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基于MATLAB的语音信号采集与处理

基于MATLAB的语音信号采集与处理
基于MATLAB的语音信号采集与处理

基于M A T L A B的语音信

号采集与处理

This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020

工程设计论文

题目:基于MATLAB的语音信号采集与处理

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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内容的话言信息外,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,识别出讲话内容,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。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,Infinite Impulse Response)滤波器。

FIR滤波器结构上主要是非递归结构,没有输出到输入的反馈,系统函数H (z)在处收敛,极点全部在z = 0处(因果系统),因而只能用较高的阶数达到高的选择性。FIR数字滤波器的幅频特性精度较之于IIR数字滤波器低,但是线性相位,就是不同频率分量的信号经过fir滤波器后他们的时间差不变,这是很好的性质。FIR数字滤波器是有限的单位响应也有利于对数字信号的处理,便于编程,用于计算的时延也小,这对实时的信号处理很重要。 FIR滤波器因具有系统稳定,易实现相位控制,允许设计多通带(或多阻带)滤波器等优点收到人们的青睐[1]。

IIR滤波器采用递归型结构,即结构上带有反馈环路。IIR滤波器运算结构通常由延时、乘以系数和相加等基本运算组成,可以组合成直接型、正准型、级联型、并联型四种结构形式,都具有反馈回路。同时,IIR数字滤波器在设计上可以借助成熟的模拟滤波器的成果,如巴特沃斯滤波器等。

2、语音信号在国内外研究现状

语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴的学科,是目前发展最为迅速的信息科学研究领域的核心技术之一。

60年代之前的发展主要有:1876年Bell发明电话,1939年研制成功第一个声码器,1942年Bell实验室发明了语谱仪,1948年美国Haskin实验室研制成功“语图回放机”,1952年Bell实验室研制成能识别十个英语数字的识别器。60年代以后,随着计算机技术的发展,语音信号处理技术获得了长足的进步,计算机模拟实验取代了硬件研制的传统做法。各种突破性的思想不断涌现。20世纪60年代中期形成的一系列数字信号处理的理论和

算法,如数字滤波器、快速傅立叶变换(FFT)等是语音信号数字处理的理论和技术基础,主要的有Martin等人为邮局研制了邮政编码阅读机。随着信息科学技术的飞速发展,语音信号处理取得了重大的进展:进入70年代之后,提出了用于语音信号的信息压缩和特征提取的线性预测技术(LPC),并已成为语音信号处理最强有力的工具,广泛应用于语音信号的分析、合成及各个应用领域,以及用于输入语音与参考样本之间时间匹配的动态规划方法;

20世纪80年代,由于矢量量化,隐马尔可夫模型和人工神经网络(ANN)的研究取得了迅速发展,并相继被应用与语音信号处理,经过不断的改进与完善,使得语音信号处理技术产生了突破型的进展。进入20世纪90年代以来,语音信号的采集与分析在实用化这一方面取得了很多的实质性的进展。语音信号处理的各项课题是促进其发展的重要动力之一,同时,它的许多成果也体现在有关语音信号处理的各项技术之中。

3、软件支持:

MATLAB是matrix和laboratory两个词的组合,意为矩阵工厂(矩阵实验室)。是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中,为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案,并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言(如C、Fortran)的编辑模式,代表了当今国际科学计算软件的先进水平。

它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,从而被广泛的应用于科学计算、控制系统和信息处理等领域的分析、仿真和设计工作。

MATLAB软件包括五大通用功能,数值计算功能(Nemeric)、符号运算功能(Symbolic)、数据可视化功能(Graphic)、数字图形文字统一处理功能(Notebook)和建模仿真可视化功能(Simulink)。其中,符号运算功能的实现是通过请求MAPLE内核计算并将结果返回到MATLAB命令窗口。该软件有三大特点,一是功能强大;二是界面友善、语言自然;三是开放性强。目前,Mathworks公司已推出30多个应用工具箱。MATLAB在线性代数、矩阵分析、数值及优化、数值统计和随机信号分析、电路与系统、系统动力学、次那好和图像处理、控制理论分析和系统设计、过程控制、建模和仿真、通信系统以及财政金融等众多领域的理论研究和工程设计中得到了广泛应用。

MATLAB在信号与系统中的应用主要包括符号运算和数值计算仿真分析。由于信号与系统课程的许多内容都是基于公式演算,而MATLAB借助符号数学工具箱提供的符号运算功能,能基本满足信号与系统课程的需求。例如解微分方程、傅里叶正反变换、拉普拉斯正反变换和z正反变换等。MATLAB 在信号与系统中的另一主要应用是数值计算与仿真分析,主要包括函数波形绘制、函数运算、冲击响应与阶跃响应仿真分析、信号的时域分析、信号的频谱分析、系统的S域分析和零极点图绘制等内容。数值计算仿真分

析可以帮助学生更深入地理解理论知识,并为将来使用MATLAB进行信号处理领域的各种分析和实际应用打下基础。

MATLAB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等语言完成相同的事情简捷得多,并且MATLAB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。

二、实践原理

1、采样定理:

在进行模拟与数字信号的转换过程中,当采样大于最高频率的2倍时,则采样之后的数字信号完整的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。

2、采样频率:

采样频率是指计算机每秒钟采样多少个声音样本,是描述声音文件的音质、音频、衡量声卡、声音文件的质量标准。采样频率越高,即采样的时

间间隔越短,则在单位时间内计算机得到的声音样本数据越多,对声音波形的表示也越准确。

3、采样位数与采样频率:

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。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。采样位数越多则捕捉到的信号越精确。

4、仿真原理

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。

MATLAB在信号与系统中的应用主要包括符号运算和数值计算仿真分析。由于信号与系统课程的许多内容都是基于公式演算,而MATLAB借助符号数学工具箱提供的符号运算功能,能基本满足信号与系统课程的需求。例如解微分方程、傅里叶正反变换、拉普拉斯正反变换和z正反变换等。MATLAB 在信号与系统中的另一主要应用是数值计算与仿真分析,主要包括函数波

形绘制、函数运算、冲击响应与阶跃响应仿真分析、信号的时域分析、信

号的频谱分析、系统的S域分析和零极点图绘制等内容。数值计算仿真分

析可以帮助学生更深入地理解理论知识,并为将来使用MATLAB进行信号处理领域的各种分析和实际应用打下基础[3]。

滤波器的设计可以通过软件或设计专用的硬件两种方式来实现。随着MATLAB软件及信号处理工具箱的不断完善,MATLAB很快成为应用学科等领域不可或缺的基础软件。它可以快速有效地实现数字滤波器的设计、分析

和仿真,极大地减轻了工作量,有利于滤波器设计的最优化。

利用MATLAB中的随机函数产生噪声加入到语音信号中,模仿语音信号被污染,并对其进行频谱分析;设计巴特沃斯滤波器,并对被噪声污染的语音信号进行滤波,对滤波前后信号进行时域分析。

5、相关的信号知识:

傅里叶变换在信号处理中具有十分重要的作用,它通常能使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含糊不清或至少不明显.在

语音信号处理中,傅里叶表示在传统上一直起主要作用.其原因一方面在于

稳态语音的生成模型由线性系统组成,此系统被一随时间作周期变化或随机变化的源所激励.因而系统输出频谱反映了激励与声道频率响应特性.另一

方面,语音信号的频谱具有非常明显的语音声学意义,可以获得某些重要的

语音特征(如共振峰频率和带宽等)

根据语音信号的产生模型,可以将其用一个线性非时变系统的输出表示,即看作是声门激励信号和声道冲激响应的卷积.在语音信号数字处理所涉及的各个领域中,根据语音信号求解声门激励和声道响应具有非常重要的意义.

例如,为了求得语音信号的共振蜂就要知道声道传递函数(共振峰就是声道传递函数的各对复共轭极点的频率).又如,为了判断语音信号是清音还是浊音以及求得浊音情况下的基音频率,就应知道声门激励序列.在实现各种语音编码,合成,识别以及说话人识别时无不需要由语音信号来求得声门激励序列和声道冲激响应.

三、具体流程

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。

语音信号的滤波示意图:

四、具体分工与实践步骤

此课题主要分为两部分:加噪与消噪,我做的是消噪部分,实践步骤如下:

1、语音信号的采集与分析

(1)利用PC机上的声卡和WINDOWS操作系统可以进行数字信号的采集。将话筒插入计算机的语音输入插口上,启动录音机。按下录音按钮,对话筒念一段课文,说完后停止录音。

(2)以文件名“录音”保存入C盘中。可以看到,文件存储器的后缀默认为.wav。要保存文件时,利用了计算机上的A/D转换器,把模拟的声音信号变成了离散的量化了的数字信号,放音时,它又通过D/A转换器,把保存的数字数据恢复为原来的模拟的声音信号。之后将该语音文件放入MATLAB文件夹中。

3)在Matlab软件平台下可以利用函数audioread对语音信号进行采样,得到了声音数据变量name,[name,fs0]=audioread('',[100,namex]);同时把name的采样频率fs0和数据放进了MATALB的工作空间,同时用fft(name)函数绘制原始语音信号的频率响应图。图figure1为原始语音信号的时域图形和频域图形。

2、利用余弦函数构造一个高频噪声

在Matlab中人为设计一固定频率1500Hz的噪声干扰信号。噪声信号通常为随机序列,在本设计中用余弦序列代替。干扰信号构建命令函数为noise=*sin(2*pi*f0*t);

Noise=zeros(N,2);

Noise(:,1)=noise';

Noise(:,2)=noise';

Y=name+Noise;

若带噪信号y(m)是纯净语音信号s(m)和平稳加性高斯白噪声n(m)构成的,即:y(m)=x(m)+n(m);则在频域中表示为Y(ω)=X(ω)+N(ω);其中

Y(ω),X(ω),N(ω)分别是y(m),x(m),n(m)的傅里叶变换。X(ω)=Y(ω)-

N(ω);只要从带噪信号中减去噪声信号即可估计出语音信号,再进行傅里叶反变换就可得到增强的语音。

3、设计滤波器对加噪语音滤波

计算滤波器的性能指标,设计滤波器,用自己设计的滤波器对采集的信号进行滤波,得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,并回放语音信号,感觉滤波前后的声音有变化。

五、程序设计及仿真图

源程序:

clearall

clc

namex=4e5;

[name,fs0]=audioread('',[100,namex]);

N=length(name);

figure(1)

subplot(1,2,1);

x=[0:N-1]/fs0;

plot(x,abs(name));

title('原始音频信号时域')

subplot(1,2,2);

x=[0:(N-1)]*fs0/N;

plot(x,abs(fft(name)));

title('原始音频信号频域')

sound(name,fs0)

t=0:(1/fs0):(N-1)/fs0;

f0=;

noise=*sin(2*pi*f0*t);Noise=zeros(N,2);Noise(:,1)=noise';Noise(:,2)=noise';Y =name+Noise;Yf=fft(Y);figure(2)subplot(1,2,1);x=[0:N-

1]/fs0;plot(x,abs(Y));title('混杂音频信号时域')subplot(1,2,2);x=[0:(N-

1)]*fs0/N;plot(x,abs(Yf));title('混杂音频信号频域')sound(Y,fs0);

%设计滤波器取N=30;截止频率为。

n=0:29;

hd=sin*(n-29/2))./(pi*(n-29/2));figure(3)subplot(1,2,1)plot(abs(hd));title('滤波器时域')x=fs0/10000*[0:(10000-

1)];hdf=fft(hd,10000);subplot(1,2,2)plot(x,db(abs(hdf)))title('滤波器频域')YA=filter(hd,1,Y);sound(YA,fs0)N=length(YA);figure(4)%plot(x,abs(fft(YA))) ;subplot(1,2,1);x=[0:N-1]/fs0;plot(x,abs(YA));title('滤波后音频信号时域

')subplot(1,2,2);x=[0:(N-1)]*fs0/N;plot(x,abs(fft(YA)));title('滤波后音频信号频域')

程序运行结果:

六、心得体会

通过这一个星期的工程设计,我学到了很多的东西,不仅巩固了我以前所学过的知识,还让我学到很多在书本上所没有学到过的知识。

同时进一步加深了对语音信号的了解和熟练了对Matlab的使用,让我对数字信号处理这门课程有了更加浓厚的兴趣。因为以前都是基于课本上所学的理论知识,然而通过这次课程设计之后才能真正理解其意义。

在整个设计过程中我懂得了许多东西,也培养了独立思考和设计的能力,树立了对知识应用的信心,相信会对今后的学习工作和生活有非常大的帮助,并且提高了自己的动手实践操作能力,使自己充分体会到了在设计过程中的成功喜悦。虽然这个设计做的不怎么好,但是在设计过程中所学到的东西是这次课程设计的最大收获和财富,使我终身受益。

在没有做课程设计以前,觉得工程设计只是对知识的单纯总结,但是通过这次课程设计发现自己的看法有点太片面,课程设计不仅是对前面所学知识的一种检验,也是对自己能力的一种提高,通过这次课程设计使自己明白了原来的那点知识是非常欠缺的,要学习的东西还很多,通过这次课程设计,明白学习是一个长期积累的过程,在以后的工作和生活中都应该不断的学习,努力提高自己的知识和综合素质。

在这次工程设计的过程中,我遇到不少的问题,比如刚开始要画频谱图时,不知道其频率轴应该怎么表示,经过进一步对课本的学习之后,才明白它是怎样的变换关系。只有把所学的理论知识与实践相结合起来,才能更好的理解理论。总的来说,通过这次的工程设计我对语音信号有了全面的认识,对Matlab的知识又有了深刻的理解,让我感受到只有在充分理解课本知

识的前提下,才能更好的应用这个工具。而熟练的掌握这门工具也是我们必不可少的技能。

在工程设计过程中,我们不断发现错误,不断改正,不断领悟,本身就是在践行“过而能改,善莫大焉”的知行观。这次工程设计终于顺利完成了,在设计中遇到了很多问题,最后在老师的指导下,终于游逆而解。在今后社会的发展和学习实践过程中,一定要不懈努力,不能遇到问题就想到要退缩,一定要不厌其烦的发现问题所在,然后一一进行解决,只有这样,才能成功的做成想做的事,才能在今后的道路上劈荆斩棘,而不是知难而退,那样永远不可能收获成功,收获喜悦,也永远不可能得到社会及他人对你的认可!

工程设计诚然是一门专业课,给我很多专业知识以及专业技能上的提升,同时又是一门讲道课,一门辩思课,给了我许多道,给了我很多思,给了我莫大的空间。同时,设计让我感触很深。使我对抽象的理论有了具体的认识。我认为,在这学期的设计中,不仅培养了独立思考的能力,在各种其它能力上也都有了提高。更重要的是,在课上,我们学会了与人合作。而这是日后最实用的,真的是受益匪浅。要面对社会的挑战,只有不断的学习、实践,再学习、再实践。这对于我们的将来也有很大的帮助。以后,不管有多苦,我想我们都能变苦为乐,找寻有趣的事情,发现其中珍贵的事情。就像中国提倡的艰苦奋斗一样,我们都可以在课程结束之后变的更加成熟,会面对需要面对的事情。

回顾起此工程设计,至今我仍感慨颇多,从理论到实践,在这段日子里,可以说得是苦多于甜,但是可以学到很多很多的东西,同时不仅可以

巩固了以前所学过的知识,而且学到了很多在书本上所没有学到过的知识。通过这次课程设计使我懂得了理论与实际相结合是很重要的,只有理论知识是远远不够的,只有把所学的理论知识与实践相结合起来,从理论中得出结论,才能真正为社会服务,从而提高自己的实际动手能力和独立思考的能力。在设计的过程中遇到问题,可以说得是困难重重,但可喜的是最终都得到了解决。

实验过程中,也对团队精神的进行了考察,让我们在合作起来更加默契,在成功后一起体会喜悦的心情。果然是团结就是力量,只有互相之间默契融洽的配合才能换来最终完美的结果。

此次设计也让我明白了思路即出路,有什么不懂不明白的地方要及时请教或上网查询,只要认真钻研,动脑思考,动手实践,就没有弄不懂的知识,收获颇丰。

参考文献

[1]周利清,苏菲.数字信号处理基础.北京:北京邮电大学出版社,2005

[2]姚东.MATLAB及在电子信息课程中的应用[M].第二版.北京:北京电子工

业出版社,2000

[3]高西全,丁玉美.数字信号处理.第3版.北京:西安电子科技大学出

版社,2008

[4]肖伟、刘忠. MATLAB程序设计与应用[M].北京:清华大学出版社 2005

[5]张智星.MATLAB程序设计与应用.北京:清华大学出版社,2002

语音信号处理与及其MATLAB实现分析

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。

电子信息工程专业考研学校排名

电子信息工程考研方向解读 电子信息工程考研的方向其实很多的,不过大家所知道甚少,笔者就搜集整理一些有关该专业的考研方向,希望对大家有所帮助。考研方向中不同的学科是不同的,分为一级学科是学科大类,二级学科是其下的学科小类;对于学校而言,二级学科无法申请成为一级学科,但是可以申请成为硕士和博士学位授予点,而一级学科一旦申请成功,其下的所有二级学科都可申请成为博士学位授予点。 例如: 0809 一级学科:电子科学与技术 080901 物理电子学080902 电路与系统 080903 微电子学与固体电子学080904电磁场与微波技术 0810 一级学科:信息与通信工程 081001通信与信息系统☆081002信号与信息处理☆ 0811 一级学科:控制科学与工程 081103 系统工程081104模式识别与智能系统 我找了以下专业方向以供大家参考,共十二大类。其中有些是与物理、机械、光电、电气、自动化、计算机等交叉的学科,但电信专业的学生可以报考。 1电路与系统 2集成电路工程 3自动控制工程 4模式识别与智能系统 5通信与信息系统 6信号与信息处理 7电子与通信工程 8电力电子与电力传动 9光电信息工程 10物理电子学 11精密仪器及机械简介 12测试计量技术及仪器 01.电路与系统 电路与系统学科研究电路与系统的理论、分析、测试、设计和物理实现。它是信息与通信工程和电子科学与技术这两个学科之间的桥梁,又是信号与信息处理、通信、控制、计算机乃至电力、电子等诸方面研究和开发的理论与技术基础。因为电路与系统学科的有力支持,才使得利用现代电子科学技术和最新元器件实现复杂、高性能的各种信息和通信网络与系统成为现实。 学科概况 信息与通讯产业的高速发展以及微电子器件集成规模的迅速增大,使得电子电路与系统走向数字化、集成化、多维化。电路与系统学科理论逐步由经典向现代过渡,同时和信息与通讯工程、计算机科学与技术、生物电子学等学科交叠,相互渗透,形成一系列的边缘、交叉学科,如新的微处理器设计、各种软、硬件数字信号处理系统设计、人工神经网络及其硬件实现等。 电路与系统专业排名是

matlab语音信号采集与初步处理要点

《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的语音信号处理与分析

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。

语音信号处理答案

二、问答题(每题分,共分) 、语音信号处理主要研究哪几方面的内容? 语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语言信号进行处理的一门学科,语音信号处理的理论和研究包括紧密结合的两个方面:一方面,从语言的产生和感知来对其进行研究,这一研究与语言、语言学、认知科学、心理、生理等学科密不可分;另一方面,是将语音作为一 种信号来进行处理,包括传统的数字信号处理技术以及一些新的应用于语音信号的处理方法 和技术。 、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? 语音识别技术,也被称为自动语音识别,(),其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为 计算机可读的输入,例如按键、二进制编码或者字符序列。 计算机自动语音识别的任务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。 、语音合成模型关键技术有哪些? 语音合成是实现人机语音通信,建立一个有听和讲能力的口语系统所需的两项关键技术,该系统主要由三部分组成:文本分析模块、韵律生成模块和声学模块。.如何取样以精确地抽取人类发信的主要特征,.寻求什么样的网络特征以综合声道的频率响应,.输出合成声音的质量如何保证。 、语音压缩技术有哪些国际标准? 二、名词解释(每题分,共分) 端点检测:就从包含语音的一段信号中,准确的确定语音的起始点和终止点,区分语音信号和非语音信号。 共振峰:当准周期脉冲激励进入声道时会引起共振特性,产生一组共振频率,称为共振峰频率或简称共振峰。 语谱图:是一种三维频谱,它是表示语音频谱随时间变化的图形,其纵轴为频率,横轴为时间,任一给定的频率成分在给定时刻的强弱用相应点的灰度或色调的浓淡来表示。 码本设计:就是从大量信号样本中训练出好的码本,从实际效果出发寻找好的失真测度定义 公示,用最少的搜素和计算失真的运算量。 语音增强:语音质量的改善和提高,目的去掉语音信号中的噪声和干扰,改善它的质量 三、简答题(每题分,共分) 、简述如何利用听觉掩蔽效应。 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,—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)。 、简述时间窗长与频率分辨率的关系。 采样周期、窗口长度和频率分辨率△之间存在下列关系:△(*) 可见,采样周期一定时,△随窗口宽度的增加而减少,即频率分辨率相应得到提高,但同时时间分辨率降低;如果窗口取短,频率分辨率下降,而时间分辨率提高,因而二者是矛盾的。 、简述时域分析的技术(最少三项)及其在基因检测中的应用。()

数字音频技术期末考试试卷

《数字音视频技术》期末考试试卷 一.选择(每题2分,共20分) 1.可闻声的频率范围() A.20~2000Hz B.200~20000Hz C.20~20000Hz D.200~2000Hz 2.下面哪一种相加混色产生的色彩是错误的() A.红色+绿色=黄色 B.红色+蓝色=橙色 C.蓝色+绿色=青色 D.红色+绿色+蓝色=白色。 3.不是数字图像的格式的是() A.JPG B. GIF C. TIFF D. WAVE 4.在音频数字化的过程中,对模拟语音信号处理的步骤依次为()A.抽样编码量化 B. 量化抽样编码 C. 抽样量化编码 D. 量化编码抽样 5.将声音转变为数字化信息,又将数字化信息变换为声音的设备是() A.声卡B.音响 C. 音箱D.PCI卡 6.不属于国际上常用的视频制式的是() A.PAL制 B.NTSC制C.SECAM制D.MPEG 7.数字音频采样和量化过程所用的主要硬件是() A.数字编码器 B.数字解码器 C.模拟到数字的转换器(A/D转换器) D.数字到模拟的转换器(D/A转换器) 8.信息接受者在没有接收到完整的信息前就能处理那些已经接受到的信息一边接收,一边处理的方式叫() A.多媒体技术B.流媒体技术 C.云技术D.动态处理技术

9.影响声音质量的因素不包括() A.声道数目B.采样频率 C.量化位数D.存储介质 10.我们常用的VCD,DVD采用的视频压缩编码国际标准是()A.MPEG B.PLA C.NTSC D.JPEG 二.填空(每空2分,共30分) 1.音质三要素:、和。 2.色彩三要素:、和。 3.混色的方法有:和。 4.视频冗余是指相邻帧间和每帧的水平方向和垂直方向上的相邻像素间存在很强的相关性,它包含的种类有:冗余、冗余、冗余、冗余和视觉冗余。 5.色彩模型中的三基色原理是指利用、和三种色光混合,可以产生各种色彩。 三.简答题(每题10分,共50分) 1.常见数字音频文件格式有哪些? 2. 常见数字视频文件格式有哪些? 3.什么是5.1声道环绕立体声?

基于matlab的语音信号的采集与处理

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。

语音信号处理 (第2版)赵力 编著 语音信号处理勾画要点

语音信号处理(第2版)赵力编著 重点考点 第2章语音信号处理的基础知识 1.语音(Speech)是声音(Acoustic)和语言(Language)的组合体。可以这样定义语音:语音是由一连串的音组成语言的声音。 2.人的说话过程可以分为五个阶段:(1)想说阶段(2)说出阶段(3)传送阶段(4)理解阶段(5)接收阶段。 3.语音是人的发声器官发出的一种声波,它具有一定的音色,音调,音强和音长。其中,音色也叫音质,是一种声音区别于另一种声音的基本特征。音调是指声音的高低,它取决于声波的频率。声音的强弱叫音强,它由声波的振动幅度决定。声音的长短叫音长,它取决于发音时间的长短。 4.说话时一次发出的,具有一个响亮的中心,并被明显感觉到的语音片段叫音节(Syllable)。一个音节可以由一个音素(Phoneme)构成,也可以由几个音素构成。音素是语音发音的最小单位。任何语言都有语音的元音(Vowel)和辅音(Consonant)两种音素。 5.元音的另一个重要声学特性是共振峰(Formant)。共振峰参数是区别不同元音的重要参数,它一般包括共振峰频率(Formant Frequency)的位置和频带宽度(Formant Bandwidth)。 6.区分语音是男声还是女声、是成人声音还是儿童声音,更重要的因素是共振峰频率的高低。 7.浊音的声带振动基本频率称基音周期(或基音频率),F0表示。 8.人的听觉系统有两个重要特性,一个是耳蜗对于声信号的时频分析特性;另一个是人耳听觉掩蔽效应。 9.掩蔽效应分为同时掩蔽和短时掩蔽。 10.激励模型:一般分成浊音激励和清音激励。浊音激励波是一个以基音周期为周期的斜三角脉冲串。 11.声道模型:一是把声道视为由多个等长的不同截面积的管子串联而成的系统。按此观点推导出的叫“声管模型”。另一个是把声道视为一个谐振腔,按此推导出的叫“共振峰模型”。 12.完整的语音信号的数字模型可以用三个子模型:激励模型、声道模型和辐射模型的串联来表示。 13.语谱图:人们致力于研究语音的时频分析特性,把和时序相关的傅立叶分析的显示图形。 第三章语音信号分析 1.贯穿于语音分析全过程的是“短时分析技术”。 2.语音信号的数字化一般包括放大及增益控制、反混叠滤波、采样、A/D变换及编码(一般就是PCM码);预处理一般包括预加重、加窗和分帧等。 3.预滤波的目的有两个:

《语音信号处理》期末试题总结

2011-2013学年 《语音信号处理》期末考试试题 适用班级:时量:120分钟闭卷记分: 考生班级:姓名:学号: 注:答案全部写在答题纸上,写在试卷上无效! 一、填空题:(每空2分) 1、矢量量化系统主要由编码器和译码器组成,其中编码器主要是由搜索算法和码书构成。P101 2、基于物理声学的共振峰理论,可以建立起三种实用的共振峰模型:级联型、并联型和混合型。P18 3、语音编码按传统的分类方法可以分为波形编码、参数编码和混合编码。P137 4、对语音信号进行压缩编码的基本依据是语音信号的冗余度和人的听觉感知机理。 P137-138 5、汉语音节一般由声母、韵母和声调三部分组成。P10 6、人的听觉系统有两个重要特性,一个是耳蜗对于声信号的时频分析特性;另一个是人耳听觉的掩蔽效应。P22 7、句法的最小单位是词,词法的最小单位是音节,音节可以由音素构成。P9 8、复倒谱分析中避免相位卷绕的算法,常用的有微分法和最小相位信号法。P62 9、语音信号处理也可以简称为语音处理,它是利用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门学科,包括语音编码、语音合成、语音识别、说话人识别和语音增强等五大分支。P3 10、语音信号处理也可以简称为语音处理,它是以数字信号处理和语音学为基础而形成的一个综合新的学科,包括发音语音学、声学语音学、听觉语音学和心理学等四大分支。P2,6 11、语音的四大要素:音质、音调、音强和音长。P9 12、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。P8 13、元音的一个重要声学特性是共振峰,它是区别不同元音的重要参数,它一般包括共振峰频率的位置和频带宽度。 14、语音信号的倒谱分析就是求取语音倒谱特征参数的过程,它可以通过同态信号处理来实现。P56 二、判断题:(每小题2分)√× 1、预测编码就是利用对误差信号进行编码来降低量化所需的比特数,从而使编码速率大幅降低。(×)P143 2、以线性预测分析-合成技术为基础的参数编码,一般都是根据语音信号的基音周期和清/浊音标志信息来决定要采用的激励信号源。(×)P181 3、自适应量化PCM就是一种量化器的特性,能自适应地随着输入信号的短时能量的变化而调整的编码方法。(×)P142 4、线性预测法正是基于全极点模型假定,采用时域均方误差最小准则来估计模型参数的。(×)P72 5、波形编码是依赖模型假定的语音编码方法。(×)P137 6、掩蔽效应是使一个声音A能感知的阀值因另一个声音B的出现而提高的现象,这时A叫

基于MATLAB的语音信号滤波处理

基于MATLAB的语音信号滤波处理 题目:基于MATLAB的语音信号滤波处理 课程:数字信号处理 学院:电气工程学院 班级: 学生: 指导教师: 二O一三年十二月

目录CONTENTS 摘要 一、引言 二、正文 1.设计要求 2.设计步骤 3.设计内容 4.简易GUI设计 三、结论 四、收获与心得 五、附录

一、引言 随着Matlab仿真技术的推广,我们可以在计算机上对声音信号进行处理,甚至是模拟。通过计算机作图,采样,我们可以更加直观的了解语音信号的性质,通过matlab编程,调用相关的函数,我们可以非常方便的对信号进行运算和处理。 二、正文 2.1 设计要求 在有噪音的环境中录制语音,并设计滤波器去除噪声。 2.2 设计步骤 1.分析原始信号,画出原始信号频谱图及时频图,确定滤波器类型及相关指标; 2.按照类型及指标要求设计出滤波器,画出滤波器幅度和相位响应,分析该滤波器是否符合要求; 3.用所设计的滤波器对原始信号进行滤波处理,画出滤波后信号的频谱图及时频图; 4.对滤波前的信号进行分析比对,评估所设计滤波器性能。 2.3 设计内容 1.原始信号分析

分析信号的谱图可知,噪音在1650HZ和3300HZ附近的能量较高,而人声的能量基本位于1000HZ以下。因此,可以设计低通滤波器对信号进行去噪处理。 2.IIR滤波器设计 用双线性变换法分别设计了巴特沃斯低通滤波器和椭圆低通滤波器和带阻滤波器: ①巴特沃斯滤波器 fp=800;fs=1300;rs=35;rp=0.5; 程序代码如下: fp=800;fs=1300;rs=35;rp=0.5;Fs=44100; wp=2*Fs*tan(2*pi*fp/(2*Fs));ws=2*Fs*tan(2*pi*fs/(2*Fs)); [n,wn]=buttord(wp,ws,rp,rs,'s'); [b,a]=butter(n,wn,'s'); [num,den]=bilinear(b,a,Fs); [h,w]=freqz(num,den,512,Fs);

基于MATLAB的语音信号处理系统设计(程序+仿真图)--毕业设计

语音信号处理系统设计 摘要: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。语音信号处理的目的是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、识别出讲话内容、进行语音增强等。本文简要介绍了语音信号采集与分析以及语音信号的特征、采集与分析方法,并在采集语音信号后,在MATLAB 软件平台上进行频谱分析,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。利用MATLAB来读入(采集)语音信号,将它赋值给某一向量,再将该向量看作一个普通的信号,对其进行FFT变换实现频谱分析,再依据实际情况对它进行滤波,然后我们还可以通过sound命令来对语音信号进行回放,以便在听觉上来感受声音的变化。 关键词:Matlab,语音信号,傅里叶变换,滤波器 1课程设计的目的和意义 本设计课题主要研究语音信号初步分析的软件实现方法、滤波器的设计及应用。通过完成本课题的设计,拟主要达到以下几个目的: 1.1.了解Matlab软件的特点和使用方法。 1.2.掌握利用Matlab分析信号和系统的时域、频域特性的方法; 1.3.掌握数字滤波器的设计方法及应用。 1.4.了解语音信号的特性及分析方法。 1.5.通过本课题的设计,培养学生运用所学知识分析和解决实际问题的能力。 2 设计任务及技术指标 设计一个简单的语音信号分析系统,实现对语音信号时域波形显示、进行频谱分析,

利用滤波器滤除噪声、对语音信号的参数进行提取分析等功能。采用Matlab设计语言信号分析相关程序,并且利用GUI设计图形用户界面。具体任务是: 2.1.采集语音信号。 2.2.对原始语音信号加入干扰噪声,对原始语音信号及带噪语音信号进行时频域分析。 2.3.针对语音信号频谱及噪声频率,设计合适的数字滤波器滤除噪声。 2.4.对噪声滤除前后的语音进行时频域分析。 2.5.对语音信号进行重采样,回放并与原始信号进行比较。 2.6.对语音信号部分时域参数进行提取。 2.7.设计图形用户界面(包含以上功能)。 3 设计方案论证 3.1语音信号的采集 使用电脑的声卡设备采集一段语音信号,并将其保存在电脑中。 3.2语音信号的处理 语音信号的处理主要包括信号的提取播放、信号的重采样、信号加入噪声、信号的傅里叶变换和滤波等,以及GUI图形用户界面设计。 Ⅰ.语音信号的时域分析 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。 Ⅱ.语音信号的频域分析 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

《语音信号处理》期末考试试题

2011-2012学年第一学期 《语音信号处理》期末考试试题(A) 适用班级:时量:120分钟闭卷记分: 考生班级:姓名:学号: 注:答案全部写在答题纸上,写在试卷上无效! 一、填空题:(共7小题,每空2分,共20分) 1、矢量量化系统主要由编码器和组成,其中编码器主要 是由搜索算法和构成。 2、基于物理声学的共振峰理论,可以建立起三种实用的共振峰 模型:级联型、并联型和。 3、语音编码按传统的分类方法可以分为、和混合 编码。 4、对语音信号进行压缩编码的基本依据是语音信号的和人 的听觉感知机理。 5、汉语音节一般由声母、韵母和三部分组成。 6、人的听觉系统有两个重要特性,一个是耳蜗对于声信号的时 频分析特性;另一个是人耳听觉的效应。 7、句法的最小单位是,词法的最小单位是音节,音节可 以由构成。 二、判断题:(共3小题,每小题2分,共6分)

1、预测编码就是利用对误差信号进行编码来降低量化所需的比 特数,从而使编码速率大幅降低。() 2、以线性预测分析-合成技术为基础的参数编码,一般都是根据 语音信号的基音周期和清/浊音标志信息来决定要采用的激 励信号源。() 3、自适应量化PCM就是一种量化器的特性,能自适应地随着输 入信号的短时能量的变化而调整的编码方法。() 三、单项选择题:(共3小题,每小题3分,共9分) 1、下列不属于衡量语音编码性能的主要指标是()。 (A)编码质量(B)矢量编码(C)编码速率(D)坚韧性 2、下列不属于编码器的质量评价的是() (A)MOS (B)DAM(C)DRT(D)ATC 3、限词汇的语音合成技术已经比较成熟了,一般我们是采用() 作为合成基元。 (A)词语(B)句子(C)音节(D)因素 四、简答题:(共2小题,每小题12分,共24分) 1、画出矢量量化器的基本结构,并说明其各部分的作用。 2、试画出语音信号产生的离散时域模型的原理框图,并说明各 部分的作用。 五、简答题:(共5小题,前三小题,每题5分,后两小题,每题10分,共35分) 1、线性预测分析的基本思想是什么?

基于matlab的语音信号滤波处理——数字信号处理课程设计

数字信号处理课程设计 题目:基于matlab的语音信号滤波处理学院:物理与电子信息工程 专业:电子信息工程 班级: B07073041 学号: 200932000066 姓名:高珊 指导教师:任先平

摘要: 语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴学科,是目前发展最为迅速的学科之一,通过语音传递信息是人类最重要,最有效,最常用和最方便的交换信息手段,所以对其的研究更显得尤为重要。 Matlab语言是一种数据分析和处理功能十分强大的计算机应用软件,它可以将声音文件变换成离散的数据文件,然后用起强大的矩阵运算能力处理数据。这为我们的本次设计提供了强大并良好的环境! 本设计要求自己录制一段自己的语音后,在MATLAB软件中采集语音信号、回放语音信号并画出语音信号的时域波形和频谱图。再在Matlab中分别设计不同形式的FIR数字滤波器。之后对采集的语音信号经过不同的滤波器(低通、高通、带通)后,观察不同的波形,并进行时域和频谱的分析。对比处理前后的时域图和频谱图,分析各种滤波器对于语音信号的影响。最后分别收听进行滤波后的语音信号效果,做到了解在怎么样的情况下该用怎么样的滤波器。

目录 1.设计内容 (4) 2.设计原理 (4) 2.1语音信号的时域分析 (4) 2.2语音信号的频域分析 (5) 3.设计过程 (5) 3.1实验程序源代码 (6) 3.1.1原语音信号时域、频域图 (6) 3.1.2低通滤波器的设计 (6) 3.1.3高通滤波器的设计 (7) 3.1.4带通滤波器的设计 (8) 3.1.5语音信号的回放 (9) 3.2调试结果描述 (10) 3.3所遇问题及结果分析 (15) 3.3.1所遇主要问题 (16) 3.3.2结果分析 (16) 4.体会与收获 (17) 5.参考文献 (17)

语音信号处理matlab实现

短时能量分析matlab源程序: x=wavread('4.wav'); %计算N=50,帧移=50时的语音能量 s=fra(50,50,x);%对输入的语音信号进行分帧,其中帧长50,帧移50 s2=s.^2;%一帧内各种点的能量 energy=sum(s2,2);%求一帧能量 subplot(2,2,1); plot(energy) xlabel('帧数'); ylabel('短时能量E'); legend('N=50'); axis([0,500,0,30]) %计算N=100,帧移=100时的语音能量 s=fra(100,100,x); s2=s.^2; energy=sum(s2,2); subplot(2,2,2); plot(energy) xlabel('帧数'); ylabel('短时能量E'); legend('N=100'); axis([0,300,0,30]) %计算N=400,帧移=400时的语音能量 s=fra(400,400,x); s2=s.^2; energy=sum(s2,2); subplot(2,2,3); plot(energy) xlabel('帧数'); ylabel('短时能量E'); legend('N=400'); axis([0,60,0,100]) %计算N=800,帧移=800时的语音能量 s=fra(800,800,x); s2=s.^2; energy=sum(s2,2); subplot(2,2,4); plot(energy) xlabel('帧数'); ylabel('短时能量E'); legend('N=800'); axis([0,30,0,200]) 分帧子函数: function f=fra(len,inc,x) %对读入语音分帧,len为帧长,inc为帧重叠样点数,x为输入语音数据 fh=fix(((size(x,1)-len)/inc)+1);%计算帧数 f=zeros(fh,len);%设一个零矩阵,行为帧数,列为帧长 i=1;n=1; while i<=fh %帧间循环 j=1; while j<=len %帧内循环 f(i,j)=x(n); j=j+1;n=n+1; end n=n-len+inc;%下一帧开始位置 i=i+1; end

语音信号处理复习题

1 研究语音信号处理的目的是什么?人类的通信有哪三种方式,从而说明语音信号处理有哪三个学科分支? 它的目的一是要通过处理得到一些反映语音信号重要特征的语音参数以便高效的传输或储存语音信号信息;二是要通过处理的某种运算以达到某种用途的要求。 1.什么叫做语言学?什么叫做语音学?言语过程可分为哪五个阶段? 语音中各个音的排列由一些规则所控制,对这些规则及其含义的研究学问称为语言学;另一个是对语音中各个音的物理特征和分类的研究称为语音学。人的说话过程如图2-1所示,可以分为五个阶段: (1)想说阶段: (2)说出阶段: (3)传送阶段: (4)接收阶段: (5)理解阶段: 3、有哪几种描述声道特性的数学模型?请说明声管模型流图是如何得出的?有几种共振峰模型?各有什么特点和适用情况? 声道的数学模型有两种观点: 1)声管模型 将声道看为由多个不同截面积的管子串联而成的系统。在“短时”期间,声道可表示为形状稳定的管道。 另一种观点是把声道视为一个谐振腔,按此推导出的叫“共振峰模型”。 共振峰模型,把声道视为一个谐振腔。共振峰就是这个腔体的谐振频率。由于人耳听觉的柯替氏器官的纤毛细胞就是按频率感受而排列其位置的,所以这种共振峰的声道模型方法是非常有效的。一般来说,一个元音用前三个共振峰来表示就足够了;而对于较复杂的辅音或鼻音,大概要用到前五个以上的共振峰才行。基于物理声学的共振峰理论,可以建立起三种实用的共振峰模型:级联型、并联型和混合型。 (1)级联型声道模型

这时认为声道是一组串联的二阶谐振器。从共振峰理论来看,整个声道具有多个谐振频率和多个反谐振频率,所以它可被模拟为一个零极点的数学模型;但对于一般元音,则用全极点模型就可以了。它的传输函数可分解表示为多个二阶极点的网络的串联: N=10,M=5时的声道模型如下图所示: (2)并联型声道模型 对于非一般元音以及大部分辅音,必须考虑采用零极点模型。此时,模型的传输函数如下: 通常,N>R ,且设分子与分母无公因子及分母无重根,则上式可分解为如下部分分式之和的形式: 这就是并联型的共振峰模型。如图2-21所示(M=5)。 (3)混合型声道模型 上述两种模型中,级联型比较简单,可以用于描述一般元音。当鼻化元音或鼻腔参与共振,以及阻塞音或摩擦音等情况时,级联模型就不能胜任了。这时腔体具有反谐振特性,必须考虑加入零点,使之成为零极点模型。采用并联结构的目的就在于此,它比级联型复杂些,每个谐振器的幅度都要独立地给以控制。但对于鼻音、塞音、擦音以及塞擦音等都可以适用。正因为如此,将级联模型和并联模型结合起来的混合模型也许是比较完备的一种共振峰模型。 22 12112cos(2)()12cos(2)k k k k B T B T M k B T B T k k e F T e V z e F T z e z ππ------=-+=-+∏∑∑=-=--= N k k k R r r r z a z b z V 1 1)(∑ =----=M i i i i z C z B A z V 12 11)(

基于MATLAB的有噪声语音信号处理毕设

大学本科毕业设计论文 基于MATLAB的有噪声语音信号处理

摘要 滤波器设计在数字信号处理中占有极其重要的地位,FIR数字滤波器和IIR 滤波器是滤波器设计的重要组成部分。Matlab功能强大、简单易学、编程效率高,深受广大科技工作者的欢迎。特别是Matlab还具有信号分析工具箱,不需具备很强的编程能力,就可以很方便地进行信号分析、处理和设计。利用MATLAB信号处理工具箱可以快速有效地设计各种数字滤波器。课题基于MATLAB 有噪音语音信号处理的设计与实现,综合运用数字信号处理的理论知识对加噪声语音信号进行时域、频域分析和滤波。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。在设计实现的过程中,使用窗函数法来设计FIR数字滤波器,用巴特沃斯、切比雪夫和双线性变法设计IIR数字滤波器,并利用MATLAB作为辅助工具完成设计中的计算与图形的绘制。通过对对所设计滤波器的仿真和频率特性分析,可知利用MATLAB信号处理工具箱可以有效快捷地设计FIR和IIR数字滤波器,过程简单方便,结果的各项性能指标均达到指定要求。 关键词?数字滤波器;MATLAB;窗函数法;巴特沃斯; 切比雪夫; 双线性变换

Abstract ?Filterdesignin digital signal processingplaysan extre melyimportant role, FIR digital filters and IIR filter is an importan tpart of filter design.Matlab is powerful,easy to learn,programming efficiency,which was welcomed bythemajority ofsc ientists. Matlab alsohas a particular signalanalysis toolbox,it need nothave strongprogrammingskills can be easily signal analysis, processing and design. Using MATLAB Signal Processing Toolbox can quickly andefficiently design avarietyof digitalfilters. MATLAB basedon the noise issuespeech signal processing design and implementation of digital signalprocessing integrated use of the theoretical knowledge ofthe speechsignal plus noise, time domain, frequencydomainanalysis andfiltering. Thecorrespondingresults obtainedthroughtheoreticalderivation, and then use MATLAB as a programming toolfor computer implementation.Implemented inthe design process,usingthewindow function methodtodesign FIR digital filters with Butterworth, Chebyshev andbilinear Reform IIR digital filter design and use ofMATLAB as asupplementary tool to complete thecalculation and graphic design Drawing. Throughthesimulation of thedesigned filter and the frequency analysis shows thatusingMatlabSignal Processing Toolbox can quickly and easily design digital filters FIR andIIR,the processis simple and convenient, the results of the performance indicators to meetthe specifiedrequirements. ? Keywords: digital filter; MATLAB;Chebyshev;Butterworth;

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