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基于s3c2410聲音頻譜分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)-文庫吧資料

2024-11-20 15:04本頁面
  

【正文】 由 每一步尋找最低累計(jì)代價(jià)的路徑,達(dá)到最終累計(jì)總代價(jià)最小。然后濾波窗向后平移一個(gè)樣點(diǎn),用同樣的方法求出窗內(nèi)樣本的中值,即得到Y(jié)(no+1)。 例如五點(diǎn)窗,若窗中心處 0n 于處時(shí),相應(yīng)的五個(gè)輸入樣本值依次為: x( 0n 2),x( 0n 1),x( 0n ),x( 0n +1),x ( 0n +2)=4,5,0,6,6。其基本原理是:設(shè) {x(n)}為輸入信號 ,{y(n)}為中值濾波器的輸出,窗長為 2L+l,那么 此 處的輸出值 y( 0n )就是將窗的中心移到 0n 處時(shí)窗內(nèi)輸入樣點(diǎn)的中值。往往大部分的點(diǎn)是比較準(zhǔn)確的,但是也有一部分偏離到標(biāo)準(zhǔn)值的兩倍或一半的點(diǎn),好在 聲音 信號的基音頻率通常是連續(xù)地緩慢變化的,因此可以采用某種平滑技術(shù)來糾正個(gè)別估值的錯(cuò)誤?;糁芷诠乐德湓谄鋵?shí)際基音的倍頻或分頻所對應(yīng)的周期等情況時(shí)有發(fā)生。截止頻率為 900Hz的低通濾波器是一個(gè) 20階線性相位的有限沖激 響應(yīng)濾波器。 下面結(jié)合 測算法 計(jì)算步驟。 自相關(guān)法基音檢測算法 由短時(shí)自相關(guān)函數(shù)的定義可知,對于準(zhǔn)周期信號,短時(shí)自相關(guān)函數(shù)在基音周期的各個(gè)整數(shù)倍點(diǎn)上有很大的峰值。用一個(gè)通帶為 900Hz的線性相位低通濾波器濾除高次諧波分量,這樣處理以后的信號,基本上只含有第一共振峰以下的基波和諧波分量。這樣處理的依據(jù)是, 聲音 信號的基音頻率一般都在 500Hz以下,即使女高音升 C調(diào)最高也不會超過 lkHz?;谶@種認(rèn)識,完全有理由采用中心 削波處理去掉 聲音 信號中所有低振幅部分而僅保留高振幅的峰值。對于估計(jì)基音周期真正有用的只是出現(xiàn)在基音周期處的自相關(guān)峰,其余較低的峰都是多余的。因此, 為了突出反映基音周期的信息同時(shí)壓縮與此無關(guān)的信息,就應(yīng) 該對 聲音 信號進(jìn)行適當(dāng)?shù)念A(yù)處理。 值得注意的是,從估計(jì)基音周期的角度來看,短時(shí)自相關(guān)函數(shù)所包含的信息有許多 是多余的。 加之還有清濁混雜等情況,使基音檢測和清濁判別成為一大難題。因 為 聲音 信號的第一共振峰通常 在 300Hz~lkHz范圍內(nèi),這就是說, 2~8次諧波成份常常比基波分量還強(qiáng)。 聲音 信號包含十分豐富的諧波分量,基音頻率最低可達(dá) 80Hz左右,最高可達(dá) 500Hz左右,但基音頻率處在 100Hz~200Hz的情況占多數(shù)。由于它只是準(zhǔn)周期性的,所以只能采用短時(shí)平均方法估計(jì)其周期,基音周期估計(jì)也常稱為基音周期檢鋇 ,t](PitchDetection)。在 聲音 分析、 聲音 合成和 聲音 識別中,估計(jì)基音周期都是一個(gè)重要任務(wù)。自相關(guān)計(jì)算在功率譜估計(jì)、線性預(yù)測分析和基音檢測等方面經(jīng)常用到。目前,高速數(shù)字信號處理器可以在一個(gè)很短的指令周期內(nèi)做一次乘加運(yùn)算,而且專為卷積運(yùn)算、遞歸運(yùn)算設(shè)計(jì)了一些效率很高的運(yùn)算指令。 自相關(guān)函數(shù)的計(jì)算,除直接計(jì)算之外,還有多種快速算法。 短時(shí)自相關(guān)函數(shù) 自相關(guān)函數(shù)的定義和性質(zhì) 能量有限信號 {x(m,z)}的自相關(guān)函數(shù)定義為: ( ) ( ) ( )mk x m x m k?? ? ?? ? ?? ( ) 信號的自相關(guān)函數(shù)具有一些有用的性質(zhì): (1)偶性 :( ) ( )kk? ? ? ? (2) ( ) | (0)k? ?? ,即零滯后自相關(guān)值最大 。一方面,短窗具有較好的時(shí)間分辨率因而能夠提取出 聲音 信號中的短時(shí)變化,但同時(shí)卻損失了頻率分辨率。對于同一種窗函數(shù),主瓣寬度與窗長成反比,一般說來,窗長越長,它對信號的平滑作用越厲 害,如果想要反映變化快的信息,應(yīng)該縮短窗長。漢明窗由于其平滑的低通特性和最低的旁瓣高度而得到最為廣泛的應(yīng)用。漢寧窗和漢明窗的差異在于前者隨頻率增加衰減很快,而后者基本保持一個(gè)常量。 這些窗函數(shù)都有低通特性。 3) 漢寧( Hanning)窗 漢寧窗又稱升余弦窗,漢寧窗可以看作是 3個(gè)矩形時(shí)間窗的頻譜之和,或者說是 3個(gè) sin(t)型函數(shù)之和,而括號中的兩項(xiàng)相對于第一個(gè)譜窗向左、右各移動了 π/T,從而使旁瓣互相抵消,消去高頻干擾和漏能。 2) 三角窗 三角窗亦稱費(fèi)杰( Fejer)窗,是冪窗的一次方形式。這種窗的優(yōu)點(diǎn)是主瓣比較集中,缺點(diǎn)是旁瓣較高,線性濾波器 T[ 1) 矩形窗 矩形窗屬于時(shí)間變量的零次冪窗。其帶寬和頻率響應(yīng)取決于窗函數(shù)的選擇。 式 (2. 1)是卷積形式的,因此 Q可以理解為離散信號 T[x(m)]經(jīng)過一個(gè)單位沖激響應(yīng)為 {w(m)}的 FIR低通濾波器產(chǎn)生的輸出,如圖 2. 1所示。 ]表示某種運(yùn)算, x(m)為輸入信號序列。本章所要討論的短時(shí)能量、短時(shí)平均差幅度以及自相關(guān)函數(shù),都是在這種短時(shí)平穩(wěn)假設(shè)下從時(shí)域來分析一些物理參量。這樣,我們就可以采用平穩(wěn)過程的分析處理方法來處理了。但是,由于聲音的形成過程是與器官的運(yùn)動密切相關(guān)的, 這種物理運(yùn)動比起聲音振動速度來要緩慢得多,因此聲音信號常常可假設(shè)為短時(shí)平穩(wěn)的,即在 10~30ms這樣的時(shí)間段內(nèi),其頻譜特性和某些物理特征參量可近似地看作是不變的。但是這是以增加存儲容量和處理時(shí)的計(jì)算量為代價(jià)的,因此必須根據(jù)應(yīng)用場合合理地選擇量化字長。量化過程中,不可避免地會引入誤差。預(yù)濾波還有一個(gè)目的是避免 50Hz的電源干擾,因此預(yù)濾波是一個(gè)帶通濾波器,其下截止頻率 Lf =50 Hz,上截止頻率 Hf 根 據(jù)需要定義。否則,如果采樣率不滿足采樣定律,將會產(chǎn)生頻譜混疊,使信號中的高頻失真。根據(jù)奈奎斯特采樣定律 (Nyquist Sampling Theorem),采樣頻 率應(yīng)為原始 聲音 頻率的兩倍以上,考慮到濾波器性能的影響,這個(gè)閾值還應(yīng)該提高。電話 聲音 頻率范圍在 60Hz~3400Hz左右。但 聲 音信號本身冗余度 是比較大的,少數(shù)輔音清晰度下降并不明顯影響語句的可懂度 。因此 聲 音處理的第一步是將模擬信號轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號,也就是常說的模 /數(shù)轉(zhuǎn)換,這其中主要包括兩個(gè)步驟:采樣和量化。時(shí)域分析提供了最基本也是很重要的用于 聲音 分析的參數(shù),廣泛用于 聲 音的預(yù)處理等方面。 聲 音信號是一個(gè)時(shí)間序列,進(jìn)行 聲 音分析時(shí),最直觀的就是它的時(shí)域波形。 北華大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文) 9 2 聲 音信號的時(shí)域分析 語言是 聲 音的聲學(xué)表現(xiàn),是人類信息交流最自然、最有效、最方便的手段,也是人類進(jìn)行思維的一種依托。對于本頻譜分析系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)是非常重要的一環(huán),我們是基于這樣的思想來進(jìn)行軟件設(shè)計(jì)的。 聲 音信號是時(shí)變信號,然而, 聲 音信號的特性隨時(shí)間變化比較緩慢,大致可以認(rèn)為在 每 10ms至 30ms短時(shí)時(shí)間間隔內(nèi)信號的特性基本不變,可以認(rèn)為是時(shí)不變的。 根據(jù)現(xiàn)有的條件,本文所要研究的是一個(gè)基于 S3C2410的 聲 音信號頻譜分析系統(tǒng)。然而,基于 S3C2410頻譜儀可以象通用計(jì)算機(jī)一樣用作非實(shí)時(shí)處理。將短時(shí)分析思想應(yīng)用于 聲音 頻譜分析,可得到 聲音 時(shí)變頻譜。對 聲音 頻譜分析應(yīng)能得到時(shí)變頻譜參數(shù)。當(dāng)激勵和聲道特性改變時(shí),所得到的 聲音 信號特性隨時(shí)間發(fā)生變化。國內(nèi)不少單位己生產(chǎn)出不同性能的動態(tài)信號分析系統(tǒng)、 FFT信號分析儀等,在開發(fā)性能優(yōu)越的動態(tài)信號分析軟件包方面,國內(nèi)一些高等院校具有一定優(yōu)勢。國內(nèi)自 80年代初就有不少單位開始了基于 FFT的頻譜分析儀的研制,但由于國內(nèi)在基本元器件、基本配套件和基本工藝三方面落后于發(fā)達(dá)國家,因而多數(shù)走的是“以軟件代替硬件”的道路,即以 IBM PC/AT等微機(jī)為核心,配上 A/D轉(zhuǎn)換板及 S3C2410芯片 ,以微機(jī)軟件為主實(shí)現(xiàn)各種數(shù)字信號處理功能及顯示功能。 1965年庫利一圖基在《計(jì)算數(shù)學(xué)》雜志上發(fā)表了快速傅立葉變換 (FFT)算法,F(xiàn)FT和頻譜分析很快發(fā)展成為機(jī)械設(shè)備故障診斷、震動分析、無線電通信、信息圖像處理和自動控制等多種學(xué)科重要的理論基礎(chǔ)。K2034,SOLARTRONl220等幾十種。目前生產(chǎn)傅立葉分析儀的國家較多,從占領(lǐng)世界市場的情況看,美國居首位,其次為同、法、英、丹麥、中國等。天津電子儀器廠生產(chǎn)的 TDl250具有類似的性能。由于采用傅立葉分析儀能同時(shí)測量每個(gè)頻率分量的幅值和相位,適合于分析暫態(tài)過程,測量多個(gè)信號的統(tǒng)計(jì)特性,評價(jià)兩個(gè)或多個(gè)信號之間的連接特性及相關(guān)性等。傅立葉分析儀基本上用于低頻信號 (10uHz~l00kHz)的分析以及要求實(shí)時(shí)快速測量的場合。傅立葉分析儀采用數(shù)字采樣及數(shù)學(xué)變換 (以傅立葉變換為基礎(chǔ) )技術(shù)得到被測信號的傅立 葉頻譜。這類儀器主要用于連續(xù)信號和周期信號的頻譜分析。頻譜分析儀大體可分為掃描調(diào)諧式頻譜儀及傅立葉分析儀兩大類。因?yàn)轭l譜 分析主要是依靠軟件來計(jì)算頻率成份。其次是濾波器中心頻率會隨時(shí)間、環(huán)境溫度“漂移”,還有調(diào)試等問題。首先是設(shè)計(jì)所得的元件值,幾乎全是非標(biāo)準(zhǔn)的。 傳統(tǒng)的頻譜分析儀主要依靠硬件來測量頻率成份,例如用濾波器來分開各頻率成份。頻譜儀是和示波器相對偶的,它們具有同樣的重要性。如此廣泛的應(yīng)用主要?dú)w功于 聲音 處理理論和技術(shù)的進(jìn)步,因?yàn)榭焖俑盗⑷~變換 FFT算法和 S3C2410芯片的出現(xiàn),為各式各樣的頻域問題,提供了一個(gè)統(tǒng)一的、經(jīng)濟(jì)的、單片繼承的解決辦法。這些方法和手段已經(jīng)廣泛地應(yīng)用于通信、雷達(dá)、地震、聲納、生物醫(yī)學(xué)、物理、化學(xué)、音樂、經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域。 所謂頻譜 分析就是頻域分析,頻譜估計(jì)就是周期性估計(jì)。在聲納系統(tǒng)中,為了尋找海洋水面船只或潛艇,需要對噪聲信號進(jìn)行頻譜分析,以提供有用信息,判斷艦艇運(yùn)行速度、方向、位置、大小等。 頻譜分析在生產(chǎn)實(shí)踐和科學(xué)研究中有著廣泛的應(yīng)用。所以,頻率的概念和時(shí)間的概念一樣重要。不管是簡單的重復(fù),還是螺旋式的上升,都是周期性的表現(xiàn)。大至宇宙天體, 小至 基本粒子,它們的運(yùn)動都有周期性。結(jié)合 ARM技術(shù)的信號頻譜分析模塊,集運(yùn)算,顯示,良好的用戶界面為一體,將擁有廣闊的應(yīng)用前景。將嵌入式技術(shù)與頻譜分析相結(jié)合,其功能將更加強(qiáng)大。嵌入式系統(tǒng)的核心部件是嵌入式處理器,嵌入式處理器目前主要有 ARM, Aml86/88, 386EX, SC一 400,Power PC, 68000, MIPS系列等。廣義來說,凡是不用于通用目的的可編程計(jì)算機(jī)設(shè)備,就可以算是嵌入式計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。手機(jī), PDA,傳真機(jī),打印機(jī),自動販賣機(jī)等都是典型的嵌入式系統(tǒng)。 term stationary characteristics of speech signal, the thesis exposition short— term analysis method in detail. And also discuss the pitch detection method based on speech signal. Second . the functions and features of main hardware equipments are introduced. This system include S3C2410 .The systems hardware and software design are pleted and part of source code about core procedure are provided. We developed the spectrum analysis system of speech signal based on S3C2410. The system has a simple structure and is easy to use. while we use the powerful processing function of S3C2410 to analyze speech signal. Finally, the total scheme of this system is demonstrated in theory and is tested on the S3C2410, and results is satisfactory. Analysis results prove that the system is feasible. Key Words: Spectrum Analysis; Speech Processing; FFT; S3C2410 北華大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文) 3 目錄 摘要 ................................................................................................................................ 1 Abstract .......................................................................................................................... 2 引言 ................................................................................................................................ 5 1 緒論 .................................................................................................
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