語音信號合成器設計與實現(編輯修改稿)
2024-11-15 10:34 本頁面
【文章內容簡介】 分成兩兩一組的 DFT運算單元，那么 N點的 DFT變換就只需要 Nlog2N次的運算， N在 1024點時，運算量僅有 10240次，是先前的直接算法的 1%，點數越多，運算量的節(jié)約就越大，這就是 FFT的優(yōu)越性。 離散傅里葉變換 X（ k）可看成是 z變換在單位圓上的等距離采樣值。同樣，X（ k）也可看作是序列傅氏變換 的采樣，采樣間隔為 N=2 /N。由此看出，離散傅里葉變換實質上是其頻譜的離散頻域采樣，對頻率具有選擇性（ k=2 k/N），在這些點上反映了信號的頻譜。 根據采樣定律，一個頻帶有限的信號，可以對它進行時域采樣而不丟失任何信息， FFT變換則說明對于時間有限的信號（有限長序列），也可以對其進行頻域采樣，而不丟失任何信息 。所以只有時間序列足夠長，采樣足夠密，頻域采樣也就可較好的反映信號的頻譜趨勢，所以 FFT可以用以進行連續(xù)信號的頻譜分析。 （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系。我們知道， 可以看作是加窗后函數的傅里葉變換，為了實現反變換，將 進行頻率采樣，即令 =2πk/L，則有 = 其中， L為頻域采樣點數。將 在時域 n上每隔 R個樣本采樣，則可令 = , n=rR, r=1,2,... 用 Y ( )求出其離散傅里葉反變換 （ n）如下： （ n） = 而 ，而 可以證明， x（ n）和 y（ n）之間只相差一個比例因子。他們的關系如下： 基于利用 DFT求解一個序列的解析信號及 hilbert變換的理論，利用MATLAB語言編寫了擴展函數 ，另外 MATLAB工具箱本身也提供了計算 hilbert變換的函數 ， 其格式為 y=Hilbert(x).但需要注意的是，該函數計算出的結果是序列的解析信號，其虛部才是序列的 hilbert變換。 Hilbert變換具有兩個性質： 性質一：序列 x（ n）通過 Hilbert變換器后，信號頻譜的幅度不發(fā)生變化，這是因為 hilbert變換器是全通濾波器，引起頻譜變化的只是其相位。 性質二：序列 x（ n）與其 Hilbert變換是正交的。 設計過程 MATLAB處理音頻信號的流程 分析和處理音頻信號，首先要對音頻信號進行采集， MATLAB數據采集工具箱提供了一整套命令和函數，通過調用這些命令和函數，可直接控制聲卡進行數據采集。 Windows自帶的錄音機程序也可驅動聲卡來采集語音信號，并能保存為 WAV格式文件，供 MATLAB相關函數直接讀取、寫入或播放。本文以 WAV格式音頻信號作為分析處理的輸入數據，用 MATLAB處理音頻信號的基本流程是：先將 WAV格式音頻信號經 wavread函數轉換 MATLAB列數組變量；再用MATLAB強大的運算能力進行數據分析和處理，如時域分析、頻域分析、數字濾波、信號合成、信號變換、識別和增強等等；處理后的數據如是音頻數據，則可用 wavwrite轉換成 WAV格式文件或用 sound、 wavplay等函數直接回放。下面
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