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基于MA TLAB的语音信号分析与处理的实验报告数字信号课程设计，屌丝们有福了一.实验目的数字信号课程设计，屌丝们有福了综合计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的结论，培养发现问题、分析问题和解决问题的能力。
并利用MATLAB作为工具进行实现，从而复习巩固课堂所学的理论知识，提高对所学知识的综合应用能力，并从实践上初步实现对数字信号的处理。
此外，还系统的学习和实现对语音信号处理的整体过程，从语音信号的采集到分析、处理、频谱分析、显示和储存。
二.实验的基本要求数字信号课程设计，屌丝们有福了1.进一步学习和巩固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、原理和基本方法。
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。
三．实验内容录制一段自己的语音信号，（语音信号声音可以理解成由振幅和相位随时间缓慢变化的正弦波构成。
人的听觉对声音的感觉特征主要包含在振幅信息中，相位信息一般不起作用。
在研究声音的性质时，往往把时域信息（波形图）变换得到它的频域信息（频谱），通过研究频谱和与频谱相关联的特征获得声音的特性。
）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，采用窗函数法或者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，分析信号发生的变化；回放语音信号。
数字信号课程设计，屌丝们有福了四．实验的实现（1）.语音信号的采集采用windows下的录音机或者手机、其他的软件，录制一段自己的话音，时间控制在一分钟左右；然后在MATLAB软件平台下，利用函数wavread对自己的话音进行采样，记住采样的频率和采样的点数。
基于MATLAB的语音信号分析与处理开题报告学生姓名所在院系信息工程系所在班级指导教师学生学号专业方向电子信息工程开题时间导师职称讲师论文题目基于MATLAB的语音信号分析与处理文献综述：[1]刘敏，魏玲.MATLAB通信仿真与应用[M].北京：国防工业出版社，2001.1.这本书系统讲述了MATLAB在通信工程仿真中的应用与方法，向我们展示如何有效地使用MATLAB特别是SimulinK各项功能使我们能迅速掌握其使用方法，内容涉及MATLAB仿真应用数学基础，控制系统仿真、通信仿真等，涵盖了通信工程的电子仿真的各个方面，也反映了近年来电子通信仿真的本书着重讲述了MATLAB通信仿真的应用。
[2]胡航.语音信号处理[M].哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，2005.1本书系统地介绍了语音信号处理的基础、概念、原理、方法与应用，以及该学科领域取得的新进展，同时介绍了本门学科的背景知识、发展概况、研究现状、应用前景和发展趋势与方向。
既着重基本理论、方法的阐述，又着重新方法和新技术。
介绍了语音信号的各种分析方法和技术，包括时域分析、短时傅里叶分析、同态滤波及倒谱分析、线性预测分析、矢量量化技术、隐马尔可夫模型技术以及语音检测分析；书中讲述了语音信号处理技术与应用，介绍了语音编码，波形编码等，声码器技术及混合编码、语音合成、语音识别、说话人识别、语音增强、神经网络在语音信号处理中的应用及语音信号处理中的一些新兴与前沿技术。
[3]周渊，王炳和，刘斌胜.基于MATLAB的噪声信号采集和分析系统的设计[J].噪声控制.2004(7)：52—54.这篇文章介绍了最新设计和研制的一种基于MATLAB的噪声信号采集与分析系统,该系统利用MATLAB强大的数值计算和分析能力,可以高精度、低成本地完成信号的实时采集、处理与分析工作。
给出了系统在MATLAB环境中二次开发编程的设计和实现过程。
最后给出了一个利用该系统采集与分析噪声信号的应用实例现代噪声测试与分析技术是建立在声学测量理论、电子技术、数字计算技术和信号处理理论上的一门不断发展的技术。
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。
《随机信号分析与处理》实验报告指导教师：班级：学号：姓名：2011-11-20实验一 熟悉MA TLAB 的随机信号处理相关命令一、实验目的1、熟悉GUI 格式的编程及使用。
2、掌握随机信号的简单分析方法3、熟悉语音信号的播放、波形显示、均值等的分析方法及其编程 二、实验原理 1、语音的录入与打开在MATLAB 中，[y,fs,bits]=wavread('Blip',[N1 N2]);用于读取语音，采样值放在向量y 中，fs 表示采样频率(Hz)，bits 表示采样位数。
[N1 N2]表示读取从N1点到N2点的值。
2、时域信号的FFT 分析FFT 即为快速傅氏变换，是离散傅氏变换的快速算法，它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。
在MA TLABde 信号处理工具箱中函数FFT 的一种调用格式为Y=fft （x ）其中X 是序列，Y 是序列的FFT 。
3、希尔伯特变换及性质x (t ) 的希尔伯特变换为x (t ) 与1/πt的卷积，即因此，对x (t ) 的希尔伯特变换可以看作为x (t ) 通过一个冲击响应为1/πt 的线性滤波器。
希尔伯特变换器在整个频域上具有恒为1 的幅频特性，为全通网络，在相位上则引入−π/2 和π/2的相移 三、实验结果分析00.511.522.5x 105-0.50.5原始语音信号时域图time nf u z h i n05010015020025030035040045050012原始语音信号频谱Hzf u d u01020304050607080901000.511.5原始语音信号幅值020040060080010001200-4-2024原始语音信号相位200400600800100012001400160018002000-2024频率（Hz ）幅值N=128红和N=1024绿00.51 1.52 2.53 3.54 4.55x 105-0.50.51自相关函数5010015020025030035040045050000.020.040.060.080.1希尔伯特变换-0.12-0.1-0.08-0.06-0.04-0.020.020.040.060.08051015概率谱密度。
南京信息工程大学 实验（实习）报告实验（实习）名称 基于MATLAB 的语音信号时域特性分析 实验（实习）日期 2013.4.18 得分 ___指导教师院电子与信息工程专业电子信息工程年级 班次 姓名 学号一、实验目的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变换域等处理方法，其中时域分析是最简单的方法，直接对语音信号的时域波形进行分析，提取的特征参数主要有语音的短时能量，短时平均过零率，短时自相关函数等。
本实验要求掌握时域特征分析原理，并利用已学知识，编写程序求解语音信号的短时过零率、短时能量、短时自相关特征，分析实验结果，并能掌握借助时域分析方法所求得的参数分析语音信号的基音周期及共振峰。
二、实验原理及实验结果1.窗口的选择通过对发声机理的认识，语音信号可以认为是短时平稳的。
在5~50ms 的范围内，语音频谱特性和一些物理特性参数基本保持不变。
我们将每个短时的语音称为一个分析帧。
一般帧长取10~30ms 。
我们采用一个长度有限的窗函数来截取语音信号形成分析帧。
通常会采用矩形窗和汉明窗。
图1.1给出了这两种窗函数在帧长N=50时的时域波形。
0.20.40.60.811.21.41.61.82矩形窗samplew （n ）0.10.20.30.40.50.60.70.80.91hanming 窗samplew （n ）图1.1 矩形窗和Hamming 窗的时域波形矩形窗的定义：一个N 点的矩形窗函数定义为如下{1,00,()n Nw n ≤<=其他hamming 窗的定义：一个N 点的hamming 窗函数定义为如下0.540.46cos(2),010,()n n NN w n π-≤<-⎧⎨⎩其他=这两种窗函数都有低通特性，通过分析这两种窗的频率响应幅度特性可以发现（如图1.2）：矩形窗的主瓣宽度小（4*pi/N ），具有较高的频率分辨率，旁瓣峰值大（-13.3dB ），会导致泄漏现象；汉明窗的主瓣宽8*pi/N ，旁瓣峰值低（-42.7dB ），可以有效的克服泄漏现象，具有更平滑的低通特性。
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。
安徽工程大学本科毕业设计(论文)开题报告题目：基于MATLAB的语音分析处理系统设计课题类型：设计□实验研究□论文√学生姓名：学号：专业班级：教学单位：指导教师：开题时间：2014 年1月18日一、毕业设计(论文)内容及研究意义(价值)1、设计内容本论文主要介绍的是的语音信号的简单处理。
本论文针对以上问题，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号处理。
我所做的工作就是在matlab7.0软件上编写一个处理语音信号的程序，能对语音信号进行采集，并对其进行各种处理，达到简单的语音信号处理的目的。
本论文主要是在MATLAB应用软件下设计一个简单易用的语音处理软件，来解决一般应用条件下的各种语音处理。
主要研究内容：1）语音信号的采集使用电脑设备采集一段语音信号，2）语音信号的处理语音信号的处理主要包括信号的提取、信号的调整、信号的变换和滤波等。
提取：通过电脑的设备输入一段音频信号到设计的软件，完成音频信号的频率，幅度等信息的提取。
调整：在设计的操作界面下对输入的音频信号进行如变化幅度、改变频率等操作，实现对语音信号的调整。
变换：在操作界面下对信号进行Fourier等变换。
滤波：滤除语音信号中的不希望存在的部分。
3）语音信号的效果显示2．研究意义语音，作为一种典型的非平稳随机信号，是人类交流信息最自然、最有效、最方便的手段，在人类文明和社会进步中起着重要的作用。
随着电子通信业的出现和计算机技术的发展，人们开始可以从数字信号处理的角度来了解语音。
语音信号的研究可以从时域和频域两个方面来进行。
其中时域的分析处理有两种方法：一种是进行语音信号分析，这属于线性处理的范畴，主要是通过信号的加减、时移、倍乘、卷积、求相关函数等来实现；另一种是生成和变换成各种调制信号，这属于非线性的范畴，主要是对信号平均累加器的动态范围进行压缩扩张，用门限方法对噪声的抑制。
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。
