matlab语音信号采集与处理

《matlab与信号系统》实验报告学院：学号：姓名：考核实验——语音信号采集与处理初步一、课题要求1．语音信号的采集2．语音信号的频谱分析3．设计数字滤波器和画出频率响应4．用滤波器对信号进行滤波5．比较滤波前后语音信号的波形及频谱6．回放和存储语音信号（第5、第6步我放到一起做了）二、语音信号的采集本段音频文件为胡夏演唱的“那些年”的前奏（采用Audition音频软件进行剪切，时长17秒）。

运行matlab软件，在当前目录中打开原音频文件所在的位置，采用wavread函数对其进行采样，并用sound函数可进行试听，程序运行之后记下采样频率和采样点。

利用函数wavread对语音信号的采集的程序如下：clear;[y,fs,bits]=wavread('music.wav'); %x：语音数据；fs：采样频率；bits：采样点数sound(y,fs,bits); %话音回放程序运行之后，在工作区间中可以看到采样频率fs=44100Hz，采样点bits=16三、语音信号的频谱分析先画出语音信号的时域波形，然后对语音号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性。

语音信号的FFT频谱分析的完整程序如下：clear;[y,fs,bits]=wavread('music.wav'); %x：语音数据；fs：采样频率；bits：采样点数sound(y,fs,bits); %话音回放n = length (y) ; %求出语音信号的长度Y=fft(y,n); %傅里叶变换subplot(2,1,1);plot(y);title('原始信号波形');subplot(2,1,2);plot(abs(Y)); title('原始信号频谱');程序结果如下图：四、设计数字滤波器和画出频率响应根据语音信号的特点给出有关滤波器的性能指标：1）低通滤波器性能指标，fp=1000Hz，fc=1200 Hz，As=100dB，Ap=1dB；2）高通滤波器性能指标，fc=4800 Hz，fp=5000 Hz As=100dB，Ap=1dB。

基于 MATLAB 的语音信号分析与处理的实验设计1．实验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 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。

2．实验基本要求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。

3．实验内容录制一段自己的语音信号，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，采用窗函数法或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；最后，用MATLAB 设计一信号处理系统界面。

4、采集系统说明：MATLAB函数；麦克风输入方式MATLAB中提供了强大的数据采集工具箱(DAQ-Data Acquisition Toolbox),可满足控制声卡进行数据采集的要求：%记录声音 wavrecord(n,fs,ch,dtype)%发送向量信号 waveplay(y,fs)%读取wave文件 wavread(file)%写wave文件 wavwrite(file),文件的后缀名为.wav%sound(y,fs) %向扬声器送出音频信号滤波函数说明：采用Kaiser Window FIR：Sampling Frequency: 8192Type:LowpassFc:956.6Beta:5。

如何在MATLAB中进行语音信号处理一、引言语音信号处理是一门充满挑战的学科，它涉及到声音的产生、捕捉、转换和处理等一系列过程。

在现代科技的支持下，MATLAB作为一种强大的工具，被广泛应用于语音信号处理领域。

本文将介绍如何使用MATLAB进行语音信号处理，包括信号预处理、语音分析和语音合成等方面。

二、信号预处理在进行语音信号处理之前，我们通常需要对信号进行预处理。

信号预处理的目标是将原始信号进行降噪、滤波和归一化等处理，以便后续的分析和处理。

在MATLAB中，我们可以使用一系列函数来实现信号预处理的过程。

首先，我们可以使用MATLAB提供的降噪算法对信号进行降噪处理。

常用的降噪算法有加性白噪声降噪算法、小波降噪算法等。

通过对原始信号进行降噪处理，可以有效提取出语音信号的有效信息。

其次，我们可以使用滤波技术对信号进行滤波处理。

滤波的目的是去除信号中的不必要成分，保留感兴趣的频率成分。

在MATLAB中，我们可以使用卷积和滤波函数来实现滤波过程。

最后，我们还可以对信号进行归一化处理。

归一化可以使信号的幅值范围在一个确定的范围内，方便后续的处理和比较。

在MATLAB中，我们可以使用归一化函数对信号进行归一化处理。

三、语音分析语音信号的分析是语音信号处理的关键步骤，它可以帮助我们了解信号的基本特征和结构。

在MATLAB中，我们可以使用一系列函数来实现语音信号的分析。

首先，我们可以使用MATLAB提供的时域分析函数对语音信号进行时域分析。

时域分析可以帮助我们了解信号的振幅、频率和相位等特征。

通过时域分析，我们可以得到语音信号的波形图、能谱图和自相关函数等。

其次，我们还可以使用频域分析函数对语音信号进行频域分析。

频域分析可以帮助我们了解信号的频率成分和频率分布等特征。

通过频域分析，我们可以得到语音信号的频谱图、功率谱密度图和谱线图等。

最后，我们还可以使用梅尔频率倒谱系数( MFCC)来提取语音信号的特征。

MFCC是一种广泛应用于语音识别领域的特征提取方法。

数字信号处理课程设计题目：基于MATLAB的语音信号的采集与处理学院：皖西学院专业：通信工程班级：通信1001班学号：2010013461 2010013494姓名：刘敏纵大庆指导教师：何富贵摘要:本次课程设计题目为<<基于MATLAB的语音信号的采集与处理>>。

首先我们利用计算机上的录音软件获得语音信号，然后利用MATLAB对语音信号进行分析和处理，采集语音信号后，利用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！1.背景2. 设计目的 (2)3. 设计原理 (2)4. 设计过程 .......................................... ,,, 35. 实验代码及结果 (4)5.1 语音信号的采集 (4)5.2 语音信号加噪与频谱分析 ..................................... ,,,, 7 5.3 巴特沃斯滤波器的设计 .. (9)5.4 比较滤波前后语音信号波形及频谱 (10)6. 收获与体会 (12)参考文献 (13)1. 引言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。

它在语音、雷达、图像、系统控制、通信、航空航天、生物医学等众多领域都获得了极其广泛的应用。

具有灵活、精确、抗干扰强、度快等优点。

数字滤波器，是数字信号处理中及其重要的一部分。

随着信息时代和数字技术的发展，受到人们越来越多的重视。

数字滤波器可以通过数值运算实现滤波，所以数字滤波器处理精度高、稳定、体积小、重量轻、灵活不存在阻抗匹配问题，可以实现模拟滤波器无法实现的特殊功能。

数字滤波器种类很多，根据其实现的网络结构或者其冲激响应函数的时域特性，可分为两种，即有限冲激响应(FIR, Finite Impulse Response)滤波器和无限冲激响应(IIR，Infin ite Impulse Resp on se) 滤波器。

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。

MATLAB用于语音信号的处理一．设计目的通过该设计，要求对语音信号的采集、处理、传输、显示、和存储等有一个系统的掌握和理解。

理解信号采样频率的概念，掌握对语音信号进行时域和频域分析方法，了解滤波器的概念及原理。

二．设计内容1．语音信号的采集2．语音信号的频谱分析3．设计数字滤波器4．用滤波器对信号进行滤波5．分析滤波后得到的语音信号的频谱，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6．回放语音信号三．总体方案设计1．利用Windows下的录音机或其他软件，录制一段语音信号，时间控制在1s左右，然后再MATLAB软件平台下，利用函数wavread对录制的语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。

MATLAB函数：Wavread功能对语音信号进行采样，wavread函数的格式为：[y,fs,bits]=wavread('d:\kugou\2.wav',[n1,n2]),返回文件中语音信号从n1到n2之间的样本。

2．先画出语音信号的时域波形，然后对语音信号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性。

MATLAB函数：fft功能是实现快速傅里叶变换，fft函数的格式为：y=fft(y),返回向量x的不连续fourier变换。

3．根据低通滤波器的性能指标设计出滤波器。

MATLAB函数：Ellipord功能是要求低通滤波器的参数，ellipord函数的格式为：[N,Wn]=ellipord(Wp,Ws,Rp,Rs)，返回设计滤波器的阶数和截止频率。

Ellip功能是设计IIR滤波器，ellip函数的格式为：[b,a]=ellip(N,Rp,Rs,Wn)，返回设计滤波器的低通滤波器的参数。

4．用设计的滤波器对采集的语音信号进行滤波。

MATLAB函数：filter功能对信号进行滤波，filter函数的格式为：y=filter(b,a,x),由给定的滤波器对x进行滤波。

MATLAB处理语⾳信号⼀、实验项⽬名称语⾳信号的处理⼆、实验⽬的综合运⽤数字信号处理课程的理论知识进⾏频谱分析以及滤波器设计，通过理论推导得出相应结论，并进⾏计算机仿真，从⽽复习巩固了课堂所学的理论知识，提⾼了对所学知识的综合应⽤能⼒。

三、实验内容1. 语⾳信号的采集2. 语⾳信号的频谱分析3. 设计数字滤波器和画出频率响应4. ⽤滤波器对信号进⾏滤波5. ⽐较滤波前后语⾳信号的波形及频谱6. 回放语⾳信号四、实验具体⽅案1.语⾳信号采集录制⼀段语⾳信号并保存为⽂件，长度控制在1秒，并对录制的信号进⾏采样；录制时使⽤Windows⾃带的录⾳机。

采样是将⼀个信号（即时间或空间上的连续函数）转换成⼀个数值序列（即时间或空间上的离散函数）。

采样定理指出，如果信号是带限的，并且采样频率⾼于信号带宽的两倍，那么，原来的连续信号可以从采样样本中完全重建出来。

如果信号带宽不到采样频率的⼀半（即奈奎斯特频率），那么此时这些离散的采样点能够完全表⽰原信号。

⾼于或处于奈奎斯特频率的频率分量会导致混叠现象。

⼤多数应⽤都要求避免混叠，混叠问题的严重程度与这些混叠频率分量的相对强度有关。

⽤Windows⾃带录⾳机录⼊⼀段⾳乐，2秒钟，⽤audioread读取⾳频内容，这⾥不使⽤waveread是因为他要求⾳频⽂件格式为.wav ,并且我进⾏了尝试但没有成功，画出⾳频信号的时域波形图[y1,fs]=audioread('F:\MATLAB\ren.m4a');figure(1);plot( y1 );title('Ô原语⾳信号时域波形图');xlabel('单位');ylabel('幅度');2.语⾳信号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中利⽤fft对信号进⾏快速傅⾥叶变换，得到信号的频谱特性。

Matlab的信号处理⼯具箱中的函数FFT可⽤于对序列的快速傅⾥叶变换分析，其调⽤格式是y=fft(x,N)，其中，x是序列，y是序列的FFT变换结果，N为整数，代表做N点的FFT，若x为向量且长度⼩于N，则函数将x补零⾄长度N；若向量x长度⼤于N，则截断x使之长度为N。

工程设计论文题目：基于MATLAB的语音信号采集与处理姓名：班级：学号：指导老师：一.选题背景1、实践意义：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于方便有效地提取并表示语音信号所携带的信息。

所以理解并掌握语音信号的时域和频域特性是非常重要的。

通过语音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.声音是人类常用工具,是相互传递信息的最重要的手段.虽然,人可以通过多种手段获得外界信息,但最重要,最精细的信息源只有语言,图像和文字三种.与用声音传递信息相比,显然用视觉和文字相互传递信息,其效果要差得多.这是因为语音中除包含实际发音容的话言信息外,还包括发音者是谁及喜怒哀乐等各种信息.所以,语音是人类最重要,最有效,最常用和最方便的交换信息的形式.另一方面,语言和语音与人的智力活动密切相关,与文化和社会的进步紧密相连,它具有最大的信息容量和最高的智能水平。

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,处理的目的是用于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,识别出讲话容,进行语音增强等.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,是一门涉及面很广的交叉学科.虽然从事达一领域研究的人员主要来自信息处理及计算机等学科.但是它与语音学,语言学,声学,认知科学,生理学,心理学及数理统计等许多学科也有非常密切的联系. 语音信号处理是许多信息领域应用的核心技术之一,是目前发展最为迅速的信息科学研究领域中的一个.语音处理是目前极为活跃和热门的研究领域,其研究涉及一系列前沿科研课题,巳处于迅速发展之中;其研究成果具有重要的学术及应用价值.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。

基于MATLAB的语音信号的采集与分析摘要：我们通过学习使用MA TLAB仿真软件实现语音信号分析，加深对信号与系统这门课程所学习内容的理解，锻炼自学能力和动手能力。

我们通过电脑的声卡采集声音信号，借助已有的知识和MATLAB对采集的声音信号进行时域波形和频域频谱的显示，研究男女声信号的差别，通过查找资料提取声音信号的基音频率，并通过大量测试确定门限值来自动判别男女声信号，最后对信号进行降采样处理并播放，重新绘制频谱图分析，验证抽样定理。

关键词：MA TLAB仿真、频谱分析、基音频率、降采样、抽样定理。

1.音频信号的采集我们所要分析的语音信号需要自行采集，所以信号分析的第一步就是采集音频信号。

实现音频信号的采集最简单的办法就是通过电脑的声卡直接进行采集，这样采集到的音频信号虽然已经被转化成了数字量存储在电脑中，但通过查询我们了解到电脑录音所使用的采样频率是为44100Hz，完全保证了人类耳朵能听到所有声音频率分量的无失真采集，如果通过MA TLAB软件采集还能够调节采样频率，所以能够完全满足我们实验的要求。

1.1使用MATLAB采集语音信号通过上网查询，我们了解到MATLAB有自带的音频信号采集函数audiorecord()，通过它可以在程序运行时即时采集音频信号进行存储并处理，并且可以通过改变输入参数来改变采样频率，可以直接模拟降采样的过程，直观地验证抽样定理。

但鉴于我们需要重复进行试验和演示，即时采集信号显得繁琐且不必要，而且会增加我们非界面化编程的难度，所以我们放弃了这种方法。

1.2使用电脑录音机采集语音信号通过电脑自带的录音机软件可以实现更简单的音频信号采集操作，虽然采样频率不可调节，但其固有的采样频率完全满足了我们对所采集信号的要求，可以通过MATLAB的降采样处理的到较低采样频率的信号。

这样采集的音频信号会直接以文件的形式存储在电脑中，方便我们随时进行调用，方便分析与演示，所以我们决定采用这种方式实现语音信号的采集。

MATLAB课程设计报告课题：语音信号采集与处理目录一、实践目的 (3)二、实践原理： (3)三、课题要求： (3)四、MATLAB仿真 (4)1、频谱分析： (4)2、调制与解调： (5)3、信号变化： (8)快放： (8)慢放： (8)倒放： (8)回声： (8)男女变声： (9)4、信号加噪 (10)5、用窗函数法设计FIR滤波器 (11)FIR低通滤波器： (12)FIR高通滤波器： (13)FIR带通滤波： (14)一、实践目的本次课程设计的课题为《基于MATLAB的语音信号采集与处理》，学会运用MATLAB的信号处理功能，采集语音信号，并对语音信号进行滤波及变换处理，观察其时域和频域特性，加深对信号处理理论的理解，并为今后熟练使用MATLAB进行系统的分析仿真和设计奠定基础。

此次实习课程主要是为了进一步熟悉对matlab软件的使用，以及学会利用matlab对声音信号这种实际问题进行处理，将理论应用于实际，加深对它的理解。

二、实践原理：利用MATLAB对语音信号进行分析和处理，采集语音信号后，利用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。

语音信号的“短时谱”对于非平稳信号, 它是非周期的, 频谱随时间连续变化, 因此由傅里叶变换得到的频谱无法获知其在各个时刻的频谱特性。

如果利用加窗的方法从语音流中取出其中一个短断, 再进行傅里叶变换, 就可以得到该语音的短时谱。

三、课题要求：○1利用windows 自带的录音机或者其它录音软件，录制几段语音信号（要有几种不同的声音，要有男声、女声）。

○2对录制的语音信号进行频谱分析，确定该段语音的主要频率范围，由此频率范围判断该段语音信号的特点（低沉or 尖锐）。

○3利用采样定理，对该段语音信号进行采样，观察不同采样频率（过采样、欠采样、临界采样）对信号的影响。