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文档简介
实验一、语音信号的时域特性和频域特性学院:信息与通信工程学院专业:通信工程班级:104学号:2010026410姓名:黄余芳指导教师:崔艳秋1. 实验名称语音信号的时域特性和频域特性2. 实验类型验证性实验3. 实验目的观察并验证语音信号的时域特性和频域特性,理解并掌握典型的语音信号时域分析方法和频域分析方法,为深入学习数字语音信号处理的相关理论奠定基础。4. 实验设备安装有MATLAB的计算机5. 实验内容1. 输入并运行MATLAB代码。2. 观察语音信号的时域特性(1)发一个清音和一个浊音,由麦克风采集语音数据,参考实验内容1中的程序将这些数据分别存成两个“.wav”文件(例如a的语音存为“a.wav”,要求采样率为8000),存在本人的文件夹中。(2)读取WAV文件,显示语音波形,观察清音和浊音波形的差异。(3)读取WAV文件,计算并显示语音的短时能量(要求分帧加窗的帧长为256,帧移为128),观察并分析清音和浊音短时能量的差异。(4)读取WAV文件,计算并显示语音的短时过零率(要求分帧加窗是的帧长为256,帧移为128),观察并分析清音和浊音短时过零率的差异。3. 观察语音信号的频域特性(1)读取WAV文件,计算并显示一帧语音的原始信号、加窗信号、短时频谱(要求分帧加窗的窗函数为汉明窗、帧长为256,帧移为128),观察并分析清音 和浊音短时频谱的差异。(2)读取WAV文件,计算并显示不同窗函数情况下一帧语音的加窗信号、短时频谱(要求分帧加窗的窗函数分别为矩形窗和汉明窗、帧长为256,帧移为128),观察并分析不同的窗函数对短时谱分析的影响。6. 相关函数wavread、plot、fft7. MATLAB程序代码1. 输入并运行以下MATLAB代码。(1) 短时能量 clear;close all;Fs=11025;y=wavrecord(5*Fs,Fs,double);wavwrite(y,f:a);soundview(y,Fs);x = wavread(f:a.wav);x = double(x);x = filter(1 -0.9375, 1, x); % 预加重FrameLen = 256;FrameInc = 128;s = enframe(x, FrameLen, FrameInc);energy = sum(abs(s), 2);figure;subplot(2,1,1);plot(x);title(语音信号时域波形);xlabel(样点数);ylabel(幅度);subplot(2,1,2);plot(energy);title(语音信号的短时能量);xlabel(帧数);ylabel(短时能量);legend(帧长FrameLen = 240);(2) 短时过零率clear;close all;x = wavread(f:a.wav);x = double(x);FrameLen = 256;FrameInc =128;tmp1 = enframe(x(1:end-1), FrameLen, FrameInc);tmp2 = enframe(x(2:end) , FrameLen, FrameInc);signs = (tmp1.*tmp2)0.02;zcr = sum(signs.*diffs, 2);figure;subplot(2,1,1);plot(x);title(语音信号时域波形);xlabel(样点数);ylabel(幅度);subplot(2,1,2);plot(zcr);xlabel(帧数);ylabel(短时过零率);title(语音信号的短时过零率);(3) 短时傅里叶变换 clear;close all;x = wavread(f:a.wav);x = double(x);FrameLen =256;FrameInc =128;s = enframe(x, FrameLen, FrameInc);ss=s(50,:); %选取一帧语音信号(可以通过观察短时能量的分布来判断哪一帧是清音段还是浊音段)f=ss.*hamming(length(ss);r=fft(f,512);r1=abs(r); r1=r1/max(r1); yuanlai=20*log10(r1); signal(1:256)=yuanlai(1:256); pinlv=(0:1:255)*11025/512;figure;subplot(3,1,1);plot(ss);axis(0,256,-1,1)title(截取的语音段);xlabel(样点数);ylabel(幅度);subplot(3,1,2);plot(f);axis(0,256,-1,1)title(窗选语音信号);xlabel(样点数);ylabel(幅度);subplot(3,1,3);plot(pinlv,signal); xlabel(频率/Hz);ylabel(对数幅度/dB);title (加Hamming窗时语音频谱);(4) 显示清音短时过零率clear;close all;x = wavread(f:k.wav);x = double(x);FrameLen = 256;FrameInc =128;tmp1 = enframe(x(1:end-1), FrameLen, FrameInc);tmp2 = enframe(x(2:end) , FrameLen, FrameInc);signs = (tmp1.*tmp2)0.02;zcr = sum(signs.*diffs, 2);figure;subplot(2,1,1);plot(x);title(语音信号时域波形);xlabel(样点数);ylabel(幅度);subplot(2,1,2);plot(zcr);xlabel(帧数);ylabel(短时过零率);title(语音信号的短时过零率);2:语音信号的频域分析1. 加汉明窗的浊音clear;close all;x = wavread(f:a.wav);x = double(x);FrameLen =256;FrameInc =128;s = enframe(x, FrameLen, FrameInc);ss=s(125,:); %选取一帧语音信号(可以通过观察短时能量的分布来判断哪一帧是清音段还是浊音段)f=ss.*hamming(length(ss);r=fft(f,512);r1=abs(r); r1=r1/max(r1); yuanlai=20*log10(r1); signal(1:256)=yuanlai(1:256); pinlv=(0:1:255)*11025/512;figure;subplot(3,1,1);plot(ss);axis(0,256,-1,1)title(截取的语音段);xlabel(样点数);ylabel(幅度);subplot(3,1,2);plot(f);axis(0,256,-1,1)title(窗选语音信号);xlabel(样点数);ylabel(幅度);subplot(3,1,3);plot(pinlv,signal); xlabel(频率/Hz);ylabel(对数幅度/dB);title (加Hamming窗时语音频谱2. 加汉明窗的清音clear;close all;x = wavread(f:k.wav);x = double(x);FrameLen =256;FrameInc =128;s = enframe(x, FrameLen, FrameInc);ss=s(90,:); %选取一帧语音信号(可以通过观察短时能量的分布来判断哪一帧是清音段还是浊音段)f=ss.*hamming(length(ss);r=fft(f,512);r1=abs(r); r1=r1/max(r1); yuanlai=20*log10(r1); signal(1:256)=yuanlai(1:256); pinlv=(0:1:255)*11025/512;figure;subplot(3,1,1);plot(ss);axis(0,256,-1,1)title(截取的语音段);xlabel(样点数);ylabel(幅度);subplot(3,1,2);plot(f);axis(0,256,-1,1)title(窗选语音信号);xlabel(样点数);ylabel(幅度);subplot(3,1,3);plot(pinlv,signal); xlabel(频率/Hz);ylabel(对数幅度/dB);title (加Hamming窗时语音频谱3. 加矩形窗的浊音clear;close all;x = wavread(f:a.wav);x = double(x);FrameLen =256;FrameInc =128;s = enframe(x, FrameLen, FrameInc);ss=s(125,:); %选取一帧语音信号(可以通过观察短时能量的分布来判断哪一帧是清音段还是浊音段)f=ss.*rectwin(length(ss);r=fft(f,512);r1=abs(r); r1=r1/max(r1); yuanlai=20*log10(r1); signal(1:256)=yuanlai(1:256); pinlv=(0:1:255)*11025/512;figure;subplot(3,1,1);plot(ss);axis(0,256,-1,1)title(截取的语音段);xlabel(样点数);ylabel(幅度);subplot(3,1,2);plot(f);axis(0,256,-1,1)title(窗选语音信号);xlabel(样点数);ylabel(幅度);subplot(3,1,3);plot(pinlv,signal); xlabel(频率/Hz);ylabel(对数幅度/dB);title (加矩形窗时语音频谱)8. 实验结果及其分析浊音 (1) 短时能量 (2) 短时过零率(3) 短时傅里叶变换清音(1) 短时能量(2) 短时过零率(3) 短时傅里叶变换(4) 显示清音短时过零率加窗(1)加汉明窗的浊音(2)加汉明窗的清音(3)加矩形窗的浊音分析:(1) 对于浊音与清音,浊音的幅值比较明显,有一个的波动,能清楚的看清楚它的周期;而清音类似于白噪声,没有明显的幅值,很平缓。(2) 浊音的短时能量高,轻音的短时能量
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