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语音信号采集与简单处理

语音信号采集与简单处理
语音信号采集与简单处理

语音信号采集与简单处理

一、实验目的、要求

(1)掌握语音信号采集的方法

(2)掌握一种语音信号基音周期提取方法

(3)掌握短时过零率计算方法

(4)了解Matlab 的编程方法

二、实验原理

基本概念:

(a )短时过零率:

短时内,信号跨越横轴的情况,对于连续信号,观察语音时域波形通过横轴的情况;对于离散信号,相邻的采样值具有不同的代数符号,

也就是样点改变符号的次数。

对于语音信号,是宽带非平稳信号,应考察其短时平均过零率。

其中sgn[.]为符号函数

x(n)-1sgn(x(n))0 x(n)1sgn(x(n))

短时平均过零的作用

1.区分清/浊音:

浊音平均过零率低,集中在低频端;

清音平均过零率高,集中在高频端。

2.从背景噪声中找出是否有语音,以及语音的起点。

(b )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

10)]

1(sgn[)](sgn[21N m n n n m x m x Z

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。

三、使用仪器、材料

微机(带声卡)、耳机,话筒。

四、实验步骤

(1)语音信号的采集

利用Windows 语音采集工具采集语音信号,将数据保存

wav 格式。采集一组浊音信号和一组清音信号,信号的长度大于

3s 。(2)采用短时相关函数计算语音信号浊音基音周期,考虑窗长度对基音周期计算的影响。采用倒谱法求语音信号基音周期。

(3)计算短时过零率,清音和浊音的短时过零率有何区别。

五、实验过程原始记录(数据,图表,计算)

短时过零率

短时相关函数

P

j j n s n s j R N j n n n n ,,1)()()

(1

10)]

1(sgn[)](sgn[21N m n n n m x m x Z

六、实验结果,及分析

图一清浊音

图二浊音自相关函数

图三清音自相关函数

实验结果分析:

清音短时过零率高,浊音过零率低。

浊音、清音自相关函数可以看出,浊音存在基音周期,清音不存在基音周期。浊音的基音周期是自相关函数峰值之间的时间差。

七、实验参考程序

1.段时能量

a1=zeros(1,620);K=450;R=zeros(1,250);

duanshnl=0;maxx=0;speech=zeros(1,1000);

语音信号处理试验\a.wav');%8000采样频率maxx=max(sp1);

speech(1:1000)=sp1(1:1000);

duanshnl=speech(1:1000)*speech(1:1000)';

duanshnl=duanshnl/(maxx^2)

plot(sp1(1:400));

hold on

语音信号处理试验\s.wav');%8000采样频率

speech(1:1000)=sp(1:1000);

qduanshnl=speech(1:1000)*speech(1:1000)';

qduanshnl=qduanshnl/(maxx^2)

plot(sp(1:400),'r')

2 短时过零率

close all

a1=zeros(1,620);K=450;R=zeros(1,250);

duanshnl=0;maxx=0;speech=zeros(1,1000);

语音信号处理试验\a.wav');%11000采样频率

语音信号处理试验\f.wav');%11000采样频率L=mean(sp);sp=sp-L;L2=mean(sp1);sp1=sp1-L2;

%以下程序计算短时过零率

m1=0;m2=0;

for i=1:2000

if sp1(i)>0

spp1(i)=1;

else

spp1(i)=-1;

end

end

for i=1:2000

if sp(i)>0

spp(i)=1;

else

spp(i)=-1;

end

end

for i=2:2000

m1=m1+0.5*abs(spp1(i)-spp1(i-1));

m2=m2+0.5*abs(spp(i)-spp(i-1)); % m2 >> m1

end

plot(sp1(1:2000),'r'); hold on

plot(sp(1:2000));

基于matlab的语音信号的采集与处理

文档从互联网中收集,已重新修正排版,word格式支持编辑,如有帮助欢迎下载支持。 目录 第1章前言 ................................................................................................... 错误!未定义书签。第2章语音信号分析处理的目的和要求 ................................................... 错误!未定义书签。 2.1MATLAB软件功能简介................................................................. 错误!未定义书签。 2.2课程设计意义 .................................................................................. 错误!未定义书签。第3章语音信号的仿真原理..................................................................... 错误!未定义书签。第4章语音信号的具体实现..................................................................... 错误!未定义书签。 4.1语音信号的采集................................................................................ 错误!未定义书签。 4.2语音信号加噪与频谱分析................................................................ 错误!未定义书签。 4.3设计巴特沃斯低通滤波器................................................................ 错误!未定义书签。 4.4用滤波器对加噪语音滤波................................................................ 错误!未定义书签。 4.5比较滤波前后语音信号波形及频谱................................................ 错误!未定义书签。第5章总结................................................................................................... 错误!未定义书签。参考文献......................................................................................................... 错误!未定义书签。附录................................................................................................................. 错误!未定义书签。

应用Matlab对含噪声语音信号进行频谱分析及滤波

应用Matlab对含噪声的语音信号进行频谱分析及滤波 一、实验内容 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;在语音信号中增加正弦噪声信号(自己设置几个频率的正弦信号),对加入噪声信号后的语音信号进行频谱分析;给定滤波器的性能指标,采用窗函数法和双线性变换设计数字滤波器,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试听,分析信号的变化。 二、实现步骤 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,(可用默认的采样频率或者自己设定采样频率)。 2.语音信号的频谱分析 要求首先画出语音信号的时域波形;然后对语音号进行快速傅里叶变换,得到信号的频谱特性。 在采集得到的语音信号中加入正弦噪声信号,然后对加入噪声信号后的语音号进行快速傅里叶变换,得到信号的频谱特性。并利用sound试听前后语音信号的不同。

分别设计IIR和FIR滤波器,对加入噪声信号的语音信号进行去噪,画出并分析去噪后的语音信号的频谱,并进行前后试听对比。 3.数字滤波器设计 给出数字低通滤波器性能指标:如,通带截止频率fp=10000 Hz,阻带截止频率fs=12000 Hz(可根据自己所加入噪声信号的频率进行阻带截止频率设置),阻带最小衰减Rs=50 dB,通带最大衰减Rp=3 dB(也可自己设置),采样频率根据自己语音信号采样频率设定。

报告内容 一、实验原理 含噪声语音信号通过低通滤波器,高频的噪声信号会被过滤掉,得到清晰的无噪声语音信号。 二、实验内容 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;在语音信号中增加正弦噪声信号(自己设置几个频率的正弦信号),对加入噪声信号后的语音信号进行频谱分析;给定滤波器的性能指标,采用窗函数法和双线性变换设计数字滤波器,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试听,分析信号的变化。给出数字低通滤波器性能指标:如,通带截止频率fp=10000 Hz,阻带截止频率fs=12000 Hz (可根据自己所加入噪声信号的频率进行阻带截止频率设置),阻带最小衰减Rs=50 dB,通带最大衰减Rp=3 dB(也可自己设置),采样频率根据自己语音信号采样频率设定。 三、实验程序 1、原始信号采集和分析 clc;clear;close all; fs=10000; %语音信号采样频率为10000 x1=wavread('C:\Users\acer\Desktop\voice.wav'); %读取语音信号的数据,赋给x1 sound(x1,40000); %播放语音信号 y1=fft(x1,10240); %对信号做1024点FFT变换 f=fs*(0:1999)/1024; figure(1); plot(x1) %做原始语音信号的时域图形 title('原始语音信号'); xlabel('time n'); ylabel('fuzhi n'); figure(2); plot(f,abs(y1(1:2000))); %做原始语音信号的频谱图形 title('原始语音信号频谱') xlabel('Hz'); ylabel('fuzhi');

语音信号分析与处理2011

数字信号处理实验二:语音信号分析与处理 学号 姓名 注:1)此次实验作为《数字信号处理》课程实验成绩的重要依据,请同学们认真、独立完成,不得抄袭。 2)请在授课教师规定的时间内完成; 3)完成作业后,请以word 格式保存,文件名为:学号+姓名 4)请通读全文,依据第2及第3 两部分内容,认真填写第4部分所需的实验数据,并给出程序内容。 1. 实验目的 (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MATLAB 设计FIR 和IIR 滤波器的方法及应用 (4) 学会用MATLAB 对语音信号的分析与处理方法 2. 实验内容 录制一段自己的语音信号,对录制的语音信号进行采样,画出采样后语音信号的时域波形和频谱图,确定语音信号的频带范围;使用MATLAB 产生白噪声信号模拟语音信号在处理过程中的加性噪声并与语音信号进行叠加,画出受污染语音信号的时域波形和频谱图;采用双线性法设计出IIR 滤波器和窗函数法设计出FIR 滤波器,画出滤波器的频响特性图;用自己设计的这两种滤波器分别对受污染的语音信号进行滤波,画出滤波后语音信号的时域波形和频谱图;对滤波前后的语音信号进行时域波形和频谱图的对比,分析信号的变化;回放语音信号,感觉与原始语音的不同。 3. 实验步骤 1)语音信号的采集与回放 利用windows 下的录音机或其他软件录制一段自己的语音(规定:语音内容为自己的名字,以wav 格式保存,如wql.wav ),时间控制在2秒之内,利用MATLAB 提供的函数wavread 对语音信号进行采样,提供sound 函数对语音信号进行回放。 [y,fs,nbits]=wavread(file), 采样值放在向量y 中,fs 表示采样频率nbits 表示采样位数。Wavread 的更多用法请使用help 命令自行查询。 2)语音信号的频谱分析 利用fft 函数对信号进行频谱分析 3)受白噪声干扰的语音信号的产生与频谱分析 ①白噪声的产生: N1=sqrt (方差值)×randn(语音数据长度,2)(其中2表示2列,是由于双声道的原因) 然后根据语音信号的频谱范围让白噪声信号通过一个带通滤波器得到一个带限的白噪声信号 N2; 带通滤波器的冲激响应为: h B (n )= ))((sin ))((sin 1122απ ωπωαπωπω---n c n c c c c c

matlab语音信号采集与初步处理要点

《matlab与信号系统》实验报告 学院: 学号: 姓名: 考核实验——语音信号采集与处理初步 一、课题要求 1.语音信号的采集 2.语音信号的频谱分析 3.设计数字滤波器和画出频率响应 4.用滤波器对信号进行滤波 5.比较滤波前后语音信号的波形及频谱 6.回放和存储语音信号 (第5、第6步我放到一起做了) 二、语音信号的采集 本段音频文件为胡夏演唱的“那些年”的前奏(采用Audition音频软件进行剪切,时长17秒)。运行matlab软件,在当前目录中打开原音频文件所在的位置,采用wavread函数对其进行采样,并用sound函数可进行试听,程序运行之后记下采样频率和采样点。 利用函数wavread对语音信号的采集的程序如下: clear; [y,fs,bits]=wavread('music.wav'); %x:语音数据;fs:采样频率;bits:采样点数sound(y,fs,bits); %话音回放 程序运行之后,在工作区间中可以看到采样频率fs=44100Hz,采样点bits=16

三、语音信号的频谱分析 先画出语音信号的时域波形,然后对语音号进行快速傅里叶变换,得到信号的频谱特性。语音信号的FFT频谱分析的完整程序如下: clear; [y,fs,bits]=wavread('music.wav'); %x:语音数据;fs:采样频率;bits:采样点数sound(y,fs,bits); %话音回放 n = length (y) ; %求出语音信号的长度 Y=fft(y,n); %傅里叶变换 subplot(2,1,1); plot(y); title('原始信号波形'); subplot(2,1,2); plot(abs(Y)); title('原始信号频谱'); 程序结果如下图: 四、设计数字滤波器和画出频率响应 根据语音信号的特点给出有关滤波器的性能指标: 1)低通滤波器性能指标,fp=1000Hz,fc=1200 Hz,As=100dB,Ap=1dB; 2)高通滤波器性能指标,fc=4800 Hz,fp=5000 Hz As=100dB,Ap=1dB。

基于MATLAB的语音信号的分析与处理

基于MATLAB的语音信号分析与处理 [摘要]语音信号的处理是一门非常重要的学科,如今普遍应用在电话通信、助听器等方面。本次设计主要是为了在MATLAB软件的帮助下处理一段加噪的声音信号,该过程会涉及到采样定理,傅立叶变换等理论和算法在设计过程中的实际应用。在本次设计中,我们关注的是在驱除噪声污染是所需要的滤波器的选择,充分比较各种优缺点后,再利用滤波器来驱除杂音。通过滤波前后的声音的频谱图的比较,来了解滤波器的特性和作用,并得到本次设计的结果。 [关键词]:语音信号;MATLAB;傅立叶变换;滤波器

目录 摘要 (Ⅰ) 1 绪论 (1) 1.1 课题的研究背景及意义 (1) 1.1 设计任务 (1) 2 语音信号处理的基本理论知识 (1) 2.1 采样频率和采样位数 (1) 2.2 采样定理 (1) 2.3 IIR数字滤波器 (2) 2.4 FIR数字滤波器 (2) 2.5 IIR数字滤波器和FIR数字滤波器的比较 (3) 2.6 倒谱 (3) 3 语音信号处理和理论方案 (3) 3.1 语音信号的采集 (3) 3.2 语音信号的处理 (4) 3.3 系统框图 (4) 4 语音信号处理的实例分析. (5) 4.1语音文件在MATLAB平台上的录入与打开 (5) 4.2原始语音信号频谱分析及仿真 (5) 4.3加噪语音信号频谱分析及仿真 (8) 4.4去噪及仿真 (13) 4.5 语音信号的回放 (18) 4.6结合去噪后的频谱图对比两种方式滤波的优缺点 (18) 5 总结. (19) 6 致谢. (19) 参考文献 (20)

1绪论 1.1课题的研究背景及意义 语言是我们人类所特有的功能,它是传承和记载人类几千年文明史,没有语言就没有我们今天人类的文明。语音是语言最基本的表现形式,是相互传递信息最重要的手段,是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息的形式。 语音信号处理属于信息科学的一个重要分支,大规模集成技术的高度发展和计算机技术的飞速前进,推动了这一技术的发展;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。 1.2设计任务 本设计先完成语音信号的采集,然后设计低通,带通等滤波器对采集到的语音信号进行滤波处理,分析语音信号各频率段的特性。并对所采集的语音信号加入不同的干扰噪声,对加入噪声的信号进行频谱分析,针对受干扰语音信号的特点设计不同的滤波器,对加噪信号进行滤波,恢复原信号。把原始语音信号、加噪语音信号和滤波后的信号进行时域变换和频域变换,画出它们的时域波形和频域波形图,从视觉角度比较分析滤波的效果。 2语音信号处理的基本理论知识 2.1采样频率和采样位数 采样频率是指计算机每秒钟采集多少个声音样本,是描述声音文件的音质、音调,衡量声卡、声音文件的质量标准。采样频率越高,即采样的间隔时间越短,则在单位时间内计算机得到的声音样本数据就越多,对声音波形的表示也越精确。采样频率与声音频率之间有一定的关系,根据奎斯特理论,只有采样频率高于声音信号最高频率的两倍时,才能把数字信号表示的声音还原成为原来的声音。这就是说采样频率是衡量声卡采集、记录和还原声音文件的质量标准。 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,也是选择音频接口的两个重要标准。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。每增加一个采样位数相当于力度范围增加了6dB。采样位数越多则捕捉到的信号越精确。 2.2 采样定理 在进行模拟/数字信号的转换过程中,当采样频率fs.max大于信号中,最高频率fmax

语音信号采集与处理课程设计

河南科技大学 课程设计说明书课程名称微机应用技术课程设计 题目语音信号采集与处理课程设计 学院医学技术与工程学院 班级生物医学工程1201班 学生姓名 指导教师杨晓利 日期 2014年3月29日

课程设计任务书 (指导教师填写) 课程设计名称微机应用技术课程设计 学生姓名 专业班级生物医学工程1201班 设计题目语音信号采集与处理课程设计 课程设计目的 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.掌握信号处理的基本概念、基本理论和基本方法; 4.学会用MATLAB对信号进行分析和处理。 设计内容、技术条件和要求 1.语音信号的采集 用windows自带的录音机(开始—程序—附件—娱乐—录音机,文件—属性—立即转换—8000KHz,8位,单声道)或其他软件,录制一段语音信号,时间控制在2秒左右。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。通过wavread函数的使用,理解采样频率、采样位数等概念。 wavread函数调用格式: y=wavread(file),读取file所规定的wav文件,返回采样值放在向量y中。 [y,fs,nbits]=wavread(file),采样值放在向量y中,fs表示采样频率(Hz),nbits表示采样位数。 y=wavread(file,N),读取前N点的采样值放在向量y中。 y=wavread(file,[N1,N2]),读取从N1点到N2点的采样值放在向量y中。2.语音信号的频谱分析 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,在MATLAB中,可以利用函数fft对信号进行快速傅里叶变换,得到信号的频谱特性。 时间进度安排 第1周:查阅资料; 第2周:实现设计内容 第3周:整理资料,撰写课程设计任务书 1

基于Matlab语音信号的采集与分析

基于MATLAB 的语音信号分析和处理 【摘要】: 本文通过用三星手机系统自带录音机采集了一段语音,wav格式转换后再Matlab平台上对其进行了时域分析,频谱分析,分析语音信号的特性。利用函数对采样频率进行控制,比较其波形。通过对两段铃声(分别为男声、女声)进行分析初步找出男声女声的特点和区别。应用Matlab平台对录制的语音信号加入噪声,对比加噪前后的语音信号的时域和频域特性,回放加噪语音信号。 【关键词】: 语音信号;频域特性; 时域特性; 滤波器

目录 一、背景介绍 1.1 语音信号的概述 1.2 语音信号处理工具的选择 二、语音信号的录制采集和分析 2.1 语音信号的采集 2.2 语音信号的读入与打开 2.3 取不同采样频率得出的波形比较 三、对男声、女声语音信号特点的分析 3.1女声(vfemale.wav)男声(vmale.wav)的时域分析

3.2女声(vfemale.wav)男声(vmale.wav)的频域分析 四、加噪声与滤波处理分析 4.1 高斯白噪声(SNR=30) 4.2 单频正弦噪声 五、心得与体会 一、背景介绍 1.1语音信号的概述 语言是人类创造的,是人类区别于其他地球生命的本质特征之一。人类用语言交流的过程可以看成是一个复杂的通信过程,为了获取便于分析和处理的语音信源,必须将在空气中传播的声波转变为包含语音信息并且记载着声波物理性质的模拟(或数字)电信号,即语音信号,因此语音信号就成为语音的表现形式或载体。 1.2语音信号处理工具的选择 语音信号的进一步处理分析工作选用了Matlab平台。Matlab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,不断完善Matlab产品以提高产品自身的竞争能力Matlab的数据分析和处理功能十分强大,运用它来

基于MATLAB的语音信号的采集与处理详解

数字信号处理 课程设计 题目:基于MATLAB的语音信号的采集与处理学院:皖西学院 专业:通信工程 班级:通信1001班 学号:2010013461 2010013494 姓名:刘敏纵大庆指导教师:何富贵

摘要: 本次课程设计题目为<<基于MATLAB的语音信号的采集与处理>>。首先我们利用计算机上的录音软件获得语音信号,然后利用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!

1.背景 2. 设计目的 (2) 3. 设计原理 (2) 4. 设计过程 .......................................... ,,, 3 5. 实验代码及结果 (4) 5.1 语音信号的采集 (4) 5.2 语音信号加噪与频谱分析 ..................................... ,,,, 7 5.3 巴特沃斯滤波器的设计 .. (9) 5.4 比较滤波前后语音信号波形及频谱 (10) 6. 收获与体会 (12) 参考文献 (13)

1. 引言 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,Infin ite Impulse Resp on se) 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 z= R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数字滤波器是有限单位脉冲响应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。

对语音信号进行分析及处理资料

一、设计目的 1.进一步巩固数字信号处理的基本概念、理论、分析方法和实现方法;使自身对信号的采集、处理、传输、显示和存储等有一个系统的掌握和理解; 2.增强应用Matlab语言编写数字信号处理的应用程序及分析、解决实际问题的能力; 3.培养自我学习的能力和对相关课程的兴趣; 二、设计过程 1、语音信号的采集 采样频率,也称为采样速度或者采样率,定义了每秒从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数,它用赫兹(Hz)来表示。 采样位数可以理解为声卡处理声音的解析度。这个数值越大,解析度就越高,录制和回放的声音就越真实 采样定理又称奈奎斯特定理,在进行模拟/数字信号的转换过程中,当采样频率fs不小于信号中最高频率fm的2倍时,采样之后的数字信号完整地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。 利用Windows下的录音机,录制了一段发出的声音,内容是“数字信号”,时间在3 s内。接着在D盘保存为WAV格式,然后在Matlab软件平台下.利用函数wavread对语音信号进行采样,并记录下了采样频率和采样点数,在这里我们还通过函数sound引入听到采样后自己所录的一段声音。 [x1,fs,bits]=wavread('E:\数字信号.wav'); %读取语音信号的数据,赋给变量x1,返回频率fs 44100Hz,比特率为16 。 2 、语音信号的频谱分析 (1)首先画出语音信号的时域波形; 程序段: x=x1(60001:1:120000); %截取原始信号60000个采样点

plot(x) %做截取原始信号的时域图形 title('原始语音采样后时域信号'); xlabel('时间轴 n'); ylabel('幅值 A'); (2)然后用函数fft 对语音号进行快速傅里叶变换,得到信号的频谱特性; y1=fft(x,6000); %对信号做N=6000点FFT 变换 figure(2) subplot(2,1,1),plot(k,abs(y1)); title('|X(k)|'); ylabel('幅度谱'); subplot(2,1,2),plot(k,angle(y1)); title('arg|X(k)|'); ylabel('相位谱'); (3)产生高斯白噪声,并且对噪声进行一定的衰减,然后把噪声加到信号中,再次对信号进行频谱特性分析,从而加深对频谱特性的理解; d=randn(1,60000); %产生高斯白噪声 d=d/100; %对噪声进行衰减 x2=x+d; %加入高斯白噪声 3、设计数字滤波器 (1)IIR 低通滤波器性能指标通带截止频Hz f c 1000=,阻带截止频率 Hz f st 1200=,通带最大衰减dB 11=δ,阻带最小衰减dB 1002=δ。 (2)FIR 低通滤波器性能指标通带截止频率Hz f c 1000=,阻带截止频率 Hz f st 1200=, 通带衰减1δ≤1dB ,阻带衰减 2δ≥ 100dB 。 (3)IIR 高通滤波器的设计指标,Hz f z 1000=,Hz f p 2000=,阻带最小衰减dB A s 30=,通带最大衰减dB A P 1=。 (4)(4)FIR 高通滤波器的设计指标,Hz f z 1000=,Hz f p 2000=,阻带最小衰减dB A s 50=,通带最大衰减dB A P 1=。 (5)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,IIR 滤波器利用函数filter 对信号进行滤波。比较滤波前后语音信号的波形及频谱,在一个窗口同时画出滤波前后

数字信号处理 语音信号分析与处理及其MATLAB实现..

摘要 (2) 1 设计目的与要求 (3) 2 设计步骤 (4) 3 设计原理及内容 (5) 3.1 理论依据 (5) 3.2 信号采集 (6) 3.3 构造受干扰信号并对其FFT频谱分析 (8) 3.4 数字滤波器设计 (9) 3.5 信号处理 (10) 总结 (12) 致谢 (13) 参考文献 (14)

用MATLAB对语音信号进行分析与处理,采集语音信号后,在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。 数字滤波器是数字信号处理的基础,用来对信号进行过滤、检测和参数估计等处理。IIR数字滤波器最大的优点是给定一组指标时,它的阶数要比相同组的FIR滤波器的低的多。信号处理中和频谱分析最为密切的理论基础是傅立叶变换(FT)。离散傅立叶变换(DFT)和数字滤波是数字信号处理的最基本内容。 关键词:MATLAB;语音信号;加入噪声;滤波器;滤波

1. 设计目的与要求 (1)待处理的语音信号是一个在20Hz~20kHz频段的低频信号 (2)要求MATLAB对语音信号进行分析和处理,采集语音信号后,在MATLAB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,设计合适的滤波器进行滤除噪声,恢复原信号。

2. 设计步骤 (1)选择一个语音信号或者自己录制一段语音文件作为分析对象; (2)对语音信号进行采样,并对语音信号进行FFT频谱分析,画出信号的时域波形图和频谱图; (3)利用MATLAB自带的随机函数产生噪声加入到语音信号中,对语音信号进行回放,对其进行FFT频谱分析; (4)设计合适滤波器,对带有噪声的语音信号进行滤波,画出滤波前后的时域波形图和频谱图,比较加噪前后的语音信号,分析发生的变化; (5)对语音信号进行回放,感觉声音变化。

语音信号处理 (第2版)赵力 编著 语音信号处理勾画要点

语音信号处理(第2版)赵力编著 重点考点 第2章语音信号处理的基础知识 1.语音(Speech)是声音(Acoustic)和语言(Language)的组合体。可以这样定义语音:语音是由一连串的音组成语言的声音。 2.人的说话过程可以分为五个阶段:(1)想说阶段(2)说出阶段(3)传送阶段(4)理解阶段(5)接收阶段。 3.语音是人的发声器官发出的一种声波,它具有一定的音色,音调,音强和音长。其中,音色也叫音质,是一种声音区别于另一种声音的基本特征。音调是指声音的高低,它取决于声波的频率。声音的强弱叫音强,它由声波的振动幅度决定。声音的长短叫音长,它取决于发音时间的长短。 4.说话时一次发出的,具有一个响亮的中心,并被明显感觉到的语音片段叫音节(Syllable)。一个音节可以由一个音素(Phoneme)构成,也可以由几个音素构成。音素是语音发音的最小单位。任何语言都有语音的元音(Vowel)和辅音(Consonant)两种音素。 5.元音的另一个重要声学特性是共振峰(Formant)。共振峰参数是区别不同元音的重要参数,它一般包括共振峰频率(Formant Frequency)的位置和频带宽度(Formant Bandwidth)。 6.区分语音是男声还是女声、是成人声音还是儿童声音,更重要的因素是共振峰频率的高低。 7.浊音的声带振动基本频率称基音周期(或基音频率),F0表示。 8.人的听觉系统有两个重要特性,一个是耳蜗对于声信号的时频分析特性;另一个是人耳听觉掩蔽效应。 9.掩蔽效应分为同时掩蔽和短时掩蔽。 10.激励模型:一般分成浊音激励和清音激励。浊音激励波是一个以基音周期为周期的斜三角脉冲串。 11.声道模型:一是把声道视为由多个等长的不同截面积的管子串联而成的系统。按此观点推导出的叫“声管模型”。另一个是把声道视为一个谐振腔,按此推导出的叫“共振峰模型”。 12.完整的语音信号的数字模型可以用三个子模型:激励模型、声道模型和辐射模型的串联来表示。 13.语谱图:人们致力于研究语音的时频分析特性,把和时序相关的傅立叶分析的显示图形。 第三章语音信号分析 1.贯穿于语音分析全过程的是“短时分析技术”。 2.语音信号的数字化一般包括放大及增益控制、反混叠滤波、采样、A/D变换及编码(一般就是PCM码);预处理一般包括预加重、加窗和分帧等。 3.预滤波的目的有两个:

音频信号分析与处理

实验三音频信号的分析与处理1 一、实验目的 1.掌握音频信号的采集以及运用Matlab软件实现音频回放的方 法; 2.掌握运用Matlab实现对音频信号的时域、频谱分析方法; 3.掌握运用Matlab设计RC滤波系统的方法; 4.掌握运用Matlab实现对加干扰后的音频信号的进行滤波处理 的方法; 5.锻炼学生运用所学知识独立分析问题解决问题的能力,培养学 生创新能力。 二、实验性质 设计性实验 三、实验任务 1.音频信号的采集 音频信号的采集可以通过Windows自带的录音机也可以用专用的录制软件录制一段音频信号(尽量保证无噪音、干扰小),也可以直接复制一段音频信号,但必须保证音频信号保存为.wav的文件。 2.音频信号的时域、频域分析 运用Matlab软件实现对音频信号的打开操作、时域分析和频域分析,并画出相应的图形(要求图形有标题),并打印在实验报告中(注意:把打印好的图形剪裁下来,粘贴到实验报告纸上)。 3.引入干扰信号 在原有的音频信号上,叠加一个频率为100KHz的正弦波干扰信号(幅度自定,可根据音频信号的情况而定)。 4.滤波系统的设计 运用Matlab实现RC滤波系统,要求加入干扰的音频信号经过RC滤波系统后,能够滤除100KHz的干扰信号,同时保留原有的音频信号,要求绘制出RC滤波系统的冲激响应波形,并分析其频谱。

% 音频信号分析与处理 %% 打开和读取音频文件 clear all; % 清除工作区缓存 [y, Fs] = audioread('jyly.wav'); % 读取音频文件 VoiceWav = y(300000 : 400000, 1); % 截取音频中的一段波形 clear y; % 清除缓存 hAudio = audioplayer(VoiceWav, Fs); % 将音频文件载入audioplayer SampleRate = get(hAudio, 'SampleRate'); % 获取音频文件的采样率KHz T = 1/SampleRate; % 计算每个点的时间,即采样周期SampLen = size(VoiceWav,1); % 单声道采样长度 %% 绘制时域分析图 hFig1 = figure('Units', 'normalized', 'Position', [0 0.05 0.49 0.85]); t = T: T: (SampLen* T); subplot(2, 1, 1); % 绘制音频波形 plot(t, VoiceWav); % 绘制波形 title('音频时域波形图'); axis([0, 2.3, -0.5, 0.5]); xlabel('时间(s)'); ylabel('幅值(V)'); % 显示标题 %% 傅里叶变换 subplot(2, 1, 2); % 绘制波形 myfft(VoiceWav, SampleRate, 'plot'); % 傅里叶变换 title('单声道频谱振幅'); % 显示标题 xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('|Y(f)|'); play(hAudio); % 播放添加噪声前的声音 pause(3); %% 引入100KHz的噪声干扰 t = (0: SampLen-1)* T; noise = sin(2 * pi * 10000 * t); % 噪声频率100Khz,幅值-1V到+1V hFig2 = figure('Units', 'normalized', 'Position', [0.5 0.05 0.5 0.85]); subplot(2, 1, 1); % 绘制波形 plot(t(1: 1000), noise(1: 1000)); title('100KHz噪声信号'); % 显示标题 noiseVoice = VoiceWav+ noise'; % 将噪声加到声音里面 hAudio = audioplayer(noiseVoice, Fs); % 将音频文件载入audioplayer subplot(2, 1, 2); % 绘制波形 [fftNoiseVoice, f] = myfft(noiseVoice, SampleRate, 'plot'); title('音乐和噪声频谱'); % 显示标题 play(hAudio); % 播放添加噪声后的声音 pause(3);

基于某MATLAB地语音信号采集与处理

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

语音信号的采集与时频域分析系统的设计

燕山大学 课程设计说明书 题目:语音信号的采集与时频域分系统的设计 学院(系):电气工程学院 年级专业: 09精仪一班 学号: 0901******** 学生姓名:乔召杰 指导教师:刘永红 教师职称:副教授

目录 引言 (2) 第1章语音信号时域分析 (3) 1、1 窗口选择 (3) 1、2 短时能量 (4) 1、3短时平均过零率 (5) 1、4 短时自相关函数 (6) 1、5 时域分析方法的应用 (7) 第2章语音信号频域分析 (8) 2、1 短时傅里叶变换 (8) 2、2 语谱图 (9) 2、3 复倒谱和倒谱 (9) 第3章加噪与滤波处理 (11) 3、1 原始信号加噪处理 (11) 3、2 加噪信号滤波处理 (12) 第4章总结 (13) 参考文献 (14) 附录 (15)

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0.1时频域分析设计图 图0.2加噪滤波分析流程图

基于Matlab的同态滤波器设计

基于Matlab的同态滤波器的设计 摘要: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。语音信号x(n)可视为声门激励信息u(n)及声道响应脉冲响应h(n)的卷积:x(n)=u(n)*h(n)。通过处理可将语音信号的声门激励信息及声道响应信息分离开来,从而求得声道共振特征和基音周期。 关键字语音信号同态处理 Abstruct:Speech signal analysis is a speech signal processing of premise and foundation, only the parameter analysis that can mean the essence characteristic of the speech signal, only in this way can we make use of the processings to comunicatinate efficiently, that these parameters carry on the essence characteristic of the speech signal, besides the high and low of the sound quality and speech understanding rate of the speech synthesis, also all be decided by the accuracy and precision of the speech signal analysis . Keywords:speech signal analysis 引言 语音信号分析是语音信号处理的前提和基础,只有分析出可表示语音信号本质特征的参数,才有可能利用这些参数进行高效的语音通信,语音合成和语音识别等处理,况且语音合成的音质好坏和语音识别率的高低,也都取决于对语音信号分析的准确性和精确性。因此,语音信号分析在语音信号处理应用中具有举足轻重的地位。 我们日常生活中遇到的许多信号并不都是加性信号(即组成各分量按加性原则组合起来),而是乘性信号或卷积信号,如语音信号。图像信号,通信中的衰落信号,调制信号等。这些信号要用非线性系统来处理。而同态信号处理就是将非性问题转化为线性问题的处理方法。按被处理的信号来分类,大体分为乘积同态处理和卷积同态处理。由于语音信号可视为升门激励信号和声道冲击响应的卷积,所以这里仅讨论卷积同态信号处理。 短时分析技术:贯穿于语音分析全过程的是“短时分析技术”。因为从整体来看,语音信号的特性及表征其本质特征的参数均是随时间而变化的,所以它是一个非平稳态过程,不能用处理平稳信号。数字信号处理技术对其进行分析处理。但是,由于不同的语音是由人的口腔肌肉运动构成声道某种形状而产生的响应,而这种口腔肌肉运动相对于语音频率来说是非常缓慢的,所以从另一方面看,虽然语音信号具有时变特性,但是在一个短时间范围内,其特性基本保持不变,即相对稳定,因而可以将其看做一个准稳态过程,即语音信号具有短时平稳性。所

数字信号处理课程设计报告-语音信号的采集与处理

数字信号处理 课程设计报告 课设题目:语音信号的采集与处理 学院: 专业: 班级: 姓名: 学号: 指导教师: 2011 年7月1日

课程设计报告撰写要求 1、页面设置 纸张大小设置为纵向A4,页边距设置为:上3.8厘米,下 3.5厘米,左3厘米,右3厘米,页眉设置为3厘米,页脚设置为2.7厘米,文档网络设置为指定行和字符网格,每行34字,每页34行。 2、段落及字体设置 除各级标题外,首行缩进2字符;图、表及图题、表题首行不缩进,居中放置;图表不应超出版心范围;行距采用单倍行距。 正文中文采用小四号宋体,英文采用新罗马字体(Times New Roman),段前0磅,断后0磅; 一级标题采用小二号黑体,段前12磅,段后12磅 二级标题采用小三号黑体,段前6磅,段后6磅 三级标题采用四号黑体,段前6磅,段后0磅 3、装订要求 采用左侧装订,订两钉。

目录 一. 课程设计任务 (1) 二. 课程设计原理及设计方案 (2) 三. 课程设计的步骤和结果 (6) 四. 课程设计总结 (39) 五. 设计体会 (40) 六. 参考文献 (41)

一. 课程设计任务 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1s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 在Matlab中,可以利用函数fft对信号进行快速傅立叶变换,得到信号的频谱特性,要求学生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; 给定滤波器的性能指标如下: (1)低通滤波器的性能指标:fb=1000Hz,fc=1200Hz,As=100dB,Ap=1dB. (2)高通滤波器的性能指标:fc=4800Hz,fb=5000Hz,As=100dB,Ap=1dB. (3)带通滤波器的性能指标:fb1=1200Hz, fb2=3000Hz,fc1=1000Hz, fc2=3200Hz,As=100dB,Ap=1dB. 采用窗函数法和双线性变换法设计上面要求的3种滤波器,并画出滤波器的频率响应; 4、用滤波器对信号进行滤波 然后用自己设计的滤波器对采集到的信号进行滤波,画出滤波后信号的时域波形及频谱,并对滤波前后的信号进行对比,分析信号的变化; 5、回放语音信号,分析滤波前后的语音变化; 6、设计系统界面 为了使编制的程序操作方便,设计处理系统的用户界面,在所设计的系统界面上可以选择滤波器的类型,输入滤波器的参数、显示滤波器的频率响应,选择信号等。 - 1 -

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