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第四章设计心得与体会10
附录11
源程序11
参考文献14
第一章绪论
语音是人类交换信息最方便、最快捷的一种方式,在高度发达的信息社会中,用数字化的方法进行语音的传送、存储、识别、合成和增强等是整个数字化通信网中最重要、最基本的组成部分之一。
数字电话通信、高音质的窄带语音系统、语音学习机、声控打字机、自动翻译机、智能机器人、新一代计算机语音智能终端及许多军事上的应用等,都要用到语音信号处理技术,随着集成电路和微电子技术的飞速发展,语音信号处理系统逐步走向实用化。
语音信号处理是一门新兴的边缘学科,它是语音学和数字信号处理两个学科相结合的产物。
它和认知科学、心理学、语言学、计算机科学、模式识别和人工智能等学科有着紧密的联系。
语音信号处理的发展依赖于这些学科的发展,而语音信号处理技术的进步也会促进这些领域的进步。
语音信号处理的目的是要得到某些语音特征参数以便高效地传输或存储;
或者是通过某种处理运算以达到某种用途的要求,例如人工合成语音、辨识出讲话者、识别出讲话者的内容等。
通过MATLAB可以对数字化的语音信号进行时频域分析。
通过MATLAB可以方便的展现语音信号的时域及频域曲线,并且根据语音的特性对语音进行分析。
例如,清浊音的幅度差别、语音信号的端点、信号在频域中的共振频率、加不同窗和不同窗长对信号的影响、LPC分析、频谱分析等。
通过MATLAB可以对数字化的语音信号进行处理。
由于MATLAB是一种面向科学和工程计算的高级语言,允许用数学形式的语言编程,又有大量的库函数,所以编程简单、编程效率高、易学易懂。
我们可以对信号进行加躁和去噪、滤波、截取语音等。
第二章系统方案论证
2.1设计目的
信号的傅立叶表示在信号的分析与处理中起着重要的作用。
因为对于线性系统来说,可以很方便地确定其对正弦或复指数和的响应,所以傅立叶分析方法能完善地解决许多信号分析和处理问题。
另外,傅立叶表示使信号的某些特性变得更明显,因此,它能更深入地说明信号的各项红物理现象。
由于语音信号是随着时间变化的,通常认为,语音是一个受准周期脉冲或随机噪声源激励的线性系统的输出。
输出频谱是声道系统频率响应与激励源频谱的乘积。
声道系统的频率响应及激励源都是随时间变化的,因此一般标准的傅立叶表示虽然适用于周期及平稳随机信号的表示,但不能直接用于语音信号。
由于语音信号可以认为在短时间内,近似不变,因而可以采用短时分析法。
本实验要求掌握傅里叶分析原理,会利用已学的知识,编写程序估计短时谱、倒谱,画出语谱图,并分析实验结果,在此基础上,借助频域分析方法所求得的参数分析语音信号的基音周期或共振峰。
2.2设计内容
选择一个wav文件作为分析的对象,或录制一段语音信号,对其进行频谱分析,分别对加噪前后的语音信号进行频谱分析,再通过不同滤波器根据信号的频谱特点重构语音信号,选出最佳滤波方案。
(1)通过设计实现原始波形图。
(2)通过设计实现加窗后信号频谱图。
(3)通过设计实现加窗后时域波形图。
(4)通过设计实现加窗后自相关波形图。
(5)通过设计实现复倒谱图形。
(6)通过设计实现对数幅度谱图形。
(7)通过设计实现加窗后波形。
(8)通过设计实现声音增强波形。
2.3设计基本要求
(1)熟悉离散信号和系统的时域特性。
(2)熟悉线性卷积和相关的计算编程方法。
(3)掌握序列傅里叶变换的计算机实现方法,利用序列傅里叶变换对离散信号、系统和系统的响应进行频域分析。
(4)学会MATLAB的使用,掌握MATLAB的程序设计方法。
(5)利用MATLAB对wav文件进行频谱分析。
(6)分别用不同的滤波器对加噪语音信号进行滤波,选择最佳滤波器。
第三章GUI设计实现
3.1设计GUI界面
首先,在桌面上双击“Mtlab快捷图标”,打开软件,单击左下方的“STAR”按钮,创建一个GUI界面,在GUI中创建如图3.1所示的界面。
图3.1GUI界面
3.2GUI实现的内容
1、原始波形
然后,点击“运行”按钮,运行GUI,点击“原始波形”按钮,执行获取原始波形的程序,程序见源程序一,波形如图3.2所示
录制一段课程设计学生的语音信号并保存为文件,要求长度不小于10秒,并对录制的信号进行采样;
录制时可以使用Windows自带的录音机,或者使用其它专业的录音软件,录制时需要配备录音硬件(如麦克风),为便于比较,需要在安静、干扰小的环境下录音。
图3.2原始波形图
2、加窗后信号频谱波形
点击“加窗后信号频谱”按钮,执行“加窗后信号频谱”的程序,程序见源程序二,波形如图3.3所示。
语谱图的时间分辨率和频率分辨率是由窗函数的特性决定的。
时间分辨率高,可以看出时间波形的每个周期及共振峰随时间的变化,但频率分辨率低,不足以分辨由于激励所形成的细微结构,称为宽带语谱图;
而窄带语谱图正好与之相反。
图3.3加窗后信号频谱波形
3、加窗后时域波形
点击“加窗后时域波形”按钮,执行“加窗后时域波形”的程序,程序见源程序三,波形如图3.4所示。
首先可利用时域分析(短时能量、短时过零率、短时自相关)方法的某一个特征或某几个特征的结合,判定某一语音有效的清音和浊音段;
其次,针对浊音段,可直接利用短时自相关函数估计基音频率,其方法是:
估算浊音段第一最大峰的位置,再利用抽样率计算基音频率,举例来说,若某一语音浊音段的第一最大峰值约为35个抽样点,设抽样频率为11.025KHZ,则基音频率为11025/35=315HZ。
图3.4加窗后时域波形
4、加窗后自相关波形
点击“加窗后自相关波形”按钮,执行“加窗后自相关波形”的程序,程序见源程序四,波形如图3.5所示。
自相关函数用于衡量信号自身时间波形的相似性。
清音和浊音的发声机理不同,因而在波形上也存在着较大的差异。
浊音的时间波形呈现出一定的周期性,波形之间相似性较好;
清音的时间波形呈现出随机噪声的特性,样点间的相似性较差。
因此,我们用短时自相关函数来测定语音的相似特性。
短时自相关函数定义为:
令
,并且
,可以得到:
图3.5加窗后自相关波形
5、复倒谱
点击“复倒谱”按钮,执行“复倒谱”的程序,程序见源程序五,波形如图3.6所示。
复倒谱
是x(n)的Z变换取对数后的逆Z变换,其表达式如下:
(3-1)
倒谱c(n)定义为x(n)取Z变换后的幅度对数的逆Z变换,即
(3-2)
在时域上,语音产生模型实际上是一个激励信号与声道冲激响应的卷积。
对于浊音,激励信号可以由周期脉冲序列表示;
对于清音,激励信号可以由随机噪声序列表示。
声道系统相当于参数缓慢变化的零极点线性滤波器。
这样经过同态处理后,语音信号的复倒谱,激励信号的复倒谱,声道系统的复倒谱之间满足下面的关系:
(3-3)
由于倒谱对应于复倒谱的偶部,因此倒谱与复倒谱具有同样的特点,很容易知道语音信号的倒谱,激励信号的倒谱以及声道系统的倒谱之间满足下面关系:
(3-4)
浊音信号的倒谱中存在着峰值,它的出现位置等于该语音段的基音周期,而清音的倒谱中则不存在峰值。
利用这个特点我们可以进行清浊音的判断,并且可以估计浊音的基音周期。
图3.6复倒谱
6、对数幅度谱
点击“对数幅度谱”按钮,执行“对数幅度谱”的程序,程序见源程序六,波形如图3.7所示。
对一个周期采样的点数少,则得到的离散信号的周期N也小,做DTFT时,比如w=0,就是对离散信号幅度的累加,可想而知,采样率高,结果可能越大,所以DTFT得到的振幅需要乘以采样间隔T才近似等于原信号的各频率振幅。
图3.7对数幅度谱
7、加窗后波形
点击“加窗后波形”按钮,执行“加窗后波形”的程序,程序见源程序七,波形如图3.8所示。
在用短时能量反映语音信号的幅度变化时,不同的窗函数以及相应窗的长短均有影响。
hamming窗的效果比矩形窗略好。
但是,窗的长短影响起决定性作用。
窗过大(N很大),等效于很窄的低通滤波器,不能反映幅度En的变化;
窗过小(N很小),短时能量随时间急剧变化,不能得到平滑的能量函数。
在11.025kHz左右的采样频率下,N选为100~200比较合适。
图3.8加窗后波形
8、声音增强波形
点击“声音增强波形”按钮,执行“声音增强波形”的程序,程序见源程序八,波形如图3.9所示。
利用傅利叶变换法实现声音增强。
语音信号是短时平稳的随机信号,某一语音信号帧的短时傅立叶变换的定义为:
(3-5)
其中w(n-m)是实窗口函数序列,n表示某一语音信号帧。
令n-m=k'
,则得到
(3-6)
于是可以得到
(3-7)
假定
(3-8)
则可以得到
(3-9)
图3.9声音增强波形
第四章设计心得与体会
这次的课程主要是跟随了课堂学习的内容。
我们的题目是语音信号的处理,虽然原来已经学习了信号与系统,对于这方面有了一些基础的知识,也学了数字信号处理,但是刚开始面对这个题目却也不知从何下手了。
首先一个录音就为难我们半天,在老师的指导下终于迈出了这艰难的第一步,并且得到了原信号的波形图和频谱图。
于是我们斗志高昂,继续进行下去。
没有学过MATLAB软件,我们到图书馆借了专门学习该软件的比较易懂的《应用MATLAB实现信号分析和处理》这本书。
通过大致对这本书的翻阅和有目的性的查找,我们对于这次实验中要求的很多函数有了进一步的了解。
由于实验结果主要要求就是图形了,因而对于图形函数的运用很多,最熟悉的就是figure函数了,然后还有画图函数plot,在IIR滤波器的设计中还使用了grid网格线命令,同时还有xlabel和ylabel以及title等命令,应该说是收获颇丰吧。
而对于滤波器的设计也认识不少函数,像buttap,cheb1ap等等。
在实验的时候我们做了FIR和IIR的高通,带通和低通的滤波,由于三种滤波函数其本质相近,所以最后选用了高通的来作为示例。
在做的过程中,我们分工合作,经过一系列的修改补正最终得出了图形,虽然在电脑前坐到有点头昏,但当时的那种成就感让我们快乐不已。
在做的过程中,我们组虽然没有男生的帮忙,但是自己动手更让我们感受和享受着这种做的过程,虽然结果才是最终需要的,但是能力却是通过经历来积累的,完成时的喜悦也只有亲身经历才懂。
也许以后很少再有课程设计,但是我们相信对于软件的学习和探索却是刚刚开始,我们会在未来更努力的学习,充实自己。
每次做论文的经历也会使我终身受益,我感受到做论文是要真真正正用心去做的一件事情,是真正的自己学习的过程和研究的过程,没有学习就不可能有研究的能力,没有自己的研究,就不会有所突破,那也就不叫论文了。
希望这次的经历能让我在以后学习中激励我继续进步。
附录
源程序
源程序一
functionyuanshi_Callback(hObject,eventdata,handles)
[x,fs,bits]=wavread('
ah01.wav'
[10245120]);
plot(x);
title('
原始波形'
);
源程序二
functionshiyan1_Callback(hObject,eventdata,handles)
ah01=wavread('
[10241273]);
sw=ah01.*hamming(250);
Rsw=xcorr(sw'
Rsw4=[Rsw(250:
253);
Rsw(249:
252);
Rsw(248:
251);
Rsw(247:
250)];
rea4=inv(Rsw4)*Rsw(251:
254)'
;
A4=sqrt(Rsw(250)-Rsw(251:
254)*rea4);
w=pi/512:
pi/512:
pi;
j=sqrt(-1);
FW4=rea4'
*[exp(-j*w);
exp(-j*w*2);
exp(-j*w*3);
exp(-j*w*4)];
HW4=A4./(1-FW4);
FW2=fft(sw,1024);
FW3=FW2(1:
512);
w=(1/1024:
1/1024:
0.5)*10000;
plot(w,log(abs(FW3)));
xlabel('
频率HZ'
加窗后信号频谱'
源程序三
functionpushbutton2_Callback(hObject,eventdata,handles)
t=0.1:
0.1:
25;
plot(t,sw);
ms'
加窗后时域波形'
源程序四
functionpushbutton3_Callback(hObject,eventdata,handles)
ah02=wavread('
sw=ah02.*hamming(250);
length(Rsw)/10;
plot(t,Rsw);
加窗后自相关波形'
源程序五
functionpushbutton4_Callback(hObject,eventdata,handles)
clc;
clear;
tic,
[y,fs]=wavread('
L=length(y);
fw=y.*hamming(L);
r=real(log(fft(fw,L)))
pfw=cceps(fw);
rpfw=rceps(fw);
z=rpfw(1:
30);
p=pfw(31:
L)
logz=real(exp(fft(z,L)));
logp=real(fft(p));
plot(pfw);
复倒谱'
)
源程序六
functionpushbutton5_Callback(hObject,eventdata,handles)
plot(r);
对数幅度谱'
源程序七
functionpushbutton6_Callback(hObject,eventdata,handles)
plot(fw);
加海明窗后波形'
源程序八
functionpushbutton8_Callback(hObject,eventdata,handles)
sound(x,fs,bits);
X=fft(x,4096);
magX=abs(X);
angX=angle(X);
plot(magX);
声音增强波形'
参考文献
[1]刘敏,魏玲。
Matlab通信仿真与应用[M].北京:
国防工业出版社,2001。
[2]桂志国。
数字信号处理。
科学出版社,2010年。
[3]张明照,刘政波,刘斌等。
应用MATLAB实现信号分析和处理。
北京:
科学出版社,2005。
[4]周辉,董正宏,数字信号处理及MATLAB实现,北京希望出版社,2006
[5]王树勋.数字信号处理处理基础及试验.北京:
机械工业出版社,1992
[6]井上伸雄.数字信号处理的应用.北京:
科学出版社,1991
[7]郑君里,杨为理.信号与系统(第二版),高等教育出版社,1981
[8]程佩青。
数字信号处理教程[M]。
清华大学出版社,2002。
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