语音信号处理课程设计.docx

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1、名目第一章 绪论1其次章 系统方案论证22.1 试验目的22.2 试验原理2第三章 GUI 设计实现53.1 原理图及程序5第五章 试验心得及体会12附录13参考文献14第一章 绪论语音是人类交换信息最便利、最快捷的一种方式，在高度兴旺的信息社会中， 用数字化的方法进展语音的传送、存储、识别、合成和增加等是整个数字化通信网中最重要、最根本的组成局部之一。数字 通信、高音质的窄带语音系统、语音学习机、声控打字机、自动翻译机、智能机器人、一代计算机语音智能终端及很多军事上的应用等，都要用到语音信号处理技术，随着集成电路和微电子技术的飞速进展，语音信号处理系统逐步走向有用化。语音信号处理是一门兴的边

2、缘学科，它是语音学和数字信号处理两个学科相结合的产物。它和认知科学、心理学、语言学、计算机科学、模式识别和人工智能等学科有着严密的联系。语音信号处理的进展依靠于这些学科的进展，而语音信号处理技术的进步也会促进这些领域的进步。语音信号处理的目的是要得到某些语音特征参数以便高效地传输或存储；或者是通过某种处理运算以到达某种用途的要求，例如人工合成语音、辨识出讲话者、识别出讲话者的内容等。通过MATLAB可以对数字化的语音信号进展时频域分析。通过MATLAB可以便利的呈现语音信号的时域及频域曲线，并且依据语音的特性对语音进展分析。例如， 清浊音的幅度差异、语音信号的端点、信号在频域中的共振频率、加不

3、同窗和不同窗长对信号的影响、LPC分析、频谱分析等。通过MATLAB可以对数字化的语音信号进展处理。由于MATLAB是一种面对科学和工程计算的高级语言，允许用数学形式的语言编程，又有大量的库函数，所以编程简洁、编程效率高、易学易懂。我们可以对信号进展加躁和去噪、滤波、截取语音等。1其次章 系统方案论证2.1 试验目的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。由于对于线性系统来说，可以很便利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很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，它能更深入地说明信号的各项红物理现象。由于语音信号是随着时间变

4、化的，通常认为，语音是一个受准周期脉冲或随机噪声源鼓励的线性系统的输出。输出频谱是声道系统频率响应与鼓励源频谱的乘积。声道系统的频率响应及鼓励源都是随时间变化的，因此一般标准的傅立叶表示虽然适用于周期及平稳随机信号的表示，但不能直接用于语音信号。由于语音信号可以认为在短时间内，近似不变，因而可以承受短时分析法。本试验要求把握傅里叶分析原理，会利用已学的学问，编写程序估量短时谱、倒谱，画出语谱图，并分析试验结果，在此根底上，借助频域分析方法所求得的参数分析语音信号的基音周期或共振峰。2.2 试验原理1、短时傅立叶变换由于语音信号是短时平稳的随机信号，某一语音信号帧的短时傅立叶变换的定义为：X (

5、e jw ) = nm=-x(m)w(n - m)e- jwm2.1其中 w(n-m)是实窗口函数序列，n 表示某一语音信号帧。令n-m=k”，则得到X (e jw ) = nk ”=-w(k ”)x(n - k ”)e- jw(n-k ”)2.2于是可以得到X (e jw ) = e- jwn nk =-w(k )x(n - k )e jwk2.3假定2X (e jw ) = nk =-w(k )x(n - k )e jwk4则可以得到X (e jw ) = e- jwn X (e jw )nn5同样，不同的窗口函数，将得到不同的傅立叶变换式的结果。由上式可见，短时傅立叶变换有两个变量：n

6、和 ，所以它既是时序n 的离散函数，又是角频率 的连续函数。与离散傅立叶变换靠近傅立叶变换一样，如令=2k/N，则得离散的短时傅立叶吧如下：nnX (e j 2p k / N ) = X (k) =m=-x(m)w(n - m)e- j 2p km / N ,(0 k N -1)(6)2、语谱图水平方向是时间轴，垂直方向是频率轴，图上的灰度条纹代表各个时刻的语音短时谱。语谱图反映了语音信号的动态频率特性，在语音分析中具有重要的有用价值。被成为可视语 言。语谱图的时间区分率和频率区分率是由窗函数的特性打算的。时间区分率高，可以看出时间波形的每个周期及共振峰随时间的变化，但频率区分率低，缺乏以区分

7、由于鼓励所形成的微小构造，称为宽带语谱图；而窄带语谱图正好与之相反。宽带语谱图可以获得较高的时间区分率，反映频谱的快速时变过程；窄带语谱图可以获得较高的频率区分率，反映频谱的精细构造。两者相结合，可以供给带两与语音特性相关的 信息。语谱图上因其不同的灰度，形成不同的纹路，称之为“声纹”。声纹因人而异，因此可以在司法、安全等场合得到应用。3、复倒谱和倒谱复倒谱x(n) 是 x(n)的 Z 变换取对数后的逆Z 变换，其表达式如下:x = Z -1ln Zx(n)倒谱 c(n)定义为x(n)取 Z 变换后的幅度对数的逆Z 变换，即7c(n) = z-1ln | X (z) |8在时域上，语音产生模型

8、实际上是一个鼓励信号与声道冲激响应的卷积。对于浊音，鼓励信号可以由周期脉冲序列表示；对于清音，鼓励信号可以由随机噪声序列表示。声道系统3相当于参数缓慢变化的零极点线性滤波器。这样经过同态处理后，语音信号的复倒谱，鼓励信号的复倒谱，声道系统的复倒谱之间满足下面的关系：s(n) = e(n) + v (n)9由于倒谱对应于复倒谱的偶部，因此倒谱与复倒谱具有同样的特点，很简洁知道语音信号的倒谱，鼓励信号的倒谱以及声道系统的倒谱之间满足下面关系：c (n) = c (n) + c (n)sev10浊音信号的倒谱中存在着峰值，它的消灭位置等于该语音段的基音周期，而清音的倒谱 中则不存在峰值。利用这个特点

9、我们可以进展清浊音的推断，并且可以估量浊音的基音周期。4第三章 GUI 设计实现3.1 原理图及程序设计界面原理图见3-1原始图形clc; clear; tic,y,fs=wavread(”ah02.wav”); L=length(y); fw=y.*hamming(L); r=real(log(fft(fw,L) pfw=cceps(fw); rpfw=rceps(fw); z=rpfw(1:30);p=pfw(31:L) logz=real(exp(fft(z,L); logp=real(fft(p);plot(y);title(”原始波形”)图 3-原始图形5x,fs,bits=wavr

10、ead(”ah01.wav”,1024 5120); plot(x);title(”originaltiy wave”);图 3-orignaltiy waveclc; clear; tic,y,fs=wavread(”ah02.wav”); L=length(y); fw=y.*hamming(L); r=real(log(fft(fw,L) pfw=cceps(fw); rpfw=rceps(fw); z=rpfw(1:30);p=pfw(31:L) logz=real(exp(fft(z,L); logp=real(fft(p);plot(logz);title(”倒谱域滤波都的对数幅度

11、谱”)6图 3-3 倒谱域滤波后的对数幅度谱clc; clear; tic,y,fs=wavread(”ah02.wav”); L=length(y); fw=y.*hamming(L); r=real(log(fft(fw,L) pfw=cceps(fw); rpfw=rceps(fw); z=rpfw(1:30);p=pfw(31:L) logz=real(exp(fft(z,L); logp=real(fft(p); plot(rpfw);title(”实倒谱”)7图 3-实倒谱clc; clear; tic,y,fs=wavread(”ah02.wav”); L=length(y);

12、fw=y.*hamming(L); r=real(log(fft(fw,L) pfw=cceps(fw); rpfw=rceps(fw); z=rpfw(1:30);p=pfw(31:L) logz=real(exp(fft(z,L); logp=real(fft(p); plot(r);title(”对数幅度谱”)8图 3-对数幅度谱clc; clear; tic,y,fs=wavread(”ah02.wav”); L=length(y); fw=y.*hamming(L); r=real(log(fft(fw,L) pfw=cceps(fw); rpfw=rceps(fw); z=rpfw

13、(1:30);p=pfw(31:L) logz=real(exp(fft(z,L); logp=real(fft(p); plot(fw);title(”加海明窗后的波形”)9图 3-加海明窗后的波形x=wavread(”ah02.wav”); N=5;wc=0.3;b,a=butter(N,wc); X=fft(x); y=filter(b,a,x); Y=fft(y);plot(y);title(”IIR低频滤波”);图 3-IIR 低频滤波x,fs,bits=wavread(”ah01.wav”,1024 5120); sound(x,fs,bits);10X=fft(x,4096);m

14、agX=abs(X); angX=angle(X);plot(angX);title(”声音和波形”);图 3-声音和波形11第五章 心得及体会这次的课程设计主要是跟随了课堂学习的内容。我们的题目是语音信号的处理，虽然原来已经学习了信号与系统，对于这方面有了一些根底的学问，也学了数字信号处理，但是刚开头面对这个题目却也不知从何下手了。首先一个录音就犯难我们半天，在教师的指导下最终迈出了这困难的第一步，并且得到了原信号的波形图和频谱图。于是我们斗志昂扬，连续进展下去。没有学过 MATLAB 软件，我们到图书馆借了特地学习该软件的比较易懂的应用 MATLAB 实现信号分析和处理这本书。通过大致对这

15、本书的翻阅和有目的性的查找，我们对于这次试验中要求的很多函数有了进一步的了解。由于试验结果主要要求就是图形了，因而对于图形函数的运用很多，最生疏的就是 figure 函数了，然后还有画图函数plot，在 IIR 滤波器的设计中还使用了 grid 网格线命令，同时还有 xlabel 和 ylabel 以及 title 等命令，应当说是收获颇丰吧。而对于滤波器的设计也生疏不少函数，像 buttap，cheb1ap 等等。在试验的时候我们做了 FIR 和 IIR 的高通，带通和低通的滤波，由于三种滤波函数其本质相近，所以最终选用了高通的来作为例如。在做的过程中，我们分工合作，经过一系列的修改补正最终

16、得出了图形，虽然在电脑前坐到有点头昏， 但当时的那种成就感让我们欢快不已。在做的过程中，我们组虽然没有男生的帮助，但是自己动手更让我们感受和享受着这种做的过程，虽然结果才是最终需要的，但是力量却是通过经受来积存的，完成时的喜悦也只有亲身经受才懂。或许以后很少再有课程设计，但是我们信任对于软件的学习和探究却是刚刚开头，我们会在将来更努力的学习，充实自己。每次做论文的经受也会使我终身受益，我感受到做论文是要真真正正认真去做的一件事情，是真正的自己学习的过程和争论的过程，没有学习就不行能有争论的力量，没有自己的争论，就不会有所突破，那也就不叫论文了。期望这次的经受能让我在以后学习中鼓励我连续进步。12附录.设计界面图- 设计原路图13参考文献(1). 程佩青。数字信号处理教程M。北京：清华大学出版社，2023。(2). 刘敏，魏玲。Matlab 通信仿真与应用M北京：国防工业出版社，2023。(3). 桂志国。数字信号处理。科学出版社，2023 年。(4). 张明照，刘政波，刘斌等。应用MATLAB 实现信号分析和处理。北京：科学出版社，2023。14DSP 语音信号处理课程设计专业：电子信息工程班级：D0842学生姓名：王永强学号：02指导教师:李悦 许艳惠院长:杨树臣15