语音信号处理实验指导

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1、实验一语音信号的采集与处理一.预习知识：1.用灵者录咅机录制一段10s左右的咅频，保存为wav格式。2.学会用matlab画图：1)如下程序：%绘制第一个图形figure(1);t=O:pi/12:2*pi;%t的值从0到才pi,步进为pi/12y1=sin(t);y2=cos(t);y3=sin(t.A2)-t.*cos(t);plot(t,y1,W,t,y2,t>o',t,y3,'k:');%二维绘图，红线画蓝圈画y2,黑虚线画y3%绘制第二个图形figure(2);x=0:pi/6:2*pi;%t的值从0到2*pi涉进为pi/6y=x;z1=sin(x);z2=

2、cos(x);z3=atan(x);subplot(2,2,1);%subplot(m,n,p)把一个窗口分为m*n,p为当前区域号plot(x,z1,'r',x,z2,,g,);%二维绘图，红线画z1,绿线画z2subplot(2,2,2);%把一个窗口分为2也，当前为第二个plot(x,z3,'m');subplot(2,2,3);[x,y]=meshgrid(x,y);%生成网格平面，一次为基础绘制3D图形z4=sin(x).*cos(y);mesh(x,y,z4);%x,y为口变量矩阵，z为建立在x和y之上的两数矩阵subplot(2,2,4);surfc(x

3、,y,z4);%与mesh类似，mesh绘制的是一个网格图，surf绘制的是着色的三维曲面2)绘制的两个图形如下：QFigure1ABeEd

4、ad目

5、■口IoE)S3Q:2•FileGditViewInter：ToolsDesktopWindowHelpoHCI；d◎a•气x▽•乜□s□Q高斯白噪声的概率分布为公式11.什么是高斯白噪声。高斯白噪声中的高斯是指概率分布是正态函数,图3图2高斯白噪声的概率分布口噪声是指它的二阶矩不相关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性。如果一个噪

6、声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声，从我们验的频率响应听起来它是非常明亮的邂”声。2.了解通带截止频率，阻带截止频率，频率归一化的含义。通带截止频率：通带截止频率指的是波特图中大于3dB的波段，指・3db的位置，也就是说从滤波器的通带的增益（最大值处）算起,下降・3db（0.707倍）的位置，如图3中的fp。阻带截止频率：就是在这个频率的信号,衰减到相应参数（比如-80db等）的边界频率，如图3中的fc。频率归一化：将频率化为0~1之间，如对于一个采样频率为1000Hz的系统，根据采样定律，信号的最大频率为500Hz,所以

7、对于300Hz频率进行归一化即为300/500=0.6o3.了解滤波器的概念。凡是可以使信号屮特定的频率成分通过，而极大地衰减或抑制其他频率成分的装置或系统都称之为滤波器，相当于频率“筛子”。4.了解如何进行时域分析、频域分析。时域分析：如图4时域波形图,横轴表示时间轴，纵轴表示声音信号的大小，幅度越高声音越大。频谱图分析：信号频谱图的分析，横轴表示频率，纵轴表示在此频率上声音的大小，频率幅值越大，表示声音信号中此频率的能量越强。图4二•实验涉及的MATLAB函数1.[y,fs,nbits]二wavread（'file'）,读取file所规定的.wav文件，采样值放在

8、向量y中，fs表示采样频率（Hz）,nbits表示采样位数。2.sound（y,fs,nbits）,将y的数据转为声音信号,fs为采样频率,nbits表示采样位数。3.pause（x）延吋函数，x为延吋的秒数。4.L=length（y）,L为y的长度。5.noise=randn（L,1）,产生L加维正态随机分布的矩阵。6.[N,wn]=buttord（wp,wc,Ap,As）；设计巴特沃斯滤波器，N为滤波器的最低阶数，wn为・3dB的截至频率。7.b=fir1（N,wn,'ftype,）,窗函数法设ilFIR滤波器，N为滤波器的阶数，wn为3dB的截至频率,ftype

9、为滤波器类型，低通'low',高通'high',带通'bandpass',带阻'stop'。8.x=fftfilt（b,y）,b为滤波器，y为待滤波信号，x为滤波后的信号。9.y_p二fft（y,L）,y为需要进行傅里叶变换的采样信号，L为y的长度，y_p为y傅里叶变换后的频域值。三.实验内容1•播放原始音频信号1）采集文件voice.wav的语音信号（Matlab中直接调用wavread函数）。2）调整采样值y（将采样值乘或除以一个倍数），使回放语音信号时声音大小在听觉适合的范围。3）回放录制的语音信号y（Matlab中直接调用sound函数）。4