您好,欢迎访问三七文档
当前位置:首页 > 临时分类 > 基于matlab的语音信号的分析和处理
语音信号的分析和处理专业:通信工程小组成员:课程设计——设计介绍研究背景相关问题分析结语123研究背景众所周知,语音信号的处理分析已变得非常流行,基于语音处理分析技术的产品也开始流入市场,遍布人们的生活。这也是本小组致力于该方面研究的原因。为了研究不同类型的声音信号性质,我们以数学知识为基础,通过快速傅里叶变换及其逆变换等一系列技术手段,从时域图,频域图入手,经对语音信号素材的处理,分析,对比,类比,对各类语音信号性质有了一定的了解,得出了不少有意义的结论。相关问题分析1、对语音信号进行频域分析,找到语音信号的主要频谱成分所在的带宽,验证为何电话可以对语音信号采用8KHz的采样速率。实验代码:y1=wavread('男声.wav');Y1=y1(:,1);Fs=44100;%采样频率%yt1=fft(y1);%傅里叶变换%df=Fs/length(yt1);Fx=df*(0:length(yt1)-1);%将横轴变为频率轴%subplot(1,1,1);%subplot将图像画在一张图上%plot(y1);title('语音时域波形');%画语音信号的时域波形%subplot(1,1,1);plot(Fx,abs(yt1));axis([0500002000]);title('频谱图');xlabel('frequency/Hz');%频谱图%相关问题分析相关图像相关问题分析相关问题分析2、分析男声和女声的差别。我们知道男声和女声在频域上是有些差别的,一般大家都会认为女声有更多高频的成分,验证这种差别。同时,提出一种方法,能够对一段音频信号是男声信号、还是女声信号进行自动的判断。实验代码:y1=wavread(‘女声.wav');Y1=y1(:,1);Fs=44100;%采样频率%yt1=fft(y1);%傅里叶变换%df=Fs/length(yt1);Fx=df*(0:length(yt1)-1);%将横轴变为频率轴%subplot(1,1,1);%subplot将图像画在一张图上%plot(y1);title('语音时域波形');%画语音信号的时域波形%subplot(1,1,1);plot(Fx,abs(yt1));axis([0500002000]);title('频谱图');xlabel('frequency/Hz');%频谱图%相关问题分析相关图像相关问题分析相关问题分析3、采样后的序列,验证是否会对信号的质量产生影响。降采样的方法很简单,例如命令y=wavread(‘SpecialEnglish.wav’);将语音文件读入后保存在向量y中,这时对应的采样频率为44.1KHz。使用y1=y(1:2:length(y))命令,就可以将原序列y每隔1个采样后放入序列y1中,这时y1序列对应的采样频率即为22KHz。.wav文件的采样速率为44.1KHz,仍然远远高于我们通常说的语音信号需要的频谱宽度,例如在电话对语音信号的采样中,我们仅仅使用8KHz的采样速率。对读入的音频数据进行不同速率的降采样,使用wavplay()命令播放。实验代码:(1)y=wavread('女声.wav');y1=y(1:4:length(y));Fs=44100;wavplay(y1,Fs);相关问题分析(2)y=wavread('女声.wav');y1=y(1:4:length(y));Fs=44100;Y1=y1(:,1);Fs=44100;%采样频率%yt1=fft(y1);%傅里叶变换%df=Fs/length(yt1);Fx=df*(0:length(yt1)-1);%将横轴变为频率轴%subplot(1,1,1);plot(Fx,abs(yt1));axis([0500002000]);title('频谱图');xlabel('frequency/Hz');%频谱图%相关问题分析相关问题分析4、双径模型是无线通信中最简单的一种模型。发送方天线发出的信号,除了可以直接抵达接收天线,还可能通过建筑物等反射到达接收天线,这时接收到的信号就变成了两路信号的叠加,如图示意,两路信号显然会出现时间差。相关问题分析实验代码:利用差分方程消除回声y=wavread('男声.wav');Fs=44100;wavplay(y,Fs);delta_t=1;%unit:snumber_t=round(delta_t*Fs);%对应了需要延迟多少个采样点power_ratio=0.8;%对应快通道的功率比值z=sqrt(power_ratio)*y+sqrt(1-power_ratio)*[zeros(number_t,1);y(1:length(y)-number_t)];%接收到的信号wavplay(z,Fs);b=[sqrt(power_ratio),sqrt(1-power_ratio)];z1=filter(b,1,y);%恢复信号wavplay(z1,Fs);结语通过本次课程设计一定程度上掌握了研究问题的方法,并运用Matlab解决了相关的问题,对深入理解信号与系统的内容提供了帮助,为以后进一步研究相关问题奠定了良好的基础。
本文标题:基于matlab的语音信号的分析和处理
链接地址:https://www.777doc.com/doc-3154892 .html