语音信号的滤波与频谱分析
语音识别技术中的语音增强方法
语音识别技术中的语音增强方法语音识别技术是一种基于计算机的人机交互方式，它将人的语音信息转化为文本或命令，实现自然语言对计算机的控制和交流。
然而，由于语音信号受到环境噪音、语音质量等多种因素的影响，识别准确度可能会受到一定的影响。
为了提高语音识别的准确性和稳定性，语音增强方法应运而生。
一、噪声抑制技术噪声是语音识别中常见的干扰因素之一，它会降低语音信号的质量，阻碍识别系统的准确工作。
因此，噪声抑制技术成为解决这一问题的重要手段之一。
常见的噪声抑制方法包括：频域滤波法、时域滤波法和声学特征转换法。
1. 频域滤波法频域滤波法是基于频域分析的一种噪声抑制技术，它通过分析语音信号的频率特性，有选择性地抑制噪声成分，保留语音信号的有用信息。
常用的频域滤波方法包括谱减法、MMSE准则和Subspace方法等。
2. 时域滤波法时域滤波法是一种基于时域分析的噪声抑制方法，它通过分析语音信号在时间域上的特性，对噪声信号进行抑制。
经典的时域滤波方法有阻带滤波法、LMS自适应滤波法和Kalman滤波法等。
3. 声学特征转换法声学特征转换法是一种基于声学特征的噪声抑制方法，它通过对语音信号的声学特征进行转换，使其更适合于识别算法的处理。
常见的声学特征转换方法有Mel频率倒谱系数（MFCC）、倒频谱法和线性预测法等。
二、语音增强技术除了噪声抑制技术外，语音增强技术也是一种重要的语音处理手段。
它通过调节语音信号的频谱特性，改善语音信号的质量，为语音识别系统提供更清晰、准确的输入。
常见的语音增强技术包括谱减法、频谱平滑法和频谱估计法等。
1. 谱减法谱减法是一种常用的语音增强方法，它通过对语音信号的频谱进行减噪处理，去除噪声成分，提高语音信号的质量。
谱减法的基本原理是通过对语音信号的短时傅里叶变换，将频谱信息进行分析和处理。
2. 频谱平滑法频谱平滑法是一种通过平滑语音信号的频谱来增强语音质量的方法。
它通过对语音信号的频谱进行滤波，去除高频噪声成分，使得语音信号更加平滑。
请描述短时自相关函数在语音信号时域处理的应用
请描述短时自相关函数在语音信号时域处理的应用短时自相关函数(Short-term autocorrelation
function,STAF)是描述语音信号时域特征的一种重要工具,通常用于分析语音信号的波形结构、频率特性等信息。
下面是STAF在语音信号时域处理中的应用:
1. 语音信号的频谱分析:通过计算短时自相关函数,可以确定语音信号在不同频率上的成分个数和强度分布情况。
这对于语音信号的频谱分析具有重要的参考意义。
2. 语音信号的滤波器设计:通过计算STAF,可以确定语音信号在不同频率上的系数,为语音信号的滤波器设计提供参考。
例如,使用快速傅里叶变换(FFT)进行频域分析,然后使用适当的滤波器来实现语
音信号的降噪、去基线等处理。
3. 短时功率谱密度分析(Short-term power spectrum density,SPD):通过计算短时自相关函数,可以得到语音信号在不同
频率上的功率谱密度分布情况。
这对于语音信号的功率谱分析具有重要的参考意义,可以用于语音信号的功率谱估计、功率限制等任务。
4. 语音信号的短时特征提取:通过计算短时自相关函数,可以得到语音信号的短时特征。
这些特征可以用于识别不同的说话人、区分不同的语音信号等任务。
例如,可以使用一些基于短时特征的语音分类算法,如基于语音谱聚类的算法。
短时自相关函数是语音信号时域处理中重要的工具,可以用于分析语音信号的波形结构、频率特性、滤波器设计、功率谱密度分析、
短时特征提取等任务,为语音信号的处理提供更好的参考和支持。
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。
实验三 语音信号的滤波处理
实验三 语音信号的滤波处理一、实验目的通过对语音信号的滤波处理，掌握信号频谱的计算、滤波方法，实现从频域上分离不同特点的信号，从而达到滤除信号中的干扰、降低噪声、以及分离男声和女声的目的。
二、实验原理1. 信号的和、积运算信号和与积运算是指信号相加与相乘。
这类运算较为简单。
需要注意的是，必须将同一瞬间的两个函数值相加或相乘。
在图1中，将()x t 视为缓慢波动的信道噪声，()g t 视为要传输的数字信号，则()()x t g t +表示了实际发送的数字信号，()()x t g t ⋅表示了信道噪声()x t 的取样输出信号。
tttt图1 信号的相乘与相加 图2 正弦信号与噪声相加 在实际应用中，最常见的是有用信号与噪声相加，这样的信号中，信号功率与噪声功率之比称为信噪比。
如图2所示是正弦信号、噪声信号的波形及两种信噪比下正弦信号与噪声相加的波形图。
然而有用信号是相对的，例如在语音信号中，正弦信号则是干扰信号，它同噪声一起，都是需要设法去掉的信号。
2. 信号的频谱计算实际应用中的信号绝大多数表现为振荡形式。
如图3所示是语音信号及其一个局部的波形图，可见该信号是一种振荡形式。
语音信号语音信号局部图3 语音信号的波形将复杂振荡分解为振幅不同和频率不同的正(余)弦振荡，这些谐振荡的幅值按频率排列的图形叫做频谱(幅度谱)。
广泛应用在声学、光学和无线电技术等方面。
它将对信号的研究从时域引到频域，从而带来更直观的认识。
在信号与系统中，采用FS、FT、DFS、DTFT等工具来计算信号的频谱。
实际信号的频谱往往比教材中的例子要复杂得多。
例如图4是图3所示语音信号的幅度谱，其中上图是fft()输出的结果，其表示的频率范围为0~f，下图s是中心频率在零频率处的幅度谱，它与教材中的表示方式一致。
应用FFT计算的幅度谱中心在零频率的幅度谱图4 语音信号的频谱3. 信号的理解本课程的教材中讲到了“信号的分类”、“典型信号（或常用信号）”等内容，这对于理解信号还远远不够。
语音信号的滤波——滤波器的设计
图7-6 保存输出信号
图7-7 输出信号波形图和频谱图
涉及到在matlab中利用滤波器对语音信号进行滤波
注意： 1. 可利用filter函数 2. 可语音信号频谱与滤波器频响相乘（即对语音信号进行高、低通滤波），得到 输出信号的频谱，将所得结果经过傅里叶反变换函数变换为时域信号，绘出处 理后信号的波形图，并分别存档。
audeofile= strcat(filepath,filename); [datatemp,fs,le);
•对数据进行频谱分析，绘出语音信号的波形图和频谱图。
图7-4 输入信号波形图和频谱图
涉及到在matlab中绘制语音的时域波形图和频谱图
语音信号的滤波
输入信号 波形图
系统参数设定
输出信号 波形图
扬声器
输入信号 f(t)
系统函数 h(t)
输出信号y(t)
傅立叶变换 F(w)
×
傅立叶变换 H(w)
傅立叶变换 Y(w)
傅立叶反变换 y(t)
输入信号 频谱图
系统频响
输出信号 频谱图
• 系统的组成模块：
• （语音）输入信号
• 语音录入模块实现语音信号录入功能
• 高通滤波模块、低通滤波模块和带通滤波模块运用频域滤波理论实现对语音 信号的滤波处理功能
•
处理后的（语音）信号保存
– 处理后的语音存档模块实现信号保存功能
图7-2 实验界面
按“输入语音信号”按钮，录入语音信号的数据。
图7-3 选择输入信号
涉及到在matlab中打开文件夹，选择文件 handles.ChosFileOK = 1;%表示已经选择了音频按钮 guidata(hObject,handles); %读入一段音频文件 [filename,filepath]=uigetfile('.wav','选择音频文件'); if(filename==0) return; end
声音谱分析与声音处理：声音频谱与滤波
声音谱分析与声音处理：声音频谱与滤波声音是我们日常生活中不可或缺的一部分，通过声音可以传达信息、产生情感，也给我们带来了丰富的音乐和娱乐体验。
然而，要深入了解声音的本质和进行声音处理，我们需要掌握声音谱分析与声音滤波的相关知识。
一、声音频谱分析声音的频谱是指将声波信号的频率分解并得到各个频率成分的过程。
通过声音频谱分析，我们可以了解声音的构成、频率分布以及声音功率等信息。
在声音频谱分析中，有一个重要的工具被广泛应用，那就是傅里叶变换。
傅里叶变换可以将一个时域信号转换为频域信号，将声音信号分解为不同频率的正弦波成分。
根据奈奎斯特定理，声音信号的采样频率要大于声音信号中最高频率的两倍，以避免频谱中的混叠。
因此，在进行声音频谱分析时，我们需要先对声音信号进行采样，然后使用傅里叶变换将其转换为频域信号。
通过观察声音频谱图，我们可以判断声音的音调、音量和频率分布。
例如，高音会在高频率范围内有较高的能量，低音则在低频率范围内能量较高。
声音频谱分析不仅适用于音乐和语音处理，还在音频编解码、语音识别等领域发挥着重要作用。
二、声音滤波声音滤波是指通过某种滤波器对声音信号进行处理，可以增强或减弱特定频率成分，改变声音的音色和效果。
常用的声音滤波方法包括低通滤波、高通滤波、带通滤波和带阻滤波等。
1. 低通滤波低通滤波器可以通过滤除高频信号，仅保留低频信号，从而实现声音信号的低音增强或噪音抑制。
低通滤波常用于音乐制作中的低音增强和语音通信中的噪音过滤。
2. 高通滤波高通滤波器则相反，滤除低频信号，增强高频信号。
高通滤波常用于音频处理中的尖锐音效增强和语音识别中的噪音过滤。
3. 带通滤波带通滤波器可以选择滤除或保留某一段频率范围的信号。
通过带通滤波，我们可以突出某一段频率范围内的声音特性，达到特定的音色效果。
4. 带阻滤波带阻滤波器与带通滤波器相反，可以选择滤除或保留某一段频率范围之外的信号。
带阻滤波常用于语音通信中的背景噪音去除以及音频制作中的特殊音效处理。
语音信号的同态滤波和倒谱分析课件
倒谱分析的应用
倒谱分析在语音识别领域中应 用广泛，用于提取语音特征， 提高识别准确率。
Hale Waihona Puke 倒谱分析还可以用于语音合成 ，通过对倒谱系数的调整和重 构，实现语音信号的合成。
此外，倒谱分析在语音降噪、 语音增强等领域也有广泛应用 。
语音信号的同态滤波 和倒谱分析课件
目录
• 语音信号的同态滤波 • 语音信号的倒谱分析 • 语音信号的同态滤波与倒谱分析的比较 • 语音信号处理的其他方法 • 语音信号处理的应用前景
01
语音信号的同态滤波
同态滤波的定义
同态滤波是一种信号处理方法，它通过非线性变换将输入信号分解为两部分：包 络信号和调制信号。包络信号表示信号的幅度变化，调制信号表示信号的相位变 化。
01
倒谱分析是一种语音信号处理技 术，通过对语音信号的倒谱变换 ，提取出语音信号的特征信息。
02
倒谱分析通过将语音信号的频谱 转换为倒谱，实现了对语音信号 的频域和时域特征的综合分析。
倒谱分析的原理
倒谱分析基于对语音信号的短时傅里 叶变换（STFT）和逆变换，通过对 频谱取对数后再进行逆变换，得到倒 谱系数。
质量。
05
语音信号处理的应用前景
语音识别
语音识别技术是实现人机语音交互的 关键技术，能够将人的语音转换为文 字或命令，从而实现人机交互。
随着人工智能技术的不断发展，语音 识别技术在智能家居、智能客服、智 能车载等领域的应用越来越广泛，为 人们的生活和工作带来了便利。
语音合成
语音合成技术是将文字转换为语音的技术，广泛应用于语音导航、语音播报、虚拟人物等领域。
语音信号的同态滤波和倒谱分析.
一、同态信号处理的基本原理 二、复倒谱和倒谱 三、语音信号两个卷积分量的复倒谱 四、语音信号倒谱 五、MEL频率倒谱参数(MFCC)
一、同态信号处理的基本原理 1.同态信号处理的作用
同态信号处理也称为同态滤波，实现将卷 积关系和乘积关系变换为求和关系的分离处
理。×，* ＋，将非线性信号处理变 为线性信号处理的过程。
（2）第二个子系统对加性信号进行所需要的线 性处理（满足线性叠加原理等）
yˆ(n) LTI [xˆ(n)] LTI [xˆ1 (n) xˆ2 (n)]
（3）第三个子系统是逆特征系统D*-1[],使其恢 复为卷积性信号。
(yˆ1()nZ)[yˆ (yˆn1 ()n] )Yˆyˆ(2
(n)
z)
☆复倒谱的傅立叶变换定义
xˆ(n) IFT [ln FT (x(n))] IFT [ Xˆ (e jw )]
N 1
X (e jw ) FT (x(n)) x(n)e jwn n0
x(n) IFT ( X (e jw )) 1 X (e jw )e jwn dw
2
FT [x(n)] X (e jw )
D*1[D*[x(n)]] x(n)
(1)Z[x(n)] X (z), (2) ln X (z), (3)Z 1[ln X (z)] (4)Z{Z 1[ln X (z)]} ln X (z), (5) exp{ln X (z)} X (z) (6)Z 1[ X (z)] x(n)
3.常见的同态信号处理系统
x(n) 特征系统 +
*
D*[]
线性系统
+
逆特征系统 y(n)Fra bibliotekD*-1[]
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
生物医学信号处理大作业题目：语音信号的滤波与频谱分析学生姓名学院名称精密仪器与光电子工程专业学号一、实验目的语音信号的滤波与频谱分析录制自己的一段语音：“天津大学精密仪器与光电子工程学院生物医学工程X班XXX, College of precision instrument and opto-electronics engineering, biomedical engineering”，时间控制在15秒到30秒左右；利用wavread 函数读入语言信号，记住采样频率。
二、实验过程（1）求原始语音信号的特征频带：可以分别对一定时间间隔内，求功率谱（傅里叶变换结果取模的平方）并画出功率谱。
（2）根据语音信号频谱特点，设计FIR或IIR滤波器，分别画出滤波器幅频和相频特性曲线。
说明滤波器特性参数。
用设计的滤波器对信号滤波，画出滤波后时域波形。
用sound 函数回放语音信号。
（3）求出特征频段语音信号随时间变化的曲线（每隔0.05秒求一次功率谱，连接成曲线）。
（4）选做：语谱图：横轴为时间，纵轴为频率，灰度值大小表示功率谱值的大小。
(提示，可以采用spectrogram函数)（1）读入语音文件并画出其时域波形和频域波形，实现加窗fft 并求出其功率谱。
clcclear all; close all;[x,Fs,bits]=wavread('C:\Users\刘冰\Desktop\数字信号处理\liubing');x0=x(:,1); %将采集来的语音信号转换为一个数组 sound(x0,Fs,bits); y=fft(x);figure;plot(x,’b’);title ('原始语音信号时域波形'); y1=fft(x0);y1=fftshift(y1); d = Fs/length(x);figure;plot([-Fs/2:d: Fs/2-d],abs(y1),’b’);title('原始语音信号的频域信号'); % 画出原始语音信号的频谱图123456789x 105-1-0.8-0.6-0.4-0.200.20.40.60.81原始语音信号时域波形N=length(x);w1 = window(@hann,N); w2 = window(@blackman,N); x1=x0.*w1; %对原始信号加汉宁窗处理 x2=x0.*w2； %对原始信号加布兰克曼窗处理 figure,plot(x1);title(加汉宁窗后的语音信号) %显示加窗后的时域语音信号 s=floor(length(x0)/Fs);%计算原始语音信号的时间长度，这里得到的结果是18秒，因为floor 是向下取整，所以信号的末尾一点会被去掉，但是因为最后一点没有声音信号，所以影响可以忽略。
%加汉宁窗后功率谱，加布兰克曼窗后又可以得到一组图，只需要将下列循环中的x1改为x2，这里就不再显示%每两秒对语音信号求一次功率谱并显示for i=1:1:s/2f=x1((i -1)*Fs*2+1:i*Fs*2); %每两秒取出一段信号 l=length(f); q=fft(f,l);E=abs(q).*abs(q); %傅里叶变换结果取模的平方figure,plot(E(1:3000),'b');title(['第',num2str(i*2-1),'~',num2str(i*2),'秒语音功率谱']);%因为语音信号主要集中在低频段，所以这里只需要显示低频段即可，取（1:3000）end-2.5-2-1.5-1-0.500.51 1.52 2.5x 104050010001500200025003000原始语音信号的频域波形加窗后的时域波形0123456789x 105-0.8-0.6-0.4-0.200.20.40.60.80500100015002000250030000500100015002000250030003500400045005000第1~2秒语音功率谱频谱分析：人说话的频率基本集中在1200Hz以内的低频段，但我这里可以在高频段（2000Hz左右）可以观察到部分能量，这应该是在录音的时候电脑本身的噪音以及录音设备的误差造成（2）根据功率谱线，大致可观察到语音信号在150~400和500~650之间有两个波峰，因此取这两个频宽作为我语音信号的特征频带，根据要求选择汉宁窗作为滤波器滤波。
1）汉宁窗滤波器的幅频特性显示%汉宁窗f1=150;%通带上下两个频率f2=400; %带通滤波器的通带范围w1=2*pi*f1/Fs; %归一化w2=2*pi*f2/Fs; w=[w1,w2];N=ceil(4*pi/(2*pi*200/Fs));%求出所需滤波器的阶数Windows=HANNING(N);b1=FIR1(N-1,w, Windows);%带通滤波器figure;freqz(b1,1,512);title('汉宁窗带通（150~400）滤波器的频率响应');%数字滤波器频率响应f1=500;f2=650; %带通滤波器的通带范围w1=2*pi*f1/Fs;w2=2*pi*f2/Fs; w=[w1,w2];N=ceil(4*pi/(2*pi*200/Fs));Nw=N;Windows=HANNING(N);b2=FIR1(N-1,w, Windows);%带通滤波器figure;freqz(b2,1,512);title('汉宁窗带通（500~~650）滤波器的频率响应');%数字滤波器频率响应00.10.20.30.40.50.60.70.80.91-2000-100001000Normalized Frequency (⨯π rad/sample)P h a s e (d e g r e e s )-300-200-1000100Normalized Frequency (⨯π rad/sample)M a g n i t u d e (d B )汉宁窗带通（150~400）滤波器的频率响应0.10.20.30.40.50.60.70.80.91-1500-1000-5000500Normalized Frequency (⨯π rad/sample)P h a s e (d e g r e e s)00.10.20.30.40.50.60.70.80.91-300-200-1000Normalized Frequency (⨯π rad/sample)M a g n i t u d e (d B )汉宁窗带通（500~~650）滤波器的频率响应2）将原始语音信号分别通过两个频带，以下是滤波后的时域波形band1=fftfilt(b1,x0);sound(band1,Fs,bits); %滤波后听到的声音有了明显的变化subplot(2,1,1);plot(band1);title('汉宁窗（150~400）滤波后的时域波形'); band2=fftfilt(b2,x0); sound(band2,Fs,bits);subplot(2,1,2);plot(band2);title('汉宁窗（500~650）滤波后的时域波形');（3）特征频段语音信号随时间变化的曲线，分别作出150~400和500~650特征频带的语音信号曲线a=zeros(s/0.05,1);%这一步是为了求出所画信号曲线的长度，并定义空数组 for i=1:s/0.05f=x0((i -1)*Fs*0.05+1:i*Fs*0.05);%每0.05秒取出一段数据 l=length(f); q=fft(f,l);E=q.*conj(q)/l; %求出该段的功率 a(i)=mean(E(150~400)); %求平均 endfigure,plot(0:0.05:s -0.05,a);title('150~400Hz 汉宁窗滤波后的功率谱曲线')123456789x 105-2-1012汉宁窗（150~400）滤波后的时域波形123456789x 105-0.4-0.200.20.4汉宁窗（500~650）滤波后的时域波形b=zeros(s/0.05,1); for i=1:s/0.05f=x0((i -1)*Fs*0.05+1:i*Fs*0.05); l=length(f); q=fft(f,l);E=q.*conj(q)/l;b(i)=mean(E(500:650)); endfigure,plot(0:0.05:s -0.05,b);title('500~650Hz 汉宁窗滤波后的功率谱曲线')0.511.522.5-3150~400Hz 汉宁窗滤波后的功率谱曲线-5500~650Hz 汉宁窗滤波后的功率谱曲线(4)语谱图，也叫频谱分析视图，如果针对语音数据的话，叫语谱图。
语谱图的横坐标是时间，纵坐标是频率，坐标点值为语音数据能量。
由于是采用二维平面表达三维信息，所以能量值的大小是通过颜色来表示的，颜色深，表示该点的语音能量越强。
所有函数：spectrogram功能：使用短时傅里叶变换得到信号的频谱图。
语法：[S,F,T,P]=spectrogram(x,window,noverlap,nfft,fs)x---输入信号的向量。
默认情况下，即没有后续输入参数，x将被分成8段分别做变换处理，如果x不能被平分成8段，则会做截断处理。
默认情况下，其他参数的默认值为window---窗函数，默认为nfft长度的海明窗Hammingnoverlap---每一段的重叠样本数，默认值是在各段之间产生50%的重叠nfft---做FFT变换的长度，默认为256和大于每段长度的最小2次幂之间的最大值。
fs---采样频率，默认值归一化频率程序：figure,spectrogram(x0,512,500,512,Fs,'yaxis');colormap('g ray');colorbar;title('语谱图');这里由于语谱图的数据量太大，很容易造成死机，因此这里采用截屏得到。