语音信号的短时分析

设设 计计 报报 告告 课程名称课程名称 语音信号处理语音信号处理 任课教师任课教师 设计题目设计题目 语音信号的短时分析语音信号的短时分析 班级班级 姓名姓名 学号学号 日期日期 2012 11 3 语音信号的短时分析语音信号的短时分析 一 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短时分析的意义 短时时域分析 的基本方法 2 进一步理解和掌握语音信号短时平均能量函数及短时平均过零数的计算方法和重要意 义 二 实验原理及方法 一定时宽的语音信号 其能量的大小随时间有明显的变化 其中清音段 以清音为主要 成份的语音段 其能量比浊音段小得多 短时过零数也可用于语音信号分析中 发浊音 时 其语音能量约集中于 3kHz 以下 而发清音时 多数能量出现在较高频率上 可认为 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 因而 对一短时语音段 计算其短时平均能量及短时平均过零数 就可以较好地区分其中的清音段和浊音段 从而 可判别句中清 浊音转变时刻 声母韵母的分界以及无声与有声的分界 这在语音识别中 有重要意义 三 实验仪器 微型计算机 Matlab 软件环境 四 实验步骤 1 用 cooledit 录了一段音 采样率为 8KHZ 量化精度为 16 比特线性码 2 利用设计方案中给定的公式分别编程计算这段语音信号的短时能量 短时平均幅度 短 时过零率 然后分别画出它们的曲线 3 然后画出短时零能比曲线 4 根据上述结果判断找出其中的一帧浊音信号和一帧清音信号 判断依据是 浊音 短时能量大 短时平均幅度大 短时过零率低 清音 短时能量小 短时平均幅度 小 短时过零率高 浊音 取 13270 13510 个点 清音 取 12120 12360 个点 分别计 算他们的短时自相关函数和平均幅度差函数 5 根据图形 分析浊音段语音的基音周期 五 实验结论与分析五 实验结论与分析 1 从图中明显可以看出 浊音信号的具有明显的周期性 其自相关函数和平均幅度差函 数也表现出周期性 清音信号稍微差一点 但不是很明显 主要是由于清音信号的位置找 的不是很好 2 浊音 短时能量大 短时平均幅度大 短时过零率低 清音 短时能量小 短时平均 幅度小 短时过零率高 3 基音提取 消除共振峰的影响 从画出的图形中间可以看出 没有加滤波器的声音信 号处理后共振峰的影响很大 但是加一个 60 500Hz 的带通滤波器 利用滤波后的信号进 行基因估计 这样可除去大部分共振峰的影响 自相关函数和短时平均幅度差函数具有更 尖锐地峰值 有利于判决地准确性 4 画出的波形如下所示 图 1 为没有加窗 nowindow wav 无滤波 图 2 为加窗后的语音信号为 havewindow wav 有滤波 图 1 没有滤波的第一列的图形从上到下分别表示 短时能量 短时平均幅度 短时过 零 率和零能比曲线 第二列从上到下分别为浊音的短时自相关函数 短时平均幅度差函数和 轻清音的短时自相关函数 短时平均幅度差函数 6 6 心得和体会心得和体会 七 附录 七 附录 N 240 Y WAVREAD C WINDOWS shop wav 1 18000 L length Y LL length Y N figure 1 set 1 Position 10 35 350 650 短时能量 Em zeros 1 LL 1 240 for ii 1 LL 1 240 temp Y ii ii 240 Em ii sum temp temp end subplot 4 1 1 jj 1 LL 1 240 plot jj Em b grid axis 0 LL 1 240 0 0 6 axis 12000 16000 0 0 06 短时平均幅度 Mn sum abs Y N Mn zeros 1 LL 1 240 for ii 1 LL 1 240 temp Y ii ii 240 Mn ii sum abs temp N end figure 1 subplot 4 1 2 jj 1 LL 1 240 plot jj Mn b grid axis 12000 16000 0 0 015 短时过零率 Zn zeros 1 LL 1 240 for ii 2 LL 1 240 temp1 sign Y ii ii 240 temp sign Y ii 1 ii 240 1 Zn ii sum abs temp1 temp end figure 1 subplot 4 1 3 jj 1 LL 1 240 plot jj Zn b grid 零能比曲线 figure 1 subplot 4 1 4 jj 1 LL 1 240 plot jj Zn Em b grid 短时自相关函数 temp Y 13271 13510 temp2 reshape temp 1 240 temp temp2 B Rn1 zeros 1 240 for nn 1 240 for ii 1 240 nn Rn1 nn Rn1 nn temp ii temp nn ii end end figure 2 set 2 Position 400 35 350 650 subplot 4 1 1 jj 1 240 plot jj Rn1 b grid axis 9 50 0 01 0 02 短时平均幅度差函数 Yn1 zeros 1 240 for nn 1 240 for ii 1 240 nn Yn1 nn Yn1 nn abs temp ii temp nn ii end end figure 2 subplot 4 1 2 jj 1 240 plot jj Yn1 b grid 短时自相关函数 temp Y 12121 12360 temp2 reshape temp 1 240 temp temp2 B Rn2 zeros 1 240 for nn 1 240 for ii 1 240 nn Rn2 nn Rn2 nn temp ii temp nn ii end end figure 2 subplot 4 1 3 jj 1 240 plot jj Rn2 b grid axis 9 50 0 01 0 02 短时平均幅度差函数 Yn