基于MATLAB的语音信号采集与处理
Matlab实验——语音信号的录制和处理

基于 MATLAB 的语音信号分析与处理的实验设计1.实验目的综合运用数字信号处理的理论知识进行频谱分析和滤波器设计,通过理论推导得出相应结论,再利用 MATLAB 作为编程工具进行计算机实现,从而加深对所学知识的理解,建立概念。
2.实验基本要求①学会 MATLAB 的使用,掌握 MATLAB 的程序设计方法。
②掌握在 Windows 环境下语音信号采集的方法。
③掌握数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法。
④掌握 MATLAB 设计 FIR 和 IIR 数字滤波器的方法。
⑤学会用 MATLAB 对信号进行分析和处理。
3.实验内容录制一段自己的语音信号,并对录制的信号进行采样;画出采样后语音信号的时域波形和频谱图;给定滤波器的性能指标,采用窗函数法或双线性变换设计滤波器,并画出滤波器的频率响应;然后用自己设计的滤波器对采集的语音信号进行滤波,画出滤波后信号的时域波形和频谱,并对滤波前后的信号进行对比,分析信号的变化;回放语音信号;最后,用MATLAB 设计一信号处理系统界面。
4、采集系统说明:MATLAB函数;麦克风输入方式MATLAB中提供了强大的数据采集工具箱(DAQ-Data Acquisition Toolbox),可满足控制声卡进行数据采集的要求:%记录声音 wavrecord(n,fs,ch,dtype)%发送向量信号 waveplay(y,fs)%读取wave文件 wavread(file)%写wave文件 wavwrite(file),文件的后缀名为.wav%sound(y,fs) %向扬声器送出音频信号滤波函数说明:采用Kaiser Window FIR:Sampling Frequency: 8192Type:LowpassFc:956.6Beta:5。
基于MATLAB的语音信号处理与识别系统设计与实现

基于MATLAB的语音信号处理与识别系统设计与实现一、引言语音信号处理与识别是人工智能领域中的重要研究方向之一,随着深度学习和人工智能技术的不断发展,基于MATLAB的语音信号处理与识别系统设计与实现变得越来越受到关注。
本文将介绍如何利用MATLAB进行语音信号处理与识别系统的设计与实现。
二、MATLAB在语音信号处理中的应用MATLAB作为一种强大的科学计算软件,提供了丰富的工具箱和函数库,可以方便地进行语音信号处理。
在语音信号处理中,MATLAB可以用于语音信号的采集、预处理、特征提取、模型训练等各个环节。
通过MATLAB提供的工具,可以高效地对语音信号进行分析和处理。
三、语音信号处理流程1. 语音信号采集在语音信号处理系统中,首先需要对语音信号进行采集。
通过MATLAB可以实现对声音的录制和采集,获取原始的语音信号数据。
2. 语音信号预处理采集到的语音信号数据通常包含噪声和杂音,需要进行预处理以提高后续处理的准确性。
预处理包括去噪、降噪、滤波等操作,可以有效地净化语音信号数据。
3. 特征提取在语音信号处理中,特征提取是一个关键步骤。
通过MATLAB可以提取出语音信号的频谱特征、时域特征等信息,为后续的模式识别和分类打下基础。
4. 模型训练与识别利用MATLAB可以构建各种机器学习模型和深度学习模型,对提取出的特征进行训练和识别。
通过模型训练,可以实现对不同语音信号的自动识别和分类。
四、基于MATLAB的语音信号处理与识别系统设计1. 系统架构设计基于MATLAB的语音信号处理与识别系统通常包括数据采集模块、预处理模块、特征提取模块、模型训练模块和识别模块。
这些模块相互配合,构成一个完整的系统架构。
2. 界面设计为了方便用户使用,可以在MATLAB中设计用户友好的界面,包括数据输入界面、参数设置界面、结果展示界面等。
良好的界面设计可以提升系统的易用性和用户体验。
五、基于MATLAB的语音信号处理与识别系统实现1. 数据准备首先需要准备好用于训练和测试的语音数据集,包括正样本和负样本。
MATLAB中的语音处理方法与应用

MATLAB中的语音处理方法与应用语音处理是一门研究如何处理和分析语音信号的学科。
在现代社会中,语音处理已经广泛应用于语音识别、语音合成、语音增强、语音编码等多个领域。
而MATLAB作为一种强大的数学软件工具,提供了丰富的语音处理函数和工具箱,为语音处理研究和应用提供了良好的平台。
一、语音信号的数字化在进行语音处理前,首先需要将语音信号转换为数字信号,即进行数字化处理。
MATLAB中提供了多种方法来实现语音信号的数字化过程,如使用ADDA(模数转换器和数模转换器)、录制语音、读取音频文件等。
其中常用的方法是通过录制语音来获取语音信号。
在MATLAB中,我们可以使用`audiorecorder`函数来录制语音,然后使用`recordblocking`函数来设置录音时间,最后使用`getaudiodata`函数获取语音信号的数值。
通过这些函数,我们可以很方便地将语音信号转换为数字信号进行后续处理。
二、语音信号的预处理在进行语音处理前,通常需要对语音信号进行预处理,以提取有用的信息或去除噪声。
常用的预处理方法包括语音分帧、加窗、预加重、噪声去除等。
1. 语音分帧语音信号通常是一个非平稳信号,为了方便处理,我们需要将其进行分帧处理。
在MATLAB中,可以使用`buffer`函数来实现语音信号的分帧操作,设置合适的窗长和重叠长度。
2. 加窗为了消除语音信号边界引起的突变问题,我们需要对每一帧的语音信号进行加窗处理。
在MATLAB中,常用的窗函数有矩形窗、汉宁窗、海明窗等。
可以使用`window`函数来生成需要的窗函数,并与语音信号相乘得到加窗后的语音信号。
3. 预加重由于语音信号的高频成分比较弱,为了提高高频分量的能量,需要对语音信号进行预加重处理。
在MATLAB中,可以通过一阶差分的方式实现预加重,即对每一帧语音信号进行差分运算。
4. 噪声去除在实际应用中,语音信号经常伴随着各种噪声,为了提取有用的语音信息,我们需要对语音信号进行噪声去除。
MATLAB语音信号采集与处理

MATLAB课程设计报告课题:语音信号采集与处理目录一、实践目的 (3)二、实践原理: (3)三、课题要求: (3)四、MATLAB仿真 (4)1、频谱分析: (4)2、调制与解调: (5)3、信号变化: (8)快放: (8)慢放: (8)倒放: (8)回声: (8)男女变声: (9)4、信号加噪 (10)5、用窗函数法设计FIR滤波器 (11)FIR低通滤波器: (12)FIR高通滤波器: (13)FIR带通滤波: (14)一、实践目的本次课程设计的课题为《基于MATLAB的语音信号采集与处理》,学会运用MATLAB的信号处理功能,采集语音信号,并对语音信号进行滤波及变换处理,观察其时域和频域特性,加深对信号处理理论的理解,并为今后熟练使用MATLAB进行系统的分析仿真和设计奠定基础。
此次实习课程主要是为了进一步熟悉对matlab软件的使用,以及学会利用matlab对声音信号这种实际问题进行处理,将理论应用于实际,加深对它的理解。
二、实践原理:利用MATLAB对语音信号进行分析和处理,采集语音信号后,利用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。
语音信号的“短时谱”对于非平稳信号, 它是非周期的, 频谱随时间连续变化, 因此由傅里叶变换得到的频谱无法获知其在各个时刻的频谱特性。
如果利用加窗的方法从语音流中取出其中一个短断, 再进行傅里叶变换, 就可以得到该语音的短时谱。
三、课题要求:○1利用windows 自带的录音机或者其它录音软件,录制几段语音信号(要有几种不同的声音,要有男声、女声)。
○2对录制的语音信号进行频谱分析,确定该段语音的主要频率范围,由此频率范围判断该段语音信号的特点(低沉or 尖锐)。
○3利用采样定理,对该段语音信号进行采样,观察不同采样频率(过采样、欠采样、临界采样)对信号的影响。
matlab语音信号采集与处理

matlab语音信号采集与处理Matlab是一种功能强大的数学软件,特别适合音频信号的处理和分析。
本文将介绍Matlab如何用于音频信号采集和处理的方法。
1. 音频信号采集Matlab可以在Windows和Mac OS X操作系统上直接访问音频硬件,比如麦克风。
Matlab的音频输入功能允许用户在Matlab中直接访问音频硬件,并处理输入的信号。
Matlab提供了许多函数和工具箱,方便用户采集和处理音频信号。
可以使用Matlab 的命令窗口和MATLAB代码框架,采集音频信号数据并保存为.mat文件。
以下是在Matlab中实现音频采集的示例代码:%% 定义音频采样率Fs和采样时间TFs = 8000; % HzT = 2; % s%% 创建一个录音器对象recorderrecorder = audiorecorder(Fs, 16, 1);%% 开始录制音频disp('开始录制音频...');recordblocking(recorder, T);%% 将信号保存为.mat文件disp('将信号保存为.mat文件...');filename = 'audioData.mat';save(filename, 'audioData', 'Fs');在这个示例代码中,定义音频采样率Fs和采样时间T。
开始录制音频,使用recordblocking函数,它采样时间为T。
使用getaudiodata函数获取录音器对象recorder的音频数据。
最后,使用save函数将音频数据保存为.mat文件。
Matlab是一种强大的工具,可用于处理和分析音频信号,例如过滤,时域和频域分析,频谱分析和语音识别等。
%% 加载.mat文件,分别为音频数据audioData和采样率Fsload('audioData.mat');%% 频谱分析disp('进行频谱分析...');N = length(audioData);xf = fft(audioData);Pxx = 1/(Fs*N) * abs(xf).^2;f = linspace(0, Fs/2, N/2+1);%% 滤波器设计disp('设计一个50Hz低通滤波器...');fc = 50; % HzWn = fc/(Fs/2);[b,a] = butter(4, Wn, 'low');%% 信号滤波disp('低通滤波信号...');y = filter(b, a, audioData);%% 绘图figure();subplot(2,1,1);plot(audioData);title('原始信号');xlabel('时间(s)')ylabel('幅值')在这个示例代码中,首先使用load函数加载以前保存的音频数据,分别为音频数据audioData和采样率Fs。
课程设计基于MATLAB的语音信号录制采集和分析的程序设计

MA TLAB课程设计说明书摘要语音信号的采集与分析技术是一门涉及面很广的交叉科学,它的应用和发展与语音学、声音测量学、电子测量技术以及数字信号处理等学科紧密联系。
该设计主要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。
关键词:语音信号;采集与分析;Matlab目录摘要 (I)1 语音信号的录制 (1)2 语音信号的采集 (3)3 语音信号的分析 (4)3.1语音信号时域分析 (4)3.2语音信号频域分析 (5)4 语音信号的加噪处理 (7)5 滤噪设计分析 (11)6 设计总结 (12)参考文献 (13)附录 (14)1 语音信号的录制为了将原始模拟语音信号变为数字信号,必须经过采样和量化两个步骤,从而得到时间和幅度上均为离散的数字语音信号。
语音信号经过预滤波和采样后,由A/D变换器变换为二址制数字码。
这种防混叠滤波通常与模数转换器做在一个集成块内,因此目前来说,语音信号的数字化的质量还是有保证的。
市面上购买到的普通声卡在这方面做的都很好,语音声波通过话筒输入到声卡后直接获得的是经过防混叠滤波、A/D变换、量化处理的离散的数字信号。
将声卡作为对象处理采集语音信号Matlab将声卡作为对象处理,其后的一切操作都不与硬件直接相关,而是通过对该对象的操作来作用于硬件设备(声卡)。
操作时首先要对声卡产生一个模拟输入对象(ai),给ai对象添加一个通道设置采样频率后,就可以启动设备对象,开始采集数据,采集完成后停止对象并删除对象。
实际工作中,我们可以利用windows自带的录音机录制语音文件,图1是基于PC机的语音信号录制过程,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。
基于MATLAB的语音信号采集与处理.

基于MATLAB的语音信号采集与处理.
MATLAB是一种非常有用的工具,可以用于语音信号的采集和处理。
语音信号的采集和处理对于语音识别、音频转换和人机交互等领域非常重要。
MATLAB提供了许多工具和函数进行语音信号的采集和处理。
语音信号的采集可以通过外部设备实现,如麦克风或录音设备。
MATLAB可以通过音频输入功能进行语音信号的采集和处理。
该功能提供了多个采样率和位深度设置,可以按照需要进行设置。
采集的语音信号可以通过MATLAB的图形用户界面进行实时显示和处理。
MATLAB提供了很多工具和函数进行语音信号的处理,如语音分析、信号过滤、音量调整和时域和频域分析等。
MATLAB的语音信号处理工具箱提供了很多预处理和分析函数,可以进行预处理、语音识别、特征提取等操作。
这些工具和函数可以帮助开发人员更好地理解和分析语音信号,提高语音识别的准确性和鲁棒性。
MATLAB还提供了图形用户界面(GUI)、应用程序接口(API)、命令行和脚本等方式进行语音信号处理。
GUI可以方便地进行交互式处理和调试,API可以方便地集成到其他应用程序中,命令行和脚本可以进行批处理和复杂的操作。
MATLAB的语音信号处理工具还可以与其它工具箱,如数字信号处理工具箱和统计学工具箱进行整合,以开发更强大和可靠的语音处理应用程序。
基于matlab语音信号的采集与分析

毕业论文(设计)题目:基于matlab语音信号的采集与分析姓名:学院:理学与信息科学学院专业:电子信息科学与技术班级:学号:指导教师:目录摘要 (I)ABSTRACT. .......................................................................................................................................... I I 1 绪论 (1)1.1选题的背景和意义 (1)1.2语音信号处理的进展 (2)2 系统设计的可行性研究 (4)2.1语音信号处理的概念 (4)2.2语音信号的特点 (4)2.3语音信号处理的要求及可行性 (5)2.4M ATLAB仿真软件简介 (5)3 系统设计 (7)3.1系统设计的理论依据 (7)3.2系统的详细设计 (9)3.2.1图形用户界面制作 (9)3.2.2 系统功能的实现 (10)4 系统调试及运行 (16)总结 (25)致谢 (27)参考文献: (28)基于matlab语音信号的采集与分析电子信息科学与技术专业马晓敏指导教师曹红波摘要: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。
语音信号处理的目的是得到某些参数以便高效传输或存储,或者是用于某种应用,如人工合成出语音、辨识出讲话者、识别出讲话内容、进行语音增强等[1]。
本文简要介绍了语音信号采集与分析的发展史以及语音信号的特征、采集与分析方法,并通过PC机录制一段声音,采集语音信号后,在MATLAB软件平台上进行频谱分析,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。
利用MATLAB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。
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基于M A T L A B的语音信号采集与处理This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020工程设计论文题目:基于MATLAB的语音信号采集与处理姓名:班级:学号:指导老师:一.选题背景1、实践意义: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于方便有效地提取并表示语音信号所携带的信息。
所以理解并掌握语音信号的时域和频域特性是非常重要的。
通过语音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.声音是人类常用工具,是相互传递信息的最重要的手段.虽然,人可以通过多种手段获得外界信息,但最重要,最精细的信息源只有语言,图像和文字三种.与用声音传递信息相比,显然用视觉和文字相互传递信息,其效果要差得多.这是因为语音中除包含实际发音内容的话言信息外,还包括发音者是谁及喜怒哀乐等各种信息.所以,语音是人类最重要,最有效,最常用和最方便的交换信息的形式.另一方面,语言和语音与人的智力活动密切相关,与文化和社会的进步紧密相连,它具有最大的信息容量和最高的智能水平。
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,处理的目的是用于得到某些参数以便高效传输或存储;或者是用于某种应用,如人工合成出语音,辨识出讲话者,识别出讲话内容,进行语音增强等.语音信号处理是一门新兴的学科,同时又是综合性的多学科领域,是一门涉及面很广的交叉学科.虽然从事达一领域研究的人员主要来自信息处理及计算机等学科.但是它与语音学,语言学,声学,认知科学,生理学,心理学及数理统计等许多学科也有非常密切的联系.语音信号处理是许多信息领域应用的核心技术之一,是目前发展最为迅速的信息科学研究领域中的一个.语音处理是目前极为活跃和热门的研究领域,其研究涉及一系列前沿科研课题,巳处于迅速发展之中;其研究成果具有重要的学术及应用价值.数字信号处理是利用计算机或专用处理设备,以数值计算的方法对信号进行采集、抽样、变换、综合、估值与识别等加工处理,借以达到提取信息和便于应用的目的。
它在语音、雷达、图像、系统控制、通信、航空航天、生物医学等众多领域都获得了极其广泛的应用。
具有灵活、精确、抗干扰强、度快等优点。
数字滤波器, 是数字信号处理中及其重要的一部分。
随着信息时代和数字技术的发展,受到人们越来越多的重视。
数字滤波器可以通过数值运算实现滤波,所以数字滤波器处理精度高、稳定、体积小、重量轻、灵活不存在阻抗匹配问题,可以实现模拟滤波器无法实现的特殊功能。
数字滤波器种类很多,根据其实现的网络结构或者其冲激响应函数的时域特性,可分为两种,即有限冲激响应( FIR,Finite Impulse Response)滤波器和无限冲激响应( IIR,Infinite Impulse Response)滤波器。
FIR滤波器结构上主要是非递归结构,没有输出到输入的反馈,系统函数H (z)在处收敛,极点全部在z = 0处(因果系统),因而只能用较高的阶数达到高的选择性。
FIR数字滤波器的幅频特性精度较之于IIR数字滤波器低,但是线性相位,就是不同频率分量的信号经过fir滤波器后他们的时间差不变,这是很好的性质。
FIR数字滤波器是有限的单位响应也有利于对数字信号的处理,便于编程,用于计算的时延也小,这对实时的信号处理很重要。
FIR滤波器因具有系统稳定,易实现相位控制,允许设计多通带(或多阻带)滤波器等优点收到人们的青睐[1]。
IIR滤波器采用递归型结构,即结构上带有反馈环路。
IIR滤波器运算结构通常由延时、乘以系数和相加等基本运算组成,可以组合成直接型、正准型、级联型、并联型四种结构形式,都具有反馈回路。
同时,IIR数字滤波器在设计上可以借助成熟的模拟滤波器的成果,如巴特沃斯滤波器等。
2、语音信号在国内外研究现状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。
60年代之前的发展主要有:1876年Bell发明电话,1939年研制成功第一个声码器,1942年Bell实验室发明了语谱仪,1948年美国Haskin实验室研制成功“语图回放机”,1952年Bell实验室研制成能识别十个英语数字的识别器。
60年代以后,随着计算机技术的发展,语音信号处理技术获得了长足的进步,计算机模拟实验取代了硬件研制的传统做法。
各种突破性的思想不断涌现。
20世纪60年代中期形成的一系列数字信号处理的理论和算法,如数字滤波器、快速傅立叶变换(FFT)等是语音信号数字处理的理论和技术基础,主要的有Martin等人为邮局研制了邮政编码阅读机。
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和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;20世纪80年代,由于矢量量化,隐马尔可夫模型和人工神经网络(ANN)的研究取得了迅速发展,并相继被应用与语音信号处理,经过不断的改进与完善,使得语音信号处理技术产生了突破型的进展。
进入20世纪90年代以来,语音信号的采集与分析在实用化这一方面取得了很多的实质性的进展。
语音信号处理的各项课题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。
3、软件支持:MATLAB是matrix和laboratory两个词的组合,意为矩阵工厂(矩阵实验室)。
是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。
它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中,为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案,并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言(如C、Fortran)的编辑模式,代表了当今国际科学计算软件的先进水平。
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,从而被广泛的应用于科学计算、控制系统和信息处理等领域的分析、仿真和设计工作。
MATLAB软件包括五大通用功能,数值计算功能(Nemeric)、符号运算功能(Symbolic)、数据可视化功能(Graphic)、数字图形文字统一处理功能(Notebook)和建模仿真可视化功能(Simulink)。
其中,符号运算功能的实现是通过请求MAPLE内核计算并将结果返回到MATLAB命令窗口。
该软件有三大特点,一是功能强大;二是界面友善、语言自然;三是开放性强。
目前,Mathworks公司已推出30多个应用工具箱。
MATLAB在线性代数、矩阵分析、数值及优化、数值统计和随机信号分析、电路与系统、系统动力学、次那好和图像处理、控制理论分析和系统设计、过程控制、建模和仿真、通信系统以及财政金融等众多领域的理论研究和工程设计中得到了广泛应用。
MATLAB在信号与系统中的应用主要包括符号运算和数值计算仿真分析。
由于信号与系统课程的许多内容都是基于公式演算,而MATLAB借助符号数学工具箱提供的符号运算功能,能基本满足信号与系统课程的需求。
例如解微分方程、傅里叶正反变换、拉普拉斯正反变换和z正反变换等。
MATLAB 在信号与系统中的另一主要应用是数值计算与仿真分析,主要包括函数波形绘制、函数运算、冲击响应与阶跃响应仿真分析、信号的时域分析、信号的频谱分析、系统的S域分析和零极点图绘制等内容。
数值计算仿真分析可以帮助学生更深入地理解理论知识,并为将来使用MATLAB进行信号处理领域的各种分析和实际应用打下基础。
MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。
它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。
MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等,主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
MATLAB的基本数据单位是矩阵,它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似,故用MATLAB来解算问题要比用C,FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多,并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。
在新的版本中也加入了对C,FORTRAN,C++,JAVA的支持。
可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用,此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序,用户可以直接进行下载就可以用。
二、实践原理1、采样定理:在进行模拟与数字信号的转换过程中,当采样大于最高频率的2倍时,则采样之后的数字信号完整的保留了原始信号中的信息,一般实际应用中保证采样频率为信号最高频率的5~10倍。
2、采样频率:采样频率是指计算机每秒钟采样多少个声音样本,是描述声音文件的音质、音频、衡量声卡、声音文件的质量标准。
采样频率越高,即采样的时间间隔越短,则在单位时间内计算机得到的声音样本数据越多,对声音波形的表示也越准确。
3、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,是指声卡在采集和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。
采样位数和采样率对于音频接口来说是最为重要的两个指标。
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。
采样位数越多则捕捉到的信号越精确。
4、仿真原理利用MATLAB对语音信号进行分析和处理,采集语音信号后,利用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。
语音信号的“ 短时谱”对于非平稳信号, 它是非周期的, 频谱随时间连续变化, 因此由傅里叶变换得到的频谱无法获知其在各个时刻的频谱特性。
如果利用加窗的方法从语音流中取出其中一个短断, 再进行傅里叶变换, 就可以得到该语音的短时谱。
MATLAB在信号与系统中的应用主要包括符号运算和数值计算仿真分析。
由于信号与系统课程的许多内容都是基于公式演算,而MATLAB借助符号数学工具箱提供的符号运算功能,能基本满足信号与系统课程的需求。