【文章內(nèi)容簡介】 = [x。x。x]；％將語音數(shù)據(jù)段重復(fù)三遍 wavplay (x)；％播放語音 subplot（ 2,1,1）； %確定顯示位置１ plot（ y）； ％畫原文件完整數(shù)據(jù)語音波形圖 subplot（ 2,1,2）； %確定顯示位置２ plot（ x）； ％畫處理后數(shù)據(jù)語音波形圖 wavwrite（ x,fs,‘ e:\desktop\’）； %將處理后的數(shù)據(jù)寫入文檔 河 北工業(yè)大學(xué) 2021 屆本科畢業(yè)設(shè)計說明書 6 0 1 2 3 4 5 6 7 8x 1 04 0 . 2 0 . 100 . 10 . 20 1 2 3 4 5 6 7x 1 04 0 . 1 0 . 0 500 . 0 50 . 1 分析： 為了使圖形簡單且 突出語音信號特點截取了單聲道的聲音波形，并將其重復(fù)三遍，以便于觀察在進行混沌加密時對于相同的聲音信號加密后的波形的變化。 事實上由于密鑰的不同即使相同的明文信息得到的密文也不相同，這樣的保密通信不會因為明文而泄露信息，保證了語音信號的通信安全。 語音信號的預(yù)處理 語音信號的頻譜 與倒頻譜分析 (1)語音信號的頻譜分析過程：傅里葉頻譜分析是語音信號頻域分析中廣泛采用的一種方法。語音波是一個非平穩(wěn)過程，因此適用于周期、瞬變或平穩(wěn)隨機信號的標準傅里葉變換不能直接表示語音信號，而應(yīng)該用短 時傅里葉變換對語音信號的頻譜進行分析，相應(yīng)的頻譜稱為“短時譜”。進行頻譜分析時，在時域數(shù)據(jù)進行短時 FFT 處理之前 都要進行加窗處理。 (2) 短時傅里葉變換（ 頻譜分析）： 傅里葉頻譜分析 的基礎(chǔ)是 傅里葉變換 ，用 傅里葉變換及其反變換可以求得傅里葉譜、自相關(guān)函數(shù)、功率譜、倒譜。由于語音信號的特性是隨著時間緩慢變化的，由此引出語音信號的短時分析。如同在時域特征分析中用到的一樣，這里的傅里葉頻譜分析也采用相同的短時分析技術(shù)。 信號 x(n)的短時傅里葉變換定義為 圖 語音數(shù)據(jù)處理 河 北工業(yè)大學(xué) 2021 屆本科畢業(yè)設(shè)計說明書 7 ( ) ( ) ( )j j mx m n meeX nm???? ????? ? ? (21) 式中， ω (n)為窗口函數(shù)?？梢詮膬蓚€角度理解函數(shù) ()kjeXn ? 的物理意義：第一種解釋是 ，當(dāng) n 固定時，如 n=n0,則 0()kjeXn ? 是將窗函數(shù)的起點移至 n0 處截取信號 x(n)，再做傅里葉變換而得到的一個頻譜函數(shù)。這是直接將頻率軸方向來理解的。另一種解釋是從時間軸方向來理解，當(dāng)頻率固定時，例如 ω =ω k，則 ()kn jeX ? 可以看作是信號經(jīng)過一個中心頻率為 ω k 的帶通濾波器產(chǎn)生的輸出。這是因為窗口函數(shù)ω (n)通常具有低通頻率響應(yīng)，而指數(shù) kje? 對語音信號 x(n)有調(diào)制的作用，使頻譜產(chǎn)生移位，即將 x(n)頻譜中對應(yīng)于頻率 ω k 的分量平移到零頻。 [13] (3)短時傅里葉反變換（倒譜分析） :傅里葉變換建立了信號從時域到頻域的變換橋梁，而傅里葉反變換則建立了信號從頻域到時域的變換橋梁這兩個域之間的變換為一對一映射關(guān)系。倒頻譜，就是對功率譜的對數(shù)值進行傅立葉逆變換，將復(fù)雜的卷積關(guān)系變?yōu)楹唵蔚木€性疊加，從而在其倒頻譜上可以較容易地識別信號的頻率組成分量，便于提取所關(guān)心的頻率成分 ,較準確地反映故障特性。 在語音識別中中可采用倒譜變換來觀察語音信號的各種特點如基頻，從而來區(qū)別兩種語音信號。 倒頻譜分析是一種二次分析技術(shù)，是對功率譜的對數(shù)值進行傅立葉逆變換的結(jié)果。其計算公式為： ? ?1( ) lo g ( )tfCSFam?? ???? (22) 該分析方法受傳感器的測點位置及傳輸途徑的影響小，能將原來頻譜圖上成族的邊頻帶譜線簡化為單根譜線，以便提取、分析原頻譜圖上肉眼難以識別的周期性信號。但是進行多段平均的功率譜取對數(shù)后 ，功率譜中與調(diào)制邊頻帶無關(guān)的噪聲和其他信號也都得到較大的權(quán)系數(shù)而放大，降低了信噪比。 我們知道， ()kn jeX ? 以看作是加窗后函數(shù)的傅里葉變換 ，為了實現(xiàn)反變換，將()kn jeX ? 進行頻率采樣，即令 ω k=2π k/L，則有 ( ) [ ( ) ( ) ]kkj j mx m n meeX n m???? ????? ? ? (23) 其中， L 為頻率采樣點數(shù)。將 ()kn jeX ? 在時域 n 上每隔 R 個樣本采樣，則可令 ( ) ( ) , , 1 , 2 ,.. .kkjj n rR reeYXr rR??? ? ? (24) 河 北工業(yè)大學(xué) 2021 屆本科畢業(yè)設(shè)計說明書 8 用這些 ()kr jeY ? 求出其離散傅里葉反變換 yr(n)如下： 11( ) ( )0 kkL j j nny eeY rrL k ???? ?? (25) 而 ( ) ( )y n ny rr??? ???? (26) 可以證明， x(n)和 y(n)之間只相差一個比例因子，它們的關(guān)系如下： ( ) ( ) ( ) /jy n x n W Re ?? [13][14][15][16] (27) 語音信號的 matlab 分析 根據(jù)以上分析及相應(yīng)公式， 用 matlab 進行數(shù)據(jù)分析和處理，畫出語音信號的 頻譜圖，倒譜圖作為加密以后圖形的對照，以及與解密后信號的頻譜倒譜做比較，觀察信號的恢復(fù)情況。 如圖 程序如下： ［ y,fs］ = wavread（ 39。e:\ desktop\39。，（ 65000））； ％讀入一段語音數(shù)據(jù) t =（ 0:length(y)1） /fs；％計算樣本時刻 subplot（ 3,1,1）； ％確定顯示位置 plot（ t,y）； ％畫波形圖 legend（ 39。波形圖 39。）； xlabel（ 39。時間 (s)39。）； ylabel（ 39。幅度 39。）； x = fft（ y． *hamming（ length（ y）））； %作加窗傅立葉變換 fm=5000*length(x)/fs； ％限定頻率范圍 f =（ 0:fm） *fs/length（ x）；％確定頻率刻度 subplot（ 3,1,2）； plot（ f,20*log10（ abs（ x（ 1:length（ f））） +eps））； ％畫頻譜圖 legend（ 39。頻譜圖 39。）； xlabel（ 39。頻率（ Hz） 39。）； ylabel（ 39。頻譜幅度（ dB） 39。）； c = fft(log(abs（ x） +eps))； %倒頻譜計算 河 北工業(yè)大學(xué) 2021 屆本科畢業(yè)設(shè)計說明書 9 ms1 = fs/1000； ms20 = fs/50； q = （ ms1:ms20） /fs；％確定倒頻刻度 subplot（ 3， 1， 3）； plot(q， abs(c(ms1:ms20)))； ％畫倒譜圖 legend（ 39。倒譜圖 39。）； xlabel（ 39。倒頻（ s） 39。）； ylabel（ 39。倒頻譜幅度 39。）； 0 0 . 5 1 1 . 5 0 . 100 . 1時間 ( s )幅度 波形圖0 500 1000 1500 2021 2500 3000 3500 4000 4500 5000 1 0 00100頻率 ( H z )頻譜幅度(dB) 頻譜圖0 0 . 0 0 2 0 . 0 0 4 0 . 0 0 6 0 . 0 0 8 0 . 0 1 0 . 0 1 2 0 . 0 1 4 0 . 0 1 6 0 . 0 1 8 0 . 0 20500010000倒頻 ( s )倒頻譜幅度 倒譜圖 (2)在將語音信號 讀入時 matlab 就已將連續(xù)的語音信號時間離散化 并存入文件 ，要將該 時間離散化的 信號 變成 數(shù)字化 信號 還需將 各個時間離散化 信號值取整，以便于將信號 轉(zhuǎn)換成為二進制數(shù) 據(jù)流 進行加密 解密等一系列操作 。 又 因為 matlab 記錄的文檔中 語音信號的數(shù)值 有效取值為 [,]， 也就是說記錄的語音信號的值都為小數(shù)， 但在小數(shù)點后第三位就可以區(qū)分出每個數(shù)值的大小，因此 為了便于轉(zhuǎn)換可先將其擴大 1000 倍后再取整，這樣就可以從十進制整數(shù)轉(zhuǎn)換為二進制，使得程 序簡捷了許圖 語音信號變換 河 北工業(yè)大學(xué) 2021 屆本科畢業(yè)設(shè)計說明書 10 多。 f2=ceil(y*10