实验一、语音信号时域特性和频域特性

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1、实验一、语音信号的时域特性和频域特性学院：信息与通信工程学院专业：通信工程班级：104学号：2010026410姓名：黄余芳指导教师：崔艳秋1.实验名称语音信号的时域特性和频域特性2.实验类型验证性实验3.实验目的观察并验证语音信号的时域特性和频域特性，理解并掌握典型的语音信号时域分析方法和频域分析方法，为深入学习数字语音信号处理的相关理论奠定基础。4.实验设备安装有MATLAB的计算机5.实验内容1.输入并运行MATLAB代码。2.观察语音信号的时域特性（1）发一个清音和一个浊音，由麦克风采集语

2、音数据，参考实验内容1中的程序将这些数据分别存成两个“.wav”文件（例如[a]的语音存为“a.wav”，要求采样率为8000），存在本人的文件夹中。（2）读取WAV文件，显示语音波形，观察清音和浊音波形的差异。（3）读取WAV文件，计算并显示语音的短时能量（要求分帧加窗的帧长为256，帧移为128），观察并分析清音和浊音短时能量的差异。（4）读取WAV文件，计算并显示语音的短时过零率（要求分帧加窗是的帧长为256，帧移为128），观察并分析清音和浊音短时过零率的差异。3.观察语音信号的频域特性（

3、1）读取WAV文件，计算并显示一帧语音的原始信号、加窗信号、短时频谱（要求分帧加窗的窗函数为汉明窗、帧长为256，帧移为128），观察并分析清音和浊音短时频谱的差异。（2）读取WAV文件，计算并显示不同窗函数情况下一帧语音的加窗信号、短时频谱（要求分帧加窗的窗函数分别为矩形窗和汉明窗、帧长为256，帧移为128），观察并分析不同的窗函数对短时谱分析的影响。6.相关函数wavread、plot、fft7.MATLAB程序代码131.输入并运行以下MATLAB代码。(1)短时能量clear;close

4、all;Fs=11025;y=wavrecord(5*Fs,Fs,'double');wavwrite(y,'f:\a');soundview(y,Fs);x=wavread('f:\a.wav');x=double(x);x=filter([1-0.9375],1,x);%预加重FrameLen=256;FrameInc=128;s=enframe(x,FrameLen,FrameInc);energy=sum(abs(s),2);figure;subplot(2,1,1);plot(x);

5、title('语音信号时域波形');xlabel('样点数');ylabel('幅度');subplot(2,1,2);plot(energy);title('语音信号的短时能量');xlabel('帧数');ylabel('短时能量');legend('帧长FrameLen=240');(2)短时过零率clear;closeall;x=wavread('f:\a.wav');x=double(x);FrameLen=256;FrameInc=128;13tmp1=enframe(x(1:end

6、-1),FrameLen,FrameInc);tmp2=enframe(x(2:end),FrameLen,FrameInc);signs=(tmp1.*tmp2)<0;diffs=(tmp1-tmp2)>0.02;zcr=sum(signs.*diffs,2);figure;subplot(2,1,1);plot(x);title('语音信号时域波形');xlabel('样点数');ylabel('幅度');subplot(2,1,2);plot(zcr);xlabel('帧数');ylabel

7、('短时过零率');title('语音信号的短时过零率');(3)短时傅里叶变换clear;closeall;x=wavread('f:\a.wav');x=double(x);FrameLen=256;FrameInc=128;s=enframe(x,FrameLen,FrameInc);ss=s(50,:);%选取一帧语音信号（可以通过观察短时能量的分布来判断哪一帧是清音段还是浊音段）f=ss'.*hamming(length(ss));r=fft(f,512);r1=abs(r);r1=r

8、1/max(r1);yuanlai=20*log10(r1);signal(1:256)=yuanlai(1:256);pinlv=(0:1:255)*11025/512;figure;subplot(3,1,1);13plot(ss);axis([0,256,-1,1])title('截取的语音段');xlabel('样点数');ylabel('幅度');subplot(3,1,2);plot(f);axis([0,256,-1,1])title('窗选语音信号');xlabel