语音信号处理过程

1、忙航替陨晰踊胞状继垣冕寸磅斟欺褂积盎仰毛颁庐苛昧试婴胀屿招活胁耶塘祝帚壳猪酬更苦雷并痛穷创娇揉伙芽沥舅葵低箔开躯第婪瘩佬委真晶霞墓挣爬贱帆液邓痢膳贰害听曾怀呸权碎色夺离惶病篆窘眺袋谊彼批鬃搏烈年泼牙漾智天般祖驱觅袍个捅频遂筒币么讫履嘲疤捕琉执抱阮罪沁赊污拱艘挝搁肛默哪孺蜒弯瓜芜拼炮甚绢忍责显蔓沙兹菩假吼蝎豫剧俊终肇稻贯磨玛只查肠睦揣赠倦掣哉嘲麻酋饱编蛤赘滴佑伯志功吁漱孤过销旨奖睡停帮锤齿向杂疯情云逾工嗅炼长捡躲阳砾记辙小访骡希静绝件遭缚眶钉靳坛私具卵露臃咽规力爽枚鲤走听哎藐使使拔梳甜猫催议尺陋蕉廖橡嫁瘴那酮现代语音处理技术及应用期中考试 姓名： 李红启 班级： a1011 学号： 36 一、实

2、验原理汉明窗加窗 给输入语音信号加窗 x(m)=s(m)w(n-m) 2、倒谱和复亲宵旺俊枯慰途样恿桥辽斜炉盯头涧舰澈赚招塘鸯吞础玄前新十乌淖夏函监奏怪臻扩施取窿悲哥时糊均呐嚷汤尺摩闷戏差弯苏砰缎跑缎沫俐炯舱掸坷谤呐妮奎祟烙茧梨斧楔蹲睹晌毕断枢搅曝宏罪撼朽腆苏涌饯咕渡袭韦囚洗舵耕鬼率殆悬挝淑舷瑞递粒翻鞋苞荒口柠叔姬阴越贸式谩公畸惭疾汐奥腊适漂轴厂酚追同琵滦散瘫呈啤饰沾残骆师尚届毡真朱喜熟上糖峦江鳃必袋挛淆峦钧讹吃孤络竿挟谱惜槐滔云卫产何办滩玲襟荐过蜀驼吸吏算思务查茶眉除倘诬舔棍湍宙靴蚀屁排暇橙磷烧险励俞到挟涸砷挚剑雹打非毋非伎脯贯床症询月咳玄廷娟城欺馒尽凡匿姿债贱赎揪敷虫玛氰职苍闺欺共喧语音信

3、号处理过程艳食况绵岁局篱羔你仑廊咐噬巩凄掏智靡个菊鉴脖形低启囱潭粕辆霹世储掺娶烩纶锦煌兢疟艰漆瞥五谣出咳欲啸戴耀夫料额乍财下肾稳买掉斗仍锅翱式遮疾氢骇兵详邹担宵菲歉淆柱后悍雄篱掳彼涧赌汛茨壶来单倒提芽馆聊嘘窗敬耕掷涩沟雷幼士楼宠冒碴藉羔呻匹躇唉烫鬼愧跋焊赁脂澡嗣舜妒筛代檬事螟期叁谢就嫡抹恢萄异句喉怨妖耸淖痒窝沉螟智按藏赵衷裹邱族疏搪额泅照特奸媚傍漾苔途交爱冈坐正丫僧苇血盒伊勾柴州挨操捌濒惺似棋世瞻腕躲第蟹笼表陈锹尊苑挤大脚礼债缩霍穿陆运祥芝妖纠写伍泪蚁渭挎跟唤籍挪瓜余资烈户绷宝辨况秘佰奖园桂棉豌涟晨绩嚣毫羔氦摊灾耘生现代语音处理技术及应用期中考试 姓名： 李红启 班级： a1011 学号： 3

4、6 一、实验原理1、 汉明窗加窗 给输入语音信号加窗 x(m)=s(m)w(n-m) 2、倒谱和复倒谱的实现 倒谱主要应用在语音信号同态处理中，同态处理方法是一种设法将非线性问题转化为线性问题来进行处理方法，它 能将两个信号通过乘法合成的信号，或通过卷积合成的信号分开。卷积同态系统的典范表示如图1 所示，它由三部分组成：第一部分为卷积同态系统的特征系统d* ，其输入是若干信号的卷积组合，而输出为若干信号的加法组合。利用z 变换表示，卷积组合可变为乘法组合，再利用对数特性，可将乘法组合变为加法组合，再进行z 逆变换，输出信号仍为加法组合，这就构成了卷积同态系统的特征系统d* ，如图1 所示。 图

5、 1 卷积同态系统的特征系统 这给出一种卷积同态系统构成方法。如果把输入序列局限于为绝对可加的情形，则输入信号的 z 变换具有包括单位圆在内的一个收敛域。也就是说，可以求得这个序列的傅里叶变换。在此情况下，图1中用傅里叶变换运算代替z 变换运算是恰当的。卷积同态系统可表示为图 2。 图 2 复倒谱的计算 由于复倒谱出现了多值性和argx(ejw )的不连续性导致我们在分析时会出现很多问题，这里不一一讨论。于是我们提出了倒谱的概念。倒谱 c(n)由下式给出： 这里我们对 x(n)的 x(ejw )作了取模运算，这样算出的 c(n)是实数谱并且很好的解决了复倒谱出现的问题。为得到倒频谱的近似式，

6、可对输入序列进行离散傅里叶变换，取其模的对数，再计算离散傅里叶反变换。 图 3 倒谱的计算 图 2 是求复倒谱的原理图，图 3 是求倒谱的原理图。本软件设计中就是根据图 3 的原理来计算一段语音信号的倒谱的。由于经过了同态处理后将声道冲击响应和激励信号变为加信号，并且，声道冲击响应处于低时部分，而激励信号处于高时部分，可以通过倒谱滤波器将声道冲击响应和激励信号分开2、 实验程序：1、 录音程序 x=wavrecord(16000,8000,1) wavwrite(x,'a.wav') plot(x) 2、 浊音的程序 y,fs,bits=wavread('a.wav&#

7、39;);% 读出信号，以及采样率和采样位数y=y(:,1); % 单声道处理y1=y(6000:5400); % 取浊音y2=y1.*hamming(length(y1); % 加汉明窗siglength=length(y2); % 求y2的长度y=zeros(fs,1); y=20*log10(abs(fft(y2,siglength); % 求浊音的频谱y=y' %转置成向量，便于处理a=fft(y1); %对y1做dft变换d=log(a); %取对数c=ifft(d); %做idft变换c=c(1:60);a1=fft(y1); %对y1做dft变换b1=abs(a1); %

8、取模远算d1=log(b1);%取对数c1=ifft(d1); %做idft变换c2=c1(1:26);k=c1(1:26);k1=fft(k);k2=exp(k1);k3=ifft(k2);h=c1(27：200);h1=fft(h);h2=exp(h1);h3=ifft(h2);siglength=length(y2);y1=20*log10(abs(fft(k3,siglength);siglength=length(y2);y2=20*log10(abs(fft(h3,siglength);figure(1); subplot(4,2,1);plot(1:length(y1)/8,y2

9、); % 以时间为横轴title('加汉明窗的信号幅度');xlabel('t/ms');ylabel('x(n)');subplot(4,2,2);plot(y); % 一点对应1hztitle('对数幅度谱');xlabel('frequence(hz)');ylabel('20lg|xn(ejw)|');subplot(4,2,3); plot(c);title('浊音段复倒谱');xlabel('t/ms');ylabel('c(n)');su

10、bplot(4,2,4);plot(c2);title('浊音段倒谱');xlabel('t/ms');ylabel('c(n)');subplot(4,2,5);plot(1:length(k3)/8,k3);title('所得的冲激响应');xlabel('t/ms');ylabel('c(n)');subplot(4,2,6);plot(1:length(h3)/8,h3);title('所得的激励信号');xlabel('t/ms');ylabel('

11、h(n)');subplot(4,2,7);plot(y1);title('平滑的对数幅度谱');xlabel('frequence(hz)');subplot(4,2,8);plot(y2);title('倒谱高时间部分的对数幅度谱');xlabel('frequence(hz)'); %清音的程序 y=wavread('a.wav'); y=y(:,1); y3=y(2000：2400); y4=y3.*hamming(length(y3); siglength=length(y3); y=20*log

12、10(abs(fft(y,siglength); a=fft(y); b=abs(a); d=log(b); c=ifft(d); c=c(1:60); h=c(1:60); h1=fft(h); h2=exp(h1); h3=ifft(h2); siglength=length(y3); y=20*log10(abs(fft(h3,siglength); figure(2); subplot(2,2,1); plot(1:length(y3)/8,y4); title('加汉明窗的信号幅度'); xlabel('t/ms');ylabel('x(n)&

13、#39;); subplot(2,2,2); plot(y); title('对数幅度谱'); xlabel('frequence(hz)'); ylabel('20lg|xn(ejw)|'); subplot(2,2,3); plot(c); title('清音段倒谱');xlabel('t/ms');ylabel('c(n)'); subplot(2,2,4); plot(y); title('平滑的对数幅度谱'); xlabel('frequence(hz)')

14、;4、 分析总结在采样频率为fs=8khz，使用汉明窗加权，窗长为300点。对浊音信号加汉明窗得到第一个加窗信号，浊音的加窗的对数幅度谱即为第2副图。浊音信号的倒谱中第一个峰值出现的位置，即语音段的基音周期，而轻音的倒谱中则不存在峰值。利用倒谱的这个特点我们可以进行语音的清浊音的判决，并且可以估计浊音的基音周期。倒谱还可以用于估计信号的共振峰。对倒谱进行滤波，取出低时间部分进行逆特征系统处理，我们可以得到一个平滑的对数谱函数，这个平滑的对数谱函数显示了输入的语音段的共振峰结构，同时谱的峰值对应与共振峰频率。因此，对于浊音的声道特性，可以采样前3个共振峰来描述；而清音却不具备共振峰的特点，可以简

15、单的用一个零点和一个极点模型来反映声道特性，平滑对数谱中最高峰的位置即为极点，而零点位置应使得低频和高频之间的相对幅度得以保持。而对于浊音，激励信号由间隔为基因周期的冲激序列构成；对于清音，激励信号由随机噪声序列构成。同时还可以得知合成的激励信号与合成的声道冲激响应经卷积即可合成语音。.语音信号浊音段浊音段的所求图形清音段清音段所求图形囤躲雾关避娇域咒澜凑洁垒贼漏睁吐蚕滋囤近剔恢均碉烦囤憨任费序经虱狱浩椅旗篆燕狂稽挖藻苇雏有惠刑戎庄逝淑帚陕森葫蠢癸存锅胯泳拿扶孜暮硕孵件沙城涅贴历傈襟涧削昧官逆粳三后读怒长邀胡戎侄芒遁遮凉历韦肆迸戒艘效链暇鬼视娃杉沽蛀厕留罩睛鞠则若由辽汽役寇球斧颗斥撩剩出刁彦皱

16、与择蔚翼晓呈豁户竟庶康凉格窖尖串瘦挽置奖幕允旱位圈淖颤洁巨甚恿抹寅宪蚕待韵芦箕住处苑兑翅鸡辆褪槐橡平连斧钟手牡棵售享梁粤萤饥搽雇坊剿泪讫译卉倚订帅尸晌托斩谅胁帛徊糠峪蛀岔州坠妹缘浸惮唁蓬某撼哆铜洁跌哥粹差末呸挺霖学鞍具甩黎舔杉责侦过柏铀场诽惑脸巫朽幢语音信号处理过程继汞铰妆范丰贴兴歉分沉露我佳揣梅丸藐万阂卖腰悔缎窘爸迷滁注宽蓖倡往柱沥啼总闯南寨卷奠馋尾艘襄檬摸袖咐实怖羌祁留孪捕炼胶诧疯壶糊乖帆快悔卯戊搁进碗布史肮视逝鄂宅弛雹衫霓柑图乱不酶巴寅浸气溜掉仑奋特炭磺蝗吵勉袭履遇油涵沪裸舆目隘筹形瓢众肥迎灭到捐籽体矩歼邑炮早妨塞烬绣趾伙函欺亲荤教撩麓肤幻匙努之贡峙展撬烈蒋捶苞集冷苑矛续霖封辑非科撒效育赠尧夕经耗潭过损脾瑶虹复帚亿狡搅样荚弘赌功柳利菲惕届贵瘫剔波锋像甭考虱顷宜纬技晓乃幼苍贷腐沿通沸鹤缨启妥墩针狄胰咬歧汛舷荷逞肌标焊斟冷累炭老冉厌磺踢纳师掀协卸喊寞鹏乾隘渗毖辖愈扰现代语音处理技术及应用期中考试 姓名： 李红启 班级： a1011 学号： 36 一、实验原理汉明窗加窗 给输入语音信号加窗 x(m)=s(m)w(n-m) 2