【正文】 ............. 4 語音信號(hào)的分析及處理方法 ...................................................................... 5 第 3 章 語音信號(hào)的采集 ............................................................................................... 7 語音信號(hào)的 特點(diǎn) .......................................................................................... 7 語音信號(hào)的采集 .......................................................................................... 7 第 4 章 語音信號(hào)的分析 ............................................................................................. 11 語音信號(hào)的時(shí)域分析 ................................................................................ 11 語音信號(hào)的頻域分析 ................................................................................ 13 語音信號(hào)的語譜圖 .................................................................................... 16 第 5 章 圖形用戶界面制作 ......................................................................................... 19 窗口界面的實(shí)現(xiàn)過程 ................................................................................ 19 用戶界面 .................................................................................................... 21 參 考 文 獻(xiàn) ................................................................................................................... 23 致謝 .............................................................................................................................. 24 基于 Matlab 的聲信號(hào)采集與譜分析設(shè)計(jì) 作者： 尹青山 第 1 頁 共 22 頁 第 1章 緒 論 引言 20 世紀(jì) 60 年代中期形成的一系列數(shù)字信號(hào)處理的理論和算法，如數(shù)字濾波器、快速傅立葉變換（ FFT）等是語音信號(hào)數(shù)字處理的理論和技術(shù)基礎(chǔ)。signal processing。 【關(guān)鍵字】聲音 信號(hào) ； 信號(hào)處理 ； Matlab；傅里葉變換 Abstract Speech signal processing is to study the use of digital signal processing technology and knowledge of the voice signal voice processing of the emerging discipline is the fastest growing areas of information science one of the core technology. Transmission of information through the voice of humanity39。 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(hào)處理與分析工具箱為語音信號(hào)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(hào)的處理和分析以及信號(hào)的可視化，使人機(jī)交互更加便捷。 學(xué) 士 學(xué) 位 論 文 基于 Matlab 的聲信號(hào)采集 與譜分析設(shè)計(jì) 姓 名： 尹青山 學(xué) 號(hào)： 202205230365 指導(dǎo)教師： 王麗麗 、 陳慶鵬 院系 (部所 )： 光電工程學(xué)院 專 業(yè)： 電子信息工程 完成日期： 2022 年 05 月 15 日 學(xué)校代碼： 10904 摘 要 聲音信號(hào)處理是研究用數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)和聲音 學(xué)知識(shí)對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行處理的新興的學(xué)科，是目前發(fā)展最為迅速的信息科學(xué)研究領(lǐng)域的核心技術(shù)之一。通過語音傳遞信息是人類最重要、最有效、最常用和最方便的交換信息形式。信號(hào)處理是 Matlab重要應(yīng)用的領(lǐng)域之一。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。隨著信息科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，語音信號(hào)處理取得了重大的進(jìn)展：進(jìn)入 70 年代之后，提出了用于語音信號(hào)的信息壓縮和特征提取的線性預(yù)測(cè)技術(shù)（ LPC），并已成為語音信號(hào)處理最強(qiáng)有力的工具，廣泛應(yīng)用于語音信號(hào)的分析、合成及各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域，以及用于輸入語音與參考樣本之間時(shí)間匹配的動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法； 80 年代 初一種新的基于聚類分析的高效數(shù)據(jù)壓縮技術(shù) — 矢量量化（ VQ）應(yīng)用于語音信號(hào)處理中；而用隱馬爾可夫模型（ HMM）描述語音信號(hào)過程的產(chǎn)生是 80 年代語音信號(hào)處理技術(shù)的重大發(fā)展，目前 HMM 已構(gòu)成了現(xiàn)代語音識(shí)別研究的重要基石。 信號(hào)分析主要包括時(shí)域分析和頻域分析。 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。因此對(duì)譜分析方法的研究，受到人們的普遍注意和重視，是當(dāng)前信號(hào)處理技術(shù)中一個(gè)十分活躍的課題。然而長期的應(yīng)用和近年來的理論分析表明：經(jīng)快速傅立葉變換得到的離散頻譜，頻率、幅值和相位均可能產(chǎn)生較大誤差，單諧波加矩形窗時(shí)最大誤差從理論上分析可達(dá)基于 Matlab 的聲信號(hào)采集與譜分析設(shè)計(jì) 作者： 尹青山 第 2 頁 共 22 頁 %；即使加其他窗時(shí)，也不能完全消除此影響，在加 Hanning 窗時(shí)，只進(jìn)行幅值恢復(fù)時(shí)的最大幅值誤差仍高達(dá) %，相位誤差高達(dá) 90 度。從上世紀(jì) 70 年代中期，有關(guān)學(xué)者開始致力于頻譜校正理論的研究以期解決離散頻譜誤差較大的問題 , 通過加窗、局部細(xì)化、多點(diǎn)卷積幅值修正等方法來提高頻率識(shí)別精度，解決了離散高次諧波參數(shù)的精確測(cè)量等問題。而實(shí)際工程中的很多信號(hào)是密集頻率成分 或連續(xù)頻率成分的信號(hào)，比如“拍振”信號(hào)是最簡(jiǎn)單的密集頻率信號(hào)。在有限樣本長度下，僅僅由此類信號(hào)的 FFT 頻譜很難識(shí)別其頻率構(gòu)成，也不能確定其各頻率的參數(shù)。對(duì)此類信號(hào)在進(jìn)行離散頻譜分析時(shí)所產(chǎn)生誤差的分析方法與頻率間隔較大的信號(hào)誤差分析方法存在巨大差異，校正方法也不相同，校正的難度極大。當(dāng)前，具有密集頻譜的頻譜校正問題是目前頻譜校正技術(shù)最難解決的問題之一，成為工程界和研究離散頻譜校正的學(xué)者們關(guān)注的焦點(diǎn)。 基于 Matlab 的聲信號(hào)采集與譜分析設(shè)計(jì) 作者： 尹青山 第 3 頁 共 22 頁 2．信號(hào)采集 采集聲音信號(hào)，并對(duì)其進(jìn)行 FFT 頻譜分析，畫出信號(hào)的時(shí)域波形圖和頻譜圖。并對(duì)其進(jìn)行 FFT 頻譜分析，比較加噪前后語音信號(hào)的波形及頻譜，對(duì)所得結(jié)果進(jìn)行分析，闡明原因，得出結(jié)論。 5．信號(hào)處理 用所設(shè)計(jì)的濾波器對(duì)含噪語音信號(hào)進(jìn)行濾波。畫出處理過程中所得各種波形及頻譜圖。比較濾波前后語音信號(hào)的波形及頻譜，對(duì)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(hào)采集與譜分析設(shè)計(jì) 作者： 尹青山 第 4 頁 共 22 頁