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基于MATLAB的时域和频域分析语音进行数字处理.doc

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基于MATLAB的时域和频域分析语音进行数字处理.doc

1摘要语音信号处理包括语音通信、语音增强、语音合成、语音识别和说话人识别等方面。只有通过语音信号的数字处理,语音信号的好坏、语音识别率的高低,都取决于语音信号处理的好坏。因此,语音信号处理是一项非常有意义的研究课程。语音,即语言的声音,是语言符号系统的载体。它由人的发音器官发出,负载着一定的语言意义。语言依靠语音实现它的社会功能。语言是音义结合的符号系统,语言的声音和语言的意义是紧密联系着的,因此,语言虽是一种声音,但又与一般的声音有着本质的区别.语音是人们交流思想和进行社会活动的最基本手段,因此我们要对语音信号进行处理分析,优化人类通信交流。本次实训用windows的录音机录制一段自己说的话(语音信号),并画出语音信号的时域波形和频谱图在MATLAB软件平台下,给语音信号加上噪声,绘出加噪声后的语音信号时域波形和频谱采用双线性变换法,设计一个滤波器,并画出滤波器的频率响应用自己设计的滤波器对语音信号进行滤波,画出滤波后信号的时域波形和频谱图,并对滤波前、后的信号进行对比,画出时域波形差,分析语言信号滤波前后的变化。本次实训是利用MATLAB对语音信号进行时域和频域分析,通过MATLAB对语音进行数字处理。关键词语音噪声MATLAB滤波器信号处理2AbstractSpeechsignalprocessingincludingvoicecommunications,speechenhancement,speechsynthesis,speechrecognitionandspeakerrecognitionandsoon.Onlythroughthedigitalprocessingofvoicesignals,voicesignalsgoodorbad,highandlowspeechrecognitionratearegoodorbaddependsonthevoicesignalprocess.Therefore,thevoicesignalprocessingisaverysignificantresearchprograms.Voice,thevoiceofthelanguageisthecarrieroflinguisticsignsystems.Itisissuedbythehumanvocalorgans,loadacertainamountoflinguisticmeaning.Languagedependentvoicetoachieveitssocialfunction.Languageisthecombinationofsoundandmeaningofthesymbolsystem,language,themeaningofthevoiceandlanguagearecloselylinked,andtherefore,althoughthelanguageisavoice,butthesoundingeneralisessentiallydifferent.Voicethatpeopleexchangeideasandconductthemostbasicmeansofsocialactivities,sowehavetodealwiththespeechsignalanalysisandoptimizationofhumancommunicationexchange.Thetrainingrecordataperecorderwithwindowsownwordsaudiosignal,anddrawthespeechsignalintimedomainwaveformandfrequencyspectrumIntheMATLABsoftwareplatform,tothespeechsignalwithnoise,drawnafterthespeechsignalplusnoisetimedomainwaveformandfrequencyspectrumBilineartransformmethod,todesignafilter,anddrawthefrequencyresponsefilterDesignedtofiltertheirownfilteringofthespeechsignal,drawthefilteredsignalintimedomainwaveformandfrequencyspectrum,andfilterbeforeandafterthesignalsarecomparedtodrawdifferencetimedomainwaveformanalysislanguagesignalchangesbeforeandafterfiltering.ThetrainingistheuseofMATLABonthevoicesignalintimedomainandfrequencydomainanalysis,carriedoutbyMATLABdigitalprocessingofspeech.KeywordVoiceNoiseMATLABFilterSignalProcessing3引言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。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,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。现在随着时代的发展,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。在本次实训中我设计的题目是语音信号的数字处理。实训的设计是对语音信号的数字处理,通过对所采集的语音信号进行时域波形和频谱图分析,采用双线性变换法设计滤波器,语音信号通过对滤波器进行滤波,然后回放语音信号,并对其滤波前和滤波后的语音变化进行分析。现在社会衍生了很多现代的语音通信方式,手机语音、语音聊天软件以及语音小说等,涉及语音的方面几乎遍及了我们的大部分生活,和我们生活息息相关,因此语音信号处理是具有现实意义的研究课程。1.语音信号降噪处理分析MATLAB介绍1.1语音信号语音信号的采集与分析作为一个重要的研究领域,20世纪60年代中期形成的一系列数字信号处理方法和技术,如数字滤波器、快速博里叶变换FFT等成为语音信号数字处理的理论和技术基础。在方法上,随着电子计算机的发展,以往的以硬件为中心的研究逐渐转化为以软件为主的处理研究。然而,在语音识别领域内,初期有几种语音打字机的研究也很活跃,但后来已全部停了下来,这说明了当时人们对话音识别难度的认识得到了加深。所以1969年美国贝尔研究所的Pierce感叹地说语音识别向何处去1971年,以美国ARPAAmericanResearchProjectsAgency为主导的语音理解系统的研究计划也开始起步。这个研究计划不仅在美国园内,而且对世界各国都产生了很大的影响,它促进了连续语音识别研究的兴起。进入20世纪90年代以来,语音信号采集与分析在实用化方面取得了许多实质性的研究进展。其中,语音识别逐渐由实验室走向实用化。一方面,对声学语音学统计模型的研究逐渐深入,鲁棒的语音识别、基于语音段的建模方法及隐马尔可夫模型与人工种经网络的结合成为研究的热点。另一方面,为了语音识别实用化的需要,讲者自适应、听觉模型、快速搜索识别算法以及进一步的语言模型的研究等课题倍受关注。其中MATLAB音频信号的分析与合成,采用MATLAB分析WAV文件。首先选择一个WAV文件作为分析的对象。继而进行FFT变换并画频域图形,进行该声波主要频谱的分析,根据该声音的频谱,反演时域图形,最后进行付立叶逆变换IFFT并画频域图形。1.2语音信号的特点4通过对大量语音信号的观察和分析发现,语音信号主要有下面两个特点第一、在频域内,语音信号的频谱分量主要集中在300~3400Hz的范围内。利用这个特点,可以用一个防混迭的带通滤波器将此范围内的语音信号频率分量取出,然后按8kHz的采样率对语音信号进行采样,就可以得到离散的语音信号。第二、在时域内,语音信号具有短时性的特点,即在总体上,语音信号的特征是随着时间而变化的,但在一段较短的时间间隔内,语音信号保持平稳。在浊音段表现出周期信号的特征,在清音段表现出随机噪声的特征。下面是一段语音信号的时域波形图图21和频域图图22,由这两个图可以看出语音信号的两个特点。图11语音信号时域波形图12语音信号频域波形1.3语音信号的采集在将语音信号进行数字化前,必须先进行防混叠预滤波,预滤波的目的有两个(1)抑制输入信导各领域分量中频率超出2/sf的所有分量(sf为采样频率),以防止混叠干扰。(2)抑制50Hz的电源工频干扰。5为了将原始模拟语音信号变为数字信号,必须经过采样和量化两个步骤,从而得到时间和幅度上均为离散的数字语音信号。采样也称抽样,是信号在时间上的离散化,即按照一定时间间隔t在模拟信号tx上逐点采取其瞬时值。采样时必须要注意满足奈奎斯特定理,即采样频率sf必须以高于受测信号的最高频率两倍以上的速度进行取样,才能正确地重建波它是通过采样脉冲和模拟信号相乘来实现的。下图是一段语音信号在采样频率44.1KHz情况下的频谱图。图13语音信号频谱图由图可知,这段语音信号的频率主要集中在1KHz左右,当采样频率为44.1KHz时,由于采样频率比较大,所以采样点数就越密,所得离散信号就越逼近于原信号,频谱也没有发生混叠。对上述信号进行1/80采样频率抽取,即采样频率变为将近500Hz时,由于采样频率比较小,所以采样点数就稀疏,所得离散信号就越偏离于原信号,频谱也发生了混叠。在采样的过程中应注意采样间隔的选择和信号混淆对模拟信号采样首先要确定采样间隔。如何合理选择t涉及到许多需要考虑的技术因素。一般而言,采样频率越高,采样点数就越密,所得离散信号就越逼近于原信号。但过高的采样频率并不可取,对固定长度(T)的信号,采集到过大的数据量/tTN,给计算机增加不必要的计算工作量和存储空间若数据量(N)限定,则采样时间过短,会导致一些数据信息被排斥在外。采样频率过低,采样点间隔过远,则离散信号不足以反映原有信号波形特征,无法使信号复原,造成信号混淆。根据采样定理,当采样频率大于信号的两倍带宽时,采样过程不会丢失信息,利用理想滤波器可从采样信号中不失真地重构原始信号波形。量化是对幅值进行离散化,即将振动幅值用二进制量化电平来表示。量化电平按级数变化,实际的振动值是连续的物理量。具体振值用舍入法归到靠近的量化电平上。语音信号经过预滤波和采样后,由A/D变换器变换为二址制数字码。这种防混叠滤波通常与模数转换器做在一个集成块内,因此目前来说,语音信号的数字化的质量还是有保证的。市面上购买到的普通声卡在这方面做的都很好,语音声波通过话筒输入到声卡后直接获得的6是经过防混叠滤波、A/D变换、量化处理的离散的数字信号。在实际工作中,我们可以利用windows自带的录音机录制语音文件,基于PC机的语音信号采集过程,声卡可以完成语音波形的A/D转换,获得WAVE文件,为后续的处理储备原材料。调节录音机保存界面的更改选项,可以存储各种格式的WAV文件。采集到语音信号之后,需要对语音信号进行分析,如画出采样后语音信号的时域波形和频谱图双线性变换设计滤波器,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语音信号进行滤波,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,分析信号的变化回放语音信号。1.4信号频谱分析信号的频谱分析是将信号源发出的信号强度按频率顺序展开,使其成为频率的函数,并考察变化规律,称为频谱分析。频谱分析主要分析信号是由哪些频率的正弦信号叠加得到的,7以及这些正弦信号的振幅。信号的频谱可分为幅值谱、相位谱、功率谱、对数谱等等。对信号作频谱分析的设备主要是频谱分析仪,它把信号按数学关系作为频率的函数显示出来,其工作方式有模拟式和数字式二种。模拟式频谱分析仪以模拟滤波器为基础,从信号中选出各个频率成分的量值数字式频谱分析仪以数字滤波器或快速傅立叶变换为基础,实现信号的时频关系转换分析。傅立叶变换是信号频谱分析中常用的一个工具,它把一些复杂的信号分解为无穷多个相互之间具有一定关系的正弦信号之和,并通过对各个正弦信号的研究来了解复杂信号的频率成分和幅值。信号频谱分析是采用傅立叶变换将时域信号xt变换为频域信号Xf,从而帮助人们从另一个角度来了解信号的特征。时域信号xt的傅氏变换为式中Xf为信号的频域表示,xt为信号的时域表示,f为频率。频谱分析主要用于识别信号中的周期分量,是信号分析中最常用的一种手段。典型信号正弦波、方波、三角波和白噪声信号是实际工程测试中常见的典型信号,这些信号时域、频域之间的关系很明确,并且都具有一定的特性,通过对这些典型信号的频谱进行分析,对掌握信号的特性,熟悉信号的分析方法大有益处,并且这些典型信号也可以作为实际工程信号分析时的参照资料。本次实验利用DRVI快速可重组虚拟仪器平台可以很方便的对上述典型信号作频谱分析。1.5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,最先接触到并且也是最直观的是它的时域波形。语音信号本身就是时域信号,因而时域分析是最早使用,也是应用最广泛的一种分析方法,这种方法直接利用语音信号的时域波形。时域分析通常用于最基本的参数分析及应用,如语音的分割、预处理、大分类等。这种分析方法的特点是(1)表示语音信号比较直观、物理意义明确(2)实现起来比较简单、运算且少(3)可以得到语音的一些重要的参数(4)只使用示波器等通用设备,使用较为简单等。语音信号的时域参数有短时能量、短时过零率、短时白相关函数和短时平均幅度差函数等,这是语音信号的一组最基本的短时参数,在各种语音信号数字处理技术中都要应用。在计算这些参数时使用的一般是凯泽窗或汉明窗。2.MATLAB软件功能介绍2.1matlab简介dtetxfXftj28MATLAB是矩阵实验室(MatrixLaboratory)的简称,是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括MATLAB和Simulink两大部分。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的应用范围非常广,包括信号和图像处理、通讯、控制系统设计、测试和测量、财务建模和分析以及计算生物学等众多应用领域。附加的工具箱(单独提供的专用MATLAB函数集)扩展了MATLAB环境,以解决这些应用领域内特定类型的问题。Matlab优势(1)友好的工作平台和编程环境(2)简单易用的程序语言(3)强大的科学计算机数据处理能力(4)出色的图形处理功能(5)应用广泛的模块集合工具箱(6)实用的程序接口和发布平台(7)应用软件开发(包括用户界面)2.2基于MATLAB的语音处理Matlab是一个非常好的语音处理工具箱,对学习语音处理的读者非常有用。基于DSP和MATLAB的语音数据采集和处理系统MATLAB,该工具包主要应用于语音处理中听觉模型的建立和分析,其中也包含了语音处理的各种基本功能如语谱图,线性预测,识别和合成等等语音信号的频域处理,语音虽然是一个时变、非平稳的随机过程。但在短时间内可近似看作是平稳的。因此如果能从带噪语音的短时谱中估计出纯净语音的短时谱,即可达到语音增强的目的。由于噪声也是随机过程,因此这种估计只能建立在统计模型基础上。利用人耳感知对语音频谱分量的相位不敏感的特性,这类语音增强算法主要针对短时谱的幅度估计。3.MATLAB滤波器设计3.1matlab滤波器设计法介绍3.3模拟滤波器设计3.3.1设计指标模拟低通滤波器的设计指标有p,s,p和s。其中p和s分别称为通带截止频率和阻带截止频率,p是通带0p中的最大衰减系数,s是阻带sΩ≥Ω的最小衰减系数,p和s一般用dB数表示。在本次实训中9用切比雪夫低通滤波器t1fs1/tfp0.2fr0.3Ap1Ar25wp2pifp/fswr2pifr/fswpp2/ttanwp/2wrr2/ttanwr/2n,wncheb1ordwpp,wrr,Ap,Ar,sb,acheby1n,Ap,wn,low,sbz,azbilinearb,a,fsfreqzbz,az,512,fs3.3.2巴特沃斯滤低通滤波器的设计用巴特沃斯低通滤波器t1fs1/tfp0.2fr0.3Ap1Ar20wp2pifp/fswr2pifr/fswpp2/ttanwp/2

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