語音信號(hào)的時(shí)域特征分析實(shí)驗(yàn)報(bào)告

1、中北大學(xué)課 程 設(shè) 計(jì) 說 明 書學(xué) 院： 信息商務(wù)學(xué)院 專 業(yè)： 電子信息工程 題 目：信息處理實(shí)踐:語音信號(hào)的時(shí)域特征分析 指導(dǎo)教師：徐美芳 職稱: 講師 2015 年 7 月 8日中北大學(xué)課程設(shè)計(jì)任務(wù)書 2014-2015 學(xué)年第 二 學(xué)期學(xué) 院： 信息商務(wù)學(xué)院 專 業(yè)： 電子信息工程 課程設(shè)計(jì)題目：信息處理實(shí)踐:語音信號(hào)的時(shí)域特征分析 起 迄 日 期： 2015年6 月28日2015年7月 8日 課程設(shè)計(jì)地點(diǎn)： S教學(xué)樓四層機(jī)房誰s409 指 導(dǎo) 教 師： 徐美芳 系 主 任： 李雪冬 下達(dá)任務(wù)書日期: 2015 年 6 月 28 日 課程設(shè)計(jì)任務(wù)書1設(shè)計(jì)目的：通過設(shè)計(jì)，掌握USB總線

2、或PCI總線的基本結(jié)構(gòu)，了解基于USB總線或PCI總線A/D卡的通用結(jié)構(gòu)。較全面地掌握語音信號(hào)的時(shí)域特征的基本理論、原理和實(shí)現(xiàn)手段，較系統(tǒng)地分析語音信號(hào)的時(shí)域特征，使學(xué)生具有一定綜合分析問題和解決問題的能力。2設(shè)計(jì)內(nèi)容和要求（包括原始數(shù)據(jù)、技術(shù)參數(shù)、條件、設(shè)計(jì)要求等）：原始數(shù)據(jù)：仿真信號(hào)或?qū)嶒?yàn)采集語音信號(hào)。技術(shù)要求：（1）完成基于USB總線或PCI總線A/D卡通用結(jié)構(gòu)報(bào)告；（2）通過A/D卡，利用高級(jí)語言編寫信號(hào)的采集、存儲(chǔ)和顯示程序。（3）完成題目所要求技術(shù)：直接對(duì)語音信號(hào)的時(shí)域波形進(jìn)行分析，提取的特征參數(shù)主要有：語音的短時(shí)能量，短時(shí)平均過零率，短時(shí)自相關(guān)函數(shù)等；通過仿真（實(shí)驗(yàn)）驗(yàn)證，編程實(shí)

3、現(xiàn)各時(shí)域特征參數(shù)提取的處理和實(shí)現(xiàn)手段，并進(jìn)行結(jié)果分析。設(shè)計(jì)要求：課程設(shè)計(jì)的目的在于培養(yǎng)學(xué)生的綜合素質(zhì)，要求學(xué)生做到：（1）根據(jù)題目要求查閱有關(guān)資料，確定方案，寫出設(shè)計(jì)方案；（2）根據(jù)對(duì)選題的理解，消化查閱資料，給出相關(guān)的實(shí)現(xiàn)算法和理論根據(jù)；(3) 在Matlab或VC環(huán)境下，實(shí)現(xiàn)算法，并給出仿真結(jié)果；(4) 對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析總結(jié)3設(shè)計(jì)工作任務(wù)及工作量的要求包括課程設(shè)計(jì)計(jì)算說明書(論文)、圖紙、實(shí)物樣品等：設(shè)計(jì)工作任務(wù)：(1) 了解選題背景，掌握基本技術(shù)，制定設(shè)計(jì)思路，寫出設(shè)計(jì)方案。(2) 完成設(shè)計(jì)內(nèi)容：包括算法和程序設(shè)計(jì)；實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證及技術(shù)改進(jìn)，寫出設(shè)計(jì)說明書。(3) 設(shè)計(jì)答辯。工作量的要求：(1)

4、 通過查閱資料了解選題相關(guān)的基本理論、原理以及技術(shù)背景，理解選題意義；(2) 掌握USB總線或PCI總線的基本結(jié)構(gòu)，了解基于USB總線或PCI總線A/D卡的通用結(jié)構(gòu)；(3) 完成語音信號(hào)特征提取；(4) 通過實(shí)驗(yàn)仿真驗(yàn)證算法的可行性；(5) 給出技術(shù)總結(jié)。課 程 設(shè) 計(jì) 任 務(wù) 書4主要參考文獻(xiàn)：1 L.R. Rabiner, B.H. Juang. Fundamentals of Speech Recognition. Prentice Hall, Englewood Cliffs,1993. 清華大學(xué)出版社（影?。?，2002年.2胡航. 語音信號(hào)處理（修訂版），哈爾濱工業(yè)大學(xué)出版社，200

5、2年.3 吳家安等. 語音編碼技術(shù)及應(yīng)用，機(jī)械工業(yè)出版社，2006年.4 韓繼慶等. 語音信號(hào)處理，清華大學(xué)出版社，2004年.5 D.G.Childers. Matlab之語音處理與合成工具箱（影印版），清華大學(xué)出版社，2004年.6 Thomas F. Quatieri著，趙勝輝等譯，離散時(shí)間語音信號(hào)處理原理與應(yīng)用，電子工業(yè)出版社，2004.5設(shè)計(jì)成果形式及要求：仿真結(jié)果；課程設(shè)計(jì)說明書。6工作計(jì)劃及進(jìn)度：2013年6月7日 6月15日：理解選題，查資料，掌握USB總線或PCI總線的基本結(jié)構(gòu)，基于USB總線或PCI總線A/D卡的通用結(jié)構(gòu)；6月16日 6月19日：在教師指導(dǎo)下給出設(shè)計(jì)方案；6

6、月20日 6月28日：在指導(dǎo)教師輔導(dǎo)下完成實(shí)驗(yàn)；撰寫課程設(shè)計(jì)說明書； 6月28日：答辯系主任審查意見： 簽字： 年 月 日目 錄一、語音信號(hào)的介紹-1 1.1語音信號(hào)的特點(diǎn)-2 1.2語音信號(hào)的采集-32、 語音信號(hào)的分析-5 2.1語音信號(hào)分析技術(shù)-5 2.2 語音信號(hào)的時(shí)域分析-5 2.2.1 短時(shí)能量-6 2.2.2短時(shí)過零率分析-7 2.2.3 短時(shí)自相關(guān)函數(shù)的分析-10 2.3 語音信號(hào)的語譜圖-123、 語音信號(hào)的綜合仿真分析-13第一章 語音信號(hào)的介紹1.1 語音信號(hào)的特點(diǎn)通過對(duì)大量語音信號(hào)的觀察和分析發(fā)現(xiàn)，語音信號(hào)主要有下面兩個(gè)特點(diǎn)： 在頻域內(nèi)，語音信號(hào)的頻譜分量主要集中在30

7、03400Hz的范圍內(nèi)。利用這個(gè)特點(diǎn)，可以用一個(gè)防混迭的帶通濾波器將此范圍內(nèi)的語音信號(hào)頻率分量取出，然后按8kHz的采樣率對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行采樣，就可以得到離散的語音信號(hào)。 在時(shí)域內(nèi)，語音信號(hào)具有“短時(shí)性”的特點(diǎn)，即在總體上，語音信號(hào)的特征是隨著時(shí)間而變化的，但在一段較短的時(shí)間間隔內(nèi)，語音信號(hào)保持平穩(wěn)。在濁音段表現(xiàn)出周期信號(hào)的特征，在清音段表現(xiàn)出隨機(jī)噪聲的特征。在語音識(shí)別中，正確的判斷輸入語音的起點(diǎn)，重點(diǎn)對(duì)于提高識(shí)別率往往是重要的，在一些語音識(shí)別或低速語音編解碼器應(yīng)用中，對(duì)于已經(jīng)判別為語音短的部分，還需要進(jìn)一步判斷清音和濁音。能夠?qū)崿F(xiàn)這些判別的集聚在于，不同性質(zhì)語音的各種短時(shí)參數(shù)具有不同的概率密度

8、函數(shù)，以及相鄰的若干幀語音應(yīng)具有一直的語音特性。在孤立詞語音識(shí)別系統(tǒng)中，需要正確判斷每個(gè)輸入語音的起點(diǎn)和終點(diǎn)，利用短時(shí)平均幅度參數(shù)M和短時(shí)平均過零率Z可以做到。 在在下面是一段語音信號(hào)的時(shí)域波形圖(圖2-1)和頻域圖(圖2-2)，由這兩個(gè)圖可以看出語音信號(hào)的兩個(gè)特點(diǎn)。 圖1 語音信號(hào)時(shí)域波形圖 圖2 語音信號(hào)頻域波形圖1.2語音信號(hào)的采集在將語音信號(hào)進(jìn)行數(shù)字化前，必須先進(jìn)行防混疊預(yù)濾波，預(yù)濾波的目的有兩個(gè)：抑制輸入信導(dǎo)各領(lǐng)域分量中頻率超出fs/2的所有分量(fs為采樣頻率)，以防止混疊干擾。抑制50Hz的電源工頻干擾。這樣，預(yù)濾波器必須是一個(gè)帶通濾波器，設(shè)其上、下截止顏率分別是fH和fL，則對(duì)

9、于絕人多數(shù)語音編譯碼器，fH=3400Hz、fL60100Hz、采樣率為fs8kHz；而對(duì)丁語音識(shí)別而言，當(dāng)用于電話用戶時(shí)，指標(biāo)與語音編譯碼器相同。當(dāng)使用要求較高或很高的場(chǎng)合時(shí)fH4500Hz或8000Hz、fL60Hz、fs10kHz或20kHz。為了將原始模擬語音信號(hào)變?yōu)閿?shù)字信號(hào)，必須經(jīng)過采樣和量化兩個(gè)步驟，從而得到時(shí)間和幅度上均為離散的數(shù)字語音信號(hào)。采樣也稱抽樣，是信號(hào)在時(shí)間上的離散化，即按照一定時(shí)間間隔t在模擬信號(hào)x(t)上逐點(diǎn)采取其瞬時(shí)值。采樣時(shí)必須要注意滿足奈奎斯特定理，即采樣頻率fs必須以高于受測(cè)信號(hào)的最高頻率兩倍以上的速度進(jìn)行取樣，才能正確地重建波它是通過采樣脈沖和模擬信號(hào)相乘

10、來實(shí)現(xiàn)的。 通過錄取了一段wav格式的音頻，對(duì)其編程。實(shí)驗(yàn)編程過程： %語音信號(hào)時(shí)域頻域分析 y,Fs,bits=wavread(1.wav);%讀出信號(hào)，采樣率和采樣位數(shù)。 y=y(:,1);%我這里假設(shè)你的聲音是雙聲道，我只取單聲道作分析，如果你想分 析另外一個(gè)聲道，請(qǐng)改成y=y(:,2) sigLength=length(y); Y = fft(y,sigLength); Pyy = Y.* conj(Y) / sigLength; halflength=floor(sigLength/2); f=Fs*(0:halflength)/sigLength; figure;plot(f,Py

11、y(1:halflength+1);xlabel(Frequency(Hz); t=(0:sigLength-1)/Fs; figure;plot(t,y);xlabel(Time(s); 實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下：圖3 原始信號(hào) 由圖可知，這段語音信號(hào)的頻率主要集中在1KHz左右，當(dāng)采樣頻率為44.1KHz時(shí)，由于采樣頻率比較大，所以采樣點(diǎn)數(shù)就越密，所得離散信號(hào)就越逼近于原信號(hào)，頻譜也沒有發(fā)生混疊。圖4對(duì)上述信號(hào)進(jìn)行1/80采樣頻率抽取，即采樣頻率變?yōu)閷⒔?00Hz時(shí)，由于采樣頻率比較小，所以采樣點(diǎn)數(shù)就稀疏，所得離散信號(hào)就越偏離于原信號(hào)，頻譜也發(fā)生了混疊。在采樣的過程中應(yīng)注意采樣間隔的選擇和信號(hào)混淆：對(duì)

12、模擬信號(hào)采樣首先要確定采樣間隔。如何合理選擇t涉及到許多需要考慮的技術(shù)因素。一般而言，采樣頻率越高，采樣點(diǎn)數(shù)就越密，所得離散信號(hào)就越逼近于原信號(hào)。但過高的采樣頻率并不可取，對(duì)固定長(zhǎng)度（T）的信號(hào)，采集到過大的數(shù)據(jù)量（N=T/t），給計(jì)算機(jī)增加不必要的計(jì)算工作量和存儲(chǔ)空間；若數(shù)據(jù)量（N）限定，則采樣時(shí)間過短，會(huì)導(dǎo)致一些數(shù)據(jù)信息被排斥在外。采樣頻率過低，采樣點(diǎn)間隔過遠(yuǎn)，則離散信號(hào)不足以反映原有信號(hào)波形特征，無法使信號(hào)復(fù)原，造成信號(hào)混淆。根據(jù)采樣定理，當(dāng)采樣頻率大于信號(hào)的兩倍帶寬時(shí)，采樣過程不會(huì)丟失信息，利用理想濾波器可從采樣信號(hào)中不失真地重構(gòu)原始信號(hào)波形。量化是對(duì)幅值進(jìn)行離散化，即將振動(dòng)幅值用二進(jìn)

13、制量化電平來表示。量化電平按級(jí)數(shù)變化，實(shí)際的振動(dòng)值是連續(xù)的物理量。具體振值用舍入法歸到靠近的量化電平上。 語音信號(hào)經(jīng)過預(yù)濾波和采樣后，由AD變換器變換為二址制數(shù)字碼。這種防混疊濾波通常與模數(shù)轉(zhuǎn)換器做在一個(gè)集成塊內(nèi)，因此目前來說，語音信號(hào)的數(shù)字化的質(zhì)量還是有保證的。市面上購(gòu)買到的普通聲卡在這方面做的都很好，語音聲波通過話筒輸入到聲卡后直接獲得的是經(jīng)過防混疊濾波、A/D變換、量化處理的離散的數(shù)字信號(hào)。在實(shí)際工作中，我們可以利用windows自帶的錄音機(jī)錄制語音文件，圖2-3是基于PC機(jī)的語音信號(hào)采集過程，聲卡可以完成語音波形的A/D轉(zhuǎn)換，獲得WAVE文件，為后續(xù)的處理儲(chǔ)備原材料。調(diào)節(jié)錄音機(jī)保存界面

14、的“更改”選項(xiàng)，可以存儲(chǔ)各種格式的WAVE文件。Windows自帶的錄音機(jī)聲音麥克風(fēng)聲卡濾波采樣A/D轉(zhuǎn)換 Wav圖5基于PC機(jī)的語音信號(hào)采集過程采集到語音信號(hào)之后，需要對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行分析，如語音信號(hào)的時(shí)域分析、頻譜分析、語譜圖分析以及加噪濾波等處理。第二章 語音信號(hào)的分析2.1語音信號(hào)分析技術(shù)語音信號(hào)分析是語音信號(hào)處理的前提和基礎(chǔ)，只有分析出可表示語音信號(hào)本質(zhì)特征的參數(shù)，才有可能利用這些參數(shù)進(jìn)行高效的語音通信、語音合成和語音識(shí)別等處理8。而且，語音合成的音質(zhì)好壞，語音識(shí)別率的高低，也都取決于對(duì)語音信號(hào)分橋的準(zhǔn)確性和精確性。因此語音信號(hào)分析在語音信號(hào)處理應(yīng)用中具有舉足輕重的地位。貫穿于語音分析

15、全過程的是“短時(shí)分析技術(shù)”。因?yàn)?，語音信號(hào)從整體來看其特性及表征其本質(zhì)特征的參數(shù)均是隨時(shí)間而變化的，所以它是一個(gè)非乎穩(wěn)態(tài)過程，不能用處理乎穩(wěn)信號(hào)的數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)對(duì)其進(jìn)行分析處理。但是，由于不同的語音是由人的口腔肌肉運(yùn)動(dòng)構(gòu)成聲道某種形狀而產(chǎn)生的響應(yīng)，而這種口腔肌肉運(yùn)動(dòng)相對(duì)于語音頻率來說是非常緩慢的，所以從另一方面看，雖然語音倍號(hào)具有時(shí)變特性，但是在一個(gè)短時(shí)間范圍內(nèi)(一般認(rèn)為在1030ms的短時(shí)間內(nèi))，其特性基本保持不變即相對(duì)穩(wěn)定，因面可以將其看作是一個(gè)準(zhǔn)穩(wěn)態(tài)過程，即語音信號(hào)具有短時(shí)平穩(wěn)性。所以任何語音信號(hào)的分析和處理必須建立在“短時(shí)”的基礎(chǔ)上即進(jìn)行“短時(shí)分析”，將語音信號(hào)分為一段一段來分析其特

16、征參數(shù)，其中每一段稱為一“幀”，幀長(zhǎng)一般取為1030ms。這樣，對(duì)于整體的語音信號(hào)來講，分析出的是由每一幀特征參數(shù)組成的特征參數(shù)時(shí)間序列。根據(jù)所分析出的參數(shù)的性質(zhì)的不同，可將語音信號(hào)分析分為時(shí)域分析、頻域分析、倒領(lǐng)域分析等；時(shí)域分析方法具有簡(jiǎn)單、計(jì)算量小、物理意義明確等優(yōu)點(diǎn)，但由于語音信號(hào)最重要的感知特性反映在功率譜中，而相位變化只起著很小的作用，所以相對(duì)于時(shí)域分析來說頻域分析更為重要。本文將簡(jiǎn)要介紹時(shí)域分析、頻域分析以及語譜圖分析。2.2 語音信號(hào)的時(shí)域分析語音信號(hào)的時(shí)域分析就是分析和提取語音信號(hào)的時(shí)域參數(shù)。進(jìn)行語音分析時(shí)，最先接觸到并且也是最直觀的是它的時(shí)域波形。語音信號(hào)本身就是時(shí)域信號(hào)，

17、因而時(shí)域分析是最早使用，也是應(yīng)用最廣泛的一種分析方法，這種方法直接利用語音信號(hào)的時(shí)域波形。時(shí)域分析通常用于最基本的參數(shù)分析及應(yīng)用，如語音的分割、預(yù)處理、大分類等。這種分析方法的特點(diǎn)是：表示語音信號(hào)比較直觀、物理意義明確。實(shí)現(xiàn)起來比較簡(jiǎn)單、運(yùn)算且少?？梢缘玫秸Z音的一些重要的參數(shù)。只使用示波器等通用設(shè)備，使用較為簡(jiǎn)單等。語音信號(hào)的時(shí)域參數(shù)有短時(shí)能量、短時(shí)過零率、短時(shí)白相關(guān)函數(shù)和短時(shí)平均幅度差函數(shù)等，這是語音信號(hào)的一組最基本的短時(shí)參數(shù)，在各種語音信號(hào)數(shù)字處理技術(shù)中都要應(yīng)用6。在計(jì)算這些參數(shù)時(shí)使用的一般是方窗或漢明窗。2.2.1 短時(shí)能量及短時(shí)平均幅度分析設(shè)語音波形時(shí)域信號(hào)為x(l)、加密分幀處理后得

18、到的第n幀語音信號(hào)為 Xn(m)，則Xn(m)滿足下式： (3-1) (1) 其中，n0，1T，2T，并且N為幀長(zhǎng)，T為幀移長(zhǎng)度。設(shè)第n幀語音信號(hào)Xn(m)的短時(shí)能量用En表示，則其計(jì)算公式如下： （2）En是一個(gè)度量語音信號(hào)幅度值變化的函數(shù)，但它有一個(gè)缺陷，即它對(duì)高電平非常敏感(因?yàn)樗?jì)算時(shí)用的是信號(hào)的平方)。為此可采用另一個(gè)度量語音信號(hào)幅度值變化的函數(shù)即短時(shí)平均幅度函數(shù)Mn，它定義為： （3）Mn也是一帕語音信號(hào)能量大小的表征，它與En的區(qū)別在于計(jì)算時(shí)小取樣值和大取樣值不會(huì)因取平方而造成較大差異，在某些應(yīng)用領(lǐng)域呻會(huì)帶來一些好處。 短時(shí)能量和短時(shí)平均幅度函數(shù)的主要用途有：可以區(qū)分濁音段與清音

19、段，因?yàn)闈嵋魰r(shí)En值比清音時(shí)大的多?？梢杂脕韰^(qū)分聲母與韻母的分界，無聲與有盧的分界，連字(指字之間無間隙)的分界等。作為一種超音段信息，用于語音識(shí)別中。實(shí)驗(yàn)過程編程如下： a=wavread(1.wav); subplot(6,1,1),plot(a); N=32; for i=2:6 h=linspace(1,1,2.(i-2)*N); En=conv(h,a.*a); subplot(6,1,i),plot(En); if(i=2)legend(N=32); elseif(i=3)legend(N=64); elseif(i=3)legend(N=128); elseif(i=3)lege

20、nd(N=256); elseif(i=3)legend(N=512); end end實(shí)驗(yàn)結(jié)果： 圖6 語音信號(hào)的短時(shí)能量2.2.2短時(shí)過零率分析短時(shí)過零率表示一幀語音中語音信號(hào)波形穿過橫軸（零電平）的次數(shù)。過零分析是語音時(shí)域分析中最簡(jiǎn)單的一種。對(duì)于連續(xù)語音信號(hào)，過零即意味著時(shí)域波形通過時(shí)間軸；而對(duì)于離散信號(hào)，如果相鄰的取樣值改變符號(hào)則稱為過零。過零率就是樣本改變符號(hào)的次數(shù)。定義語音信號(hào)Xn（m）的短時(shí)過零率Zn為： （4）式中，sgn 是符號(hào)函數(shù)，即： （5）在實(shí)際中求過零率參數(shù)時(shí)，需要十分注意的一個(gè)問題是如果輸入信號(hào)中包含有50Hz的工頻干擾或者A/D變換器的工作點(diǎn)有偏移(這等效于輸入信

21、號(hào)有直流偏移)，往往會(huì)使計(jì)算的過零率參數(shù)很不準(zhǔn)確。為了解決前一個(gè)問題，A/D變換器前的防混疊帶通濾波器的低端截頻應(yīng)高于50Hz，以有效地抑制電源干擾。對(duì)于后一個(gè)問題除了可以采用低直流漂移器件外，也可以在軟件上加以解決，這就是算出每一幀的直流分量并予以濾除。對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)發(fā)濁音時(shí)，盡管聲道有若干個(gè)共振峰，但由于聲門波引起譜的高頻跌落，所以其話音能量約集中在3kHz以下。而發(fā)清音時(shí)，多數(shù)能量出現(xiàn)在較高頻率上。高頻就意味著高的平均過零率，低頻意味著低的平均過零率，所以可以認(rèn)為濁音時(shí)具有較低的過零率，而清音時(shí)具有較高的過零率。當(dāng)然，這種高低僅是相對(duì)而言，并沒方精確的數(shù)值關(guān)系。 利用短時(shí)平均過

22、零率還可以從背景噪聲中找出語音信號(hào)，可用于判斷寂靜無聲段和有聲段的起點(diǎn)和終點(diǎn)位置。在孤立詞的語音識(shí)別中，必須要在一連串連續(xù)的語音信號(hào)中進(jìn)行適當(dāng)分割，用以確定一個(gè)一個(gè)單詞的語音信號(hào)，即找出每一個(gè)單詞的開始和終止位置，這在語音處理中是一個(gè)基本問題。此時(shí)，在背景噪聲較小時(shí)用平均能量識(shí)別較為有效，而在背景噪聲較大時(shí)用平均過零率識(shí)別較為有效。但是研究表明，在以某些音為開始或結(jié)尾時(shí)如當(dāng)弱摩擦音 (如f、h等音素)、弱燃破音(如p、t、k等音素)為語音的開頭或結(jié)尾；以鼻音(如n、 m等音素)為語音的結(jié)尾時(shí)只用其中一個(gè)參量來判別語音的起點(diǎn)和終點(diǎn)是有困難的，必須同時(shí)使用這兩個(gè)參數(shù)。圖3-1是用Mtalab仿真一

23、段語音信號(hào)時(shí)域波形的短時(shí)能量和短時(shí)平均過零率。實(shí)驗(yàn)過程編程如下： a=wavread(1.wav) n=length(a); N=320; subplot(3,1,1),plot(a); h=linspace(1,1,N);矩陣運(yùn)算 En=conv(h,a.*a); subplot(3,1,2),plot(En); for i=1:n-1 if a(i)=0 b(i)=1; else b(i)=-1; end if a(i+1)=0 b(i+1)=1; else b(i+1)=-1; end w(i)=abbs(b(i+1).b(i); end k=1; j=0; while (k+N-1)+

24、20) = +20; % 能量太高的截?cái)鄕FFTdB(xFFTdB-40) = -40; % 能量太低的截?cái)鄕FFTdB = (xFFTdB+40); % 能量整理到 0,60 之間，當(dāng)然你可以整理到0,255范圍subplot(2,1,1);plot(x(1:frmsize*frmcnt); title(中北大學(xué)信息商務(wù)學(xué)院); % 畫波形subplot(2,1,2);image(flipud(xFFTdB); colormap(jet)% 畫語譜圖 實(shí)驗(yàn)結(jié)果：圖9 譜圖第三章、語音信號(hào)的綜合仿真分析錄制一段自己的語音信號(hào)，并對(duì)錄制的信號(hào)進(jìn)行采樣；畫出采樣后語音信號(hào)的時(shí)域波形和頻譜圖；實(shí)驗(yàn)過

25、程如下：y,fs,bs=wavread(1.wav);y=y(:,1);lg=length(y);yx=(0:(lg-1)*fs/lg;yx=yx(1:lg/2);% sound(y,fs);figure(1);subplot(211);plot(y);title(原始信號(hào));subplot(212);yf=abs(fft(y);yf=yf(1:lg/2);plot(yx,yf);ycq=zeros(1,lg); %先將抽取后的值全設(shè)為零 for i=1:80:lg; %通過循環(huán)，每隔80個(gè)點(diǎn)將抽取后的值賦值為原函數(shù)的 ycq(i)=y(i); %采樣值 end sound(ycq,fs);f

26、igure(2);subplot(211);plot(ycq);title(抽取后的信號(hào));subplot(212);ycqf=abs(fft(ycq);ycqf=ycqf(1:lg/2);plot(yx,ycqf);實(shí)驗(yàn)結(jié)果：圖10 原始語音信號(hào)圖11 抽取后信號(hào)由圖可知這段語音信號(hào)頻率主要集中在1000hz左右。對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行調(diào)制，為了減少在傳輸時(shí)的耗損，人們一般是先對(duì)傳輸信號(hào)進(jìn)行特殊處理，然后再傳遞。把原始的待傳信號(hào)托附到高頻振蕩的過程稱為調(diào)制。我們知道音頻信號(hào)的頻率在我們的聽覺范圍內(nèi)，音頻信號(hào)在無線傳輸?shù)倪^程中會(huì)受到各種聲音的干擾而產(chǎn)生能量消耗！因此限制了傳輸?shù)木嚯x！所以在現(xiàn)實(shí)的傳送過程中要現(xiàn)對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行調(diào)制再發(fā)送出去！下面是對(duì)一段語音信號(hào)的調(diào)制仿真圖，載波頻率為fc=20000。實(shí)驗(yàn)過程：y,fs,bits=wavread(1.wav);% sound(y,fs,bits);Y=fft(y,40000);%采樣點(diǎn)數(shù)40000figure(1);subplot(211);plot(y);title(原始信號(hào)波形);subplot(212);plot(abs(Y);title(原始信號(hào)頻譜);fc=20000;%載波頻率y1=modulate(y,fc,fs,fm