语音信号课程设计结果及答案

1、语音信号处理课程设计报告 姓 名： 吕桐 指 导 教 师： 梁欣涛 学科、 专业： 电子信息工程 班 级： 电信09-1班 学 号： 0903020134 日 期： 2012 年 9 月 16 日 语音信号处理课程设计报告一 实践项目：1 熟悉matlab环境，掌握matlab基本用法。2 掌握语音信号的采集方法。3 掌握语音信号的时域分析方法。4 理解语谱图与时频分辨率的关系。5 掌握滤波器的设计及应用。6 掌握线性预测分析方法。7 掌握同态分析方法。二 实验器材：计算机（含matlab软件） 耳麦 三 设计任务：1熟悉matlab，掌握matlab的基本用法：1)实验目的：掌握matlab

2、的基本语法、编程、画图、文件i/o方法等，并能实现具体法和设计较简单的程序。2)实验过程及结果分析：(1)简述matlab的基本功能与用途： (2)matlab下矩阵的用法：1)matlab中输入矩阵的3条基本原则：在matlab下输入一个4*5的矩阵2)matlab中的几种常用特殊矩阵： (3)信号处理中常用到的函数：简述wavread, fft, sound函数的用途，x,fs,bit,n的含义：利用上面函数，编写一段程序，对语音文件（speech_clean_8k.wav）进行数据读取，fft变换和听取声音，其中设定n=1024.程序：x,fs,bits=wavread(858);d=f

3、ft(x,1024);sound(x,fs,bits);记录x,fs,bits数值：x=18081*1fs=8000bits=8 (4)matlab下文件i/o功能：1)简述文件i/o功能及其好处：:2)文件i/o功能中常用的两个函数命令，简述其用法：3)将上面对wode语音文件进行处理后在workspace里得到的变量x保存成dat格式的文件，文件名为myfile，在调用myfile文件，观察workspace里变量的情况。程序：save myfile x观察后结论：生成一个myfile.mat的文件 variables created in current workspace.(5)绘图命

4、令：1)简述几个绘图常用的命令和图形注释命令，并做简单说明:利用plot ;subplot例如：income = 3.2 4.1 5.0 5.6;outgo = 2.5 4.0 3.35 4.9;subplot(2,1,1); plot(income)subplot(2,1,2); plot(outgo)2)在x-y直角坐标中绘出下列两个函数图形： ,，其中步长设为0.1.要求：要用到subplot title xlabel ylabel，要有程序及画出的图像。程序：x=-5:0.1:5;y=10./(1+x.2);z=5+4.*sin(x);subplot(1,2,1);plot(x,y);

5、xlabel(x);ylabel(y);subplot(1,2,2);plot(x,z);xlabel(x);ylabel(z);绘图结果：3)做下列函数图形： 设n为区间0，1的等分段数.要求：自己设定n的大小，要用到title，xlabel，ylabel，要有程序以及图像。 程序：x=0:0.01:1;y=0:0.01:1;u=sin(pi*x)*sin(pi*y);figure;xlabel(x),ylabel(y),title=(u=sin(pi*x)*sin(pi*y);mesh(x,y,u);绘图结果：2语音信号采集1)实验目的(1)学会用windows自带的录音机录制不同采样频率

6、、量化等级、声道的语音信号。(2)学会用cooledit录音软件录制并保存语言信号，并进行后期的处理。(3)能用matlab中的相关函数录制并播放语音信号，并学会绘制语音信号的时域波形和频谱图。1)实验环境课程设计平台：带有声卡的电脑一台，matlab6.52)实验要求针对每一项实验任务书写详细的实验报告，对实验的方法、步骤、实验结果、实验数据波形进行描述和分析。3)实验内容(1)认真阅读实验原理，自行查找有关资料，做好实验前的理论和技术准备。(2)用录音机录制一段自己的语音信号，选择三种不同的采样率对同一语音信号进行采样，生成.wav文件，并试听回放效果，进行比较。(3)用cooledit录

7、音软件录制一段带有伴奏的语音信号。(4)用wavrecord函数录制语音信号，用sound函数播放。(5)比较不同录音方法的优缺点。(6)根据自己录制的语音信号根编写有关的matlab程序。4)实验结果与分析： (1)不同录音方法的优缺点： (2)编写录制、播放语音信号的matlab程序fs=11025;y=wavrecord(5*fs,fs,1);save wode.wav x; sound(x,fs,8);3语音信号的时频分析1)实验目的：熟悉matlab的界面和一般操作；掌握语音信号的时域波形及其频谱，加窗和滤波的实现；掌握短时平均能量，平均过零，平均幅度、自相关函数；2)实验内容：（1

8、）分别画出所采集语音的时域、频域波形；再进行加窗处理，画出加窗后的对应幅度谱（用subplot2*2的图同时显示时域，对数幅度，加25ms窗及10ms窗的对数幅度谱的图形）；（2）分别画出所录制语音的短时平均能量、平均过零、平均幅度、自相关的波形；3)实验结果与分析：（1）结果图： dft(x,11025)分析说明： （2）结果图：1）、短时平均能量：sten(x,20,10,11025)2）、平均过零：stzn(x,20,10,11025)3）、平均幅度:stmn(x,20,10,11025)4）、自相关:strn(x,1,20,10,11025)分析说明：4）实验程序： 1)、短时平均能量

9、：function en=sten(x,n,l,sampling_rate)%sp2=x;n=winlgh;l=frmlgh;l=length(x);d=floor(l-n)/l);x=x;p=ones(n,1);%计算短时平均能量en=zeros(1,d);for i=1:den(i)=(x(1+(i-1)*l):(1+(i-1)*l+n-1).2)*p;endetime = length(x)/sampling_rate;figureplot(l/sampling_rate:l/sampling_rate:l*d/sampling_rate,en);axis(0 etime min(en)

10、 max(en);grid;xlabel(time (s);title(短时平均能量);2）、平均过零：function zn=stzn(x,n,l,sampling_rate)%sp2=x;n=winlgh;l=frmlgh;l=length(x);d=floor(l-n)/l);x=x;p=ones(n,1);%计算短时平均过零zn=zeros(1,d);max=max(x);for i=1:l if abs(x(i)(max/20) % 定不同能量的闸值 x(i)=0; endend for i=1:d for n=(1+(i-1)*l):(1+(i-1)*l+n-1) zn(i)=zn

11、(i)+abs(sign(x(n)-sign(x(n+1); endendetime=length(x)/sampling_rate;zn=zn/n;plot(l/sampling_rate:l/sampling_rate:l*d/sampling_rate,zn);axis(0 etime min(zn) max(zn);grid;xlabel(time (s);title(短时平均过零);3）、平均幅度：function mn=stmn(x,n,l,sampling_rate)%x=x;n=winlgh;l=frmlgh;l=length(x);d=floor(l-n)/l);x=x;p=

12、ones(n,1);%计算短时平均幅度mn=zeros(1,d);for i=1:dmn(i)=abs(x(1+(i-1)*l):(1+(i-1)*l+n-1)*p;endetime = length(x)/sampling_rate;figureplot(l/sampling_rate:l/sampling_rate:l*d/sampling_rate,mn);axis(0 etime min(mn) max(mn);grid;xlabel(time (s);title(短时平均幅度);4）、自相关：function rn=strn(sp2,n,n,k,sp)%n为起始点,n为窗长,k为修正

13、长度%计算短时修整自相关function rn=strn(x,n,n,k,sp)%n为起始点,n为窗长,k为修正长度%计算短时修整自相关rn=zeros(1,k);temp=x(n:(n+n-1);temp2=x(n:(n+n-1+k);for i=1:k rn(i)=temp*temp2(i:(i+n-1);endt=(1:length(rn)/sp;plot(t,rn);title(修正短时自相关);xlabel(s(秒);4语音信号的语谱图1)实验目的：加深信号处理理论在语音信号中的应用；理解语谱图与时频分辨率的关系；2)实验内容：(1)使用函数specgram_ex3p19.画出所采集

14、语音的宽带语谱图和窄带语谱图，分析语谱图与时频分辨率的关系；(2)生成高通和低通滤波器，对语音信号进行滤波，对比一下效果；3)实验结果与分析：(1)结果图：宽带：specgram_ex3p19(y, 50, 10, 11025)窄带：specgram_ex3p19(y, 200, 10, 11025)分析说明：(2)结果图：分析说明：4）实验程序： （1） 语谱图function spec = specgram_ex3p19(x, winlgh, frmlgh, sampling_rate); % specgram_hw3p20(x, winlgh, frmlgh, sampling_rate

15、)% function to compute a spectrogram % x = input waveform % winlgh = window length in samples% frmlgh = frame length in samples% sampling_rate = samples/sec% parameters%sampling_rate = 10000;% sampling ratelfft = 1024; % fft lengthlfft2 = lfft/2;%winlgh = 200; % (128) window length (in samples)%frml

16、gh = 10; % frame interval (in samples)noverlap = winlgh - frmlgh;% x = x(1:4500); x = 2.0*x/max(abs(x); etime = length(x)/sampling_rate;%-% spec = abs(specgram(x, lfft, sampling_rate, winlgh, noverlap);subplot(211);plot(1:length(x)/sampling_rate,x)xlabel(time (s);title(speech);axis(0 etime -2.5 2.5)

17、;grid;subplot(212)imagesc(0:.010:etime, 0:1000:(sampling_rate/2), log10(abs(spec);axis(xy)xlabel(time (ms),ylabel(frequency (hz);title(spectrogram);（2）高、低通滤波器g=1+zeros(1,100) zeros(1,176);gg=zeros(1,150) 1+zeros(1,126);f=fft(y);wbl=f(1:276).*g;wbh=f(1:276).*gg;bl=idft(wbl,276);bh=idft(wbh,276);subpl

18、ot(1,2,1);plot(abs(bl);title(低通滤波器);subplot(1,2,2);plot(abs(bh);title(高通滤波器);5滤波器的设计及应用1)实验目的：熟悉matlab编程语言；掌握滤波器的设计方法及应用。2)实验内容：用matlab设计fir滤波器，采用窗函数法设计一个采样频率为600,输入信号频率为100、250和270的混叠信号，设计的fir滤波器的技术指标：采样频率600，采样点数256个，通带截止频率100，阻带起始频率200，经fir滤波器滤掉250和270的信号，留下100的信号，达到滤波效果；3)实验结果与分析：结果图：待添加的隐藏文字内容3

19、分析说明：4)实验程序： % design a fir lowpass filter %wp=0.2pi,rp=0.25db,ws=0.3pi,as=50dbwp=1/3*pi;ws=2/3*pitr_width=ws-wp;m=ceil(6.6*pi/tr_width)+1;n=0:1:m-1;wc=(ws+wp)/2; % ideal lpf cutoff frequencyhd=ideal_lp(wc,m);w_ham=(hamming(m);h=hd.*w_ham;db,mag,pha,grd,w=freqz_m(h,1);delta_w=2*pi/1000;rp=-(min(db(1

20、:1:wp/delta_w+1); %actual passband rippleas=-round(max(db(ws/delta_w+1:1:501); % min stopband attenuation%subplot(1,1,1);figure(1)% subplot(2,2,1);stem(n,hd);%title(ideal implust respone)% axis(0 m-1 -0.1 0.3);xlabel(n);ylabel(hd(n);% subplot(2,2,2);stem(n,w_ham);%title(hamming windows);% axis(0 m-1

21、 -0.1 1.1);xlabel(n);ylabel(w(n);% subplot(2,2,3);stem(n,h);%title(actual inpluse response);% axis(0 m-1 -0.1 0.3);xlabel(n);ylabel(h(n);% subplot(2,2,4);% plot(w/pi,db);%title(magnitude response in db);gridaxis(0 1 -100 10);xlabel(frequency in pi units);ylabel(decibels);pp=0.05*10.db;f=fft(y);lenth

22、=length(f);w=(1/lenth:1/lenth:0.5)*11025;duishu=log(abs(f(2:length(w); plot(pp.*duishu(10:510);6语音信号的线形预测分析1)实验目的：理解线性预测分析方法原理；掌握其经典解法中的自相关法；理解lpc谱的特点；2)实验内容：对语音信号进行加窗处理，画出加窗后的时域和自相关波形，及加窗后的信号频谱，4极点和6极点模型的频率响应，并将三者进行比较。理解说明lpc谱的特点。3)实验结果与分析：结果图：lpc46(y,1,200,11025) %执行两次 分析说明：4)实验程序： %对比6与4阶自相关法func

23、tion rea4 =lpc46(x,first,winlgh,sampling_rate); sw=x(first:(first+winlgh-1).*hamming(winlgh);%a加汉明窗 rsw=xcorr(sw);%a自相关t=(first:(first+winlgh-1)*1000/sampling_rate;subplot(1,2,1);plot(t,sw);xlabel(ms);title(加窗后时域波形);subplot(1,2,2); t=(1:length(rsw)*1000/sampling_rate;plot(t,rsw);xlabel(ms);title(加窗后

24、自关波形);mid=round(length(rsw)/2); rsw4=rsw(mid:(mid+3);rsw(mid-1):(mid+2);rsw(mid-2):(mid+1);rsw(mid-3):mid);%生成4*4自相关阵 rsw6=rsw(mid:(mid+5);rsw(mid-1):(mid+4);rsw(mid-2):(mid+3);rsw(mid-3):(mid+2);rsw(mid-4):(mid+1);rsw(mid-5):mid);%生成6*6自相关阵 rea4=inv(rsw4)*rsw(mid+1):(mid+4);%求预测系数4 rea6=inv(rsw6)*r

25、sw(mid+1):(mid+6);%求预测系数6 a4=sqrt(rsw(250)-rsw(mid+1):(mid+4)*rea4);%求增益 a6=sqrt(rsw(250)-rsw(mid+1):(mid+6)*rea6);%求增益 w=pi/512:pi/512:pi;%生成输出频率范围 j=sqrt(-1); fw4=rea4*exp(-j*w);exp(-j*w*2);exp(-j*w*3);exp(-j*w*4);%在频率范围求预测频响 fw6=rea6*exp(-j*w);exp(-j*w*2);exp(-j*w*3);exp(-j*w*4);exp(-j*w*5);exp(-

26、j*w*6);%在频率范围求预测频响 hw4=a4./(1-fw4);%由预测频响求 hw6=a6./(1-fw6);%由预测频响求 fw2=fft(sw,1024);%信号傅立叶变换 fw3=fw2(1:512);w=(1/1024:1/1024:0.5)* sampling_rate; figure;subplot(2,2,1);plot(w,log(abs(fw3);xlabel(频率hz);title(加窗后信号频谱);subplot(2,2,2);plot(w,log(abs(hw4),g);xlabel(频率hz);title(4极点模型频率响应);subplot(2,2,3);plot(w,log(abs(hw6),r);xlabel(频率hz);title(6极点模型频率响应);%subplot(2,2,4);plot(w