基于MATLAB分析语音信号频域特征

摘要语音识别主要是让机器听懂人说的话，即在各种情况下，准确地识别出语音的内容，从而根据其信息执行人的各种意图。

语音识别技术既是国际竞争的一项重要技术，也是每一个国家经济发展不可缺少的重要技术支撑。

本文基于语音信号产生的数学模型，从时域、频域出发对语音信号进行分析，论述了语音识别的基本理论。

在此基础上讨论了语音识别的五种算法：动态时间伸缩算法(Dynamic Time Warping，DTW)、基于规则的人工智能方法、人工神经网络(Artificial Neural Network，ANN)方法、隐马尔可夫(Hidden Markov Model，HMM)方法、HMM和ANN的混合模型。

重点是从理论上研究隐马尔可夫(HMM)模型算法，对经典的HMM模型算法进行改进。

语音识别算法有多种实现方案，本文采取的方法是利用Matlab强大的数学运算能力，实现孤立语音信号的识别。

Matlab 是一款功能强大的数学软件，它附带大量的信号处理工具箱为信号分析研究，特别是文中主要探讨的声波分析研究带来极大便利。

本文应用隐马尔科夫模型(HMM) 为识别算法，采用MFCC(MEL频率倒谱系数)为主要语音特征参数，建立了一个汉语数字语音识别系统，其中包括语音信号的预处理、特征参数的提取、识别模板的训练、识别匹配算法；同时，提出利用Matlab图形用户界面开发环境设计语音识别系统界面，设计简单，使用方便，系统界面友好。

经过统计，识别效果明显达到了预期目标。

关键词：语音识别算法；HMM模型；Matlab；GUIABSTRACTSpeech Recognition is designed to allow machines to understand what people say,and accurately identify the contents of voice to execute the intent of people.Speech recognition technology is not only an important internationally competed technology,but also an indispensable foundational technology for the national economic development.Based on the mathematical model from the speech signal,this paper analyze audio signal from the time domain,frequency domain proceeding,and discussed the basic theory of speech recognition technology.Five algorithm are discussed:Dynamic Time Warping(DTW)、Rule-based Artificial Intelligence,Artificial Neural Network(ANN),Hidden Markov Model(HMM),HMM combined with ANN.The focus is put in the theoretical studies of Hidden Markov(HMM) model algorithm,and the classical HMM algorithm is improved.Speech recognition algorithm is realized in various programs,this article taking the method is to use Matlab powerful mathematical operation ability to realize the recognition of speech signal isolation. Matlab is a powerful mathematic software with a mass of toolboxes dealing with signal processing. It gives a terrific shortcut to the research of signal processing,especially the wave analysis. We can characterize the sound with key parameters such as intensity, frequency etc. In this paper, hidden Markov model (HMM) recognition algorithm using MFCC (MELfrequency cepstral coefficients) as the main voice characteristic parameters, the establishment of a Chinese digital speech recognition system, including the preprocessing of the speech signal,the extraction of characteristic parameters the training of the recognition template,identifying matching algorithm;the same time,the use of Matlab graphical user interface development environment designed speech recognition system interface,is designed to be simple,easy to use,friendly interface. Besides,to have a simple exploration of the voice recognition is another target.After statistics,recognition result obviously is made out as the expected goal.Key words：Speech recognition algorithm；HMM model；Matlab；GUI目录一、前言 (1)1.1语音识别的发展历史 (1)1.2语音识别研究现状 (1)1.3语音识别系统的分类 (2)1.4语音识别系统的基本构成 (3)1.5语音识别技术难点 (3)1.6语音识别发展前景 (4)二、语音信号分析 (4)2.1语音学知识 (4)2.1.1音素和音节 (5)2.1.2汉语的声调 (5)2.1.3语音信号产生模型 (6)2.2语音信号数字化和预处理 (7)2.2.1数字化 (7)2.2.2预加重处理 (7)2.2.3防混叠滤波 (8)2.2.4加窗处理 (8)2.3语音信号的时域分析 (9)2.3.1短时能量分析 (9)2.3.2短时平均过零率 (11)2.3.3短时自相关函数和短时平均幅度差函数 (12)2.3.4语音端点检测 (13)2.4语音信号的频域分析 (14)2.4.1滤波器组法 (14)2.4.2傅立叶频谱分析 (14)2.5特征参数提取 (15)2.5.1 LPCC倒谱系数 (15)2.5.2 Mel频率倒谱系数 (16)三、语音识别主要算法 (17)3.1动态时间伸缩算法 (17)3.2基于规则的人工智能方法 (18)3.3人工神经网络方法 (19)3.4隐马尔可夫方法 (20)3.5 HMM和ANN的混合模型 (21)四、隐含马尔可夫模型算法 (23)4.1 HMM的基本理论和数学描述 (23)4.2 HMM的三个基本问题及解决算法 (24)4.3 HMM算法的改进 (31)4.4 HMM的结构和类型 (33)4.5 HMM算法实现的问题 (34)五、基于Matlab环境下的语音识别算法实现 (35)5.1识别系统平台介绍 (35)5.2在Matlab中HMM算法的实现 (36)5.2.1端点检测 (36)5.2.2特征参数提取 (36)5.2.3训练和识别 (37)5.3实验结论分析 (38)六、结束语 (39)6.1回顾 (39)6.2展望 (39)七、致谢 (40)参考文献 (40)一、前言1.1语音识别的发展历史作为智能计算机研究的主导方向和人机语音通信的关键技术，语音识别技术一直受到各国科学界的广泛关注。

实验二 基于MATLAB 分析语音信号频域特征一、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。

本实验要求掌握傅里叶分析原理，会利用已学的知识，编写程序估计短时谱、倒谱，画出语谱图，并分析实验结果，在此基础上，借助频域分析方法所求得的参数分析语音信号的基音周期或共振峰。

二、实验原理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：()()()jwjwmn m X e x m w n m e∞-=-∞=-∑ （1.1）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(')'()(')(')jwjw n k n k X e w k x n k e∞--=-∞=-∑ （1.2）于是可以得到()()()jw jwnjwkn k X e ew k x n k e∞-=-∞=-∑ （1.3）假定()()()jwjwkn k X e w k x n k e∞=-∞=-∑ （1.4）则可以得到()()jw jwn jw n n X e e X e -= （1.5）同样，不同的窗口函数，将得到不同的傅立叶变换式的结果。

由上式可见，短时傅立叶变换有两个变量：n 和ω，所以它既是时序n 的离散函数，又是角频率ω的连续函数。

实验二：语音信号的频域分析实验目的：以MATLAB 为工具，研究语音信号的频域特性，以及这些特性在《语音信号处理》中的应用情况。

实验要求：利用所给语音数据，分析语音的频谱、语谱图、基音频率、共振峰等频域参数。

要求会求取这些参数，并举例说明这些参数在语音信号处理中的应用。

实验内容：1、 语音信号的频谱分析1.1加载“ma1_1”语音数据。

基于DFT 变换，画出其中一帧数据（采样频率为8kHz ，帧长为37.5ms ，每帧有300个样点）的频域波形（对数幅度谱）。

load ma1_1;x = ma1_1 (4161:4460); plot (x)N = 1024; k = - N/2:N/2-1;X = fftshift (fft (x.*hann (length (x)),N));plot (k,20*log10 (abs(X))), axis ([0 fix(N/2) -inf inf ])已知该帧信号的时域波形如图（a ）所示，相应的10阶LPC 谱如图（b ）所示。

问题1：这帧语音是清音还是浊音？基于DFT 求出的对数幅度谱和相应的LPC 谱相比，两者有什么联系和区别？问题2：根据这帧基于DFT 的对数幅度谱，如何估计出共振峰频率和基音周期？问题3：时域对语音信号进行加窗，反映在频域，其窗谱对基于DFT 的对数幅度谱有何影响？如何估计出窗谱的主瓣宽度？1.2对于浊音语音，可以利用其频谱)(ωX 具有丰富的谐波分量的特点，求出其谐波乘积谱：∏==R r r X HPSx 1)()(ωω式中，R 一般取为5。

在谐波乘积谱中，基频分量变得很大，更易于估计基音周期。

1.3加载“vowels.mat”语音数据，分别画出一帧/i/和一帧/u/（采样频率为10kHz，帧长为30ms，每帧有300个样点）的基于DFT的对数幅度谱。

其Matlab代码如下：load vowelsx = vowels.i_1(2001:2300);N = 1024; k= -N/2:N/2-1;X = fftshift (fft (x.*hann (length(x)),N));plot (k,20*log10(abs(X))), axis([0 fix(N/2) 0 100])x = vowels.u_1(2001:2300);N= 1024; k = -N/2:N/2-1;X = fftshift (fft (x.*hann(length(x)),N));plot (k,20*log10(abs(X))), axis([0 fix(N/2) 0 100])1.4画出一帧清音语音的基于DFT的对数幅度谱。

利用Matlab进行频谱分析的方法引言频谱分析是信号处理和电子工程领域中一项重要的技术，用于分析信号在频率域上的特征和频率成分。

在实际应用中，频谱分析广泛应用于音频处理、图像处理、通信系统等领域。

Matlab是一种强大的工具，可以提供许多功能用于频谱分析。

本文将介绍利用Matlab进行频谱分析的方法和一些常用的工具。

一、Matlab中的FFT函数Matlab中的FFT（快速傅里叶变换）函数是一种常用的频谱分析工具。

通过使用FFT函数，我们可以将时域信号转换为频域信号，并得到信号的频谱特征。

FFT 函数的使用方法如下：```Y = fft(X);```其中，X是输入信号，Y是输出的频域信号。

通过该函数，我们可以得到输入信号的幅度谱和相位谱。

二、频谱图的绘制在进行频谱分析时，频谱图是一种直观和易于理解的展示形式。

Matlab中可以使用plot函数绘制频谱图。

首先，我们需要获取频域信号的幅度谱。

然后，使用plot函数将频率与幅度谱进行绘制。

下面是一个示例：```X = 1:1000; % 时间序列Y = sin(2*pi*10*X) + sin(2*pi*50*X); % 输入信号Fs = 1000; % 采样率N = length(Y); % 信号长度Y_FFT = abs(fft(Y)); % 计算频域信号的幅度谱f = (0:N-1)*(Fs/N); % 频率坐标plot(f, Y_FFT);```通过上述代码，我们可以得到输入信号在频谱上的特征，并将其可视化为频谱图。

三、频谱分析的应用举例频谱分析可以应用于许多实际问题中。

下面将介绍两个常见的应用举例：语音信号分析和图像处理。

1. 语音信号分析语音信号分析是频谱分析的一个重要应用领域。

通过对语音信号进行频谱分析，我们可以探索声波的频率特性和信号的频率成分。

在Matlab中，可以使用wavread 函数读取音频文件，并进行频谱分析。

下面是一个示例：```[waveform, Fs] = wavread('speech.wav'); % 读取音频文件N = length(waveform); % 信号长度waveform_FFT = abs(fft(waveform)); % 计算频域信号的幅度谱f = (0:N-1)*(Fs/N); % 频率坐标plot(f, waveform_FFT);```通过上述代码，我们可以获取语音信号的频谱特征，并将其可视化为频谱图。

目录第1章课题的设计要求、目的、意义 (3)1.1课题的设计要求： (3)1.1.1．信号采集 (3)1.1.2．构造受干扰信号并对其进行FFT频谱分析 (3)1.1.3．数字滤波器设计 (3)1.1.4．信号处理 (3)1.1.5．设计图形用户界面 (3)1.2课题的设计目的与意义： (3)第2章课程设计报告内容 (4)2.1理论依据 (4)2.2信号采集 (4)2.3构造一个正弦干扰信号来干扰语音信号 (4)2.4数字滤波器设计 (4)2.5信号处理 (4)2.6具体指标 (4)2.7设计图形用户界面 (4)第3章设计理论依据 (5)3.1采样定理 (5)3.2采样频率 (5)第4章图形用户界面制作及Matlab实现 (6)4.1 按钮、静态文本和编辑器的使用 (6)4.1.1打开guide (6)4.2 按钮与程序的联系 (8)第5章调试及分析 (8)5.1打开信号。

(8)5.2声音播放，同时显示波形。

(9)5.3语音信号的频谱、幅度和相位。

(10)5.3.1频谱。

(10)5.3.2幅度。

(10)5.3.3相位。

(11)5.4加噪声后的语音信号波形。

(12)5.5加噪声后的语音信号的频谱、幅度和相位。

(12)5.5.1频谱。

(12)5.5.2幅度。

(13)5.5.3相位。

(13)5.6信号通过FIR滤波器后的波形。

(14)5.7信号通过FIR滤波器后的频谱、幅度和相位。

(15)5.7.1频谱。

(15)5.7.2幅度。

(16)5.7.3相位。

(16)5.8信号通过IIR滤波器后的波形。

(17)5.9 信号通过IIR滤波器后的频谱、幅度和相位。

(18)5.9.1频谱。

(18)5.9.2幅度。

(18)5.9.3相位。

(19)5.10信号通过巴特沃斯滤波器后的波形。

(20)5.11 信号通过巴特沃斯滤波器后的频谱、幅度和相位。

(21)5.11.1频谱。

经典功率谱估计与现代功率谱估计的对比 [摘要]本文主要介绍了在MATLAB环境下，从介绍功率谱的估计原理入手分析了经典谱估计和现代谱估计两类估计方法的原理、各自特点以及实现方法。

[关键词]功率谱；功率谱估计；经典功率谱估计；现代功率谱估计；语谱图；共振峰信号的频谱分析是研究信号特性的重要手段之一，通常是求其功率谱来进行频谱分析。

功率谱反映了随机信号各频率成份功率能量的分布情况，可以揭示信号中隐含的周期性及靠得很近的谱峰等有用信息，在许多领域都发挥了重要作用。

然而，实际应用中的平稳随机信号通常是有限长的，只能根据有限长信号估计原信号的真实功率谱，这就是功率谱估计。

⑴功率谱估计cleara=wavread('鸟语花香.wav');subplot(2,1,1),plot(a);title('original signal');grid;N=256;h=hamming(N);for m=1:Nb(m)=a(m)*h(m);endy=20*log(abs(fft(b)));subplot(2,1,2);plot(y);title('短时谱');xlabel('频率(Hz)');ylabel('功率谱(db)');grid;①%相关法：相关法是利用维纳-辛钦定理该方法先由序列x(n)估计出自相关函数R（n），然后对R(n)进行傅立叶变换，便得到x(n)的功率谱估计。

[xn,Fs,bits]=wavread('鸟语花香.wav');n=0:1/Fs:1;nfft=512;cxn=xcorr(xn,'unbiased');CXk=fft(cxn,nfft);Pxx=abs(CXk);index=0:round(nfft/2-1);k=index*Fs/nfft;a=log(10);b=log(Pxx(index+1));c=b/a;plot_Pxx=10*c;plot(k,plot_Pxx);xlabel('frequeney（hz）相关法');ylabel('power spectraldensity');title('recorrelation psd estimate');②周期图法周期图法是直接将信号的采样数据x(n)进行Fourier 变换求取功率谱密度估计的方法。

基于MATLAB 的语音信号时域特征分析研究背景及意义：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, 短视自相关函数。

短时自相关函数自相关函数用于衡量信号自身时间波形的相似性。

清音和浊音的发声机理不同，因而在波形上也存在着较大的差异。

浊音的时间波形呈现出一定的周期性，波形之间相似性较好；清音的时间波形呈现出随机噪声的特性，样点间的相似性较差。

因此，我们用短时自相关函数来测定语音的相似特性。

短时自相关函数定义为：()()()()()n m R k x m w n m x m k w n m k ∞=-∞=-+--∑令'm n m =+´，并且'()()w m w m -=，可以得到：1''''()[()()][()()][()()][()()]N k n m m R k x n m w m x n m k w m k x n m w m x n m k w m k ∞--=-∞==++++=++++∑∑ 图1给出了清音的短时自相关函数波形，图7给出了不同矩形窗长条件下（窗长分别为N=70，N=140，N=210，N=280）浊音的短时自相关函数波形。

由图1.1、图1.2短时自相关函数波形分析可知：清音接近于随机噪声，清音的短时自相关函数不具有周期性，也没有明显突起的峰值，且随着延时k 的增大迅速减小；浊音是周期信号，浊音的短时自相关函数呈现明显的周期性，自相关函数的周期就是浊音信号的周期，根据这个性质可以判断一个语音信号是清音还是浊音，还可以判断浊音的基音周期。

摘要用MATLAB对于语音信号进行分析和处理，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。

本次设计介绍了基于MATLAB的对语音信号的采集，处理及滤波器的设计，并使之实现的过程。

关键词：MATLAB;语音信号；滤波器；加噪；除噪目录摘要 (1)1 设计原理 (1)1.1 理论原理 (1)1.1.1采样频率 (1)1.1.2采样位数 (1)1.1.3采样定理 (1)1.1.4时域信号的FFT分析 (2)1.1.5数字信号的滤波器原理和方法 (2)1.1.6 各种不同类型滤波器的性能比较 (3)1.1.7离散傅立叶变换 (3)2 信号采集及读取 (4)3 构造受干扰信号并对其进行FFT频谱分析 (6)4 数字滤波器设计 (8)4.1 用窗函数法设计IIR带通滤波器 (8)4.2 用窗函数法设计FIR低通滤波器 (10)5信号处理 (12)5.1 IIR带通滤波 (12)5.2 FIR低通滤波 (14)6心得体会 (16)7 参考文献： (16)1设计原理1.1 理论原理1.1.1 采样频率也称为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，对于非周期性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，则在单位时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。

1.1.2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，是指声卡在采集和播放声音文件时所使用数字声音信号的二进制位数。

1.1.3采样定理在进行模拟/数字信号的转换过程中，当采样频率fs.max 大于信号中最高频率fmax的2倍时(fs.max>=2fmax)，采样之后的数字信号完整地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；采样定理又称奈奎斯特定理。

Matlab音频特征提取与语音分析技巧在音频处理和语音分析的领域，Matlab是一种强大的工具，它提供了许多功能和算法供研究人员和工程师使用。

本文将介绍一些常见的音频特征提取方法和语音分析技巧，并展示如何用Matlab实现它们。

一、音频特征提取方法1. 时域特征时域特征是音频波形在时间上的表现，主要包括以下特征：(1) 平均能量：一个音频信号的能量可以通过计算信号的平方加和来获得。

利用Matlab的sum函数，可以轻松地计算出信号的平均能量。

(2) 短时能量：为了捕捉音频信号在不同时间段的能量变化，可以将音频信号分成多个重叠的帧，每帧计算其平均能量。

这样可以获得一个表示信号能量变化的短时能量曲线。

(3) 零交叉率：零交叉率描述了波形在时间上的穿越次数。

具体实现时，可以使用Matlab的sign函数获取波形的符号，然后通过计算两个相邻样点的乘积是否为负数来判断是否发生了零交叉。

2. 频域特征频域特征是音频信号在频率上的表现，常用的频域特征包括：(1) 傅里叶变换：利用傅里叶变换可以将时域信号转换为频谱图。

Matlab提供了fft函数用于实现这一功能。

通过对频谱进行分析，可以得到频域上的一些特征，如主要频率、频谱成分等。

(2) 梅尔频谱倒谱系数(MFCC)：MFCC是一种常用的音频特征，它模拟了人耳对声音的感知。

通过将频谱图进行Mel滤波器组合、对数压缩和离散余弦变换，可以得到MFCC系数。

在Matlab中，可以使用MFCC算法库（如yaafe）或自行编写代码来计算MFCC特征。

(3) 色度频谱：色度频谱是指频谱图在音高和音色两个维度上的分布。

可以通过Matlab的chromagram函数来计算色度频谱，然后使用相关技术分析该特征。

二、语音分析技巧1. 语音识别语音识别是一种将音频信号转换为文本的技术，常用于语音助手、语音控制等领域。

在Matlab中，可以利用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM），构建语音识别模型。