語音信號的采集與時頻域分析系統(tǒng)的設(shè)計-文庫吧在線文庫
【正文】 （ ） 于是可以得到 ： ( ) ( ) ( )jw jw n jw kn kX e e w k x n k e??? ????? （ ） 假定 ： ( ) ( ) ( )jw jw kn kX e w k x n k e?? ? ???? （ ） 則可以得到 ： ( ) ( )jw jw n jwnnX e e X e?? （ ） 同樣，不同的窗口函數(shù)，將得到不同的傅立葉變換式的結(jié)果。 第 頁 共 18 頁 第 二 章 語音信號 頻 域分析 語音信號的頻域分析主要應(yīng)用 傅立葉 變換來分析， 由于語音信號是隨著時間變化的，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)信號的表示，但不能直接用于語音信號。0( ) [ ( ) ( ) ] [ ( ) ( ) ]Nkn mR k x n m w m x n m k w m k???? ? ? ? ?? （ ） 自相關(guān)函數(shù)常用來作以下兩種語音信號特征的估計： 1） 區(qū)分語音是清音還是濁音 ： 清音的短時自相關(guān)函數(shù)不具有周期性 ， 濁音是周期信號 2）估計濁音語音信號的基音周期。因此，我們用短時自相關(guān)函數(shù)來測定語音的相似特性。清音的過零率為 左右，濁音的過零率為 左右，兩但者分布之間有相互交疊的區(qū)域，所以單純依賴于平均過零率來準(zhǔn)確判斷清濁音是 不可能的，在實際應(yīng)用中往往是采用語音的多個特征參數(shù)進(jìn)行綜合判決 短時平均過零率的應(yīng)用： 1）區(qū)別清音和濁音。 2）可用于區(qū)分濁音變?yōu)榍逡艋蚯逡糇優(yōu)闈嵋舻臅r間（根據(jù) nE 值的變化趨勢）。兩種窗 函數(shù)的時域波形如下圖 所示： 0 20 40 6000 . 20 . 40 . 60 . 811 . 21 . 41 . 61 . 82矩形窗s a m p l ew（n）0 20 40 6000 . 10 . 20 . 30 . 40 . 50 . 60 . 70 . 80 . 91h a n m i n g 窗s a m p l ew（n） 圖 矩形窗和 Hamming窗的時域波形 矩形窗的定義：一個 N點(diǎn)的矩形窗函數(shù)定義為如下 ? 1 ,00,() nNwn ??? 其 他 （ ） 哈明 窗的定義：一個 N點(diǎn)的 哈明 窗函數(shù)定義為如下 0 .5 4 0 .4 6 c o s ( 2 ) , 010,()n nNNwn ?? ? ????? 其 他= （ ） 這兩種窗函數(shù)都有低通特性，通過分析這兩種窗的頻率響應(yīng)幅度特性可以發(fā)現(xiàn)（如圖 ）：矩形窗的主瓣寬度?。?4*pi/N），具有較高的頻 率分辨率，旁瓣峰值大（ ），會導(dǎo)致泄漏現(xiàn)象； 哈 明窗的主瓣寬 8*pi/N，旁瓣峰值低（ ），可以有效的克服泄漏現(xiàn)象，具有更平滑的低通特性。 時域分析 :直接對語音信號的時域波形進(jìn)行分析，提取的特征參數(shù)有短時能量，短時平均過零率，短時自相關(guān)函數(shù)等。在語音編碼、語音合成、語音識別和語音增強(qiáng)等語音處理中無一例外需要提取語音中包含的各種信息。 本文采集作者的聲音信號為基本的原始信號。 圖 矩形窗和 哈明 窗的頻率響應(yīng) 表 矩形窗和 哈明 窗的 主瓣寬度和旁瓣峰值 短時能量 短時 能量主要分析語音信號能量隨時間的變化，由于語音信號的清音和濁音之間能量有較大的差距，進(jìn)而可通過短時能量對語音的清濁音進(jìn)行分析。 圖 不同矩形窗長的短時能量函數(shù) 圖 不同 哈明 窗長的短時能量函數(shù) 短時 平均過零率 短時過零率可以粗略估計語音的頻譜特性。 2）從背景噪聲中找出語音信號。 ，并且 39。濁音語音的周期可用自相關(guān)函數(shù)中第一個峰值的位置來估算。令 nm=k39。被成為可視語言。對于濁音，激勵信號可以由周期脈沖序列表示；對于清音，激勵信號可以由隨機(jī)噪聲序列表示。同時利用 sound 函數(shù)對語音信號進(jìn)行回放在聽到“信號處理 — 濾波器”這句話時，伴隨著著明顯的噪聲。 第 頁 共 18 頁 第 四 章 總 結(jié) 本文系統(tǒng)介紹了語音信號的采集與時頻域分析 ， 并對原始信號進(jìn)行加噪處理，再次濾波得到理想的濾波效果 ，下面是我一周來的感想和體會。其中著重對 Matlab軟件進(jìn)行深入學(xué)習(xí)。)。 if(i==2) legend(39。)。F:\xinhaochuli\39。采樣幅度 39。短時能量 39。 j=0。短時平均過零率 39。 第 頁 共 18 頁 R=zeros(1,460)。采樣點(diǎn) 39。頻率 39。頻率 39。 end w(i)=abs(b(i+1)b(i))。 %每次移動半個窗 end for w=1:j Q(w)=Zm(230*(w1)+1)/(2*N)。F:\xinhaochuli\39。 plot(t,x)。 時間 39。 while(pos+tt3)=length(x) y=x(pos:pos+tt31)。 %畫出倒譜圖 t2=(0:length(fx)1)*。)。 ws=*pi。 Y=abs(fft(y)+eps)。 figure(1)。 title(39。 )。 title(39。 )。 title(39。 )。w(單位 pi)39。 濾波后信號波形 39。w(單位 pi)39。 濾波前信號波形 39。w(單位 pi)39。 原始信號波形 39。 w=2*pi/ Rows*w。 [N,wn]=ellipord(wp/pi,ws/pi,Rp,As)。 程序五： ；；；；濾波器設(shè)計與濾波；；；；；；；；；；；； [z,fs,bits]= wavread(39。 FX Trace39。 %倒譜分析 第
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