基于dsp的语音信号处理系统设计毕业设计(编辑修改稿)

基于dsp的语音信号处理系统设计毕业设计(编辑修改稿)内容摘要：

和 ()jwWe 的 周期 卷积。 根据信号的时 宽带宽积为 一常数这一基本性质，可知 ()jwWe 主瓣宽度与窗口宽度成反比， N 越大， ()jwWe 的主瓣越窄。 由式 (34)可知，为了使 ()jwnXe 忠 实再现 ()jwXe 的特性。 ()jwWe 相对于 ()jwXe 来说必须是 — 个冲激函数。 所以为了使( ) ( )jw jwnX e X e ，需 N ；但是 N值太大时， 信 号的分帧 又 失 去了意义。 尤其是 N 大于语音的 音素 长度时 ， ()jwnXe 已不能反映该语音 音素 的频谱了。 因此， 应折衷选择 窗 的宽度 N。 另外，窗的形状也对短时 傅 氏频谱有影响，如矩形窗，虽然频率分辨率很高 (即主辩狭窄尖锐 )，但由于第一 旁瓣 的衰减很小，有较大的上下冲，采用矩形窗时求得的 ()jwnXe 与 ()jwXe 的偏差较大，这就是 Gibbs 效应，所以不适合用于 频谱 成分很宽的语音分析中。 而汉明窗在频率范围中的分辨率较高，而且旁辩的衰减大，具有频谱泄漏少的优点。 所以在求短时频谱时一 般 采用具有较小上下冲的汉明 窗。 与离散傅里叶变换和连续博里叶变换的关系一样，如令角频率 w=2πk／ N，则得离散的短时 傅 里叶变换 (DFT)。 它实际上是 ()jwnXe 在频域的取样，如下所示： 22 10( ) ( ) ( ) ( 0 1 )k k mNjjNNn n nmX e X k x m e k N       (35) 在语音信号数字处理中，都是采用 ()nxm的离散博里叶变换 (DFT) ()nXk来替代()jwnXe 并且可以用高效的快速傅里叶变换 (FFT)算法完成由 ()nxm至 ()nXk的转换。 当然，这时窗长 N 必须是 2 的倍数 2L (L 是整数 )。 根据傅里叶变换的性质，实数序列的傅里叶变换的频谱具有对称性，因此，全部频谱信息包含在长度为 N/2+1个 ()nXk里。 另外，为了使 ()nXk具有较高的频率分辨率，所取的 DFT 以及相应的FFT 点数 1N 应该足够多，但有时 ()nxm的长度 N要受到采样 率 和短时性的限制，例如，在通常采样率为 8kHz 且帧长为 20ms 时， N=而 1N 一般取 25 512或 1024，为了将 ()nxm的点数从 N扩大力 1N ，可以采用补 0 的办法，在扩大的部分添若干个 14 0 取样值，然后再对添 0后的序列进行 FFT。 例如、在 10kHz 的范围内采样求频谱，并要求频率分辨率在 30Hz 以下。 由 10k zH / 1N ＜ 30，得 1N ＞ 333，所以 1N ＝ 2L 要取比 333 大的值，这时可取 1N = 92 ＝ 512 点， 不 足的部分采用补 0的办法解决，此时频率分辨率 (即频率间隔 )为 10Hz／ 512＝ ，采样后的该帧信号频率处在0～ 12 Hz  之间，因此，原连续信号频率就处在 0～ 12 Hz  之间 (即max 5f kHz )，所以我们要在 0～ 5kHz 频率范围内求其频谱。 FFT 的计算可以在通用计算机上由相应的算法软件来完成，这种方式一般只能实现非实时运算。 为了完成实时运算可以采用先进的数字信号处理芯片、阵列处理芯片或专用 FFT 芯片。 为了完成 1024 点的 FFT，这些专用芯片所需的运 算时间是几十毫秒至 几 毫秒，甚至可以降至 1ms 以下。 在 语音信号数字处理中，功率谱具有重要意义，在一些语音应用系统中。 往往都是利用语音信号的功率谱。 根据功率谱定义，可以写出短时功率谱与短时傅里叶变换之间的关系： 2( ) ( ) ( ) ( )jw jw jw jwn n nnS e X e X e X e   或者： 2( ) ( ) ( ) ( )n n nnS k X k X k X k   式中＊表示复共轭运算。 并且功率谱 ()jwnSe 是短时自相关函数 ()nRk的傅里叶变换。 121( ) ( ) ( )Njw jw jw kn n nkNS e X e R k e     图 32 是用 Matlab 中的 psdplot 命令绘得的同一人两次说同一词的功率谱比较 (窗函数取窗长度为 256 的 Hamming 窗 )。 15 图 32同一人两次说同一词的功率谱比较 可以看出功率谱图比较好地反映出声音的个人特征：在低频部分（频率低于6000Hz），同一人说同一词，其功率谱图中的各个波峰所对应的频率基本相同；不同人说同一词，其功率谱图的出现波峰的频率比较接近；同一人说不同词时功率谱的形状差别较大。 在高频部分，波峰比较密集，特征不明显。 语音信号的语谱图 语音的时域分析和频域分析是语音分析的两种重要方法。 显然这两种单独分析的方法均有局限性：时域分析对语音信号的频率特性没有直观的了解；而频域分析出的特征中又没有语音信号随时间的变化关系 ； 语音信号是时变信号，所以其频谱也是随时间变化的。 但是由于语音信号随时间变化是很缓慢的，因而在一段短时间内 (如 10～ 30ms之间，即所谓的一帧之内 )可以认为其频谱是固定不变的，这种频谱又称为短时谱。 短时谱只能反映语音信号的静态频率特性，不能反映 语音信号的动态频率特性。 因此，人们致力于研究语音的时频分析 特性。 把和时序相关的 傅里叶分 析的显示图形称为语谱图 (Sonogram，或者Spectrogram)。 语 谱 图是一种三维 频谱 ，它是 表示语音 频谱随时间变化的图形，其纵轴为频率，横轴为时间，任一给定频率成分在给定时刻的强弱用相应点的灰度或色调的浓 淡 来表示。 用语谱图分析语音又称为 语谱 分析。 语谱 图中显示了大量的与语音的语句特性有关的信息，它综合 了 频谱图和时域波形的特点，明显地显示 出 语音 频谱 随时间的变化情况，或者说是一种动态的频谱； 记录 这种 频谱 的仪器就是语谱仪。 语谱仪实际上是一个带通滤波器组的输出随时间发生连续变 化，连续重复进 16 行 语音 信号频率分析的仪器。 带通滤波器有两种带宽可供选择：窄带为 45Hz，宽带为 300Hz。 窄带语谱 图 有良好的频率分辨率， 有 利于显示基音频率及其各次谐波，但它的时间分辨率较 差 ，不利于观察共振峰 (声 道谐振 )的变化；而宽带语谱图正相反，具有良好的时间分辨率及较差的频率分辨率。 宽带语谱图能给出语音的共振峰频率及清辅音的能量汇集区，在 语 谱 图 里共振峰呈现为黑色的条纹。 可以利用语谱仪测 量 语谱图的方法来确定语音参数，例如共振峰频率及基音频率。 语 语图的实际应用是用于确定出讲话人的本性。 语谱图上因其不同的黑白程 度，形成了个同的纹 路， 称之为 “ 声纹”，它因人而异，即不同讲话者 语谱 图的声纹是不同的。 因而可以利用 声纹 鉴别不 同 的讲话人。 这与不 同 的人有不同的指纹，根据指纹可以区别不同的人是一个道理。 虽然对采用语谱图的讲活人识别技术的可靠性存在相当的怀疑，但目前这一技术已在司法法庭得到某些认可及采用。 图 33“ 河南理工大学 ”语谱图 图 33 是用 Mtalab 绘制的一个宽带语谱图，其中横抽坐标为时间，纵轴坐标为频率，语句内 容为“河南 城 建学院”，它的发音在图下方以音标表示。 同时给出了相应的语音的时域波形。 语谱图中的花纹有横扛 (Bar)、乱纹和竖直条等。 横杠 3 x 10 4 0 河 南理工大学 0 50 100 150 200 250 300 350 400 50 100 150 200 250 17 是与时间轴平行的几条深黑色带纹，它们相应于短时谱中的几个凸出点，也就是共振峰。 从横扛对应的频率和宽度可以确定相应的共振峰频率和带宽。 在一个语音段的语谱图中，有没有横扛出现是判断它是否是浊音的重要标志。 竖直条 (又叫冲直条 )是语谱图中出现与时间轴垂直的一条窄黑条。 每个竖直条相当于一个基音，条纹的起点相当于声门脉冲的起点，条纹之间的距离表示基音周期。 条纹越密表示越音频率越高。 18 4 语音信号的综合仿真分析 Matlab MATLAB 将矩阵运算、数值分析、图形处理、编程技术结合在一起，为用户提供了一个强有力的科学及工程问题的分析计算和程序设计工具，它还提供了专业水平的符号计算、文字处理、可视化建模仿真和实时控制等功能，是具有全部语言功能和特征的新一代软件开发平台。 MATLAB 已发展成为适合众多学科 、 多种工作平台、功能强大的大型软件。 在欧美等国家的高校， MATLAB 已成为线性代数、自动控制理论、数理统计、数字信号处理、时间序列分析、动态 系统仿真等高级课程的基本教学工具。 成为攻读学位的本科、硕士、博士生必须掌握的基本技能。 在设计研究单位和工业开发部门， MATLAB 被广泛的应用于研究和解决各种具体问题。 在中国， MATLAB 也已日益受到重视，短时间内就将盛行起来，因为无论哪个学科或工程领域都可以从 MATLAB 中找到合适的功能。 ○ 1 MATLAB 的功能 1）全新的开发环境 GUIDE(GUI Development Environment)：由早期的单一命令窗口发展为将一些常用的交互式工作界面高度的集中于操作桌面； 2） 在命令窗口增加了错误跟踪功能 (error display message and abort function)； 3）提供了许多新的数值处理功能 (numerical Treatment Techniques)，更新了部分函数的功能和算法，增加了许多新函数； 4）在图形窗口增加了曲线拟合、数据统计等交互工具； (Curve Fitting, Data Analyzing ) 5）引入了类与对象及函数句柄等概念。 (Object， Handle) 用户可以创建自己定义的类函数和函数句柄； 6）改进了编 辑 /调试器的界面及功能。 (Editor/Debugger)增加了行号和书签等功能； 7）属性编辑器功能更强 (Property Debugger)，使用更方便； 8）建立了一个与以前完全不同的图形用户界面（ GUI）图形窗口， (Graphical Window)使用更加方便灵活； 9）增加了虚拟现实工具箱， (Virtual Reality Toolbox)使用标准的虚拟现实建模语言（ VRML）技术，可以创建由 MATLAB 和 simulink 环境驱动的三维动画场景； 10）在应用程序接口方面增加了与 Java 的接口 (Interface for Java)，并为二者 19 的数据交换提供了相应的程序库。 ○ 2 MATLAB 的主要组成部分： 1）开发环境 (development Environment)：一组图形化用户接口工具和组件的集成： MATLAB 桌面、命令窗口、命令历史窗口、编辑调试窗口及帮助信息、工作空间、文件和搜索路径等浏览器； 2） MATLAB 数学函数库： (Math Function Library)基本函数：求和、正弦、余弦和复数运算等；特殊函数：矩阵求逆、矩阵特征值 、贝塞尔函数和快速付里叶变换等； 3） MATLAB 语言： (MATLAB Language)一种高级编程语言，包括控制流的描述、函数、数据结构、输入输出及面对对象编程； 4）句柄图形： (Handle Graphics) 可以对各种图形对象进行更为细腻的修饰和控制，建立完整的图形界面的应用程序。 5）应用程序接口： (Applied Function Interface)MATLAB 的应用程序接口允许用户使用 C 或 FORTRAN 语言编写程序与 MATLAB 连接。 ○ 3 工作空 间窗口： (Workspace Window) 用于储存各种变量和结果的空间，显示变量的名称、大小、字节数及数据类型，对变量进行观察、编辑、保存和删除。 临时变量不占空间，为了对变量的内容进行观察、编辑与修改，可以用三种方法打开内存数组编辑器。 *双击变量名；*选择该窗口工具栏上的打开图标； *鼠标指向变量名，点击鼠标右键，弹出选择菜单，然后选项操作。 欲查看工作空间的情况，可以在命令窗口键入命令 whos（显示存在工作空间全部变量的名称、大小、数据类型等信息）或命令 who（只显示变量名） ○ 4 当前目录浏览器： (Current Directory) 用于显示及设置当前工作目录，同时显示当前工作目录下的文。