西安建筑科技大学华清学院本科课程设计（论文）
题目数字语音信号处理
的程序设计
学生姓名林琳
学号0706020137
院（系）机械电子工程系专业通信工程0801
指导教师董颖娣
时间2010年12月20日
设计总说明/摘要
语音信号处理是一门比较实用的电子工程的专业课程，语音是人类获取信息的重要来源和利用信息的重要手段。通过语言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，它是创造和记载几千年人类文明史的根本手段，没有语言就没有今天的人类文明。语言是语言的声学表现，是相互传递信息的最重要手段，是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息的形式。
语音信号处理是研究用数字信号处理技术队语音信号进行处理的一门科学，它是一门新兴的学科，同时又是综合性的多学科领域和涉及面很广的交叉学科。本次课程设计是用MATLAB对含噪的语音信号同时在时域和频域进行滤波处理和分析。
关键词：语音信号处理，滤波，matlab
Design Description/Abstract
Speech signal processing is a practical comparison of electric engineering profession course,the voice of human access to important sources of information and the use of an important means of information.Through the language of mutual transmission of information is the most important one of the basic functions. Language is peculiar to mankind,it is created and written thousands of years of human history of civilization the fundamental means,no language has no human civilization https://www.doczj.com/doc/f31374774.html,nguage is the language of the acoustic performance of mutual transmission of information,is the most important means,it is one of the most important,the most effective,the most commonly used and most convenient to exchange information in the form.
Speech signal processing is studied by using digital signal processing technology team of the speech signal processing of a science,it is an emerging discipline,is also the comprehensive multidisciplinary field and relates to a wide range of disciplines.This course is designed with MATLAB of the noisy speech signal in the time domain and frequency domain filtering processing and analysis,in the application of MATLAB software to design，to solve a general application under the conditions of various speech signal processing.
Key Words:speech signal processing,filtering processing,matlab
目录
1绪论 (1)
1.1数字语音信号处理简介 (1)
1.2数字语音信号处理国内外研究现状 (1)
2数字语音信号处理理论基础 (2)
3系统设计 (3)
3.1整体设计思路 (3)
3.2整体实现过程 (4)
4基于matlab的数字语音信号分析原理说明 (5)
4.1matlab环境简介 (5)
4.2数字滤波器 (5)
5基于matlab的系统实现过程 (7)
5.1数字语音信号的采集 (7)
5.2数字语音信号的频谱分析 (7)
5.3数字语音信号的滤波 (9)
6结论 (18)
7参考文献 (19)
8致谢 (20)
1绪论
1.1数字语音信号处理简介
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。同时，语言也是人与机器之间进行通信的重要工具，它是一种理想的人机通信方式，因而可为信息处理系统建立良好的人机交互环境，进一步推动计算机和其他智能机器的应用，提高社会的信息化程度。
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和涉及面很广的交叉学科。虽然从事这一领域研究的人员主要来自信号与信息处理及计算机应用等学科，但是它与语音学、语言学、声学、认知科学、生理学、心理学等许多学科也有非常密切的联系。
1.2数字语音信号处理国内外研究现状
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。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；80年代初一种新的基于聚类分析的高效数据压缩技术—矢量量化（VQ）应用于语音信号处理中；而用隐马尔可夫模型（HMM）描述语音信号过程的产生是80年代语音信号处理技术的重大发展，目前HMM已构成了现代语音识别研究的重要基石。近年来人工神经网络(ANN)的研究取得了迅速发展，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。
2数字语音信号处理理论基础
语音信号处理技术短时线性预测原理
在语音信号处理中最常用的模型是全极点模型。线性预测所包含的基本概念是，通过使实际语音抽样和线性预测抽样之间差值的平方和达到最小值，即进行最小均方误差的逼近，能过决定唯一的一组预测器系统。
线性预测在语音处理方面的应用很广泛，而用Matlab来实现可以很直观地知道分析结果，为下一步将算法在DSP上的实现奠定基础。目前，语音处理最普遍的就是使用到网络上，而基于现代网络voip使用到的语音编码中G.729正是其中一种。它的出现，使用户能借助两台PC传输语音，也可以把PC上的语音转到手机上。
3系统设计
3.1整体设计思路
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,信号处理是Matlab重要应用的领域之一。本设计是用Matlab对含噪的的语音信号同时在时域和频域进行滤波处理和分析。整个设计思路的设计原理示意图如图所示：
图3-1语音信号处理的工作流程
图3-2语音信号的滤波示意图
3.2整体实现过程
采样器的作用是把连续信号变为脉冲或数字序列。图中示出了一个连续信号f(t)经采样器采样后变为离散信号的过程
图3-3连续信号f(t)经采样器采样后变为离散信号
图中f(t)为被采样的连续信号，S（t）为周期性窄脉冲信号，fs(t)为采样后的离散信号，它用下式来表征：fs(t)=f(t)s(t)采样信号的频率特性为：
如果｜F*(jω)｜中各个波形不重复搭接，相互间有一定的距离(频率)即若
即采样定理可叙述如下：如果采样周期满足下列条件，即：
式中ωma x为连续信号f(t)的最高次谐波的角频率。则采样信号f*(t)
就可以无失真地再恢复为原连续信号f(t)。需要指出的是，采样定理只是在理论上给出了信号准确复现的条件。
我们可以利用windows自带的录音机录制语音文件，进行数字信号的采集。（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，将话筒输入计算机的语音输入插口上,启动录音机，录制一段自己的话音。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函数的使用进一步理解采样频率、采样位数等概念。
4基于matlab的数字语音信号分析原理说明
4.1.matlab环境简介
MATLAB是矩阵实验室(Matrix Laboratory)之意。除具备卓越的数值计算能力外，它还提供了专业水平的符号计算，文字处理，可视化建模仿真和实时控制等功能。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等语言完相同的事情简捷得多，工具包又可以分为功能性工具包和学科工具包。
功能工具包用来扩充MATLAB的符号计算，可视化建模仿真，文字处理及实时控制等功能。学科工具包是专业性比较强的工具包，控制工具包，信号处理工具包，通信工具包等都属于此类。
MATLAB具有许多的优点比如：语言简洁紧凑，使用方便灵活，库函数极其丰富；MATLAB既具有结构化的控制语句(如for循环，while循环，break语句和if语句)，又有面向对象编程的特性;程序的可移植性很好，基本上不做修改就可以在各种型号的计算机和操作系统上运行，等等优点。
MATLAB的应用范围非常广，包括信号和图像处理、通讯、控制系统设计、测试和测量、财务建模和分析以及计算生物学等众多应用领域。附加的工具箱（单独提供的专用MATLAB函数集）扩展了MATLAB环境，以解决这些应用领域内特定类型的问题。
4.2数字滤波器
数字滤波是数字信号分析中最重要的组成部分之一，与模拟滤波相比，它具有精度和稳定性高、系统函数容易改变、灵活性强、便于大规模集成和可实现多维滤波等优点。在信号的过滤、检测和参数的估计等方面，经典数字滤波器是使用最广泛的一种线性系统。
数字滤波器是指完成信号滤波处理功能的，用有限精度算法实现的离散时间线性非时变系统，其输入是一组数字量，其输出是经过变换的另一组数字量。因此，数字滤波器本身既可以是用数字硬件装配成的一台完成给定运算的专用的数字计算机，也可以将所需要的运算编成程序，让通用计算机来执行。
从数字滤波器的单位冲击响应来看，可以分为两大类:有限冲击响应(FIR)数字滤波器和无限冲击响应(IIR)数字滤波器。滤波器按功能上分可以分为低通滤波器(LPF)、高通滤波器(HPF)、带通滤波器(BPF)、带阻滤波器(BSF)。
在很多实际应用中如语音和音频信号处理中，数字滤波器来实现选频功能。因此，指标的形式应为频域中的幅度和相位响应。在通带中，通常希望具有线性相位响应。在FIR滤波器中可以得到精确的线性相位。FIR滤波器传递函数的极点是固定在原点，是不能动的，它只能靠改变零点位置来改变它的性能，所以要达到高的选择性，必须用高的阶数，对于同样的滤波器设计指标，FIR滤波器所要求的阶数可能比IIR滤波器高5-10倍，结果成本高，信号延时也较大，如果按线性相位要求来说，则IIR滤波器就必须加全通网络进行相位校正，同样大大增加了滤波器的阶数和复杂性。而FIR滤波器却可以得到严格的线性相位。
不论是IIR滤波器还是FIR滤波器的设计都包括三个步骤：
(1)按照实际任务的要求，确定滤波器的性能指标。
(2)用一个因果、稳定的离散线性时不变系统的系统函数去逼近这一性能指标。根据不同的要求可以用IIR系统函数，也可以用FIR系统函数去逼近。
(3)利用有限精度算法实现系统函数，包括结构选择、字长选择等。
5基于matlab的系统实现过程5.1数字语音信号的采集
[y,fs,bits]=wavread();
fs=
22050%采样频率
bits=
16%采样点数
图5-1数字语音信号的采集
5.2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);
plot(x1);%做原始语音信号的时域图形
title('原始语音信号');
xlabel('时间n');ylabel('音量n');
figure(2);
y1=fft(x1);%做length(x1)点的FFT
y1=fftshift(y1);%平移，是频率中心为0
derta_Fs=Fs/length(x1);%设置频谱的间隔，分辨率
plot([-Fs/2:derta_Fs:Fs/2-derta_Fs],abs(y1));%画出原始语音信号的频谱图title('原始语音信号的频谱');grid on;
图5-2原始语音信号
图5-3原始语音信号的频谱5.3数字语音信号的滤波
5.3.1信号经低通滤波器滤波
fs=22050;
fc1=1100;
wc1=2*pi*fc1/fs;
wp1=2*pi*1000/fs;ws1=2*pi*1200/fs;
N1=ceil(200*2*pi/ws1-wp1);
Window=boxcar(N1+1);%长度为N1的矩形窗Window b1=fir1(N1,wc1/pi,Window);
figure(3);
freqz(b1,1,512);
title('低通滤波器的频率响应');
x1_low=filter(b1,1,x1);%对信号进行低通滤波
figure(4);
plot(x1_low);title('信号经过低通滤波器(时域)');
plot([-Fs/2:derta_Fs:Fs/2-derta_Fs],abs(fftshift(fft(x1_low)))); title('信号经过低通滤波器（频域）');
图5-4低通滤波器的频率响应
图5-5信号经过低通滤波器的时域响应
图5-6信号经过低通滤波器的频域响应
5.3.2信号经高通滤波器滤波
fc2=4900;
wc2=2*pi*fc2/fs;
wp2=2*pi*4800/fs;ws2=2*pi*5000/fs;
N2=ceil(4*pi/(ws2-wp2));
Window=boxcar(N2+1);
b2=fir1(N2,wc2/pi,Window);
figure(6);
freqz(b2,1,512);%数字滤波器频率响应
title('高通滤波器的频率响应');
x1_high=filter(b2,1,x1);%对信号进行高通滤波
figure(7);plot(x1_high);title('信号经过高通滤波器(时域)');
figure(8);plot([-Fs/2:derta_Fs:Fs/2-derta_Fs],abs(fftshift(fft(x1_high))));
title('信号经过高通滤波器（频域）');
图5-7信号经过高通滤波器的频率响应
图5-8信号经过高通滤波器的时域响应
图5-9信号经过高通滤波器的频域响应5.3.3信号经带通滤波器滤波
f1=1100;f2=3100;%带通滤波器的通带范围
w1=2*pi*f1/fs;%0.1567=0.0499pi
w2=2*pi*f2/fs;%0.4417=0.1407pi
w=[w1,w2];
N3=ceil(4*pi/(2*pi*200/fs));
b3=fir1(N3,w/pi,'high');%带通滤波器
figure(9);
freqz(b3,1,512);%数字滤波器频率响应
title('高通滤波器的频率响应');
x1_daitong=filter(b3,1,x1);%对信号进行高通滤波
figure(10);plot(x1_daitong);title('信号经过高通滤波器(时域)'); figure(11);
plot([-Fs/2:derta_Fs：Fs/2-derta_Fs],abs(fftshift(fft(x1_daitong)))); title('信号经过带通滤波器（频域）');
图5-10信号经过高通滤波器的频率响应
图5-11信号经过高通滤波器的时域响应
《数字信号处理》课程设计报告 设计题目： IIR滤波器的设计 专业： 班级： 姓名： 学号： 指导教师： 2010年月日
1、设计目的 1、掌握IIR 滤波器的参数选择及设计方法； 2、掌握IIR 滤波器的应用方法及应用效果； 3、提高Matlab 下的程序设计能力及综合应用能力。 4、了解语音信号的特点。 2、设计任务 1、学习并掌握课程设计实验平台的使用，了解实验平台的程序设计方法； 2、录制并观察一段语音信号的波形及频谱，确定滤波器的技术指标； 3、根据指标设计一个IIR 滤波器，得到该滤波器的系统响应和差分方程，并根据差分方程将所设计的滤波器应用于实验平台，编写相关的Matlab 程序； 4、使用实验平台处理语音信号，记录结果并进行分析。 3、设计内容 3.1设计步骤 1、学习使用实验平台，参见附录1。 2、使用录音机录制一段语音，保存为wav 格式，录音参数为：采样频率8000Hz、16bit、单声道、PCM 编码，如图1 所示。 图1 录音格式设置 在实验平台上打开此录音文件，观察并记录其波形及频谱（可以选择一段较为稳定的语音波形进行记录）。 3、根据信号的频谱确定滤波器的参数：通带截止频率Fp、通带衰减Rp、阻带截止频率Fs、阻带衰减Rs。 4、根据技术指标使用matlab 设计IIR 滤波器，得到系统函数及差分方程，并记录得到系统函数及差分方程，并记录其幅频响应图形和相频响应图形。要求设计 第 1页出的滤波器的阶数小于7，如果不能达到要求，需要调整技术指标。 5、记录滤波器的幅频响应和系统函数。在matlab 中，系统函数的表示公式为：
因此，必须记录系数向量a 和b。系数向量a 和b 的可以在Matlab 的工作空间（WorkSpace）中查看。 6、根据滤波器的系统函数推导出滤波器的差分方程。 7、将设计的滤波器应用到实验平台上。根据设计的滤波器的差分方程在实验平台下编写信号处理程序。根据运行结果记录处理前后的幅频响应的变化情况，并试听处理前后声音的变化，将结果记录，写入设计报告。 3.2实验程序 （1）Rs=40; Fs=1400; Rp=0.7; Fp=450; fs=8000; Wp=2*pi*Fp;Ws=2*pi*Fs; [N,Wn]=buttord(Wp,Ws,Rp,Rs,'s'); [b1,a1]=butter(N,Wn,'s'); [b,a]=bilinear(b1,a1,fs); [H,W]=freqz(b,a); figure; subplot(2,1,1);plot(W*fs/(2*pi),abs(H));grid on;title('频率响应'); xlabel('频率');ylabel('幅值');、 subplot(2,1,2); plot(W,angle(H));grid on;title('频率响应'); xlabel('相位(rad)');ylabel('相频特性'); 3.3实验结果（如图）： N =5 Wn=6.2987e+003 第 2页
抽样定理的应用 摘要 抽样定理表示为若频带宽度有限的，要从抽样信号中无失真地恢复原信号，抽样频率应大于2倍信号最高频率。抽样频率小于2倍频谱最高频率时，信号的频谱有混叠。抽样频率大于2倍频谱最高频率时，信号的频谱无混叠。 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学科，是目前发展最为迅速的学科之一，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手段，所以对其的研究更显得尤为重要。 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成离散的数据文件，然后用起强大的矩阵运算能力处理数据。这为我们的本次设计提供了强大并良好的环境！ 本设计要求通过利用matlab对模拟信号和语音信号进行抽样，通过傅里叶变换转换到频域，观察波形并进行分析。 关键词：抽样Matlab
目录 一、设计目的： (2) 二、设计原理： (2) 1、抽样定理 (2) 2、MATLAB简介 (2) 3、语音信号 (3) 4、Stem函数绘图 (3) 三、设计内容： (4) 1、已知g1(t)=cos(6πt),g2(t)=cos(14πt),g3(t)=cos(26πt),以抽样频率 fsam=10Hz对上述三个信号进行抽样。在同一张图上画出g1(t)，g2(t)，g3(t)及其抽样点,对所得结果进行讨论。 (4) 2、选取三段不同的语音信号，并选取适合的同一抽样频率对其进 行抽样，画出抽样前后的图形，并进行比较，播放抽样前后的语音。 (6) 3、选取合适的点数，对抽样后的三段语音信号分别做DFT，画图 并比较。 (10) 四、总结 (12) 五、参考文献 (13)
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
语音信号的数字滤波 ——利用双线性变换法实现IIR数字滤波器的设计一．课程设计的目的 通过对常用数字滤波器的设计和实现，掌握数字信号处理的工作原理及设计方法；熟悉用双线性变换法设计 IIR 数字滤波器的原理与方法，掌握利用数字滤波器对信号进行滤波的方法，掌握数字滤波器的计算机仿真方法，并能够对设计结果加以分析。 二．设计方案论证 1.IIR数字滤波器设计方法 IIR数字滤波器是一种离散时间系统，其系统函数为 假设M≤N，当M＞N时,系统函数可以看作一个IIR的子系统和一个(M-N)的FIR子系统的级联。IIR数字滤波器的设计实际上是求解滤波器的系数和，它 是数学上的一种逼近问题，即在规定意义上（通常采用最小均方误差准则）去逼近系统的特性。如果在S平面上去逼近，就得到模拟滤波器；如果在z平面上去逼近，就得到数字滤波器。 2.用双线性变换法设计IIR数字滤波器 脉冲响应不变法的主要缺点是产生频率响应的混叠失真。这是因为从S平面到Ｚ平面是多值的映射关系所造成的。为了克服这一缺点，可以采用非线性频率压缩方法，将整个频率轴上的频率范围压缩到-π/T～π/T之间，再用z=e sT转换 平面的-π/T～π到Z平面上。也就是说，第一步先将整个S平面压缩映射到S 1 /T一条横带里；第二步再通过标准变换关系z=e s1T将此横带变换到整个Z平面上去。这样就使S平面与Z平面建立了一一对应的单值关系，消除了多值变换性，也就消除了频谱混叠现象，映射关系如图1所示。 图1双线性变换的映射关系 为了将S平面的整个虚轴jΩ压缩到S1平面jΩ1轴上的-π/T到π/T段上，可以通过以下的正切变换实现
数字信号处理课程设计 姓名：刘倩 学号：201014407 专业：信息与计算科学 实验一：常见离散信号产生和实现 一、实验目的： 1、加深对常用离散信号的理解； 2、掌握matlab 中一些基本函数的建立方法。 二、实验原理： 1.单位抽样序列 在MATLAB 中可以利用zeros()函数实现。 如果)(n δ在时间轴上延迟了k 个单位，得到)(k n -δ即： 2．单位阶越序列 在MATLAB 中可以利用ones()函数实现。 3．正弦序列 在MATLAB 中 4．复指数序列 在MATLAB 中 5．指数序列 在MATLAB 中
实验内容：由周期为10的正弦函数生成周期为20的余弦函数。 实验代码： n=0:30; y=sin(0.2*pi*n+pi/2); y1=sin(0.1*pi*n+pi/2); subplot(121) stem(n,y); xlabel ('时间序列n');ylabel('振幅');title('正弦函数序列y=sin(0.2*pi*n+pi/2)'); subplot(122) stem(n,y1); xlabel ('时间序列n');ylabel('振幅'); title('正弦函数序列y=sin(0.2*pi*n+pi/2)'); 实验结果： 实验二：离散系统的时域分析 实验目的：加深对离散系统的差分方程、冲激响应和卷积分析方法的理解。实验原理：离散系统 其输入、输出关系可用以下差分方程描述： 输入信号分解为冲激信号， 记系统单位冲激响应 则系统响应为如下的卷积计算式：
当N k d k ,...2,1,0==时，h[n]是有限长度的（n ：[0，M]），称系统为FIR 系统；反之，称系统为IIR 系统。 在MATLAB 中，可以用函数y=filter(p,d,x)实现差分方程的仿真，也可以用函数 y=conv(x,h)计算卷积，用y=impz(p,d,N)求系统的冲激响应。 实验内容：用MATLAB 计算全解 当n>=0时，求用系数差分方程y[n]+y[n-1]-6y[n-2]=x[n]描述的一个离散时间系统对阶跃输入x[n]=8μ[n]的全解。 实验代码： n=0:7; >> [y,sf]=filter(1,[1 1 -6],8*ones(1,8),[-7 6]); >> y1(n+1)=-1.8*(-3).^n+4.8*(2).^n-2; >> subplot(121) >> stem(n,y); >> title('由fliter 函数计算结果'); >> subplot(122) >> stem(n,y1); >> title('准确结果'); 实验结果： 结果分析：有图可得由fliter 函数得出的结果与计算出的准确结果完全一致。 实验三FFT 算法的应用
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
《数字信号》课程设计报 告 学院：信息科学与工程 专业班级：通信1201
一、 目的与要求 是使学生通过上机使用Matlab 工具进行数字信号处理技术的仿真练习，加深对《信号分析与处理（自）》课程所学基本理论和概念的理解，培养学生应用Matlab 等工具进行数字信号处理的基本技能和实践能力，为工程应用打下良好基础。 二、 主要内容 1．了解Matlab 基本使用方法，掌握Matlab 数字信号处理的基本编程技术。掌握数字信号的基本概念。 2.用Matlab 生成几种典型数字信号（正弦信号、矩形信号、三角波信号等），并做幅频特性分析 2．Matlab 编程实现典型离散信号（正弦信号、矩形信号、三角信号）的离散傅立叶变换，显示时域信号和频谱图形（幅值谱和相位谱）；以正弦周期信号为例，观察讨论基本概念（混叠、泄漏、整周期截取、频率分辨率等）。 3．设计任意数字滤波器，并对某类型信号进行滤波，并对结果进行显示和分析。 4．利用matlab 求解差分方程，并做时域和频域分析。用matlab 函数求解单位脉冲响应，并利用窗函数分离信号。 5.用matlab 产生窗函数，并做世玉和频域分析。 6.显示图像，理解图像的模型，将图像进行三原色分解和边缘分析。 三．课程设计题目 一、 1） 生成信号发生器：能产生频率（或基频）为10Hz 的周期性正弦波、三角波和方波信号。绘出它们的时域波形 2） 为避免频谱混叠，试确定各信号的采样频率。说明选择理由。 3）对周期信号进行离散傅立叶变换，为了克服频谱泄露现象，试确定截取数据的长度，即信号长度。分析说明选择理由。 4）绘出各信号频域的幅频特性和相频特性 5）以正弦周期信号为例，观察讨论基本概念（频谱混叠、频谱泄漏、整周期截取等）。 二、已知三个信号()i a p n ，经调制产生信号3 1 ()()cos(/4)i i s n a p n i n π==∑，其中i a 为常 数，()p n 为具有窄带特性的Hanning 信号。将此已调信号通过信道传输，描述该信道的差分方程为 得到接收信号()()*()y n s n h n = 1）分析Hanning 信号()p n 的时域与频域特性 2）分析已调信号()s n 的时域与频域特性 () 1.1172(1)0.9841(2)0.4022(3)0.2247(4) 0.2247()0.4022(1)0.9841(2) 1.1172(3)(4)y n y n y n y n y n x n x n x n x n x n --+---+-= --+---+-
数字信号处理课程设计报告《应用Matlab对信号进行频谱分析及滤波》 专业： 班级： 姓名： 指导老师： 二0 0五年一月一日
目录 设计过程步骤（） 2.1 语音信号的采集（） 2.2 语音信号的频谱分析（） 2.3 设计数字滤波器和画出其频谱响应（） 2.4 用滤波器对信号进行滤波（） 2.5滤波器分析后的语音信号的波形及频谱（） ●心得和经验（）
设计过程步骤 2.1 语音信号的采集 我们利用Windows下的录音机，录制了一段开枪发出的声音，时间在1 s内。接着在C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。通过wavread函数和sound的使用，我们完成了本次课程设计的第一步。其程序如下： [x,fs,bite]=wavread('c:\alsndmgr.wav',[1000 20000]); sound(x,fs,bite); 2.2 语音信号的频谱分析 首先我们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，我们利用函数fft对信号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性性。到此，我们完成了课程实际的第二部。 其程序如下： n=1024; subplot(2,1,1); y=plot(x(50:n/4)); grid on ; title('时域信号') X=fft(x,256); subplot(2,1,2); plot(abs(fft(X))); grid on ; title('频域信号'); 运行程序得到的图形：
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。
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。（）
数字信号处理上机指导 设计一 正余弦信号的谱分析 【一】 设计目的 1. 用DFT 实现对正余弦信号的谱分析； 2. 观察DFT 长度和窗函数长度对频谱的影响； 3. 对DFT 进行谱分析中的误差现象获得感性认识。 【二】 设计原理 一、谱分析原理 数字信号处理方法的一个重要用途是在离散时间域中确定一个连续时间信号的频谱，通常称为频谱分析，更具体地说，它也包括确定能量谱和功率谱。数字频谱分析可以应用在很广阔领域，频谱分析方法是基于以下的观测：如果连续时间信号)(t g a 是带限的，那么它的离散时间等效信号)(n g 的DFT 进行谱分析。然而，在大多数情况下，)(t g a 是在∞<<∞-t 范围内定义的，因此)(n g 也就定义在∞<<∞-n 的无线范围内，要估计一个无限长信号的频谱是不可能的。实用的方法是：先让模拟连续信号)(t g a 通过一个抗混叠的模拟滤波器，然后把它采样成一个离散序列)(n g 。假定反混叠滤波器的设计是正确的，则混叠效应可以忽略，又假设A/D 变换器的字长足够长，则A/D 变换中的量化噪声也可忽略。 假定表征正余弦信号的基本参数，如振幅、频率和相位不随时间改变，则此信号的傅立叶变换)(ω j e G 可以用计算它的DTFT 得到 ∑ ∞ -∞ =-= n n j j e n g e G ωω )()( （1.1） 实际上无限长序列)(n g 首先乘以一个长度为M 的窗函数)(n w ，使它变成一个长为M 的有限长序列，)()()(1n w n g n g =，对)(1n g 求出的DTFT )(1ω j e G 应该可以作为原连续 模拟信号)(t g a 的频谱估计，然后求出)(1ω j e G 在πω20≤≤区间等分为N 点的离散傅立 叶变换DFT 。为保证足够的分辨率，DFT 的长度N 选的比窗长度M 大，其方法是在截断了的序列后面补上N －M 个零。计算采用FFT 算法。 二、MATLAB 函数介绍 1. 输入函数input( ) 格式：R=input(string) 功能：在屏幕上显示input 括号后的’string ’内容，提示用户从键盘输入某值，并将输入的值赋给R 。 例如，在命令窗口输入R=input(‘How many apples ’) 会显示How many apples
数字信号处理 课 程 设 计 院系：电子信息与电气工程学院 专业：电子信息工程专业 班级：电信班 姓名： 学号： 组员：
摘要 滤波器设计在数字信号处理中占有极其重要的地位，FIR数字滤波器和IIR 滤波器是滤波器设计的重要组成部分。利用MATLAB信号处理工具箱可以快速有效地设计各种数字滤波器。课题基于MATLAB有噪音语音信号处理的设计与实现，综合运用数字信号处理的理论知识对加噪声语音信号进行时域、频域分析和滤波。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。在设计实现的过程中，使用窗函数法来设计FIR数字滤波器，用巴特沃斯、切比雪夫和双线性变法设计IIR数字滤波器，并利用MATLAB 作为辅助工具完成设计中的计算与图形的绘制。通过对对所设计滤波器的仿真和频率特性分析，可知利用MATLAB信号处理工具箱可以有效快捷地设计FIR和IIR数字滤波器，过程简单方便，结果的各项性能指标均达到指定要求。 关键词数字滤波器 MATLAB 窗函数法巴特沃斯
目录 摘要 (1) 1 引言 (1) 1.1课程设计目的 (1) 1.2 课程设计内容及要求 (1) 1.3课程设计设备及平台 (1) 1.3.1 数字滤波器的简介及发展 (1) 1.3.2 MATLAB软件简介 (2) 2 课程设计原理及流程 (4) 3.课程设计原理过程 (4) 3.1 语音信号的采集 (4) 3.2 语音信号的时频分析 (5) 3.3合成后语音加噪声处理 (7) 3.3.1 噪声信号的时频分析 (7) 3.3.2 混合信号的时频分析 (8) 3.4滤波器设计及消噪处理 (10) 3.4.1 设计IIR和FIR数字滤波器 (10) 3.4.2 合成后语音信号的消噪处理 (13) 3.4.3 比较滤波前后语音信号的波形及频谱 (13) 3.4.4回放语音信号 (15) 3.5结果分析 (15) 4 结束语 (15) 5 参考文献 (16)
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
一、数字信号处理课程设计内容及考核要求 1、课程设计内容： （1）从以下四个题目中任选其中一个题目，根据题目要求完成程序的编制、调试和仿真； （2）按照题目要求撰写课程设计报告，回答题目设定的问题。 2、考核要求： （一）课程设计以（6——8人）小组完成，但不能出现设计报告雷同情况，一经发现，雷同报告均按不合格处理；最终以PPT小组答辩作为考核。
题目二：有限冲激响应滤波器（FIR）的设计1. 设计目的： 1、加深对数字滤波器的常用指标理解。
2、学习数字滤波器的设计方法。 3. 掌握FIR 滤波器的原理。 2. 设计内容： 利用MATLAB 编程，分别用窗函数法和等波纹滤波器法设计两种FIR 数字滤波器，指标要求如下： 通带边缘频率：ππ65.045.021=Ω=ΩP P ，，通带峰值起伏：][1dB P ≤α。 阻带边缘频率：ππ75.03.021=Ω=ΩS S ，，最小阻带衰减：][40dB S ≥α。 3. 设计原理： 图1 一个典型数字低通滤波器的结构 低通滤波器的常用指标： ? ? ?≤Ω≤Ω≤ΩΩ≤Ω+≤Ω≤-πδδδ|||)(|||1|)(|1S S P P P H H ，， （1）通带边缘频率P Ω； （2）阻带边缘频率S Ω； （3）通带起伏P δ； （4）通带峰值起伏])[1(log 2010dB P P δα--=； （5）阻带起伏S δ，最小阻带衰减])[(log 2010dB S S δα-=。 4. 设计步骤： 1．熟悉MATLAB 的开发环境和使用方法。 2．按照实验内容，编写一个.m 脚本文件，利用MA TLAB 函数fir1和窗函数法设计FIR 数字滤波器。具体参数为：b=fir1(N,Wn,’ftype ’,taper)，N 代表滤波器阶数；Wn 代表滤波器的截止频率(归一化频率)，当设计带通和带阻滤波器时，Wn 为双元素相量；ftype 代表滤
实用 中南大学 信息科学与工程学院 语音信号处理 实验报告 指导老师：覃爱娜 学生班级：信息0704 学生名称：阮光武 学生学好：0903070430 提交日期：2010年6月18日
实验一 语音波形文件的分析和读取 一、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。 二、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文件的格式见表1。
系（院）物理与电子工程学院专业电子信息工程题目语音信号的处理与分析 学生姓名 指导教师 班级 学号 完成日期：2013 年5 月 目录 1 绪论 (3) 1.1课题背景及意义 (3) 1.2国内外研究现状 (3) 1.3本课题的研究内容和方法 (4) 1.3.1 研究内容 (4) 1.3.2 开发环境 (4) 2 语音信号处理的总体方案 (4) 2.1 系统基本概述 (4) 2.2 系统基本要求与目的 (4) 2.3 系统框架及实现 (5) 2.3.1 语音信号的采样 (5) 2.3.2 语音信号的频谱分析 (5) 2.3.3 音乐信号的抽取 (5) 2.3.4 音乐信号的AM调制 (5) 2.3.5 AM调制音乐信号的同步解调 (5) 2.4系统设计流程图 (6) 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 (7) 3.4切比雪夫滤波器 (7) 3.5数字滤波器设计原理 (8) 4 语音信号实例处理设计 (8) 4.1语音信号的采集 (8) 4.3.1高频调制与低频调制 (10) 4.3.2切比雪夫滤波 (11) 4.3.3 FIR滤波 (11) 5 总结 (12) 参考文献 (13) 语音信号的处理与分析 【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。 【关键词】Matlab 语音信号傅里叶变换低通滤波器
实验1 1、音乐信号的音谱和频谱观察 ○1使用wavread语句读取音乐信号，获取抽样率； ○2输出音乐信号的波形和频谱，观察现象； ○3使用sound语句播放音乐信号，注意不同抽样率下的音调变化，解释现象。 clear all;close all;clc [a,fs,bit]=wavread('c:\MATLAB6p5\work\陪你一起看草原.wav'); size(a); y1=a(:,1); a1=y1(10000:60000) figure; subplot(2,1,1),plot(a); subplot(2,1,2),plot(a1); x1=resample(a1,2,1); %y=resample(x,p,q)返回量的长度是向量x的p/q倍sound(x1,fs); %sound(a,fs); N1=length(a1); F1=fft(a1,N1); w=2/N1*[0:N1-1]; %频谱图横坐标设置 figure; plot(w,abs(F1)); N2=length(a1); t=0:1/N2:1/N2*(N2-1); title('傅利叶变换'); %傅利叶变换; figure; plot(a1); title('时域波形'); %时域波形;
1，以二倍的抽样率听声音信号时，音乐播放的特别快，像被压缩了，播放的时间比原信号短。 2，以二分之一的抽样率听声音信号时，音乐播放的特别慢，像被拉长了，播放的时间比原信号长。 3，原信号频谱截止频率为0.5*pi 实验2 2、音乐信号的抽取（减抽样） ○1观察音乐信号频率上限，选择适当的抽取间隔对信号进行减抽样（给出两种抽取间隔， 代表混叠和非混叠）； ○2输出减抽样音乐信号的波形和频谱，观察现象，给出理论解释； ○3播放减抽样音乐信号，注意抽样率的改变，比较不同抽取间隔下的声音，解释现象。 clear all;close all;clc [a,fs,bit]=wavread('c:\MATLAB6p5\work\陪你一起看草原.wav'); size(a); y1=a(:,1); a1=y1(10000:60000)
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 ∞-=-∞= -∑
这次课程设计虽然遇到了很多问题，很多困难，但是也学到了很多东西。不仅学到了书本上的东西，而且学到了很多课本上没有的东西，很多程序里的东西，特别是程序语法，总是有错误，但是总是不知道错在哪里，在细心的检查下，终于找出了错误和警告，排除困难后，程序编译就通过了，心里终于舒了一口气。还有各种各样问题，通过查网络和请教同学来弄明白，这个过程是痛苦的，有时候有些问题不能马上解决，感到很头痛，真想放弃这个问题，但是坚持下来，并且解决这些问题的时候，真的有种苦尽甘来的感觉。 应用MATLAB进行语音信号的处理是与我们所学课程及专业紧密相连的，有着很强的实践性。做这个课程设计的时候，并不是非常的顺利，我也有遇到很多困难。刚开始，我用自己的mp3录制的一个wav文件做语音信号处理，程序始终现实如下错误提示： ??? Error using ==> wavread Error using ==> wavread Data compression format (IMA ADPCM) is not supported. 我在查阅了很多资料，在网上也查阅相关信息，花费了大量时间也没找出结果，最后发现在WAV格式的语音文件有两种格式，即PCM格式和IMA ADPCM格式，而在MATLAB中用wavread函数进行语音处理时，并不能直接处理IMA ADPCM格式的语音信号，经
过格式转换之后（选择PCM格式），我运行出了正确的结果。刚开始由于对滤波器的滤波原理并不是很了解，于是我又翻出学过的数字信号处理课本，认真研究起各种滤波器了，这才使我明白了大多数滤波器是如何工作地，不再单单只是懂理论，理论与实际相结合是很重要的，只有理论知识是远远不够的，只有把所学的理论知识与实践相结合起来，从理论中得出结论。实验过程中，我感觉到初始语音信号和滤波输出后的语音信号在音色上有一定的差别，这说明了信号在处理、传输过程中有损耗。不管对于什么样的课题，其实也是有很多东西可以发掘的，这需要我们在平时多积累，多思考，只有这样，才能取得更大的进步，才能学有所用，学有所长。 通过这次设计，进一步加深了对数字信号处理的了解，让我对它有了更加浓厚的兴趣。通过这次课程设计使我懂得了，平时的理论知识只有通过自己动手做一个课题，从做这个课题的过程中发现问题，解决问题，这个学习的过程，会比我们平时只通过课堂上听讲得到的知识更加生动立体，跟让人记忆深刻。在设计的过程中，我发现同学间的互帮互助真的很重要。当我们有问题的时候，大家一起讨论，将自己的观点表达出来，当发现别人的观点与自己的不同的时候，我们通过查阅资料找到最终正确的答案，这个过程是互利互惠的。这也培养了我们以后走上工作岗位后的团队精神，对我们以后的为人处世都有很大帮助。同时我们在设计的过程中发现了自己的不足之处，对以前所学过的知识理