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1、语音信号的时域与频域分析一、用MATLAB实现语音信号的时域分析1.MATLAB程序代码(1)由麦克风采集语咅数据,将采集的数据存成WAV文件(采样率为8000Hz),存在本人的文件夹中。所用程序代码为:clear;closeall;Fs=8000;y=wavrecord(5*Fs,Fs,double1);wavwntefy/fAXa');soundview(y,Fs/name')(2)读収WAV文件,显示语音信号的波形。所用程序代码为:x=wavread('f:\a.wav');figure;plot(x);axis([0,size(x,l),・0.35,0
2、.3]);%坐标轴范围titled语音信号时域波形J;xlabel('样点数');ylabelf幅度J;(3)读取WAV文件,计算并显示语音的短时能量(窗函数为矩形窗,帧长为20)o所用程序代码为:x=wavread('f:\a.wav');x=double(x);f=enframe(x,20,100);energy=sum(abs(f),2);subplot(2,2,l);plot(x);axis([0,size(x,l),-0.7,0.9]);title(语音信号时域波形);xlabef样点数匕ylabel('幅度);subplot(2,2,2);plot
3、(energy);title(语音信号的短时能量legendf帧长LEN=20');f=enframe(x,20z200);energy=sum(abs(f),2);subplot(2,2z3);plot(energy);title(语音信号的短时能量J;legendf帧长LEN=100');f=enframefx^O,400);energy=sum(abs(f),2);subplot(2,2,4);plot(energy);title('语音信号的短时能量');legend('帧长LEN=200');(4)读取WAV文件,计算并显示语音的短时过零率(窗函数为矩
4、形窗,帧长为256,帧移为128),所用程序代码为:x=wavread('f:\a.wav');x=double(x);LEN=100;INC=100;f=enframe(x,LENZINC);%分帧%计算短时过零率z=zeros(size(tl),l);difs=0.01;fori=l:size(f,l)s=f(i,:);forj=l:(length(s)-l)ifs(j)*s(j+l)<0&abs(s(j)-s(j+l))>difs;z(i)=z(i)+l;endendendsubplot(2,lzl);plot(x);axis([0,size(x,l),
5、-0.35,0.3]);title(语音信号时域波形');xlabelC样点数');ylabelf幅度');subplot(2,l,2);plot(z);title(语音信号的短时过零率');xlabel('帧数);ylabelf®时过零率J;(1)读取WAV文件,当窗函数为矩形窗、帧长为20吋,计算一帧浊咅的短时自相关函数所用的程序代码为:x=wavread('f:\a.wav');x=double(x);LEN=100;INC=100;f=enframe(x,LEN,INC);ff=f(72,:);%选取一帧浊音信号ff=ff'.*rectwin(leng
6、th(ff));%计算短时自相关N=LEN;R=zeros(l,N);fork=l:NR(k)=sum(ff(k:N).*ff(l:N-k+l));endfork=l:NRl(k)=R(k)/R(l);Endsubplot(2,l,l);plot(ff);axis([0,N,-0.5,0.5])title(加矩形窗的语咅帧J;xlabelf样点数');ylabelf幅度);subplot(2,l,2);plot(Rl);axis([0,N,-l,l])title/加矩形窗的短时自相关函数J;xlabel('k');ylabel('R(k)');2.图像及结论(1
7、)利用8000Hz的采样频率对输入的语咅信号进行采样,采样点数为40000个,持续时间为4秒,存储格式为doubleo之后将数字语音数据写入F盘的a.wav文件,这段波形是读音为'ke'的波形,并通过放音设备进行回放。回放的GUI界面如图1所示,通过该界面可以观察采集的语音信号。图1用soundview函数显示的语音信号(1)将a.wav文件读取出来,并显示文件中的语音信号波形,显示的波形如图2所示。该波形是汉语拼咅“ke”的吋域波形。从图2可以看出,[K]是清咅,它的波形峰值较低;[e]是浊音,图2语音“ke”的时域波形(2)当帧长取不同值时计算语音信号的短时
8、能量,如图3所示。从图3