课程设计基于matlab的语音信号录制采集和分析的程序设计

课程设计基于matlab的语音信号录制采集和分析的程序设计内容摘要：

文介绍的是语音信号的傅里叶分析法。 因为语音波是一个非平稳过程，因此 适用于周期、瞬变或平稳随机信号的标准傅里叶变换不能用来直接表示语音信号，而应该用短时傅里叶变换对语音信号的频谱进行分析，相应的频谱称为“短时谱 ” MATLAB 课程设计说明书 6 FFT 即为快速傅氏变换，是离散傅氏变换的快速算法，它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。 在 MATLAB 的信号处理工具箱中函数 FFT 和 IFFT 用于快速傅立叶变换和逆变换。 函数 FFT 用于序列快速傅立叶变换 ，其 调用格式 为y=fft(x)， 其中， x 是序列， y 是序列的 FFT， x 可以为一向量或矩阵，若 x 为一向量， y 是 x 的 FFT 且 和 x 相同长度 ； 若 x 为一矩阵，则 y 是对矩阵的每一列向量进行 FFT。 如果 x 长度是 2 的幂次方，函数 fft 执行高速基－ 2FFT 算法 ， 否则 fft 执行一种混合基的离散傅立叶变换算法，计算速度较慢。 函数 FFT 的另一种调用格式 为 y=fft(x,N)， 式中， x， y意义同前， N为正整数。 函数执行 N点的 FFT， 若 x 为向量且长度小于 N，则函数将 x 补零至长度 N； 若向量 x 的长度大于 N，则函数截短 x使之长度为 N； 若 x 为矩阵，按相同方法对 x进行处理。 图 原始语音信号的频谱 MATLAB 课程设计说明书 7 4 语音信号的加噪处理 所谓 高斯 噪声，是指没有任何时 迟相关时间序列，它只一个参数，代表噪声的强度，也即迟滞为 0 的滞后自协方差，而其余滞后自协方差统统为零。 标准 高斯 噪声：则是满足 N（ 0， 1）标准正态分布的 高斯 噪声。 斯白噪声：如果一个噪声，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。 热噪声和散粒噪声是高斯白噪声。 MATLAB 中产生高斯白噪声非常方便，可以直接应用 3个函数，一个是 WGN，另一个是 AWGN，还有一个 randn， WGN 用于产生高斯白噪声， AWGN 则用于在某一信号中加入高斯白噪声， randn 直接产生高斯分布序列。 1. WGN：产生高斯白噪声 y = wgn(m,n,p) 产生一个 m行 n列的高斯白噪声的矩阵， p 以 dBW为单位指定输出噪声的强度。 y = wgn(m,n,p,imp) 以欧姆 (Ohm)为单位指定负载阻抗。 y = wgn(m,n,p,imp,state) 重置 RANDN 的状态。 在数值变量后还可附加一些标志性参数： y = wgn(„,POWERTYPE) 指定 p的单位。 POWERTYPE 可以是 39。 dBW39。 , 39。 dBm39。 或 39。 linear39。 线性强度 (linear power)以瓦特 (Watt)为单位。 y = wgn(„,OUTPUTTYPE) 指定输出类型。 OUTPUTTYPE 可以是 39。 real39。 或39。 plex39。 2. AWGN：在某一信号中加入高斯白噪声 y = awgn(x,SNR) 在信号 x中加入高斯白噪声。 信噪比 SNR 以 dB 为单位。 x的强度假定为 0dBW。 如果 x 是复数，就加入复噪声。 y = awgn(x,SNR,SIGPOWER) 如果 SIGPOWER 是数值，则其代表以 dBW 为MATLAB 课程设计说明书 8 单位的信号强度；如果 SIGPOWER 为 39。 measured39。 ，则函数将在加入噪声之前测定信号强度。 y = awgn(x,SNR,SIGPOWER,STATE) 重置 RANDN 的状态。 y = awgn(„,POWERTYPE) 指定 SNR 和 SIGPOWER 的单位。 POWERTYPE可以是 39。 dB39。 或 39。 linear39。 如果 POWERTYPE 是 39。 dB39。 ，那么 SNR 以 d。