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基于matlab的優(yōu)秀很詳細很嚴謹優(yōu)秀語音信號的采集與分析(存儲版)

2026-01-17 09:51上一頁面

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【正文】 .......................... 26 附錄一: ........................................................................................................................ 26 附錄二: ........................................................................................................................ 26 附錄三: ........................................................................................................................ 27 附錄四: ........................................................................................................................ 28 附錄五: ........................................................................................................................ 28 河南農(nóng)業(yè)大學理學院本科 畢業(yè)論文 (設計 ) 第 1 章 緒 論 課題的背景與意義 通過語音傳遞倍息是人類最重要、最有效、最常用和最方便的交換信息的形式。它正在直接與辦公、交通、金融、公安、商業(yè)、旅游等行業(yè)的語音咨詢與管理.工業(yè)生產(chǎn)部門的語聲控制,電話、電信系統(tǒng)的自動撥號、輔助控制與查詢以及醫(yī)療衛(wèi)生和福利事業(yè)的生活支援系統(tǒng)等各種實際應用領域相接軌,并且有望成為下一代操作系統(tǒng)和應用程序的用戶界面。但是它的快速發(fā)展可以說是從 1940 年前后 Dudley的聲碼器 (vocoder)和 potter 等人的可見語音 Visible Speech)開始的。 到了 1970 年,好似反駁 Pierce 的批評,單 詞識別裝置開始了實用化階段,其后實用化的進程進一步高漲,實用機的生產(chǎn)銷售也上了軌道。因此, 20 世紀 80年代開始出現(xiàn)的語音信號處理技術產(chǎn)品化的熱溯,與上述語音信號處理新技術的推動作用是分不開的。另一方面,為了語音識別實用化的需要,講者自適應、聽覺模型、快速搜索識別算法以及進一步的語言模型的研究等課題倍受關注。 MATLAB 可以進行 矩陣 運算、繪制函數(shù)和數(shù)據(jù)、實現(xiàn)算法、創(chuàng)建用戶界面、連接其他編程語言的程序等,主要應用于工程計算、控制設計、信號處理與通訊、 圖像處理 、 信號檢測 、金融建模設計與分析等領域。 下面是一段語音信號的時域波形圖 (圖 21)和頻域圖 (圖 22),由這兩個圖可以看出語音信號的兩個特點。 下圖時一段語音信號在采樣頻率 情況下的頻譜圖。 根據(jù)采樣定理,當采樣頻率大于信號的兩倍帶寬時,采樣過程不會丟失信息,利用理想濾波器可從采樣信號中不失真地重構原始信號波形。調節(jié)錄音機保存界面的“更改”選項,可以存儲各種格式的 WAVE 文件。所以任何語音信號的分析和處理必須建立在“短時”的基礎上.即進行“短時分析”,將語音信號分為一段一段來分析其特征參數(shù),其中每一段稱為一“幀”,幀長一般取為 10~ 30ms。這種分析方法的特點是: ① 表示語音信號比較直觀、物理 意義明確。為此可采用另一個度量語音信號幅度值變化的函數(shù).即短時平均幅度函數(shù) Mn, 它定義為: 10 ()NMnnm xm???? (34) Mn 也是一帕語音信號能量大小的表征,它與 En 的區(qū)別在于計算時小取樣值和大取樣值不會因取平方而造成較大差異,在某些應用領域呻會帶來一些好處。定義語音信號 Xn( m) 的短時過零 率 Zn 為: ? ? ? ?101 s g n ( ) s g n ( 1 )2 Nn n nmZ x m x m??? ? ?? ( 35) 式中, sgn[ ]是符號函 數(shù),即: ? ? ?1,( 0 )1,( 0 )sg n x xx ???? ( 36) 在實際中求過零率參數(shù)時,需要十分注意的一 個問題是如果輸入信 號中包含有 50Hz 的工頻干擾或者 A/D 變換器的工作點有偏移 (這等效于輸入信號有直流偏移 ),往往會使計算的過零率參數(shù)很不 準 確 。在孤立詞的語音識別中,必須要在一 連串連續(xù)的語音信號中進行適當分割,用以確定一個一個單詞的語音信號,即找出每一個單詞的開始和終止位置,這在語音處理中是一個基本問題。這 里 ,窗 w(nm)是一個“滑動的”窗口,它隨 n的變化而沿著序列 X(n)滑動。所以為了使 ( ) ( )jw jwnX e X e? ,需N?? ;但是 N 值太大時,倍號的分幀 又 失 去了意義 。另外,為了使()nXk具有較高的頻率分辨率,所取的 DFT 以及相應的 FFT 點數(shù) 1N 應該足夠多,但有時河南農(nóng)業(yè)大學理學院本科 畢業(yè)論文 (設計 ) ()nxm的長度 N要受到采樣 率 和短時性的限制,例如,在通常采樣率為 8kHz且?guī)L為 20ms時, N=根據(jù)功率譜定義,可以寫出短時功率譜與短時傅里葉變換之間的關系: 2( ) ( ) ( ) ( )j w j w j w j wn n nnS e X e X e X e?? ? ? (312) 或者: 2( ) ( ) ( ) ( )n n nnS k X k X k X k?? ? ? (313) 式中*表示復共軛運算。短時譜只能反映語音信號的靜態(tài)頻率特性,不能反映 語音信號的動態(tài)頻率特性。 窄帶語譜 圖 有良好的頻率分辨率, 有 利于顯示基音頻率及其各次諧波,但它的時間分辨率較 差 ,不利于觀察共振峰 (盧道諧振 )的變化;而寬帶語譜圖正相反,具有良好的時間分辨率及較差的頻率分辨率。 圖 33 是 用 Mtalab 繪制的 一 個寬帶語譜圖,其中橫抽坐標為時間,縱軸坐標為頻率,語句 內容為 “ 河南農(nóng)業(yè)大學理學院 ”, 它的發(fā)音在 圖 下方以音標表示。條紋越密表示越音頻率越高。 ④ 設計數(shù)字濾波器和畫出頻率響應 河南農(nóng)業(yè)大學理學院本科 畢業(yè)論文 (設計 ) 根據(jù)語音信號的特點給出有關濾波器的性能指標: 低通濾波器性能指標, fp=1000Hz, fc=1200 Hz, As=100dB, Ap=1dB; 用雙線性變換法設計的低通濾波器的程序如下: fp=1000。 [b,a]=ellip(n,Ap,As,wn)。同時我相信,進一步加強對 MATLAB 的學習與研究對我今后的學習將會起到很大的幫助。39。 f=Fs*(0:halflength)/sigLength。plot(t,y)。 lg=length(y)。原始信號 39。 %通過循環(huán),每隔 80 個點將抽取后的值賦值為原函數(shù)的 ycq(i)=y(i)。 subplot(212)。 % 讀取語音文件 x = filter([1 ],[1],x)。 % 能量太高的截斷 xFFTdB(xFFTdB40) = 40。image(flipud(xFFTdB))。plot(y)。)。plot(y1)。)。調制信號 +原始信號波形 39。 figure(4)。 [n,wn]=ellipord(wp,wc,Ap,As)。title(39。 sound(x,40000)。%設定幀長為 240 幀移為 80 amp1=10。 silence=0。 amp2=min(amp2,max(amp)/8)。 count=count+1。 河南農(nóng)業(yè)大學理學院本科 畢業(yè)論文 (設計 ) if silencemaxsilence %靜音不夠長 ,沒有結束 count=count+1。 for i=1:length(amp)1。 end end j=1 for i=1:length(kaishi1)1 if((kaishi1(i+1)kaishi1(i))80) kaishi(j)=kaishi1(i)。,39。 line([x1*frameinc x1*frameinc],[1,1],39。 if ((zcr(i))amp。 end end case 3, break。 count=count+1。 status=2。%計算過零 率 amp=sum(abs(enframe(x(1:length(x)1),framelen,frameinc)),2)。 status=0。%將幅度歸一化到 [1,1] framelen=240。低通濾波后信號頻譜 39。 subplot(211)。 wc=2*fc/fs1。)。plot(y2)。title(39。%采樣點數(shù) 40000 figure(2)。title(39。%采樣點數(shù) 40000 figure(1)。)。 % 奈奎斯特頻率以內是無效的 xFFTdB = 20*log10(xFFT+eps)。39。抽取后的 信號 39。 ycq=zeros(1,lg)。 plot(y)。,[25000,75000])。 t=(0:sigLength1)/Fs。 Pyy = Y.* conj(Y) / sigLength。 2021。讓我感受到只有在了解課本知識的前提下,才能更好的應用這個工具;并且熟練的應用MATLAB 也可以很好的加深我對課程的理解,方便我的思維。wp=2*fp/fs。 ③ 用經(jīng)過調制的信號與原信號疊加。豎 直條 (又 叫沖直條 )是 語譜圖 中出現(xiàn)與時間軸垂直的一條窄黑條。 這與不向的人有不同的指紋,根據(jù)指紋可以區(qū)別不同的人是一個道理。 語譜儀實際上是一個帶通濾波器組的輸出隨時間發(fā)生連續(xù)變化,連續(xù)重復進行 語音 信河南農(nóng)業(yè)大學理學院本科 畢業(yè)論文 (設計 ) 號頻率分析的儀器 。顯然這兩種單獨分析的方法均有局限性:時域分析對語音信號的頻率特性沒有直觀的了解;而頻域分析出的特征中又沒有語音信號隨時間的變化關系:語音信號是時變信號,所以其頻譜也是隨時間變化的。為了完成 1024 點的萬 FFT,這些專用芯片所需的運 算時間是幾十毫秒至兒毫秒,甚至可以降至 1ms 以下。當然,這時窗長 N 必須是 2的倍數(shù) 2L (L 是整數(shù) )。 根據(jù)信 號的時寬帶寬積為一常數(shù)這一基本性質,可知 ()jwWe 主瓣 寬度與窗口寬度成反比, N 越大, ()jwWe 的主瓣越窄。本 文 介紹的是語音信號的傅里葉分析法 。當然,這種高低僅是相對而言,并沒方精確的數(shù)值關系。 對于連續(xù)語音信號,過零即意味著時域波 形通過時間軸;而對于離散信號,如果相鄰的取樣值改變符號則稱為過零。 短時能量及短時平均幅度分析 設語音波形時域信號為 x(l)、加密分幀處理后得到的第 n 幀語音信號為 Xn(m),則 Xn(m)滿足下式: ( ) ( ) ( ) ( )nx m w m x n m m?? 01mN? ? ? (31) 1 0 ~ ( 1)( ) { mNmwm ???? , 0, 其 他 值 (32) 其中, n= 0, 1T, 2T,?,并且 N 為幀長, T 為幀移長度。語音信號本身就是時域信號,因而時域分析是最早使用,也是應用最廣泛的一種分析方法,這種方法直接利用語音信號的時域波形。因為,語音信號從整體來看其特性及表征其本質特征的參數(shù)均是隨時間而變化的,所以它是一個非乎穩(wěn)態(tài)過程,不能用處理乎穩(wěn)信號的數(shù)字信號處理技術對其進行分析處理。市面上購買到的普通聲卡在這方面做的都很好,語音聲波通過話筒輸入到聲卡后直接獲得的是經(jīng)過防混疊濾波、 A/D 變換、量化處理的離散的數(shù)字信號。但過高的采樣頻率并不可取,對固定長度( T)的信號,采集到過大的數(shù)據(jù)量( N=T/△ t),給計算機增加不必要的計算工作量和存儲空間;若數(shù)據(jù)量( N)限定,則采樣時間過短,會導致一些 數(shù)據(jù)信息被排斥在外。 采樣也稱抽樣,是信號在時間上的離散化,即按照一定時間間隔△ t 在模擬信號 x(t)上逐點采取其瞬時值。 ② 在時域內,語音信號具有“短時性”的特點,即在總體上,語音信號的特征是隨著時間而變化的,但在一段較短的時間間隔內,語音信號保持平穩(wěn)。 MATLAB 是 矩陣實驗室 ( Matrix Laboratory)的簡稱,和 Mathemat
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