数字语音课程论文

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1、Tmatlab语音信号的倒谱分析学生：欧阳博文湖南人文科技学院电科二班学号:12417212摘要语音信号的倒谱分析就是求取语音倒谱特征参数的过程，它可以通过同态处理来实现。同态信号处理也称为同态滤波，它实现了将卷积关系变换为求和关系的分离，即解卷。对语音信号进行解卷，可将语音信号的声门激励信息及声道响应信息分离开來，从而求得声道共振特征和基音周期，用于语音编码、合成、识别等。对语音信号进行解卷，求取倒谱特征参数的方法有两种，一种是线性预测分析；另一种是同态分析处理。在这里我将用同态处理的倒谱分析方法来进行语音信号的分析。本文以matlab为平台，通过编程实现对

2、语音信号的倒谱分析。首先本文介绍语音信号的概叙，其巾介绍了语音信号的组成。然后介绍了语音信号的倒谱分析和matlab应用实现。关键字：语音信号、浊音、轻音、语音信号倒谱、matlab.语音信号概述语音信号的基本组成语咅信号的基本组成单位是咅素。音素可分成“浊音”和“清咅”两大类。如果将不存在语咅而只有背景噪声的惜况称为“无声”。那么咅素可以分成“无声”、“浊咅”、“清音”三类。一个咅节由元咅和辅咅构成。元咅在咅节中占主要部分。所有元咅都是浊咅。在汉语普通话中，每个咅节都是巾“辅咅一元咅”构成的。在信号处理中，语音按其激励形式的不同可分为2类：(1)浊音当气流通

3、过声门时，如果声带的张力刚好使声带发生张弛振荡式的振荡，产生一股准周期的气流，这一气流激励声道就产生了浊音。这种语音信号是1种激励信号，它是由规则的全程激励产生的，其时域波形具有准周期性，语咅频率集中在比较低的频率范围内，短时能量较高，巾于语咅信号中的高频成分有高的过零率而低频有低的过零率，闪此浊咅的过零率低。通常，浊咅信号可以巾周期激励通过线性滤波器合成。(2)清音当气流通过声门时，如果声带不振动，而在某处收缩，迫使气流高速通过这一收缩部分而产生湍流，就得到清咅。清咅是由不规则的激励产生的，发清咅时声带不振动，其时域波形不具有周期性，自相关阑数没有很强的自相

4、关周期峰，其语音频率集中在较高的范围内，短时能量较低，因而过零率较高。通常，清咅信号可巾白噪声通过线性滤波器合成。语音信号进行倒谱分析及matIab实现倒谱分析原理同态信号处理也称为同态滤波，实现将卷积关系变换为求和关系的分离处理，即解卷。如x(n)=进行如下3步处理(})Z[x(n)]=X(z)=XSzyX2^(2)lnX(z)=lnX1(z)+lnX2(z)=X,(z)+X2(z)=X(z)(3)2^[戈⑵]=f[足⑵+足⑵]=名⑻+矣⑻=x(n)对于语音信号进行解卷，可将语音信号的声门激励信息及声道响应信息分离开来，从而求得声道共振特征和基音周期，用于语

5、音编码、合成和识别。同态信号处理的基本原理(1)第一个子系统D*[](特征系统)完成将卷积信号转化为加性信号的运算。i,⑻和毛(幻信号也均是时域序列，但它们所处的离散时域显然不同于x(n)所处的离散时域，故把它称之为复倒频谱域。对/0是x(n)的复倒频谱，简称为复倒谱，有时也称为对数复倒谱。复倒谱具体计算公式x(n)=Z'^lnZCxCz?))]其屮倒谱计算公式为：DFT[x(n)]=X(ejw)X(ejw)=InX(ejw)x(n)=IDFT[X(ejw)]倒谱matlab实现本实验所用的语咅样本是在windows10下的录咅器下采集的一段声咅。原始信号ma

6、tlab仿真结果如下：(程序见附录A)由于提取的原信号数据量很大所以我截取了中间一段原始信号结果如下：采集《号的琢始序列并II对原始信号局部进行放人得到的结果如下:拍取馬邾價芎进行放大；篇《号的琿始涔刊浊音信号matlab仿真结果如下：（程序见附录B）提収一段浊音信号的原序列仿真途啻的厚始涔列提取浊咅信号的倒谱仿真清音信号matlab仿真结果如下：（程序见附录C）提取一段清咅原序列的仿真：屬曲《;的琢鎗席列提収清音信号的倒谱仿真:总、结：通过数月的数字语音信号学习让我明G了，什么是清音和浊音。实现了基于matlab语音倒谱分析，对基于niatlab软件进行语音

7、分析有了进一步的了解。对一段语音信号进行语音分析有了进一步的了解。参考文献：【1】赵力语音信号处理第二版机械工业出版社【2】刘卫国matlab程序设汁与应用第二版高等教育出版社【3】张雪英数字语音处理及matlab仿真电子工业出版社【4】占君，张倩，满廉matlab蚋数查询手册机械工业出版社附录Aclearal1;x=audioread(’G:/录音.mda’)；％对声音文件中的数据采样，结果保存到x向量中x=x’；％转置成行向量，便于处理N=1ength(x)%显示声音样点的总松度x=x(50000:767998);%截取取中间的一段样点subplot(2,

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