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1、1语音信号处理摘 要语音信号处理包括语音通信、语音增强、语音合成、语音识别和说话人识别等方面。只有通过语音信号的数字处理，语音信号的好坏、语音识别率的高低，都取决于语音信号处理的好坏。因此，语音信号处理是一项非常有意义的研究课程。语 音 ， 即 语言的 声 音 ， 是 语 言 符 号 系 统 的 载 体 。 它 由 人 的 发 音 器 官 发 出 ，负 载 着 一 定 的 语 言 意 义 。 语 言 依 靠 语 音 实 现 它 的 社 会 功 能 。 语 言 是 音 义 结 合的 符 号 系 统 ， 语 言 的 声 音 和 语 言 的 意 义 是 紧 密 联 系 着 的 ， 因 此 ， 语 言
2、 虽 是 一种 声 音 ， 但 又 与 一 般 的 声 音 有 着 本 质 的 区 别 语音是人们交流思想和进行社会活动的最基本手段,因此我们要对语音信号进行处理分析，优化人类通信交流。本次实训用 windows 的录音机录制一段自己说的话（语音信号） ，并画出语音信号的时域波形和频谱图；在 MATLAB 软件平台下，给语音信号加上噪声，绘出加噪声后的语音信号时域波形和频谱；采用双线性变换法，设计一个滤波器，并画出滤波器的频率响应；用自己设计的滤波器对语音信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形和频谱图，并对滤波前、后的信号进行对比，画出时域波形差，分析语言信号滤波前后的变化。本次实训是利用MA
3、TLAB对语音信号进行时域和频域分析，通过MATLAB对语音进行数字处理。 关键词：语音；噪声；MATLAB；滤波器；信号处理AbstractSpeech signal processing including voice communications, speech enhancement, speech synthesis, speech recognition and speaker recognition and so on. Only through the digital processing of voice signals, voice signals good or bad,
4、 high and low speech recognition rate are good or bad depends on the voice signal process .Therefore, the voice signal processing is a very significant research programs.Voice, the voice of the language is the carrier of linguistic sign systems. It is issued by the human vocal organs, load a certain
5、 amount of linguistic meaning. Language dependent voice to achieve its social function. Language is the combination 2of sound and meaning of the symbol system, language, the meaning of the voice and language are closely linked, and therefore, although the language is a voice, but the sound in genera
6、l is essentially different. Voice that people exchange ideas and conduct the most basic means of social activities, so we have to deal with the speech signal analysis and optimization of human communication exchange. The training record a tape recorder with windows own words (audio signal), and draw
7、 the speech signal in time domain waveform and frequency spectrum; In the MATLAB software platform, to the speech signal with noise, drawn after the speech signal plus noise time domain waveform and frequency spectrum; Bilinear transform method, to design a filter, and draw the frequency response fi
8、lter; Designed to filter their own filtering of the speech signal, draw the filtered signal in time domain waveform and frequency spectrum, and filter before and after the signals are compared to draw difference time-domain waveform analysis language signal changes before and after filtering . The t
9、raining is the use of MATLAB on the voice signal in time domain and frequency domain analysis, carried out by MATLAB digital processing of speech. Key word: Voice ; Noise; MATLAB; Filter ;Signal Processing引言语言是人类持有的功能声音是人类常用的工具，是相互传递信息的最主要的手段。语音信号是人们构成思想疏通和感情交流的最主要的途径，通过语音传递倍息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息
10、的形式。现在随着时代的发展，人类已开始进入了信息化时代，用现代手段研究语音信号，使人们能更加有效地产生、传输、存储、获取和应用语音信息，这对于促进社3会的发展具有十分重要的意义。在本次实训中我设计的题目是：语音信号的数字处理。实训的设计是对语音信号的数字处理，通过对所采集的语音信号进行时域波形和频谱图分析，采用双线性变换法设计滤波器，语音信号通过对滤波器进行滤波，然后回放语音信号，并对其滤波前和滤波后的语音变化进行分析。现在社会衍生了很多现代的语音通信方式，手机语音、语音聊天软件以及语音小说等，涉及语音的方面几乎遍及了我们的大部分生活，和我们生活息息相关，因此语音信号处理是具有现实意义的研究课
11、程。1. 语音信号降噪处理分析 MATLAB介绍1.1 语音信号语音信号的采集与分析作为一个重要的研究领域, 20 世纪 60 年代中期形成的一系列数字信号处理方法和技术，如数字滤波器、快速博里叶变换(FFT)等成为语音信号数字处理的理论和技术基础。在方法上，随着电子计算机的发展，以往的以硬件为中心的研究逐渐转化为以软件为主的处理研究。然而，在语音识别领域内，初期有几种语音打字机的研究也很活跃，但后来已全部停了下来，这说明了当时人们对话音识别难度的认识得到了加深。所以 1969 年美国贝尔研究所的 Pierce 感叹地说“语音识别向何处去?”1971 年，以美国ARPA(American Re
12、search Projects Agency)为主导的 “语音理解系统”的研究计划也开始起步。这个研究计划不仅在美国园内，而且对世界各国都产生了很大的影响，它促进了连续语音识别研究的兴起。进入 20 世纪 90 年代以来，语音信号采集与分析在实用化方面取得了许多实质性的研究进展。其中，语音识别逐渐由实验室走向实用化。一方面，对声学语音学统计模型的研究逐渐深入，鲁棒的语音识别、基于语音段的建模方法及隐马尔可夫模型与人工种经网络的结合成为研究的热点。另一方面，为了语音识别实用化的需要，讲者自适应、听觉模型、快速搜索识别算法以及进一步的语言模型的研究等课题倍受关注。 其中 MATLAB 音频信号的分
13、析与合成，采用 MATLAB 分析 WAV 文件。首先选择一个 WAV 文件作为分析的对象 。继而进行 FFT 变换并画频域图形 ，进行该声波主要频谱的分析，根据该声音的频谱，反演时域图形 ，最后进行付立叶逆变换 IFFT 并画频域图形 。1.2 语音信号的特点通过对大量语音信号的观察和分析发现，语音信号主要有下面两个特点：4第一、在频域内，语音信号的频谱分量主要集中在 3003400Hz 的范围内。利用这个特点，可以用一个防混迭的带通滤波器将此范围内的语音信号频率分量取出，然后按 8kHz 的采样率对语音信号进行采样，就可以得到离散的语音信号。第二、在时域内，语音信号具有“短时性”的特点，即
14、在总体上，语音信号的特征是随着时间而变化的，但在一段较短的时间间隔内，语音信号保持平稳。在浊音段表现出周期信号的特征，在清音段表现出随机噪声的特征。下面是一段语音信号的时域波形图(图 2-1)和频域图(图 2-2)，由这两个图可以看出语音信号的两个特点。图 1-1 语音信号时域波形图 1-2 语音信号频域波形1.3 语音信号的采集在将语音信号进行数字化前，必须先进行防混叠预滤波，预滤波的目的有两个：（1）抑制输入信导各领域分量中频率超出 的所有分量（ 为采样频2/sfsf5率），以防止混叠干扰。（2）抑制 50Hz 的电源工频干扰。为了将原始模拟语音信号变为数字信号，必须经过采样和量化两个步骤
15、，从而得到时间和幅度上均为离散的数字语音信号。采样也称抽样，是信号在时间上的离散化，即按照一定时间间隔 在模拟信号 上逐点采取其瞬时值。t)(tx采样时必须要注意满足奈奎斯特定理，即采样频率 必须以高于受测信号的最sf高频率两倍以上的速度进行取样，才能正确地重建波它是通过采样脉冲和模拟信号相乘来实现的。下图是一段语音信号在采样频率 44.1KHz 情况下的频谱图。图 1-3 语音信号频谱图 由图可知，这段语音信号的频率主要集中在 1KHz 左右，当采样频率为44.1KHz 时，由于采样频率比较大，所以采样点数就越密，所得离散信号就越逼近于原信号，频谱也没有发生混叠。对上述信号进行 1/80 采
16、样频率抽取，即采样频率变为将近 500Hz 时，由于采样频率比较小，所以采样点数就稀疏，所得离散信号就越偏离于原信号，频谱也发生了混叠。在采样的过程中应注意采样间隔的选择和信号混淆：对模拟信号采样首先要确定采样间隔。如何合理选择 涉及到许多需要考虑的技术因素。一般而言，t采样频率越高，采样点数就越密，所得离散信号就越逼近于原信号。但过高的采样频率并不可取，对固定长度（T）的信号，采集到过大的数据量 ，)/(tTN给计算机增加不必要的计算工作量和存储空间；若数据量（N）限定，则采样时间过短，会导致一些数据信息被排斥在外。采样频率过低，采样点间隔过远，则离散信号不足以反映原有信号波形特征，无法使信号复原，造成信号混淆。根据采样定理，当采样频率大于信号的两倍带宽时，采样过程不会丢失信息，6利用理想滤波器可从采样信号中不失真地重构原始信号波形。量化是对幅值进行离散化，即将振动幅值用二进制量化电平来表示。量化电平按级数变化，实际的振动值是连续的物理量。具体振值用舍入法归到靠近的量化电平上。 语音信号经过预滤波和采样后，由 A/
