语音信号处理实验报告实验二

通信工程学院12级1班 罗恒 2012101032

实验二 基于MATLAB 的语音信号频域特征分析

一、 实验要求

要求根据已有语音信号，自己设计程序，给出其倒谱、语谱图的分析结果，并根据频域分析方法检测所分析语音信号的基音周期或共振峰。

二、 实验目的

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和的响应，所以傅立叶分析方法能完善地解决许多信号分析和处理问题。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。

由于语音信号是随着时间变化的，通常认为，语音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。 三、 实验设备

1.PC 机；

2.MATLAB 软件环境；

四、 实验内容

1.上机前用Matlab 语言完成程序编写工作。

2.程序应具有加窗（分帧）、绘制曲线等功能。

3.上机实验时先调试程序，通过后进行信号处理。

4.对录入的语音数据进行处理，并显示运行结果。

5.依次给出其倒谱、语谱图的分析结果。

6. 根据频域分析方法检测所分析语音信号的基音周期或共振峰。

五、 实验原理及方法

1、短时傅立叶变换

由于语音信号是短时平稳的随机信号，某一语音信号帧的短时傅立叶变换的定义为：

其中w(n -m)是实窗口函数序列，n 表示某一语音信号帧。令n -m=k'，则得到

()()()jw jwm n m X e x m w n m e ∞-=-∞=

-∑

于是可以得到

假定

则可以得到

同样，不同的窗口函数，将得到不同的傅立叶变换式的结果。由上式可见，短时傅立叶变换有两个变量：n 和ω，所以它既是时序n 的离散函数，又是角频率ω的连续函数。与离散傅立叶变换逼近傅立叶变换一样，如令ω=2πk/N ，则得离散的短时傅立叶吧如下：

2、语谱图

水平方向是时间轴，垂直方向是频率轴，图上的灰度条纹代表各个时刻的语音短时谱。语谱图反映了语音信号的动态频率特性，在语音分析中具有重要的实用价值。被成为可视语言。

语谱图的时间分辨率和频率分辨率是由窗函数的特性决定的。时间分辨率高，可以看出时间波形的每个周期及共振峰随时间的变化，但频率分辨率低，不足以分辨由于激励所形成的细微结构，称为宽带语谱图；而窄带语谱图正好与之相反。

宽带语谱图可以获得较高的时间分辨率，反映频谱的快速时变过程；窄带语谱图可以获得较高的频率分辨率，反映频谱的精细结构。两者相结合，可以提供带两与语音特性相关的信息。语谱图上因其不同的灰度，形成不同的纹路，称之为“声纹”。声纹因人而异，因此可以在司法、安全等场合得到应用。

3、复倒谱和倒谱

复倒谱()n x 是x(n)的Z 变换取对数后的逆Z 变换，其表达式如下: ^1[ln [()]]Z Z x n x -=

倒谱c(n)定义为x(n)取Z 变换后的幅度对数的逆Z 变换，即 (')'()(')(')jw jw n k n k X e w k x n k e

∞--=-∞=

-∑()()()jw jwn jwk n k X e e

w k x n k e ∞-=-∞=-∑()()()jw jwk n k X e w k x n k e ∞=-∞=

-∑()()jw jwn jw n n X e e X e -=2/2/()()()(),(01)j k N n n j km N m X e X k x m w n m e k N ππ∞-=-∞==

-≤≤-∑