语音信号实验说明书

1、实验一 语音信号的短时分析一、实验目的1.在理论学习的基础上，进一步地理解和掌握语音信号短时分析的意义，短时时域分析的基本方法。2.进一步理解和掌握语音信号短时平均能量函数及短时平均过零数的计算方法和重要意义。二、实验设备1.PC机；2.MATLAB软件环境。三、 实验内容1.上机前用Matlab语言完成程序编写工作。2.程序应具有加窗（分帧）、绘制曲线等功能。3.上机实验时先调试程序，通过后进行信号处理。4.对录入的语音数据进行处理，并显示运行结果。5.依据曲线对该语音段进行所需要的分析，并作出结论。6.改变窗的宽度（帧长），重复上面的分析内容。四、实验原理及方法一定时宽的语音信号，其能量的

2、大小随时间有明显的变化。其中清音段（以清音为主要成份的语音段），其能量比浊音段小得多。短时过零数也可用于语音信号分析中，发浊音时，其语音能量约集中于3kHz以下，而发清音时，多数能量出现在较高频率上，可认为浊音时具有较低的平均过零数，而清音时具有较高的平均过零数，因而，对一短时语音段计算其短时平均能量及短时平均过零数，就可以较好地区分其中的清音段和浊音段，从而可判别句中清、浊音转变时刻，声母韵母的分界以及无声与有声的分界。这在语音识别中有重要意义。五、预习和实验报告要求1.预习课本有关内容,理解和掌握短时平均能量函数及短时平均过零数函数的意义及其计算方法。2.参考Matlab有关资料，设计并编

3、写出具有上述功能的程序。六、上机实验报告要求1.报告中,实验目的、实验原理、实验步骤、方法等格式和内容的要求与其它实验相同。2.画出求得的曲线，注明语音段和所用窗函数及其宽度。阐述所作分析和判断的过程，提出依据，得出判断结论。七、思考题1语音信号短时平均能量及短时平均过零数分析的主要用途是什么？2窗的宽度（帧长）的改变，对他的特性产生怎样的影响？ 八、参考程序Matlab编程实验步骤： 1新建M文件，扩展名为“.m”，编写程序； 2选择File/Save命令，将文件保存在F盘中； 3在Command Window窗中输入文件名，运行程序；Matlab部分函数语法格式： 读wav文件：

4、 x=wavread(filename) 数组a及b中元素相乘： a.*b创建图形窗口命令： figure绘图函数： plot(x) 坐标轴： axis(xmin xmax ymin ymax)坐标轴注解： xlabel() ylabel() 图例注解： legend( )一阶高通滤波器： y=filter(1-0.09375,1,x)分帧函数： f=enframe(x,len,inc) x为输入语音信号，len指定了帧长，inc指定帧移，函数返回为n×len的一个矩阵，每一行都是一帧数据。x=wavread('E:/shenhua.wav');figure;subp

5、lot(4,1,1);plot(x);axis(1 length(x) -1 1);ylabel('Speech');enhance=filter(1-0.9375,1,x);FrameLen=240;FrameInc=80;yframe=enframe(x,FrameLen,FrameInc);amp1=sum(abs(yframe),2);subplot(4,1,2);plot(amp1);axis(1 length(amp1) 0 max(amp1);ylabel('Energy');legend('amp1=x');amp2=sum(ab

6、s(yframe.*yframe),2);subplot(4,1,3);plot(amp2);axis(1 length(amp2) 0 max(amp2);ylabel('Energy');legend('amp1=x*x');%zcr=zeros(size(yframe,1),1)delta=0.02%for i=1:size(yframe,1) x=yframe(i,:) for j=1:length(x)-1 if x(j)*x(j+1)<0 & abs(x(j)-x(j+1)>delta % zcr(i)=zcr(i)+1 end

7、endend tmp1=enframe(x(1:end-1),FrameLen,FrameInc);tmp2=enframe(x(2:end),FrameLen,FrameInc);signs=(tmp1.*tmp2)<0;diffs=(tmp1-tmp2)>0.02;zcr=sum(signs.*diffs,2); subplot(4,1,4);plot(zcr);axis(1 length(zcr) 0 max(zcr);ylabel('ZCR');legend('zcr');%zcr=zeros(size(yframe,1),1);delta=

8、0.02for i=1:size(yframe,1); a=yframe(i,:) for j=1:length(a)-1 if a(j).*a(j+1)<0 & abs(a(j)-a(j+1)>delta zcr(i)=zcr(i)+1 end endend %tmp1=enframe(x(1:end-1),FrameLen,FrameInc);%tmp2=enframe(x(2:end),FrameLen,FrameInc);%signs=(tmp1.*tmp2)<0;%diffs=(tmp1-tmp2)>0.02;%zcr=sum(signs.*diffs

9、,2); subplot(4,1,4);plot(zcr);axis(1 length(zcr) 0 max(zcr);ylabel('ZCR');legend('zcr');function f=enframe(x,win,inc)%ENFRAME split signal up into (overlapping) frames: one per row. F=(X,WIN,INC)%F = ENFRAME(X,LEN) splits the vector X up into%frames. Each frame is of length LEN and o

10、ccupies%one row of the output matrix. The last few frames of X%will be ignored if its length is not divisible by LEN.%It is an error if X is shorter than LEN.%F = ENFRAME(X,LEN,INC) has frames beginning at increments of INC%The centre of frame I is X(I-1)*INC+(LEN+1)/2) for I=1,2,.%The number of fra

11、mes is fix(length(X)-LEN+INC)/INC)%F = ENFRAME(X,WINDOW) or ENFRAME(X,WINDOW,INC) multiplies%each frame by WINDOW(:)nx=length(x);nwin=length(win);if (nwin = 1) len = win;else len = nwin;endif (nargin < 3) inc = len;endnf = fix(nx-len+inc)/inc);f=zeros(nf,len);indf= inc*(0:(nf-1).'inds = (1:le

12、n);f(:) = x(indf(:,ones(1,len)+inds(ones(nf,1),:);if (nwin > 1) w = win(:)' f = f .* w(ones(nf,1),:);end实验二 语音信号的谱分析及应用 一、 实验目的综合信号频谱分析和滤波器功能，对语音信号的频谱进行分析，并对含噪语音或混音进行滤波，实现信号的去噪或分离功能。加深信号处理理论在语音信号中的应用。 二、实验设备1.PC机；2.MATLAB软件环境。三、实验背景知识1、语音谱分析语音信号为一维短时平稳信号，带宽为34kHz，分析时可按1020ms相对稳定的时间段分段进行，对每一段信

13、号可直接采用一维FFT算法分析其频谱，或描述其对应的语谱图，即横轴为时间、纵轴为频率和图像的灰度表示相应时刻和相应频率的信号能量密度。 2、含噪语音含噪语音可通过原始语音信号中加入高斯噪声或其它噪声实现，此外采用一般的录音设备录制的语音信号本身就含有一定的噪声。通过设计对应的滤波器可滤除相应的频谱成分，如低通可滤除电流噪声信号，高通可滤除高频信号。信号经过滤波器处理的过程可通过输入信号x(n)与滤波器冲激响应序列h(n)的线性卷积实现。具体实现时，需考虑输入信号x(n)长度的影响，用重叠相加法或重叠保留法，并采用FFT来提高计算线性卷积的速度。 3、语音的分离 可将两种频率成分相差较大的信号如

14、语音和乐器合成一个语音文件，用FFT对两个独立信号和合成后信号的频谱进行分析，根据两个独立信号频谱的特点，设计对应的滤波器，将合成信号中的两个信号分开。具体方法和分离噪声时采用的方法一致。 四、实验内容及步骤 1. 录制自己的语音信号，采样格式为8K采样率，8bit数据,单声道信号，录音时间控制为4s左右。 2. 将语音信号分成4等份，对每一等份的频谱用FFT进行分析，并绘其频谱图，同时可绘其语谱图。 3. 产生高斯噪声序列，通过序列求和运算，将原始语音信号与噪声信号相混，注意求和运算时对越界及信号的分段处理技术。 4. 对含噪语音的频谱进行分析（分段进行），设计对应的滤波器，滤除噪音信号（高斯噪音和电源干扰（50Hz），并绘出滤波后信号的频谱。 5. 录制一种敲击乐器声音，并和原始语音信号进行混音，混音的方法可采用与加噪声类似的方法或者直接在录制时进行混音，然后分别对独立的信号和混音后的信号做频谱分析，根据两种信号频谱的特点，可设计出对应的滤波器，对