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語音信號，基于matlab語音信號的采集與處理

來源：整理時間：2023-09-07 23:25:21 編輯：智能門戶手機版

本文目錄一覽

1，基于matlab語音信號的采集與處理
2，語音信號是什么分布
3，語音信號的波形有什么特征
4，語音信號的頻率范圍是
5，為什么要對語音信號短時分析
6，MATLAB 語音信號處理

1，基于matlab語音信號的采集與處理

加一個按鈕用作濾波就好了。你們老師這種方法就是一種平滑濾波的手段直接放在回調(diào)函數(shù)下就行，注意將有關(guān)變量聲明為全局變量

基于matlab語音信號的采集與處理

2，語音信號是什么分布

語音信號呈拉普拉斯分布

考！............你知道qq上有個語音嗎！....反正和信號塔.差不多吧！

語音信號是什么分布

3，語音信號的波形有什么特征

方波是考音頻設(shè)備最佳波形。按照你圖的結(jié)果，此設(shè)備的低頻響應比較差（可以說相當差）。此輸出波形幾乎和微分電路一樣。檢查你方波的頻率是否超越音頻設(shè)備的范圍，或音頻設(shè)備是否低頻響應不足。

語音信號的波形有什么特征

4，語音信號的頻率范圍是

電信系統(tǒng)中規(guī)定的語音信號頻率范圍是300Hz~3.4kHz

語音信號頻率范圍是：300hz~3.4khz。音頻信號是帶有語音、音樂和音效的有規(guī)律的聲波的頻率、幅度變化信息載體。根據(jù)聲波的特征，可把音頻信息分類為規(guī)則音頻和不規(guī)則聲音。其中規(guī)則音頻又可以分為語音、音樂和音效。聲音的三個要素是音調(diào)、音強和音色。聲波或正弦波有三個重要參數(shù)：頻率 ω0、幅度a n 和相位ψn ，這也就決定了音頻信號的特征。

5，為什么要對語音信號短時分析

語音信號的時域參數(shù)：短時能量：短時平均幅度：短時過零率：短時自相關(guān)函數(shù)：短時平均幅度差函數(shù)：要求：（1）采集一段語音信號，采樣率為8KHZ，量化精度為16比特線性碼；（2）分析幀長30ms（或10ms～50ms）；（3）利用上述公式分別計算這段語音信號的短時能量、短時平均幅度、短時過零率曲線；（4）利用（3）中的結(jié)果畫出短時零能比曲線；(零能比: 即同一時間段內(nèi)的過零率和能量的比值)（5）根據(jù)上述結(jié)果判斷找出其中的一幀濁音信號和一幀清音信號，分別計算他們的短時自相關(guān)函數(shù)和平均幅度差函數(shù)；（6）根據(jù)（5）中的結(jié)果，分析濁音段語音的基音周期。編寫程序完成上述計算，并撰寫一個簡單的總結(jié)報告。其他回答共1條我估計你的問題十年內(nèi)不會得到解決了！以上結(jié)論來自如下分析:1.老人家太貪心了!2.老人家太貪心了!3.老人家太貪心了!4.老人家太貪心了!...建議：將上述問題分解為50-100個小問題（每個問題涉及的概念不要超過3個）總結(jié)：不要總奢望能有人替你完成所有的事。即便有人可以做，也需要你付出相應的代價。

一般性的時頻分析：短時傅里葉分析，小波分析針對人的聽覺特性的：mel頻率倒譜系數(shù)分析（mfcc），屬于倒譜域的分析，其它的屬于時域分析。

6，MATLAB 語音信號處理

1.改變聲音播放速度所謂改變聲音的播放速度也就是改變采樣間隔(sampling interval)（即改變了采樣頻率），但是這個頻率依然要在2f(Nyquist rate)之上，否則就會產(chǎn)生失真（distortion）。 2.實現(xiàn)對聲音信號放大和衰減功能所謂放大或者衰減并不改變聲音信號頻域上的特征，只改變時域上的幅值，這時就需要全通濾波器（all pass filter）然后加一個固有的參數(shù)。改變參數(shù)可以實現(xiàn)對聲音信號放大和衰減功能3.實現(xiàn)混音音效效果所謂混音就是不同的聲音疊加在一起，而又不影響分別的時域和頻域的特征。4.實現(xiàn)回音音效效果回聲在時域上幅值減小了，頻域上的特征不變，只需要把原信號添加一個延時（delay）和對時域的幅度（Amplitude）添加一個參數(shù)（coefficient）.然后和原信號疊加（同三）。5.實現(xiàn)男女變聲音效效果男女變音就是需要改變頻域的幅度，但是是線性的改變幅度。

改變音速只要改變采樣頻率值就行了回音的話加一個延時就好了別的不會。。

呵呵，這種問題出這點分太少了，再加點我告訴你。你這個里面要解決5項問題哦。

基于matlab 平臺, 筆者將教學內(nèi)容中一些難以理解的要點或者抽象的概念用matlab語言開發(fā)成可執(zhí)行的程序, 并生成可執(zhí)行的動畫文件, 可以根據(jù)實際需要修改文件中的參數(shù)來分析結(jié)果的動態(tài)圖形, 能夠精確、逼真地反映變化過程。本文以根據(jù)語音的短時自相關(guān)函數(shù)進行基音周期估計和根據(jù)能量和過零率進行端點檢測為例, 對程序的開發(fā)過程進行詳細介紹。 1 根據(jù)短時自相關(guān)函數(shù)進行基音周期估計 1.1 基本原理基音周期是語音最重要的參數(shù)之一, 根據(jù)加窗語音來估計基音周期, 在語音編碼器、語音識別、說話人識別等領(lǐng)域都很重要。由信號自相關(guān)函數(shù)的性質(zhì)可知, 若原始信號是周期的, 則其自相關(guān)函數(shù)也是周期的, 且自相關(guān)函數(shù)的周期就是原始信號的周期。由于濁音是周期信號, 其自相關(guān)函數(shù)也呈現(xiàn)明顯的周期性, 且自相關(guān)函數(shù)的周期就是濁音的基音周期。濁音的自相關(guān)函數(shù)應在基音周期的整數(shù)倍位置上取得極大值。清音接近于隨機噪聲, 其短時自相關(guān)函數(shù)不具有周期性。根據(jù)這個性質(zhì)可以判斷一個語音信號是清音還是濁音, 還可以確定其基音周期。 1.2 估計方法及設(shè)計思想語音是典型的非平穩(wěn)信號, 但是在一個很短的時間內(nèi)可以認為其近似為平穩(wěn)信號。因此計算自相關(guān)函數(shù)前要對語音進行分段, 分段最常用的方法是加窗。一般情況下用矩形窗, 但是在本實驗中可以自己選擇所用的窗。矩形窗函數(shù)可表示為 w (n) =1 0 <= n <= n - 1 0 其它假設(shè)s(n)是原始語音, sw(n)是加窗語音, 非零區(qū)間為n= 0～n-1, 即sw(n)=s(n)w(n) sw(n)的自相關(guān)函數(shù)就是s(n)的短時自相關(guān)函數(shù), 定義為 rw(l)=σsw(n)sw(n+l) 式中: l∈[-n+1,n-1]。可以證明, 自相關(guān)函數(shù)是偶函數(shù), 且l=0在處取得最大值, 但是很多時候自相關(guān)函數(shù)第一最大峰值的位置并不能與基音周期相吻合, 產(chǎn)生這種情況的主要原因有兩點: 1) 與窗長有關(guān) 一般認為窗長應至少大于兩個基音周期, 窗長取40ms為宜。 2) 與聲道特性的影響有關(guān) 要去除這種影響, 一般情況先對原始語音進行預處理, 預處理的過程包括兩步: (1)用一個60～900hz 的帶通濾波器對原始語音濾波; (2)對語音進行非線性變換, 常用的非線性變換方法是進行中心削波, 中心削波函數(shù)為c(n)=s(n)-cl s(n)>cl 0 |s(n)|<=cl s(n)+cl s(n)