语音信号采样和频谱分析
声音信号的频谱分析与频率测量方法
声音信号的频谱分析与频率测量方法声音是我们日常生活中不可或缺的一部分，我们通过声音来交流、表达情感，甚至通过声音来判断事物的性质。
然而，声音是如何产生的？我们如何对声音进行分析和测量呢？本文将介绍声音信号的频谱分析与频率测量方法。
声音信号是由空气中的振动引起的，当物体振动时，会产生压力波，通过空气传播出去，我们就能听到声音。
声音信号可以通过振动的频率和振幅来描述，其中频率是指振动的周期性，而振幅则是指振动的强度。
频谱分析是一种将声音信号分解成不同频率成分的方法。
它可以帮助我们了解声音信号的频率分布情况，从而更好地理解声音的特性。
频谱分析的基本原理是将声音信号转换为频域表示，即将信号从时域转换为频域。
这可以通过傅里叶变换来实现。
傅里叶变换是一种将时域信号转换为频域信号的数学方法。
它将信号分解成一系列正弦波的叠加，每个正弦波都有不同的频率和振幅。
通过傅里叶变换，我们可以得到声音信号的频谱图，从而了解声音信号中不同频率成分的贡献程度。
频谱图通常以频率为横轴，振幅或能量为纵轴，通过不同的颜色或灰度表示不同频率成分的强度。
频谱图可以直观地展示声音信号的频率分布情况，帮助我们分析声音的特性。
例如，在音乐领域，频谱分析可以用来研究音乐的音色特点，判断乐器的类型等。
除了频谱分析，频率测量是对声音信号进行定量分析的重要方法。
频率是声音信号中最基本的特征之一，它决定了声音的音调高低。
频率测量可以通过多种方法实现，其中一种常用的方法是自相关法。
自相关法是一种基于信号自身的周期性特点进行频率测量的方法。
它通过计算信号与自身的延迟版本之间的相似程度来确定信号的周期性。
具体而言，自相关法将信号与其自身进行延迟，然后计算它们之间的相关性。
通过寻找最大相关性的延迟值，我们可以得到信号的主要频率成分。
除了自相关法，还有一些其他的频率测量方法，如峰值检测法、零交叉法等。
这些方法在不同的应用场景下有着各自的优势和适用性。
例如，峰值检测法适用于测量周期性信号的频率，而零交叉法适用于测量非周期性信号的频率。
语音信号的采集与分析
南昌工程学院《语音信号的采集与分析》课程设计题目语音信号的采集与分析课程名称语音信号处理系院信息工程学院专业通信工程班级 10通信工程2班学生姓名刘敏学号 2010103362设计地点电子信息楼指导教师邹宝娟设计起止时间：2013年12月9日至2013年12月20日目录一、需求分析 (4)1.1选题背景及意义 (4)1.2设计要求 (4)二、系统总体设计 (4)2.1 系统设计思路 (4)2.2 功能结构图及功能说明 (4)2.3 工作原理 (6)三、系统详细设计 (6)3.1 语音信号的matlab仿真的数据分析 (6)3.2 程序代码分析 (12)四、调试与维护 (14)4.1 调试过程的问题与维护 (14)五、结束语 (15)六、参考文献 (16)七、指导教师评阅（手写） (17)一、需求分析1.1选题背景及意义该设计主要是介绍语音信号的采集与分析方法，通过PC机录制自己的一段声音，运用Matlab提供的函数进行仿真分析，并画出采样后语音信号的时域波形和频谱图，对所采集的语音信号加入干扰随机高斯噪声，对加入噪声的信号进行播放，并进行时域和频谱分析；对比加噪前后的时域图和频谱图，分析讨论采用什么样的滤波器进行滤除噪声。
1.2设计要求(1)通过PC机录制自己的一段声音“南昌工程学院刘敏”；(2)运用MATLAB中信号处理相关的函数对语音信号进行时域、频域上的分析，如短时能量，短时平均过零率，语谱图等；(3)运用MATLAB对语音信号进行综合与分析，包括语音信号的调制，叠加，和滤波等。
二、系统总体设计2.1 系统设计思路系统的整体设计思路包括语音信号的录制，语音信号的采集，语音信号的分析，其中语音信号的分析又包括了语音信号的时域分析和频域分析，语音信号的加噪处理和滤噪设计分析。
2.2 功能结构图及功能说明实际工作中，我们可以利用windows自带的录音机录制语音文件，声卡可以完成语音波形的A/D转换，获得WAVE文件，为后续的处理储备原材料。
第三章-语音信号的特征分析讲解讲解学习
Magnitude (dB)
40 20
0 -20 -40 -60 -80 -100
0 50
Frequency domain
0.2
Fre0q.u4ency do0m.6ain
0.8
Normalized Frequency ( rad/sample)
0
-50
-100
-150 0
40 30 20 10
0 -10 -20
1 0.8 0.6 0.4 0.2
0 0
rectangular hamming hanning bartlett
50
100
150
200
250
❖ 几种不同的窗函数波形与频谱的比较
1
Hamming 0.8 哈明窗 0.6
Amplitude
0.4
0.2
0
1
Hanning 0.8
汉宁窗
0.6
Amplitude
0.4
0.2
0
1
矩形窗
0.8
Amplitude
0.6
0.4
0.2
0
Time domain
10
20 Tim3e0domain40
50
60
Samples
10
20 Tim3e0domain40
50
60
Samples
10
20
30
40
50
பைடு நூலகம்
60
Samples
Magnitude (dB)
Magnitude (dB)
帧和加窗的概念
❖ 短时分析将语音流分为一段一段来处理，每一段称 为一“帧”；
语音信号的采集与频谱分析(附代码)
《信号与系统》大作业语音信号的采集与频谱分析——基于Matlab的语音信号处理学生姓名：学号：专业班级：电子工程学院卓越班指导老师：2015年6月22日摘要本设计用苹果手机自带的录音设备采集了原始语音，并导入了电脑转成wav格式，然后用MATLAB和Adobe audition对其进行时域分析。
接着利用傅里叶变换进行了频域分析，绘制频谱图，再录制一段加上歌曲的伴奏的语音与原唱进行了对比分析，得出了我与歌星在频域上的差别。
本设计给信号加了两种噪声并通过观察加噪后的频谱和试听回放效果比较加噪前后的差别，最后，设计了FIR数字低通滤波器和带通滤波器，分析滤波前后的频谱。
再次试听回放效果，得出结论。
关键词：语音、FFT、频谱图、噪声、滤波器AbstractThis design is based on the general function of Matlab and Adobe edition to deal with Audio signals. The original signals are collected by iPhone’s built-in recording equipment.First，I compare the file generated by myself with that of thesame song sang by a famous singer.The emphasis is generally laid on analysing the difference in frequncy domain,but time domain will be included too.After that,two noise signals are added to the original signal respectively and let them pass a filter to analyse it.In the two process mentioned before,I make comparison between the before and after frequency domain.Sampling Theorem is the base of my design.It is by sampling we can get discrete signals from the original one and draw the image in time domain.Also,fast fourier transform is employed(FFT)to get the signals in frequency domain.The ayalysis of frequency domain is the highlight of this design.Through this design,I can deepen my comprehension of principles of audio signals and I have learnt how to deal with it.Through met with much hindrance,I improved my skills finally.Keywords： audio signal、TTT、noise、filter1 绪论1.1课题的研究意义语音信号处理属于信息科学的一个重要分支，它是研究用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门新兴学科，同时又是综合性的多学科领域和涉及面很广的交叉学科，因此我们进行语言信号处理具有时代的意义。
专业的语音分析
专业的语音分析语音分析是一门专业领域，它研究和解析人类语音音频以获取信息并提供有关说话者、语言和语音的洞察。
这项技术在语音识别、情感识别、说话人认证等许多领域都有广泛的应用。
一、语音信号的基本分析方法1. 语音信号的采样和量化语音信号是通过麦克风等设备进行采样和量化得到的。
采样是指对连续的语音信号进行离散化处理，将其划分为若干个时间段，并记录在离散的时间点上。
量化是指对每个时间点上的采样值进行测量，将其表示为一个数字。
2. 语音信号的预加重预加重是为了弥补语音信号在传输过程中由于声音高频部分衰减较快而导致的信息损失。
预加重通过对语音信号进行高通滤波来增强高频部分的能量。
3. 语音信号的短时分析短时分析是将语音信号划分为若干个时间窗口，并在每个时间窗口内计算语音信号的能量、频谱等特征。
常用的方法有短时傅里叶变换、短时自相关函数等。
4. 语音信号的特征提取特征提取是从短时分析得到的语音信号中提取出有用的特征。
常用的特征包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）、线性预测编码（LPC）系数等。
这些特征可以用来表示语音信号的声音特性和语音内容。
5. 语音信号的模型建立与识别建立语音信号的模型是为了将语音信号与特定的说话者、语言或语音内容关联起来。
常用的模型包括隐马尔科夫模型（HMM）、高斯混合模型（GMM）等。
识别是指通过比较语音信号的特征与模型之间的匹配度从而确定说话者、语言或语音内容。
二、语音分析的应用领域1. 语音识别语音识别是将语音信号转换为文本或命令的过程。
它在智能助理、语音输入、语音翻译等领域有广泛的应用。
通过语音识别技术，人们可以通过语音与计算机进行交互，提高工作效率和用户体验。
2. 情感识别语音信号中包含着说话者的情感信息。
通过语音分析技术，可以识别出语音信号中的情感类别，如愤怒、高兴、焦虑等。
情感识别在人机交互、心理健康评估等领域有着重要的应用价值。
3. 说话人认证说话人认证是通过语音信号判断说话者的身份。
语音信号采集与时频域分析正文
第一章引言语音信号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、语音识别和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和频域等处理方法。
语音信号可以认为在短时间内(一般认为在 10~30ms 的短时间内)近似不变，因而可以将其看作是一个准稳态过程, 即语音信号具有短时平稳性。
任何语音信号的分析和处理必须建立在“短时”的基础上, 即进行“短时分析”。
时域分析:直接对语音信号的时域波形进行分析，提取的特征参数有短时能量，短时平均过零率，短时自相关函数等。
频域分析:对语音信号采样，并进行傅里叶变换来进行频域分析。
主要分析的特征参数：短时谱、倒谱、语谱图等。
本文采集作者的声音信号为基本的原始信号。
对语音信号进行时频域分析后，进行加白噪声处理并进行了相关分析，设计滤波器并运用所设计的滤波器对加噪信号进行滤波, 绘制滤波后信号的时域波形和频谱。
整体设计框图如下图所示：图1.1时频域分析设计图图1.2加噪滤波分析流程图第二章 语音信号时域分析语音信号的时域分析可直接对语音信号进行时域波形分析，在此只只针对语音信号的短时能量、短时平均过零率、短时自相关函数进行讨论。
2.1窗口选择由人类的发生机理可知，语音信号具有短时平稳性，因此在分析讨论中需要对语音信号进行加窗处理进而保证每个短时语音长度为10~30ms 。
通常选择矩形窗和哈明窗能得到较理想的“短时分析”设计要求。
两种窗函数的时域波形如下图2.1所示：samplew （n ）samplew （n ）图2.1 矩形窗和Hamming 窗的时域波形矩形窗的定义：一个N 点的矩形窗函数定义为如下{1,00,()n Nw n ≤<=其他（2.1）哈明窗的定义：一个N 点的哈明窗函数定义为如下0.540.46cos(2),010,()n n NN w n π-≤<-⎧⎨⎩其他= （2.2）这两种窗函数都有低通特性，通过分析这两种窗的频率响应幅度特性可以发现（如图2.2）：矩形窗的主瓣宽度小（4*pi/N ），具有较高的频率分辨率，旁瓣峰值大（-13.3dB ），会导致泄漏现象；哈明窗的主瓣宽8*pi/N ，旁瓣峰值低（-42.7dB ），可以有效的克服泄漏现象，具有更平滑的低通特性。
语音信号采样和频谱分析
语音信号采样和频谱分析一．实验目的1掌握傅里叶变换的物理意义,深刻理解傅里叶变换的内涵；2了解MATLAB对声音信号的处理指令；3了解计算机存储信号的方式及语音信号的特点；4加深对采样定理的理解；5加深学生对信号分析工程应用的理解,拓展学生在信号分析领域的综合应用能力;二．实验内容本实验利用MATLAB指令录制一段语音信号,观察其时域波形并进行傅里叶变换,观察其频域的频谱;根据该信号的频谱构成,选择三种不同的采样频率重新录制该语音信号,并试听回放效果,进行比较,以验证采样定理,并了解MATLAB对声音信号的处理指令,加深对采样定理的理解;关键词：傅里叶变换信号采样三、实验原理语音信号是一种连续变化的模拟信号,而计算机只能处理和记录二进制的数字信号,因此,由自然音而得的音频信号必须用计算机的声音编辑工具,先进行语音采样,然后利用了计算机上的A/D转换器,将模拟的声音信号变成离散的量化了的数字信号量化和编码,变成二进制数据后才能送到计算机进行再编辑和存储;语音信号输出时,量化了的数字信号又通过D/A转换器,把保存起来的数字数据恢复成原来的模拟的语音信号;1应用MATLAB 进行声音的录制 2应用MATLAB 进行声音的播放 3语音信号的频谱分析 ;傅里叶变换建立了信号频谱的概念;所谓傅里叶分析即分析信号的频谱频率构成、频带宽度等;对语音信号的分析也不例外,也必须采用傅里叶变换这一工具; 对于连续时间信号)(t f ,其傅里叶变换)(ωF 为：⎰∞∞--=dt e t f F t j ωω)()( 四、实验任务1应用MATLAB 进行声音的录制在MATLAB 命令窗口中键入“y=wavrecord8000,8000,1”,并按回车键,此时刻以后的18000/8000秒时段内的声音信号将以y 为文件名,以数字声音信号.wav 格式存储在MATLAB 的工作空间里;纪录长度为80000,采样频率为8000Hz,声道数为1;图为录制的语音：“信号与系统”;2应用MATLAB 进行声音的播放在MATLAB 命令窗口中键入“soundy,Fs ”,按下回车键就能听到回放的声音;当Fs=8000时,听到的是原来未失真的声音；当Fs=6000时,听到的声音比较低沉；当Fs=10000时,听到的声音很尖锐;3语音信号的频谱分析在MATLAB 命令窗口中键入“p=ffty;plotabsp ”按下回车键后出现如图所示图形： 从图中可以看出该音频的上限频率为4000Hz;4采样定理一个频谱受限的信号ft,如果频谱只占据m m ωω+-~的范围,则信号)(t f 可以用等间隔的抽样值唯一地表示;而抽样间隔必须不大于mf 21其中m m f ⋅=πω2,或者说,最低抽样频率为m f 2;低抽样频率为m f 2;该实验中,音频的上限频率为4000Hz,所以采用的抽样信号的频率为该频率的两倍8000Hz;当采用小于8000Hz 的频率抽样时,回放声音低沉；当采用大于8000Hz的频率采样时,回放声音尖锐; 结论：本次试验是进行语音信号的采集和频谱分析,实验纪录了长度为80000,采样频率为8000Hz采样一段音频,并进行频谱分析,最终经过分析得只有以两倍上限频率回放音频时才会得到原音频信号,否则都会失真;本次试验不仅学习到了新知识,而且复习到了抽样定理的许多内容,加深了对这些内容的理解,受益很多。
语音信号处理实验报告
通信与信息工程学院信息处理综合实验报告班级：电子信息工程1502班指导教师：设计时间：2018/10/22-2018/11/23评语：通信与信息工程学院二〇一八年实验题目：语音信号分析与处理一、实验内容1. 设计内容利用MATLAB对采集的原始语音信号及加入人为干扰后的信号进行频谱分析，使用窗函数法设计滤波器滤除噪声、并恢复信号。
2．设计任务与要求1. 基本部分（1）录制语音信号并对其进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图。
（2）对所录制的语音信号加入干扰噪声，并对加入噪声的信号进行频谱分析；画出加噪后信号的时域波形和频谱图。
（3）分别利用矩形窗、三角形窗、Hanning窗、Hamming窗及Blackman 窗几种函数设计数字滤波器滤除噪声，并画出各种函数所设计的滤波器的频率响应。
（4）画出使用几种滤波器滤波后信号时域波形和频谱，对滤波前后的信号、几种滤波器滤波后的信号进行对比，分析信号处理前后及使用不同滤波器的变化；回放语音信号。
2. 提高部分（5）录制一段音乐信号并对其进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图。
（6）利用MATLAB产生一个不同于以上频段的信号；画出信号频谱图。
（7）将上述两段信号叠加，并加入干扰噪声，尝试多次逐渐加大噪声功率，对加入噪声的信号进行频谱分析；画出加噪后信号的时域波形和频谱图。
（8）选用一种合适的窗函数设计数字滤波器，画出滤波后音乐信号时域波形和频谱，对滤波前后的信号进行对比，回放音乐信号。
二、实验原理1.设计原理分析本设计主要是对语音信号的时频进行分析，并对语音信号加噪后设计滤波器对其进行滤波处理，对语音信号加噪声前后的频谱进行比较分析，对合成语音信号滤波前后进行频谱的分析比较。
首先用PC机WINDOWS下的录音机录制一段语音信号，并保存入MATLAB软件的根目录下，再运行MATLAB仿真软件把录制好的语音信号用audioread函数加载入MATLAB仿真软件的工作环境中，输入命令对语音信号进行时域，频谱变换。
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语音信号采样和频谱分析
一．实验目的
（1）掌握傅里叶变换的物理意义，深刻理解傅里叶变换的内涵；
（2）了解MATLAB 对声音信号的处理指令；
（3）了解计算机存储信号的方式及语音信号的特点；
（4）加深对采样定理的理解；
（5）加深学生对信号分析工程应用的理解，拓展学生在信号分析领域的综合应用能力。
二．实验内容
本实验利用MATLAB 指令录制一段语音信号，观察其时域波形并进行傅里叶变换，观察其频域的频谱。
根据该信号的频谱构成，选择三种不同的采样频率重新录制该语音信号，并试听回放效果，进行比较，以验证采样定理，并了解MATLAB 对声音信号的处理指令，加深对采样定理的理解。
关键词：傅里叶变换 信号采样
三、实验原理
语音信号是一种连续变化的模拟信号，而计算机只能处理和记录二进制的数字信号，因此，由自然音而得的音频信号必须用计算机的声音编辑工具，先进行语音采样，然后利用了计算机上的A/D 转换器，将模拟的声音信号变成离散的量化了的数字信号量化和编码，变成二进制数据后才能送到计算机进行再编辑和存储。
语音信号输出时，量化了的数字信号又通过D/A 转换器，把保存起来的数字数据恢复成原来的模拟的语音信号。
（1）应用MATLAB 进行声音的录制 （2）应用MATLAB 进行声音的播放 （3）语音信号的频谱分析 。
傅里叶变换建立了信号频谱的概念。
所谓傅里叶分析即分析信号的频谱（频率构成）、频带宽度等。
对语音信号的分析也不例外，也必须采用傅里叶变换这一工具。
对于连续时间信号)(t f ，其傅里叶变换)(ωF 为：⎰∞
∞--=dt e t f F t j ωω)()(
四、实验任务
（1）应用MATLAB 进行声音的录制
在MATLAB 命令窗口中键入“y=wavrecord(8000,8000,1)”，并按回车键，此时刻以后的1（8000/8000）秒时段内的声音信号将以y 为文件名，以数字声音信号.wav 格式存储在MATLAB 的工作空间里。
纪录长度为80000，采样频率为8000Hz ，声道数为1。
图为录制的语音：“信号与系统”。
（2）应用MATLAB 进行声音的播放
在MATLAB 命令窗口中键入“sound(y,Fs)”,按下回车键就能听到回放的声音。
当Fs=8000时，听到的是原来未失真的声音；当Fs=6000时，听到的声音比较低沉；当Fs=10000时，听到的声音很尖锐。
（3）语音信号的频谱分析
在MATLAB 命令窗口中键入“p=fft(y);plot(abs(p))”按下回车键后出现如图所示图形： 从图中可以看出该音频的上限频率为4000Hz 。
（4）采样定理
一个频谱受限的信号f(t),如果频谱只占据m m ωω+-~的范围，则信号)(t f 可以用等间隔的抽样值唯一地表示。
而抽样间隔必须不大于m
f 21（其中m m f ⋅=πω2），或者说，最低抽样频率为m f 2。
低抽样频率为m f 2。
该实验中，音频的上限频率为4000Hz ，所以采用的抽样信号的频率为该频率的两倍8000Hz 。
当采用小于8000Hz 的频率抽样时，回放声音低沉；当采用大于8000Hz 的频率采样时，回放声音尖锐。
结论：
本次试验是进行语音信号的采集和频谱分析，实验纪录了长度为80000，采样频率为8000Hz 采样一段音频，并进行频谱分析，最终经过分析得只有以两倍上限频率回放音频时才会得到原音频信号，否则都会失真。
本次试验不仅学习到了新知识，而且复习到了抽样定理的许多内容，加深了对这些内容的理解，受益很多！！。