基于matlab的语音信号处理技术研究61557

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1、基于MATLAB的语音信号处理技术研究谢东力(郑煤集团公司)摘要语音信号的处理过程主要包括对信号的抽样，量化，编码。常用的有脉冲编码调制(PCM)，增量调制(△M)，连续可变斜率增量调制CVSD。AM与PCM编码方式相比具有编译码设备简单，低比特率时的量化信噪比高，抗误码特性好等优点。在军事和工业部门的专用通信网和卫星通信中得到了广泛应用，CVSD是改进△M动态范围的方法之一。由于调制过程很容易产生误差，为此需要对它们进行进一步的研究，本文就是以脉冲编码调制为例，通过MATLAB的实现来研究语音信号传输过程中的基

2、本问题。关键词语音信号脉冲编码调制增量调制1语音编码技术概论近20年来，全球半导体产业的飞速发展带动相关的软件，硬件设计到新的水平，使很多比较复杂的数字信号处理算法可以实时实现并且得到广泛的应用突出的代表就是数字信号处理器(DSP)和语音信号压缩码，在日常通信中得到广泛应用。随着网络通信的发展，微处理器和信号处理专用芯片的发展，也为语音处理技术的应用提供了更加广阔的平台，所有这些因素都促进了对更加有效，可靠，高质量的语音编码系统的需要，从而促进了语音编码技术的持续发展。语音编码的3种最常用的技术是脉冲编码调制(P

3、CM)、差分PCM(DPCM)和增量调制(AM)。本文主要讨论脉冲编码调制(PCM)，增量调制(AM)，连续可变增量调制(CVSD)。脉冲编码调制包括3个过程，即抽样、量化、编码。所谓抽样，就是对模拟信号进行周期性扫描，把时间上连续的信号变成时间上离散的信号。所谓量化，就是把经过抽样得到的瞬时值将其幅度离散，即用一组规定的电平，把瞬时抽样值用最接近的电平值来表示。所谓编码，就是用一组二进制码组来表示每一个有固定电平的量化值。然而，实际上量化是在编码过程中同时完成的，故编码过程也称为模／数变换，可记作A／D。增量调

4、制可以看成是PCM的一个特例，因为它们都是用二进制代码形式去表示模拟信号的方式，在PCM中，信号的代码表示模拟信号的抽样值，而且，为了减小量化噪声，一般需要较长的代码及较复杂的编译码设备。而AM是将模拟信号变换成仅由一位二进制码组成的数字信号系列，并且在接受端也只需要用一个线性网络，便可复制出原模拟信号⋯。CVSD编码擅长处理被丢失和被损坏的语音采样，即使比特错误率达到4％，CVSD编码的语音仍然是可听的。本文对语音传输的相关基本原理，包括脉冲编码调制，增量调制，连续可变斜率增量调制等方法进行探讨，并以脉冲编码调

5、制(PCM)为例，通过MATLAB软件探讨语音传输过程中的相关问题。2脉冲编码调制的MATLAB实现2．1采样的MATLAB实现信号按照其自变量和因变量的取值特点可分为：一518—(1)连续时间信号或连续信号。其自变量可连续取值，通常，因变量也可以在一定动态范围内任意连续取值，即模拟量。所以这样的信号也称为模拟信号，写成z。(t)。(2)离散时间信号。虽然时间仍是连续变化的，但变量仅在离散的时刻上定义。大多数离散时间信号是由对连续时间信号采样而得到的，通常采样周期是一个固定值r，离散时间是一个顺序增加的整数数值，

6、可以写成nT，其中n=0，1，⋯。因此长度为Ⅳ的离散信号省(乃)可表示为菇(n)=茗．(￡)II：。rn=0，1，2，⋯，Ⅳ一1(1)(3)数字信号。为了在数字系统中对这些因变量数据进行存储和处理，就必须把它们用字长较短的二进制数来表示，这个运算称为量化。得到二进制数的最底位所代表的值就是量化步长。如果离散信号中的因变量不是模拟量而是量化了的数字量，或原来的模拟量经过了取样和模拟／数字变换。输出为离散值，则这种自变量和因变量都只取离散值的信号称为数字信号。数字信号算。可表示为：善。=Ax．round(x／Ax)(

7、2)例：设连续信号为茗。(f)=Cost，0≤t≤￡f=6。其中t，为终点时刻。若采样周期为0．5s，求采样后的离散时间信号；又设A／D变换的量化步长为0．5，求量化后的数字信号，并绘出曲线。解：用MATLAB语言来描述此问题的模型。首先建立连续时间的自变量向量，自变量t是可在0～t，秒中取任何值的连续量，因变量菇。是可以取任何值的模拟量，就自变量来说，它只能把t取的很密。把时间增量d￡取得很小，够不够密不能只看d￡绝对值的大小，而要看相领两个样本值之间变化是不是足够小，真正严格的数学标准只有通过傅立叶分析才能建

8、立。将此时间轴按T=0．5s的采样周期进行分割，得到的离散时间的自变量向量凡。通常它从零开始，取顺序增加的整数，直到终点tiT，表示为n=[0：1：6／T]。将按这个采样周期对此信号进行采样，所得的离散时间信号的表达式为：算。=石。(t)I。：。r=~／凡r+cos(nr)／7,=0，1，⋯，12(3)它们在时间轴上只能在间隔为T=O．5s的间断点上取值，而作为因变量的菇