下载文档原格式
M ATLAB程式设计与应用曾剑锋1-1、基本运算与函数在M ATLAB下进行基本数学运算，只需将运算式直接打入提示号（>>）之后，并按入Enter键即可。
例如：>>(5*2+1.3-0.8)*10/25ans =4.2000M ATLAB会将运算结果直接存入一变数ans，代表MATLAB运算后的答案（Answer），并显示其数值于萤幕上。
（为简便起见，在下述各例中，我们不再印出MATLAB 的提示号。
）我们也可将上述运算式的结果设定给另一个变数x：x = (5*2+1.3-0.8)*10^2/25x =42此时M ATLAB会直接显示x的值。
由上例可知，MATLAB认识所有一般常用到的加（+）、减（-）、乘（*）、除（/）的数学运算符号，以及幂次运算（^）。
若不想让MATLAB每次都显示运算结果，只需在运算式最后加上分号（；）即可，如下例：y = sin(10)*exp(-0.3*4^2);若要显示变数y的值，直接键入y即可：>>yy =-0.0045在上例中，sin是正弦函数，exp是指数函数，这些都是MATLAB常用到的数学函数。
下表即为MATLAB常用的基本数学函数及三角函数：：自然指数的指数为底的对数，即自然对数或为底的对数变数也可用来存放向量或矩阵，并进行各种运算，如下例的列向量（Row vector）运算：x = [1 3 5 2];y = 2*x+1y =3 7 11 5我们可以随意更改、增加或删除向量的元素：y(3) = 2 % 更改第三个元素y =3 7 2 5y(6) = 10 % 加入第六个元素y =3 7 2 5 0 10y(4) = [] % 删除第四个元素，y =3 7 2 0 10在上例中，MATLAB会忽略所有在百分比符号（%）之后的文字，因此百分比之后的文字均可视为程式的注解（Comments）。
MATLAB亦可取出向量的一个元素或一部份来做运算：x(2)*3+y(4) % 取出x的第二个元素和y的第四个元素来做运算ans =9y(2:4)-1 % 取出y的第二至第四个元素来做运算ans =6 1 -1在上例中，2:4代表一个由2、3、4组成的向量，同样的方法可用于产生公差为1的等差数列：x = 7:16x =7 8 9 10 11 12 13 14 15 16若不希望公差为1，则可将所需公差直接至于4与13之间：x = 7:3:16 % 公差为3的等差数列x =7 10 13 16事实上，我们可利用linspace来产生任意的等差数列：x = linspace(4, 10, 6) % 等差数列：首项为4,末项为10,项数为6x =4.00005.20006.40007.60008.8000 10.0000若对MATLAB函数用法有疑问，可随时使用help来寻求线上支援（on-line help）：help linspaceLINSPACE Linearly spaced vector.LINSPACE(x1, x2) generates a row vector of 100 linearlyequally spaced points between x1 and x2.LINSPACE(x1, x2, N) generates N points between x1 and x2.See also LOGSPACE, :.将列向量转置（Transpose）后，即可得到行向量（Column vector）：z = x'z =4.00005.20006.40007.60008.800010.0000不论是行向量或列向量，我们均可用相同的函数找出其元素个数、最大值、最小值等：length(z) % z的元素个数ans =6max(z) % z的最大值ans =10min(z) % z的最小值ans =4若要输入矩阵，则必须在每一列结尾加上分号（；），如下例：A = [1 2 3 4; 5 6 7 8; 9 10 11 12];AA =1 2 3 45 6 7 89 10 11 12同样地，我们可以对矩阵进行各种处理：A(2,3) = 5 % 改变位于第二列，第三行的元素值A =1 2 3 45 6 5 89 10 11 12B = A(2,1:3) % 取出部份矩阵BB =5 6 5A = [A B'] % 将B转置后以行向量并入AA =1 2 3 4 55 6 5 8 69 10 11 12 5A(:, 2) = [] % 删除第二行（：代表所有列）A =1 3 4 55 5 8 69 11 12 5A = [A; 4 3 2 1] % 加入第四列A =1 3 4 55 5 8 69 11 12 54 3 2 1A([1 4], :) = [] % 删除第一和第四列（：代表所有行）A =5 5 8 69 11 12 5这几种矩阵处理的方式可以相互叠代运用，产生各种意想不到的效果，就看各位的巧思和创意。
matlab中语音效果转变的原理Matlab中的语音效果转变是一项基于数字信号处理的技术，可以改变语音信号的特征，使其产生不同的声音效果。
这些声音效果可以是音调的变化、音色的改变、噪声的添加等。
语音效果转变的原理主要包括频域操作和时域操作两种方法。
频域操作是通过对语音信号的频谱进行变换和处理来实现的。
频域操作可以改变语音信号的频率分布，从而改变其音调和音色。
常见的频域操作包括傅里叶变换、滤波器设计、谱减法等。
傅里叶变换可以将语音信号从时域转换到频域，得到语音信号的频谱表示。
滤波器设计可以设计出特定的滤波器，用于增强或抑制语音信号的特定频率成分。
谱减法可以通过减去噪声信号的频谱，来降低语音信号中的噪声。
时域操作是通过对语音信号的波形进行变换和处理来实现的。
时域操作可以改变语音信号的时长、音强和音色。
常见的时域操作包括时域平移、时域缩放、时域加窗等。
时域平移可以将语音信号向前或向后平移一定的时间，从而改变其音调。
时域缩放可以改变语音信号的时长，使其变得更长或更短。
时域加窗可以通过对语音信号的波形进行窗函数加权，改变其音色。
除了频域操作和时域操作，还有一些其他的语音效果转变方法。
例如，基于语音合成的方法可以根据给定的文字内容生成对应的语音信号。
基于语音转换的方法可以将一个人的语音特征转移到另一个人的语音信号上，使其产生相似的声音效果。
基于语音增强的方法可以通过降噪和增强语音信号的特定频率成分，改善语音信号的质量。
在Matlab中，实现语音效果转变需要使用到一些相关的工具包和函数。
例如，Matlab中提供了用于语音信号处理的信号处理工具箱，包括傅里叶变换、滤波器设计、声谱图绘制等函数。
此外，Matlab 还提供了一些用于语音合成、语音转换和语音增强的工具包，如语音处理工具包、语音合成工具包等。
Matlab中的语音效果转变是一项基于数字信号处理的技术，通过对语音信号的频谱和波形进行变换和处理，实现改变语音信号的特征，产生不同的声音效果。
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。
MATLAB中的语音处理方法与应用语音处理是一门研究如何处理和分析语音信号的学科。
在现代社会中，语音处理已经广泛应用于语音识别、语音合成、语音增强、语音编码等多个领域。
而MATLAB作为一种强大的数学软件工具，提供了丰富的语音处理函数和工具箱，为语音处理研究和应用提供了良好的平台。
一、语音信号的数字化在进行语音处理前，首先需要将语音信号转换为数字信号，即进行数字化处理。
MATLAB中提供了多种方法来实现语音信号的数字化过程，如使用ADDA（模数转换器和数模转换器）、录制语音、读取音频文件等。
其中常用的方法是通过录制语音来获取语音信号。
在MATLAB中，我们可以使用`audiorecorder`函数来录制语音，然后使用`recordblocking`函数来设置录音时间，最后使用`getaudiodata`函数获取语音信号的数值。
通过这些函数，我们可以很方便地将语音信号转换为数字信号进行后续处理。
二、语音信号的预处理在进行语音处理前，通常需要对语音信号进行预处理，以提取有用的信息或去除噪声。
常用的预处理方法包括语音分帧、加窗、预加重、噪声去除等。
1. 语音分帧语音信号通常是一个非平稳信号，为了方便处理，我们需要将其进行分帧处理。
在MATLAB中，可以使用`buffer`函数来实现语音信号的分帧操作，设置合适的窗长和重叠长度。
2. 加窗为了消除语音信号边界引起的突变问题，我们需要对每一帧的语音信号进行加窗处理。
在MATLAB中，常用的窗函数有矩形窗、汉宁窗、海明窗等。
可以使用`window`函数来生成需要的窗函数，并与语音信号相乘得到加窗后的语音信号。
3. 预加重由于语音信号的高频成分比较弱，为了提高高频分量的能量，需要对语音信号进行预加重处理。
在MATLAB中，可以通过一阶差分的方式实现预加重，即对每一帧语音信号进行差分运算。
4. 噪声去除在实际应用中，语音信号经常伴随着各种噪声，为了提取有用的语音信息，我们需要对语音信号进行噪声去除。
语音处理实验报告自03 张驰昱2010012028一、语音预测模型(1)给定e(n) = s(n) -a1s(n -1) -a2s(n -2)假设e(n)是输入信号，s(n)是输出信号，上述滤波器的传递函数是什么？如果a1 = 1.3789，a2 = -0.9506 ，上述合成模型的共振峰频率是多少？用zplane,freqz,impz分别绘出零极点图，频率响应和单位样值响应。
用filter绘出单位样值响应，比较和impz的是否相同。
问题分析：本问题主要练习传递函数到零极点的转化，零极点的绘制，频率响应的绘制，单位响应的绘制，复习filter数字滤波器的使用。
具体实现：clear;clc;a = [1, -1.3789, 0.9506];sys=tf(1,a,-1,'variable','z^-1')[z,p]=tf2zp(1,a);%[r,p,k]=residuez(1,a);也能求出零点omg=abs(angle(p(1)));fs=8000;%数字采样频率f=omg*fs/2/pi%弧度转化为频率n=[0:49]';x=(n==0);figure(1);zplane(1,a);figure(2);freqz(1,a);figure(3);subplot(2,1,1),stem(n,filter(1,a,x));figure(3);subplot(2,1,2),impz(1,a,50);(2)理解speechproc的主要流程我认为主要的部分是以下程序段：(个人理解写在了注释中)%先要统一初始化所用到的向量，这样可以提高执行效率for n = 3:FN%汉明窗取到了帧长的三倍，所以n从3开始s_w = s(n*FL-WL+1:n*FL).*hw; %加窗方便用lpc处理[A E] = lpc(s_w, P); %用lpc技术得到传递函数系数As_f = s((n-1)*FL+1:n*FL); %待处理的本帧语音，即激励响应%需要推算本帧语音的激励，只有得到了激励才能做接下来的变声处理s_Pitch = exc(n*FL-222:n*FL);PT= findpitch(s_Pitch); %刚才算出的激励信号是有高斯白噪声的，需要找%出基音周期和能量，为重新合成激励信号做准备 G = sqrt(E*PT(n));(3)在27帧处观察零极点图问题分析：主要让我们对语音传函的共轭极点有一个更直观的认识具体实现：if n == 27figure(n);zplane(1,A);end(4)用filter计算每帧的激励信号问题分析：已经求出了传函系数和激励相应，只要传函的分子分母互换把激励相应当激励，得到的相应就是原激励具体实现：%前输出状态作为后输入状态即前后状态不变[temp1,zi_pre]=filter(A,1,s_f,zi_pre);exc((n-1)*FL+1:n*FL)=temp1;(5)利用刚才得到的激励信号，继续用filter重建语音问题分析：相当于对于之前求出的激励的验算。
使用Matlab进行语音信号处理的方法与案例引言语音信号处理是研究如何对语音信号进行分析、提取、合成以及识别的学科。
在现代通信领域，语音信号处理起着至关重要的作用。
而Matlab作为一种强大的技术计算工具，为语音信号处理提供了丰富的功能和工具。
一、语音信号的基本特性语音信号是一种随时间变化的连续信号，具有频率特性强烈的变化，其中包含着丰富的信息。
理解语音信号的基本特性对于后续的处理至关重要。
1.1 时域特性语音信号在时域上的波形显示了声音随时间变化的过程。
在Matlab中，我们可以通过绘制波形图来直观地了解语音信号的时域特性。
例如，可以使用plot函数将语音信号的波形绘制出来并进行可视化分析。
1.2 频域特性语音信号在频域上的特性决定了其音调和音色。
在Matlab中，可以通过傅里叶变换将语音信号从时域转换为频域。
使用fft函数可以将语音信号转换为频谱图，从而更好地理解语音信号的频域特性。
二、语音信号的预处理方法为了提高语音信号相关处理的效果，需要对原始信号进行预处理。
预处理的目的是去除噪音、增强语音特征，并进行必要的特征提取。
2.1 降噪噪音是语音信号处理中常见的干扰之一。
去除噪音可以有效提高语音信号的质量和可靠性。
在Matlab中，可以使用降噪算法如均值滤波、中值滤波以及小波降噪等方法进行噪音去除。
2.2 特征提取语音信号的特征提取是为了抽取语音信号的关键特征，以便进行后续的识别、合成等操作。
常见的语音特征包括短时能量、过零率、频率特征等。
在Matlab中，可以使用MFCC（Mel频率倒谱系数）方法进行语音特征提取。
三、语音信号的分析与合成方法语音信号的分析与合成是对语音信号进行更高级的处理，以实现语音识别、语音合成等功能。
Matlab提供了丰富的算法和工具，可以方便地进行语音信号的分析与合成。
3.1 语音识别语音识别是将输入的语音信号转化为文本或命令的过程。
Matlab中常用的语音识别方法包括HMM（隐马尔可夫模型）和神经网络等。
matlab中语音效果转变的原理(一)MATLAB中语音效果转变1. 引言在语音信号处理中，语音效果转变是一个重要的研究方向。
通过对语音信号进行转变，可以实现许多有趣的应用，比如语音合成、音频增强和语音特征提取等。
MATLAB作为一种功能强大的编程语言和开发环境，提供了丰富的工具和函数来实现语音效果转变。
2. 语音信号的基本概念在开始深入探讨语音效果转变之前，我们需要了解一些关于语音信号的基本概念。
语音信号可以看作是一维时域离散信号，表示人的声音。
它可以用一个序列表示，每个样本都代表了声音在特定时间点上的强度。
3. 语音特征提取语音特征提取是语音信号处理中的重要任务之一。
通过提取语音信号的特征，我们可以更好地理解和处理语音数据。
常用的语音特征包括短时能量、短时平均幅度差（Spectral Flatness Measure）、基频和共振峰等。
MATLAB提供了一系列函数来进行语音特征提取，比如spectrogram和pitch等。
4. 音频增强音频增强是一种常见的语音效果转变应用。
它可以改善语音信号的质量，提供更好的听觉体验。
MATLAB中提供了一些函数来实现音频增强，如audioread和audiowrite等。
通过读取和写入音频文件，我们可以对语音信号进行滤波、降噪、均衡器调整等操作。
5. 语音合成语音合成是将文字转换为语音的过程。
在MATLAB中，我们可以使用speechSynthesizer函数来实现语音合成。
该函数可以接受一个文本字符串作为输入，并生成相应的语音信号。
通过调整语音合成的参数，我们可以控制合成语音的音色、音调和语速等。
6. 语音转换语音转换是一种高级的语音效果转变技术。
它可以改变说话者的声音特征，使其听起来像另一个人。
在MATLAB中，我们可以使用一些算法和工具箱来实现语音转换，比如高斯混合模型（GMM）和声码器。
这些方法基于说话者的语音数据进行模型训练，并将输入的语音信号转换为目标说话者的声音。
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。
利用Matlab进行语音编解码和语音压缩的指南引言语音是人类交流和表达的重要工具。
在当今数字化的世界中，对语音进行编解码和压缩是一个热门的研究领域。
本文将介绍如何使用Matlab进行语音编解码和语音压缩。
一、语音编解码语音编解码是将语音信号转换为数字信号并将其还原为声音的过程。
Matlab提供了许多强大的信号处理工具箱，可以用于语音编解码。
1. 读取语音信号在Matlab中，可以使用`audioread`函数读取音频信号。
例如：```matlab[x, fs] = audioread('speech.wav');```其中，x是音频信号，fs是采样率。
2. 语音信号预处理在进行语音编解码之前，通常需要对语音信号进行预处理。
常见的预处理操作包括去噪、语音端点检测和音频增益等。
Matlab提供了许多函数来实现这些操作，如`denoiseSignal`、`vad`和`audiogain`等。
3. 语音信号编码语音信号编码是将语音信号转换为数字信号的过程。
常见的语音编码方法包括线性预测编码（LPC）、自适应差分编码（ADPCM）等。
Matlab提供了`lpcencode`和`adpcmencode`等函数来实现这些编码方法。
4. 语音信号解码语音信号解码是将编码的数字信号还原为语音信号的过程。
对应于编码方法，Matlab提供了相应的解码函数，如`lpcdecode`和`adpcmdecode`。
二、语音压缩语音压缩是减小语音文件大小的过程，同时保持较高质量的声音。
压缩可以通过删除和减少音频信号的冗余信息来实现。
Matlab提供了一些压缩算法和工具箱。
1. 语音信号特征提取在进行语音压缩之前，需要提取语音信号的特征。
常用的特征包括梅尔倒谱系数（MFCC）、线性预测倒谱系数（LPCC）等。
Matlab提供了`mfcc`和`lpcc`等函数用于特征提取。
2. 语音信号压缩算法常见的语音压缩算法包括基于变换的压缩算法（如FFT、DCT）和无损压缩算法（如Huffman编码、LZW编码）等。
语音信号变调处理在数字信号处理领域有着广泛的应用，它可以用于音乐制作、语音合成、变声器等方面。
在本文中，我将介绍如何使用MATLAB来进行语音信号的变调处理，包括信号的采样和重放、信号的频谱分析以及频率域的信号处理等内容。
一、信号的采样和重放在进行语音信号的变调处理之前，我们首先需要对语音信号进行采样和重放。
MATLAB提供了丰富的信号处理工具箱，可以很方便地实现信号的采样和重放操作。
以下是一个简单的MATLAB代码示例：```MATLAB读取语音文件[x, fs] = audioread('input.wav');播放语音信号soundsc(x, fs);```在上面的代码中，我们首先使用audioread函数读取了一个名为input.wav的语音文件，并将其存储在变量x中。
我们使用soundsc函数对语音信号进行了重放操作，其中fs表示了语音信号的采样频率。
二、信号的频谱分析对语音信号进行频谱分析是进行语音信号变调处理的重要步骤之一。
通过频谱分析，我们可以了解语音信号的频率成分，并作出相应的处理。
MATLAB中有许多用于频谱分析的函数和工具，比如fft函数、spectrogram函数等。
以下是一个简单的频谱分析MATLAB代码示例：```MATLAB计算语音信号的FFTX = fft(x);绘制语音信号的频谱图f = (0:length(X)-1)*fs/length(X);plot(f, abs(X));xlabel('频率/Hz');ylabel('幅度');```在上面的代码中，我们使用了fft函数对语音信号进行了傅里叶变换，得到了语音信号的频谱。
我们使用plot函数绘制了语音信号的频谱图，并通过设置坐标轴标签使得图像更加直观和易读。
三、频率域的信号处理频率域的信号处理是进行语音信号变调处理的核心步骤之一。
在MATLAB中，我们可以利用频谱的特性对语音信号进行频率域的处理，比如频率的平移、缩放、滤波等。
