合和插值算法,大大降低了复杂数学函数的运算时间,满足了算法了实时性要求。

3第三章系统方案论证2.1 设计方案利用MATLAB中的wavread命令来读入(采集)语音信号,将它赋值给某一向量。

再将该向量看作一个普通的信号,对其进行FFT变换实现频谱分析,再依据实际情况对它进行滤波。

对于波形图与频谱图(包括滤波前后的对比图)都可以用MATLAB画出。

我们还可以通过sound命令来对语音信号进行回放,以便在听觉上来感受声音的变化。

选择设计此方案,是对数字信号处理的一次实践。

在数字信号处理的课程学习过程中,我们过多的是理论学习,几乎没有进行实践方面的运用。

这个课题正好是对数字语音处理的一次有利实践,而且语音处理也可以说是信号处理在实际应用中很大众化的一方面。

这个方案用到的软件也是在数字信号处理中非常通用的一个软件——MATLAB 软件。

所以这个课题的设计过程也是一次数字信号处理在MATLAB中应用的学习过程。

课题用到了较多的MATLAB语句,而由于课题研究范围所限,真正与数字信号有关的命令函数却并不多。

2.2 GUI界面功能介绍该界面主要实现了以下几个功能:1打开wav格式的音频文件,并将该音频信号的值读取并赋予某一向量; 2播放音频文件,可以选择性的显示该音频信号的波形、频谱、幅值及相位; 3对音频信号进行IIR与FIR的5阶固定滤波处理,可以选择性的显示滤波前后信号的波形、频谱、幅值以及相位,以及播放滤波后的声音。

界面如图2-1所示:图2-1 GUI起始界面42.3 GUI界面的具体操作在MATLAB版面上,通过键入GUIDE弹出一个菜单栏进入gui制作界面(或者在File到new来进入gui),从而开始应用界面的制作。

1.将所需控件从控件面板拖拽到GUIDE的设计区域;2.利用工具条中的工具(或相应的菜单和现场菜单),快速完成界面布局;3.设置控件的属性。

尤其是tag属性,它是控件在程序内部的唯一标识;4.如果需要,打开菜单编辑器为界面添加菜单或现场菜单;5.保存设计。

GUIDE默认把GUI程序保存为两个同名文件:一个是.fig文件,用来保存窗体布局和所有控件的界面信息;一个是.m文件,该文件的初始内容是GUIDE自动产生的程序框架,其中包括了各个控件回调函数的定义。

该M文件与一般的M文件没有本质区别,但是鉴于它的特殊性,MATALAB把这类文件统称为GUI-M文件。

保存完后GUI-M文件自动在编辑调试器中打开以供编辑。

6.为每个回调函数添加代码以实现GUI程序的具体功能。

这一步与一般函数文件的编辑调试过程相同。

5第四章 GUI设计实现4.1 图形用户界面概念图形用户界面或图形用户接口是指采用图形方式显示的计算机操作环境由用户接口。

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更为简便易用。

GUI是MATLAB提供的图形用户界面开发环境,提供了一系列用于创建图形用户界面的工具,从而简化界面布局和编程工作。

4.2用户界面设计4.2.1 GUI设计模板在MATLAB主窗口中,选择File菜单中的New菜单项,再选择其中的GUI命令,就会显示图形用户界面的设计模板。

MATLAB为GUI设计一共准备了四个模板,分别是Blank GUI、GUI with Uicontrols、GUI with Axes and Menu、Modal Question Dialog。

当用户选择不同的模板时,在GUI设计模板界面的右边就会显示出与该模板对应的GUI图形。

4.2.2 GUI设计窗口在GUI设计模板中选中一个模板,然后单击OK按钮,就会显示GUI设计窗口,选择不同的GUI设计模式时,在GUI设计窗口中显示的结果是不一样的。

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