畢業(yè)論文---語(yǔ)音信號(hào)分析與處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)

1、<p><b>　　畢 業(yè) 論 文</b></p><p>　　語(yǔ)音信號(hào)分析與處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)</p><p><b>　　摘要</b></p><p>　　語(yǔ)音信號(hào)處理是研究用數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)和語(yǔ)音學(xué)知識(shí)對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行處理的新興的學(xué)科，是目前發(fā)展最為迅速的信息科學(xué)研究領(lǐng)域的核心技術(shù)之一。通過(guò)語(yǔ)音傳遞信息是人類(lèi)最重要

2、、最有效、最常用和最方便的交換信息形式。</p><p>　　Matlab語(yǔ)言是一種數(shù)據(jù)分析和處理功能十分強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)應(yīng)用軟件，它可以將聲音文件變換為離散的數(shù)據(jù)文件，然后利用其強(qiáng)大的矩陣運(yùn)算能力處理數(shù)據(jù)，如數(shù)字濾波、傅里葉變換、時(shí)域和頻域分析、聲音回放以及各種圖的呈現(xiàn)等，它的信號(hào)處理與分析工具箱為語(yǔ)音信號(hào)分析提供了十分豐富的功能函數(shù)，利用這些功能函數(shù)可以快捷而又方便地完成語(yǔ)音信號(hào)的處理和分析以及信號(hào)的可視化，使人

3、機(jī)交互更加便捷。信號(hào)處理是Matlab重要應(yīng)用的領(lǐng)域之一。</p><p>　　本設(shè)計(jì)針對(duì)現(xiàn)在大部分語(yǔ)音處理軟件內(nèi)容繁多、操作不便等問(wèn)題，采用MATLAB7.0綜合運(yùn)用GUI界面設(shè)計(jì)、各種函數(shù)調(diào)用等來(lái)實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音信號(hào)的變頻、變幅、傅里葉變換及濾波，程序界面簡(jiǎn)練，操作簡(jiǎn)便，具有一定的實(shí)際應(yīng)用意義。</p><p>　　最后，本文對(duì)語(yǔ)音信號(hào)處理的進(jìn)一步發(fā)展方向提出了自己的看法。</p>

4、<p>　　關(guān)鍵字：Matlab；語(yǔ)音信號(hào)；傅里葉變換；信號(hào)處理；</p><p>　　The Design of Analysis and Processing Voice Signal</p><p><b>　　Abstract</b></p><p>　　Speech signal processing is to stu

5、dy the use of digital signal processing technology and knowledge of the voice signal voice processing of the emerging discipline is the fastest growing areas of information science one of the core technology. Transmissio

6、n of information through the voice of humanity's most important, most effective, most popular and most convenient form of exchange of information..</p><p>　　Matlab language is a data analysis and process

7、ing functions are very powerful computer application software, sound files which can be transformed into discrete data files, then use its powerful ability to process the data matrix operations, such as digital filtering

8、, Fourier transform, when domain and frequency domain analysis, sound playback and a variety of map rendering, and so on. Its signal processing and analysis toolkit for voice signal analysis provides a very rich feature

9、function, use </p><p>　　The design of voice-processing software for most of the content are numerous, easy to maneuver and so on, using MATLAB7.0 comprehensive use GUI interface design, various function call

10、s to voice signals such as frequency, amplitude, Fourier transform and filtering, the program interface concise, simple, has some significance in practice.</p><p>　　Finally, the speech signal processing furt

11、her development put forward their own views.</p><p>　　Keywords: Matlab， Voice Signal，F(xiàn)ourier transform，Signal Processing</p><p><b>　　目 錄</b></p><p><b>　　1 緒論1&

12、lt;/b></p><p>　　1.1課題背景及意義1</p><p>　　1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀1</p><p>　　1. 3本課題的研究?jī)?nèi)容和方法2</p><p>　　1.3.1 研究?jī)?nèi)容2</p><p>　　1.3.2 運(yùn)行環(huán)境2</p><p>　　1.3.3 開(kāi)發(fā)

13、環(huán)境2</p><p>　　2 語(yǔ)音信號(hào)處理的總體方案3</p><p>　　2.1 系統(tǒng)基本概述3</p><p>　　2.2 系統(tǒng)基本要求3</p><p>　　2.3 系統(tǒng)框架及實(shí)現(xiàn)3</p><p>　　2.4系統(tǒng)初步流程圖4</p><p>　　3 語(yǔ)音信號(hào)處理基本知識(shí)6

14、</p><p>　　3.1語(yǔ)音的錄入與打開(kāi)6</p><p>　　3.2采樣位數(shù)和采樣頻率6</p><p>　　3.3時(shí)域信號(hào)的FFT分析6</p><p>　　3.4數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)原理7</p><p>　　3.5倒譜的概念7</p><p>　　4 語(yǔ)音信號(hào)處理實(shí)例分析8&l

15、t;/p><p>　　4.1圖形用戶(hù)界面設(shè)計(jì)8</p><p>　　4.2信號(hào)的采集8</p><p>　　4.3語(yǔ)音信號(hào)的處理設(shè)計(jì)8</p><p>　　4.3.1 語(yǔ)音信號(hào)的提取8</p><p>　　4.3.2 語(yǔ)音信號(hào)的調(diào)整10</p><p>　　4.3.2.1 語(yǔ)音信號(hào)的頻率調(diào)

16、整10</p><p>　　4.3.2.2語(yǔ)音信號(hào)的振幅調(diào)整11</p><p>　　4.3.3 語(yǔ)音信號(hào)的傅里葉變換12</p><p>　　4.3.4 語(yǔ)音信號(hào)的濾波13</p><p>　　4.3.4.1 語(yǔ)音信號(hào)的低通濾波13</p><p>　　4.3.4.2 語(yǔ)音信號(hào)的高通濾波15</p&

17、gt;<p>　　4.3.4.3 語(yǔ)音信號(hào)的帶通濾波15</p><p>　　4.3.4.4 語(yǔ)音信號(hào)的帶阻濾波16</p><p>　　4.4 語(yǔ)音信號(hào)的輸出17</p><p><b>　　5 總結(jié)18</b></p><p><b>　　參考文獻(xiàn)19</b></p

18、><p><b>　　致 謝20</b></p><p><b>　　1 緒論</b></p><p>　　語(yǔ)音是語(yǔ)言的聲學(xué)表現(xiàn)，是人類(lèi)交流信息最自然、最有效、最方便的手段。隨著社會(huì)文化的進(jìn)步和科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，人類(lèi)開(kāi)始進(jìn)入了信息化時(shí)代，用現(xiàn)代手段研究語(yǔ)音處理技術(shù)，使人們能更加有效地產(chǎn)生、傳輸、存儲(chǔ)、和獲取語(yǔ)音信息，這對(duì)于

19、促進(jìn)社會(huì)的發(fā)展具有十分重要的意義，因此，語(yǔ)音信號(hào)處理正越來(lái)越受到人們的關(guān)注和廣泛的研究。</p><p>　　1.1課題背景及意義</p><p>　　語(yǔ)音信號(hào)處理是一門(mén)比較實(shí)用的電子工程的專(zhuān)業(yè)課程，語(yǔ)音是人類(lèi)獲取信息的重要來(lái)源和利用信息的重要手段。通過(guò)語(yǔ)言相互傳遞信息是人類(lèi)最重要的基本功能之一。語(yǔ)言是人類(lèi)特有的功能，它是創(chuàng)造和記載幾千年人類(lèi)文明史的根本手段，沒(méi)有語(yǔ)言就沒(méi)有今天的人類(lèi)文明。

20、語(yǔ)音是語(yǔ)言的聲學(xué)表現(xiàn)，是相互傳遞信息的最重要的手段，是人類(lèi)最重要、最有效、最常用和最方便的交換信息的形式。</p><p>　　語(yǔ)音信號(hào)處理是研究用數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行處理的一門(mén)學(xué)科，它是一門(mén)新興的學(xué)科，同時(shí)又是綜合性的多學(xué)科領(lǐng)域和涉及面很廣的交叉學(xué)科。</p><p>　　1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀</p><p>　　20世紀(jì)60年代中期形成的一系列數(shù)字信號(hào)

21、處理的理論和算法，如數(shù)字濾波器、快速傅立葉變換（FFT）等是語(yǔ)音信號(hào)數(shù)字處理的理論和技術(shù)基礎(chǔ)。隨著信息科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，語(yǔ)音信號(hào)處理取得了重大的進(jìn)展：進(jìn)入70年代之后，提出了用于語(yǔ)音信號(hào)的信息壓縮和特征提取的線(xiàn)性預(yù)測(cè)技術(shù)（LPC），并已成為語(yǔ)音信號(hào)處理最強(qiáng)有力的工具，廣泛應(yīng)用于語(yǔ)音信號(hào)的分析、合成及各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域，以及用于輸入語(yǔ)音與參考樣本之間時(shí)間匹配的動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法；80年代初一種新的基于聚類(lèi)分析的高效數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)—矢量量化（VQ）應(yīng)用

22、于語(yǔ)音信號(hào)處理中；而用隱馬爾可夫模型（HMM）描述語(yǔ)音信號(hào)過(guò)程的產(chǎn)生是80年代語(yǔ)音信號(hào)處理技術(shù)的重大發(fā)展，目前HMM已構(gòu)成了現(xiàn)代語(yǔ)音識(shí)別研究的重要基石。近年來(lái)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)的研究取得了迅速發(fā)展，語(yǔ)音信號(hào)處理的各項(xiàng)課題是促進(jìn)其發(fā)展的重要?jiǎng)恿χ?，同時(shí)，它的許多成果也體現(xiàn)在有關(guān)語(yǔ)音信號(hào)處理的各項(xiàng)技術(shù)之中。</p><p>　　1.3本課題的研究?jī)?nèi)容和方法</p><p>　　1.3.1

23、 研究?jī)?nèi)容</p><p>　　本論文主要介紹的是的語(yǔ)音信號(hào)的簡(jiǎn)單處理。本論文針對(duì)以上問(wèn)題，運(yùn)用數(shù)字信號(hào)學(xué)基本原理實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音信號(hào)的處理，在matlab7.0環(huán)境下綜合運(yùn)用信號(hào)提取，幅頻變換以及傅里葉變換、濾波等技術(shù)來(lái)進(jìn)行語(yǔ)音信號(hào)處理。我所做的工作就是在matlab7.0軟件上編寫(xiě)一個(gè)處理語(yǔ)音信號(hào)的程序，能對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行采集，并對(duì)其進(jìn)行各種處理，達(dá)到簡(jiǎn)單的語(yǔ)音信號(hào)處理的目的。</p><p>

24、　　1.3.2 運(yùn)行環(huán)境</p><p>　　運(yùn)行環(huán)境主要介紹了硬件環(huán)境和軟件環(huán)境。</p><p><b>　　硬件環(huán)境：</b></p><p>　?、?處理器：Inter Pentium 166 MX 或更高</p><p>　?、?內(nèi)存：512MB或更高</p><p>　?、?硬盤(pán)空間：

25、40GB或更高</p><p>　?、?顯卡：SVGA顯示適配器</p><p><b>　　軟件環(huán)境：</b></p><p>　　操作系統(tǒng)：Window 98/ME/2000/XP</p><p>　　1.3.3 開(kāi)發(fā)環(huán)境</p><p>　　開(kāi)發(fā)環(huán)境主要介紹了本系統(tǒng)采用的操作系統(tǒng)、開(kāi)發(fā)語(yǔ)言。

26、</p><p>　　(1) 操作系統(tǒng)：Windows XP</p><p>　　(2) 開(kāi)發(fā)環(huán)境：Matlab 7.0</p><p>　　2 語(yǔ)音信號(hào)處理的總體方案</p><p>　　2.1 系統(tǒng)基本概述</p><p>　　圖形用戶(hù)界面（Graphical User Interface，簡(jiǎn)稱(chēng) GUI，又稱(chēng)圖形用

27、戶(hù)接口）是指采用圖形方式顯示的計(jì)算機(jī)操作用戶(hù)界面。與早期計(jì)算機(jī)使用的命令行界面相比，圖形界面對(duì)于用戶(hù)來(lái)說(shuō)在視覺(jué)上更易于接受。GUI的廣泛應(yīng)用是當(dāng)今計(jì)算機(jī)發(fā)展的重大成就之一，他極大地方便了非專(zhuān)業(yè)用戶(hù)的使用人們從此不再需要死記硬背大量的命令，取而代之的是可以通過(guò)窗口、菜單、按鍵等方式來(lái)方便地進(jìn)行操作。</p><p>　　2.2 系統(tǒng)基本要求</p><p>　　本文是用Matlab對(duì)含噪的的

28、語(yǔ)音信號(hào)同時(shí)在時(shí)域和頻域進(jìn)行濾波處理和分析，在MATLAB應(yīng)用軟件下設(shè)計(jì)一個(gè)簡(jiǎn)單易用的圖形用戶(hù)界面（GUI），來(lái)解決一般應(yīng)用條件下的各種語(yǔ)音信號(hào)的處理。</p><p>　　2.3 系統(tǒng)框架及實(shí)現(xiàn)</p><p><b>　　語(yǔ)音信號(hào)的采集 </b></p><p>　　使用電腦的聲卡設(shè)備采集一段語(yǔ)音信號(hào)，并將其保存在電腦中。</p>

29、;<p><b>　　語(yǔ)音信號(hào)的處理</b></p><p>　　語(yǔ)音信號(hào)的處理主要包括信號(hào)的提取、信號(hào)的調(diào)整、信號(hào)的變換和濾波等。</p><p>　　Ⅰ.語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域分析</p><p>　　語(yǔ)音信號(hào)是一種非平穩(wěn)的時(shí)變信號(hào)，它攜帶著各種信息。在語(yǔ)音編碼、語(yǔ)音合成、語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)音增強(qiáng)等語(yǔ)音處理中無(wú)一例外需要提取語(yǔ)音中包含的各種

30、信息。語(yǔ)音信號(hào)分析的目的就在與方便有效的提取并表示語(yǔ)音信號(hào)所攜帶的信息。語(yǔ)音信號(hào)分析可以分為時(shí)域和變換域等處理方法，其中時(shí)域分析是最簡(jiǎn)單的方法，直接對(duì)語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域波形進(jìn)行分析，提取的特征參數(shù)主要有語(yǔ)音的短時(shí)能量，短時(shí)平均過(guò)零率，短時(shí)自相關(guān)函數(shù)等。</p><p>　　提?。和ㄟ^(guò)圖形用戶(hù)界面上的菜單功能按鍵采集電腦設(shè)備上的一段音頻信號(hào)，完成音頻信號(hào)的頻率，幅度等信息的提取，并得到該語(yǔ)音信號(hào)的波形圖。</p&

31、gt;<p>　　調(diào)整：在設(shè)計(jì)的用戶(hù)圖形界面下對(duì)輸入的音頻信號(hào)進(jìn)行各種變化，如變化幅度、改變頻率等操作，以實(shí)現(xiàn)對(duì)語(yǔ)音信號(hào)的調(diào)整。</p><p>　?、?語(yǔ)音信號(hào)的頻域分析</p><p>　　信號(hào)的傅立葉表示在信號(hào)的分析與處理中起著重要的作用。因?yàn)閷?duì)于線(xiàn)性系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，可以很方便地確定其對(duì)正弦或復(fù)指數(shù)和的響應(yīng)，所以傅立葉分析方法能完善地解決許多信號(hào)分析和處理問(wèn)題。另外，傅立葉表

32、示使信號(hào)的某些特性變得更明顯，因此，它能更深入地說(shuō)明信號(hào)的各項(xiàng)紅物理現(xiàn)象。</p><p>　　由于語(yǔ)音信號(hào)是隨著時(shí)間變化的，通常認(rèn)為，語(yǔ)音是一個(gè)受準(zhǔn)周期脈沖或隨機(jī)噪聲源激勵(lì)的線(xiàn)性系統(tǒng)的輸出。輸出頻譜是聲道系統(tǒng)頻率響應(yīng)與激勵(lì)源頻譜的乘積。聲道系統(tǒng)的頻率響應(yīng)及激勵(lì)源都是隨時(shí)間變化的，因此一般標(biāo)準(zhǔn)的傅立葉表示雖然適用于周期及平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)的表示，但不能直接用于語(yǔ)音信號(hào)。由于語(yǔ)音信號(hào)可以認(rèn)為在短時(shí)間內(nèi)，近似不變，因而可以

33、采用短時(shí)分析法。</p><p>　?、?變換：在用戶(hù)圖形界面下對(duì)采集的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行Fourier等變換，并畫(huà)出變換前后的頻譜圖和變換后的倒譜圖。</p><p>　　濾波：濾除語(yǔ)音信號(hào)中的噪音部分，可采用低通濾波、高通濾波、帶通濾波和帯阻濾波，并比較各種濾波后的效果。</p><p>　　3）語(yǔ)音信號(hào)的效果顯示</p><p>　　通過(guò)用戶(hù)

34、圖形界面的輸出功能，將處理后的信號(hào)的語(yǔ)音進(jìn)行播放，試聽(tīng)處理后的效果。</p><p>　　2.4系統(tǒng)初步流程圖</p><p>　　圖2.1列出了整個(gè)語(yǔ)音信號(hào)處理系統(tǒng)的工作流程：</p><p>　　圖2.1 語(yǔ)音信號(hào)處理系統(tǒng)的工作流程</p><p>　　其中信號(hào)調(diào)整包括信號(hào)的幅度和頻率的任意倍數(shù)變化。如下圖2.2</p>&

35、lt;p><b>　　圖2.2 信號(hào)調(diào)整</b></p><p>　　信號(hào)的濾波采用了四種濾波方式，來(lái)觀(guān)察各種濾波性能的優(yōu)缺點(diǎn)：</p><p>　　圖2.3 語(yǔ)音信號(hào)濾波的方式</p><p>　　在以上三圖中，可以看到整個(gè)語(yǔ)音信號(hào)處理系統(tǒng)的流程大概分為三步，首先要讀入待處理的語(yǔ)音信號(hào)，然后進(jìn)行語(yǔ)音信號(hào)的處理，包括信息的提取、幅度和頻

36、率的變換以及語(yǔ)音信號(hào)的傅里葉變換、濾波等；濾波又包括低通濾波、高通濾波、帶通濾波和帶阻濾波等方式。最后對(duì)處理過(guò)的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行處理后的效果顯示。以上是本系統(tǒng)的工作流程，本文將從語(yǔ)音信號(hào)的采集開(kāi)始做詳細(xì)介紹。</p><p>　　3 語(yǔ)音信號(hào)處理基本知識(shí)</p><p>　　3.1語(yǔ)音的錄入與打開(kāi)</p><p>　　在MATLAB中，[y,fs,bits]=wavre

37、ad('Blip',[N1 N2]);用于讀取語(yǔ)音，采樣值放在向量y中，fs表示采樣頻率(Hz)，bits表示采樣位數(shù)。[N1 N2]表示讀取從N1點(diǎn)到N2點(diǎn)的值（若只有一個(gè)N的點(diǎn)則表示讀取前N點(diǎn)的采樣值）。</p><p>　　sound(x,fs,bits); 用于對(duì)聲音的回放。向量y則就代表了一個(gè)信號(hào)（也即一個(gè)復(fù)雜的“函數(shù)表達(dá)式”）也就是說(shuō)可以像處理一個(gè)信號(hào)表達(dá)式一樣處理這個(gè)聲音信號(hào)。<

38、;/p><p>　　3.2采樣位數(shù)和采樣頻率</p><p>　　采樣位數(shù)即采樣值或取樣值，用來(lái)衡量聲音波動(dòng)變化的參數(shù)，是指聲卡在采集和播放聲音文件時(shí)所使用數(shù)字聲音信號(hào)的二進(jìn)制位數(shù)。采樣頻率是指錄音設(shè)備在一秒鐘內(nèi)對(duì)聲音信號(hào)的采樣次數(shù)，采樣頻率越高聲音的還原就越真實(shí)越自然。</p><p>　　采樣位數(shù)和采樣率對(duì)于音頻接口來(lái)說(shuō)是最為重要的兩個(gè)指標(biāo)，也是選擇音頻接口的兩個(gè)重

39、要標(biāo)準(zhǔn)。無(wú)論采樣頻率如何，理論上來(lái)說(shuō)采樣的位數(shù)決定了音頻數(shù)據(jù)最大的力度范圍。每增加一個(gè)采樣位數(shù)相當(dāng)于力度范圍增加了6dB。采樣位數(shù)越多則捕捉到的信號(hào)越精確。對(duì)于采樣率來(lái)說(shuō)你可以想象它類(lèi)似于一個(gè)照相機(jī)，44.1kHz意味著音頻流進(jìn)入計(jì)算機(jī)時(shí)計(jì)算機(jī)每秒會(huì)對(duì)其拍照達(dá)441000次。顯然采樣率越高，計(jì)算機(jī)攝取的圖片越多，對(duì)于原始音頻的還原也越加精確。</p><p>　　3.3時(shí)域信號(hào)的FFT分析</p>

40、<p>　　FFT即為快速傅氏變換，是離散傅氏變換的快速算法，它是根據(jù)離散傅氏變換的奇、偶、虛、實(shí)等特性，對(duì)離散傅立葉變換的算法進(jìn)行改進(jìn)獲得的。在MATLAB的信號(hào)處理工具箱中函數(shù)FFT和IFFT用于快速傅立葉變換和逆變換。函數(shù)FFT用于序列快速傅立葉變換，其調(diào)用格式為y=fft(x)，其中，x是序列，y是序列的FFT，x可以為一向量或矩陣，若x為一向量，y是x的FFT且和x相同長(zhǎng)度；若x為一矩陣，則y是對(duì)矩陣的每一列向量進(jìn)行

41、FFT。如果x長(zhǎng)度是2的冪次方，函數(shù)fft執(zhí)行高速基－2FFT算法，否則fft執(zhí)行一種混合基的離散傅立葉變換算法，計(jì)算速度較慢。函數(shù)FFT的另一種調(diào)用格式為y=fft(x,N)，式中，x，y意義同前，N為正整數(shù)。函數(shù)執(zhí)行N點(diǎn)的FFT，若x為向量且長(zhǎng)度小于N，則函數(shù)將x補(bǔ)零至長(zhǎng)度N；若向量x的長(zhǎng)度大于N，則函數(shù)截短x使之長(zhǎng)度為N；若x 為矩陣，按相同方法對(duì)x進(jìn)行處理。</p><p>　　3.4數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)原理&

42、lt;/p><p>　　數(shù)字濾波器的作用是利用離散時(shí)間系統(tǒng)的特性對(duì)輸入信號(hào)波形(或頻譜)進(jìn)行加工處理，或者說(shuō)利用數(shù)字方法按預(yù)定的要求對(duì)信號(hào)進(jìn)行變換。</p><p>　　數(shù)字濾波器可以理解為是一個(gè)計(jì)算程序或算法，將代表輸入信號(hào)的數(shù)字時(shí)間序列轉(zhuǎn)化為代表輸出信號(hào)的數(shù)字時(shí)間序列，并在轉(zhuǎn)化過(guò)程中，使信號(hào)按預(yù)定的形式變化。數(shù)字濾波器有多種分類(lèi)，根據(jù)數(shù)字濾波器沖激響應(yīng)的時(shí)域特征，可將數(shù)字濾波器分為兩種，即

43、無(wú)限長(zhǎng)沖激響應(yīng)（IIR）濾波器和有限長(zhǎng)沖激響應(yīng)（FIR）濾波器。從性能上來(lái)說(shuō)，IIR濾波器傳輸函數(shù)的極點(diǎn)可位于單位圓內(nèi)的任何地方，因此可用較低的階數(shù)獲得高的選擇性，所用的存貯單元少，所以經(jīng)濟(jì)而效率高。但是這個(gè)高效率是以相位的非線(xiàn)性為代價(jià)的。選擇性越好，則相位非線(xiàn)性越嚴(yán)重。相反，F(xiàn)IR濾波器卻可以得到嚴(yán)格的線(xiàn)性相位，然而由于FIR濾波器傳輸函數(shù)的極點(diǎn)固定在原點(diǎn)，所以只能用較高的階數(shù)達(dá)到高的選擇性；對(duì)于同樣的濾波器設(shè)計(jì)指標(biāo)，F(xiàn)IR濾波器所要

44、求的階數(shù)可以比IIR濾波器高5~10倍，結(jié)果，成本較高，信號(hào)延時(shí)也較大；如果按相同的選擇性和相同的線(xiàn)性要求來(lái)說(shuō)，則IIR濾波器就必須加全通網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行相位較正，同樣要大增加濾波器的節(jié)數(shù)和復(fù)雜性。</p><p>　　整體來(lái)看，IIR濾波器達(dá)到同樣效果階數(shù)少，延遲小，但是有穩(wěn)定性問(wèn)題，非線(xiàn)性相位；FIR濾波器沒(méi)有穩(wěn)定性問(wèn)題，線(xiàn)性相位，但階數(shù)多，延遲大。</p><p><b>　　3.

45、5倒譜的概念</b></p><p>　　定義：倒譜定義為信號(hào)短時(shí)振幅譜的對(duì)數(shù)傅里葉反變換。</p><p>　　特點(diǎn)：具有可近似地分離并能提取出頻譜包絡(luò)信息和細(xì)微結(jié)構(gòu)信息的特點(diǎn)</p><p>　　用途：① 提取聲道特征信息：提取頻譜包絡(luò)特征，以此作為描述音韻的特征參 數(shù)而應(yīng)用于語(yǔ)音識(shí)別。</p><p>　?、?

46、提取音源信息：提取基音特征，以此作為描述音韻特征的輔助參數(shù)而應(yīng)用于語(yǔ)音識(shí)別。</p><p><b>　　求法：</b></p><p>　　A：短時(shí)信號(hào)；B：短時(shí)頻譜；C：對(duì)數(shù)頻譜； D：倒譜系數(shù)；E：對(duì)數(shù)頻譜包絡(luò)；</p><p><b>　　F：基本周期</b></p><p>　　4 語(yǔ)音信

47、號(hào)處理實(shí)例分析</p><p>　　4.1圖形用戶(hù)界面設(shè)計(jì)</p><p>　　在MATLAB主窗口中，選擇File菜單中的New菜單項(xiàng)，再選擇其中的GUI命令，就會(huì)顯示圖形用戶(hù)界面的設(shè)計(jì)模板。MATLAB為GUI設(shè)計(jì)一共準(zhǔn)備了4種模板，分別是Blank GUI(默認(rèn)) 、GUI with Uicontrols(帶控件對(duì)象的GUI模板) 、GUI with Axes and Menu(帶坐

48、標(biāo)軸與菜單的GUI模板)與Modal Question Dialog(帶模式問(wèn)話(huà)對(duì)話(huà)框的GUI模板)。</p><p>　　設(shè)計(jì)語(yǔ)音信號(hào)處理系統(tǒng)的用戶(hù)圖形操作界面（GUI）SoundProcess，其中菜單主要包括File、Process和Output三大主要部分，其中File菜單包括輸入（Input）、保存（Save）和退出（Quit）等功能；Process菜單主要包括提取（Extract）、調(diào)整（Extrac

49、t）、變換（Transform）和濾波（Filter）菜單，其中調(diào)整（Extract）包括幅度調(diào)整（Range）和頻率調(diào)整（Frequency），濾波（Filter）菜單包含低通濾波（LowpassFilter）、高通濾波（HighpassFilter）、帶通濾波（BandpassFilter）和帯阻濾波（BandstopFilter）等功能菜單。</p><p><b>　　4.2信號(hào)的采集</

50、b></p><p>　　該系統(tǒng)是以一段簡(jiǎn)短的的語(yǔ)音信號(hào)做為分析樣本，通過(guò)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)將一段“主人，信息收到了”的語(yǔ)音信號(hào)保存到到計(jì)算機(jī)中，并且保存格式為“*.wav”。</p><p>　　4.3語(yǔ)音信號(hào)的處理設(shè)計(jì)</p><p>　　4.3.1 語(yǔ)音信號(hào)的提取</p><p>　　在Matlab中使用Wavread函數(shù)，可得出信號(hào)的采

51、樣頻率為22500，并且聲音是單聲道的。利用Sound函數(shù)可以清晰的聽(tīng)到“主人，信息收到了”的語(yǔ)音。采集數(shù)據(jù)并畫(huà)出波形圖。</p><p>　　其中聲音的采樣頻率Fs=22050Hz，y為采樣 數(shù)據(jù)，NBITS表示量化階數(shù)。</p><p><b>　　部分程序如下：</b></p><p>　　fn=input(' Enter WAV

52、 filename:','s'); %獲取一個(gè)*.wav的文件</p><p>　　[x,fs,nb]=wavread(fn);</p><p>　　ms2=floor(fs*0.002);</p><p>　　ms10=floor(fs*0.01);</p><p>　　ms20=floor(fs*0.02);<

53、;/p><p>　　ms30=floor(fs*0.03);</p><p>　　t=(0:length(x)-1)/fs; %計(jì)算樣本時(shí)刻 </p><p>　　subplot(2,1,1); %確定顯示位置</p><p>　　plot(t,x); %畫(huà)波形圖</p>

54、<p>　　legend('Waveform');</p><p>　　xlabel( 'Time(s)');</p><p>　　ylabel('Amplitude'); </p><p>　　運(yùn)行后彈出語(yǔ)音信號(hào)處理系統(tǒng)的操作界面如圖4.1：</p><p>　　圖4.1語(yǔ)音信號(hào)

55、處理系統(tǒng)的操作界面</p><p>　　然后點(diǎn)擊File菜單中的子菜單Input，回到Matlab軟件的輸入界面如圖4.2：</p><p><b>　　圖4.2輸入界面</b></p><p>　　輸入要處理的語(yǔ)音信號(hào)的名稱(chēng)，便可得到語(yǔ)音語(yǔ)音的波形圖如圖4.3：</p><p>　　圖4.3語(yǔ)音語(yǔ)音的波形圖</p

56、><p>　　如圖中提取的語(yǔ)音的波形圖所示，整段音頻數(shù)據(jù)中得聲音高低起伏與錄入的聲音信號(hào)基本一致，并且可以觀(guān)察到其中包含部分高頻噪聲。</p><p>　　4.3.2 語(yǔ)音信號(hào)的調(diào)整</p><p>　　在語(yǔ)音信號(hào)的研究中，經(jīng)常會(huì)對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行進(jìn)行多倍頻率以及多倍幅度變換調(diào)整，日常應(yīng)用中，這種變換調(diào)整也經(jīng)常要用到。所以在設(shè)計(jì)中也添加了這種功能，并能夠觀(guān)察調(diào)整后的信號(hào)的波

57、形圖得變化， 而且能通過(guò)語(yǔ)音處理界面的輸出功能試聽(tīng)處理后的語(yǔ)音信號(hào)。</p><p>　　4.3.2.1 語(yǔ)音信號(hào)的頻率調(diào)整</p><p>　　在設(shè)計(jì)中，可以將語(yǔ)音信號(hào)的采樣頻率提高或降低，來(lái)實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音信號(hào)的調(diào)整，得到理想的語(yǔ)音信號(hào)。例如將采樣頻率提高一倍，即可得到語(yǔ)音信號(hào)頻率為原頻率2倍新的語(yǔ)音信號(hào)。運(yùn)行ProcessAdjustFrequency，得到如圖4.4的信號(hào)波形圖，并試聽(tīng)調(diào)整

58、后的效果。</p><p>　　圖4.4頻率調(diào)整后波形圖</p><p>　　與原語(yǔ)音信號(hào)相比，經(jīng)過(guò)調(diào)整后的信號(hào)周期變?yōu)樵瓉?lái)的1/2，此時(shí)的語(yǔ)速明顯變快，即實(shí)現(xiàn)了信號(hào)的2倍頻功能。</p><p>　　4.3.2.2語(yǔ)音信號(hào)的振幅調(diào)整</p><p>　　在設(shè)計(jì)中，可以將語(yǔ)音信號(hào)的幅度進(jìn)行提高或降低操作，來(lái)實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音信號(hào)的調(diào)整，得到聲音音量大小

59、不同的語(yǔ)音信號(hào)，例如將原語(yǔ)音信號(hào)的幅度提高一倍，得到如下圖4.5的信號(hào)波形圖，可以通過(guò)GUI操作界面的輸出功能試聽(tīng)調(diào)整后的效果。</p><p>　　圖4.5 幅度調(diào)整后波形圖</p><p>　　此時(shí)聽(tīng)到的調(diào)整后聲音聲調(diào)變高，但不是很明顯，可以將幅度的變化值設(shè)置的比較大，那樣的話(huà)就可以得到效果相當(dāng)明顯的語(yǔ)音信號(hào)了。</p><p>　　4.3.3 語(yǔ)音信號(hào)的傅里葉

60、變換</p><p>　　倒譜分析是指信號(hào)短時(shí)振幅譜的對(duì)數(shù)進(jìn)行傅里葉反變換。它具有可近似地分離并提取出頻譜包絡(luò)信息和細(xì)微結(jié)構(gòu)信息的特點(diǎn)。</p><p>　　對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，在Matlab中可以利用函數(shù)fft對(duì)信號(hào)行快速傅里葉變換，得到信號(hào)的頻譜圖，并進(jìn)行倒譜分析，得到倒譜圖。</p><p>　　傅里葉變換的部分程序如下：</p><p

61、>　　x=y(44101:55050,1); %提取原語(yǔ)音信號(hào)的一部分</p><p>　　t=(0:length(x)-1)/fs; %計(jì)算樣本時(shí)刻</p><p>　　subplot(3,1,1); %確定顯示位置</p><p>　　plot(t,x); %畫(huà)波

62、形圖</p><p>　　legend('波形圖');</p><p>　　xlabel( 'Time(s)');</p><p>　　ylabel('Amplitude');</p><p>　　Y=fft(x,hamming(length(x))); %做加窗傅里葉變換</p>

63、<p>　　fm=5000*length(Y)/fs; %限定頻率范圍</p><p>　　f=(0:fm)*fs/length(Y); %確定頻率刻度</p><p>　　subplot(3,1,2);</p><p>　　plot(f,20*log10(abs(Y(1:length(f)))+eps));</p&

64、gt;<p>　　legend('頻譜圖'); %畫(huà)頻譜圖</p><p>　　ylabel('幅度(db)');</p><p>　　xlabel('頻率(Hz)');</p><p>　　c=fft(log(abs(x)+eps)); %倒頻譜計(jì)算</p&

65、gt;<p>　　ms1=fs/1000;</p><p>　　ms20=fs/50</p><p>　　q=(ms1:ms20)/fs; %確定倒頻刻度</p><p>　　subplot(3,1,3);</p><p>　　plot(q,abs(c(ms1:ms20))); %畫(huà)倒譜圖&

66、lt;/p><p>　　legend('倒譜圖');</p><p>　　xlabel('倒頻（s）');</p><p>　　ylabel('倒頻譜幅度（Hz）');</p><p>　　運(yùn)行Process Transform，對(duì)語(yǔ)音信號(hào)的一部分進(jìn)行傅里葉變換，并進(jìn)行倒譜分析，得到如圖4.6<

67、;/p><p>　　圖4.6 聲音樣本波形圖、頻譜圖和倒譜圖</p><p>　　從上面的倒譜圖可以看出．當(dāng)讀“主人，信息收到了”時(shí)，所對(duì)應(yīng)的頻率大概在200Hz左右。這與人的語(yǔ)音信號(hào)頻率集中在200 Hz到4.5 kHz之間是相一致的。而在未發(fā)聲的時(shí)間段內(nèi)，相對(duì)的小高頻部分(200500Hz)應(yīng)該屬于背景噪聲。</p><p>　　4.3.4 語(yǔ)音信號(hào)的濾波</

68、p><p>　　從圖4.4中發(fā)現(xiàn)，語(yǔ)音信號(hào)中包含背景噪聲，這些噪聲的頻率一般較高。所以可以利用MATLAB軟件中的濾波器進(jìn)行濾波處理，得到較為理想的語(yǔ)音信號(hào)。</p><p>　　4.3.4.1 語(yǔ)音信號(hào)的低通濾波</p><p>　　系統(tǒng)中設(shè)計(jì)了一個(gè)截止頻率為200Hz切比雪夫—I型低通濾波器，它的幅頻特性如下圖4.7：</p><p>　　圖

69、4.7 低通濾波器的幅頻特性</p><p>　　低通濾波器性能指標(biāo)： wp=0．075pi，ws =0．125pi，Rp=0．25；As =50dB；</p><p>　　經(jīng)過(guò)低通濾波器處理后，比較處理前后的波形圖的變化，如下圖4.8：</p><p>　　圖4.8 低通濾波后波形和頻譜的變化</p><p>　　低通濾波后，聲音稍微有些發(fā)

70、悶、低沉，原因是高頻分量被低通濾波器衰減。但是很接近原來(lái)的聲音。</p><p>　　4.3.4.2 語(yǔ)音信號(hào)的高通濾波</p><p>　　運(yùn)用切比雪夫—Ⅱ型數(shù)字高通濾波器，對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行濾波處理。高通濾波器性能指標(biāo)： wp=0．375pi，ws =0．425pi，Rp=0．25；As =50dB；然后將其與原信號(hào)的比較圖如下圖4.9：</p><p>　　圖4.

71、9高通濾波后波形和頻譜的變化</p><p>　　高通濾波后，此時(shí)只有少許雜音，原因是低頻分量被高通濾波器衰減，而人聲部分正好是低頻部分，所以只剩下雜音，或者發(fā)出高頻雜音但人的耳朵聽(tīng)不到。</p><p>　　4.3.4.3 語(yǔ)音信號(hào)的帶通濾波</p><p>　　運(yùn)用橢圓數(shù)字帶通濾波器函數(shù)，對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行濾波處理后其與原信號(hào)的比較圖如下圖4.10：</p&g

72、t;<p>　　圖4.10帶通濾波后波形和頻譜的變化</p><p>　　4.3.4.4 語(yǔ)音信號(hào)的帶阻濾波</p><p>　　運(yùn)用切比雪夫—Ⅱ型數(shù)字帶阻濾波器，對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行濾波處理后其與原信號(hào)的比較圖如下圖3.11：</p><p>　　圖4.11帯阻濾波后波形和頻譜的變化</p><p>　　從以上各種數(shù)字濾波器經(jīng)過(guò)濾波

73、后得出的語(yǔ)音信號(hào)相比較，低通濾波后，聲音稍微有些發(fā)悶，但是很接近原來(lái)的聲音；高通濾波后聽(tīng)不到人的聲音；帶通濾波后聲音有點(diǎn)像機(jī)器人小叮當(dāng)發(fā)出的聲音。帶阻濾波后，聲音比較接近原來(lái)的聲音。從頻譜圖中我們可以看出聲音的能量主要集中在低頻(0.2pi即2204．5Hz以?xún)?nèi))部分。</p><p>　　4.4 語(yǔ)音信號(hào)的輸出</p><p>　　可以將處理后的語(yǔ)音信號(hào)在Matlab軟件先播放，體驗(yàn)處理

74、后的語(yǔ)音信號(hào)的效果。還可以將處理后的語(yǔ)音信號(hào)保存在電腦上。</p><p>　　運(yùn)行FileSave，保存處理后的語(yǔ)音信號(hào)。如果沒(méi)有語(yǔ)音信號(hào)被處理，則系統(tǒng)會(huì)出現(xiàn)提示如下圖4.12：</p><p>　　圖4.12 保存提示界面</p><p>　　如果有語(yǔ)音信號(hào)被處理，運(yùn)行FileSave，系統(tǒng)會(huì)出現(xiàn)提示如下圖4.13：</p><p>　　

75、圖4.13 保存界面</p><p>　　保存后，整個(gè)操作過(guò)程就完成了。</p><p><b>　　5 總結(jié)</b></p><p>　　本文對(duì)語(yǔ)音信號(hào)處理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)作了詳細(xì)的介紹，采用一系列圖像分析和處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了語(yǔ)音信號(hào)的基本處理的功能，經(jīng)過(guò)測(cè)試運(yùn)行，本設(shè)計(jì)圓滿(mǎn)的完成了對(duì)語(yǔ)音信號(hào)的讀取與打開(kāi)；較好的完成了對(duì)語(yǔ)音信號(hào)的頻譜分析，通過(guò)fft

76、變換，得出了語(yǔ)音信號(hào)的頻譜圖；在濾波這一塊，課題主要是從數(shù)字濾波器入手來(lái)設(shè)計(jì)濾波器，基本實(shí)現(xiàn)了濾波，完成了各種濾波器的濾波效果比較，與課題的要求十分相符。</p><p>　　本文對(duì)語(yǔ)音信號(hào)處理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)作了詳細(xì)的介紹，采用一系列圖像分析和處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了語(yǔ)音信號(hào)的基本處理的功能，經(jīng)過(guò)測(cè)試運(yùn)行，基本達(dá)到預(yù)期目的。</p><p>　　本設(shè)計(jì)主要有以下優(yōu)點(diǎn)：</p><p

77、>　　操作界面簡(jiǎn)練。在進(jìn)行語(yǔ)音信號(hào)處理的操作界面中，菜單按鍵明了，每個(gè)功能只對(duì)應(yīng)一個(gè)按鍵，省去了大型軟件的操作復(fù)雜步驟。</p><p>　　處理速度較快。由于整個(gè)操作過(guò)程存在多個(gè)分步驟，并且每個(gè)步驟的聯(lián)系不是很緊密，所以每個(gè)步驟中的運(yùn)行速度很快。</p><p>　　占用內(nèi)存空間比較小。整個(gè)程序僅占用數(shù)十KB的物理空間，省去了軟件的安裝麻煩。</p><p>

78、;　　本設(shè)計(jì)還存在許多可以改進(jìn)的地方，主要有以下幾個(gè)方面：</p><p>　　本程序僅能進(jìn)行一般應(yīng)用條件下的語(yǔ)音信號(hào)處理，功能比較單一，不能進(jìn)行復(fù)雜的語(yǔ)音信號(hào)處理。</p><p>　　由于系統(tǒng)定位于一般條件下的語(yǔ)音信號(hào)處理，計(jì)算精度比較低，不能進(jìn)行精度較高的語(yǔ)音信號(hào)處理。</p><p>　　3) 該程序由于編寫(xiě)簡(jiǎn)單，操作界面較小，對(duì)較大物理內(nèi)存的語(yǔ)音信號(hào)文件

79、不能進(jìn)行處理。</p><p><b>　　參考文獻(xiàn)</b></p><p>　　[1] 李勇、徐震，MATLAB輔助現(xiàn)代工程數(shù)字信號(hào)處理，西安電子科技大學(xué)出版社.</p><p>　　[2] 陳懷琛,數(shù)字信號(hào)處理教程——Matlab釋義與實(shí)現(xiàn) ,電子工業(yè)出版社.</p><p>　　[3] 王一世，數(shù)字信號(hào)處理，北京理

80、工大學(xué)出版社.</p><p>　　[4] 陳杰，Matlab寶典，電子工業(yè)出版社.</p><p>　　[5] 劉幺和、宋庭新，語(yǔ)音識(shí)別與控制技術(shù)，科學(xué)出版社.</p><p>　　[6] 高西全、丁玉美，數(shù)字信號(hào)處理，西安電子科技大學(xué)出版社.</p><p>　　[7] 程佩青, 數(shù)字信號(hào)處理教程, 清華大學(xué)出版社.</p>

81、<p>　　[8] 趙力，語(yǔ)音信號(hào)處理，機(jī)械工業(yè)出版社.</p><p>　　[9] 韓紀(jì)慶、張磊，語(yǔ)音信號(hào)處理，清華大學(xué)出版社.</p><p>　　[10] 胡航，語(yǔ)音信號(hào)處理，哈爾濱工業(yè)大學(xué)出版社.</p><p>　　[11] 蘇金明、張蓮花、劉波，MATLAB工具箱應(yīng)用，電子工業(yè)出版社.</p><p>　　[12] 王

82、京輝，語(yǔ)音信號(hào)處理技術(shù)研究，論文，山東大學(xué).</p><p>　　[13] 于俊鳳，語(yǔ)音信號(hào)的識(shí)別和轉(zhuǎn)換研究，學(xué)位論文，成都理工大學(xué).</p><p>　　[14] Gersho A,Gr R M.Vector quantization and signal Compression</p><p>　　Boston,Kluwer Academic Publisher

83、s.</p><p>　　[15] Q.Zhang,A.Benveniste，WaveletNetworks,IEEETrans,NeuralNetworks.</p><p><b>　　致 謝</b></p><p>　　四年的大學(xué)學(xué)習(xí)，匆匆而過(guò)，回首走過(guò)的每一步，每一個(gè)腳印都令人倍加懷念，每一份情慷都令人倍加珍惜。本文是在xx老師的悉心

84、指導(dǎo)下完成的，論文從開(kāi)題到論文的完成，老師都投入了極大的精力和心血，在這段期間，xx老師對(duì)我給予了多方面的指導(dǎo)、關(guān)心和幫助，使我培養(yǎng)了從事科學(xué)研究的良好態(tài)度和習(xí)慣。xx老師嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)態(tài)度、孜孜不倦的敬業(yè)精神、為人師表的高尚風(fēng)范、寬廣坦蕩的胸懷、極大地激勵(lì)著我不斷求知和探索，并將對(duì)我今后的學(xué)習(xí)和工作產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。在此謹(jǐn)向xx老師表示衷心的感謝；同時(shí)感謝各位老師給我們辛勤的教學(xué)，讓我們學(xué)到豐富的知識(shí)。</p><p&g