数字信号处理课程设计报告
课设题目：语音信号变声处理系统学院：信息与电气工程学院专业：电子信息工程
班级：1102502
姓名：王珂
学号：110250217
指导教师：周志权、赵占锋
哈尔滨工业大学（威海）
2015年1月5日
1.设计任务
电视台经常针对某些事件的知情者进行采访，为了保护知情者，经常改
变说话人的声音，请利用所学的知识，将其实现。
（1）自己录制一段正常的声音文件，或者通过菜单选择的方式选择一段正常声音文件；（2）能够播放该文件；
（3）对语音信号进行处理，要求处理后的语音信号基本不影响正常收听与理解；
（4）对处理参数能够通过matlab 界面进行调节，以对比不同处理效果；（5）能够对处理后的声音文件与原始声音文件的频谱进行观察、分析。
（6）编制GUI 用户界面。
2.课程设计原理及设计方案
语音科学家将人类发声过程视作一个由声门源输送的气流经以声道、口、鼻腔组成的滤波器调制而成的。人类语音可分为有声语音和无声语音，前者是由声带振动激励的脉冲信号经声腔调制变成不同的音，它是人类语言中元音的基础，声带振动的频率称为基频。无声语音则是声带保持开启状态，禁止振动引发的。一般来说，由声门振动决定的基频跟说话人的性别特征有关，如下表，而无声语音则没有体现这个特征。说话人的个性化音色和语音的另外一个声学参数——共振峰频率的分布有关。儿童由于声道短，其共振峰频率高于成年人，成年女性的声道一般短于成年男性，所以女性的共振峰频率一般高于男性。在进行性别变声时，主要考虑基频和共振峰频率的变化。当基频伸展，共振峰频率也同时伸展时，可由男声变成女声，女声变成童声；反之，基频收缩，共振峰频率也同时收缩时，则由童声变女声，女声变男声。为了获得自然度、真实感较好的变声效果，基频和共振峰频率通常必须各自独立地伸缩变化
图1基频和共振峰频率分布的变化
共振峰频率的改变是基于重采样实现的，从重采样原理知道，这也同时引发了基频的变化，为保证基频变化和共振峰频率变化的独立、互不相关，
在基频移动时必须考虑抵消重采样带来的偏移，理论上只要基频检测足够精确，确实可以保证基频改变和共振峰频率改变间的互不相。
3.课程设计的步骤和结果
设计方案：1录入一段声音 2用MATLAB做fft得到其频谱 3做fft频谱分析 4搬移和改变基频、语速，实现变声
以下为各任务实现过程：
图2为用Matlab实现的GUI用户界面，通过“speech signal ”按钮选择语音信号类型，本课程设计共录制了三段语音信号，分别为两种不同频率的“语音信号处理”及“one two three”。“draw”按钮用于绘制未变声的语音信号的频谱，“play sound”按钮用于播放录音，“slow play”“fast play”“low voice”“high voice”“echo”是语音处理过程。
图 2 GUI界面
图3—图8 为“语音信号处理”录音的频谱。
图 3 变声前语音信号的频谱
图 4 慢声调语音信号频谱
图 5 快语调语音信号频谱
图4 为分别以6000Hz 和4096Hz进行采样得到的语音信号的频谱，图 5 以16384Hz进行采样得到的语音信号的频谱，通过两幅图对比可知改变采样频谱可以实现声音的改变。
图 6 降调语音信号的频谱
图7 升调语音信号的频谱
图6 图7 对原语音信号分别进行降调升调处理，由频谱图可知降调升调改
变了声音。
图8 带有回声的语音信号频谱
图8 为带有回声的语音信号的频谱。通过频谱图可以观察到低频处有较多
干扰，即产生了回音。
图9—图14是语音信号频率参数改变后的频谱。
图9 变声前语音信号的频谱
图10 慢声调语音信号频谱
图11 快声调语音信号频谱
图12 降调后语音信号的频谱
图13 升调后的语音信号频谱
图14 有回声效果的语音信号的频谱
通过对比两种不同频率的语音信号，可知改变基频可以变声。图15—
图20为“one two three”录音的频谱。
图15 原语音信号
图16 慢声调语音信号频谱
图17 快声调语音信号频谱
图18 降调后语音信号频谱
图19 升调语音信号频谱
图20有回声效果语音信号频谱
4.课程设计总结
1、改变频谱可以实现变声；
2、改变基频可以变声；
3、共振峰与基频是变声的重点；
5.设计体会
1、巩固和加深了对数字信号处理的基本概念、基本原理、基本分析方法的理解；
2、提高了综合利用数字信号处理技术的能力，解决实际工程技术问题的能力；
3、通过课程设计，提高了查阅文献、资料，独立解决实际问题的能力。通过课程设计，
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
6.参考文献
[1]李明.一种基于数字信号处理的语音变声方法中国科学院声学研究所2005
[2]高西全,丁玉美. 数字信号处理[M].西安:西安电子科技大学出版社. 2008:75-86.
课程设计成绩评定表
设计上机验收成绩表
姓名王珂学号110250217 课题
语音信号变声处理系统
名称
序号验收项目分值得分
1 设计内容合理、目的明确10分
2 实现了课程设计的基本要求，演示结果正确50分
3 对课程设计中所涉及的知识理解正确10分
4 方案正确，在基本要求基础上有改进、创新20分
5 界面设计合理、美观10分
总分100分
课程设计总评分成绩表
评定项目分值评分成绩
1 设计上机验收成绩、答辩60%
2 设计报告的规范化、参考文献充分30%
3 平时成绩10%
总分
课程设计(论文) 题目基于IIR数字滤波器的有噪语音信号的 处理 课程设计（论文）任务书学院：电气工程学院 题目：基于IIR数字滤波器的有噪语音 信号的处理
起止时间：2016年10月25日至16年11月20日 学生姓名： 专业班级： 指导教师： 教研室主任： 院长： 2016年11 月20 日
摘要：滤波器设计在数字信号处理中占有极其重要的地位，IIR滤波器是滤波器设计的重要组成部分。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，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信号处理工具处理工具箱可以有效快捷地设计IIR数字滤波器，结果的各项性能指标均达到指定要求。 关键词：MATLAB；IIR滤波器；有噪音语音信号
Abstract: filter design plays an important role in digital signal processing, IIR filter is an important part of the filter design. Research based on MATLAB design and implementation of the noise processing of speech signal, the theory of knowledge of the integrated use of digital signal processing in time domain of speech signal plus noise, frequency domain analysis and filtering. Through theoretical derivation corresponding conclusion using MATLAB as a programming tool for computer implementation. In the design process, with Butterworth, Chebyshev and bilinear method of IIR digital filter design, and use MATLAB as a tool Complete the drawing calculation and graphic design. Through the simulation and frequency characteristic analysis on the design of filter, MATLAB signal processing tools processing toolbox can effectively and quickly design IIR digital filter based on the results of the performance indicators to meet the specified requirements. Keywords: MATLAB; IIR filter; noisy speech signal
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');
******************* 实践教学 ******************* 兰州理工大学 计算机与通信学院 2013年春季学期 信号处理课程设计 题目：基于MATLAB的FIR滤波器语音信号去噪专业班级：通信工程（1）班 姓名：王兴栋 学号：10250114 指导教师：陈海燕 成绩：
摘要 语音信号在数字信号处理中占有极其重要的地位，因此选择通过对语音信号的研究来巩固和掌握数字信号处理的基本能力十分具有代表性。对数字信号处理离不开滤波器，因此滤波器的设计在信号处理中占有极其重要的地位。而MATLAB 软件工具箱提供了对各种数字滤波器的设计。本论文“在MATLAB平台上实现对语音信号的去噪研究与仿真”综合运用了数字信号处理的各种基本知识，进而对不带噪语音信号进行谱分析以及带噪语音信号进行谱分析和滤波处理。通过理论推导得出相应的结论，再通过利用MATLAB作为编程工具来进行计算机实现比价已验证推导出来的结论。在设计过程中，通过设计FIR数字滤波器和IIR数字滤波器来完成滤波处理。在设计过程中，运用了MATLAB对整个设计中的图形的绘制和一些数据的计算以及仿真。 关键字滤波器；MATLAB；仿真；滤波
前言 语音是语言的声学表现，是人类交流信息最自然、最有效、最方便的手段。随着社会文化的进步和科学技术的发展，人类开始进入了信息化时代，用现代手段研究语音处理技术，使人们能更加有效地产生、传输、存储、和获取语音信息，这对于促进社会的发展具有十分重要的意义，因此，语音信号处理正越来越受到人们的关注和广泛的研究。 语音信号是信息技术处理中最重要的一门科学，是人类社会几步的标志。那么什么是语音？语音是人类特有的功能，也是人类获取外界信息的重要工具，也是人与人交流必不可少的重要手段。那么什么又是信号？那信号是什么呢？信号是传递信息的函数。离散时间信号——序列——可以用图形来表示。 语音信号处理是一门用研究数字信号处理研究信号的科学。它是一新兴的信息科学，同时又是综合多个学科领域的一门交叉科学。语音在我们的日常生活中随时可见，也随处可见，语音很大程度上可以影响我们的生活。所以研究语音信号无论是在科学领域上还是日常生活中都有其广泛而重要的意义。 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，达到简单语音信号处理的目的。 对语音信号的研究，本论文采用了设计两种滤波器的基本研究方法来达到研究语音信号去噪的目的，最终结合图像以及对语音信号的回放，通过对比，得出结论。
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
MATLAB变声器 电子工程学院 摘要 语音信号处理中的变声处理已经有了比较成熟的算法，本文阐述了变声算法的基础原理，利用数字滤波器，自相关法，LPC，LPC系数求根法等方法在MATLAB上改变语音信号的基频和共振峰以实现变声，并总结了现有变声算法的缺陷，对用不同的变换域能否改进变声算法做了粗略分析。 关键词：变声算法，LPC，变换域
目录 研究背景 (3) 变声原理 (3) 语音基本概念 (3) 变声原理 (4) 变声过程 (5) 分帧处理 (5) 计算LPC系数 (5) 计算原始激励 (6) 计算基音周期 (6) 计算激励能量 (7) 合成脉冲序列 (7) 更改声道参数 (7) 合成变声语音 (8) 程序设计 (8) 传统变声算法缺陷 (9) 合成激励与原始激励差别较大 (9) 不能实现定向变声 (10) 实现定向变声的猜想 (11) 小波域是否存在恒定音色参数粗略分析 (12) 统计上的变换是否利于寻找恒定音色参数猜想 (12) 下一步研究计划 (12)
研究背景 语音信号是人们日常生活中十分常见的信号，语音也是人与人之间传递信息的一种十分重要的方式。随着智能终端以及互联网的普及，语音信号大量地以数字形式出现，语音信号处理变得越来越重要，变声处理是语音信号处理的基础之一，所以在这样的大背景下，研究变声算法并改进变声算法是很有意义而且有必要的。 另一方面，传统的变声算法是对发声过程的简单模拟进行语音合成，在模拟过程中改变参数以实现变声，而传统的变声算法存在一些缺陷，若要改进变声算法使其更灵活有效，那么细致的研究传统的变声算法是很有必要的。 变声原理 语音基本概念 1. 声道：声道是很多动物及人类都有的一个腔室，从声源产生的声音经由此处滤出。人的声道包括声道则包括喉腔、咽头、口腔和鼻腔。 2. 基音：一般的声音都是由发音体发出的一系列频率、振幅各不相同的振动复合而成的。这些振动中有一个频率最低的振动，由它发出的音就是基音，其余为泛音。发音体整体振动产生的音，叫做基音，决定音高；发音体部分振动产生的音，叫做泛音，决定音色；基音和泛音结合一起而形成的音，叫做复合音，日常我们所听到的声音多为复合音。 3.共振峰：共振峰是指在声音的频谱中能量相对集中的一些区域，共振峰是语音音质的决定因素，反映了声道（共振腔）的物理特征。声音在经过共振腔时，受到腔体的滤波作用，使得频域中不同频率的能量重新分配，一部分因为共振腔的共振作用得到强化，另一部分则受到衰减，得到强化的那些频率在时频分析的语图上表现为浓重的黑色条纹。由于能量分布不均匀，强的部分犹如山峰一般，故而称之为共振峰。在语音声学中，共振峰决定着元音的音质，在计算机音乐中，共振峰是决定音色和音质的重要参数。 4，短时平稳特性：语音信号是一种随时间而变化的信号，主要分为浊音和清音两大类。浊音的基音周期、清浊音信号幅度和声道参数等都随时间而缓缓变化。由于发生器官的惯性运动，可以认为在一小段时间里（一般为10~30ms）语音信号的频域特性近似不变，即语音信号具有短时平稳性。因而处理语音信号之前要把语
一、设计的目的和意义 数字滤波器和快速傅立叶变换(FFT)等是语音信号数字处理的理论和技术基础，是20世纪60年代形成的一系列数字信号处理的理论和算法。在数字信号处理中,滤波器的设计占有极其重要的地位。而其中，FIR数字滤波器和IIR数字滤波器是重要组成部分。Matlab具有功能强大、简单易学、编程效率高等特点,深受广大科技工作者的喜爱。特别是Matlab中还具有信号分析工具箱,所以对于使用者，不需要具备很强的编程能力,就可以方便地进行信号分析、处理和设计。利用Matlab中的信号处理工具箱，可以快速有效的设计各种数字滤波器。本论文基于Matlab语音信号处理的设计与实现，综合运用数字信号处理的相关理论知识，对加噪声语音信号进行时域、频域分析并滤波。而后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工作。 本次课程设计的课题为《基于DSP的语音信号滤波去噪》，运用麦克风采集一段语音信号，绘制波形并观察其频谱，给定相应技术指标，用脉冲响应不变法设计的一个满足指标的巴特沃斯IIR滤波器，对该语音信号进行滤波去噪处理，比较滤波前后的波形和频谱并进行分析，根据结果和学过的理论得出合理的结论。 二、设计原理： 2.1 巴特沃斯滤波器 巴特沃斯滤波器是电子滤波器的一种。巴特沃斯滤波器的特点是通频带的频率响应曲线最平滑。巴特沃斯滤波器的特性是通频带内的频率响应曲线最大限度平坦，没有起伏，而在组频带则逐渐下降为零。在振幅的对数对角频率的波得图上，从某一边界角频率开始，振幅随着角频率的增加而逐步减少，趋向负无穷大。 其振幅平方函数具有如2-1式： 式中，N为整数，称为滤波器的阶数，N越大，通带和阻带的近似 性越好，过渡带也越陡。如下图2.1所示：
数字信号处理实验报告 实验名称：基于MATLAB对语音信号 进行分析及滤波处理 院系：物联网工程学院 班级：电子信息工程1101 姓名：
一、实验目的 综合计算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的结论，培养发现问题、分析问题和解决问题的能力。并利用MATLAB作为工具进行实现，从而复习巩固课堂所学的理论知识，提高对所学知识的综合应用能力，并从实践上初步实现对数字信号的处理。此外，还系统的学习和实现对语音信号处理的整体过程，从语音信号的采集到分析、处理、频谱分析、显示和储存。 二、实验要求 1.分析原始语音信号的时域特性和频谱特性。 2.设计一个IIR滤波器，用该滤波器对语音信号进行滤波处理，分析滤波后信号的时域特性和频谱特性。 3.设计一个FIR滤波器，用该滤波器对语音信号进行滤波处理，分析滤波后信号的时域特性和频谱特性。 三、实验原理 1.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。 采样频率越高，即采样的时间间隔越短，对声音波形的表示越精确。 2.时域信号的FFT分析：信号的频谱分析就是计算机信号的傅里叶变换。连续信号与系统的傅里叶分析显然不便于用计算机进行计算，使其应用受到限制。而FFT是一种时域和频域均离散化的变换，适合数值运算，成为用计算机分析离散信号和系统的有力工具。对连续信号和系统，可以通过时域采样，应用DFT进行近似谱分析。 3.IIR数字滤波器设计原理利用双线性变换设计IIR滤波器（巴特沃斯数字低通滤波器的设计），首先要设计出满足指标要求的模拟滤波器的传递函数Ha(s),然后由Ha(s)通过双线性变换可得所要设计的IIR滤波器的系统函数H(z)。如果给定的指标为数字滤波器的指标，则首先要转换成模拟滤波器的技术指标，这里主要是边界频率Wp和Ws的转换，对ap和as指标不作变化。边界频率的转换关系为∩=2/T tan(w/2)。接着，按照模拟低通滤波器的技术指标根据相应设计公式
变声器的原理、分类、实现及应用 2009130309 徐佩 变声器的原理：变声器是通过改变输入声音频率，进而改变声音的音色、音调，使输出声音在感官上与原声音不同。变声器是借助对声音音色和音调的双重复合改变， 实现输出声音的改变的。通过自己发音，共振峰频率的改变是基本重采样实 现的，从重采样原理知道，这也同时引发了基频的变化，为保证基频变化和 共振频率变化的独立、互不相关，在基频移动是必须考虑抵消重采样带来的 偏移，理论上只要基频检测足够精确，确保可以保证基频改变和共振峰频率 改变间的互不相关，通过搬移和改变基频、语速，实现变声。 变声器的分类：根据变声器材质不同，变声器分为变声器硬件和变声器软件。变声器硬件，即通过硬件实现变声的工具变声原理。无论是硬件变声器，还是软件变声 器，其原理都是，通过改变输入声音频率，进而改变声音的音色、音调， 使输出声音在感官上与原声音不同。我们每个人的声音不同，源于我们 的每个人的音色和音调不同，我们所说的男中音、男高音，就是音调的 不同，而即便音调一致，我们依然能区分出两个不同人的声音，或不同 乐器的声音，这就是音色的不同。变声器，正是借助对声音音色和音调 的双重复合改变，实现输出声音的改变。其功能要点如下： 1.无限制式多格式录音：可以对来自麦克风、系统等众多设备的声音进 行实时的录制，支持多设备选择性录音，录音不需要临时文件，并可一 次性保存为WAV/WMA/MP3等众多流行格式。在录音过程中还允许对声音 进行男女变声处理！ 2.音乐重混音录制功能：允许您选择一首歌曲（音频或视频），然后对 其进行各种特效处理，比如保持原唱的同时进行节奏快慢处理，或者进 行男女声变换处理。在混录过程中也允许您随时调节各特效参数，就像 一个专业混音师那样！通过这些混录功能，您可以制作出和原音乐风格 不同的轻快歌曲或类似迪斯科类型的快速歌曲，也可以是更轻柔的背景 歌曲！然后您新创作的歌曲将可以保存为新的音频文件。 3.文件混音功能：支持对一首歌曲（音频或视频）进行裁剪并对结尾部分施 加淡出效果，或增大原音乐音量，同时还允许将其和其他音乐进行混音处理， 并允许保存为WAV/WMA/MP3等众多流行格式。 变声器的实现：插值以后重新抽样。基本过程是这样的：已知当前帧帧长FL （采样）点，采样频率Fs ，目标变换帧频率Fs’ ，则目标变换帧帧长FL’=FL*Fs’/Fs 。 记R ate = Fs’/Fs ，那么FL’=FL * Rate ，其中Rate 为基频变化率。变换 开始时，先求得FL 和FL’ 的最小公倍数AL ，再将原音频帧插值为AL 点，最后将插值后的语音段重新抽样，得到长FL’ 点的变声后的数据。 专用变音集成电路 1、特点：宽电压范围3.0-5.0V＊无需外部存储器＊低功耗＊使用可变电阻 或者开关来调整声音效果＊可选择高音低音放大音机器人声音可以应用于玩 具变声，电话系统或其他声音领域＊有静音功能 2、概述：RTS0072B是一种单片CMOS大规模集成电路设计的语音转换ＩＣ， 它可以将声音移调或转变成另外一个声音，通过将输入的正常速率的声音信
基于matlab变声器的设计 【摘要】为了实现由男声变换到女声，在语音信号参数分析过程采用短时自相关法提取语音信号的基音周期，同时用LPC倒谱分析法分析共振峰的范围，通过matlab编写程序修改语音参数并接近于女声的范围，构置GUI界面。在实验中，输入一段语音信号，输出时即实现了由男声到女声的变换效果。因此对于语音信号参数的修改能够实现男女声音之间的变换。 【关键词】短时自相关法；LPC倒谱；语音信号；matlab；GUI 随着生活水平的提高，科技的不断进步，很多人为了娱乐，从而希望改变自己的声音；还有如今的许多的访问节目为了保护被访问者，都对声音进行了相应的处理。本设计通过编写matlab程序，修改相关声音参数，使其频率发生相应的变化，在输出时达到变声。 1.变声原理 在进行性别变声时，主要考虑基音周期、基频和共振峰频率的变化。其中男生、女生和和童声的基频、共振峰的关系如图1所示；基音周期改变时，基频、共振峰同时变化，若伸展既有男变女、女变童，反之亦可。本实验是基于男生录制的声音进行相关参数提取，修改接近于女声，实现男声到女声的变换。 2.提取参数 2.1 基于短时自相关法的基音周期估值 进行自相关的计算可采用两种方法，一种是对语音信号进行低通滤波，另一种是对语音信号进行中心削波处理。本实验采用第一种方法，通过matlab③编程采用自相关算法可以实现基音周期的估值，即对语音信号进行低通滤波，然后进行自相关计算。在低通滤波时，采用巴特沃斯滤波器。 2.1.1 构建巴特沃斯低通滤波器 根据人的说话特征设定相应指标参数，对本段语音设计算出巴特沃斯模拟滤波器的阶数N为5，3dB截止频率，，算出为0.175，归一化低通原型系统函数为： 根据设定的滤波器编写matlab程序，当信号经过低通滤波器后，对原始信号滤波产生结果如图2所示，低通滤波后，保留基音频率，然后再用2kHz采样频率进行采样，采样序列为x（n），后进行下一步的自相关计算。 2.1.2 语音信号的短时自相关函数① 定义语音信号自相关函数如下：
通信与信息工程学院 信息处理综合实验报告 班级：电子信息工程1502班 指导教师： 设计时间：2018/10/22-2018/11/23 评语： 通信与信息工程学院 二〇一八年 实验题目：语音信号分析与处理 一、实验内容 1. 设计内容 利用MATLAB对采集的原始语音信号及加入人为干扰后的信号进行频谱分析，使用窗函数法设计滤波器滤除噪声、并恢复信号。 2．设计任务与要求 1. 基本部分
（1）录制语音信号并对其进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图。 （2）对所录制的语音信号加入干扰噪声，并对加入噪声的信号进行频谱分析；画出加噪后信号的时域波形和频谱图。 （3）分别利用矩形窗、三角形窗、Hanning窗、Hamming窗及Blackman 窗几种函数设计数字滤波器滤除噪声，并画出各种函数所设计的滤波器的频率响应。 （4）画出使用几种滤波器滤波后信号时域波形和频谱，对滤波前后的信号、几种滤波器滤波后的信号进行对比，分析信号处理前后及使用不同滤波器的变化；回放语音信号。 2. 提高部分 （5）录制一段音乐信号并对其进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图。 （6）利用MATLAB产生一个不同于以上频段的信号；画出信号频谱图。 （7）将上述两段信号叠加，并加入干扰噪声，尝试多次逐渐加大噪声功率，对加入噪声的信号进行频谱分析；画出加噪后信号的时域波形和频谱图。 （8）选用一种合适的窗函数设计数字滤波器，画出滤波后音乐信号时域波形和频谱，对滤波前后的信号进行对比，回放音乐信号。 二、实验原理 1.设计原理分析 本设计主要是对语音信号的时频进行分析，并对语音信号加噪后设计滤波器对其进行滤波处理，对语音信号加噪声前后的频谱进行比较分析，对合成语音信号滤波前后进行频谱的分析比较。 首先用PC机WINDOWS下的录音机录制一段语音信号，并保存入MATLAB软件的根目录下，再运行MATLAB仿真软件把录制好的语音信号用audioread函数加载入MATLAB仿真软件的工作环境中，输入命令对语音信号进行时域，频谱变换。 对该段合成的语音信号，分别用矩形窗、三角形窗、Hanning窗、Hamming窗及Blackman窗几种函数在MATLAB中设计滤波器对其进行滤波处理，滤波后用命令可以绘制出其频谱图，回放语音信号。对原始语音信号、合成的语音信号和经过滤波器处理的语音信号进行频谱的比较分析。 2.语音信号的时域频域分析 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y,同时把y的采样频率Fs=44100Hz放进了MATALB的工作空间。
MATLAB变声器的设计 前言 随着生活水平的提高，科技的不断进步，很多人为了娱乐，从而希望改变自己的声音；还有如今的许多的访问节目为了保护被访问者，都对声音进行了相应的处理。本设计通过编写MATLAB程序，修改相关声音参数，使其频率发生相应的变化，在输出时达到变声。 1 变声原理 在进行性别变声时，主要考虑基音周期、基频和共振峰频率的变化。其中男生、女生和和童声的基频、共振峰的关系如图1所示；基音周期改变时，基频、共振峰同时变化，若伸展既有男变女、女变童，反之亦可。本实验是基于男生录制的声音进行相关参数提取，修改接近于女声，实现男声到女声的变换。 人基频分布H共振峰频率分 男声180] [50 , 偏低380] [160 , 女声中 1000] [400 , 童声偏高 图1 2 提取参数 基于短时自相关法的基音周期估值进行自相关的计算，通过MATLAB编程采用自相关算法可以实现基音周期的估值，即对语音信号进行低通滤波，然后进行自相关计算。在低通滤波时，采用巴特沃斯滤波器。 2.1.1 构建巴特沃斯低通滤波器 根据人的说话特征设定相应指标参数，对本段语音设计算出巴特沃斯模拟滤波器的阶数N 为5，3dB截止频率,算出0.175，归一化低通原型系统函数为 ．其中，，将带人中，得到低通滤波器，将 根据设定的滤波 器编写MATLAB程序，当信号经过低通滤波器后，对原始信号滤波产生结果如图2所示，低通滤波后，保留基音频率，然后再用2kHz采样频率，后进行下一步的自相关计算。x(n)进行采样，采样序列为
图2 2.1.2语音信号的短时自相关函数 定义语音信号的自相关函数如下： 其中k为信号延迟点数;为语音信号；N为语音帧长度。经过低通滤波之后， 取160个样点数，帧长取10ms，对每帧语音求短时自相关，取得自相关最大点数，自相关函数在基音周期处表现为峰值，这些峰值点之间的间隔的平均值就是基音周期，从而估计出基音周期，但是由于图中存在野点，编写MATLAB程序除去野点算出对应基音周期如图3所示，设基音周期值为PT，调动PT，接近女 声，设新的为PT1； 图3 2.2 LPC倒谱法提取共振峰 通过线性预测分析得到合成滤波器的系统函数为： H(z)= 为冲击响应，为预测系数。其中h(n)是最H(z)首先根据同态分析方法有下面求h(n)的倒谱(n),，因为可以展开成级数形式，即小相位的，即在单位圆内是解析的，所以说，将式两端同(0)=0是存在的，设(n)的逆变换，就是说．时对求导，得到：
%对语言信号做原始的时域波形分析和频谱分析[y,fs,bits]=wavread('C:\Documentsand?Settings\Administrator\桌面\cuocuo.wav'); %??sound(y,fs)??????%回放语音信号 n=length(y)??%选取变换的点数? y_p=fft(y,n);??????%对n点进行傅里叶变换到频域 f=fs*(0:n/2-1)/n;???%对应点的频率 figure(1) subplot(2,1,1); plot(y);????????????????????%语音信号的时域波形图 title('原始语音信号采样后时域波形'); xlabel('时间轴') ylabel('幅值A') subplot(2,1,2); plot(f,abs(y_p(1:n/2)));?????%语音信号的频谱图 title('原始语音信号采样后频谱图'); xlabel('频率Hz'); ylabel('频率幅值'); %对音频信号产生噪声 ??L=length(y)????????%计算音频信号的长度 ??noise=0.1*randn(L,2);??%产生等长度的随机噪声信号(这里的噪声的大小取决于随机函数的幅度倍数） ??y_z=y+noise;????????%将两个信号叠加成一个新的信号——加噪声处理??? ??%sound(y_z,fs) %对加噪后的语音信号进行分析 n=length(y);??%选取变换的点数? y_zp=fft(y_z,n);??????%对n点进行傅里叶变换到频域 f=fs*(0:n/2-1)/n;???%对应点的频率 figure(2) subplot(2,1,1); plot(y_z);????????????????????%加噪语音信号的时域波形图 title('加噪语音信号时域波形'); xlabel('时间轴') ylabel('幅值A') subplot(2,1,2); plot(f,abs(y_zp(1:n/2)));?????%加噪语音信号的频谱图 title('加噪语音信号频谱图'); xlabel('频率Hz'); ylabel('频率幅值');
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。
《计算机仿真技术》 基于MATLAB的加噪语音信号的滤波学生姓名： 专业：电子信息工程 班级： 学号： 指导教师： 完成时间：2017年12月
一．滤波器的简述 在MATLAB环境下IIR数字滤波器和FIR数字滤波器的设计方法即实现方法，并进行图形用户界面设计，以显示所介绍迷你滤波器的设计特性。 在无线脉冲响应（IIR）数字滤波器设计中，先进行模拟滤波器的设计，然后进行模拟-数字滤波器转换，即采用脉冲响应不变法及双线性Z变化法设计数字滤波器，最后进行滤波器的频带转换。在有限脉冲响应（FIR）数字滤波器设计中，讨论了FIR线性相位滤波的特点和用窗口函数设计FIR数字滤波器两个问题。两类滤波器整个过程都是按照理论分析、编程设计、集体实现的步骤进行的。为方便分析直观者直观、形象、方便的分析滤波器的特性，创新的设计出图形用户界面---滤波器分析系统。整个系统分为两个界面，其内容主要包括四个部分：System（系统）、Analysis（分析）、Tool（工具）、Help（帮助）。 数字滤波在DSP中占有重要地位。数字滤波器按实现的网络结构或者从单位脉冲响应，分为IIR（无限脉冲响应）和FIR（有限脉冲响应）滤波器。如果IRR 滤波器和FIR滤波器具有相同的性能，那么通常IIR滤波器可以用较低的阶数获得高的选择性，执行速度更快，所有的存储单元更少，所以既经济又高效。二．设计要求 1.在matlab平台上录制一段语音信号； 2.完成语音信号的谱分析； 3.对语音信号进行加噪以及加噪后信号的谱分析； 4.选择合适的滤波器进行滤波，确定相关指标； 5.实现滤波过程，显示滤波后的结果，并进行谱分析。 三．实验内容与步骤 1、语音信号的录入
摘要 变声器是通过改变输入音频的音色、音调，并将变声后的音频输出的工具。变声器是通过改变输入音频的音色、音调，并将变声后的音频输出的工具。根据变声器材质不同，变声器分为变声器硬件和变声器软件。变声器硬件，即通过硬件实现变声的工具本次课程设计是数字变声器的设计，整个程序使用MATLAB软件编写的。一个GUI界面实现录入一段10~15秒的语音，同时绘制出该语音的时域波形和频域波形，并实现了对该语音的保存和打开。 关键字：变声器；MATLAB软件；变声基本原理；语音；GUI；
目录 前言 (1) 第1章方案选择 (2) 1.1设计方案 (2) 1.2方案的选择 (2) 第2章变声的基本原理 (3) 2.1 基本概念 (3) 2.2 变声的原理 (4) 2.2.1 生成脉冲序列 (4) 2.2.2 计算预测系数 (5) 2.2.3 声道参数 (5) 第3章程序设计及仿真分析 (7) 3.1程序设计 (7) 3.1.1 分帧处理 (7) 3.1.2 计算预测系数 (7) 3.1.3 计算激励信号 (7) 3.1.4 重建语音 (8) 3.1.5 基音周期 (8) 3.1.6 合成激励的能量 (9) 3.1.7 变声处理 (10) 第4章GUI的设计 (11) 4.1 GUI简介 (11) 4.2 GUI界面设计 (11) 4.3 GUI界面运行流程图 (13) 4.4回调函数 (14) 4.4.1切换按钮 (14) 4.4.2 按钮 (15) 参考文献 (19) 设计总结 (20)
前言 我们每个人的声音不同，源于我们的每个人的音色和音调不同，我们所说的男中音、男高音，就是音调的不同，而即便音调一致，我们依然能区分出两个不同人的声音，或不同乐器的声音，这就是音色的不同。变声器，正是借助对声音音色和音调的双重复合改变，实现输出声音的改变。目前，语音伪装系统（变声器）被广泛应用于社会的各个领域。语音伪装设备经常出现在以下几个方面：为了防止打击报复，保护举报人的人身安全的匿名举报系统；记者采访时对采访对象声音的处理，保护被采访人的安全；应用于电台或电视台，可对热线电话进行声音的处理。独居女士和小孩；可用变声器应付骚扰电话和陌生人来访。另外，在智能手机或者平板电脑等便携式移动终端中利用变声器开发的小游戏等。因此，变声器的应用范围及其广泛。 我们每个人的声音不同，源于我们的每个人的音色和音调不同，我们所说的男中音、男高音，就是音调的不同，而即便音调一致，我们依然能区分出两个不同人的声音，或不同乐器的声音，这就是音色的不同。变声器，正是借助对声音音色和音调的双重复合改变，实现输出声音的改变。 本次课程设计就是运用我们所学到的理论知识，用MATLAB软件来实现对语音信号的变声处理，理论联系实际，从而更好地掌握以及运用所学习的知识。
数字信号处理--变声器报告 1项目目标：把自己（男）的声音分别变成小孩的声音、女人的声音和老人的声音。 2变声原理:语音科学家将人类发声过程视作一个由声门源输送的气流经以声道、口、鼻腔组成的滤波器调制而成的。人类语 音可分为有声语音和无声语音，前者是由声带振动激励的 脉冲信号经声腔调制变成不同的音，它是人类语言中元音 的基础，声带振动的频率称为基频。无声语音则是声带保 持开启状态，禁止振动引发的。一般来说，由声门振动决 定的基频跟说话人的性别特征有关，如下表，而无声语音 则没有体现这个特征。说话人的个性化音色和语音的另外 一个声学参数——共振峰频率的分布有关。儿童由于声道 短，其共振峰频率高于成年人，成年女性的声道一般短于 成年男性，所以女性的共振峰频率一般高于男性。 表男声、女声和童声基频、共振峰频率关系表 由上可知，在进行性别变声时，主要考虑基频和共振峰频率的变化。当基频伸展，共振峰频率也同时伸展时，可由男声变成女声，女声变成童声；反之，基频收缩，共振峰频率也同时收缩时，则由童声变女声，女声变男声。为了获得自然度、真实感较好的变声效果，基
频和共振峰频率通常必须各自独立地伸缩变化如图1。 V1 男声变童声 V2 男声变女声 图1 基频和共振峰频率分布的变化 共振峰频率的改变是基于重采样实现的，从重采样原理知道，这也同时引发了基频的变化，为保证基频变化和共振峰频率变化的独立、互不相关，在基频移动时必须考虑抵消重采样带来的偏移，理论上只要基频检测足够精确，确实可以保证基频改变和共振峰频率改变间的互不相关。 3设计方案：1录入自己（小孩、女人、老人）的一段声音 2用MATLAB 做fft得到其频谱 3做fft频谱分析 4搬移和改变基 频、语速，实现变声 4程序流图
广西工学院 数字信号处理课程设计设计题目：语音信号的处理与滤波 系别： 学号： 姓名： 班级： 指导教师： 完成日期：
目录 1. 摘要 (3) 2.MATLAB简介 (3) 3.设计目的 (4) 4.设计内容 (4) 5.设计原理 (4) 6.设计步骤 (5) 7.总结与分析 (10) 8.参考资料 (10)
摘要 本课题分析了数字信号处理课程的重要性及特点，可以帮助理解与掌握课程中的基本概念、基本原理、基本分析方法；并利用MATLAB对语音信号进行分析和处理，要求采集语音信号后，在MATLAB软件平台进行频谱分析。用设计的数字滤波器对语音信号进行了滤波 MATLAB简介 MATLAB 是一种对技术计算高性能的语言。它集成了计算，可视化和编程于一个易用的环境中，在此环境下，问题和解答都表达为我们熟悉的数学符号。典型的应用有： ?数学和计算 ?算法开发 ?建模，模拟和原形化 ?数据分析，探索和可视化 ?科学与工程制图 ?应用开发，包括图形用户界面的建立 MATLAB是一个交互式的系统，其基本数据元素是无须定义维数的数组。这让你能解决很多技术计算的问题，尤其是那些要用到矩阵和向量表达式的问题。而要花的时间则只是用一种标量非交互语言(例如C或Fortran)写一个程序的时间的一小部分。 . 名称“MATLAB”代表matrix laboratory（矩阵实验室）。MATLAB最初是编写来提供给对由LINPACK和EINPACK工程开发的矩阵软件简易访问的。今天，MATLA B使用由LAPACK和ARPACK工程开发的软件，这些工程共同表现了矩阵计算的软件中的技术发展。 MATLAB已经与许多用户输入一同发展了多年。在大学环境中，它是很多数学类、工程和科学类的初等和高等课程的标准指导工具。在工业上，MATLAB是高产研究、开发和分析所选择的工具。 MATLAB以一系列称为工具箱的应用指定解答为特征。对多数用户十分重要的是，工具箱使你能学习和应用专门的技术。工具箱是是MATLAB函数（M-文件）的全面的综合，这些文件把MATLAB的环境扩展到解决特殊类型问题上。具有可用工具箱的领域有：信号处理，控制系统神经网络，模糊逻辑，小波分析，模拟等等。
% ct1 clear all,close all, clc; % 定义常数 FL = 80; % 帧长 WL = 240; % 窗长 P = 10; % 预测系数个数 [s,fs] = wavread('sunday_2.wav'); % 载入语音s s = s/max(s); %归一化 L = length(s); % 读入语音长度 FN = floor(L/FL)-2; % 计算帧数 % 预测和重建滤波器 exc = zeros(L,1); % 激励信号（预测误差） zi_pre = zeros(P,1); % 预测滤波器的状态 s_rec = zeros(L,1); % 重建语音 zi_rec = zeros(P,1); % 合成滤波器 exc_syn = zeros(L,1); % 合成的激励信号（脉冲串） s_syn = zeros(L,1); % 合成语音 last_syn = 0; %存储上一个（或多个）段的最后一个脉冲的下标 zi_syn = zeros(P,1); % 合成滤波器的状态 % 变调不变速滤波器 exc_syn_t = zeros(L,1); % 合成的激励信号（脉冲串） s_syn_t = zeros(L,1); % 合成语音 last_syn_t = 0; %存储上一个（或多个）段的最后一个脉冲的下标 zi_syn_t = zeros(P,1); % 合成滤波器的状态 % 变速不变调滤波器（假设速度减慢一倍） v=.5; exc_syn_v = zeros(v\L,1); % 合成的激励信号（脉冲串） s_syn_v = zeros(v\L,1); % 合成语音 last_syn_v = 0; %存储上一个（或多个）段的最后一个脉冲的下标 zi_syn_v = zeros(P,1); % 合成滤波器的状态 hw = hamming(WL); % 汉明窗 % 依次处理每帧语音 for n = 3:FN % 计算预测系数（不需要掌握） s_w = s(n*FL-WL+1:n*FL).*hw; %汉明窗加权后的语音 [A E] = lpc(s_w, P); %用线性预测法计算P个预测系数 % A是预测系数，E会被用来计算合成激励的能量