基于MATLAB的语音共振峰的估计
基于MATLAB的语音信号识别及矢量模式匹配
行矢量量化模式匹配。 重点是对语音信号进行线性预测分析和矢量量化的模式匹配。
关键词: MATLAB; 语音识别; 时域分析; LPC; VQ 技术
中图分类号: TP391.42
文献标识码: B
Abstract: The technology of identifying sound signal has always been drawing much attention from the scientists worldwide, nowadays, with the breakthrough of the technology of identifying sound signal, its importance for the development of computers and social life is shown especially out day by day. This paper, based on MATLAB, inputs the audio file, extracts the feature vector by time domain processing, frequency domain processing and linear prediction and matchs the mode of vector quantization at last. The key point is linear prediction analysis and mode-matching of vector quantization of voice signal. Key words: MATLAB; identifying sound signal; time-domain analysis; LPC; VQ technology
《语音信号处理》实验2-基音周期估计
华南理工大学《语音信号处理》实验报告实验名称：基音周期估计姓名：学号：班级：10级电信5班日期：2013年5 月15日1.实验目的本次试验的目的是通过matlab编程，验证课本中基音周期估计的方法，本实验采用的方法是自相关法。
2. 实验原理1、基音周期基音是发浊音时声带震动所引起的周期性，而基音周期是指声带震动频率的倒数。
基音周期是语音信号的重要的参数之一，它描述语音激励源的一个重要特征，基音周期信息在多个领域有着广泛的应用，如语音识别、说话人识别、语音分析与综合以及低码率语音编码，发音系统疾病诊断、听觉残障者的语音指导等。
因为汉语是一种有调语言，基音的变化模式称为声调，它携带着非常重要的具有辨意作用的信息，有区别意义的功能，所以，基音的提取和估计对汉语更是一个十分重要的问题。
由于人的声道的易变性及其声道持征的因人而异，而基音周期的范围又很宽，而同—个人在不同情态下发音的基音周期也不同，加之基音周期还受到单词发音音调的影响，因而基音周期的精确检测实际上是一件比较困难的事情。
基音提取的主要困难反映在：①声门激励信号并不是一个完全周期的序列，在语音的头、尾部并不具有声带振动那样的周期性，有些清音和浊音的过渡帧是很难准确地判断是周期性还是非周期性的。
②声道共振峰有时会严重影响激励信号的谐波结构，所以，从语音信号中直接取出仅和声带振动有关的激励信号的信息并不容易。
③语音信号本身是准周期性的(即音调是有变化的)，而且其波形的峰值点或过零点受共振峰的结构、噪声等的影响。
④基音周期变化范围大，从老年男性的50Hz到儿童和女性的450Hz，接近三个倍频程，给基音检测带来了一定的困难。
由于这些困难，所以迄今为止尚未找到一个完善的方法可以对于各类人群(包括男、女、儿童及不向语种)、各类应用领域和各种环境条件情况下都能获得满意的检测结果。
尽管基音检测有许多困难，但因为它的重要性，基音的检测提取一直是一个研究的课题，为此提出了各种各样的基音检测算法，如自相关函数(ACF)法、峰值提取算法(PPA)、平均幅度差函数(AMDF)法、并行处理技术、倒谱法、SIFT、谱图法、小波法等等。
基于MATLAB分析语音信号频域特征
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 ：
∞
（ ） ∑ （ （ — ｅ ＝ ｍ） ｎ ｍ）
（． ） ２ １
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
２ １ 年 ８月 ０１
湖北第二师范学院学报
Ｊ ｕｎ ｌｏ ｂ ｉＵｍｖ ｍｉ ｏ ｕ ａ ｏ ｏ ｒ ａ ｆＨｕ ｅ ｅ ￣ ｆＥｄ ｃ ｔ ｎ ｉ
Ａｌ ２ １ 唱． ０ １
第 ２ 卷第 ８ ８ 期
Ｖ０． ８ Ｎｏ ８ １２ ．
基 于 ＭＡ Ｌ Ｂ分 析 语 音信 号 频 域 特 征 ＴＡ
谱、 倒谱 ， 画出语谱 图， 并分析仿 真结果 ， 在此基础上 ， 借助频域分析方法所求得的参数分析语音信号的基音
周期或共振峰。 ２ 语音分 析基本 方法
２ １ 短 时傅 立 叶变换 ．
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 ， 以看 出时间波形的每 可 个周期及共振峰随时间的变化 ， 但频率分辨率低， 不足
于是 可 以得 到
∞
．
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 。
利用Matlab进行语音合成和音频增强处理
利用Matlab进行语音合成和音频增强处理引言人类语音是一种重要的交流工具，语音合成和音频增强处理是利用计算机技术来模拟和改善语音信号的质量和特征的方法。
在实际应用中，利用Matlab进行语音合成和音频增强处理可以帮助我们实现更好的语音识别、语音合成和音频处理效果。
本文将介绍如何利用Matlab进行语音合成和音频增强处理，并探讨其在实际应用中的潜在价值。
一、语音合成语音合成是指通过计算机技术将文本转化为与人类语音相似的声音信号。
利用Matlab可以通过多种方法进行语音合成，其中最常用的方法之一是基于合成过程的参数提取和重构。
在语音合成中，首先需要从文本中提取语音的特征参数，例如基频、共振峰频率等。
然后，根据这些参数和合成模型，可以通过数字信号处理技术将这些特征参数转化为声音信号。
最后，可以应用数字信号处理算法来改善合成声音的质量。
除了基于合成过程的方法，利用深度学习和神经网络等技术进行语音合成也是一种常见的方法。
这些方法可以通过训练模型来实现高质量的语音合成，但是需要大量的数据和计算资源。
二、音频增强处理音频增强处理是指通过算法和技术改善音频信号的质量和清晰度。
利用Matlab 可以进行多种音频增强处理，例如降噪、去混响、音频增益调整等。
降噪是一种常见的音频增强处理方法，它可以通过去除环境噪声和其他干扰声音来提升语音信号的清晰度。
利用Matlab可以应用数字滤波器和自适应滤波器等算法来实现降噪处理。
去混响是另一种常见的音频增强处理方法，它可以通过去除声音的反射和共振效应来改善音频信号的质量。
利用Matlab可以应用卷积混响模型和数字滤波器等算法来实现去混响处理。
除了降噪和去混响，音频增益调整也是一种常见的音频增强处理方法。
它可以通过调整音频信号的增益来改变音频信号的音量和动态范围。
三、实例应用利用Matlab进行语音合成和音频增强处理在实际应用中具有广泛的潜在价值。
下面举例说明几个应用场景：1. 语音合成应用于自动语音电话系统。
生物医学信号处理大作业
生物医学信号处理大作业题目：基于matlab的语音信号处理学生姓名：学号：专业：学院：精密仪器与光电子工程学院作业要求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, 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函数对自己的语音进行采样，记住采样频率。
（1）求原始语音信号的特征频带（比如谱峰位置）：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，画出滤波前后信号的频谱图。
用sound函数回放语音信号,说明利用高通/低通/带通滤波后的效果，不同特征频带被滤除后分别有什么效果。
（3）求出特征频段语音信号随时间变化的曲线（每隔一定时间求一次功率谱，连接成曲线，即短时 FFT）。
（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)(5) 选做：分析自己的语音频谱特点，比如中英文发音的区别。
基于matlab的语音信号处理摘要:对录制的语音信号进行采样,分析其时域波形和频谱图。
给定数字滤波器的性能指标,采用窗函数法和双线性变换法设计数字滤波器,并对语音信号进行滤波,得到滤波前后的信号幅频响应。
通过对比高通、低通两种滤波处理结果,简单而有效地论证了两种数字滤波器在语音信号处理上的异同。
并进一步求出特征频段语音信号随时间变化的曲线，分析自身语音信号的特点。
关键词: MATLAB 数字滤波器语音信号Speech Signal Processing by Digital Filter Based on MA TLABAbstract ：Time-domain waveform and frequency spectrum of the recorded speech signals are analyzed by sampling. The performance indexes of digital filters are given. Two methods of window function and bilinear transformation are used to design the digital filters. The speech signal is filtered by the filters, and then magnitude-frequency responses of the signal before and after filtering are received. The advantages of two digital filters（filter low pass and filter high pass）in speech signal processing are demonstrated by comparing different methods for filtering simply and effectively. For more, we are able to figure out the time curves of characteristic bands of speech signal and then analyses the character of our own speech signals.Key words: MATLAB, digital filter, speech signal为了进一步观察和确定语音信号的频谱特征，首先分别画出每秒的频带特征。
基于MATLAB和Python实现MFCC特征参数提取
基于MATLAB和Python实现MFCC特征参数提取1、MFCC概述在语⾳识别（Speech Recognition）和话者识别（Speaker Recognition）⽅⾯，最常⽤到的语⾳特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scale FrequencyCepstral Coefficients，简称MFCC）。
根据⼈⽿听觉机理的研究发现，⼈⽿对不同频率的声波有不同的听觉敏感度。
从200Hz到5000Hz的语⾳信号对语⾳的清晰度影响较⼤。
两个响度不等的声⾳作⽤于⼈⽿时，则响度较⾼的频率成分的存在会影响到对响度较低的频率成分的感受，使其变得不易察觉，这种现象称为掩蔽效应。
由于频率较低的声⾳在内⽿蜗基底膜上⾏波传递的距离⼤于频率较⾼的声⾳，故⼀般来说，低⾳容易掩蔽⾼⾳，⽽⾼⾳掩蔽低⾳较困难。
在低频处的声⾳掩蔽的临界带宽较⾼频要⼩。
所以，⼈们从低频到⾼频这⼀段频带内按临界带宽的⼤⼩由密到疏安排⼀组带通滤波器，对输⼊信号进⾏滤波。
将每个带通滤波器输出的信号能量作为信号的基本特征，对此特征经过进⼀步处理后就可以作为语⾳的输⼊特征。
由于这种特征不依赖于信号的性质，对输⼊信号不做任何的假设和限制，⼜利⽤了听觉模型的研究成果。
因此，这种参数⽐基于声道模型的LPCC相⽐具有更好的鲁邦性，更符合⼈⽿的听觉特性，⽽且当信噪⽐降低时仍然具有较好的识别性能。
梅尔倒谱系数是在Mel标度频率域提取出来的倒谱参数，Mel标度描述了⼈⽿频率的⾮线性特性，它与频率的关系可⽤下式近似表⽰：式中f为频率，单位为Hz。
下图为Mel频率与线性频率的关系：2、 MFCC特征参数提取过程详解(1)预处理预处理包括预加重、分帧、加窗函数。
预加重：预加重的⽬的是提升⾼频部分，使信号的频谱变得平坦，保持在低频到⾼频的整个频带中，能⽤同样的信噪⽐求频谱。
同时，也是为了消除发⽣过程中声带和嘴唇的效应，来补偿语⾳信号受到发⾳系统所抑制的⾼频部分，也为了突出⾼频的共振峰。
基于MATLAB的振峰估计
第２ ８卷第 ３ 期
２０ ０ ７年 ５月
喀 什 师 范 学 院学 报
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆＫａ ｈ ａ ａ ｈ ｒ ｏ ｌｇ ｏ ｒ ａ ｏ ｓ ｇ ｒＴｅ ｃ ｅ ｓＣ ｌ ｅ ｅ
Ｖｏ ． ８ Ｎｏ ３ Ｉ２ ．
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号
பைடு நூலகம்
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管 ， 的共 振频 率 就称 为共 振 峰 ． 于 声 道 是 一 根 截 面 可 变 它 由
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１ ２ Ｌ Ｃ谱 估 计 ． Ｐ
共 振 峰 信 息 包 含 在 语 音 的频 谱 包 络 中 ， 此 共 振 峰 参 因
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Ｐ阶线 性 预测 系数 后 ， 可 以 得 到 数 字模 型 的频 率 响应 ， 就 即
matlab共振峰
matlab共振峰在MATLAB中，共振峰估计可以通过频谱分析的方法实现。
以下是一个基本的步骤指南：获取信号：首先，需要获取待分析的信号。
这可以通过多种方式实现，例如从音频文件中读取或生成模拟信号。
频谱分析：将时域信号转换为频域信号。
在MATLAB中，可以通过使用fft函数计算离散傅里叶变换（DFT）来得到信号的频谱信息。
寻找峰值：在得到的频谱图中，共振峰对应于频率响应曲线中的高幅值点。
可以通过找到这些峰值点来估计共振峰的频率和幅值。
这些步骤需要一定的信号处理知识，特别是在理解和解释频谱分析结果方面。
窗函数：在进行FFT之前，通常会对信号应用窗函数（如汉宁窗、哈蒙窗等）。
窗函数可以减少频谱泄漏，这是一种由于信号的非周期性导致的效应。
在MATLAB中，你可以使用像hann()这样的函数来生成窗函数，然后将其应用于你的信号。
分辨率：FFT的分辨率取决于信号的长度。
更长的信号可以提供更高的频率分辨率，但可能需要更多的计算资源。
因此，你可能需要在分辨率和计算效率之间进行权衡。
峰值检测：在频谱中找到峰值的一种简单方法是寻找局部最大值。
这可以通过比较每个点与其相邻点的值来完成。
MATLAB的findpeaks()函数可以用于这个目的。
参数化方法：除了直接寻找频谱峰值外，还可以使用更复杂的参数化方法来估计共振峰。
例如，你可以尝试将频谱拟合到某种预期的模型（如洛伦兹模型），然后从模型参数中推断出共振峰。
验证和可视化：最后，你应该验证你的共振峰估计，并将结果可视化。
一种常见的做法是将原始频谱和你检测到的峰值一起绘制在图上。
这样，你可以直观地检查你的算法是否正确地找到了共振峰。
以上就是在MATLAB中估计共振峰的一些基本步骤和考虑因素。
希望这对你有所帮助！。
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题目：基于MATLAB的语音共振峰的估计英文题目：MATLAB—BASED ESTIMATES OFFORMANTS院系：电子工程学院专业：通信工程姓名：年级：二零零六级指导教师：***二零零九年十二月摘要语音是人类相互之间进行交流时使用最多最自然最基本也是最重要的信息载体在高信息化得今天，语音处理的一系列技术及其应用几经成为信息社会部可或缺的最重要组成部分。
语音编码算法利用语音信号的冗余信息及某些人耳不敏感的信息，可以在低比特率上获得较高质量的重建语音，压缩编码一直是通信中的关键技术。
语音信号研究者们一直在寻求一种在保持语音质量不显著下降的情况下使语音信号的编码比特率最小的方法，特别地，低比特率语音编码体制(比特率在4.8 kb／s以下)因其广泛的需求而得到研究者的重视。
语音编码器的性能常常用比特率、延时、复杂度和质量4个属性来进行衡量，因此，在分析语音编码器的性能时，主要应该考虑这些属性。
值得注意的是，这些属性之间不是孤立的，而是相互紧密联系的，例如，低比特率的编码器一般比高比特率的编码器有更大的延时、更高的算法复杂度和较低的语音质量。
因此在对各种编码算法进行取舍时，应根据实际应用环境，在这些属性之间进行权衡。
共振峰参数编码算法在低码率的音频编码中应用越来越广泛。
与基于时域波形的压缩算法相比，他在传输的过程中只需要传输构造信号所用的基频和共振峰参数，因此可以大大地降低传输的码率，实现低码率下的多媒体通信。
而且，基于共振峰参数的算法无须严格限制信号的结构，他可以灵活地描述音频信号的特征。
这一灵活性决定了基于共振峰参数的算法，可以满足对音频信号进行方便访问和控制的需要。
关键字：共振峰线性预测ABSTRACTThe human voice to communicate with each other using the most natural and the most fundamental and most important information carriers in high-information that today, a series of voice processing technology and its application several times in the information society available to the Department or the lack of the most important component of the . Speech coding algorithm using speech signals redundant information and some people's ears are not sensitive information, you can gain at low bit-rate reconstruction of a high-quality voice compression coding has been the communication of key technologies. Speech Signal researchers have been looking for a way to maintain voice quality in asignificant decline in the case of voice signals in the smallest bit rate coding methods, in particular, the low bit rate speech coding system (bit-rate of 4.8 kb / s or less) because of its wide range of demands to be researchers attention.The performance of speech coding devices often usebit rate, delay, complexity and quality of the four attributes to measure, therefore, in analyzing the performance of speech coder, the main consideration should be given these attributes. It is noteworthy that among these attributes are not isolated, but closely interrelated, for example, low bit rate encoder in general than high bit-rate encoder greater delay, higher algorithm complexity and the lower voice quality. Therefore, various coding algorithms to choose should be based on the actual application environment, in the trade-off between these attributes.Formant parameter coding algorithm at low bit-rate audio coding more and more widely applied. Time-domain waveform based on the compression algorithm, the process of transmission, he need only transmit the signal structure used for the base frequency and formant parameters, it can greatly reduce the transmission rate, low bit-rate multimedia communication. Moreover, the algorithm based on formant parameters do not strictly limit the signal structure, he has the flexibility to describe the audio signal characteristics. This flexibility determines the parameters of formant-based algorithms, to meet the audiosignal to facilitate access and control needs.KEY WORDS:第一章语音信号处理基础1.1语音信号处理概述语音编码算法利用语音信号的冗余信息及某些人耳不敏感的信息，可以在低比特率上获得较高质量的重建语音，压缩编码一直是通信中的关键技术。
语音信号研究者们一直在寻求一种在保持语音质量不显著下降的情况下使语音信号的编码比特率最小的方法，特别地，低比特率语音编码体制(比特率在 4.8 kb／s以下)因其广泛的需求而得到研究者的重视。
语音编码器的性能常常用比特率、延时、复杂度和质量4个属性来进行衡量，因此，在分析语音编码器的性能时，主要应该考虑这些属性。
值得注意的是，这些属性之间不是孤立的，而是相互紧密联系的，例如，低比特率的编码器一般比高比特率的编码器有更大的延时、更高的算法复杂度和较低的语音质量。
因此在对各种编码算法进行取舍时，应根据实际应用环境，在这些属性之间进行权衡。
共振峰参数编码算法在低码率的音频编码中应用越来越广泛。
与基于时域波形的压缩算法相比，他在传输的过程中只需要传输构造信号所用的基频和共振峰参数，因此可以大大地降低传输的码率，实现低码率下的多媒体通信。
而且，基于共振峰参数的算法无须严格限制信号的结构，他可以灵活地描述音频信号的特征。
这一灵活性决定了基于共振峰参数的算法，可以满足对音频信号进行方便访问和控制的需要。
1.2语音信号处理的发展及应用1.3语音与常用的语音分析方法1.3.1语音的基本特性1.3.2常用语音信号分析方法1.4 语音共振峰估计的现状第二章．语音共振峰估计技术2.1基础知识在语音信号分析技术中,表征语音信号主要特征的是两个最基本的语音参数,即共振峰和基频。
通常,共振峰定义为声道脉冲响应的衰减正弦分量,在经典的语音信号模型中,共振峰等效为声道传输函数的复数极点对。
对平均长度约为17cm 声道(男性) ,在3kHz 范围内大致包含三个或四个共振峰,而在5kHz 范围内包含四个或五个共振峰。
高于5kHz 的语音信号,能量很小。
根据语音信号合成的研究表明,表示浊音信号最主要的是前三个共振峰。
一个语音信号的共振峰模型,只用前三个时变共振峰频率就可以得到可懂度很好的合成浊音。
共振峰信息包含在语音信号的频谱包络中，谱包络的峰值基本上对应与共振峰频率。
因此一切共振峰估计都是直接或间接地对频谱包络进行考察，关键是估计语音频谱包络，并认为谱包络中的最大值就是共振峰。
与基音提取，共振峰估计也是表面看很容易但实际上又为许多问题所困扰。
包括：虚假峰值、共振峰合并、高基音语音。
语音信号共振峰估计,在语音信号合成、语音信号自动识别和低比特律语音信号传输等方面都起着重要作用。
由于实际的语音是准周期信号和实际上是短时间信号的频率分析，其频谱序列不是周期性冲激函数序列的采样，而是近似三角脉冲的采样，所以其傅里叶变换的幅度谱呈现高频衰减性质。
从图3中可以观察到频谱序列的幅度谱是周期信号和高频衰减信号的乘积。
实际语音分析过程中各时刻频谱序列的傅里叶变换后衰减幅度差异很大，低频部分有时会出现分支脉冲的幅值大于下一个周期主脉冲的幅值，这对信号周期地分辨产生一定的干扰，而无法准确估计基频值。
所以本文在确定基频时利用高频部分衰减幅度差异较小的特点，分析其周期特性并用来计算语音基频。
共振峰参数包括共振峰频率、频带宽度和幅值，共振峰信息包含在语音频谱的包络中。
因此共振峰参数提取的关键是估计语音频谱包络，并认为谱包络中的最大值就是共振峰。
利用语音频谱傅里叶变换相应的低频部分进行逆变换，就可以得到语音频谱的包络曲线。
依据频谱包络线各峰值能量的大小确定出第1～第4共振峰，如图1所示。