姓名：郑咪班级：电子21002 学号:1014781053 课题一:数字语音信号的Matlab仿真实验
一、语音信号分析与处理
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。通过语音传递信息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息形式。
Matlab语言是一种数据分析和处理功能十分强大的计算机应用软件，它可以将声音文件变换为离散的数据文件，然后利用其强大的矩阵运算能力处理数据，如数字滤波、傅里叶变换、时域和频域分析、声音回放以及各种图的呈现等，它的信号处理与分析工具箱为语音信号分析提供了十分丰富的功能函数，利用这些功能函数可以快捷而又方便地完成语音信号的处理和分析以及信号的可视化，使人机交互更加便捷。信号处理是Matlab重要应用的领域之一。
本文主要介绍的是的语音信号的简单处理。本文针对以上问题，运用数字信号学基本原理实现语音信号的处理，在matlab7.0环境下综合运用信号提取，幅频变换以及傅里叶变换、滤波等技术来进行语音信
二、语音信号处理的总体方案
2.1 系统实现
1）语音信号的采集
2）使用电脑的声卡设备采集一段语音信号，并将其保存在电脑中。
3）语音信号的处理
Ⅰ.语音信号的时域分析
提取：通过图形用户界面上的菜单功能按键采集电脑设备上的一段音频信号，完成音频信号的频率，幅度等信息的提取，并得到该语音信号的波形图。
Ⅱ.语音信号的频域分析
变换：在用户图形界面下对采集的语音信号进行Fourier等变换，并画出变换前后的频谱图和变换后的倒谱图。
三、语音信号处理实例分析
3.1 语音信号的提取
在Matlab中使用Wavread函数，可得出信号的采样频率为22500，并且声音是单声道的。利用Sound函数可以清晰的听到“主人，信息收到了”的语音。采集数据并画
出波形图。
其中声音的采样频率Fs=22050Hz，y为采样数据，NBITS表示量化阶数。
部分程序如下：
fn=input(' Enter WAV filename:','s'); %获取一个*.wav的文件[x,fs,nb]=wavread(fn);
ms2=floor(fs*0.002);
ms10=floor(fs*0.01);
ms20=floor(fs*0.02);
ms30=floor(fs*0.03);????
t=(0:length(x)-1)/fs; %计算样本时刻
subplot(2,1,1); %确定显示位置
plot(t,x); %画波形图
legend('Waveform');
xlabel( 'Time(s)');
ylabel('Amplitude');
运行后弹出语音信号处理系统的操作界面如图1：
图1 语音信号处理系统的操作界面
然后点击File菜单中的子菜单Input，回到Matlab软件的输入界面如图2：
图2 输入界面
输入要处理的语音信号的名称，便可得到语音语音的波形图如图3：
图3 语音语音的波形图
如图中提取的语音的波形图所示，整段音频数据中得声音高低起伏与录入的声音信号基本一致，并且可以观察到其中包含部分高频噪声。
3．1数字语音信号的采集举例
[y,fs,bits]=wavread();
fs = 22050 %采样频率
bits =16 %采样点数
图3-1数字语音信号的采集
3.1．2数字语音信号的频谱分析
实验程序：
[x1,Fs,bits]=wavread('C:\WINNT\Media\ding.wav');
%sound(y,Fs,bits);
figure(1);
plot(x1); %做原始语音信号的时域图形
语音信号处理实验指导书 实验一 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 ?? ?? ?<=>=0 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。 ∑--= -=1 )]1(sgn[)](sgn[21N m n n n m x m x Z
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。 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
语音信号处理实验 班级： 学号： 姓名： 实验一基于MATLAB的语音信号时域特征分析（2学时）
1）短时能量 （1）加矩形窗 a=wavread('mike.wav'); a=a(:,1); subplot(6,1,1),plot(a); N=32; for i=2:6 h=linspace(1,1,2.^(i-2)*N);%形成一个矩形窗，长度为2.^(i-2)*N En=conv(h,a.*a);% 求短时能量函数En subplot(6,1,i),plot(En); if(i==2) ,legend('N=32'); elseif(i==3), legend('N=64'); elseif(i==4) ,legend('N=128'); elseif(i==5) ,legend('N=256'); elseif(i==6) ,legend('N=512'); end end
00.51 1.52 2.5 3 x 10 4 -1 1 x 10 4 024 x 10 4 05 x 10 4 0510 x 10 4 01020 x 10 4 02040 （2）加汉明窗 a=wavread('mike.wav'); a=a(:,1); subplot(6,1,1),plot(a); N=32; for i=2:6 h=hanning(2.^(i-2)*N);%形成一个汉明窗，长度为2.^(i-2)*N En=conv(h,a.*a);% 求短时能量函数En subplot(6,1,i),plot(En); if(i==2), legend('N=32'); elseif(i==3), legend('N=64'); elseif(i==4) ,legend('N=128');
语音信号分析与处理 摘要 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。 3. 设计原理及内容 3.1 理论依据 （1）采样频率：采样频率（也称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。采样频率只能用于周期性采样的采样器，对于非周期采样的采样器没有规则限制。通俗的讲，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，则在单位之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。 （2）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。 （3）采样定理：在进行模拟/数字信号的的转换过程中，当采样频率f s.max大于信号中，最高频率f max的2倍时，即：f s.max>=2f max，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；采样频率又称乃奎斯特定理。 （4）时域信号的FFT分析：信号的频谱分析就是计算信号的傅立叶变换。连续信号与系统的傅立叶分析显然不便于直接用计算机进行计算，使其应用受到限制。而FFT是一种时域和频域均离散化的变换，适合数值计算，成为用计算机分析离
1·语音信号处理的三大分支：语音合成（说），语音编码（压缩），语音识别（听），语音增强。2·语音是怎样生成的：空气由肺部排入喉部，经过声带进入声道，最后由嘴辐射出声波，这就形成了语音。 3·浊音：发音时声带振动的音称为浊音，它能量高，过零率低。 为周期性斜三角脉冲。清音：声带不振动，能量低过零率高非周期脉冲，可用随机白噪声激励。 4·掩蔽效应：一个声音的听感觉感受受同时存在的另一个声音的影响的现象。 掩蔽效应的应用：它指人耳只对最明显的声音反应敏感，对于不敏感的反应较不敏感，应用此原理人们发明了MP3等压缩的数字音乐格式，只突出记录人耳较为敏感的中频段声音，大大压缩了存储空间。 5·听觉机理：（1）外耳：机械振动，（2）中耳：限幅放大，（3）内耳：耳蜗。 6·语音信号数字模型：1）激励模型、2）声道模型、3）辐射模型。 7·语音生成系统的传递函数： ) ( )z( ) ( ) (z R V z G z H= 8·模型局限性及解决办法： 声道的传输函数具有全极点的性质，这对于元音和大多数辅音来说是比较符合实际的，但对于鼻音和阻塞音来说由于出现了零点，这种模型就不够准确了，一种解决办法是在V(z)中引入若干个零点但这样将使模型复杂化，另一种是适当提高阶数P，使得全极点模型能更好的逼近具有此种零点的传输函数。9·预加重含义：加入一阶高通滤波器。10·预加重处理目的：目的是为了对语音的高频部分进行加重，去除口唇辐射的影响，增加语音的高频分辨率11·预加重处理技术：一般通过传递函数为： z1 1 H(z)- - =α的一阶FIR高通数字滤波器来实现预加重。 12·短时平均能量主要用途： 1）可以作为区分浊音和清音的特征参 数2）在信噪比较高的情况下短时能量 还可以作为区分有声和无声的依据3) 可以作为辅助的特征参数用于语音识 别中。 13常用的窗有两种：一种是矩形窗， 窗函数如下： ? ? ?- ≤ ≤ = 其他 ,0 1 ,1 ) ( N n n ω 可简化为： ∑ - - = - - = n N n m n m x m x z )1 ( |)] 1 ( sgn[ )] ( sgn[ | 2 1 π 另一种是汉明窗，窗函数： ? ? ?≤ ≤ - - = 其他 ,0 )] 1 /( 2[ cos 46 .0 54 .0N n N nπ ω 14·过零率：单位时间内过零的次数。 浊音：过零率低能量高，清音：过零率 高能量高。 15·端点检测目的：从包含语音的一段 信号中确定出语音的起点及结束点。 16·自相关函数： 时域离散确定信号： ∑+∞ -∞ = + = m k m x M x) ( ) ( ) R(k 时域离散随机信号： ∑ - = + + = N N m k m x m x N ) ( ) ( 1 2 1 ) R(k 自相关函数性质：1)对称性： R（K）=R（-K）2）在K=0处为最大值， 即对于所有K来说 )0( |) ( |R K R≤3）对于确定信 号，R（0）对应于能量对于随机信号R （0）对应于平均功率。 17·浊音和清音的短时自相关函数有以 下特点:1)短时自相关函数可以很明显 的反映出浊音信号的周期性 2）清音的短时自相关函数没有周期性， 也不具有明显突出的峰值，其性质类似 于噪声。3）不同的窗对短时自相关函 数结果有一定影响。 18·短时自相关函数（求峰值）两个峰 值之间的距离为周期。短时平均幅度差 函数（求谷值）两个谷值之间的距离为 周期。 19·采用双限门比较的两极判决法：第 一级判决:1)先根据语音短时能量的轮 廓选取一个较高的门限T1进行一次粗 判：语音起止点位于该门限与短时能量 包络交点所对应的时间间隔之外。 2）根据背景噪声的平均能量确定一个 较低的门限T2，并从A点往左、从B 点往右搜索，分别找到短时能量包络与 门限T2相交的两个点C和D，于是CD 段就是双门限方法根据短时能量所判 定的语音段。第二级判决： 以短时平均过零率为标准，从C点往左 和D点往右搜索，找到短时平均过零 率低于某个门限T3的两点E和F，这 便是语音段的起止点。门限T3是由背 景噪声的平均过零率所确定的。 20·当n固定时，它们就是序列 ） ） （m x( m - n ω的傅里叶变 换或离散傅里叶变换。当ω或K固定 时，它们就是一个卷积，相当于滤波器 的运算。 21·基音周期估值的两种方法:第一种 方法：先对语音信号进行低通滤波，在 进行自相关计算。第二种方法，先对语 音信号进行中心削波处理，在进行自相 关计算。 判别基音周期的方法：1·短时自相关 函数法。2·短时平均幅度差函数。 22·线性预测编码就是利用过去的样值 对新样值进行预测，然后将样值的实际 值与预测值相减，得到一个误差信号， 显然误差信号的动态范围远小于原始 语音信号的动态范围，对误差信号的进 行量化编码，可大大减少量化所需的比 特数，使编码速率降低。
通信与信息工程学院 信息处理综合实验报告 班级：电子信息工程1502班 指导教师： 设计时间：2018/10/22-2018/11/23 评语： 通信与信息工程学院 二〇一八年 实验题目：语音信号分析与处理 一、实验内容 1. 设计内容 利用MATLAB对采集的原始语音信号及加入人为干扰后的信号进行频谱分析，使用窗函数法设计滤波器滤除噪声、并恢复信号。 2．设计任务与要求 1. 基本部分
（1）录制语音信号并对其进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图。 （2）对所录制的语音信号加入干扰噪声，并对加入噪声的信号进行频谱分析；画出加噪后信号的时域波形和频谱图。 （3）分别利用矩形窗、三角形窗、Hanning窗、Hamming窗及Blackman 窗几种函数设计数字滤波器滤除噪声，并画出各种函数所设计的滤波器的频率响应。 （4）画出使用几种滤波器滤波后信号时域波形和频谱，对滤波前后的信号、几种滤波器滤波后的信号进行对比，分析信号处理前后及使用不同滤波器的变化；回放语音信号。 2. 提高部分 （5）录制一段音乐信号并对其进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图。 （6）利用MATLAB产生一个不同于以上频段的信号；画出信号频谱图。 （7）将上述两段信号叠加，并加入干扰噪声，尝试多次逐渐加大噪声功率，对加入噪声的信号进行频谱分析；画出加噪后信号的时域波形和频谱图。 （8）选用一种合适的窗函数设计数字滤波器，画出滤波后音乐信号时域波形和频谱，对滤波前后的信号进行对比，回放音乐信号。 二、实验原理 1.设计原理分析 本设计主要是对语音信号的时频进行分析，并对语音信号加噪后设计滤波器对其进行滤波处理，对语音信号加噪声前后的频谱进行比较分析，对合成语音信号滤波前后进行频谱的分析比较。 首先用PC机WINDOWS下的录音机录制一段语音信号，并保存入MATLAB软件的根目录下，再运行MATLAB仿真软件把录制好的语音信号用audioread函数加载入MATLAB仿真软件的工作环境中，输入命令对语音信号进行时域，频谱变换。 对该段合成的语音信号，分别用矩形窗、三角形窗、Hanning窗、Hamming窗及Blackman窗几种函数在MATLAB中设计滤波器对其进行滤波处理，滤波后用命令可以绘制出其频谱图，回放语音信号。对原始语音信号、合成的语音信号和经过滤波器处理的语音信号进行频谱的比较分析。 2.语音信号的时域频域分析 在Matlab软件平台下可以利用函数audioread对语音信号进行采样,得到了声音数据变量y,同时把y的采样频率Fs=44100Hz放进了MATALB的工作空间。
说明：平时作业写在作业本上，注意每次作业之间保持一定空白间距。期末随堂考试写在打印纸上。记得抄题目。最后成绩按作业质量与出勤率评定。谢谢合作！ 第1次作业(第1章) 1.语音信号处理的目的是什么？ 2.语音信息的交换大致可以分为哪三类？ 3.语音信号处理的三个主要分支是什么？ 4.画出语音处理过程的结构框图。 第2次作业(第2章) 1.人的发声器官由哪3部分组成？ 2.浊音和清音的发声机理是什么？ 3.画出语音信号产生的二元激励模型。 第3次作业(第3章) 1.语音信号时域分析提取的特征参数主要有哪些？ 2.对语音信号进行预加重的目的是什么？实现预加重的数字滤波器的传递函数是什么？ 3.什么是语音信号的短时平稳性？用图和公式说明语音信号的分帧加窗过程。 4.短时平均能量的定义式？窗长对短时平均能量计算的影响？短时平均能量的主要用 途？ 5.短时平均过零率的定义式？短时平均过零率的用途？ 第4次作业(第3章) 1.短时自相关函数及其修正型的定义式？对比浊音和清音的短时自相关函数特点。 2.什么叫端点检测？阐述利用能量和过零率进行语音端点检测的两级判决法的实现步骤。 3.基于短时自相关法的基音周期估值中，常用的两种削波函数公式是什么？
第5次作业(第4章) 1.写出一帧语音信号的短时傅里叶变换公式()j X eω。观察矩形窗和汉明窗两种窗函数下 n 的短时频谱图有哪些特点？关于短时谱和移动窗可以得出哪些结论？ 2.画出滤波器组相加法实现短时综合的程序流程图。画出短时综合叠接相加法实现流程图。 第6次作业(第5章) 1.什么叫卷积同态系统？写出信号() x n复倒谱和倒谱的定义式。 2.给出倒谱法求基音周期的实现框图。 第7次作业 1.语音编码的目的是什么？按编码方式可分为三种，它们各自特点是什么？(第8章) 2.阐述语音合成的三种方法,并予以比较。(第9章) 3.语音识别系统的分类？语音识别系统的典型组成框图。(第10章) 期末随堂考试 1.语音信号处理主要研究哪几方面的内容？ 2.语音信号的清/浊音有什么区别？清/浊音的AMDF有什么区别？ 3.解释端点检测、基音、共振峰、语谱图 4.短时分析如何“分帧”？画图表示帧长、帧移。 5.简述时间窗长与频率分辨率的关系。 6.简述中心削波自相关法基音检测的原理及优点。为什么要进行后处理？如何后处理？ 7.论述共振峰合成的原理及其在语音合成中的应用。 8.简述同态信号处理在共振峰估计中的作用。 9.语音识别的目的是什么？如何分类？有哪些方法？ 10.列举5 种语音信号处理应用技术或产品。简述其工作原理？
通信工程学院12级1班 罗恒 2012101032 实验二 基于MATLAB 的语音信号频域特征分析 一、 实验要求 要求根据已有语音信号，自己设计程序，给出其倒谱、语谱图的分析结果，并根据频域分析方法检测所分析语音信号的基音周期或共振峰。 二、 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红物理现象。 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。 三、 实验设备 1.PC 机； 2.MATLAB 软件环境； 四、 实验内容 1.上机前用Matlab 语言完成程序编写工作。 2.程序应具有加窗（分帧）、绘制曲线等功能。 3.上机实验时先调试程序，通过后进行信号处理。 4.对录入的语音数据进行处理，并显示运行结果。 5.依次给出其倒谱、语谱图的分析结果。 6. 根据频域分析方法检测所分析语音信号的基音周期或共振峰。 五、 实验原理及方法 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： 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 ()()()jw jwm n m X e x m w n m e ∞-=-∞= -∑
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
数字语音处理课程报告
语音信号的采集与分析 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。其中语音采集和分析仪器的小型化、智能化、数字化以及多功能化的发展越来越快，分析速度较以往也有了大幅度的高。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机录制自己的一段声音，运用Matlab进行仿真分析，最后加入噪声进行滤波处理，比较滤波前后的变化。 关键词：语音信号，采集与分析，时域，频域 0 引言 通过语音传递信息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息的形式。语言是人类持有的功能．声音是人类常用的工具，是相互传递信息的最主要的手段。因此，语音信号是人们构成思想疏通和感情交流的最主要的途径。并且，由于语言和语音与人的智力活动密切相关，与社会文化和进步紧密相连，所以它具有最大的信息容量和最高的智能水平。现在，人类已开始进入了信息化时代，用现代手段研究语音信号，使人们能更加有效地产生、传输、存储、获取和应用语音信息，这对于促进社会的发展具有十分重要的意义。 让计算机能听懂人类的语言，是人类自计算机诞生以来梦寐以求的想法。随着计算机越来越向便携化方向发展，随着计算环境的日趋复杂化，人们越来越迫切要求摆脱键盘的束缚而代之以语音输人这样便于使用的、自然的、人性化的输人方式。作为高科技应用领域的研究热点，语音信号采集与分析从理论的研究到产品的开发已经走过了几十个春秋并且取得了长足的进步。它正在直接与办公、交通、金融、公安、商业、旅游等行业的语音咨询与管理．工业生产部门的语声控制，电话、电信系统的自动拨号、辅助控制与查询以及医疗卫生和福利事业的生活支援系统等各种实际应用领域相接轨，并且有望成为下一代操作系统和应用程序的用户界面。可见，语音信号采集与分析的研究将是一项极具市场价值和挑战性的工作。我们今天进行这一领域的研究与开拓就是要让语音信号处理技术走人人们的日常生活当中，并不断朝更高目标而努力。 语音信号采集与分析之所以能够那样长期地、深深地吸引广大科学工作者去不断地对其进行研究和探讨，除了它的实用性之外，另一个重要原因是，它始终与当时信息科学中最活跃的前沿学科保持密切的联系．并且一起发展。语音信号采集与分析是以语音语言学和数字
语音信号处理实验报告 专业班级电子信息1203 学生姓名钟英爽 指导教师覃爱娜 完成日期2015年4月28日 电子信息工程系 信息科学与工程学院
实验一语音波形文件的分析和读取 一、实验学时：2 学时 二、实验的任务、性质与目的： 本实验是选修《语音信号处理》课的电子信息类专业学生的基础实验。通过实验 （1）掌握语音信号的基本特性理论：随机性，时变特性，短时平稳性，相关性等； （2）掌握语音信号的录入方式和*.WAV音波文件的存储结构； （3）使学生初步掌握语音信号处理的一般实验方法。 三、实验原理和步骤： WAV 文件格式简介 WAV 文件是多媒体中使用了声波文件的格式之一，它是以RIFF格式为标准。每个WAV 文件的头四个字节就是“RIFF”。WAV 文件由文件头和数据体两大部分组成，其中文件头又分为RIFF/WAV 文件标识段和声音数据格式说明段两部分。常见的WAV 声音文件有两种，分别对应于单声道（11.025KHz 采样率、8Bit 的采样值）和双声道（44.1KHz 采样率、16Bit 的采样值）。采样率是指声音信号在“模拟→数字”转换过程中，单位时间内采样的次数；采样值是指每一次采样周期内声音模拟信号的积分值。对于单声道声音文件，采样数据为8 位的短整数（short int 00H-FFH）；而对于双声道立体声声音文件，每次采样数据为一个16 位的整数（int），高八位和低八位分别代表左右两个声道。WAV 文件数据块包含以脉冲编码调制（PCM）格式表示的样本。在单声道WAV 文件中，道0 代表左声道，声道1 代表右声道；在多声道WAV 文件中，样本是交替出现的。WAV 文件的格式 表1 wav文件格式说明表
二、问答题（每题分，共分） 、语音信号处理主要研究哪几方面的内容？ 语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语言信号进行处理的一门学科，语音信号处理的理论和研究包括紧密结合的两个方面：一方面，从语言的产生和感知来对其进行研究，这一研究与语言、语言学、认知科学、心理、生理等学科密不可分；另一方面，是将语音作为一 种信号来进行处理，包括传统的数字信号处理技术以及一些新的应用于语音信号的处理方法 和技术。 、语音识别的研究目标和计算机自动语音识别的任务是什么？ 语音识别技术，也被称为自动语音识别，()，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为 计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。 计算机自动语音识别的任务就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本 或命令的高技术。 、语音合成模型关键技术有哪些？ 语音合成是实现人机语音通信，建立一个有听和讲能力的口语系统所需的两项关键技术，该系统主要由三部分组成：文本分析模块、韵律生成模块和声学模块。.如何取样以精确地抽取人类发信的主要特征，.寻求什么样的网络特征以综合声道的频率响应，.输出合成声音的质量如何保证。 、语音压缩技术有哪些国际标准？ 二、名词解释（每题分，共分） 端点检测：就从包含语音的一段信号中，准确的确定语音的起始点和终止点，区分语音信号和非语音信号。 共振峰：当准周期脉冲激励进入声道时会引起共振特性，产生一组共振频率，称为共振峰频率或简称共振峰。 语谱图：是一种三维频谱，它是表示语音频谱随时间变化的图形，其纵轴为频率，横轴为时间，任一给定的频率成分在给定时刻的强弱用相应点的灰度或色调的浓淡来表示。 码本设计：就是从大量信号样本中训练出好的码本，从实际效果出发寻找好的失真测度定义 公示，用最少的搜素和计算失真的运算量。 语音增强：语音质量的改善和提高，目的去掉语音信号中的噪声和干扰，改善它的质量 三、简答题（每题分，共分） 、简述如何利用听觉掩蔽效应。 一个较弱的声音(被掩蔽音)的听觉感受被另一个较强的声音(掩蔽音)影响的现象称为人耳的“掩蔽效应”。人耳的掩蔽效应一个较弱的声音(被掩蔽音)的听觉感受被另一个较强的声 音(掩蔽音)影响的现象称为人耳的“掩蔽效应”。被掩蔽音单独存在时的听阈分贝值，或者 说在安静环境中能被人耳听到的纯音的最小值称为绝对闻阈。实验表明，—绝对闻阈值最小，即人耳对它的微弱声音最敏感；而在低频和高频区绝对闻阈值要大得多。在范围内闻阈随频率变化最不显著，即在这个范围内语言可储度最高。在掩蔽情况下，提高被掩蔽弱音的强度， 使人耳能够听见时的闻阈称为掩蔽闻阈(或称掩蔽门限)，被掩蔽弱音必须提高的分贝值称为 掩蔽量(或称阈移)。 、简述时间窗长与频率分辨率的关系。 采样周期、窗口长度和频率分辨率△之间存在下列关系：△(*) 可见，采样周期一定时，△随窗口宽度的增加而减少，即频率分辨率相应得到提高，但同时时间分辨率降低；如果窗口取短，频率分辨率下降，而时间分辨率提高，因而二者是矛盾的。 、简述时域分析的技术（最少三项）及其在基因检测中的应用。（）
语音信号处理实验讲义 时间：2011-12
目录 实验一语音信号生成模型分析 (3) 实验二语音信号时域特征分析 (7) 实验三语音信号频域特征分析 (12) 实验四语音信号的同态处理和倒谱分析 (16)
实验一 语音信号生成模型分析 一、实验目的 1、了解语音信号的生成机理，了解由声门产生的激励函数、由声道产生的调制函数和由嘴唇产生的辐射函数。 2、编程实现声门激励波函数波形及频谱，与理论值进行比较。 3、编程实现已知语音信号的语谱图，区分浊音信号和清音信号在语谱图上的差别。 二、实验原理 语音生成系统包含三部分：由声门产生的激励函数()G z 、由声道产生的调制函数()V z 和由嘴唇产生的辐射函数()R z 。语音生成系统的传递函数由这三个函数级联而成，即 ()()()()H z G z V z R z = 1、激励模型 发浊音时，由于声门不断开启和关闭，产生间隙的脉冲。经仪器测试它类似于斜三角波的脉冲。也就是说，这时的激励波是一个以基音周期为周期的斜三角脉冲串。单个斜三角波的频谱表现出一个低通滤波器的特性。可以把它表示成z 变换的全极点形式 12 1()(1) cT G z e z --= -? 这里c 是一个常数，T 是脉冲持续时间。周期的三角波脉冲还得跟单位脉冲串的z 变换相乘： 112 1 ()()()1(1)v cT A U z E z G z z e z ---=?= ?--? 这就是整个激励模型，v A 是一个幅值因子。 2、声道模型 当声波通过声道时，受到声腔共振的影响，在某些频率附近形成谐振。反映在信号频谱图上，在谐振频率处其谱线包络产生峰值，把它称为共振峰。 一个二阶谐振器的传输函数可以写成 12 ()1i i i i A V z B z C z --= -- 实践表明，用前3个共振峰代表一个元音足够了。对于较复杂的辅音或鼻音共振峰要到5个以上。多个()i V z 叠加可以得到声道的共振峰模型 12 1 11 ()()11R r r M M i r i N k i i i i k k b z A V z V z B z C z a z -=---======---∑∑∑ ∑ 3、辐射模型 从声道模型输出的是速度波，而语音信号是声压波。二者倒比称为辐射阻抗，它表征了
第一章绪论 1.语音信号处理是以语音语言学和数字信号处理为基础而形成的一门涉及面很广的综合性的学科。p1d3 2.语音信号处理的应用技术列举：语音编码、语音识别、语音合成、说话人识别和语种辨识、语音转换和语音隐藏（语音信息伪装、语音数字水印技术）、语音增强等p4d3 3.当前语音信号处理应用的3个主流技术：矢量量化技术、隐马尔可夫模型技术、人工神经网络技术。p4d3 第二章语音信号处理基础知识 1.语音是组成语言的声音，是声音（Acoustic）和语言（Language）的组合体。p5d2 2.语音的基本声学特性包括音色，音调，音强、音长。p7d2 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。 音强：声音的强弱，它由声波的振动幅度决定。 音长：声音的长短，它取决于发音时间的长短。 3. 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。p7d3 4.任何语言都有语音的元音（V owel）和辅音（Consonant）两种音素。p7d3 8.当声带振动发出的声音气流从喉腔、咽腔进入口腔从唇腔出去时，这些声腔完全开放，气流顺利通过，这种音称为元音。p7d3 9.呼出的声流，由于通路的某一部分封闭起来或受到阻碍，气流被阻不能畅通，而克服发音器官的这种阻碍而产生的音素称为辅音。p7d3 7.发辅音时由声带是否振动引起浊音和清音的区别，声带振动的是浊音，声带不振动的是清音。p7d3 8.元音构成音节的主干（因为无论从长度还是能量看，元音在音节中都占主要部分。）p7d3 9.元音的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）。p7d5 16.人类的声道和鼻道可以看作是非均匀截面的声道管，声道管的谐振频率称为共振峰频率（共振峰）。p7d5 10.汉语音节一般由声母、韵母和声调三部分组成。汉语普通话中有6000多个常用字，每个汉字是一个音节。p10d6 10. 发浊音时，气流通过声门时使声带发生振动，产生准周期激励脉冲串，这个脉冲串的周期就称为基音周期（pitch），其倒数成为基音频率。 11.汉语是一种声调语言，声调的变化就是浊音基音周期（或基音频率）的变化。p14d5 13. 无论是单音节语音还是连续语音，其中浊音段的基因频率是随时间而变化的，基因频率的不同轨迹成为声调。p9d11 14. 当两个响度不同的声音作用于人耳时，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，这种现象成为掩蔽效应。 15.语音信号的生成模型可由激励模型、声道模型和辐射模型三个子模型构成，三者是串联（串联/并联）的关系。p21-26 16.语音信号激励模型一般分为浊音激励和清音激励，发浊音时激励模型为脉冲波。p21d6 17.语音信号激励模型一般分为浊音激励和清音激励，发清音时激励信号通常被模拟为随机白噪声。p22d2
语音信号处理试验 实验一：语音信号时域分析 实验目的： (1)录制两段语音信号，内容是“语音信号处理”，分男女声。 (2)对语音信号进行采样，观察采样后语音信号的时域波形。 实验步骤： 1、使用window自带录音工具录制声音片段 使用windows自带录音机录制语音文件，进行数字信号的采集。启动录音机。录制一段录音，录音停止后，文件存储器的后缀默认为.Wav。将录制好文件保存，记录保存路径。男生女生各录一段保存为test1.wav和test2.wav。 图1基于PC机语音信号采集过程。 2、读取语音信号 在MATLAB软件平台下，利用wavread函数对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。通过使用wavread函数，理解采样、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到N2点的采样值放在向量y中。 3、编程获取语音信号的抽样频率和采样位数。 语音信号为test1.wav和test2.wav，内容为“语音信号处理”，两端语音保存到工作空间work文件夹下。在M文件中分别输入以下程序，可以分两次输入便于观察。 [y1,fs1,nbits1]=wavread('test1.wav') [y2,fs2,nbits2]=wavread('test2.wav') 结果如下图所示 根据结果可知：两端语音信号的采样频率为44100HZ，采样位数为16。 4、语音信号的时域分析 语音信号的时域分析就是分析和提取语音信号的时域参数。进行语音分析时，最先接触到并且夜市最直观的是它的时域波形。语音信
实 验 报 告 实验课程名称： 语音信号处理实验 姓名： 班级： 20120811 学号： 指导教师 张磊 实验教室 21B#293 实验时间 2015年4月12日 实验成绩 实验序号 实验名称 实验过程 实验结果 实验成绩 实验一 语音信号的端点检测 实验二 语音信号的特征提取 实验三 语音信号的基频提取
实验一 语音信号的端点检测 一、实验目的 1、掌握短时能量的求解方法 2、掌握短时平均过零率的求解方法 3、掌握利用短时平均过零率和短时能量等特征，对输入的语音信号进行端点检测。 二、实验设备 HP 计算机、Matlab 软件 三、实验原理 1、短时能量 语音信号的短时能量分析给出了反应这些幅度变化的一个合适的描述方法。对于信号)}({n x ，短时能量的定义如下： ∑ ∑∞ -∞ =∞ -∞ =*=-= -= m m n n h n x m n h m x m n w m x E )()()()()]()([222 2、短时平均过零率 短时平均过零率是指每帧内信号通过零值的次数。对于连续语音信号，可以 考察其时域波形通过时间轴的情况。对于离散信号，实质上就是信号采样点符号变化的次数。过零率在一定程度上可以反映出频率的信息。短时平均过零率的公式为： ∑∑-+=∞ -∞=--= ---=1)] 1(sgn[)](sgn[2 1 ) ()]1(sgn[)](sgn[21N n n m w w m n m x m x m n w m x m x Z 其中，sgn[.]是符号函数，即 ? ? ?<-≥=0)(10)(1 )](sgn[n x n x n x
语音信号分析与处理系统设计
语音信号分析与处理系统设计 摘要 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。通过语音传递信息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息形式。 Matlab语言是一种数据分析和处理功能十分强大的计算机应用软件，它可以将声音文件变换为离散的数据文件，然后利用其强大的矩阵运算能力处理数据，如数字滤波、傅里叶变换、时域和频域分析、声音回放以及各种图的呈现等，它的信号处理与分析工具箱为语音信号分析提供了十分丰富的功能函数，利用这些功能函数可以快捷而又方便地完成语音信号的处理和分析以及信号的可视化，使人机交互更加便捷。信号处理是Matlab重要应用的领域之一。 本设计针对现在大部分语音处理软件内容繁多、操作不便等问题，采用MATLAB7.0综合运用GUI界面设计、各种函数调用等来实现语音信号的变频、变幅、傅里叶变换及滤波，程序界面简练，操作简便，具有一定的实际应用意义。 最后，本文对语音信号处理的进一步发展方向提出了自己的看法。 关键字：Matlab；语音信号；傅里叶变换；信号处理；
目录 1 绪论 (1) 1.1课题背景及意义 (1) 1.2国内外研究现状 (1) 1. 3本课题的研究内容和方法 (2) 1.3.1 研究内容 (2) 1.3.2 运行环境 (2) 1.3.3 开发环境 (2) 2 语音信号处理的总体方案 (3) 2.1 系统基本概述 (3) 2.2 系统基本要求 (3) 2.3 系统框架及实现 (3) 2.4系统初步流程图 (4) 3 语音信号处理基本知识 (6) 3.1语音的录入与打开 (6) 3.2采样位数和采样频率 (6) 3.3时域信号的FFT分析 (6) 3.4数字滤波器设计原理 (7) 3.5倒谱的概念 (7) 4 语音信号处理实例分析 (8) 4.1图形用户界面设计 (8) 4.2信号的采集 (8) 4.3语音信号的处理设计 (8) 4.3.1 语音信号的提取 (8) 4.3.2 语音信号的调整 (10)
题目：数字语音处理技术 学生姓名：张耀公 学生学号： 1008040326 系别：电气信息工程学院 专业：通信工程 年级： 10（级） 任课教师：陈帅 电气信息工程学院制 2012年12月 数字语音处理技术
学生：张耀公 指导教师：朱士永 电气信息工程学院通信工程专业 摘要 近年来，语音识别已经成为一个非常活跃的研究领域。在不远的将来，语音识别技术有可能作为一种重要的人机交互手段，辅助甚至取代传统的键盘、鼠标等输入设备，在个人计算机上进行文字录入和操作控制。而在智能家电、工业现场控制等其他应用场合，语音识别技术则有更为广阔的发展前景。 在语音识别中，最为简单有效的方法是采用DTW(Dynamic Time Warping，动态时间规整)算法，该算法基于动态规划的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别中出现最早、较为经典的一种算法。 一、语音识别系统概述语音识别系统概述语音识别系统概述语音识别系统概述一个完整特定人语音识别系统的方案框图如图1所示。输入的模拟语音信号首先要进行预处理，包括预滤波、采样和量化、加窗、端点检测、预加重等,然后是参数特征量的提取。提取的特征参数满足如下要求： (1)特征参数能有效地代表语音特征,具有很好的区分性； (2)参数间有良好的独立性； (3)特征参数要计算方便,要考虑到语音识别的实时实现。 图1 语音识别系统方案框图 语音识别的过程可以被看作模式匹配的过程，模式匹配是指根据一定的准则，使未知模式与模型库中的某一个模型获得最佳匹配的过程。模式匹配中需要用到的参考模板通过模板训练获得。在训练阶段，将特征参数进行一定的处理后，为每个词条建立一个模型，保存为模板库。在识别阶段，语音信号经过相同的通道得到语音特征参数，生成测试模板，与参考模板进行匹配，将匹配分数最高的参考模板作为识别结果。 二、语音信号的分析与处理 1、语音信号采集