基于MATLAB的语音信号采集与处理

《MATLAB课程设计》报告设计题目：基于MATLAB的语音信号采集与处理学生姓名：学生学号：********专业班级：光信息科学与技术答辩时间：2013年12月指导教师：冯明库广东技术师范学院电子与信息学院一、设计目的及意义1. MATLAB软件功能简介MATLAB的名称源自Matrix Laboratory,1984年由美国Mathworks公司推向市场。

它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，从而被广泛的应用于科学计算、控制系统和信息处理等领域的分析、仿真和设计工作。

MATLAB软件包括五大通用功能，数值计算功能（Nemeric）、符号运算功能（Symbolic）、数据可视化功能（Graphic）、数字图形文字统一处理功能（Notebook）和建模仿真可视化功能（Simulink）。

其中，符号运算功能的实现是通过请求MAPLE 内核计算并将结果返回到MATLAB命令窗口。

该软件有三大特点，一是功能强大；二是界面友善、语言自然；三是开放性强。

目前，Mathworks公司已推出30多个应用工具箱。

MATLAB在线性代数、矩阵分析、数值及优化、数值统计和随机信号分析、电路与系统、系统动力学、次那好和图像处理、控制理论分析和系统设计、过程控制、建模和仿真、通信系统以及财政金融等众多领域的理论研究和工程设计中得到了广泛应用。

MATLAB在信号与系统中的应用主要包括符号运算和数值计算仿真分析。

由于信号与系统课程的许多内容都是基于公式演算，而MATLAB借助符号数学工具箱提供的符号运算功能，能基本满足信号与系统课程的需求。

例如解微分方程、傅里叶正反变换、拉普拉斯正反变换和z正反变换等。

MATLAB在信号与系统中的另一主要应用是数值计算与仿真分析，主要包括函数波形绘制、函数运算、冲击响应与阶跃响应仿真分析、信号的时域分析、信号的频谱分析、系统的S域分析和零极点图绘制等内容。

基于MATLAB语音信号处理去噪毕业设计论文语音信号在实际应用中通常不可避免地受到噪音的干扰，这使得语音信号的处理变得困难。

因此，在语音信号处理领域，去噪技术一直是一个热门的研究方向。

本文将介绍一种基于MATLAB的语音信号处理去噪方法的毕业设计论文。

本文的主要内容分为以下几个部分。

首先，介绍语音信号处理的背景和意义。

在现实生活中，由于外界环境和设备的限制，语音信号往往会受到各种噪音的污染，如背景噪音、电磁干扰等。

因此，开发一种有效的语音信号处理去噪方法具有重要的实际意义。

其次，介绍基于MATLAB的语音信号处理去噪方法。

本文将采用小波降噪方法对语音信号进行去噪处理。

首先，对输入的语音信号进行小波变换，将信号转换到小波域。

然后，通过对小波系数进行阈值处理，将噪声系数置零，从而实现去噪效果。

最后，通过逆小波变换将信号转换回时域，并输出去噪后的语音信号。

接下来，介绍实验设计和结果分析。

本文将使用MATLAB软件进行实验设计，并选取一组含有不同噪声干扰的语音信号进行测试。

通过对不同噪声信号进行处理，比较不同参数设置下的去噪效果，评估提出方法的性能。

最后，总结全文并展望未来的研究方向。

通过本次研究，我们可以看到基于MATLAB的语音信号处理去噪方法在去除噪音方面具有较好的效果，并具有很大的应用潜力。

然而，该方法仍然有改进的空间。

未来的研究可以在算法优化、参数选择和应用场景等方面进行深入研究，进一步提高语音信号处理去噪的效果和性能。

总的来说，本文介绍了一种基于MATLAB的语音信号处理去噪方法的毕业设计论文。

通过对实验结果的分析和对未来研究方向的展望，本文为从事语音信号处理领域的研究人员提供了一定的参考和启示。

数字语音处理及MATLAB仿真课程设计一、课程介绍数字语音处理是一门交叉学科，涉及信号处理、语音分析以及人机交互等多个领域。

本课程旨在帮助学生深入理解数字信号与语音信号处理的基本概念，掌握数字语音信号的特征提取、分析以及合成技术，了解语音识别与合成的基本方法和应用。

通过本课程的学习，将能够熟悉数字信号处理常用的MATLAB工具箱，掌握其中常用工具的使用，并进一步通过MATLAB编程实现数字语音信号分析与合成。

二、课程内容2.1 数字信号与语音信号处理•数字信号的基本概念及特征•语音信号的基本概念及特征•数字语音信号的采集与预处理技术•数字语音信号的数学模型•傅里叶变换及其在语音信号处理中的应用2.2 特征提取与分析•端点检测•音调和音高分析•语音信号的时域和频域特征提取•计算声学参数（音素、共振峰、线性预测系数LPC等）2.3 语音合成与识别•语音合成技术及其基本方法•单语音识别及连续语音识别技术•隐马尔科夫模型及其在语音识别中的应用2.4 MATLAB工具箱的使用•MATLAB信号处理工具箱•MATLAB语音处理工具箱•MATLAB声学分析工具箱•MATLAB音频处理工具箱2.5 课程设计本课程的重点在于实践操作，通过对数字语音信号的实验操作，学生将进一步理解所学知识的实用价值。

课程设计包含以下三个实验项目：•实验一：实现单音调信号的提取与分析•实验二：实现语音数字信号的端点检测、特征分析与参数计算•实验三：实现基于隐马尔科夫模型的语音识别三、评估方式课程评估将根据学生的实验报告以及课堂作业完成情况进行评估。

具体评分标准如下：•准确性：15%•实用性：20%•创新性：15%•实验报告撰写与呈现：20%•课堂作业完成情况：30%四、参考教材•《数字信号处理》（法）Emmanuel Candès著何鹏主译•《MATLAB语音信号处理》（美）J.R. Deller著杨义武主译•《语音识别：基础与前沿技术》陈宏伟著•《数字信号处理》Richard G. Lyons著杨文新译五、教学方法本课程采用实验教学模式，以探究和解决问题为导向，课程注重理论与实践相结合。

【精品】基于Matlab的语音滤波处理一、前言在语音信号的处理中，滤波处理是一个非常重要的环节。

语音信号在传输过程中，常常会受到各种各样的干扰，如噪声干扰、语音失真等，这些干扰会严重影响到语音信号的质量和可靠性。

因此，在语音信号的处理中，采取适当的滤波处理，能够有效地提高语音信号的质量和可靠性。

本文主要介绍了基于Matlab的语音滤波处理，在Matlab中采用了多种常用的滤波算法，并给出了相关的实验结果。

二、基本概念1. 信号的概念信号是一种表达信息的方式，包括语音信号、图像信号等。

在数字信号处理中，常把信号表示为序列，即时间序列或空间序列。

滤波是一种对信号进行处理的方法，主要是为了消除信号中的噪声和干扰，并且可以突出信号中某些频率成分。

滤波可以分为低通滤波、高通滤波、带通滤波和带阻滤波等。

三、常用的滤波算法1. IIR滤波器IIR滤波器是指具有无限冲激响应的滤波器。

在数字信号处理中，IIR滤波器的数字实现主要采用了差分方程的形式，其中，a和b是滤波器的参数。

在Matlab中使用IIR滤波器进行语音信号滤波的代码如下：% 定义一个IIR滤波器[b, a] = butter(6, 1000/8000, 'low');% 对语音信号进行滤波处理s_out = filter(b, a, s_in);3. 中值滤波中值滤波是一种基于排序的滤波方法，主要通过对信号进行排序，然后选取中间值作为结果。

中值滤波对于消除脉冲噪声等干扰有很好的效果。

% 对语音信号进行中值滤波处理s_out = medfilt1(s_in, 5);四、实验结果下面通过实验来验证所述的滤波算法的效果。

实验中选取了一个3秒钟的女性英语读数字的录音，采样率为8kHz，位深为16bit。

对所采集的语音信号进行了多种滤波处理，然后通过听音比较的方法，判断不同滤波算法的效果。

下图是经过IIR低通滤波器处理后的音频波形图：经过听音比较，可以发现经过IIR滤波后的语音信号在音质方面有所提升，噪声和杂音等干扰被有效消除，使得语音信号更加清晰。

如何使用MATLAB进行语音识别与合成引言：随着人工智能技术的迅速发展，语音识别与合成逐渐成为我们日常生活中不可或缺的一部分。

借助于MATLAB这一强大的工具，我们可以轻松实现语音识别与合成的功能。

本文将介绍如何使用MATLAB进行语音识别与合成，以及一些相关的算法和技巧。

一、MATLAB中的语音处理工具箱MATLAB提供了一系列强大的语音处理工具箱，其中包括音频数据导入、音频显示、频谱分析、语音识别、语音合成等功能。

我们可以使用这些工具箱来快速进行语音处理的各个环节。

二、语音信号的特征提取与预处理语音信号是一种时间序列信号，我们需要将其转化为数值特征来进行处理。

常用的语音特征包括语音音素、频率、时域和频域特征等。

在MATLAB中，我们可以使用MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficients）来提取语音信号的特征。

MFCC是一种重要且有效的语音特征提取方法，可以在一定程度上帮助我们区分不同的语音信号。

三、语音识别算法的实现语音识别是将语音信号转化为相应的文本或命令的过程。

常见的语音识别算法包括模型基于高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）的HMM（Hidden Markov Model）、深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN）等。

在MATLAB 中，我们可以使用Speech Recognition Toolbox来实现这些算法。

例如，我们可以使用HMM来训练一个语音识别模型，然后将新的语音信号输入模型中进行识别。

四、语音合成算法的实现语音合成是将文本或命令转化为相应的语音信号的过程。

主流的语音合成算法包括基于规则的方法和基于统计的方法。

基于规则的方法是通过事先定义一些语音合成的规则来实现，而基于统计的方法则是通过学习大量的语音样本来生成合成语音。

在MATLAB中，我们可以使用Speech Synthesis Toolbox来实现语音合成算法。

基于matlab的语音信号滤波处理论文一、论文题目基于matlab的语音信号滤波处理二、论文摘要语音信号是一种重要的人机交互方式，但常常受到环境噪声、话筒质量等因素的影响，导致信号质量不佳。

本论文针对该问题展开研究，通过matlab实现多种滤波算法对语音信号进行处理。

首先，基于短时傅里叶变换（STFT）将语音信号分解为时频图像，采用最小均方（LMS）算法实现自适应滤波，进一步排除环境噪声。

其次，采用语音增强方法，对于语音信号中存在的低频噪声进行滤除。

最后，结合加权平均滤波器、中值滤波器等，对语音信号进行综合性过滤处理。

实验结果表明，所提出的滤波方法可以有效地提高语音信号的质量，提升人机交互的体验效果。

三、论文关键词语音信号、滤波、matlab、自适应滤波、语音增强四、论文正文1. 绪论语音信号是一种重要的人机交互方式，而语音识别、语音合成、语音码率压缩等技术的发展也在不断推动着语音信号的应用。

但常常受到环境噪声、话筒质量等因素的影响，导致信号质量不佳，从而严重影响了人机交互的体验。

因此，对于语音信号的滤波处理具有重要的研究意义和应用价值。

本论文旨在对于matlab的语音信号滤波处理进行研究，通过对于多种滤波算法的探讨，以提高语音信号的质量，提升人机交互的体验效果。

具体算法包括自适应滤波、语音增强、中值滤波器等。

2. 基于STFT的自适应滤波自适应滤波是一种基于最小均方误差的滤波算法，在语音信号处理中，常用于消除环境噪声。

其基本思路是将输入信号分解为噪声信号和语音信号两个部分，构建自适应滤波器，通过不断调整滤波器的系数，使得滤波器的输出与语音信号接近。

自适应滤波常用的方法包括LMS算法、RLS算法等。

在本论文中，我们采用了LMS算法实现自适应滤波，基本步骤如下：1）对于输入语音信号，先进行时域分帧，然后通过FFT变换获得每帧的频域信息，得到时频图像。

2）将时频图像与期望信号（即语音信号）相比较，得到残差信号，该残差信号主要包含噪声部分。

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。

数字信号处理课程设计一、题目：基于matlab的语音信号滤波处理二、内容与步骤：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, 时间在几秒内。

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。

[y,fs,bits]=wavread();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。

3、用滤波器对语音信号进行滤波设计滤波器对采集的信号进行滤波, 比较滤波前后语音信号的波形及频谱。

要求自己确定滤波器的性能指标，用冲激响应不变法、双线性变换法或窗函数法设计3种滤波器：低通、高通和带通滤波器。

4、回放语音信号在Matlab中, 函数sound 可以对声音进行回放，其调用格式:sound (x, fs, bits)；可以感觉滤波前后的声音变化。

三、设计成果：论文一般包括：（1）封面；（2）目录；（3）摘要；（4）正文：①设计内容（简述本设计的任务和要求）；②设计原理（简述设计过程中涉及到的基本理论知识：采样定理、DFT/FFT、滤波器设计等）；③设计过程（按设计步骤详细介绍设计过程）I程序源代码：给出完整源程序清单。

II调试分析过程描述：包括测试数据、测试输出结果，以及对程序调试过程中存在问题的思考（列出主要问题的出错现象、出错原因、解决方法及效果等）。

III结果分析：对程序结果进行分析，并与理论分析进行比较。

（5）结论：总结整个设计过程中所获得的成果和结论，包括课程设计过程中的学习体会与收获、对Matlab语言和本次课程设计的认识以及自己的建议等内容；（6）参考文献。

第39卷第4期河北工业大学学报2010年8月V ol.39No.4JOURNAL OF HEBEI UNIVERSITY OF TECHNOLOGYAugust 2010文章编号：1007-2373(2010)04-0014-05基于的语音信号特征提取系统设计王光艳1，2，赵晓群3，王霞1（1.河北工业大学信息工程学院，天津300130；2.天津商业大学信息工程学院，天津300134；3.同济大学电子与信息工程学院，上海200092）摘要语音信号的典型时频特性和核心处理算法是语音识别、合成和说话人识别等系统中的关键问题．结合线性预测分析技术（LPC ）和美尔倒谱参数（MFCC ）的算法原理，基于MATLAB GUI 技术，设计完成了语音信号典型特征提取系统的界面平台，可实现语音信号的装载、播放和波形显示，LPC 和MFCC 的计算结果显示和数据存储等功能．界面的人机交互性好，操作简单方便，可提高对算法或数据处理效果的直观认识，对语音信号分析和处理等各个研究领域具有重要的现实意义．关键词语音信号；线性预测分析（LPC ）；美尔倒谱系数（MFCC ）；MA TLAB GUI中图分类号TN912.34文献标识码A Design of the Features Extraction System forSpeech Signal Based on MATLAB GUIWANG Guang-yan 1,2,ZHAO Xiao-qun 3,WANG Xia 1(1.School of Information Engineering,Hebei University of Tech n o logy ,Tianjin 300130,China;2.School of Information Engin eerin g ,Tianjin Univers ity of Commerce,Tianjin 300134,China; 3.Colleg e of Electronics and Information Engineering,Tongji University,Shanghai 200092,Ch ina )The typical time-frequency characte ristics of speech signal and the cor e algorithms are the key problems in spe-ech rec ognition,speech synthesis and speaker r ec ognition system.Accor ding to the algorithm principle s of linear pr e-diction coding (LPC )theory and Mel frequency cepstrum coefficient (MFCC ),a features extraction system platform forspeech signal based on MA TLAB GUI was impleme nted.On this platform,the speech signal in different audio forma tscan be loaded and played,and the wave form of the loaded speech signal can be displayed.Furthermore,the calculatedresults of LPC and MFCC can be displayed on the interface.At the same time,the data results can be saved in the corr e-sponding files.The system supplied friendly human computer interaction and easy operation.The designed system willprovide impor tant and intuitive auxiliary effect on ve rifying the algorithms and data processing e fficiency for the researchfields related to speech signal proce ssing.speech signal;linear prediction coding (LPC );Mel frequency cepstrum coefficie nt (MFCC );MA TLABGUI0引言语音信号是一种冗余度较高的非平稳随机信号，其时频包络是连续变化的，并具有短时平稳性、间歇性等重要特性[1]．语音信号的这些性质和特点，可通过分析和观测语音信号的波形和频谱得到较为直观科学的认识．应用线性预测编码技术（LPC ）能够极为精确的估计语音参数，可以用少量的参数准确有效地表示语音的波形和频谱特性[1-2]．采用LPC 技术所构建的具有优良性能的声道模型，不仅意味着LPC 技术是一种高效的语音编码方法的基础，而且也意味着预测系数是语音识别中非常重要的信息来源．倒谱是基于人耳听觉模型的语音特征参数，而基于听觉特性的美尔倒谱系数（MFCC ）是语音识别和说话人识别系统中广泛采用收稿日期：2009-09-03基金项目：天津市高校科技发展基金资助项目（）作者简介：王光艳（5），女（汉族），博士生，讲师．20080710197-15王光艳，等：基于MATLAB GUI 的语音信号特征提取系统设计第4期的重要参数之一，取得了较为精确的识别效果，详见文献[3-4]．MA TLAB 是使用最为广泛的科学计算软件之一，具有强大、丰富的内置函数和工具箱[5]．其版本升级到6.5以后，为用户提供了较为方便的设计、修改图形用户界面（GUI ）的专用工作台，用户调用GUI 设计工作台，就可以设计自己的图形用户界面．与VC 等其他编程语言相比，MATLAB GUI 设计同样采用了面向对象技术，特别是对于有大量数值运算和图形图像处理的程序，具有很大优势，界面设计时更加简洁、快捷与直观．语音信号特征提取系统界面在MATLAB7.6环境下，基于GUI 技术设计实现，可完成语音信号的装载、播放和波形显示，及其典型语音处理技术和参数提取算法的实时显示和数据存储等基本功能．1语音信号典型特征和分析技术波形表示和参数表示是描述语音信号的两种典型方式．通过观察波形和试听，实现对语音信号的直观认识；通过提取相关的语音参数特征，实现对语音信号的深入分析，以及语音识别、说话人识别系统中的特征匹配．1.1LPC 算法原理LPC 技术的基本思想是：语音信号的每个取样值，可以用它过去的若干个取样值的加权来表示，各加权系数按照最小均方误差的原则来确定．设语音信号的现在估值为，前个采样值为1，2，…，．则线性预测的时域表示为==1(1)其中：为加权系数，也即线性预测系数．预测误差=．使误差在均方误差最小的条件下，也即预测残差能量=2最小的条件下，即可求得线性预测系数．线性预测系数的计算方法有自相关法（Durbin 法）、协方差法、格型法等[1]．系统主要采用Durbin 法来完成LPC 系数的计算．Durbin 法的递推过程如下0===111/11==111=121(2)上式中分别对=1,2,3,,进行递推，得到最终解为=1(3)递推式中：是反射系数，也称部分相关（P ARCOR ）系数，其取值范围是11，反射系数的这个条件是保证全极点系统=1=1稳定的充要条件．基于LPC 的语音识别、语音合成、语音编码和说话人识别的大量实践证明：线性预测参数是语音信号特征表示的良好参数[1]．1.2MFCC 算法原理MFCC 是建立在人耳对声音频率的非线性感知基础上，将线性功率谱转化为Mel 频率下的功率谱．Mel 频率尺度的值大体上对应于实际频率的对数分布关系，符合人耳的听觉特性．Mel 频率与实际频率的具体关系可表示为M =55(+)()预设语音信号采样率为z ，三角滤波器组的个数为．MF 的计算过程框图如图所示[,]，具体e l 291o g 170048kH 24CC 12416河北工业大学学报第39卷如下：①将原始的语音信号先经过预加重、分帧、加窗等预处理过程，得到每个语音帧的时域信号．预加重的目的是加强语音中的高频成分，公式为=11(5)式中：为预加重系数，值在0.9和1之间，本文取=0.9375．取帧长为256（32ms ），帧移为80（10ms ），为使语音平滑过渡，保持相关性，这里采用汉明窗．②将时域信号经过长的离散傅里叶变换（DFT ）后得到线性频谱．③将线性频谱通过Mel 频率滤波器组后得到Mel 频率，Mel 滤波器组为在语音频谱范围内设置的若干个带通滤波器组，每个滤波器均具有三角形滤波特性，Mel 滤波器组的传递函数和滤波特性，详见文献[2,4,6]．④将三角滤波器组的输出取常见对数，用离散余弦变换（DCT ）将滤波器的输出变换到倒谱域，即可得到各阶MFCC参数．==123log c os +1224=1,2,,(6)其中：为MFCC参数的阶数，为第个三角滤波器的输出，()为第维MFCC 参数．根据文献[7]所研究的MFCC 各阶分量对语音识别的平均贡献，最有用的语音信息包含在MFCC分量的1~12之间，其它谱系数包含的有用信息较少．所以，在求出的各阶MFCC参数后，首先去除直流分量0和多余尾帧，然后取剩余各维分量的一阶差分作为MFCC 参数的组合数字特征．差分参数的计算采用如下公式[3]=1=2=+(7)其中：为常数，通常取2，这时差分参数就称为当前帧的前两帧和后两帧的线性组合，由此可将多维参数()变换为一维的组合输出()．2MATLAB GUI 设计方法MA TLAB GUI 是由各种图形对象如图像窗口、图轴、菜单、按钮、文本框等构建的用户界面，是人机交流信息的工具和方法．它既能嵌入已有的仿真程序，又能把仿真后的图形化结果以人机交互的动态方式直观呈现，使用者不需要知道代码的具体内容，只要了解操作步骤即可很方便的操作界面．对于熟悉MA TLAB 而不想编写大量VC 代码的科研人员来讲，MA TLAB GUI 无疑是一个最佳选择．MA TLAB GUI 界面的设计，一般有两种方法，一是直接编写M 文件的方式来开发整个GUI ；二是通过MA TLAB 图形用户界面开发环境GUIDE 来形成相应文件．GUIDE 为用户提供了一个方便高效的集成环境，可分为菜单栏和工具栏、用户控件集、用户界面编辑窗口等3个部分，详见文献[5]．使用GUIDE 创建GUI 时，可以将设计好的GUI 界面保存为一个FIG 资源文件，同时自动生成对应的M 文件．该M 文件包含了GUI 的初始化代码和组建界面布局的控制代码．由于这种方法比较直观，且在M 文件的管理和程序代码的修改上也比较方便，因此本文采用第2种方式完成界面设计，设计过程主要包括两大部分，即GUI 界面设计和回调程序的设计．具体制作步骤如下：①分析主要功能，明确设计任务；图1Mel 频率倒谱系数的计算过程Fig.1Calculation pro cess of the Mel frequency cepstrum coefficien t预处理DFT Mel 频率滤波器组Log||对数能量DCT时域语音信号频域倒谱域17王光艳，等：基于MATLAB GUI 的语音信号特征提取系统设计第4期②绘出界面草图，从使用者的角度来审查；③启动GUIDE ，按草图创建静态界面，并进行相应控件的属性设置；④编写并调试相应对象的回调函数，实现界面的动态功能；⑤运行界面，进行功能测试．在设计中，步骤之间往往交叉反复进行，设计和实现过程往往不是一步到位的．3仿真界面的设计与实现3.1界面功能的规划与设计要求界面能完成语音信号波形和典型参数特征的实时显示，其原理框架如图2所示．界面的主要功能模块包括：语音信号的装载、波形显示和回放模块；LPC 参数计算和显示模块；MFCC 参数的提取和显示模块．这些操作的结果分别通过屏幕、文件以及提示等进行显示或保存，提供统一的输入输出操作接口，不同算法计算结果可在不同目录下保存．界面上主要划分了两个功能显示区，每个功能区通过调用“Panel ”控件来完成．第1个功能区主要用来完成语音信号的装载、回放和波形显示；第2个功能区完成LPC 或MFCC 参数的提取和显示，由于二者的参数提取和结果显示过程类似，故可共用一个工作区，采用按钮来完成具体功能切换．系统的后台语音资源库主要采用中文语言资源联盟统一开发，并由中科院自动化所承担录制的标准语料库，所有语音文件，包括字、词和句子，均为在实验室环境下录制的汉语普通话男声和女声发音，16kHz 采样，16bit 编码，双声道输出，存储为*.wav 格式．关于语音文件的装载、时域波形显示和播放等功能是通过直接撰写控件的函数代码来实现的．LPC 和MFCC 参数的提取等功能模块的实现均是通过调用事先编好的自定义M 文件来完成的，具体程序算法设计均按照论文理论叙述部分的算法公式和计算过程来实现的．为后续参数计算方便，本系统中将语音数据文件格式预设为8kHz 采样、8bit 编码、单声道输出，这与语音资源库的格式存在出入，所以，在编写“load file ”按钮的回调函数时，补充语音信号格式转换程序，将所有读入的语音信号均转换为预设的标准格式．3.2仿真界面仿真界面实现了预期的功能要求，如图3所示为不同语音信号在不同输入参数和功能要求下的输出结果．图3a)和图3b)分别为汉语普通话女声发音“他去无锡市，我到黑龙江”的LPC 参数和MFCC 参数的计算和仿真结果；图3c )为汉语普通话女声发音“广播电台”第50帧信号的LPC 计算结果；图3d )为汉语普通话女声发音“排除万难”的MFCC 计算结果．从图中可以看出，“the Origian Speech Signal ”面板部分主要用来完成语音信号的装载、播放、时域波形显示等功能．“spectral of the speech signal ”面板部分主要完成语音信号的LPC 参数或MFCC 参数的计算结果显示．系统中的各项计算结果在显示的同时并以mat 文件的形式存储于相应目录中，可以用于后续的计算和分析．从图3a )和图3c )中两段语音信号的LPC 计算结果中可以看出，帧长为256，预测阶数为24，其输出图形中包含4个子图．第1个子图为所选语音帧的原始语音信号波形，主要用于波形显示和对比．第2个子图为Durbin 算法求得的线性预测系数，即为全极点系统()中数字滤波器的系数．第4个子图输出为预测残差能量波形，主要用于系统()中增益的计算，无论是对于清音信号还是浊音信号，均有结论公式=2，详见文献[1]．第3个子图为反射系数，从输出结果上可直接看出11，这是保证系统()稳定的充要条件；而且，也是格型算法中的基本参数．本系统的计算结果除了可以直接构造出全极点声道模型的传输参数外，还可进一步用于L （线性预测倒谱）参数和LS （线谱对）参数的计算．从图3)和图3)中两段语音信号的MF 计算结果中可以看出，其输出图形中包含个子图．第个子图为各维分量的一阶差图2语音信号特征提取系统框架Fig.2Sy s tem framewo rk for speech signal feature extraction 算法修改语音库1.读入语音文件2.绘制语音信号波形3.播放语音文件4.LPC 参数提取和显示5.MFCC 参数提取和显示LPC 参数计算程序MFCC 参数提取程序用户功能补充PCC P b d C C 2118河北工业大学学报第39卷分计算结果，第2个子图为维数与幅值的关系．从图形显示结果上可以对比不同语音段和不同说话人的具体语音特征，其数据结果直接作为语音识别和说话人识别中的特征参数，完成模板库的训练和建立．a)"他去无锡市，我到黑龙江"的LPC参数b)"他去无锡市，我到黑龙江"的MFCC参数c)"广播电台"的LPC参数d)"排除万难"的MFCC 参数图3仿真界面及结果Fig.3Simulatio n interface and results4结束语论文简要阐述了语音信号的波形和频谱特征，较为详细地分析了语音信号的线性预测分析和Mel频标倒谱参数的基本原理和计算方法，基于MATLAB GUI技术，完成了语音信号典型参数提取系统的界面设计和算法程序的设计．通过系统界面，使用者可以直接装载和试听语音库中的语音资源文件；通过点击相应按钮，完成LPC参数和MFCC参数提取结果的波形显示和数据存储．系统实现了语音信号处理中的关键技术和重要的特征参数的计算和显示，可作为语音编码、语音合成、语音识别和说话人识别等语音处理领域的重要研究和对比验证环节．可通过参数输入改变或控制图形输出，具有良好的人机交互功能．仿真结果以明了生动的形式跃然于屏幕上，界面直观，操作方便．通过该界面可以非常方便地学习和分析语音信号的典型特征和基本规律，实现对理论知识的实时验证，同时为新算法的开发验证提供必要的前提．参考文献：[1]赵晓群．数字语音编码[M]．北京：机械工业出版社，2007．[2]李萱．语音特征参数提取方法研究[D]．西安：西安电子科技大学，2006．[3]于明，袁玉倩，董浩，等．一种基于MFCC和LPCC的文本相关说话人识别方法[J]．计算机应用，2006，26（4）：883-885．[4]王金明，张雄伟．话者识别系统中语音特征参数的研究与仿真[J]．系统仿真学报，2003，15（9）：1276-1278．[5]陈垚光等编著．精通M ATLAB GUI设计[M]．北京：电子工业出版社，2008．[6]谢秋云，肖铁军．语音MFCC特征提取的FPGA实现[J]．计算机工程与设计，2008，29（21）：5474-5475，5493．[7]甄斌，吴玺宏，刘志敏，等．语音识别和说话人识别中各倒谱分量的相对重要性[J]．北京大学学报：自然科学版，2001，37（3）：371-378．[责任编辑代俊秋]。

基于MATLAB的语音信号去噪基于MATLAB的语音信号去噪h(n)= hd(n)(n)( 1-2 )(4)验算技术指标是否满足要求。

1]1.2.2窗函数法设计FIR滤波器的要求在使用窗函数法设计FIR滤波器时要满足以下两个条件:(1)窗谱主瓣尽可能地窄,以获得较陡的过渡带;(2)尽量减少窗谱的最大旁瓣的相对幅度,也就是使能量尽量集中于主瓣,减小峰肩和纹波,进而增加阻带的衰减。

在实际工程中常用的窗函数有五种,即矩形窗(Retangular)、三角窗(Triangular)、汉宁窗(Hanning)、汉明窗(Haing)及凯塞窗(Kaiser)。

.2.3常用窗函数的性质和特点(1)矩形窗矩形窗属于时间变量的零次幂窗。

矩形窗使用最多,习惯上不加窗就是使信号通过了矩形窗。

这种窗的优点是主瓣比较集中,缺点是旁瓣较高,并有负旁瓣,导致变换中带进了高频干扰和泄露漏,甚至出现负谱现象。

(2)三角形窗三角形窗又称费杰窗,是幂窗的一次文形式。

与矩形窗比较,主瓣宽约等于矩形窗的两倍,但旁瓣小,而且无负旁瓣。

(3)汉宁窗汉宁窗又称升余弦窗,汉宁窗可以看作是3个矩形时间窗的频谱之和。

汉宁窗优于矩形窗,但汉宁窗主瓣加宽,相当于分析带宽加宽,频率分辨力下降。

(4)哈明窗哈明窗与汉宁窗都是余弦窗,只是加权系数不同,哈明窗加权的系数能使旁瓣达到更小,所以哈明窗又称为改进的升余弦窗。

它的能量更加集中在主瓣中主瓣的能量约占99.96%第一主瓣的峰值比主瓣小dB,但主瓣宽度和汉宁窗相同仍为8*π/N,哈明窗与汉宁窗都是很有用的窗函数。

(5)凯塞窗以上几种窗函数是各以一定主瓣加宽为代价,来换取某种程度的旁瓣抑制,窗函数的主瓣宽度和旁瓣峰值衰耗是矛盾的,一项指标的提高总是以另一项指标的下降为代价,窗口选择实际上是对两项指标作权衡。

而两项指标是跳变的,于是有人提出可调整窗,适当修改参数,可在这两项指标间作连续的选择。

常用的可调整窗是凯塞(Kaiser)窗。

matlab的lpcc函数MATLAB是一种功能强大的数值计算软件，被广泛应用于信号处理、图像处理、机器学习等领域。

在信号处理领域中，语音信号的分析与处理是一个重要的研究方向。

其中，线性预测倒谱系数（Linear Predictive Cepstral Coefficients，LPCC）是一种常用的特征提取方法，用于语音信号的建模和识别。

LPCC是一种基于线性预测分析的声学参数。

它通过对语音信号进行建模，提取出与语音特征相关的信息。

在MATLAB中，我们可以使用lpcc函数来计算语音信号的LPCC参数。

lpcc函数的使用非常简单。

首先，我们需要将语音信号导入MATLAB 环境中。

可以使用audioread函数将音频文件读取为MATLAB中的向量形式。

然后，我们可以调用lpcc函数，传入语音信号的向量和其他参数，即可得到该语音信号的LPCC参数。

lpcc函数的参数包括语音信号向量、预测阶数、预加重系数等。

预测阶数决定了LPCC参数的维度，一般取10-20之间的整数。

预加重系数用于增强高频成分，一般取0.95左右的值。

LPCC参数的计算过程包括预处理、帧分割、加窗、线性预测分析、倒谱系数计算等步骤。

预处理阶段主要对语音信号进行预加重处理，以增强高频成分。

帧分割阶段将语音信号分成若干帧，每帧的长度一般为20-40ms。

加窗阶段对每帧的语音信号应用窗函数，常用的窗函数有汉明窗、汉宁窗等。

线性预测分析阶段使用线性预测分析方法对每帧的语音信号进行建模，得到预测系数。

最后，通过对预测系数进行倒谱变换，得到LPCC参数。

LPCC参数具有语音特征的抽取和表示能力。

它对语音信号的频谱特征进行了更加细致的建模，能够反映语音信号的共振峰、谐波周期等信息。

通过对LPCC参数的计算和分析，我们可以实现语音信号的识别、语音合成等应用。

除了计算LPCC参数，MATLAB还提供了其他丰富的信号处理函数和工具箱。

例如，可以使用spectrogram函数绘制语音信号的时频图，使用waveread函数读取和播放音频文件，使用filter函数进行数字滤波等。

数字信号处理综合实验报告综合实验名称：应用Matlab对语音信号进行频谱分析及滤波系：学生姓名：班级：通信学号：11成绩：指导教师：开课时间：2011-2012学年上学期一．综合实验题目应用MatLab对语音信号进行频谱分析及滤波二．主要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，采用窗函数法和双线性变换设计滤波器，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；课程设计应完成的工作：1、语音信号的采集;2、语音信号的频谱分析;3、数字滤波器的设计;4、对语音信号进行滤波处理;5、对滤波前后的语音信号频谱进行对比分析;三．具体要求1、学生能够根据设计内容积极主动查找相关资料;2、滤波器的性能指标可以根据实际情况作调整;3、对设计结果进行独立思考和分析;4、设计完成后,要提交相关的文档;1)课程设计报告书(纸质和电子版各一份,具体格式参照学校课程设计管理规定),报告内容要涵盖设计题目、设计任务、详细的设计过程、原理说明、、频谱图的分析、调试总结、心得体会、参考文献（在报告中参考文献要做标注，不少于5篇）。

2)可运行的源程序代码(电子版)在基本要求的基础上,学生可以根据个人对该课程设计的理解,添加一些新的内容;四．进度安排五．成绩评定（1）平时成绩：无故旷课一次，平时成绩减半；无故旷课两次平时成绩为0分，无故旷课三次总成绩为0分。

迟到15分钟按旷课处理（2）设计成绩：按照实际的设计过程及最终的实现结果给出相应的成绩。

（3）设计报告成绩：按照提交报告的质量给出相应的成绩。

课程设计成绩=平时成绩（30%）+设计成绩（30%）+设计报告成绩（40%）应用MatLab对语音信号进行频谱分析及滤波第一章实验任务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，采用窗函数法和双线性变换设计滤波器，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。

基于MATLAB的实时语音可视化时频域分析系统摘要:设计一种基于MATLAB的实时语音可视化时频域分析系统,该系统通过计算机声卡和语音采集工具箱采集实时的语音信号,并通过MATLAB进行时频域分析处理后,将语音信号进行可视化输出。

同时使用MATLAB的GUI设计工具进行界面的设计,通过简单的图形界面简化操作过程及参数的修改和调试。

关键词:MATLAB 实时语音可视化系统GUI设计时频域分析在一些特定的场合,我们需要随时查看声源的语音状态,这就需要一个能进行语音实时采集并进行可视化输出的系统,为了便于了解语音的当前的状态,我们还需要对采集的语音进行适当的处理,使观测更加直观。

目前市场上进行实时语音采集主要采用DSP,而MATLAB是一种强大的语音信号处理工具,相对于DSP来说,它成本低,同时它还能进行GUI界面设计,在系统的使用和调试方面更加方便,快捷。

1 系统功能实现为了实现系统的各项功能,首先进行系统设计,系统结构如图1所示。

根据系统结构图,开始进行MATLAB的程序设计。

设计程序流程图如图2所示:根据设计的流程图,进行MATLAB编程,系统的各部分实现如下: pause_state=getappdata(gcf,´pause_state´); %获取暂停状态变量stop_state=getappdata(gcf,´stop_state´);%获取终止状态变量if stop_statebreak;elseif ~pause_statey1=wavrecord(handles.duration*fs,fs,´uint8´);...采集得到的实时语音信号利用MATLAB的I/0接口进行存储备用,以便进行进一步的处理。

在数据存储的时候是采取了在文件末尾添加数据的方式,为了防止之前采集的数据积累的干扰,在每一次启动系统时,都要进行一次检查是否有原始数据积累,如果有,则进行清除,然后再新建并打开一个文件。