语音与语音信号
语音是人类获取信息的重要来源和利用信息的重要手段。语音信号处理是一门发展十分迅速、应用非常广泛的前沿交叉学科，同时又是一门跨学科的综合性应用研究领域和新兴技术。现代语音信号系统包括语音信号采集单元和语音信号处理单元。
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。虽然从事这一领域研究的人员主要来自信号信息处理及计算机应用等学科，但是它与语音学、语言学、声学、认知科学、生理学、心理学等学科也有非常密切的联系。
从技术角度讲，语音信号处理是信息高速公路、多媒体技术、办公自动化、现代通信及智能系统等新兴领域应用的核心技术之一。在高度发达的信息社会用数字化的方法进行语音的传送、存储、识别、合成、增强等是整个数字化通信网中的重要组成部分之一。同时，语言不仅是人类相互间进行沟通的最自然和最方便的形式，也是人与机器之间进行通信的重要工具，它是一种理想的人机通信方式，因而可为计算机、自动化系统等建立良好的人机交互环境，进一步推动计算机和其他智能机器的应用，提高社会的信息化和自动化程度。
其中语音信号处理的一个重要的部分是频谱分析。有趣的是，人类对变化的频率比对变化的本身更要敏感得多。人耳对声音敏感的不是声波本身而是声波的频率，例如男声、女生和低音、高音等。所谓频谱分析就是周期性分析，频谱估计就是周期性估计。频谱分析和估计不仅是揭示信号特征的重要方法，也是处理信号的重要手段。这些方法和手段己经广泛地应用于通信、雷达、地震、生物医学、物理、化学、音乐、经济等领域。如此广泛的应用主要归功于数字信号处理(DSP)理论和技术的进步。自从1965年图基（J.W.Tuky）和库利（T.W.Coody）在《计算机数学》杂志上发表了著名的《机器计算傅立叶级数的一种算法》论文后，桑德（G.Sand）——图基等快速算法相继出现，由经人们进行改进，很快形成一套高效运算方法，这就是现在的快速傅立叶变换，简称（FFT）。由于实现方法的限制，这些理论还得不到广泛得应用。直到20世纪80年代，世界上第一片单片可编程DSP（数字信号处理）芯片的诞生，才将理论研究成果广泛应用到低成本的实际系统中，并且推动了新的理论和应用领域的发展，并为各式各样的频域问题，提供了一个统一的、经济的、单片继承的解决办法。
2.1 语音信号的特点
构成人类语音的是声音，然而这是一种特殊的声音，是由人讲话所发出的声音。语音是由一连串的音所组成。语音具有被称为声学特征的物理性质。语音中的各个音的排列由一些规则所控制，对这些规则及其含意的研究属于语言学的范畴，而对语音中音的分类和研究则称为语音学。
语音既是人的发音器官发出来的一种声波，它就个其他各种声音一样，也具有声音的物理属性。它具有以下一些特性：
①音质。它是一种声音区别与其他声音的基本特征。
②音调。就是声音的高低。音调取决于声波的频率：频率快则音调高，频率慢则音调低
③声音的强弱。音强及音量，又称响度。它是由声波振动幅度决定的。
④声音的长短。也称音长，它取决于发音持续时间的长短。
语音信号最主要的特性是随时间而变化的，是一个非平稳的随机过程。但是，从另一方面看，虽然语音信号具有时变特性，但在一个短时间范围内其个性基本保持不变。这是因为人的肌肉运动有一个惯性，
从一个状态到另一个状态的转变是不可能瞬间完成的，而是存在一个时间过程。在没有完成状态转变时，可从近似认为它不变。只要时间足够短，这个假设是成立的。在一个较短的时间内语音信号的特征基本保持不变，这是语音信号处理的一个重要出发点。因而我们可以采用平稳过程的分析处理方法来处理语音。
2.2语音信号处理的主要方式
根据所分析的参数不同，语音信号分析又可分为时域、频域、倒频域等方法。时域分析具有简单、运算量小、物理意义明确等优点；但更为有效的分析多是围绕频域进行的，因为语音中最重要的感知特性反映在其功率谱中，而相位变化只起很小的作用。傅立叶分析在信号处理中具有十分重要的作用，它是分析线性系统和平稳信号稳态特性的强有力手段，在许多工程和科学领域得到了广泛的应用。这种以复指数函数为基函数的正交变换，理论上和完善，计算上很方便，概念上易于理解。傅立叶分析能是信号的某些特性变得很明显，而在原始信号中这些特性可能没有表现出来或至少不明显。
然而，语音波是一个非平稳过程，因此使用与周期、瞬变或平稳随机信号的标准傅立叶变换不能用来直接表示语音信号。前面已提到，我们可以采用平稳过程的分析处理方法来处理语音。对语音处理来说，短时分析的方法是有效的解决途径。短时分析方法应用于傅立叶分析就是短时傅立叶变换，即有限长度的傅立叶变换，相应的频谱称为“短时谱”。语音信号的短时谱分析是以傅立叶变换为核心的，其特征是频谱包络与频谱微细结构以乘积的方式混合在一起，另一方面是可用FFT进行高速处理。语音信号处理基本分为两种分析方法：数字信号处理和模拟信号处理。而目前对语音信号处理均采用数字处理，这是因为数字处理与模拟处理相比具有许多优点。其表现为：
①数字技术能够完成许多很复杂的信号处理工作；
②通过语音进行交换的信息本质上具有离散的性质，因为语音可以看作是音素的组合，这就特别适合于
数字处理；
③数字系统具有高可靠性、廉价、快速等优点，很容易完成实时处理任务；
④数字语音适于在强干扰信道中传输，也易于进行加密传输。因此，数字语音信号处理是语音信息处理
的主要方法。
2.3 语音信号处理系统的一般结构
语音信号处理系统首先需要信号的采集，然后才进行语音信号的处理，其一般结构如下：
根据采集信号的不同，可分为模拟信号和数字信号，其处理系统也可分为模拟处理系统和数字处理系统。如果加上模数转换和数模转换芯片，模拟处理系统可处理数字信号，数字处理系统也可处理模拟信号。由于数字信号处理比模拟信号处理具有许多不可比拟的优越性，大多数情况都采用数字处理系统。
听觉的掩蔽效应
掩蔽效应指人的耳朵只对最明显的声音反应敏感，而对于不敏感的声音，反应则较不为敏感。例如在声音的整个频率谱中，如果某一个频率段的声音比较强，则人就对其它频率段的声音不敏感了。应用此原理，人们发明了mp3等压缩的数字音乐格式，在这些格式的文件里，只突出记录了人耳朵较为敏感的中频段声音，而对于较高和较低的频率的声音则简略记录，从而大大压缩了所需的存储空间。在人们欣赏音乐时，如果设备对高频响应得比较好，则会使人感到低频响应不好，反之亦然。
一种频率的声音阻碍听觉系统感受另一种频率的声音的现象称为掩蔽效应。前者称为掩蔽声音(maskingtone)，后者称为被掩蔽声音(maskedtone)。掩蔽可分成频域掩蔽和时域掩蔽。
人耳的掩蔽效应
一个较弱的声音(被掩蔽音)的听觉感受被另一个较强的声音(掩蔽音)影响的现象称为人耳的“掩蔽效应”。人耳的掩蔽效应一个较弱的声音(被掩蔽音)的听觉感受被另一个较强的声音(掩蔽音)影响的现象称为人耳的“掩蔽效应”。被掩蔽音单独存在时的听阈分贝值，或者说在安静环境中能被人耳听到的纯音的最小值称为绝对闻阈。实验表明，3kHz—5kHz绝对闻阈值最小，即人耳对它的微弱声音最敏感；而在低频和高频区绝对闻阈值要大得多。在800Hz--1500Hz范围内闻阈随频率变化最不显著，即在这个范围内语言可储度最高。在掩蔽情况下，提高被掩蔽弱音的强度，使人耳能够听见时的闻阈称为掩蔽闻阈(或称掩蔽门限)，被掩蔽弱音必须提高的分贝值称为掩蔽量(或称阈移)。
语音压缩技术
语音压缩技术指的是对原始数字音频信号流运用适当的数字信号处理技术，在不损失有用信息量，或所引入损失可忽略的条件下，压缩信号编码速率，也称为压缩编码。
语音压缩编码技术有多种，归纳起来大致可分为三类，即波形编码、参数编码和混合编码。波形编码即针对语音波形进行编码，而尽量保持输出波形不变，即恢复的语音信号基本上与输入信号波形相同；参数编码方法是先对语音信号进行分析，提取出其参数，对参数进行编码，在解码后由这些参数重新合成出重构的语音信号，使得到的信号听起来与输入语音相同；而不是对语音信号的波形直接处理，因而恢复信号与原信号不必保持相同；由参数编码与波形编码相结合的混合编码的编码器正在得到人们较大的关注。这种编码器既具备了声码器的特点(利用语音生成模型提取语音参数)，又具备了波形编码的特点(优化激励信号，使其与输入语音波形相匹配)。
当前语音压缩编码的常用技术有：脉冲编码调制(Pulse Code Modulation，简称PCM)，自适应差分脉；中编码调制(ADI cM)及自适应增量调制(ADM)，子带编码(SBC)，线性预测语音生成模型与参数编码。
语音处理
语音处理语音信号和这些信号的处理方法的研究。
通常的信号处理中的数字表示，所以数字信号处理语音处理可以作为一种特殊的情况下，适用于语音信号。 [澄清 ]
它也是紧密联系在一起，以自然语言处理（NLP），作为它的输入/输出可以去NLP的应用。如文本到语音合成可使用句法分析器，其输入文本和语音识别的输出可能是由如利用信息提取技术。
语音处理可分为以下类别：
语音识别，分析与处理语言的语音信号的内容。
说话人识别，其目的是识别身份扬声器。
语音编码，数据压缩的一种特殊形式，是在电信领域的重要。
用于医疗目的的语音分析，如分析声乐加载和功能障碍的声带。
语音合成：人工合成的言论，这通常意味着计算机生成的讲话。
语音增强：提高可懂像和/或语音信号的感知质量，音频降噪音频信号。
语音采
集
语音信号处理
语音信号分析语音压缩
语音识别
说话人识别
语音理解
语音语音合成
语音增强图2-1 语音数字处理系统的一般结构
语音信号处理单元
语音采集单元
时域分析
频域分析
倒频域分析
一、填空题：（每空1 分，共60分）
1、语音（speech）300－3400kHz，采样率为（）宽带语音（wide-band speech），带宽7kHz （50-7k），采样率为（ 14k ）带宽 20kHz （20-20k），采样率一般为（ 40k ）
2、语音由肺中的通过（喉头至嘴唇的器官）的气流或声道中的气流激励（）而产生。当肺中的气流通过声门时，声门由于其间气体压力的变化而开闭，使得气流时而通过，时而被阻断，从而形成一串周期性脉冲送入声道，由此产生的语音是（浊音）。如果声带不振动，声门完全封闭，而声道在某处收缩，迫使气流高速通过这一收缩部位而发音，由此产生的语音是（清音）。
3、语音信号从总体上是非平稳信号。但是，在短时段（ 20~200 ）ms中语音信号又可以认为是平稳的，或缓变的。
4、语音的四要素是音长，音强，音高和音质，它们可从时域波形上反映出来。其中音长特性：音长（长），说话速度必然慢；音长（短），说话速度必然快。音强的大小是由于声源的（振动幅度）大小来决定。
5、声音的响度是一个和（振幅）有密切联系的物理量，但并不就是音强。
6、人类发音过程有三类不同的激励方式，因而能产生三类不同的声音，即（浊音）、（清音）和（爆破音）。
7、当气流通过声门时声带的张力刚好使声带发生较低频率的张弛振荡，形成准周期性的空气脉冲，这些空气脉冲激励声道便产生浊音如果声道中某处面积很小，气流高速冲过此处时而产生湍流，当气流速度与横截面积之比大于某个门限时（临界速度）便产生摩擦音，即（清音）。
8、如果声道某处完全闭合建立起气压，然后突然释放而产生的声音就是（爆破音）。
9、在大多数语音处理方案中，基本的假定为语音信号特性随时间的变化是（缓慢）的。这个假定导出各种（短时）处理方法，在这里语音信号被分隔为一些短段再加以处理。10、一个频率为 F0的正弦形信号以Fs速率抽样，正弦波的一周内就有（ Fs/F0 ）个抽样。每一周内有两次过零，所以过零的长时间平均率是（ 2 Fs/F0 ）过零率／抽样。因此，平均过零率就是一个估计正弦波频率的适当方法。11、如果过零率（高），语音信号就是清音。如果过零率（低），语音信号就是浊音。语音流由（音位）结合而成的最小单位，同时也是（音节）的最小单位,其英语对应词是phoneme，一个音节由（元音）和（辅音）构成，其英语对应词是Vowel和 Consonant。
12、语音信号的最重要持征表现在它的“短时频谱”上。如果从语音流中利用加窗的方法取出其中的一个短段，再对其进行（傅里叶）变换，就可以得到该段语音的（短时）谱。
13、人类听觉系统具有（掩蔽效应），大致是一个单音的声级越（高），对其周围频率声音的掩蔽作用越强。人耳对不同频段声音的敏感程度（不同）。人耳对语音信号的（低频率和高频率）变化不敏感。
14、响度较（大）的频率成分的存在会影响响度较（小）的频率成分的感受，使其变得不容易察觉。
15、浊音的声带振动基频称为（基音频率）。
16、分析综合技术就是通过对信源分析，提取其中具有本质意义的参数，编码仅对这些参数进行。接受端借助一定的规则和模型，结合一定的算法将这些参数再综合成逼近（）。
17、高、低子带信号能量相互混叠的现象也称为（）。
18、声音的掩蔽效应，说明一个声音的存在会影响人耳对另一个声音的听觉能力。掩蔽效应与两个声音的（频率和相对音量）有关。利用掩蔽效应可以用有用声音信号去掩蔽无用声音信号，即将不需要的声音在主观感觉上降低或消除。
19、语音可以用一个（语音生成）系统的输出来表示，该系统具有随时间（变化）的性质。这把我们引向语音分析的一项基本原理，该原理指出，如果我们研究语音信号的每一短段，则以准周期脉冲串或随机噪声信号激励一个（）系统所产生的输出信号作为每一段的模型是有效的。
20、语音分析的问题在于估计语音模型的参数并且测量它们随时间的变化。因为一个线性时不变系统的激励信号及其冲激响应是按（）方式结合起来的，语音分析问题可以看作是将（）的问题。这个问题通常称为
（）。
21、语音增强的一个主要目标是从带噪语音信号中提取尽可能纯净的原始语音。对于非加性噪声，有些可以通过变换而转变为（）。
22、语音的发声过程可以模型化为激励源作用于一个线性时变滤波器，激励源可以分（）和（）两类，浊音由气流通过声带产生。时变滤波器则是（）的模型。通常认为声道模型是一个（）滤波器，滤波器参数可以通过线性预测分析得到，但若考虑到鼻腔的共鸣作用，采用（）模型更为合适。
23、CELP 体制用保存在激励码本中的码矢量或自适应产生的矢量作为激励，以语音（）作为声道模型，产生语音信号。
24、将（）引入编码器，和语音分析器结合，在编码端产生与解码端一样的合成语音，与原始语音在感知加权域内相比较，选择适当的语音编码参数值，使得比较的误差最小。25、按发音方式，可分为（）、（）发音识别系统及（）三种识别系统。
26、按识别对象，可分为（）及（）识别系统；
27、按词汇表的大小，可分为小词汇表（词）、中等词汇表（—词）、大词汇表（词）以上和无限词汇表识别系统，理想的语音识别系统应该是非特定人无限词汇的连续语音识别系统。
二、问答题（每题 5分，共20 分）1、语音信号处理主要研究哪几方面的内容？
2、语音识别的研究目标和计算机自动语音识别的任务是什么？
3、语音合成模型关键技术有哪些？
4、语音压缩技术有哪些国际标准？
三、列举工农业生产、人民生活中的 5 种语音信号处理应用技术或产品。简述其工作原理？（共 20 分）
一、填空题（每空2分，共15分）
二、名词解释（每题3分，共15分）
端点检测、共振峰、语谱图、码本设计、语音增强
三、简答题（每题6分，共30分）
1、简述如何利用听觉掩蔽效应。
2、简述时间窗长与频率分辨率的关系。
3、简述时域分析的技术（最少三项）及其在基因检测中的应用。
4、简述语音信号的频谱和功率谱的作用。
5、简述同态信号处理在共振峰估计中的作用。
四、论述题（每题8分，共40分）
1、常用的基音周期检测的方法有哪些？它们的基本原理是什么？
2、论述线性预测系数如何用于共振峰的估计。
3、论述标量量化与矢量量化的区别以及矢量量化在语音通信中的作用。
4、论述动态时间规整DTW的原理及其在语音识别中的作用。
5、论述共振峰合成的原理及其在语音合成中的应用。
1、在语音生成的数字模型中，（浊音）的激励源是准周期脉冲串
2、基音周期
基音是指发浊音时，声带震动所引起的周期性，而基音周期是指声带震动频率的倒数。
端点检测的目的就是在复杂的应用环境下的信号流中分辨出语音信号和非语音信号，并确定语音信号的开始及结束。
端点检测有两个过程：
1．基于语音信号的特征，用能量、过零率、商（entropy）、音高（pitch）等参数以及它们的衍生参数，来判断信号流中的语音/非语音信号。
2．在信号流中检测到语音信号后，判断此处是否是语句的开始或结束点。在商用语音系统中，由于信号多变的背景和自然对话模式而更容易使句中有停顿（非语音），特别是在爆发声母前总会有无声间隙。因此，这种开始/结束的判定尤为重要。
此外端点检测的目的还在于：
1．减少识别器的数据处理量：可以大量减少信号传输量及识别器的运算负载，对于语音对话的实时识别有重要作用。
2．拒绝非语音的信号：对非语音信号的识别不仅是一种资源浪费，而且有可能改变对话的状态，造成对用户的困扰。
3．在需要打断（barge-in）功能的系统中，语音的起始点是必须的。在端点检测找到语音的起始点时，系统将停止提示音的播放。完成打断功能。
与机器进行语音交流，让机器明白你说什么，这是人们长期以来梦寐以求的事情。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别技术车联网也得到了充分的引用，例如在翼卡车联网中，只需按一键通客服人员口述即可设置目的地直接导航，安全、便捷。
语音识别的应用领域非常广泛，常见的应用系统有：语音输入系统，相对于键盘输入方法，它更符合人的日常习惯，也更自然、更高效；语音控制系统，即用语音来控制设备的运行，相对于手动控制来说更加快捷、方便，可以用在诸如工业控制、语音拨号系统、智能家电、声控智能玩具等许多领域；智能对话查询系统，根据客户的语音进行操作，为用户提供自然、友好的数据库检索服务，例如家庭服务、宾馆服务、旅行社服务系统、订票系统、医疗服务、银行服务、股票查询服务等等。
语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。
语音合成技术主要有：共振峰合成、LPC合成、PSOLA拼接合成和LMA 声道模型技术。
目录 摘要 (2) 第一章绪论 (3) 1.1 语音课设的意义 (3) 1.2 语音课设的目的与要求 (3) 1.3 语音课设的基本步骤 (3) 第二章设计方案论证 (5) 2.1 设计理论依据 (5) 2.1.1 采样定理 (5) 2.1.2 采样频率 (5) 2.1.3 采样位数与采样频率 (5) 2.2 语音信号的分析及处理方法 (6) 2.2.1 语音的录入与打开 (6) 2.2.2 时域信号的FFT分析 (6) 2.2.3 数字滤波器设计原理 (7) 2.2.4 数字滤波器的设计步骤 (7) 2.2.5 IIR滤波器与FIR滤波器的性能比较 (7) 第三章图形用户界面设计 (8) 3.1 图形用户界面概念 (8) 3.2 图形用户界面设计 (8) 3.3 图形用户界面模块调试 (9) 3.3.1 语音信号的读入与打开 (9) 3.3.2 语音信号的定点分析 (9) 3.3.3 N阶高通滤波器 (11) 3.3.4 N阶低通滤波器 (12) 3.3.5 2N阶带通滤波器 (13) 3.3.6 2N阶带阻滤波器 (14) 3.4 图形用户界面制作 (15) 第四章总结 (18) 附录 (19) 参考文献 (24)
摘要 数字信号处理是将信号以数字方式表示并处理的理论和技术。数字信号处理与模拟信号处理是信号处理的子集。 数字信号处理的目的是对真实世界的连续模拟信号进行测量或滤波。因此在进行数字信号处理之前需要将信号从模拟域转换到数字域，这通常通过模数转换器实现。而数字信号处理的输出经常也要变换到模拟域，这是通过数模转换器实现的。 数字信号处理的算法需要利用计算机或专用处理设备如数字信号处理器（DSP）和专用集成电路（ASIC）等。数字信号处理技术及设备具有灵活、精确、抗干扰强、设备尺寸小、造价低、速度快等突出优点，这些都是模拟信号处理技术与设备所无法比拟的。 数字信号处理的核心算法是离散傅立叶变换(DFT)，是DFT使信号在数字域和频域都实现了离散化，从而可以用通用计算机处理离散信号。而使数字信号处理从理论走向实用的是快速傅立叶变换(FFT)，FFT的出现大大减少了DFT的运算量，使实时的数字信号处理成为可能、极大促进了该学科的发展。 MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，和Mathematica、Maple 并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。 MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完相同的事情简捷得多，并且mathwork也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++ ，JAVA的支持。可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用，此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序，用户可以直接进行下载就可以用。
文档从互联网中收集，已重新修正排版，word格式支持编辑，如有帮助欢迎下载支持。 目录 第1章前言 ................................................................................................... 错误!未定义书签。第2章语音信号分析处理的目的和要求 ................................................... 错误!未定义书签。 2.1MATLAB软件功能简介................................................................. 错误!未定义书签。 2.2课程设计意义 .................................................................................. 错误!未定义书签。第3章语音信号的仿真原理..................................................................... 错误!未定义书签。第4章语音信号的具体实现..................................................................... 错误!未定义书签。 4.1语音信号的采集................................................................................ 错误!未定义书签。 4.2语音信号加噪与频谱分析................................................................ 错误!未定义书签。 4.3设计巴特沃斯低通滤波器................................................................ 错误!未定义书签。 4.4用滤波器对加噪语音滤波................................................................ 错误!未定义书签。 4.5比较滤波前后语音信号波形及频谱................................................ 错误!未定义书签。第5章总结................................................................................................... 错误!未定义书签。参考文献......................................................................................................... 错误!未定义书签。附录................................................................................................................. 错误!未定义书签。
如何对市场调研问卷的数据进行预处理 市场调研问卷数据的预处理是整个市场调研工作的重要环节,如果预处理做得不好，就会使有问题的问卷进入后面的数据分析环节，对最终结果产生严重影响。 一、信度检验 1.信度分析简介 信度，即信任度，是指问卷数据的可信任程度。信度是保证问卷质量的重要手段，严谨的问卷分析通常会采用信度分析筛选部分数据。 α值是信度分析中的一个重要指标，它代指0～1的某个数值，如果α值小于０.7,该批次问卷就应当剔除或是进行处理;如果大于0．９,则说明信度很高,可以用于数据分析；如果位于０．７～0.9，则要根据具体情况进行判定。如表1所示。 α值意义 >0.9信度非常好 ＞0.８信度可以接受 >0.7需要重大修订但是可以接受 <0．7放弃 2．信度分析示例 操作过程 下面介绍的是一个信度分析的案例,其操作过程为：首先打开信度分析文件，可以看到该文件的结构很简单，一共包含1０个题目，问卷的份数是10２份。然后进入SPSS的“分析”模块，找到“度量”下面的“可靠性分析”,将这十个题目都选进去。 在接下来的统计量中,首先看平均值、方差和协方差等，为了消除这些变量的扰动,可以选择要或者不要这些相关的量,另外ANＯVA(单音数方差分析）是分析两个变量之间有无关系的重要指标，一般选择要，但在这里可以不要,其他一些生僻的量值一般不要。描述性在多数情况下需要保留,因为模型的输出结果会有一些描述,因此应当选中项、度量和描述性,然后“确定”,这时SPSS输出的结果就会比较清楚。 结果解读 案例处理汇总后，SPＳS输出的结果如图１所示。
图1 信度分析结果 由图１可知,案例中调查问卷的有效数据是102,已排除数是0，说明数据都是有效的，在这里如果某个问卷有缺失值，就会被模型自动删除，然后显示出已排除的问卷数。在信度分析中,可以看到Aｌpha值是0．881,根据前文的判定标准，这一数值接近0.9，可以通过。在图右下方部分有均值、方差、相关性等多个项目,这主要看最后的“项已删除的Alpｈａ值”,该项目表示的是删除相应项目后整个问卷数据信度的变动情况,可以看出题目1、题目2和题目6对应的数值高于０．８８1,表明删除这三个题目后整个问卷的Aｌphａ值会上升，为了确保整个调查的严谨性，应当将这三个题目删除。 二、剔除废卷 删除废卷大致有三种方法:根据缺失值剔除、根据重复选项剔除、根据逻辑关系剔除。 １.根据缺失值剔除 缺失值的成因 在市场调查中,即使有非常严格的质量控制,在问卷回收后仍然会出现缺项、漏项，这种情况在涉及敏感性问题的调查中尤其突出，缺失值的占比甚至会达到1０%以上。之所以会出现这种现象，主要有以下原因：一是受访者对于疾病、收入等隐私问题选择跳过不答，二是受访者由于粗心大意而漏掉某些题目等。 缺失值的处理 在处理缺失值时，有些人会选择在SＰSS或Excｅl中将其所在的行直接删除。事实上，不能简单地删除缺失值所在的行,否则会影响整个问卷的质量。这是因为在该行中除了缺失的数据以外,其他数据仍旧是有效的,包含许多有用信息，将其全部删除就等于损失了这部分信息。 在实际操作中，缺失值的处理主要有以下方式，如图2所示。
应用Matlab对含噪声的语音信号进行频谱分析及滤波 一、实验内容 录制一段个人自己的语音信号，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；在语音信号中增加正弦噪声信号(自己设置几个频率的正弦信号)，对加入噪声信号后的语音信号进行频谱分析；给定滤波器的性能指标，采用窗函数法和双线性变换设计数字滤波器，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试听，分析信号的变化。 二、实现步骤 1．语音信号的采集 利用Windows下的录音机，录制一段自己的话音，时间在1 s内。然后在Matlab软件平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，（可用默认的采样频率或者自己设定采样频率）。 2．语音信号的频谱分析 要求首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。 在采集得到的语音信号中加入正弦噪声信号，然后对加入噪声信号后的语音号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性。并利用sound试听前后语音信号的不同。
分别设计IIR和FIR滤波器，对加入噪声信号的语音信号进行去噪，画出并分析去噪后的语音信号的频谱，并进行前后试听对比。 3.数字滤波器设计 给出数字低通滤波器性能指标:如，通带截止频率fp＝10000 Hz，阻带截止频率fs＝12000 Hz（可根据自己所加入噪声信号的频率进行阻带截止频率设置），阻带最小衰减Rs＝50 dB，通带最大衰减Rp＝3 dB（也可自己设置），采样频率根据自己语音信号采样频率设定。
报告内容 一、实验原理 含噪声语音信号通过低通滤波器，高频的噪声信号会被过滤掉，得到清晰的无噪声语音信号。 二、实验内容 录制一段个人自己的语音信号，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；在语音信号中增加正弦噪声信号(自己设置几个频率的正弦信号)，对加入噪声信号后的语音信号进行频谱分析；给定滤波器的性能指标，采用窗函数法和双线性变换设计数字滤波器，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试听，分析信号的变化。给出数字低通滤波器性能指标:如，通带截止频率fp＝10000 Hz，阻带截止频率fs＝12000 Hz （可根据自己所加入噪声信号的频率进行阻带截止频率设置），阻带最小衰减Rs＝50 dB，通带最大衰减Rp＝3 dB（也可自己设置），采样频率根据自己语音信号采样频率设定。 三、实验程序 1、原始信号采集和分析 clc;clear;close all; fs=10000; %语音信号采样频率为10000 x1=wavread('C:\Users\acer\Desktop\voice.wav'); %读取语音信号的数据，赋给x1 sound(x1,40000); %播放语音信号 y1=fft(x1,10240); %对信号做1024点FFT变换 f=fs*(0:1999)/1024; figure(1); plot(x1) %做原始语音信号的时域图形 title('原始语音信号'); xlabel('time n'); ylabel('fuzhi n'); figure(2); plot(f,abs(y1(1:2000))); %做原始语音信号的频谱图形 title('原始语音信号频谱') xlabel('Hz'); ylabel('fuzhi');
数字信号处理实验二：语音信号分析与处理 学号 姓名 注：1）此次实验作为《数字信号处理》课程实验成绩的重要依据，请同学们认真、独立完成，不得抄袭。 2）请在授课教师规定的时间内完成； 3）完成作业后，请以word 格式保存，文件名为：学号+姓名 4）请通读全文，依据第2及第3 两部分内容，认真填写第4部分所需的实验数据，并给出程序内容。 1. 实验目的 (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MATLAB 设计FIR 和IIR 滤波器的方法及应用 (4) 学会用MATLAB 对语音信号的分析与处理方法 2. 实验内容 录制一段自己的语音信号，对录制的语音信号进行采样，画出采样后语音信号的时域波形和频谱图，确定语音信号的频带范围；使用MATLAB 产生白噪声信号模拟语音信号在处理过程中的加性噪声并与语音信号进行叠加，画出受污染语音信号的时域波形和频谱图；采用双线性法设计出IIR 滤波器和窗函数法设计出FIR 滤波器，画出滤波器的频响特性图；用自己设计的这两种滤波器分别对受污染的语音信号进行滤波，画出滤波后语音信号的时域波形和频谱图；对滤波前后的语音信号进行时域波形和频谱图的对比，分析信号的变化；回放语音信号，感觉与原始语音的不同。 3. 实验步骤 1）语音信号的采集与回放 利用windows 下的录音机或其他软件录制一段自己的语音（规定：语音内容为自己的名字，以wav 格式保存，如wql.wav ），时间控制在2秒之内，利用MATLAB 提供的函数wavread 对语音信号进行采样，提供sound 函数对语音信号进行回放。 [y,fs,nbits]=wavread(file), 采样值放在向量y 中，fs 表示采样频率nbits 表示采样位数。Wavread 的更多用法请使用help 命令自行查询。 2）语音信号的频谱分析 利用fft 函数对信号进行频谱分析 3）受白噪声干扰的语音信号的产生与频谱分析 ①白噪声的产生： N1=sqrt （方差值）×randn(语音数据长度，2)（其中2表示2列，是由于双声道的原因） 然后根据语音信号的频谱范围让白噪声信号通过一个带通滤波器得到一个带限的白噪声信号 N2； 带通滤波器的冲激响应为： h B （n ）= ))((sin ))((sin 1122απ ωπωαπωπω---n c n c c c c c
系（院）物理与电子工程学院专业电子信息工程题目语音信号的处理与分析 学生姓名 指导教师 班级 学号 完成日期：2013 年5 月 目录 1 绪论.............................................................................................................. 错误!未定义书签。 1.1课题背景及意义................................................................................. 错误!未定义书签。 1.2国内外研究现状................................................................................. 错误!未定义书签。 1.3本课题的研究内容和方法................................................................. 错误!未定义书签。 1.3.1 研究内容................................................................................ 错误!未定义书签。 1.3.2 开发环境................................................................................ 错误!未定义书签。 2 语音信号处理的总体方案............................................................................ 错误!未定义书签。 2.1 系统基本概述.................................................................................... 错误!未定义书签。 2.2 系统基本要求与目的........................................................................ 错误!未定义书签。 2.3 系统框架及实现................................................................................ 错误!未定义书签。 2.3.1 语音信号的采样.................................................................... 错误!未定义书签。 2.3.2 语音信号的频谱分析............................................................ 错误!未定义书签。 2.3.3 音乐信号的抽取.................................................................... 错误!未定义书签。 2.3.4 音乐信号的AM调制.............................................................. 错误!未定义书签。 2.3.5 AM调制音乐信号的同步解调............................................... 错误!未定义书签。 2.4系统设计流程图................................................................................. 错误!未定义书签。 3 语音信号处理基本知识................................................................................ 错误!未定义书签。 3.1语音的录入与打开............................................................................. 错误!未定义书签。 3.2采样位数和采样频率......................................................................... 错误!未定义书签。 3.3时域信号的FFT分析......................................................................... 错误!未定义书签。 3.4切比雪夫滤波器................................................................................. 错误!未定义书签。 3.5数字滤波器设计原理......................................................................... 错误!未定义书签。 4 语音信号实例处理设计................................................................................ 错误!未定义书签。 4.1语音信号的采集................................................................................. 错误!未定义书签。
数据分析一定少不了数据预处理，预处理的好坏决定了后续的模型效果，今天我们就来看看预处理有哪些方法呢？ 记录实战过程中在数据预处理环节用到的方法~ 主要从以下几个方面介绍： ?常用方法 ?N umpy部分 ?P andas部分 ?S klearn 部分 ?处理文本数据 一、常用方法 1、生成随机数序列 randIndex = random.sample(range(trainSize, len(trainData_copy)), 5*tra inSize) 2、计算某个值出现的次数 titleSet = set(titleData) for i in titleSet: count = titleData.count(i)
用文本出现的次数替换非空的地方。词袋模型 Word Count titleData = allData['title'] titleSet = set(list(titleData)) title_counts = titleData.value_counts() for i in titleSet: if isNaN(i): continue count = title_counts[i] titleData.replace(i, count, axis=0, inplace=True) title = pd.DataFrame(titleData) allData['title'] = title 3、判断值是否为NaN def isNaN(num): return num != num 4、 Matplotlib在jupyter中显示图像 %matplotlib inline 5、处理日期 birth = trainData['birth_date'] birthDate = pd.to_datetime(birth) end = pd.datetime(2020, 3, 5) # 计算天数birthDay = end - birthDate birthDay.astype('timedelta64[D]') # timedelta64 转到 int64 trainData['birth_date'] = birthDay.dt.days
基于MATLAB的语音信号分析与处理 [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加噪的声音信号，该过程会涉及到采样定理，傅立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是所需要的滤波器的选择，充分比较各种优缺点后，再利用滤波器来驱除杂音。通过滤波前后的声音的频谱图的比较，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；傅立叶变换；滤波器
目录 摘要 (Ⅰ) 1 绪论 (1) 1.1 课题的研究背景及意义 (1) 1.1 设计任务 (1) 2 语音信号处理的基本理论知识 (1) 2.1 采样频率和采样位数 (1) 2.2 采样定理 (1) 2.3 IIR数字滤波器 (2) 2.4 FIR数字滤波器 (2) 2.5 IIR数字滤波器和FIR数字滤波器的比较 (3) 2.6 倒谱 (3) 3 语音信号处理和理论方案 (3) 3.1 语音信号的采集 (3) 3.2 语音信号的处理 (4) 3.3 系统框图 (4) 4 语音信号处理的实例分析. (5) 4.1语音文件在MATLAB平台上的录入与打开 (5) 4.2原始语音信号频谱分析及仿真 (5) 4.3加噪语音信号频谱分析及仿真 (8) 4.4去噪及仿真 (13) 4.5 语音信号的回放 (18) 4.6结合去噪后的频谱图对比两种方式滤波的优缺点 (18) 5 总结. (19) 6 致谢. (19) 参考文献 (20)
1绪论 1.1课题的研究背景及意义 语言是我们人类所特有的功能，它是传承和记载人类几千年文明史，没有语言就没有我们今天人类的文明。语音是语言最基本的表现形式，是相互传递信息最重要的手段，是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息的形式。 语音信号处理属于信息科学的一个重要分支，大规模集成技术的高度发展和计算机技术的飞速前进，推动了这一技术的发展；它是研究用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门新兴学科，同时又是综合性的多学科领域和涉及面很广的交叉学科，因此我们进行语言信号处理具有时代的意义。 1.2设计任务 本设计先完成语音信号的采集，然后设计低通，带通等滤波器对采集到的语音信号进行滤波处理，分析语音信号各频率段的特性。并对所采集的语音信号加入不同的干扰噪声，对加入噪声的信号进行频谱分析，针对受干扰语音信号的特点设计不同的滤波器，对加噪信号进行滤波，恢复原信号。把原始语音信号、加噪语音信号和滤波后的信号进行时域变换和频域变换，画出它们的时域波形和频域波形图，从视觉角度比较分析滤波的效果。 2语音信号处理的基本理论知识 2.1采样频率和采样位数 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。采样频率与声音频率之间有一定的关系，根据奎斯特理论，只有采样频率高于声音信号最高频率的两倍时，才能把数字信号表示的声音还原成为原来的声音。这就是说采样频率是衡量声卡采集、记录和还原声音文件的质量标准。 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。采样频率是指录音设备在一秒钟内对声音信号的采样次数，采样频率越高声音的还原就越真实越自然。 采样位数和采样率对于音频接口来说是最为重要的两个指标，也是选择音频接口的两个重要标准。无论采样频率如何，理论上来说采样的位数决定了音频数据最大的力度范围。每增加一个采样位数相当于力度范围增加了6dB。采样位数越多则捕捉到的信号越精确。 2.2 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
基于MATLAB 的语音信号分析和处理 【摘要】: 本文通过用三星手机系统自带录音机采集了一段语音，wav格式转换后再Matlab平台上对其进行了时域分析，频谱分析,分析语音信号的特性。利用函数对采样频率进行控制，比较其波形。通过对两段铃声（分别为男声、女声）进行分析初步找出男声女声的特点和区别。应用Matlab平台对录制的语音信号加入噪声，对比加噪前后的语音信号的时域和频域特性，回放加噪语音信号。 【关键词】: 语音信号；频域特性; 时域特性; 滤波器
目录 一、背景介绍 1.1 语音信号的概述 1.2 语音信号处理工具的选择 二、语音信号的录制采集和分析 2.1 语音信号的采集 2.2 语音信号的读入与打开 2.3 取不同采样频率得出的波形比较 三、对男声、女声语音信号特点的分析 3.1女声（vfemale.wav）男声(vmale.wav)的时域分析
3.2女声（vfemale.wav）男声(vmale.wav)的频域分析 四、加噪声与滤波处理分析 4.1 高斯白噪声（SNR=30） 4.2 单频正弦噪声 五、心得与体会 一、背景介绍 1.1语音信号的概述 语言是人类创造的，是人类区别于其他地球生命的本质特征之一。人类用语言交流的过程可以看成是一个复杂的通信过程，为了获取便于分析和处理的语音信源，必须将在空气中传播的声波转变为包含语音信息并且记载着声波物理性质的模拟（或数字）电信号，即语音信号，因此语音信号就成为语音的表现形式或载体。 1.2语音信号处理工具的选择 语音信号的进一步处理分析工作选用了Matlab平台。Matlab是一种科学计算软件，专门以矩阵的形式处理数据。Matlab将高性能的数值计算和可视化集成在一起，并提供了大量的内置函数，不断完善Matlab产品以提高产品自身的竞争能力Matlab的数据分析和处理功能十分强大，运用它来
语音信号处理试验 实验一：语音信号时域分析 实验目的： (1)录制两段语音信号，内容是“语音信号处理”，分男女声。 (2)对语音信号进行采样，观察采样后语音信号的时域波形。 实验步骤： 1、使用window自带录音工具录制声音片段 使用windows自带录音机录制语音文件，进行数字信号的采集。启动录音机。录制一段录音，录音停止后，文件存储器的后缀默认为.Wav。将录制好文件保存，记录保存路径。男生女生各录一段保存为test1.wav和test2.wav。 图1基于PC机语音信号采集过程。 2、读取语音信号 在MATLAB软件平台下，利用wavread函数对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。通过使用wavread函数，理解采样、采样频率、采样位数等概念！ Wavread函数调用格式： y=wavread（file），读取file所规定的wav文件，返回采样值放在向量y中。
[y，fs，nbits]=wavread（file），采样值放在向量y中，fs表示采样频率（hz），nbits表示采样位数。 y=wavread（file，N），读取前N点的采样值放在向量y中。 y=wavread（file，[N1，N2]）,读取从N1到N2点的采样值放在向量y中。 3、编程获取语音信号的抽样频率和采样位数。 语音信号为test1.wav和test2.wav，内容为“语音信号处理”，两端语音保存到工作空间work文件夹下。在M文件中分别输入以下程序，可以分两次输入便于观察。 [y1,fs1,nbits1]=wavread('test1.wav') [y2,fs2,nbits2]=wavread('test2.wav') 结果如下图所示 根据结果可知：两端语音信号的采样频率为44100HZ，采样位数为16。 4、语音信号的时域分析 语音信号的时域分析就是分析和提取语音信号的时域参数。进行语音分析时，最先接触到并且夜市最直观的是它的时域波形。语音信
一、设计目的 1.进一步巩固数字信号处理的基本概念、理论、分析方法和实现方法；使自身对信号的采集、处理、传输、显示和存储等有一个系统的掌握和理解； 2.增强应用Matlab语言编写数字信号处理的应用程序及分析、解决实际问题的能力； 3．培养自我学习的能力和对相关课程的兴趣； 二、设计过程 1、语音信号的采集 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。 采样位数可以理解为声卡处理声音的解析度。这个数值越大，解析度就越高，录制和回放的声音就越真实 采样定理又称奈奎斯特定理，在进行模拟/数字信号的转换过程中，当采样频率fs不小于信号中最高频率fm的2倍时，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。 利用Windows下的录音机，录制了一段发出的声音，内容是“数字信号”，时间在3 s内。接着在D盘保存为WAV格式，然后在Matlab软件平台下．利用函数wavread对语音信号进行采样，并记录下了采样频率和采样点数，在这里我们还通过函数sound引入听到采样后自己所录的一段声音。 [x1,fs,bits]=wavread('E:\数字信号.wav'); %读取语音信号的数据，赋给变量x1，返回频率fs 44100Hz，比特率为16 。 2 、语音信号的频谱分析 （1）首先画出语音信号的时域波形； 程序段： x=x1(60001:1:120000); %截取原始信号60000个采样点
plot(x) %做截取原始信号的时域图形 title('原始语音采样后时域信号'); xlabel('时间轴 n'); ylabel('幅值 A'); （2）然后用函数fft 对语音号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性； y1=fft(x,6000); %对信号做N=6000点FFT 变换 figure(2) subplot(2,1,1),plot(k,abs(y1)); title('|X(k)|'); ylabel('幅度谱'); subplot(2,1,2),plot(k,angle(y1)); title('arg|X(k)|'); ylabel('相位谱'); （3）产生高斯白噪声，并且对噪声进行一定的衰减，然后把噪声加到信号中，再次对信号进行频谱特性分析，从而加深对频谱特性的理解； d=randn(1,60000); %产生高斯白噪声 d=d/100; %对噪声进行衰减 x2=x+d; %加入高斯白噪声 3、设计数字滤波器 (1)IIR 低通滤波器性能指标通带截止频Hz f c 1000=，阻带截止频率 Hz f st 1200=，通带最大衰减dB 11=δ，阻带最小衰减dB 1002=δ。 (2)FIR 低通滤波器性能指标通带截止频率Hz f c 1000=，阻带截止频率 Hz f st 1200=， 通带衰减1δ≤1dB ，阻带衰减 2δ≥ 100dB 。 （3）IIR 高通滤波器的设计指标，Hz f z 1000=，Hz f p 2000=，阻带最小衰减dB A s 30=，通带最大衰减dB A P 1=。 （4）（4）FIR 高通滤波器的设计指标，Hz f z 1000=，Hz f p 2000=，阻带最小衰减dB A s 50=，通带最大衰减dB A P 1=。 （5）用自己设计的各滤波器分别对采集的信号进行滤波，在Matlab 中，FIR 滤波器利用函数fftfilt 对信号进行滤波，IIR 滤波器利用函数filter 对信号进行滤波。比较滤波前后语音信号的波形及频谱，在一个窗口同时画出滤波前后
摘要 (2) 1 设计目的与要求 (3) 2 设计步骤 (4) 3 设计原理及内容 (5) 3.1 理论依据 (5) 3.2 信号采集 (6) 3.3 构造受干扰信号并对其FFT频谱分析 (8) 3.4 数字滤波器设计 (9) 3.5 信号处理 (10) 总结 (12) 致谢 (13) 参考文献 (14)
用MATLAB对语音信号进行分析与处理，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。 数字滤波器是数字信号处理的基础，用来对信号进行过滤、检测和参数估计等处理。IIR数字滤波器最大的优点是给定一组指标时，它的阶数要比相同组的FIR滤波器的低的多。信号处理中和频谱分析最为密切的理论基础是傅立叶变换（FT）。离散傅立叶变换（DFT）和数字滤波是数字信号处理的最基本内容。 关键词：MATLAB;语音信号；加入噪声；滤波器；滤波
1. 设计目的与要求 （1）待处理的语音信号是一个在20Hz~20kHz频段的低频信号 （2）要求MATLAB对语音信号进行分析和处理，采集语音信号后，在MATLAB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，设计合适的滤波器进行滤除噪声，恢复原信号。
2. 设计步骤 （1）选择一个语音信号或者自己录制一段语音文件作为分析对象； （2）对语音信号进行采样，并对语音信号进行FFT频谱分析，画出信号的时域波形图和频谱图； （3）利用MATLAB自带的随机函数产生噪声加入到语音信号中，对语音信号进行回放，对其进行FFT频谱分析； （4）设计合适滤波器，对带有噪声的语音信号进行滤波，画出滤波前后的时域波形图和频谱图，比较加噪前后的语音信号，分析发生的变化； （5）对语音信号进行回放，感觉声音变化。
实验三音频信号的分析与处理1 一、实验目的 1.掌握音频信号的采集以及运用Matlab软件实现音频回放的方 法； 2.掌握运用Matlab实现对音频信号的时域、频谱分析方法； 3.掌握运用Matlab设计RC滤波系统的方法； 4.掌握运用Matlab实现对加干扰后的音频信号的进行滤波处理 的方法； 5.锻炼学生运用所学知识独立分析问题解决问题的能力，培养学 生创新能力。 二、实验性质 设计性实验 三、实验任务 1.音频信号的采集 音频信号的采集可以通过Windows自带的录音机也可以用专用的录制软件录制一段音频信号（尽量保证无噪音、干扰小），也可以直接复制一段音频信号，但必须保证音频信号保存为.wav的文件。 2.音频信号的时域、频域分析 运用Matlab软件实现对音频信号的打开操作、时域分析和频域分析，并画出相应的图形（要求图形有标题），并打印在实验报告中（注意：把打印好的图形剪裁下来，粘贴到实验报告纸上）。 3.引入干扰信号 在原有的音频信号上，叠加一个频率为100KHz的正弦波干扰信号（幅度自定，可根据音频信号的情况而定）。 4.滤波系统的设计 运用Matlab实现RC滤波系统，要求加入干扰的音频信号经过RC滤波系统后，能够滤除100KHz的干扰信号，同时保留原有的音频信号，要求绘制出RC滤波系统的冲激响应波形，并分析其频谱。
% 音频信号分析与处理 %% 打开和读取音频文件 clear all; % 清除工作区缓存 [y, Fs] = audioread('jyly.wav'); % 读取音频文件 VoiceWav = y(300000 : 400000, 1); % 截取音频中的一段波形 clear y; % 清除缓存 hAudio = audioplayer(VoiceWav, Fs); % 将音频文件载入audioplayer SampleRate = get(hAudio, 'SampleRate'); % 获取音频文件的采样率KHz T = 1/SampleRate; % 计算每个点的时间，即采样周期SampLen = size(VoiceWav,1); % 单声道采样长度 %% 绘制时域分析图 hFig1 = figure('Units', 'normalized', 'Position', [0 0.05 0.49 0.85]); t = T: T: (SampLen* T); subplot(2, 1, 1); % 绘制音频波形 plot(t, VoiceWav); % 绘制波形 title('音频时域波形图'); axis([0, 2.3, -0.5, 0.5]); xlabel('时间(s)'); ylabel('幅值(V)'); % 显示标题 %% 傅里叶变换 subplot(2, 1, 2); % 绘制波形 myfft(VoiceWav, SampleRate, 'plot'); % 傅里叶变换 title('单声道频谱振幅'); % 显示标题 xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('|Y(f)|'); play(hAudio); % 播放添加噪声前的声音 pause(3); %% 引入100KHz的噪声干扰 t = (0: SampLen-1)* T; noise = sin(2 * pi * 10000 * t); % 噪声频率100Khz，幅值-1V到+1V hFig2 = figure('Units', 'normalized', 'Position', [0.5 0.05 0.5 0.85]); subplot(2, 1, 1); % 绘制波形 plot(t(1: 1000), noise(1: 1000)); title('100KHz噪声信号'); % 显示标题 noiseVoice = VoiceWav+ noise'; % 将噪声加到声音里面 hAudio = audioplayer(noiseVoice, Fs); % 将音频文件载入audioplayer subplot(2, 1, 2); % 绘制波形 [fftNoiseVoice, f] = myfft(noiseVoice, SampleRate, 'plot'); title('音乐和噪声频谱'); % 显示标题 play(hAudio); % 播放添加噪声后的声音 pause(3);
燕山大学 课程设计说明书 题目：语音信号的采集与时频域分系统的设计 学院（系）：电气工程学院 年级专业： 09精仪一班 学号： 0901******** 学生姓名：乔召杰 指导教师：刘永红 教师职称：副教授
目录 引言 (2) 第1章语音信号时域分析 (3) 1、1 窗口选择 (3) 1、2 短时能量 (4) 1、3短时平均过零率 (5) 1、4 短时自相关函数 (6) 1、5 时域分析方法的应用 (7) 第2章语音信号频域分析 (8) 2、1 短时傅里叶变换 (8) 2、2 语谱图 (9) 2、3 复倒谱和倒谱 (9) 第3章加噪与滤波处理 (11) 3、1 原始信号加噪处理 (11) 3、2 加噪信号滤波处理 (12) 第4章总结 (13) 参考文献 (14) 附录 (15)
引言 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频域等处理方法。语音信号可以认为在短时间内(一般认为在 10~30ms 的短时间内)近似不变，因而可以将其看作是一个准稳态过程, 即语音信号具有短时平稳性。任何语音信号的分析和处理必须建立在“短时”的基础上, 即进行“短时分析”。 时域分析:直接对语音信号的时域波形进行分析，提取的特征参数有短时能量，短时平均过零率，短时自相关函数等。 频域分析:对语音信号采样，并进行傅里叶变换来进行频域分析。主要分析的特征参数：短时谱、倒谱、语谱图等。 本文采集作者的声音信号为基本的原始信号。对语音信号进行时频域分析后，进行加白噪声处理并进行了相关分析，设计滤波器并运用所设计的滤波器对加噪信号进行滤波, 绘制滤波后信号的时域波形和频谱。整体设计框图如下图所示： 图0.1时频域分析设计图 图0.2加噪滤波分析流程图