第十一章 数字语音处理作业.doc

姓名：郑咪 班级：电子21002 学号:1014781053 课题一:数字语音信号的Matlab仿真实验 一、语音信号分析与处理 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。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。 本文主要介绍的是的语音信号的简单处理。本文针对以上问题，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 二、语音信号处理的总体方案 2.1 系统实现 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。 语音信号的处理 Ⅰ.语音信号的时域分析 提取：通过图形用户界面上的菜单功能按键采集电脑设备上的一段音频信号，完成音频信号的频率，幅度等信息的提取，并得到该语音信号的波形图。 Ⅱ.语音信号的频域分析 变换：在用户图形界面下对采集的语音信号进行Fourier等变换，并画出变换前后的频谱图和变换后的倒谱图。 三、语音信号处理实例分析 3.1 语音信号的提取 在Matlab中使用Wavread函数，可得出信号的采样频率为22500，并且声音是单声道的。利用Sound函数可以清晰的听到“主人，信息收到了”的语音。采集数据并画出波形图。 其中声音的采样频率Fs=22050Hz，y为采样数据，NBITS表示量化阶数。 部分程序如下： fn=input( Enter WAV filename:,s); %获取一个*.wav的文件 [x,fs,nb]=wavread(fn); ms2=floor(fs*0.002); ms10=floor(fs*0.01); ms20=floor(fs*0.02); ms30=floor(fs*0.03); t=(0:length(x)-1)/fs; %计算样本时刻 subplot(2,1,1); %确定显示位置 plot(t,x); %画波形图 legend(Waveform); xlabel( Time(s)); ylabel(Amplitude); 运行后弹出语音信号处理系统的操作界面如图1： 图1 语音信号处理系统的操作界面 然后点击File菜单中的子菜单Input，回到Matlab软件的输入界面如图2： 图2 输入界面 输入要处理的语音信号的名称，便可得到语音语音的波形图如图3： 图3 语音语音的波形图 如图中提取的语音的波形图所示，整段音频数据中得声音高低起伏与录入的声音信号基本一致，并且可以观察到其中包含部分高频噪声。 3．1数字语音信号的采集举例 [y,fs,bits]=wavread(); fs = 22050 %采样频率 bits =16 %采样点数 图3-1数字语音信号的采集 3.1．2数字语音信号的频谱分析 实验程序： [x1,Fs,bits]=wavread(C:\WINNT\Media\ding.wav); %sound(y,Fs,bits); figure(1); plot(x1); %做原始语音信号的时域图形 title(原始语音信号); xlabel( n);ylabel(音量 n); figure(2); y1=fft(x1); %做length(x1)点的FFT y1=fftshift(y1);%平移，是频率中心为0 derta_Fs = Fs/length(x1);%设置频谱的间隔，分辨率 plot([-Fs/2:derta_Fs: Fs/2-derta_Fs],abs(y1));%画出原始语音信号的频谱图 title(原始语音信号的频谱);grid on; (Adjust(Frequency，得到如图4的信号波形图，并试听调整后的效果。 图4频率调整后波形图 与原语音信号相比，经过调整后的信号周期变为原来的1/2，此时的语速明显变快，即实现了信号的2倍频功能 3.3语音信号的振幅调整 在设计中，可以将语音信号的幅度进行提高或降低操作，来实现语音信号的调整，得到声音音量大小不同的语音