语音实验一端点检测
实验一语音信号端点检测
一、实验目的
1．学会MATLAB 的使用，掌握MATLAB 的程序设计方法；
2．掌握语音处理的基本概念、基本理论和基本方法；
3．掌握基于MATLAB 编程实现带噪语音信号端点检测；
4．学会用MATLAB 对信号进行分析和处理。
5. 学会利用短时过零率和短时能量，对语音信号的端点进行检测。
二、实验仪器设备及软件
HP D538、MATLAB
三、实验原理
端点检测是语音信号处理过程中非常重要的一步，它的准确性直接影响到语音信号处理的速度和结果。本次实验利用短时过零率和短时能量相结合的语音端点检测算法利用短时过零率来检测清音，用短时能量来检测浊音，两者相配合便实现了信号信噪比较大情况下的端点检测。
算法对于输入信号的检测过程可分为短时能量检测和短时过零率检测两个部分。算法以短时能量检测为主，短时过零率检测为辅。根据语音的统计特性，可以把语音段分为清音、浊音以及静音（包括背景噪声）三种。在本算法中，短时能量检测可以较好地区分出浊音和静音。对于清音，由于其能量较小，在短时能量检测中会因为低于能量门限而被误判为静音；短时过零率则可以从语音中区分出静音和清音。将两种检测结合起来，就可以检测出语音段（清音和浊音）及静音段
1、短时能量计算
定义n 时刻某语言信号的短时平均能量En 为：
∑∑--=+∞∞--=-=n N n m m n w m x m n w m x En )1(22
)]()([)]()([
式中N 为窗长，可见短时平均能量为一帧样点值的平方和。特殊地，当窗函数为矩形窗时，有∑--==
n N n m m x En )1(2)(
2、短时过零率
过零就是指信号通过零值。过零率就是每秒内信号值通过零值的次数。
对于离散时间序列，过零则是指序列取样值改变符号，过零率则是每个样本的改变符号的次数。对于语音信号，则是指在一帧语音中语音信号波形穿过横轴（零电平）的次数。可以用相邻两个取样改变符号的次数来计算。
如果窗的起点是n=0，短时过零率Z 为
波形穿过横轴（零电平）的次数
|))1(())((|211
0∑-=--=N n w w n S Sgn n S Sgn Z {0
0,1,1)sgn(≥<-=x x x
短时过零可以看作信号频率的简单度量
浊音的短时平均幅度最大，无声的短时平均幅度最小，清音的短时过零率最大，无声居中，浊音的短时过零率最小。
3、短时自相关函数
∑--=+=1
)()()(k N n w
w w k n s n s k R ①是偶函数；
②s(n)是周期的，那么R （k ）也是周期的；
③可用于基音周期估计和线性预测分析
4、判断语音信号的起点和终点
利用短时平均幅度和短时过零率可以判断语音信号的起点和终点。语音端点检测方法可采用测试信号的短时能量或短时对数能量、联合过零率等特征参数，并采用双门限判定法来检测语音端点，即利用过零率检测清音，用短时能量检测浊音，两者配合。首先为短时能量和过零率分别确定两个门限，一个是较低的门限数值较小，对信号的变化比较敏感，很容易超过;另一个是比较高的门限，数值较大。低门限被超过未必是语音 的开始，有可能是很短的噪声引起的，高门限被超过并且接下来的自定义时间段内的语音。
四、实验步骤及程序
（1） 实验步骤：
1、取一段录音作为音频样本。
2、利用公式分别编程计算这段语音信号的短时能量和短时过零率，然后分别画出它们
的曲线。
3、调整能量门限。
4、进行幅度归一化并设置帧长、短时能量阈值、过零率阈值等参数。
5、编写程序实现语音端点检测。
6、最后得到语音端点检测图像。
（2) 语音信号的端点检测程序流程图：
图 1.1 语音信号的端点检测程序流程图
(3) 语音信号的端点检测实验源程序：
clc;
clear;
[x,fs]=wavread('2.wav');
%%
[y] = end_point(x);
%%
% [f0] = pitch_sift(x,0.38,fs);
% plot(f0);
%%
e_x=(frame(x,'lpc_spectrum',fs));
%plot(e_x(2,:));%某一维随时间变化
plot(e_x(:,89));%一帧信号各维之间变化
hold on;
c=melcepst(x,fs);
plot(c(89,:),'k');
frame定义
% function [y] = frame(x,func,SAMP_FREQ,l,step)
% where y is output on a frame by frame basis, x is input speech,
% and l is the window size. l and step are optional parameters,
% by default SAMP_FREQ is 8000, l is 200, and step is 100.
% func is a string e.g. 'pitch' that determines a function that you want
% to apply to x on a short-time basis.
%
% Written by: Levent Arslan Apr. 11, 1994
%
function [yy] = frame(x,func,SAMP_FREQ,l,step)
[m,n]=size(x);
if m>n
n=m;
else
n=n;
x=x';
end
if nargin < 3, SAMP_FREQ=16000; end;
if nargin < 4, l=SAMP_FREQ/40; end;
if nargin < 5, step=l/2; end;
num_frames=ceil(n/step); %NUMBER OF FRAMES
x(n+1:n+2*l)=zeros(2*l,1); %ADD ZEROS AT THE END OF THE SPEECH SIGNAL
i=[0:step:num_frames*step]';%i is the arithmetical proportion series by step
j=i*ones(1,l);
i=j+ones(num_frames+1,1)*[1:l];
y=reshape(x(i),num_frames+1,l)';
y=(hanning(l)*ones(1,num_frames+1)).*y;
for i=1:num_frames
cmd=sprintf('yy(:,i)=%s(y(:,i));',func);
eval(cmd);
end
melcepst定义
function c=melcepst(s,fs,w,nc,p,n,inc,fl,fh)
%MELCEPST Calculate the mel cepstrum of a signal
C=(S,FS,W,NC,P,N,INC,FL,FH)
%
%
% Simple use: c=melcepst(s,fs) % calculate mel cepstrum with 12 coefs, 256 sample frames
% c=melcepst(s,fs,'e0dD') % include log energy, 0th cepstral coef, delta and delta-delta coefs
%
% Inputs:
% s speech signal
% fs sample rate in Hz (default 11025)
% nc number of cepstral coefficients excluding 0'th coefficient (default 12)
% n length of frame (default power of 2 <30 ms))
% p number of filters in filterbank (default floor(3*log(fs)) ) % inc frame increment (default n/2)
% fl low end of the lowest filter as a fraction of fs (default = 0)
% fh high end of highest filter as a fraction of fs (default = 0.5)
%
% w any sensible combination of the following:
%
% 'R' rectangular window in time domain
% 'N' Hanning window in time domain
% 'M' Hamming window in time domain (default)
%
% 't' triangular shaped filters in mel domain (default)
% 'n' hanning shaped filters in mel domain
% 'm' hamming shaped filters in mel domain
%
% 'p' filters act in the power domain
% 'a' filters act in the absolute magnitude domain (default)
%
% '0' include 0'th order cepstral coefficient
% 'e' include log energy
% 'd' include delta coefficients (dc/dt)
% 'D' include delta-delta coefficients (d^2c/dt^2)
%
% 'z' highest and lowest filters taper down to zero (default)
% 'y' lowest filter remains at 1 down to 0 frequency and % highest filter remains at 1 up to nyquist freqency
%
% If 'ty' or 'ny' is specified, the total power in the
fft is preserved.
%
% Outputs: c mel cepstrum output: one frame per row
%
% Copyright (C) Mike Brookes 1997
%
% Last modified Thu Jun 15 09:14:48 2000
%
% VOICEBOX is a MATLAB toolbox for speech processing. Home page is at
%
% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%
% This program is free software; you can redistribute it and/or modify
% it under the terms of the GNU General Public License as published by
% the Free Software Foundation; either version 2 of the License, or % (at your option) any later version.
%
% This program is distributed in the hope that it will be useful,
% but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
% MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the
% GNU General Public License for more details.
%
% You can obtain a copy of the GNU General Public License from
% or by writing to
% Free Software Foundation, Inc.,675 Mass Ave, Cambridge, MA 02139, USA. %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%
if nargin<2 fs=11025; end
if nargin<3 w='M'; end
if nargin<4 nc=12; end
if nargin<5 p=floor(3*log(fs)); end
if nargin<6 n=pow2(floor(log2(0.03*fs))); end if nargin<9
fh=0.5;
if nargin<8
fl=0;
if nargin<7
inc=floor(n/2);
end
end
end
if any(w=='R')
z=enframe(s,n,inc);
elseif any (w=='N')
z=enframe(s,hanning(n),inc);
else
z=enframe(s,hamming(n),inc);
end
f=rfft(z.');
[m,a,b]=melbankm(p,n,fs,fl,fh,w);
pw=f(a:b,:).*conj(f(a:b,:));
pth=max(pw(:))*1E-6;
if any(w=='p')
y=log(max(m*pw,pth));
else
ath=sqrt(pth);
y=log(max(m*abs(f(a:b,:)),ath));
end
c=rdct(y).';
nf=size(c,1);
nc=nc+1;
if p>nc
c(:,nc+1:end)=[];
elseif p c=[c zeros(nf,nc-p)]; end if ~any(w=='0') c(:,1)=[]; end if any(w=='e') c=[log(sum(pw)).' c]; end % calculate derivative if any(w=='D') vf=(4:-1:-4)/60; af=(1:-1:-1)/2; ww=ones(5,1); cx=[c(ww,:); c; c(nf*ww,:)]; vx=reshape(filter(vf,1,cx(:)),nf+10,nc); vx(1:8,:)=[]; ax=reshape(filter(af,1,vx(:)),nf+2,nc); ax(1:2,:)=[]; vx([1 nf+2],:)=[]; if any(w=='d') c=[c vx ax]; else c=[c ax]; end elseif any(w=='d') vf=(4:-1:-4)/60; ww=ones(4,1); cx=[c(ww,:); c; c(nf*ww,:)]; vx=reshape(filter(vf,1,cx(:)),nf+8,nc); vx(1:8,:)=[]; c=[c vx]; end if nargout<1 [nf,nc]=size(c); t=((0:nf-1)*inc+(n-1)/2)/fs; ci=(1:nc)-any(w=='0')-any(w=='e'); imh = imagesc(t,ci,c.'); axis('xy'); xlabel('Time (s)'); ylabel('Mel-cepstrum coefficient'); map = (0:63)'/63; colormap([map map map]); colorbar; end 五、实验结果与分析 六、实验体会 这次的实验，,给我最大的收获就是培养了独立思考的能力,通过读程序，我更加了解MATLAB 的程序设计方法，进一步的了解了掌握基于MA TLAB 编程实现带噪语音信号端点检测的原理，让我对这门课程又有了新的理解。 -5 5 10 20 30 00.5 1 1.5 语音信号处理实验指导书 实验一 语音信号采集与简单处理 一、 实验目的、要求 （1）掌握语音信号采集的方法 （2）掌握一种语音信号基音周期提取方法 （3）掌握短时过零率计算方法 （4）了解Matlab 的编程方法 二、 实验原理 基本概念： （a ）短时过零率： 短时内，信号跨越横轴的情况，对于连续信号，观察语音时域波形通过横轴的情况；对于离散信号，相邻的采样值具有不同的代数符号，也就是样点改变符号的次数。 对于语音信号，是宽带非平稳信号，应考察其短时平均过零率。 其中sgn[.]为符号函数 ?? ?? ?<=>=0 x(n)-1sgn(x(n))0 x(n)1sgn(x(n)) 短时平均过零的作用 1.区分清/浊音： 浊音平均过零率低，集中在低频端； 清音平均过零率高，集中在高频端。 2.从背景噪声中找出是否有语音，以及语音的起点。 （b ）基音周期 基音是发浊音时声带震动所引起的周期性，而基音周期是指声带震动频率的倒数。基音周期是语音信号的重要的参数之一，它描述语音激励源的一个重要特征，基音周期信息在多个领域有着广泛的应用，如语音识别、说话人识别、语音分析与综合以及低码率语音编码，发音系统疾病诊断、听觉残障者的语音指导等。因为汉语是一种有调语言，基音的变化模式称为声调，它携带着非常重要的具有辨意作用的信息，有区别意义的功能，所以，基音的提取和估计对汉语更是一个十分重要的问题。 ∑--= -=1 )]1(sgn[)](sgn[21N m n n n m x m x Z 由于人的声道的易变性及其声道持征的因人而异，而基音周期的范围又很宽，而同—个人在不同情态下发音的基音周期也不同，加之基音周期还受到单词发音音调的影响，因而基音周期的精确检测实际上是一件比较困难的事情。基音提取的主要困难反映在：①声门激励信号并不是一个完全周期的序列，在语音的头、尾部并不具有声带振动那样的周期性，有些清音和浊音的过渡帧是很难准确地判断是周期性还是非周期性的。②声道共振峰有时会严重影响激励信号的谐波结构，所以，从语音信号中直接取出仅和声带振动有关的激励信号的信息并不容 易。③语音信号本身是准周期性的(即音调是有变化的)，而且其波形的峰值点或过零点受共振峰的结构、噪声等的影响。④基音周期变化范围大，从老年男性的50Hz 到儿童和女性的450Hz ，接近三个倍频程，给基音检测带来了一定的困难。由于这些困难，所以迄今为止尚未找到一个完善的方法可以对于各类人群(包括男、女、儿童及不向语种)、各类应用领域和各种环境条件情况下都能获得满意的检测结果。 尽管基音检测有许多困难，但因为它的重要性，基音的检测提取一直是一个研究的课题，为此提出了各种各样的基音检测算法，如自相关函数(ACF)法、峰值提取算法(PPA)、平均幅度差函数(AMDF)法、并行处理技术、倒谱法、SIFT 、谱图法、小波法等等。 三、使用仪器、材料 微机（带声卡）、耳机，话筒。 四、 实验步骤 （1）语音信号的采集 利用Windows 语音采集工具采集语音信号，将数据保存wav 格式。 采集一组浊音信号和一组清音信号，信号的长度大于3s 。 （2）采用短时相关函数计算语音信号浊音基音周期，考虑窗长度对基音周期计算的影响。采用倒谱法求语音信号基音周期。 （3）计算短时过零率，清音和浊音的短时过零率有何区别。 五、实验过程原始记录（数据，图表，计算） 短时过零率 短时相关函数 P j j n s n s j R N j n n n n ,,1) ()()(1 =-=∑-= ∑--=-=10 )]1(sgn[)](sgn[21N m n n n m x m x Z 语音信号处理实验 班级： 学号： 姓名： 实验一基于MATLAB的语音信号时域特征分析（2学时） 1）短时能量 （1）加矩形窗 a=wavread('mike.wav'); a=a(:,1); subplot(6,1,1),plot(a); N=32; for i=2:6 h=linspace(1,1,2.^(i-2)*N);%形成一个矩形窗，长度为2.^(i-2)*N En=conv(h,a.*a);% 求短时能量函数En subplot(6,1,i),plot(En); if(i==2) ,legend('N=32'); elseif(i==3), legend('N=64'); elseif(i==4) ,legend('N=128'); elseif(i==5) ,legend('N=256'); elseif(i==6) ,legend('N=512'); end end 00.51 1.52 2.5 3 x 10 4 -1 1 x 10 4 024 x 10 4 05 x 10 4 0510 x 10 4 01020 x 10 4 02040 （2）加汉明窗 a=wavread('mike.wav'); a=a(:,1); subplot(6,1,1),plot(a); N=32; for i=2:6 h=hanning(2.^(i-2)*N);%形成一个汉明窗，长度为2.^(i-2)*N En=conv(h,a.*a);% 求短时能量函数En subplot(6,1,i),plot(En); if(i==2), legend('N=32'); elseif(i==3), legend('N=64'); elseif(i==4) ,legend('N=128'); 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。 通信工程学院12级1班罗恒2012101032 实验一语音信号的低通滤波和短时分析综合实验 一、实验要求 1、根据已有语音信号，设计一个低通滤波器，带宽为采样频率的四分之一，求输出信号； 2、辨别原始语音信号与滤波器输出信号有何区别，说明原因； 3、改变滤波器带宽，重复滤波实验，辨别语音信号的变化，说明原因； 4、利用矩形窗和汉明窗对语音信号进行短时傅立叶分析，绘制语谱图并估计基音周期，分析两种窗函数对基音估计的影响； 5、改变窗口长度，重复上一步，说明窗口长度对基音估计的影响。 二、实验目的 1.在理论学习的基础上，进一步地理解和掌握语音信号低通滤波的意义，低通滤波分析的基本方法。 2.进一步理解和掌握语音信号不同的窗函数傅里叶变化对基音估计的影响。 三、实验设备 1.PC机； 2.MATLAB软件环境； 四、实验内容 1.上机前用Matlab语言完成程序编写工作。 2.程序应具有加窗（分帧）、绘制曲线等功能。 3.上机实验时先调试程序，通过后进行信号处理。 4.对录入的语音数据进行处理，并显示运行结果。 5. 改变滤波带宽，辨别与原始信号的区别。 6.依据曲线对该语音段进行所需要的分析，并且作出结论。 7.改变窗的宽度（帧长），重复上面的分析内容。 五、实验原理及方法 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求出滤波器的阶数N和3dB截止频率∩c ；根据阶数N查巴特沃斯归一化低通滤波器参数表，得到归一化传输函数Ha(p)；最后，将p=s/ ∩c 代入Ha(p)去归一，得到实际的模拟滤波器传输函数Ha(s)。之后，通过双线性变换法转换公式s=2/T((1-1/z)/(1+1/z))得到所要设计的IIR滤波器的系统函数H(z)。 通信工程学院12级1班 罗恒 2012101032 实验二 基于MATLAB 的语音信号频域特征分析 一、 实验要求 要求根据已有语音信号，自己设计程序，给出其倒谱、语谱图的分析结果，并根据频域分析方法检测所分析语音信号的基音周期或共振峰。 二、 实验目的 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。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化的，通常认为，语音是一个受准周期脉冲或随机噪声源激励的线性系统的输出。输出频谱是声道系统频率响应与激励源频谱的乘积。声道系统的频率响应及激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，因而可以采用短时分析法。 三、 实验设备 1.PC 机； 2.MATLAB 软件环境； 四、 实验内容 1.上机前用Matlab 语言完成程序编写工作。 2.程序应具有加窗（分帧）、绘制曲线等功能。 3.上机实验时先调试程序，通过后进行信号处理。 4.对录入的语音数据进行处理，并显示运行结果。 5.依次给出其倒谱、语谱图的分析结果。 6. 根据频域分析方法检测所分析语音信号的基音周期或共振峰。 五、 实验原理及方法 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： 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 ()()()jw jwm n m X e x m w n m e ∞-=-∞= -∑ 实验一语音信号的采集及预处理 一、实验目的 在理论学习的基础上，进一步地理解和掌握语音信号预处理及短时加窗的意义及基于matlab的实现方法。 二、实验原理 1.语音信号的录音、读入、放音等：练习matlab中几个音频处理函数，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，给出以下语音的波形图（2.wav）。利用wavplay或soundview放音。也可以利用wavrecord自己录制一段语音，并进行以上操作(需要话筒)。 2.语音信号的分帧：对语音信号进行分帧，可以利用voicebox工具箱中的函数enframe。 voicebox工具箱是基于GNU协议的自由软件，其中包含了很多语音信号相关的函数。3．语音信号的加窗：本步要求利用window函数设计窗口长度为256(N=256)的矩形窗(rectwin)、汉明窗(hamming)及汉宁窗(hann))，利用wvtool函数观察其时域波形图及频谱特性，比较得出结论。观察整个信号加矩形窗及汉明窗后的波形，利用subplot与reshape函数将分帧后波形、加矩形窗波形及加汉明窗波形画在一张图上比较。取出其中一帧，利用subplot与reshape函数将一帧语音的波形、加矩形窗波形及加汉明窗波形画在一张图上比较将得出结论。 4.预加重：即语音信号通过一个一阶高通滤波器1 9375 1- -z。 .0 三、实验步骤、实验程序、图形及结论 1.语音信号的录音、读入、放音等 程序： [x,fs,nbit]=wavread('D:\2.wav'); %fs=10000,nbit=16 y=soundview('D:\2.wav') 2.语音信号的分帧 程序： [x,fs,nbit]=wavread('D:\2.wav'); len=256; inc=128; y=enframe(x,len,inc); figure; subplot(2,1,1),plot(x) subplot(2,1,2),plot(y) 语音信号处理实验报告 专业班级电子信息1203 学生姓名钟英爽 指导教师覃爱娜 完成日期2015年4月28日 电子信息工程系 信息科学与工程学院 实验一语音波形文件的分析和读取 一、实验学时：2 学时 二、实验的任务、性质与目的： 本实验是选修《语音信号处理》课的电子信息类专业学生的基础实验。通过实验 （1）掌握语音信号的基本特性理论：随机性，时变特性，短时平稳性，相关性等； （2）掌握语音信号的录入方式和*.WAV音波文件的存储结构； （3）使学生初步掌握语音信号处理的一般实验方法。 三、实验原理和步骤： WAV 文件格式简介 WAV 文件是多媒体中使用了声波文件的格式之一，它是以RIFF格式为标准。每个WAV 文件的头四个字节就是“RIFF”。WAV 文件由文件头和数据体两大部分组成，其中文件头又分为RIFF/WAV 文件标识段和声音数据格式说明段两部分。常见的WAV 声音文件有两种，分别对应于单声道（11.025KHz 采样率、8Bit 的采样值）和双声道（44.1KHz 采样率、16Bit 的采样值）。采样率是指声音信号在“模拟→数字”转换过程中，单位时间内采样的次数；采样值是指每一次采样周期内声音模拟信号的积分值。对于单声道声音文件，采样数据为8 位的短整数（short int 00H-FFH）；而对于双声道立体声声音文件，每次采样数据为一个16 位的整数（int），高八位和低八位分别代表左右两个声道。WAV 文件数据块包含以脉冲编码调制（PCM）格式表示的样本。在单声道WAV 文件中，道0 代表左声道，声道1 代表右声道；在多声道WAV 文件中，样本是交替出现的。WAV 文件的格式 表1 wav文件格式说明表 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 语音信号处理实验讲义 时间：2011-12 目录 实验一语音信号生成模型分析 (3) 实验二语音信号时域特征分析 (7) 实验三语音信号频域特征分析 (12) 实验四语音信号的同态处理和倒谱分析 (16) 实验一 语音信号生成模型分析 一、实验目的 1、了解语音信号的生成机理，了解由声门产生的激励函数、由声道产生的调制函数和由嘴唇产生的辐射函数。 2、编程实现声门激励波函数波形及频谱，与理论值进行比较。 3、编程实现已知语音信号的语谱图，区分浊音信号和清音信号在语谱图上的差别。 二、实验原理 语音生成系统包含三部分：由声门产生的激励函数()G z 、由声道产生的调制函数()V z 和由嘴唇产生的辐射函数()R z 。语音生成系统的传递函数由这三个函数级联而成，即 ()()()()H z G z V z R z = 1、激励模型 发浊音时，由于声门不断开启和关闭，产生间隙的脉冲。经仪器测试它类似于斜三角波的脉冲。也就是说，这时的激励波是一个以基音周期为周期的斜三角脉冲串。单个斜三角波的频谱表现出一个低通滤波器的特性。可以把它表示成z 变换的全极点形式 12 1()(1) cT G z e z --= -? 这里c 是一个常数，T 是脉冲持续时间。周期的三角波脉冲还得跟单位脉冲串的z 变换相乘： 112 1 ()()()1(1)v cT A U z E z G z z e z ---=?= ?--? 这就是整个激励模型，v A 是一个幅值因子。 2、声道模型 当声波通过声道时，受到声腔共振的影响，在某些频率附近形成谐振。反映在信号频谱图上，在谐振频率处其谱线包络产生峰值，把它称为共振峰。 一个二阶谐振器的传输函数可以写成 12 ()1i i i i A V z B z C z --= -- 实践表明，用前3个共振峰代表一个元音足够了。对于较复杂的辅音或鼻音共振峰要到5个以上。多个()i V z 叠加可以得到声道的共振峰模型 12 1 11 ()()11R r r M M i r i N k i i i i k k b z A V z V z B z C z a z -=---======---∑∑∑ ∑ 3、辐射模型 从声道模型输出的是速度波，而语音信号是声压波。二者倒比称为辐射阻抗，它表征了 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。（） 音频信号采集及处理程序代码及实验结果图： [voice,fs]=audioread('notify.wav');%声音读取 sound(voice,fs); %声音回放 n=length(voice);%计算长度 voice1=fft(voice,n); %快速傅里叶变换 figure(1);subplot(2,1,1);plot(voice); %绘出时域波 xlabel('t');ylabel('amp');%坐标名称 title('初始音频信号时域波形');grid on; subplot(2,1,2);plot(abs(fftshift(voice1))); %绘出原始音频信号频谱 title('初始音频信号频域波形'); xlabel('f');ylabel('amp');grid on; t=0:1/fs:(n-1)/fs; noise=0.05*sin(2*pi*100000*t');%100kHz正弦波噪声 s=voice+noise;%加噪后的音频信号 pause;sound(s,fs); %播放加噪的语音 n=length(s); S=fft(s,n);%计算频谱 figure(2);subplot(2,1,1)；plot(s);%画出加噪之后的音频信号时域波 形 title('加噪声后的音频信号时域波形')； xlabel('t');ylabel('amp');grid on; subplot(2,1,2)；plot(abs(fftshift(S)));%零频移到频谱中心后，绘制加噪 之后的音频信号频谱 xlabel('f');ylabel('amp'); title('加噪声后的音频信号频域波形');grid on; pause; rp=2; rs=80; Ft=8000;Fp=1000;Fs=1300; wp=2*pi*Fp/Ft; ws=2*pi*Fs/Ft; %求出待设计的模拟滤波器的边界频率 [n,wn]=buttord(wp,ws,rp,rs,'s'); %低通滤波器的阶数和截止频率 [b,a]=butter(n,wn,'s'); %S域频率响应的参数即：滤波器的传输函数 [bz,az]=bilinear(b,a,0.5); %利用双线性变换实现频率响应S域到Z域的变换 [h,w]=freqz(bz,az); figure(3);plot(w*fs/(2*pi),abs(h));%绘制IIR低通滤波器特性曲线 title('IIR低通滤波器特性曲线');grid on; z=filter(bz,az,s); %滤波 pause;sound(z,fs); %回放滤波后的信号 Z=fft(z); %滤波后的信号频谱 figure(4);subplot(2,2,2);plot(z);%绘制低通滤波后的音频信号时域 实用 中南大学 信息科学与工程学院 语音信号处理 实验报告 指导老师：覃爱娜 学生班级：信息0704 学生名称：阮光武 学生学好：0903070430 提交日期：2010年6月18日 实验一 语音波形文件的分析和读取 一、实验的任务、性质与目的 本实验是选修《语音信号处理》课的电子信息类专业学生的基础实验。通过实验： （1）掌握语音信号的基本特性理论：随机性，时变特性，短时平稳性，相关性等； （2）掌握语音信号的录入方式和*.WAV音波文件的存储结构； （3）使学生初步掌握语音信号处理的一般实验方法。 二、实验原理和步骤： WAV文件格式简介 WAV文件是多媒体中使用了声波文件的格式之一，它是以RIFF格式为标准。每个WAV文件的头四个字节就是“RIFF”。WAV文件由文件头和数据体两大部分组成，其中文件头又分为RIFF/WAV文件标识段和声音数据格式说明段两部分。常见的WAV声音文件有两种，分别对应于单声道（11.025KHz采样率、8Bit的采样值）和双声道（44.1KHz采样率、16Bit的采样值）。采样率是指声音信号在“模拟→数字”转换过程中，单位时间内采样的次数；采样值是指每一次采样周期内声音模拟信号的积分值。对于单声道声音文件，采样数据为8位的短整数（short int 00H-FFH）；而对于双声道立体声声音文件，每次采样数据为一个16位的整数（int），高八位和低八位分别代表左右两个声道。WAV文件数据块包含以脉冲编码调制（PCM）格式表示的样本。在单声道WAV文件中，道0代表左声道，声道1代表右声道；在多声道WAV文件中，样本是交替出现的。WAV文件的格式见表1。 语音信号处理试验 实验一：语音信号时域分析 实验目的： (1)录制两段语音信号，内容是“语音信号处理”，分男女声。 (2)对语音信号进行采样，观察采样后语音信号的时域波形。 实验步骤： 1、使用window自带录音工具录制声音片段 使用windows自带录音机录制语音文件，进行数字信号的采集。启动录音机。录制一段录音，录音停止后，文件存储器的后缀默认为.Wav。将录制好文件保存，记录保存路径。男生女生各录一段保存为test1.wav和test2.wav。 图1基于PC机语音信号采集过程。 2、读取语音信号 在MATLAB软件平台下，利用wavread函数对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。通过使用wavread函数，理解采样、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到N2点的采样值放在向量y中。 3、编程获取语音信号的抽样频率和采样位数。 语音信号为test1.wav和test2.wav，内容为“语音信号处理”，两端语音保存到工作空间work文件夹下。在M文件中分别输入以下程序，可以分两次输入便于观察。 [y1,fs1,nbits1]=wavread('test1.wav') [y2,fs2,nbits2]=wavread('test2.wav') 结果如下图所示 根据结果可知：两端语音信号的采样频率为44100HZ，采样位数为16。 4、语音信号的时域分析 语音信号的时域分析就是分析和提取语音信号的时域参数。进行语音分析时，最先接触到并且夜市最直观的是它的时域波形。语音信 08电子C 班 苏清法 0815241036 实验一 数字信号处理综合实验 一、实验目的 目的：综合运用数字信号处理的理论知识进行信号的采样，重构，频谱分析和滤波器的设计，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，建立概念。 二、基本要求 1．掌握数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法； 2．学会MATLAB 的使用，掌握MA TLAB 的程序设计方法； 3．掌握用MA TLAB 设计简单实验验证采样定理的方法； 4．掌握在Windows 环境下语音信号采集的方法； 5．学会用MA TLAB 对信号进行频谱分析； 6．掌握MATLAB 设计FIR 和IIR 数字滤波器的方法； 三、实验内容 （1） Matlab 产生离散信号的方法，作图的方法，以及基本运算操作 （2） 对连续正弦信号以不同的采样频率作采样 （3） 对采样前后信号进行傅立叶变换，并画频谱图 （4） 分析采样前后频谱的有变化，验证采样定理。 掌握画频谱图的方法，深刻理解采样频率，信号频率，采样点数，频率分辨率等概念 四、主要实验仪器及材料 微型计算机、Matlab 。 五、实验步骤 1．设计一简单正弦信号，通过改变采样率观察采样前后的信号变化。 例如：假设有一振幅为1，频率为10Hz ，相位为0.3的模拟信号，即sin(2100.3)t π??+，用0.01s 的采样间隔（采样频率为100Hz ）来表示原始信号（注意：实际上模拟信号不能用离散值表示，此处为了在计算机上表示，用采样率非常高的离散信号表示模拟信号）。 分别以5Hz ，10Hz （每秒采样10次，即采样间隔为0.1s ），20Hz ，40Hz ，80Hz ，200Hz 对原始信号进行采样，画出采样前后的信号，并画出其频谱图，对比前后的变化，验证采样定理。 （1）可以用t=0:1/fs:9/f; 取9个周期，通过改变采样率，自动改变采样点数。 （2）也可以通过设置dt1(采样间隔)，已知采样点数n1，t1=n1*dt1， 如图所示，采样率为40Hz 时的原始信号，采样过程和采样后的信号时域图和频谱图，可见，当采样率大于原始信号频率的两倍时，采样前后信号频率基本不发生变化，信号不失真。 程序如下： 实 验 报 告 实验课程名称： 语音信号处理实验 姓名： 班级： 20120811 学号： 指导教师 张磊 实验教室 21B#293 实验时间 2015年4月12日 实验成绩 实验序号 实验名称 实验过程 实验结果 实验成绩 实验一 语音信号的端点检测 实验二 语音信号的特征提取 实验三 语音信号的基频提取 实验一 语音信号的端点检测 一、实验目的 1、掌握短时能量的求解方法 2、掌握短时平均过零率的求解方法 3、掌握利用短时平均过零率和短时能量等特征，对输入的语音信号进行端点检测。 二、实验设备 HP 计算机、Matlab 软件 三、实验原理 1、短时能量 语音信号的短时能量分析给出了反应这些幅度变化的一个合适的描述方法。对于信号)}({n x ，短时能量的定义如下： ∑ ∑∞ -∞ =∞ -∞ =*=-= -= m m n n h n x m n h m x m n w m x E )()()()()]()([222 2、短时平均过零率 短时平均过零率是指每帧内信号通过零值的次数。对于连续语音信号，可以 考察其时域波形通过时间轴的情况。对于离散信号，实质上就是信号采样点符号变化的次数。过零率在一定程度上可以反映出频率的信息。短时平均过零率的公式为： ∑∑-+=∞ -∞=--= ---=1)] 1(sgn[)](sgn[2 1 ) ()]1(sgn[)](sgn[21N n n m w w m n m x m x m n w m x m x Z 其中，sgn[.]是符号函数，即 ? ? ?<-≥=0)(10)(1 )](sgn[n x n x n x 实验一 语音信号的时域分析 一、 实验目的、要求 （1）掌握语音信号采集的方法 （2）掌握一种语音信号基音周期提取方法 （3）掌握语音信号短时能量和短时过零率计算方法 （4）了解Matlab 的编程方法 二、 实验原理 语音是一时变的、非平稳的随机过程，但由于一段时间内(10-30ms)人的声带和声道形状的相对稳定性，可认为其特征是不变的，因而语音的短时谱具有相对稳定性。在语音分析中可以利用短时谱的这种平稳性，将语音信号分帧。 10～30ms 相对平稳，分析帧长一般为20ms 。 语音信号的分帧是通过可移动的有限长度窗口进行加权的方法来实现的。几种典型的窗函数有：矩形窗、汉明窗、哈宁窗、布莱克曼窗。 语音信号的能量分析是基于语音信号能量随时间有相当大的变化，特别是清音段的能量一般比浊音段的小得多。定义短时平均能量 [][]∑∑+-=∞-∞=-=-= n N n m m n m n w m x m n w m x E 122)()()()( 下图说明了短时能量序列的计算方法，其中窗口采用的是直角窗。 过零就是信号通过零值。对于连续语音信号，可以考察其时域波形通过时间轴的情况。而对于离散时间信号，如果相邻的取样值改变符号则称为过零。由此可以计算过零数，过零数就是样本改变符号的次数。单位时间内的过零数称为平 均过零数。 语音信号x (n )的短时平均过零数定义为 ()[]()[]()()[]()[]() n w n x n x m n w m x m x Z m n *--=---= ∑∞ -∞=1sgn sgn 1sgn sgn 式中，[]?sgn 是符号函数，即 ()[]()()()()???<-≥=01 01sgn n x n x n x 短时平均过零数可应用于语音信号分析中。发浊音时，尽管声道有若干个共振峰，但由于声门波引起了谱的高频跌落，所以其语音能量约集中干3kHz 以下。而发清音时．多数能量出现在较高频率上。既然高频率意味着高的平均过零数，低频率意味着低的平均过零数，那么可以认为浊音时具有较低的平均过零数，而清音时具有较高的平均过零数。然而这种高低仅是相对而言，没有精确的数值关系。 短时平均过零的作用 1.区分清/浊音： 浊音平均过零率低，集中在低频端； 清音平均过零率高，集中在高频端。 2.从背景噪声中找出是否有语音，以及语音的起点。 基音是发浊音时声带震动所引起的周期性，而基音周期是指声带震动频率的倒数。基音周期是语音信号的重要的参数之一，它描述语音激励源的一个重要特征，基音周期信息在多个领域有着广泛的应用，如语音识别、说话人识别、语音分析与综合以及低码率语音编码，发音系统疾病诊断、听觉残障者的语音指导等。因为汉语是一种有调语言，基音的变化模式称为声调，它携带着非常重要的具有辨意作用的信息，有区别意义的功能，所以，基音的提取和估计对汉语更是一个十分重要的问题。 由于人的声道的易变性及其声道持征的因人而异，而基音周期的范围又很宽，而同—个人在不同情态下发音的基音周期也不同，加之基音周期还受到单词发音音调的影响，因而基音周期的精确检测实际上是一件比较困难的事情。基音提取的主要困难反映在：①声门激励信号并不是一个完全周期的序列，在语音的 数字信处理实验内容音频信分析与处理 Document number【SA80SAB-SAA9SYT-SAATC-SA6UT-SA18】 数字信号处理实验内容—— 音频信号采集、分析及处理 一、实验目的 1.以音频信号为例，熟悉模拟信号数字处理过程，进一步理解数字信 号处理概念。 2.掌握运用Matlab实现对音频信号的时频分析方法； 3.初步掌握数字音频信号合成的方法。 4.掌握运用Matlab设计IIR和FIR滤波系统的方法； 5.掌握运用Matlab实现对加噪的音频信号进行去噪滤波的方法。锻 炼学生运用所学知识独立分析问题解决问题的能力，培养学生创新能力。 二、实验性质 综合分析、设计性实验 三、实验任务 实验内容一：windows系统中的“ding”音频信号的采集、分析、合成 1.音频信号的采集 编写Matlab程序，采集windows系统中的“ding”声，得到*.wav 音频文件，而后实现音频信号回放。 2.音频信号的频谱分析 运用Matlab软件实现对音频信号的时域分析和频域分析，并打印相应的图形，完成在实验报告中。 注意：此音频信号的频谱包含两条主要谱线，在进行频谱分析时，注意频谱的完整性，利用MATLAB实现对两条主要谱线的定位并计算谱线所对应的模拟频率。 3.音频信号的分解和合成 运用Matlab软件实现音频信号的分解与合成，将音频信号的频谱中两部分频谱成分进行分解，分别绘制出分解后的两个信号的频谱图；然后将分解后的两个信号再合成为一个新的信号，将合成后的新信号的时域、频域图与原来的信号时域、频域图相比较，绘制出对比效果图。4.音频信号的回放 运用Matlab软件实现音频信号的回放，将合成后的新信号和原音频信号分别进行回放，对比两个信号的声音效果。 《语音信号处理》 实验指导书 哈尔滨理工大学 自动化学院 电子信息科学与技术系 2014.10 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。同时，语言也是人与机器之间进行通信的重要工具，它是一种理想的人机通信方式，因而可为信息处理系统建立良好的人机交互环境，进一步推动计算机和其他智能机器的应用，提高社会的信息化程度。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和涉及面很广的交叉学科。虽然从事这一领域研究的人员主要来自信号与信息处理及计算机应用等学科，但是它与语音学、语言学、声学、认知科学、生理学、心理学等许多学科也有非常密切的联系。 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。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；80年代初一种新的基于聚类分析的高效数据压缩技术—矢量量化（VQ）应用于语音信号处理中；而用隐马尔可夫模型（HMM）描述语音信号过程的产生是80年代语音信号处理技术的重大发展，目前HMM已构成了现代语音识别研究的重要基石。近年来人工神经网络(ANN)的研究取得了迅速发展，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。 为了深入理解语音信号数字处理的基础理论、算法原理、研究方法和难点，根据数字语音信号处理教学大纲，结合课程建设的需求，我们编写了本实验指导书。 盛年不重来，一日难再晨。及时宜自勉，岁月不待人。 中南大学 信息科学与工程学院 语音信号处理 实验报告 指导老师：覃爱娜 学生班级：信息0704 学生名称：阮光武 学生学好：0903070430 提交日期：2010年6月18日 实验一 语音波形文件的分析和读取 一、实验的任务、性质与目的 本实验是选修《语音信号处理》课的电子信息类专业学生的基础实验。通过实验： （1）掌握语音信号的基本特性理论：随机性，时变特性，短时平稳性，相关性等； （2）掌握语音信号的录入方式和*.WAV音波文件的存储结构； （3）使学生初步掌握语音信号处理的一般实验方法。 二、实验原理和步骤： WAV文件格式简介 WAV文件是多媒体中使用了声波文件的格式之一，它是以RIFF格式为标准。每个WAV文件的头四个字节就是“RIFF”。WAV文件由文件头和数据体两大部分组成，其中文件头又分为RIFF/WAV文件标识段和声音数据格式说明段两部分。常见的WAV声音文件有两种，分别对应于单声道（11.025KHz采样率、8Bit的采样值）和双声道（44.1KHz采样率、16Bit的采样值）。采样率是指声音信号在“模拟→数字”转换过程中，单位时间内采样的次数；采样值是指每一次采样周期内声音模拟信号的积分值。对于单声道声音文件，采样数据为8位的短整数（short int 00H-FFH）；而对于双声道立体声声音文件，每次采样数据为一个16位的整数（int），高八位和低八位分别代表左右两个声道。WAV文件数据块包含以脉冲编码调制（PCM）格式表示的样本。在单声道WAV文件中，道0代表左声道，声道1代表右声道；在多声道WAV文件中，样本是交替出现的。WAV文件的格式见表1。语音信号处理实验指导书
语音信号处理实验报告
语音信号处理实验报告
语音信号处理实验报告实验一
语音信号处理实验报告实验二
语音信号处理实验一采集和预处理
数字语音信号处理实验报告
基于MATLAB的语音信号采集与处理
大学本科语音信号处理实验讲义8学时
语音信号处理答案
实验九 音频信号采集及处理
《语音信号处理》实验报告材料
语音信号处理试验教程
语音信号实验一
哈尔滨工程大学 语音信号处理实验报告
语音信号处理实验报告11
数字信处理实验内容音频信分析与处理
新语音信号处理实验指导2015年秋
《语音信号处理》实验报告