【導(dǎo)讀】語音信號是一種非平穩(wěn)的時變信號，它攜帶著各種信息。在語音編碼、語音識別和語音。一般而言，語音信號處理的目的。另一種是加工語音信。面的的應(yīng)用同樣是建立在分析并提取語音信號信息的基礎(chǔ)上的。根據(jù)所分析的參數(shù)類型，語音信號分析可以分成時域分析和頻域分析。通常用于最基本的參數(shù)分析及語音分割、預(yù)處理和大致。音的短時能量和平均幅度、短時平均過零率、短時自相關(guān)函數(shù)和短時平均幅度差函數(shù)等。本文涉及大量的數(shù)學(xué)運算和公式推導(dǎo)，而MATLAB強大的數(shù)據(jù)運算能力和豐富的信號。最后通過PC機錄制自己的一段聲音，運用MATLAB進(jìn)行仿真分析，最后加入噪聲進(jìn)行濾。波處理，比較濾波前后的變化。

　　

【正文】 t(x) title(39。預(yù)加重語音信號 39。) 矩形窗 clear all x=linspace(0,100,1000)。 h=zeros(10000,1)。 h(1001:8000)=1。 plot(h) title(39。矩形窗時域波形 39。) xlabel(39。樣點數(shù) 39。) ylabel(39。幅度 39。) axis([0 10000 1 2]) w=h(1001:1060)。 W=fft(w,1024)。 W2=W/W(1)。 W3=20*log10(abs(W2))。 W4=2*[0:511]/1024。 subplot(2,2,2) plot(W4,W3(1:512)) 西安工程大學(xué)本科畢業(yè)設(shè) 計（論文） 35 title(39。矩形窗幅度特性 39。) xlabel(39。歸一化頻率 39。) ylabel(39。幅度 /dB39。) 漢明窗 clear all h=hamming(60)。 subplot(2,2,1) plot(h) title(39。漢明窗時域波形 39。) xlabel(39。樣點數(shù) 39。) ylabel(39。幅度 39。) H=fft(h,1024)。 H1=H/H(1)。 H2=20*log10(abs(H1))。 H3=2*[0:511]/1024。 subplot(2,2,2) plot(H3,H2(1:512)) title(39。漢明窗幅度特性 39。) xlabel(39。歸一化頻率 39。) ylabel(39。幅度 /dB39。) 短時平均能量 clear all [signal,fs,bit]=wavread(39。D:\39。)。 framelength=50。 framenumber=fix(length(signal)/framelength)。 for i=1:framenumber。 framesingal=signal((i1)*framelength+1:i*framelength)。 E(i)=0。 for j=1:framelength。 E(i)=E(i)+framesingal(j)^2。 西安工程大學(xué)本科畢業(yè)設(shè) 計（論文） 36 end end subplot(2,2,1) plot(E)。 xlabel(39。幀數(shù) 39。) ylabel(39。短時能量 39。) legend(39。N=5039。) clear E framelength=100。 framenumber=fix(length(signal)/framelength)。 for i=1:framenumber。 framesingal=signal((i1)*framelength+1:i*framelength)。 E(i)=0。 for j=1:framelength。 E(i)=E(i)+framesingal(j)^2。 end end subplot(2,2,2) plot(E)。 xlabel(39。幀數(shù) 39。) ylabel(39。短時能量 39。) legend(39。N=10039。) clear E framelength=200。 framenumber=fix(length(signal)/framelength)。 for i=1:framenumber。 framesingal=signal((i1)*framelength+1:i*framelength)。 E(i)=0。 for j=1:framelength。 E(i)=E(i)+framesingal(j)^2。 西安工程大學(xué)本科畢業(yè)設(shè) 計（論文） 37 end end subplot(2,2,3) plot(E)。 xlabel(39。幀數(shù) 39。) ylabel(39。短時能量 39。) legend(39。N=20039。) clear E framelength=400。 framenumber=fix(length(signal)/framelength)。 for i=1:framenumber。 framesingal=signal((i1)*framelength+1:i*framelength)。 E(i)=0。 for j=1:framelength。 E(i)=E(i)+framesingal(j)^2。 end end subplot(2,2,4) plot(E)。 xlabel(39。幀數(shù) 39。) ylabel(39。短時能量 39。) legend(39。N=40039。) 短時平均過零率 clear all [signal,fs,bit]=wavread(39。D:\39。)。 subplot(3,1,1) plot(signal)。 title(39。語音信號波形 39。) framelength=150。 framenumber=fix(length(signal)/framelength)。 西安工程大學(xué)本科畢業(yè)設(shè) 計（論文） 38 for i=1:framenumber。 framesignal=signal((i1)*framelength+1:i*framelength)。 Z(i)=0。 for j=2:framelength1。 Z(i)=Z(i)+abs(sign(framesignal(j))sign(framesignal(j1)))。 end end subplot(3,1,2) plot(Z)。 title(39。短時平均過零率 39。) 短時自相關(guān)函數(shù) clear all [signal,fs,bit]=wavread(39。D:\39。)。 framelength=512。 unvoiceframe=signal(5001:5000+framelength)。 subplot(3,1,1) plot(unvoiceframe)。 title(39。清音信號波形 39。) for i=1:framelength。 RectR(i)=0。 for j=1:framelengthi。 RectR(i)=RectR(i)+unvoiceframe(j)*unvoiceframe(i+j)。 end end subplot(3,1,2) plot(RectR)。 title(39。加矩形窗的清音自相關(guān)函數(shù) 39。) h=hamming(framelength)。 unvoiceframe=unvoiceframe*h。 for i=1:framelength。 西安工程大學(xué)本科畢業(yè)設(shè) 計（論文） 39 HamR(i)=0。 for j=1:framelengthi。 HamR(i)=HamR(i)+unvoiceframe(j)*unvoiceframe(i+j)。 end end subplot(3,1,3) plot(HamR)。 title(39。加漢明穿的清音自相關(guān)函數(shù) 39。) 短時平均幅度差函數(shù) clear all [signal,fs,bit]=wavread(39。D:\39。)。 framelength=512。 voiceframesignal=signal(1001:1000+framelength*2)。 subplot(2,2,1) plot(voiceframesignal)。 title(39。濁音信號波形 39。) unvoiceframe=signal(5001:5000+framelength*2)。 subplot(2,2,2) plot(unvoiceframe)。 title(39。清音信號波形 39。) for i=1:framelength。 UnvoiceR(i)=0。 VoiceR(i)=0。 for j=1:framelength。 UnvoiceR(i)=UnvoiceR(i)+abs(unvoiceframe(j)unvoiceframe(i+j))。 VoiceR(i)=VoiceR(i)+abs(voiceframesignal(j)voiceframesignal(i+j))。 end 西安工程大學(xué)本科畢業(yè)設(shè) 計（論文） 40 end subplot(2,2,3) plot(VoiceR)。 title(39。濁音短時幅度差函數(shù) 39。) subplot(2,2,4) plot(UnvoiceR)。 title(39。清音短時幅度差函數(shù) 39。) 語音信號的綜合仿真分析程序： [y,fs,bits]=wavread(39。 D:\39。)。 % sound(y,fs,bits)。 Y=fft(y,40000)。%采樣點數(shù) 40000 figure(1)。 subplot(211)。plot(y)。title(39。原始信號波形 39。)。 subplot(212)。plot(abs(Y))。title(39。原始信號頻譜 39。)。 fc=20xx0。%載波頻率 y1=modulate(y,fc,fs,39。fm39。)。%對原語音信號調(diào)制 Y1=fft(y1,40000)。%采樣點數(shù) 40000 figure(2)。 subplot(211)。plot(y1)。title(39。調(diào)制后信號波形 39。)。 subplot(212)。plot(abs(Y1))。title(39。調(diào)制后信號頻譜 39。)。% sound(y1)。 y2=y+y1。 Y2=fft(y2,40000)。%采樣點數(shù) 40000 figure(3)。 subplot(211)。plot(y2)。title(39。調(diào)制信號 +原始信號波形 39。)。 subplot(212)。plot(abs(Y2))。title(39。調(diào)制信號 +原始信號頻譜 39。)。 % sound(y2)。 figure(4)。 fp=1000。fc=1200。As=100。Ap=1。fs1=22050。 wc=2*fc/fs1。wp=2*fp/fs1。 [n,wn]=ellipord(wp,wc,Ap,As)。 [b,a]=ellip(n,Ap,As,wn)。 西安工程大學(xué)本科畢業(yè)設(shè) 計（論文） 41 freqz(b,a,512,fs1)。 x=filter(b,a,y2)。 X=fft(x,40000)。 figure(5)。 subplot(211)。plot(x)。title(39。低通濾波后信號波形 39。)。 subplot(212)。plot(abs(X))。title(39。低通濾波后信號頻譜 39。)。 sound(x,40000)。 用雙線性變換法設(shè)計的低通濾波器的程序如下： fp=1000。fc=1200。As=100。Ap=1。fs=22050。 wc=2*fc/fs。wp=2*fp/fs。 [n,wn]=ellipord(wp,wc,Ap,As)。 [b,a]=ellip(n,Ap,As,wn)。 freqz(b,a,512,fs)。 西安工程大學(xué)本科畢業(yè)設(shè) 計（論文） 42 西安工程大學(xué) 本科畢業(yè)設(shè)計（論文） 誠信聲明 稟承學(xué)校優(yōu)良傳統(tǒng)學(xué)風(fēng)，保持我校學(xué)生一貫誠信風(fēng)尚，本人鄭重聲明：所呈交畢業(yè)設(shè)計（論文）是在指導(dǎo)老師的指導(dǎo)下獨立完成的，無抄襲和剽竊現(xiàn)象。 特此聲明。 學(xué)生簽名： 指導(dǎo)教師簽名： 日 期：