毕业论文_基于Matlab的语音信号分析与处理系统设计
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Matlab课程设计报告题目:基于MATLAB有噪声语音信号处理系(院):计算机与信息工程学院专业:通信工程班级:10623102指导教师:学年学期:2011 ~ 2012 学年第2 学期简介:我们通信工程专业在实践中经常碰到需要对已接收信号进行处理的情况,而滤波器设计在数字信号处理中占有极其重要的地位。
本课题基于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,我们使用双线性变换法设计IIR数字滤波器,对模拟加噪语音信号进行低通滤波、高通滤波及带通滤波,并利用MATLAB作为辅助工具完成设计中的计算与图形的绘制。
1 绪论: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。
数字滤波器, 是数字信号处理中及其重要的一部分。
本课题采用IIR 滤波器对加噪声音信号进行处理。
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、契比雪夫和椭圆滤波器等,有现成的设计数据或图表可查,在设计一个IIR数字滤波器时,我们根据指标先写出模拟滤波器的公式,然后通过一定的变换,将模拟滤波器的公式转换成数字滤波器的公式。
2.原始语音信号采集与处理2.1语音信号的采集由于MATLAB只识别格式为.wav的声音文件,我们利用PC机上的声卡和WINDOWS操作系统进行数字信号的采集。
启动录音机进行录音,以文件名“Orisound”保存入原程序所属的文件夹中。
可以看到,文件存储器的后缀默认为.wav ,这是WINDOWS操作系统规定的声音文件存的标准。
基于MATLAB的语音信号处理与识别系统设计与实现一、引言语音信号处理与识别是人工智能领域中的重要研究方向之一,随着深度学习和人工智能技术的不断发展,基于MATLAB的语音信号处理与识别系统设计与实现变得越来越受到关注。
本文将介绍如何利用MATLAB进行语音信号处理与识别系统的设计与实现。
二、MATLAB在语音信号处理中的应用MATLAB作为一种强大的科学计算软件,提供了丰富的工具箱和函数库,可以方便地进行语音信号处理。
在语音信号处理中,MATLAB可以用于语音信号的采集、预处理、特征提取、模型训练等各个环节。
通过MATLAB提供的工具,可以高效地对语音信号进行分析和处理。
三、语音信号处理流程1. 语音信号采集在语音信号处理系统中,首先需要对语音信号进行采集。
通过MATLAB可以实现对声音的录制和采集,获取原始的语音信号数据。
2. 语音信号预处理采集到的语音信号数据通常包含噪声和杂音,需要进行预处理以提高后续处理的准确性。
预处理包括去噪、降噪、滤波等操作,可以有效地净化语音信号数据。
3. 特征提取在语音信号处理中,特征提取是一个关键步骤。
通过MATLAB可以提取出语音信号的频谱特征、时域特征等信息,为后续的模式识别和分类打下基础。
4. 模型训练与识别利用MATLAB可以构建各种机器学习模型和深度学习模型,对提取出的特征进行训练和识别。
通过模型训练,可以实现对不同语音信号的自动识别和分类。
四、基于MATLAB的语音信号处理与识别系统设计1. 系统架构设计基于MATLAB的语音信号处理与识别系统通常包括数据采集模块、预处理模块、特征提取模块、模型训练模块和识别模块。
这些模块相互配合,构成一个完整的系统架构。
2. 界面设计为了方便用户使用,可以在MATLAB中设计用户友好的界面,包括数据输入界面、参数设置界面、结果展示界面等。
良好的界面设计可以提升系统的易用性和用户体验。
五、基于MATLAB的语音信号处理与识别系统实现1. 数据准备首先需要准备好用于训练和测试的语音数据集,包括正样本和负样本。
在Matlab平台上实现对语音信号的去噪研究和仿真摘要语音信号在数字信号处理中占有极其重要的地位,因此选择通过对语音信号的研究来巩固和掌握数字信号处理的基本能力十分具有代表性。
对数字信号处理离不开滤波器,因此滤波器的设计在信号处理中占有极其重要的地位。
而MATLAB软件工具箱提供了对各种数字滤波器的设计。
本论文“在MATLAB平台上实现对语音信号的去噪研究与仿真”综合运用了数字信号处理的各种基本知识,进而对不带噪语音信号进行谱分析以及带噪语音信号进行谱分析和滤波处理。
通过理论推导得出相应的结论,再通过利用MATLAB作为编程工具来进行计算机实现比价已验证推导出来的结论。
在设计过程中,通过设计FIR数字滤波器和IIR数字滤波器来完成滤波处理。
在设计过程中,运用了MATLAB对整个设计中的图形的绘制和一些数据的计算以及仿真。
关键字滤波器;MATLAB;仿真;滤波Speech signle denoising and simulation inMATLAB platformABSTRACTDigital signal processing can not be separated from the filter, the filter design occupies an extremely important role in signal processing. The MATLAB software toolbox provides a variety of digital filter design. The subject of the use of basic knowledge of digital signal processing, speech signal and the noisy speech signal specctral snalysis and filtering,By the theoretical derivation of the corresponding conclusions, then to the computer through the use of MATLAB as a programming tool To achieve parity to verify the conclusions derived. In the design process, using the windoow function design FIR digital filter,IIR digital filter using cut design than Chebyshev, Butterworth and bilinear variation method. In the design process,the use of computer and simulation of MATLAB the entire design, graphics rendering,and some date.Key words filter;MATLAB;simulation;filtering目录摘要 (I)ABSTRACT (II)第1章前言 (1)1.1 研究的意义 (1)1.2 国内外研究现状 (1)1.3 研究的内容 (2)第2章语音信号去噪方法的研究 (4)2.2 去噪的原理 (4)2.2.1 采样定理 (4)2.2.2 采样频率 (5)2.2 去噪的方法 (5)FIR滤波器基本结构: (7)IIR数字滤波器的设计 (8)第3章滤波器的设计及实现 (10)3.1数字滤波器设计的基本原理 (10)3.3 IIR数字滤波器的设计及实现 (13)第四章去噪及仿真的研究 (16)4.1 语音文件在MATLAB平台上的录入与打开 (16)4.2 原始语音信号频谱分析及仿真 (16)4.3 加噪语音信号频谱分析及仿真 (20)(1)正弦波信号加入原始语音信号 (20)4.4 去噪及仿真 (23)4.5 结合去噪后的频谱图对比两种方式滤波的优缺点 (25)总结 (26)致谢 ................................................................................................................... 错误!未定义书签。
语音信号处理系统设计摘要:语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门学科。
语音信号处理的目的是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、识别出讲话内容、进行语音增强等。
本文简要介绍了语音信号采集与分析以及语音信号的特征、采集与分析方法,并在采集语音信号后,在MATLAB 软件平台上进行频谱分析,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。
利用MATLAB来读入(采集)语音信号,将它赋值给某一向量,再将该向量看作一个普通的信号,对其进行FFT变换实现频谱分析,再依据实际情况对它进行滤波,然后我们还可以通过sound命令来对语音信号进行回放,以便在听觉上来感受声音的变化。
关键词:Matlab,语音信号,傅里叶变换,滤波器1课程设计的目的和意义本设计课题主要研究语音信号初步分析的软件实现方法、滤波器的设计及应用。
通过完成本课题的设计,拟主要达到以下几个目的:1.1.了解Matlab软件的特点和使用方法。
1.2.掌握利用Matlab分析信号和系统的时域、频域特性的方法;1.3.掌握数字滤波器的设计方法及应用。
1.4.了解语音信号的特性及分析方法。
1.5.通过本课题的设计,培养学生运用所学知识分析和解决实际问题的能力。
2 设计任务及技术指标设计一个简单的语音信号分析系统,实现对语音信号时域波形显示、进行频谱分析,利用滤波器滤除噪声、对语音信号的参数进行提取分析等功能。
采用Matlab设计语言信号分析相关程序,并且利用GUI设计图形用户界面。
具体任务是:2.1.采集语音信号。
2.2.对原始语音信号加入干扰噪声,对原始语音信号及带噪语音信号进行时频域分析。
2.3.针对语音信号频谱及噪声频率,设计合适的数字滤波器滤除噪声。
2.4.对噪声滤除前后的语音进行时频域分析。
2.5.对语音信号进行重采样,回放并与原始信号进行比较。
基于MATLAB语音信号检测分析及处理目录一、内容概述 (2)1. 研究背景与意义 (3)2. MATLAB在语音信号处理中的应用 (4)3. 论文研究内容及结构 (5)二、语音信号基础 (6)1. 语音信号概述 (8)2. 语音信号的特性 (9)3. 语音信号的表示方法 (10)三、MATLAB语音信号处理工具 (11)1. MATLAB语音工具箱介绍 (12)2. 常用函数及其功能介绍 (13)四、语音信号检测与分析 (15)1. 语音信号检测原理及方法 (16)2. 语音信号的频谱分析 (18)3. 语音信号的时频分析 (19)4. 语音信号的端点检测 (20)五、语音信号处理算法研究 (21)1. 预加重处理算法 (22)2. 分帧与加窗处理算法 (23)3. 预处理算法 (24)4. 特征提取算法 (25)5. 模式识别与分类算法 (26)六、语音信号处理实验设计与实现 (27)1. 实验目的与要求 (28)2. 实验环境与工具配置 (29)3. 实验内容与步骤 (30)4. 实验结果分析与讨论 (31)七、语音信号处理应用案例 (32)1. 语音识别系统应用案例 (33)2. 语音合成系统应用案例 (34)3. 语音情感识别应用案例 (35)4. 其他领域应用案例 (36)八、总结与展望 (38)1. 研究成果总结 (39)2. 研究不足与问题剖析 (40)3. 未来研究方向与展望 (41)一、内容概述语音信号捕捉与预处理:介绍如何使用MATLAB捕捉语音信号,包括从麦克风等输入设备获取原始语音数据,并对信号进行预处理,如去除噪声、增强语音质量等。
特征提取:详述如何从预处理后的语音信号中提取关键特征,如梅尔频率倒谱系数(MFCC)、线性预测编码(LPC)等,以便进行后续的模型训练或识别。
语音信号检测分析:探讨基于MATLAB的语音信号检测分析方法,包括端点检测、语音活动等检测算法的实现,以及基于统计模型、机器学习模型的语音信号分析。
基于MATLAB的语音信号处理研究毕业论文摘要小波分析理论是一种新兴的信号处理理论,它在时间上和频率上都有很好的局部性,这使得小波分析非常适合于时-频分析,借助时-频局部分析特性,小波分析理论已经成为信号去噪中的一种重要的工具。
利用小波方法去噪,是小波分析应用于实际的重要方面。
小波去噪的关键是如何选择阈值和如何利用阈值来处理小波系数,通过对小波阈值化去噪的原理介绍,运用MATLAB 中的小波工具箱,对一个含噪声信号进行阈值去噪,实例验证理论的实际效果,证实了理论的可靠性。
本文总结了去噪的背景和国内外现状,概括了小波阀值去噪的理论知识,分析了本文算法原理,选取去噪函数和含噪语音信号,通过MATLAB仿真进行了软阀值去噪实验、硬阀值实验和软硬阀值折衷实验,计算SNR值和RMSE值来评价去噪效果,进一步通过实验分析,得出该方法较FFT变换有很大的优势。
关键词:小波变换,滤波,去噪AbstractThe wavelet analysis theory is a new signal processing theory. It has a very good topicality in time and frequency, which makes thewavelet analysis very suitable for the time - frequency analysis. With the time - frequency’s local analysis characteristics, the wavelet analysis theory has become an important tool in the signal de-noising. Using wavelet methods in de-noising, is an important aspect in the applicationof wavelet analysis. The key of wavelet de-noising is how to choose a threshold and how to use thresholds to deal with wavelet coefficients. It confirms the reliability of the theory through the wavelet threshold de-noising principle, the use of the wavelet toolbox in MATLAB, carrying on threshold de-noising for a signal with noise and actual results of the example confirmation theory This paper summarizes the background and abroad of the denoising status, outlines the denoising theory of wavelet threshold, choose the denoising function and the noisy speechsignal,values the principle of the proposed algorithm through MATLAB simulation,through SNRand RMSE to evaluate the denoising effect, compared the advantages with FFT transform.Key Word: Wavelet change , Filtering , Denoising目录摘要 2Abstract II目录 III第一章绪论 11.1课题背景及意义 11.2 去噪的发展历史 11.3 国内外现状和发展趋势 21.4 本文主要研究内容与结构 2 1.5 本章小结 3第二章算法原理 42.1小波去噪基础 42.2 小波去噪原理 42.3 小波去噪步骤 52.4阈值的选取与量化 62.4.1 软阈值和硬阈值 6 2.4.2 阈值的几种形式 6 2.4.3 阀值的选取 72.5去噪效果评价标准 72.6本章小结 8第三章小波去噪的MATLAB实现 9 3.1 小波去噪函数集合 9 3.2 小波去噪函数的选取 9 3.3 含噪语音信号选择 10 3.4 小波去噪验证仿真 10 3.4.1 软阀值去噪和硬阀值去噪 10 3.4.2 软硬阈值折衷去噪 11 第四章小波去噪的MATLAB 仿真对比试验 164.1 傅里叶变换 164.2 实验结果对比 164.3本章小结 17第五章结论与展望 185.1 结论 185.2 展望 18参考文献 19致谢 20第一章绪论1.1课题背景及意义人们在语音通信过程中将不可避免地受到来自周围环境的干扰,例如传输媒介引入的噪声,通信设备内部的电噪声等。
基于MATLAB的语音信号分析和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,处理一段被“污染”的声音信号。
该过程会涉及到采样定理,快速傅里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时所需要的滤波器的选择,充分比较各种滤波器的优缺点后,再利用滤波器来滤除杂音。
通过滤波前后的声音信号的频谱图的对比,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;傅里叶变换;滤波器。
ANALYSIS AND PROSESSING OF THE SPEECH SIGNAL BASED MATLABABSTRACTThe voice signal processing is a very important discipline with a wide use range, for example telephone communications, hearing aids and so on.The purpose of my paper is to process a polluted sound signal by using the Matlab software.This process may involve the sampling theorem, the fast Fourier transform theory and practical application of the used algorithm.In this paper, we focus on selecting the appropriate filter, and fully comparing the advantages and disadvantages of the various filters, and then using the appropriate filter to filter out the noise polluting the voice signal. By comparing the frequency spectrum of the sound signals, we can understand the work nature of the filter, and obtain our results.Keyword V oice signal;Matlab;Fourier transform;Filter目录摘要 (I)ABSTRACT (I)目录 (II)1.绪论 (1)1.1 国内外研究状况 (1)1.2 课题的背景及意义 (1)2.语音信号处理的基本理论知识 (2)2.1语音信号采样频率和采样位数的选择 (2)2.2语音信号的合成 (2)2.3时域信号的FFT分析 (3)2.4数字滤波器 (3)2.4.1 IIR数字滤波器 (3)2.4.2 FIR数字滤波器 (4)2.4.3 FIR数字滤波器和IIR数字滤波器的比较 (5)2.5倒谱 (6)3.语音处理信号的理论方案论证 (6)3.1语音信号的采集 (6)3.2语音信号的处理 (6)3.3系统框图 (7)4.语音信号处理的实例分析 (8)4.1语音信号的录入 (8)4.2语音信号的提取 (8)4.3语音信号的时域和频谱图 (8)4.4语音信号的“污染” (10)4.5 IIR滤波器的设计及滤波 (11)4.6 设计FIR滤器波并滤波 (13)4.7 回放语言信号 (15)总结 (15)参考文献 (16)附录 (17)致谢 (21)1.绪论本次设计是为了综合运用数字信号处理的理论知识对语音信号进行时频分析和滤波器设计,根据理论知识,设计实验步骤,再利用计算机上的Matlab软件进行编程实现,得到需要的结果。
数字信号处理大作业基于MATLAB的语音信号分析与处理系统的设计班级:物联网1401学号:姓名:zk目录一、设计目的 (2)二、设计内容及要求 (2)2.1设计内容 (2)2.2设计要求 (3)三、详细设计过程 (3)3.1语音信号的采集 (3)3.2 原始语音信号的时域频域分析 (3)3.3原始语音信号加噪 (5)3.4设计滤波器 (6)3.5 MATLAB语音信号处理界面设计 (8)3.6 利用C语言得出声音带宽 (11)四、调试结果 (11)五、结论 (12)参考文献 (13)一、设计目的综合运用数字信号处理的理论知识进行频谱分析和滤波器设计,通过理论推导得出相应结论,再利用 MATLAB和C语言作为编程工具进行计算机实现,从而加深对所学知识的理解,建立概念。
二、设计内容及要求2.1设计内容①录制一段自己的语音信号(我是物联网1401班的张坤),并对录制的信号进行采样。
②画出采样后语音信号的时域波形和频谱图。
③给定滤波器的性能指标,采用窗函数法或双线性变换设计滤波器,并画出滤波器的频率响应。
④利用设计的滤波器对采集的语音信号进行滤波,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。
⑤用 MATLAB 设计一信号处理系统界面。
⑥利用C语言对录制语音信号进行FFT变换(取其中的1024进行),计算出自己声带的带宽。
2.2设计要求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掌握数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法。
④掌握 MATLAB 设计 FIR 和 IIR 数字滤波器的方法。
⑤学会用 MATLAB 对信号进行分析和处理。
⑥学会用C语言进行FFT程序的编写和算法效果的仿真。
三、详细设计过程3.1语音信号的采集利用PC 机上的声卡和Windows 操作系统实现语音信号的的采集。
基于MATLAB对语音信号进行分析和处理一、设计目的1.学会MATLAB的使用,掌握MA TLAB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.掌握数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法;4.掌握MATLAB设计FIR和IIR数字滤波器的方法;5.学会用MA TLAB对信号进行分析和处理。
二、设计过程1、语音信号采集与分析运用windows下的录音机,录制一段自己的话音,时间为两秒。
然后在MATLAB 软件平台下,利用函数wavread对语音信号进行采样,再运用plot函数画出语音信号的时域波形,最后在语音信号频谱分析时运用fft对信号进行快速傅里叶变换,得到频谱特性图形。
人为设计一个固定频率5500Hz的噪声干扰信号。
噪声信号通常为随机序列,在本设计中用正弦序列代替,干扰信号构建命令函数为d=[Au*sin(2*pi*5500*t)]',给出的干扰信号为一个正弦信号,针对上面的语音信号 ,采集了其中一段。
再对噪音信号进行频谱变换得到其频谱图。
2、滤波器设计和运用滤波器进行滤波1 )窗函数和等波纹逼近法设计FIR滤波器及滤波首先根据阻带最小衰减选定窗口类型,然后调用fir1函数设计线性相位FIR数字滤波器,再用freqz函数画出其频谱图形,最后运用fftfilt函数对信号进行滤波。
而等波纹逼近法中则运用remez和remezord直接设计FIR滤波器,然后运用fftfilt函数对信号进行滤波。
2 )双线性变换法社设计IIR数字滤波器及滤波首先将数字滤波器的技术指标运用预畸校正法转换成模拟滤波器的设计指标:Ωph=2/T*tan(wp/2),然后用butter、cheby1设计各种模拟滤波器,再用bilinear函数进行模拟滤波器和数字滤波器之间的转换,最后用filter函数对语音信号进行滤波,并运用函数sound播放滤波后语音。
三、结果及分析1、用MATLAB对原始语音信号进行分析,画出它的时域波形和频谱时域波形和频谱:图1 原始语音信号图2 语音信号频率响应图图3 原始语音信号FFT与信号频谱2、给原始的语音信号加上一个高频余弦噪声,频率为5500hz。
基于MATLAB的语音信号分析与处理研究一、引言语音是人类最基本的沟通方式,随着科技的进步,语音信号分析与处理也变得越来越重要。
MATLAB作为一种常用的科学计算软件,具有强大的信号处理功能,在语音信号分析与处理领域有着广泛的应用。
本文将对基于MATLAB的语音信号分析与处理进行研究。
二、MATLAB在语音信号处理中的应用MATLAB作为一种强大的科学计算软件,拥有丰富的信号处理函数和工具箱,可以方便地进行语音信号分析与处理。
例如,MATLAB中的wavread函数可以读取.wav格式的语音文件,audioplayer函数可以播放语音信号,fft函数可以进行快速傅里叶变换,spectrogram函数可以绘制语音信号的谱图等等。
基于MATLAB的语音信号处理可以包括语音信号的去噪、分析、特征提取、分类等多个方面。
其中,语音信号的去噪是一项重要的任务。
在语音信号采集过程中,由于外部环境噪声的干扰,语音信号的质量会受到影响。
MATLAB可以利用卷积和滤波等技术进行去噪,提高语音信号的质量。
语音信号的分析是指对语音信号的基本参数进行测量,例如语音信号的时域、频域、能量、频谱等。
MATLAB中可以通过波形图、频谱图、谱密度图等方式对语音信号进行分析。
特征提取是语音信号处理中的重要环节,通过对语音信号的特征提取,可以为后续的分类工作奠定基础。
MATLAB中常用的语音信号特征包括倒谱系数、线性预测系数、功率谱密度等。
三、基于MATLAB的语音信号处理的应用案例1.基于MATLAB的语音识别系统语音识别技术是近年来发展迅速的一项技术。
可以通过语音识别技术实现语音指令控制、语音输入等功能。
基于MATLAB的语音识别系统可以通过对语音信号的分析、特征提取、分类等工作实现。
在语音识别系统中,广泛应用了HMM(隐马尔可夫模型)和GMM(高斯混合模型)等模型。
2.基于MATLAB的语音合成系统语音合成技术是将文本转换为语音的一种技术,可以实现语音合成、语音替换等功能。
毕业论文_基于Matlab的语音信号分析与处理系统设计毕业论文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;The Design of Analysis and Processing Voice SignalAbstractSpeech signal processing is to study the use of digital signal processing technology and knowledge of the voice signal voice processingof the emerging discipline is the fastest growing areas of information science one of the core technology. Transmission of information through the voice of humanity's most important, most effective, most popular and most convenient form of exchange of information..Matlab language is a data analysis and processing functions are very powerful computer application software, sound files which can be transformed into discrete data files, then use its powerful ability to process the data matrix operations, such as digital filtering, Fourier transform, when domain and frequency domain analysis, sound playback and a variety of map rendering, and so on. Its signal processing and analysis toolkit for voice signal analysis provides a very rich feature function, use of these functions can be quick and convenient features complete voice signal processing and analysis and visualization of signals, makes computer interaction more convenient . Matlab Signal Processing is one of the important areas of application.The design of voice-processing software for most of the content are numerous, easy to maneuver and so on, using MATLAB7.0 comprehensive use GUI interface design, various function calls to voice signals such as frequency, amplitude, Fourier transform and filtering, the program interface concise, simple, has some significance in practice.Finally, the speech signal processing further development putforward their own views.Keywords: Matlab, Voice Signal,Fourier transform,Signal Processing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 .....................................................21.3.2 运行环境 (2)1.3.3 开发环境 .....................................................22 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 (5)3.1语音的录入与打开 ...................................................5 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 ................................................. 6 3.5倒谱的概念 (7)4 语音信号处理实例分析 (7)4.1图形用户界面设计 ...................................................7 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 ...............................................84.3.2 语音信号的调整 (10)4.3.2.1 语音信号的频率调整 (10)4.3.2.2语音信号的振幅调整 (11)4.3.3 语音信号的傅里叶变换 (12)4.3.4 语音信号的滤波 .............................................134.3.4.1 语音信号的低通滤波 (13)?4.3.4.2 语音信号的高通滤波 .......................................154.3.4.3 语音信号的带通滤波 .......................................154.3.4.4 语音信号的带阻滤波 .......................................164.4 语音信号的输出 (17)5 总结 (18)参考文献 (19)致谢 (19)1 绪论语音是语言的声学表现,是人类交流信息最自然、最有效、最方便的手段。
随着社会文化的进步和科学技术的发展,人类开始进入了信息化时代,用现代手段研究语音处理技术,使人们能更加有效地产生、传输、存储、和获取语音信息,这对于促进社会的发展具有十分重要的意义,因此,语音信号处理正越来越受到人们的关注和广泛的研究。
1.1课题背景及意义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。
语音是语言的声学表现,是相互传递信息的最重要的手段,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,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。
1.2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。