基于MATLAB的语音信号采集与处理

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。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，1939年H.Dudley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('luyin.m4a',[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figure 1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=0.05*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：

clear all

clc

namex=4e5;

[name,fs0]=audioread('luyin.m4a',[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=1.5e4;

noise=0.05*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1.4248。n=0:29;

hd=sin(1.4248*(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

基于dsp的语音信号采集与回放系统的设计--开题报告

HEFEI UNIVERSITY 课程设计开题报告 题目：《基于DSP系统的语音采集与回放系统》 专业：11 级电子信息工程 姓名：章健吴广岭何志刚 学号：1105011029 1105011030 1105011044 指导老师：汪济洲老师 完成时间：2014年12月1日

一、开题报告题目 基于DSP系统的语音采集与回放系统。 二、研究背景与意义 语音处理是数字信号处理最活跃的研究方向之一,它是信息高速公路、多媒体技术、办公自动化、现代通信及职能系统等新兴领域应用的核心技术之一。用数字化的方法进行语音的传送、存储、分析、识别、合成、增强等是整个数字化通信网中的最重要、最基本的组成部分之一。一个完备的语音信号处理系统不但要具有语音信号的采集和回放功能, 还要能够进行复杂的语音信号分析和处理。通常这些信号处理算法的运算量很大, 而且又要满足实时的快速高效处理要求, 随着DSP 技术的发展, 以DSP 为内核的 设备越来越多。为语音信号的处理提供了优质可靠的平台. 软件编程的灵活性给很多设备增加不同的功能提供了方便, 利用软件在已有的硬件平台上实现不同的功能已成为 一种趋势。近年来，随着DSP的功能日益增强，性能价格比不断上升，开发手段不断改进，DSP在数据采集系统的应用也在不断完善。 三、主要内容与目标 随着计算机多媒体技术，网络通信技术和DSP（Digital Signal Processor）技术的飞速发展，语音的数字通信得到越来越多的应用，语音信号的数字化一直是通信发展的主要方向之一，语音的数字通信和模拟通信相比，无疑有着更大的优越性，这主要体现在以下几个方面：数字语音比模拟语音具有更好的话音质量；具有更强的干扰性，并易于加密；可节省带宽，能更有效的利用网络资源；更加易于存储和处理。最简单的数字化就是直接对原始语音信号进行A/D 转换，但这样得到的语音的数据量非常大。为了减少语音信号所占用的带宽或存储空间，就必须对数字语音信号进行压缩编码。语音编码的目的就在于在保证语音音质和可懂度的条件下，采用尽可能少的比特数来表示语音，即尽可能的降低编码比特率，以便在有限的传输带宽内让出更多的信道来传输图像和其他数据流，从而达到传输资源的有效利用和网络容量的提高。在通信越来越发达的当今世界，尤其最近几十年，语音压缩编码技术在移动通信、IP 电话通信、保密通信、卫星通信以及语音存储等很多方面得到了广泛的应用。 语音信号处理在手持设备、移动设备和无线个人设备中的应用正在不断增加。今天的个人手持设备语音大多时候仅仅局限于语音拨号，但是已经出现了适用于更广泛开发语音识别和文本到语音应用的技术。语音功能为用户提供自然的输入和输出方式，它比其他形式的I/O更安全，尤其是当用户在开车期间。在大多数应用中，语音都是键盘和显示器的理想补充。其他潜在的语音应用包括如下几个方面。 （1）语音电子邮件。包括浏览邮箱、利用语音输入写电子邮件以及收听电子邮件的读出。 （2）信息检索。股票价格、标题新闻、航班信息、天气预报等都可以通过语音从互联网收听。例如，用户不用先进入某个网址并输入股票名字或者浏览预定义列表，可以通过语音命令实现。 （3）个人信息管理。允许用户通过语音指定预约、查看日历、添加联络信息等等。 （4）语音浏览。利用语音程序菜单，用户可以在网上冲浪、添加语音收藏夹并收听网页内容的读出。 （5）语音导航。在自动和人眼不够用的条件下获取导航的完全语音输入/输出驾驶

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。

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的语音信号采集与处理

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。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

语音信号采集与处理课程设计

河南科技大学 课程设计说明书课程名称微机应用技术课程设计 题目语音信号采集与处理课程设计 学院医学技术与工程学院 班级生物医学工程1201班 学生姓名 指导教师杨晓利 日期 2014年3月29日

课程设计任务书 （指导教师填写） 课程设计名称微机应用技术课程设计 学生姓名 专业班级生物医学工程1201班 设计题目语音信号采集与处理课程设计 课程设计目的 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．掌握信号处理的基本概念、基本理论和基本方法； 4．学会用MATLAB对信号进行分析和处理。 设计内容、技术条件和要求 1．语音信号的采集 用windows自带的录音机（开始—程序—附件—娱乐—录音机，文件—属性—立即转换—8000KHz，8位，单声道）或其他软件，录制一段语音信号，时间控制在2秒左右。然后在MATLAB软件平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。通过wavread函数的使用，理解采样频率、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点到N2点的采样值放在向量y中。2．语音信号的频谱分析 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，可以利用函数fft对信号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性。 时间进度安排 第1周：查阅资料； 第2周：实现设计内容 第3周：整理资料，撰写课程设计任务书 1

语音信号采集与回放系统设计

语音采集与回放系统设计
l 竞赛真题 l 总体方案选择 l 具体方案设计 l 设计阶段划分
一、竞赛真题
1999 年第四届 E 题 数字化语音存储与回放系统 一、题目：数字化语音存储与回放系统 二、任务 设计并制作一个数字化语音存储与回放系统，其示意图如下：
三、要求 1．基本要求 （1）放大器 1 的增益为 46dB，放大器 2 的增益为 40dB，增益均可调； （2）带通滤波器：通带为 300Hz～3.4kHz ； （3）ADC：采样频率 fs= 8kHz，字长= 8 位； （4）语音存储时间≥10 秒； （5）DAC：变换频率 fc= 8kHz，字长= 8 位； （6）回放语音质量良好。 2．发挥部分 在保证语音质量的前提下： （1）减少系统噪声电平，增加自动音量控制功能； （2）语音存储时间增加至 20 秒以上； （3）提高存储器的利用率（在原有存储容量不变的前提下，提高语音存储时间） ；

（4）其它（例如： 四、评分意见
校正等） 。
项
目
满 分 50 50 15 5 15 15
基 设计与总结报告： 方案设计与论证， 理论分析与计算， 电路图， 本 测试方法与数据，对测试结果的分析 要 实际制作完成情况 求 完成第一项 发 挥 完成第二项 部 完成第三项 分 完成第四项 五、说明 不能使用单片语音专用芯片实现本系统。
训练侧重点 l 题目中给出一些提示性设计参数，设计中应予以重点理解
1. 放大器 1 的增益，放大器 1 的增益为 46dB 2. 带通滤波器的频率范围通带为 300Hz～3.4kHz（方便测试） 3. AD 采样的字长和采样频率（保证公平竞争）
l
题目中部分非技术性指标在培训中可以适当简化
1. 语音存储与回放时间≥10 秒 2. 语音存储时间增加至 20 秒以上；
二、总体方案选择
1. 控制平台选择 2. 前级放大模块 3. 带通滤波器 4. 模数、数模转换部分 5. 存储器 6. 编码方案
1. 控制平台选择
供选平台： A. B. 单片机平台 FPGA 开发平台

基于Matlab语音信号的采集与分析

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

基于MATLAB的语音信号的采集与处理详解

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 .......................................... ,,, 3 5. 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。 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 z= R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数字滤波器是有限单位脉冲响应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。

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);

语音信号采集与回放系统

电子与信息工程学院 综合实验课程报告 课题名称 语音采集及回放系统设计 专 业 电子信息工程 班 级 07电子2班 学生姓名 Y Y Y 学 号 07002 指导教师 X X X 2010年 7月 5日

1 总体设计方案介绍： 1.1语音编码方案： 人耳能听到的声音是一种频率范围为20 Hz～20000 Hz ,而一般语音频率最高为3400 Hz。语音的采集是指语音声波信号经麦克风和高频放大器转换成有一定幅度的模拟量电信号,然后再转换成数字量的全过程。根据“奈奎斯特采样定理”, 采样频率必须大于模拟信号最高频率的两倍，由于语音信号频率为300～3 400 Hz ,所以把语音采集的采样频率定为8 kHz。从语音的存储与压缩率来考虑，模型参数表示法明显优于信号波形表示法[4]。但要将之运用于单片机，显然信号波形表示法相对简单易实现。基于这种思路的算法，除了传统的一些脉冲编码调制外，目前已使用的有VQ技术及一些变换编码和神经网络技术，但是算法复杂，目前的单片机速度底，难以实现。结合实际情况，提出以下几种可实现的方案。 （1）短时平均跨零记数法该方案通过确定信号跨零数，将语音信号编码为数字信号，常用于语音识别中。但对于单片机，由于处理数据能力底，该方法不易实现。 （2）实时副值采样法采样过程如图2.1所示。 图2.1 采样过程 具体实现包括直存取法、欠抽样采样法、自相似增量调制法等三种基本方法。其中第三种实现方法最具特色，该方法可使数据压1：4.5，既有M ?调制的优点，又同时兼有PCM编码误差较小的优点，编码误差不向后扩散。 1.2 A/D、D/A及存储芯片的选择 单片机语音生成过程,可以看成是语音采集过程的逆过程,但又不是原封不动地恢复原来的语音,而是对原来语音的可控制、可重组的实时恢复。在放音时,只要依原先的采样直经D/ A 接口处理,便可使原音重现。 （1）A/D转换芯片的选择根据题目要求采样频率f s=8K H Z，字长=8位， 可选择转换时间不超过125s的八位A/D转换芯片。目前常用的A/D转换实现的

对语音信号进行分析及处理资料

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

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：

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)

数字信号处理在语音信号分析中的应用

《数字信号处理》 课程设计报告 数字信号处理在语音信号分析中的应用 专业班级： 姓名： 学号：

目录 摘要 (3) 1、绪论 (3) 2、课程设计的具体容 (4) 2.1.1、读取语音信号的任务 (4) 2.1.2、任务分析和解决方案 (5) 2.1.4、运行结果和相应的分析 (5) 2.2、IIR滤波器设计和滤波处理 (6) 2.2.1、设计任务 (6) 2.2.2、任务分析和解决方案 (7) 2.2.3、编程得到的MATLAB代码 (7) 2.2.4、运行结果和相应的分析 (7) 2.3、FIR滤波器设计和滤波处理 (9) 2.3.1、设计任务 (9) 2.3.2、任务分析和解决方案 (9) 2.3.3、编程得到的MATLAB代码 (9) 2.3.4、运行结果和相应的分析 (11) 3、总结 (13) 4、存在的不足及建议 (13) 5、参考文献 (13)

数字信号处理设计任务书 摘要 语音信号滤波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。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形式。 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为离散的数据文件，然后利用其强大的矩阵运算能力处理数据，如数字滤波、傅里叶变换、时域和频域分析、声音回放以及各种图的呈现等，它的信号处理与分析工具箱为语音信号分析提供了十分丰富的功能函数，利用这些功能函数可以快捷而又方便地完成语音信号的处理和分析以及信号的可视化，使人机交互更加便捷。信号处理是Matlab重要应用的领域之一。本设计通过录制一段语音，对其进行了时域分析，频谱分析,分析语音信号的特性。并应用matlab平台对语音信号进行加噪然后再除去噪声，进一步设计两种种滤波器即高通滤波器、带通滤波器，基于这两种滤波器设计原理，对含加噪的语音信号进行滤波处理。最后对比滤波前后的语音信号的时域和频域特性，回放含噪语音信号和去噪语音信号。论文从理论和实践上比较了不同数字滤波器的滤波效果。 1．绪论 通过语音传递倍息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息的形式。语言是人类持有的功能，声音是人类常用的工具，是相互传递信息的最主要的手段。因此，语音信号是人们构成思想疏通和感情交流的最主要的途径。并且，由于语言和语音与人的智力活动密切相关，与社会文化和进步紧密相连，所以它具有最大的信息容量和最高的智能水平。现在，人类已开始进入了信息化时代，用现代手段研究语音信号，使人们能更加有效地产生、传输、存储、获取和应用语音信息，这对于促进社会的发展具有十分重要的意义。让计算机能听懂人类的语言，是人类自计算机诞生以来梦寐以求的想法。 随着计算机越来越向便携化方向发展，随着计算环境的日趋复杂化，人们越来越迫切要求摆脱键盘的束缚而代之以语音输人这样便于使用的、自然的、人性化的输人方式。作为高科鼓应用领域的研究热点，语音信号采集与分析从理论的研究到产品的开发已经走过了几十个春秋并且取得了长足的进步。它正在直接与办公、交通、金融、公安、商业、旅游等行业的语音咨询与管理．工业生产部门的语声控制，、电信系统的自动拨号、辅助控制与查询以及医疗卫生和福利事业的生活支援系统等各种实际应用领域相接轨，并且有望成为下一代操作系统和应用程序的用户界面。可见，语音信号采集与分析的研究将是一项极具市场价值和挑战性的工作。我们今天进行这一领域的研究与开拓就是要让语音信号处理技术走人人们的日常生活当中，并不断朝更高目标而努力。数字滤波器是数字信号处理的基础，用来对信号

语音信号的采集与时频域分析系统的设计

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

基于Matlab的同态滤波器设计

基于Matlab的同态滤波器的设计 摘要：同态信号处理也称为同态滤波，实现将卷积关系和乘积关系变换为求和关系的分离处理。将非线性信号处理变为线性信号处理的过程。语音信号x(n)可视为声门激励信息u(n)及声道响应脉冲响应h(n)的卷积:x(n)=u(n)*h(n)。通过处理可将语音信号的声门激励信息及声道响应信息分离开来，从而求得声道共振特征和基音周期。 关键字语音信号同态处理 Abstruct：Speech signal analysis is a speech signal processing of premise and foundation, only the parameter analysis that can mean the essence characteristic of the speech signal, only in this way can we make use of the processings to comunicatinate efficiently, that these parameters carry on the essence characteristic of the speech signal, besides the high and low of the sound quality and speech understanding rate of the speech synthesis, also all be decided by the accuracy and precision of the speech signal analysis . Keywords：speech signal analysis 引言 语音信号分析是语音信号处理的前提和基础，只有分析出可表示语音信号本质特征的参数，才有可能利用这些参数进行高效的语音通信，语音合成和语音识别等处理，况且语音合成的音质好坏和语音识别率的高低，也都取决于对语音信号分析的准确性和精确性。因此，语音信号分析在语音信号处理应用中具有举足轻重的地位。 我们日常生活中遇到的许多信号并不都是加性信号（即组成各分量按加性原则组合起来），而是乘性信号或卷积信号，如语音信号。图像信号，通信中的衰落信号，调制信号等。这些信号要用非线性系统来处理。而同态信号处理就是将非性问题转化为线性问题的处理方法。按被处理的信号来分类，大体分为乘积同态处理和卷积同态处理。由于语音信号可视为升门激励信号和声道冲击响应的卷积，所以这里仅讨论卷积同态信号处理。 短时分析技术:贯穿于语音分析全过程的是“短时分析技术”。因为从整体来看，语音信号的特性及表征其本质特征的参数均是随时间而变化的，所以它是一个非平稳态过程，不能用处理平稳信号。数字信号处理技术对其进行分析处理。但是，由于不同的语音是由人的口腔肌肉运动构成声道某种形状而产生的响应，而这种口腔肌肉运动相对于语音频率来说是非常缓慢的，所以从另一方面看，虽然语音信号具有时变特性，但是在一个短时间范围内，其特性基本保持不变，即相对稳定，因而可以将其看做一个准稳态过程，即语音信号具有短时平稳性。所

数字信号处理课程设计报告-语音信号的采集与处理

数字信号处理 课程设计报告 课设题目：语音信号的采集与处理 学院： 专业： 班级： 姓名： 学号： 指导教师： 2011 年7月1日

课程设计报告撰写要求 1、页面设置 纸张大小设置为纵向A4，页边距设置为：上3.8厘米，下 3.5厘米，左3厘米，右3厘米，页眉设置为3厘米，页脚设置为2.7厘米，文档网络设置为指定行和字符网格，每行34字，每页34行。 2、段落及字体设置 除各级标题外，首行缩进2字符；图、表及图题、表题首行不缩进，居中放置；图表不应超出版心范围；行距采用单倍行距。 正文中文采用小四号宋体，英文采用新罗马字体（Times New Roman），段前0磅，断后0磅； 一级标题采用小二号黑体，段前12磅，段后12磅 二级标题采用小三号黑体，段前6磅，段后6磅 三级标题采用四号黑体，段前6磅，段后0磅 3、装订要求 采用左侧装订，订两钉。

目录 一. 课程设计任务 (1) 二. 课程设计原理及设计方案 (2) 三. 课程设计的步骤和结果 (6) 四. 课程设计总结 (39) 五. 设计体会 (40) 六. 参考文献 (41)

一. 课程设计任务 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1s内，然后在Matlab软件平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。 2、语音信号的频谱分析 在Matlab中，可以利用函数fft对信号进行快速傅立叶变换，得到信号的频谱特性，要求学生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。 3、设计数字滤波器和画出其频率响应给出各滤波器的性能指标； 给定滤波器的性能指标如下： (1)低通滤波器的性能指标：fb=1000Hz,fc=1200Hz,As=100dB,Ap=1dB. (2)高通滤波器的性能指标：fc=4800Hz,fb=5000Hz,As=100dB,Ap=1dB. (3)带通滤波器的性能指标：fb1=1200Hz, fb2=3000Hz,fc1=1000Hz, fc2=3200Hz,As=100dB,Ap=1dB. 采用窗函数法和双线性变换法设计上面要求的3种滤波器，并画出滤波器的频率响应； 4、用滤波器对信号进行滤波 然后用自己设计的滤波器对采集到的信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形及频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化； 5、回放语音信号，分析滤波前后的语音变化； 6、设计系统界面 为了使编制的程序操作方便，设计处理系统的用户界面，在所设计的系统界面上可以选择滤波器的类型，输入滤波器的参数、显示滤波器的频率响应，选择信号等。 - 1 -