【正文】 號是隨著時間變化的，通常認為，語音是一個受準周期脈沖或隨機噪聲源激勵的線性系統(tǒng)的輸出。聲道系統(tǒng)的頻率響應及激勵源都是隨時間變化的，因此一般標準的傅立葉表示雖然適用于周期及平穩(wěn)隨機信號的表示，但不能直接用于語音信號。① 變換：在用戶圖形界面下對采集的語音信號進行Fourier等變換，并畫出變換前后的頻譜圖和變換后的倒譜圖。3）語音信號的效果顯示 通過用戶圖形界面的輸出功能，將處理后的信號的語音進行播放，試聽處理后的效果。 信號調整信號調整幅度調整頻率調整信號的濾波采用了四種濾波方式，來觀察各種濾波性能的優(yōu)缺點：信號濾波切比雪夫—I型低通濾波橢圓數(shù)字帶通濾波切比雪夫—Ⅱ型帶阻濾波切比雪夫—Ⅱ型高通濾波 語音信號濾波的方式在以上三圖中，可以看到整個語音信號處理系統(tǒng)的流程大概分為三步，首先要讀入待處理的語音信號，然后進行語音信號的處理，包括信息的提取、幅度和頻率的變換以及語音信號的傅里葉變換、濾波等；濾波又包括低通濾波、高通濾波、帶通濾波和帶阻濾波等方式。以上是本系統(tǒng)的工作流程，本文將從語音信號的采集開始做詳細介紹。Blip39。用于讀取語音，采樣值放在向量y中，fs表示采樣頻率(Hz)，bits表示采樣位數(shù)。 sound(x,fs,bits)。向量y則就代表了一個信號（也即一個復雜的“函數(shù)表達式”）也就是說可以像處理一個信號表達式一樣處理這個聲音信號。采樣頻率是指錄音設備在一秒鐘內(nèi)對聲音信號的采樣次數(shù)，采樣頻率越高聲音的還原就越真實越自然。無論采樣頻率如何，理論上來說采樣的位數(shù)決定了音頻數(shù)據(jù)最大的力度范圍。采樣位數(shù)越多則捕捉到的信號越精確。顯然采樣率越高，計算機攝取的圖片越多，對于原始音頻的還原也越加精確。在MATLAB的信號處理工具箱中函數(shù)FFT和IFFT用于快速傅立葉變換和逆變換。如果x長度是2的冪次方，函數(shù)fft執(zhí)行高速基－2FFT算法，否則fft執(zhí)行一種混合基的離散傅立葉變換算法，計算速度較慢。函數(shù)執(zhí)行N點的FFT，若x為向量且長度小于N，則函數(shù)將x補零至長度N；若向量x的長度大于N，則函數(shù)截短x使之長度為N；若x 為矩陣，按相同方法對x進行處理。數(shù)字濾波器可以理解為是一個計算程序或算法，將代表輸入信號的數(shù)字時間序列轉化為代表輸出信號的數(shù)字時間序列，并在轉化過程中，使信號按預定的形式變化。從性能上來說，IIR濾波器傳輸函數(shù)的極點可位于單位圓內(nèi)的任何地方，因此可用較低的階數(shù)獲得高的選擇性，所用的存貯單元少，所以經(jīng)濟而效率高。選擇性越好，則相位非線性越嚴重。整體來看，IIR濾波器達到同樣效果階數(shù)少，延遲小，但是有穩(wěn)定性問題，非線性相位；FIR濾波器沒有穩(wěn)定性問題，線性相位，但階數(shù)多，延遲大。l 特點：具有可近似地分離并能提取出頻譜包絡信息和細微結構信息的特點l 用途：① 提取聲道特征信息：提取頻譜包絡特征，以此作為描述音韻的特征參 數(shù)而應用于語音識別?！?求法：A：短時信號；B：短時頻譜；C：對數(shù)頻譜； D：倒譜系數(shù)；E：對數(shù)頻譜包絡； F：基本周期4 語音信號處理實例分析在MATLAB主窗口中，選擇File菜單中的New菜單項，再選擇其中的GUI命令，就會顯示圖形用戶界面的設計模板。設計語音信號處理系統(tǒng)的用戶圖形操作界面（GUI）SoundProcess，其中菜單主要包括File、Process和Output三大主要部分，其中File菜單包括輸入（Input）、保存（Save）和退出（Quit）等功能；Process菜單主要包括提取（Extract）、調整（Extract）、變換（Transform）和濾波（Filter）菜單，其中調整（Extract）包括幅度調整（Range）和頻率調整（Frequency），濾波（Filter）菜單包含低通濾波（LowpassFilter）、高通濾波（HighpassFilter）、帶通濾波（BandpassFilter）和帯阻濾波（BandstopFilter）等功能菜單。 語音信號的提取在Matlab中使用Wavread函數(shù)，可得出信號的采樣頻率為22500，并且聲音是單聲道的。采集數(shù)據(jù)并畫出波形圖。部分程序如下： fn=input(39。,39。)。ms2=floor(fs*)。ms20=floor(fs*)。t=(0:length(x)1)/fs。 %確定顯示位置plot(t,x)。Waveform39。xlabel( 39。)。Amplitude39。 ：然后點擊File菜單中的子菜單Input，：輸入要處理的語音信號的名稱，： 如圖中提取的語音的波形圖所示，整段音頻數(shù)據(jù)中得聲音高低起伏與錄入的聲音信號基本一致，并且可以觀察到其中包含部分高頻噪聲。所以在設計中也添加了這種功能，并能夠觀察調整后的信號的波形圖得變化， 而且能通過語音處理界面的輸出功能試聽處理后的語音信號。例如將采樣頻率提高一倍，即可得到語音信號頻率為原頻率2倍新的語音信號。Adjust224。與原語音信號相比，經(jīng)過調整后的信號周期變?yōu)樵瓉淼?/2，此時的語速明顯變快，即實現(xiàn)了信號的2倍頻功能。 幅度調整后波形圖 此時聽到的調整后聲音聲調變高，但不是很明顯，可以將幅度的變化值設置的比較大，那樣的話就可以得到效果相當明顯的語音信號了。它具有可近似地分離并提取出頻譜包絡信息和細微結構信息的特點。 傅里葉變換的部分程序如下：x=y(44101:55050,1)。 %計算樣本時刻subplot(3,1,1)。 %畫波形圖legend(39。)。Time(s)39。ylabel(39。)。 %做加窗傅里葉變換fm=5000*length(Y)/fs。 %確定頻率刻度subplot(3,1,2)。legend(39。)。幅度(db)39。xlabel(39。)。 %倒頻譜計算ms1=fs/1000。 %確定倒頻刻度subplot(3,1,3)。 %畫倒譜圖legend(39。)。倒頻（s）39。ylabel(39。)。 Transform，對語音信號的一部分進行傅里葉變換，并進行倒譜分析， 聲音樣本波形圖、頻譜圖和倒譜圖從上面的倒譜圖可以看出．當讀“主人，信息收到了”時，所對應的頻率大概在200Hz左右。而在未發(fā)聲的時間段內(nèi)，相對的小高頻部分(200500Hz)應該屬于背景噪聲。所以可以利用MATLAB軟件中的濾波器進行濾波處理，得到較為理想的語音信號。但是很接近原來的聲音。高通濾波器性能指標： wp=0．375pi，ws =0．425pi，Rp=0．25；As =50dB；：高通濾波后，此時只有少許雜音，原因是低頻分量被高通濾波器衰減，而人聲部分正好是低頻部分，所以只剩下雜音，或者發(fā)出高頻雜音但人的耳朵聽不到。帶阻濾波后，聲音比較接近原來的聲音。 語音信號的輸出 可以將處理后的語音信號在Matlab軟件先播放，體驗處理后的語音信號的效果。運行File224。如果沒有語音信號被處理，： 保存提示界面如果有語音信號