语音倒谱应用及matlab

《谱减法语音增强》

课程设计报告

专 业： 通信工程 班 级： 姓 名： 指导教师：

2012年 5 月 25 日

目 录

一、实验目的·······································2 二、实验原理·······································2 三、谱减法·········································2 四、实验程序代码···································3

五、实验效果图·····································6

六、参考文献·······································6

- 1 -

一、实验目的

1．学会MATLAB的使用，掌握MATLAB的程序设计方法； 3．掌握语音处理的基本概念、基本理论和基本方法； 4．掌握基于MATLAB编程实现普检法语音增强； 5．学

目 录

摘 要 ······················································································································ I Abstract ················································································································· II 引 言 ················································································································· 1 第一章 语音信号处理基本知识与仿真环境介绍 ············································· 3

1.1 语音信号处理基本知识 .................................................................

摘要

摘 要

随着计算机技术的发展，语音交互已经成为人机交互的必要手段,语音特征参数的精确度直接影响着语音合成的音质和语音识别的准确率。因此语音信号参数提取是语音信号处理研究中一项非常有意义的工作。

要提取语音信号特征参数，首先必须对语音信号进行数字化处理，本文采用Matlab录音工具录音，由计算机自动完成模拟信号到数字信号的转换。其次，进行预处理，包括预加重、加窗和分帧，本文讨论了预处理中各种参数的选择，以使信号特征提取更加准确。第三，讨论了各种时域特征参数的算法，包括短时能量、短时过零率、短时自相关函数和短时平均幅度差函数，比较了浊音、清音特征参数的区别。最后，利用算得的特征参数，完成了清音、浊音、静音的判别和浊音基音周期的提取。

本文采用Matlab软件提取参数，仿真判别清、浊音的不同算法，并从准确性和高效性两方面，结合软件可视化功能，对算法进行了评价。运用Matlab实现语音信号特征参数提取具有方法简单、速度快、误差小等优点，能够大大提高研究精度和效率。

关键词：语音信号；特征参数；提取；Matlab

I

Abstract

ABSTRACT

With the development of computer technology, spe

目 录

摘 要 ······················································································································ I Abstract ················································································································· II 引 言 ················································································································· 1 第一章 语音信号处理基本知识与仿真环境介绍 ············································· 3

1.1 语音信号处理基本知识 .................................................................

摘要

摘 要

随着计算机技术的发展，语音交互已经成为人机交互的必要手段,语音特征参数的精确度直接影响着语音合成的音质和语音识别的准确率。因此语音信号参数提取是语音信号处理研究中一项非常有意义的工作。

要提取语音信号特征参数，首先必须对语音信号进行数字化处理，本文采用Matlab录音工具录音，由计算机自动完成模拟信号到数字信号的转换。其次，进行预处理，包括预加重、加窗和分帧，本文讨论了预处理中各种参数的选择，以使信号特征提取更加准确。第三，讨论了各种时域特征参数的算法，包括短时能量、短时过零率、短时自相关函数和短时平均幅度差函数，比较了浊音、清音特征参数的区别。最后，利用算得的特征参数，完成了清音、浊音、静音的判别和浊音基音周期的提取。

本文采用Matlab软件提取参数，仿真判别清、浊音的不同算法，并从准确性和高效性两方面，结合软件可视化功能，对算法进行了评价。运用Matlab实现语音信号特征参数提取具有方法简单、速度快、误差小等优点，能够大大提高研究精度和效率。

关键词：语音信号；特征参数；提取；Matlab

I

Abstract

ABSTRACT

With the development of computer technology, spe

MATLAB基础及应用应用

课题设计

蹦 极 仿 真 系 统

姓名：徐国富 班级：自动化1101 学号：201140287

蹦极跳系统的仿真分析

一、 课题目的

1．熟悉MATLAB桌面和命令窗口，初步了解SIMULINK功能模块的使用方法。 2．通过观察典型环节在单位阶跃信号作用下的动态特性，加深对各典型环节响应曲线的理解。

3．定性了解各参数变化对典型环节动态特性的影响。 一、 课题要求

如图所示胡质量—弹簧-阻尼器系统。当质量系数m=1,弹簧刚性系数k=4时，为了始系统的单位阶跃响应不发生振荡，阻尼系数f(0<=f<=10)应在什么范围内取值？利用Simulink对上述系统进行仿真研究。 三、 课题内容。

蹦极跳系统的动态仿真

1、问题描述：

蹦极跳是一种挑战身体极限的运动，蹦极者系着一根弹性绳从高处的桥梁（或山崖等）向下跳。当你系着弹力绳从桥上跳下来时，会发生什么？这里，以蹦极跳作为一个连续系统的例子。在下落的过程中，蹦极者几乎处于失重状态。应用Simulink对蹦极跳系统进行仿真研究。

2、系统模型及建模分析：

按照牛顿运动规律，自

应用Matlab对含噪声语音信号进行频谱分析及滤波

应用Matlab对含噪声的语音信号进行频谱分析及滤波

一、实验内容

录制一段个人自己的语音信号，并对录制的信号进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图；在语音信号中增加正弦噪声信号(自己设置几个频率的正弦信号)，对加入噪声信号后的语音信号进行频谱分析；给定滤波器的性能指标，采用窗函数法和双线性变换设计数字滤波器，并画出滤波器的频率响应；然后用自己设计的滤波器对采集的信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形和频谱，并对滤波前后的信号进行对比试听，分析信号的变化。

二、实现步骤

1．语音信号的采集

利用Windows下的录音机，录制一段自己的话音，时间在1 s内。然后在Matlab软件平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，（可用默认的采样频率或者自己设定采样频率）。

2．语音信号的频谱分析

要求首先画出语音信号的时域波形；然后对语音号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性。

在采集得到的语音信号中加入正弦噪声信号，然后对加入噪声信号后的语音号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性。并利用sound试听前后语音信号的不同。

分别设计IIR和FIR滤波器，对加入噪声信号的语音信号进行去噪，画出并分析去噪

基于MATLAB的语音信号检测分析及处理

第一章 绪论

Matlab是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括Matlab和Simulink两大部分。

1.1 Matlab简介

MATLAB是英文MATrix LABoratory（矩阵实验室）的缩写。早期的MATLAB是用FORTRAN语言编写的，尽管功能十分简单，但作为免费软件，还是吸引了大批使用者。经过几年的校际流传，在John Little。Cleve Moler和Steve Banger合作，于1984年成立MathWorks公司，并正式推出MATLAB第一版版。从这时起，MATLAB的核心采用C语言编写，功能越来越强大，除原有的数值计算功能外，还新增了图形处理功能。

MathWorks公司于1992年推出了具有划时代意义的4.0版；1994年推出了4.2版扩充了4.0版的功能，尤其在图形界面设计方面提供了新方法；1997年春5.0版问世，5.0版支持

项目题目： 基于Matlab的语音识别 一、引言

语音识别技术是让计算机识别一些语音信号，并把语音信号转换成相应的文

本或者命令的一种高科技技术。语音识别技术所涉及的领域非常广泛，包括信号处理、模式识别、人工智能等技术。近年来已经从实验室开始走向市场，渗透到家电、通信、医疗、消费电子产品等各个领域，让人们的生活更加方便。

语音识别系统的分类有三种依据:词汇量大小，对说话人说话方式的要求和对说话人的依赖程度。

(1)根据词汇量大小，可以分为小词汇量、中等词汇量、大词汇量及无限词汇量识别系统。

(2)根据对说话人说话方式的要求，可以分为孤立字(词)语音识别系统、连接字语音识别系统及连续语音识别系统。

(3)根据对说话人的依赖程度可以分为特定人和非特定人语音识别系统。

二、语音识别系统框架设计

2.1语音识别系统的基本结构

1

语音识别系统本质上是一种模式识别系统，其基本结构原理框图如图l所示，主要包括语音信号预处理、特征提取、特征建模(建立参考模式库)、相似性度量(模式匹配)和后处理等几个功能模块，其中后处理模块为可选部分。

三、语音识别设计步骤

3.1语音信号的特征及其端点检测

图2 数字‘7’开

%本程序采用振型分解反应谱法计算框架结构水平地震力

%采用KN.M单位

%运行本程序之前请运行CYGD1.M和CYGD2.M求解框架水平侧移刚度

%本程序未考虑扭转耦联振动，只能用于平面框架计算。求解所有振型。

%结构地震影响系数按高规3.3.8选取

%地震作用和作用效应按高规3.3.10计算

clear %清理WORKSPACE

k0=[263770 %各层框架侧移刚度

263770

263770

263770

123582];

m0=[1.904 %各层质量，重力荷载代表值/g

2.677

2.677

2.677

2.677]*1.0e3./9.8;

n1= 0.21712; %单榀框架地震力分配系数

Tg=0.35; %特征周期(按规范选取)

s=0.05; %阻尼比(按规范选取)

r=0.9; %衰减系数(按规范选取)

y1=0.02; %阻尼比调整系数1(按规范选取)

y2=1; %阻尼比调整系数2(按规范选取)

amax=0.08