MATLAB的语音信号频谱分析
实验二基于MATLAB分析语音信号频域特征
实验二 基于MATLAB 分析语音信号频域特征一、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。
本实验要求掌握傅里叶分析原理，会利用已学的知识，编写程序估计短时谱、倒谱，画出语谱图，并分析实验结果，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。
二、实验原理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：()()()jwjwmn m X e x m w n m e∞-=-∞=-∑ （1.1）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(')'()(')(')jwjw n k n k X e w k x n k e∞--=-∞=-∑ （1.2）于是可以得到()()()jw jwnjwkn k X e ew k x n k e∞-=-∞=-∑ （1.3）假定()()()jwjwkn k X e w k x n k e∞=-∞=-∑ （1.4）则可以得到()()jw jwn jw n n X e e X e -= （1.5）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。
Matlab中的频谱分析技巧
Matlab中的频谱分析技巧频谱分析是信号处理中一种常用的技术，它可以将信号在频域中进行分析，从而揭示出信号的频率成分和能量分布。
在Matlab中，有许多强大的工具和函数可以用于频谱分析，本文将介绍一些常用的频谱分析技巧。
一、信号的时域和频域表示在进行频谱分析之前，我们首先需要了解信号的时域和频域表示。
时域表示是指信号在时间上的变化情况，主要通过波形图来展示。
而频域表示则是指信号在频率上的分布情况，主要通过频谱图来展示。
在Matlab中，我们可以使用fft函数将信号从时域转换为频域。
二、频谱图的绘制绘制频谱图是频谱分析中的一个重要步骤。
在Matlab中，我们可以使用fft函数将信号进行傅里叶变换，然后使用plot函数将频谱绘制出来。
例如，我们有一个采样频率为1000Hz的正弦信号，频率为50Hz，信号持续时间为1秒。
以下是绘制频谱图的代码：```fs = 1000; % 采样频率t = 0:1/fs:1-1/fs; % 时间序列f = 50; % 信号频率x = sin(2*pi*f*t); % 生成正弦信号N = length(x); % 信号长度X = fft(x,N); % 信号傅里叶变换P = abs(X).^2/N; % 计算信号功率谱密度f = fs*(0:(N/2))/N; % 构造频率向量plot(f,P(1:N/2+1)) % 绘制频谱图xlabel('Frequency (Hz)') % X轴标签ylabel('Power Spectral Density') % Y轴标签```三、频谱分析中的窗函数在实际的信号处理中，我们通常会遇到非周期信号或突变信号。
这种信号在频谱分析中会产生泄漏效应，即频谱图中出现额外的频谱成分。
为了解决这个问题，我们可以使用窗函数来减小泄漏效应。
Matlab中提供了多种窗函数的函数，如hamming、hanning、blackman等。
MATLAB综合实验项目
综合实验题目一基于MATLAB 的语音处理系统设计（一）内容录制一段个人自己的语音信号，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，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，设计一个信号处理系统界面。
（二）步骤1．语音信号的采集利用Windows 下的录音机，录制一段自己的话音，时间在1 s 内。
然后在Matlab 软件平台下，利用函数wavread 对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。
2．语音信号的频谱分析利用函数fft 对信号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性，要求首先画出语音信号的时域波形；然后对语音信号进行频谱分析。
3．设计数字滤波器和画出其频率响应给出各滤波器的性能指标:(1) 低通滤波器性能指标f b= 1000Hz，f c=1200Hz，A s=100dB，A p= 1dB。
(2) 高通滤波器性能指标f c= 4800 Hz，f b=5000Hz，A s=100 dB，A p= 1dB。
(3) 带通滤波器性能指标f b1=1200 Hz，f b2=3000 Hz，f c1= 1000 Hz，f c2= 3200 Hz，A s=100dB，A p= 1dB。
要求采用脉冲响应不变法、窗函数法、双线性变换法和频率采样法设计上面要求的3种滤波器。
在Matlab中，可以利用函数fir1设计FIR滤波器，可以利用函数butte，cheby1和ellip设计IIR滤波器；利用Matlab中的函数freqz画出各滤波器的频率响应。
4．用滤波器对信号进行滤波要求用自己设计的各滤波器分别对采集的信号进行滤波，在Matlab中，FIR 滤波器利用函数fftfilt 对信号进行滤波。
5．比较滤波前后语音信号的波形及频谱要求在一个窗口同时画出滤波前后的波形及频谱。
基于MATLAB的语音频域特征分析
经典功率谱估计与现代功率谱估计的对比 [摘要]本文主要介绍了在MATLAB环境下，从介绍功率谱的估计原理入手分析了经典谱估计和现代谱估计两类估计方法的原理、各自特点以及实现方法。
[关键词]功率谱；功率谱估计；经典功率谱估计；现代功率谱估计；语谱图；共振峰信号的频谱分析是研究信号特性的重要手段之一，通常是求其功率谱来进行频谱分析。
功率谱反映了随机信号各频率成份功率能量的分布情况，可以揭示信号中隐含的周期性及靠得很近的谱峰等有用信息，在许多领域都发挥了重要作用。
然而，实际应用中的平稳随机信号通常是有限长的，只能根据有限长信号估计原信号的真实功率谱，这就是功率谱估计。
⑴功率谱估计cleara=wavread('鸟语花香.wav');subplot(2,1,1),plot(a);title('original signal');grid;N=256;h=hamming(N);for m=1:Nb(m)=a(m)*h(m);endy=20*log(abs(fft(b)));subplot(2,1,2);plot(y);title('短时谱');xlabel('频率(Hz)');ylabel('功率谱(db)');grid;①%相关法：相关法是利用维纳-辛钦定理该方法先由序列x(n)估计出自相关函数R（n），然后对R(n)进行傅立叶变换，便得到x(n)的功率谱估计。
[xn,Fs,bits]=wavread('鸟语花香.wav');n=0:1/Fs:1;nfft=512;cxn=xcorr(xn,'unbiased');CXk=fft(cxn,nfft);Pxx=abs(CXk);index=0:round(nfft/2-1);k=index*Fs/nfft;a=log(10);b=log(Pxx(index+1));c=b/a;plot_Pxx=10*c;plot(k,plot_Pxx);xlabel('frequeney（hz）相关法');ylabel('power spectraldensity');title('recorrelation psd estimate');②周期图法周期图法是直接将信号的采样数据x(n)进行Fourier 变换求取功率谱密度估计的方法。
声音信号的FFT谱分析
信号处理与系统
Frequency
声音信号的语谱图
4000 3500 3000 2500 2000 1500 1000
500 0 0
2
4
6
8
10
Time
某乐曲的语谱图
信号处理与系统
参考文献
王艳芬等.《数字信号处理》.人民邮电出版社，2010.08
0 0
0.5
1
幅度谱
1.5
2
x 105
0.5
1
1.5
2
2.5
x 104
信号处理与系统
声音信号的频谱分析
声音文件 时域波形及频谱图
explo.wav
1
时域波形
0
-1
0
1
2
3
4
4000
幅度谱
2000
0
0
0.5
1
1.5
5
6
4
x 10
2
2.5
4
x 10
信号处理与系统
声音信号的频谱分析
声音文件 时域波形及频谱图
splwater.w
av
1
0
时域波形
-1
0
0.5
1
1.5
幅度谱 100
50
0
0
0.5
1
1.5
2
2.5
x 104
2
2.5
4
x 10
信号处理与系统
分段傅里叶分析
语音是分节的，不同时间段上的频谱特性不同，应该对它进 行分段分析。 以上表中的文件“bird.wav”为例进行分析。
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。
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 。
MATLAB信号频谱分析
MATLAB信号频谱分析MATLAB是一种功能强大的数学软件，它不仅提供了丰富的数学工具箱和函数，还具备信号频谱分析的功能。
信号频谱分析是对信号进行频域分析，用以了解信号的频率特性和谱线分布，对信号处理和系统建模具有重要意义。
信号频谱分析主要有两个方面的内容，频谱估计和谱线展示。
频谱估计是通过数学方法估计信号的频谱特性，常用的方法包括傅里叶变换、快速傅里叶变换、功率谱密度估计等。
谱线展示是将信号的频谱特性可视化展示出来，常用的方法包括画出频谱图、频谱瀑布图等。
下面我们来详细介绍MATLAB中信号频谱分析的相关函数和方法。
1. 傅里叶变换（Fourier Transform）：MATLAB中的fft函数可以对信号进行离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform），fft函数的使用方法为Y = fft(X)或者Y = fft(X,n)，其中X为输入信号，n为傅里叶变换的点数，默认为X的长度。
傅里叶变换将信号从时域转换到频域，得到信号的复数频谱。
2. 快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform, FFT）：FFT是一种快速计算傅里叶变换的算法，MATLAB中的fft函数就是基于FFT算法实现的，具有高效和精确的特点。
对于长度为N的信号，FFT的计算复杂度为O(NlogN)，而传统的DFT计算复杂度为O(N^2)。
3. 频谱瀑布图（Spectrogram）：MATLAB中的spectrogram函数可以绘制信号的频谱瀑布图，用以展示信号的频谱变化随时间的变化情况。
spectrogram函数的使用方法为spectrogram(x,window,noverlap,nfft,fs)，其中x为输入信号，window为窗函数，noverlap为重叠窗口数，nfft为傅里叶变换的点数，fs为信号的采样率。
4. 功率谱密度估计（Power Spectral Density Estimation）：MATLAB中的pwelch函数可以对信号进行功率谱密度估计，得到信号在不同频率上的功率分布情况。
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MATLAB的语音信号频谱分析
MATLAB是一个功能强大的数学软件环境，它可以用于语音信号的频
谱分析。
频谱分析是通过计算信号在不同频率上的能量分布来了解信号的
频域特性。
在语音信号处理中，频谱分析可以用于声音的特征提取、语音
识别、音频信号处理等各个方面。
要进行语音信号的频谱分析，我们需要首先将语音信号加载到MATLAB环境中。
这可以通过读取音频文件或者录制声音来实现。
然后，
我们可以使用MATLAB中的信号处理工具箱中的函数来进行频谱分析。
下面是进行语音信号频谱分析的主要步骤：
1.加载语音信号
首先，我们需要将语音信号加载到MATLAB环境中。
可以使用
`audioread`函数读取音频文件，或者使用`audiorecorder`函数录制声音。
```matlab
[x, fs] = audioread('speech.wav');
%或者
recorder = audiorecorder(fs, 16, 1);
recordblocking(recorder, 5); % 录制5秒声音
x = getaudiodata(recorder);
```
2.预处理语音信号
在进行频谱分析之前，通常需要对语音信号进行预处理。
这包括去除静音段、去除噪声等操作。
常用的预处理方法有均衡增强、滤波、语音端点检测等。
3.计算幅度谱
幅度谱是频谱分析的最基本形式，它描述了信号在不同频率上的幅度分布。
可以使用`fft`函数对语音信号进行傅里叶变换，然后取幅度谱的绝对值。
```matlab
X = abs(fft(x));
```
4.计算功率谱密度
功率谱密度是幅度谱的平方值，它表示了信号在不同频率上的功率分布。
可以通过幅度谱的平方值来计算功率谱密度。
```matlab
P=X.^2;
```
5.均衡化谱图
为了更好地可视化频谱分析结果，可以对频谱图进行均衡化处理。
可以使用`db`函数将功率谱密度转换为分贝尺度。
```matlab
dB = 10 * log10(P);
```
6.绘制谱图
最后，可以使用`plot`函数绘制频谱图。
横坐标表示频率，纵坐标表示幅度或功率。
```matlab
f = linspace(0, fs, length(X));
plot(f, dB);
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Amplitude (dB)');
```
以上是使用MATLAB进行语音信号频谱分析的基本步骤。
在实际应用中，可能还会涉及到降噪、语音端点检测、特征提取等更复杂的操作。
MATLAB中的信号处理工具箱提供了丰富的函数和工具，可以满足各种语音信号处理需求。