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畢業(yè)設(shè)計(jì)-基于matlab的聲信號采集與譜分析設(shè)計(jì)(完整版)

2025-07-23 01:44上一頁面

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【正文】 模塊。 最后 就是功率譜分析部分, 用到了八 種方法 ,分別是 經(jīng)典 功率譜估計(jì)中的直接法 、間接法、 welch法 、 barlett法, 以及 現(xiàn)代功率譜估計(jì)中 AR模型法的 Burg算法和自相關(guān)算法 。 本文論文的最終完稿是在 王麗麗 老師 的 精心指導(dǎo)和幫助 下完成的,在此對導(dǎo)師 王 老師 致以崇高的敬意和誠摯的感謝! 四年來無論 在學(xué)習(xí),生活和工作上 , 王 老師都給予了大力的幫助和指導(dǎo) 。其他的操作如上第一種方式。然后點(diǎn)擊打開串口,串口開始讀取數(shù)據(jù)同時(shí)把數(shù)據(jù)保存在 D盤下的一個(gè)文件中。 Fig 文件最有用的地方之一就是對象句柄的保存和引用,可以使用 open、 openfig和 hgload 命令打開一個(gè)后綴為 .fig的文件。 MATLAB 作為功能強(qiáng)大的科學(xué)計(jì)算軟件,同樣也 提供了一套可視化的創(chuàng)建圖形窗口的工具 ,本設(shè)計(jì)利用 MATLAB 所提供的圖像用戶界面( GUI),實(shí)現(xiàn)一個(gè)可視的面向?qū)ο蟮牟僮鹘缑?[18]。橫杠是與時(shí)間 軸 平行的幾條深黑色帶紋,它們相應(yīng)于短時(shí) 譜 中的 幾個(gè)凸出點(diǎn),也就是共振峰。語 語圖的實(shí)際應(yīng)用是用于確定出講話人的本性。語諾圖是一種三維 頻譜 ,它是 表示語音 頻譜隨時(shí)間變化的圖形,其 縱軸為頻率,橫軸為時(shí)間,任一給定頻率成分在給定時(shí)刻的強(qiáng)弱用相應(yīng)點(diǎn)的灰度或色調(diào)的濃談來表示。 圖 4 2 同一人兩次說同一詞的功率譜比較 可以看出功率譜圖比較好地反映出聲音的個(gè)人特征:在低頻部分(頻率低于 6000Hz),同一人說同一詞,其功率譜圖中的各個(gè)波峰所對應(yīng)的頻率基本相同;不同人說同一詞,其功率譜圖的出現(xiàn)波峰的頻率比較接近;同一人說不同詞時(shí)功率譜的形狀差別較大。由10k zH / 1N < 30,得 1N > 333,所以 1N = 2L 要取比 333 大的值,這時(shí)可取 1N = 92= 512 點(diǎn), 不 足的部分采用補(bǔ) 0 的辦法解決,此時(shí)頻率分辨率 (即頻率間隔 )為 10 Hz/ 512= ,采樣后的該幀信號頻率處在 0~ 2‘ x19. 53Hz 之間,因此,原連續(xù)信號頻率就處在 0~ 12 Hz? ? 之間 (即 max 5f kHz? ),所以我們要在 0~ 5kHz 頻率范圍內(nèi)求其頻譜。另外,窗的形狀也對短時(shí)博氏頻譜有影響,如矩形窗,雖然頻率分辨率很高 (即主辯狹窄尖銳 ),但由 于第一 旁瓣 的衰減很小,有較大的上下沖,采用矩形窗時(shí)求得的 ()jwnXe 與 ()jwXe 的偏差較大,這就是 Gibbs 效應(yīng),所以不適合用于 頻譜 成分很寬的語音分析中。 我們還可以將式 (3— 27)寫成另一種形式。 500 1000 1500 2021 2500 3000 3500 40001 0 . 500 . 51speech5 10 15 20 25 30 35 40 45010203040energy5 10 15 20 25 30 35 40 450102030zcr 圖 4 1 語音信號的短時(shí)能量和短時(shí)平均過零率 語音信號的頻域分析 語音信號的頻域分析就是分析語音信號的頻域持征。而發(fā)清音時(shí),多數(shù)能量出現(xiàn)在較高頻率上。③作為一種超音段信息,用 于 語音識別 中 短時(shí)過零率分析 短時(shí)過 零 率表示一幀語音中語音信號波形穿過橫軸 (零 電平 ) 的次數(shù)。④只使用示波器等通用設(shè)備,使用較為簡單等 [9]。向量 y 則就代表了一個(gè)信號(也即一個(gè)復(fù)雜的“函數(shù)表達(dá)式”)也就是說可以像處理一個(gè)信號表達(dá)式一樣處理這個(gè)聲音信號。調(diào)節(jié)錄音機(jī)保 存界面的“更改”選項(xiàng),可以存儲各種格式的 WAVE 文件。 根據(jù)采樣定理,當(dāng)采樣頻率大于信號的兩倍帶寬時(shí),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(gòu)原始信號波形。下圖( 圖 3 3)是 一段語音信號在采樣頻率 情況下的頻譜圖。 下面是一段語音信號的時(shí)域波形圖 (圖 3 1圖 3 1)和頻域圖 (圖 3 2),由這兩個(gè)圖可以看出語音信號的兩個(gè)特點(diǎn)。 數(shù)字濾波器的設(shè)計(jì)步驟 不論是 IIR 濾波器還是 FIR 濾波器的設(shè)計(jì)都包括三個(gè)步驟: (1) 按照實(shí)際任務(wù)的要求,確定濾波器的性能指標(biāo)。 在 MATLAB 的信號處理工具箱中函數(shù) FFT 和 IFFT 用于快速傅立葉變換和逆變換 [4]。Blip39。采樣頻率是指錄音設(shè)備在一秒鐘內(nèi)對聲音信號的采樣次數(shù),采樣頻率越高聲音的還原就越真實(shí)越自然。比較濾波前后語音信號的波形及頻譜,對所得結(jié)果和濾波器性能進(jìn)行頻譜分析,闡明原因,得出結(jié)論。 基于 Matlab 的聲信號采集與譜分析設(shè)計(jì) 作者: 尹青山 第 3 頁 共 22 頁 2.信號采集 采集聲音信號,并對其進(jìn)行 FFT 頻譜分析,畫出信號的時(shí)域波形圖和頻譜圖。而實(shí)際 工程中的很多信號是密集頻率成分或連續(xù)頻率成分的信號,比如“拍振”信號是最簡單的密集頻率信號。 頻譜分析在生產(chǎn)實(shí)踐和科學(xué)研究中獲得日益廣泛的應(yīng)用。s most important, most effective, most popular and most convenient form of exchange of information.. Matlab language is a data analysis and processing functions are very powerful puter 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, 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 function, use of these functions can be quick and convenient features plete voice signal processing and analysis and visualization of signals, makes puter interaction more convenient . Matlab Signal Processing is one of the important areas of application. 【 Keywords】 voice signal 。 Matlab 語言是一種數(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,它的信號處理與分析工具箱為語音信號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音信號的處理和分析以及信號的可視化,使人機(jī)交互更加便捷。近年來人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (ANN)的研究取得了迅速發(fā)展,語音信號處理的各項(xiàng)課題是促進(jìn)其發(fā)展的重要動力之一,同時(shí),它的許多成果也體現(xiàn)在有關(guān)語音信號處理的各項(xiàng)技術(shù)之中 。因此,頻譜分析的結(jié)果在許多領(lǐng)域只能定性而不能精確的定量分析和 解決問題,大大限制了該技術(shù)的工程應(yīng)用,特別是在機(jī)械振動和故障診斷中的應(yīng)用受到極大限制。因此,只有對這類信號在進(jìn)行離散傅里葉變換時(shí)所 產(chǎn)生的誤差進(jìn)行深入系統(tǒng)的分析與研究,并找到一種較完善的頻率、幅值和相位的校正方法,才能使離散傅里葉變換和頻譜分析在機(jī)械工程中得到更廣泛應(yīng)用,同時(shí)也擴(kuò)大其在無線電通信、信息圖像處理、自動控制、多媒體、機(jī)械設(shè)備故障診斷等技術(shù)的應(yīng)用范圍。對濾波后的語音信號進(jìn)行 FFT頻譜分析。采樣頻率與聲音頻率之間有一定的關(guān)系,根據(jù)奎斯特理論,只有采樣頻率高于聲音信號最高頻率的兩倍時(shí),才能把數(shù)字信號表示的聲音還原成為原來的聲音 [3]。對于采樣率來說你可以想象它類似于一個(gè)照相機(jī), 意味著音頻流進(jìn)入計(jì)算機(jī)時(shí)計(jì)算機(jī)每秒會對其拍照達(dá) 441000 次。 用于對聲音的回放。 數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)原理 數(shù)字濾波是數(shù)字信號分析中最重要的組成部分之一,與模擬濾波相比,它具有精度和穩(wěn)定性高、系統(tǒng)函數(shù)容易改變、靈活性強(qiáng)、便于大規(guī)模集成和可實(shí)現(xiàn)多維濾波等優(yōu)點(diǎn)。利用這個(gè)特點(diǎn),可以用一個(gè)防混迭的帶通濾波器將此范圍內(nèi)的語音信號頻率分量取出,然后按 8kHz 的采樣率對語音信號進(jìn)行采樣,就可以得到離散的語音信號。 基于 Matlab 的聲信號采集與譜分析設(shè)計(jì) 作者: 尹青山 第 8 頁 共 22 頁 為了將原始模擬語音信號變?yōu)閿?shù)字信號,必須經(jīng)過采樣和量化兩個(gè)步驟,從而得到時(shí)間和幅度上均為離散的數(shù)字語音信號。一般而言,采樣頻率越高,采樣點(diǎn)數(shù)就越密,所得離散信號就越逼近于原信號。這種防混 疊濾波通常與模數(shù)轉(zhuǎn)換器做在一個(gè)集成塊內(nèi),因此目前來說,語音信號基于 Matlab 的聲信號采集與譜分析設(shè)計(jì) 作者: 尹青山 第 10 頁 共 22 頁 的數(shù)字化的質(zhì)量還是有保證的。 [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)。這種分析方法的特點(diǎn)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(gè)度量語音信號幅度值變化的函數(shù).即短時(shí)平均幅度函數(shù) Mn, 它定義為: 10 ()NMnnm xm???? (44) 基于 Matlab 的聲信號采集與譜分析設(shè)計(jì) 作者: 尹青山 第 12 頁 共 22 頁 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(jì)算時(shí)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(yīng)用領(lǐng)域呻會帶來一些好處。 為了解決前一個(gè)問題, A/D 變換器前的防混疊帶通濾波器的低端截頻應(yīng)高于 50Hz,以有效地抑制電源干擾。此時(shí),在背景噪聲較小時(shí)用平均能量識別較為有效,而在背景噪聲較大時(shí)用平均過零率識別較為有效。這 里 ,窗 w(nm)是一個(gè)“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 jwn
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