语音信号处理实验报告Word文件下载.docx
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plot（Mn）;
fori=1:
n-1
ifx（i）>
=0y（i）=1;
elsey（i）=-1;
end
ifx（i+1）>
=0y（i+1）=1;
elsey（i+1）=-1;
w（i）=abs（y（i+1）-y（i））;
end
k=1;
j=0;
while（k+N-1）<
n
Zm（k）=0;
fori=0:
N-1
Zm（k）=Zm（k）+w（k+i）;
j=j+1;
k=k+N/2;
forw=1:
j
Q（w）=Zm（160*（w-1）+1）/（2*N）;
subplot（4,1,4）;
plot（Q）;
grid;
figure
（2）;
subplot（2,1,1）;
spectrogram（x,h,256,200,0.0424*fs）;
subplot（2,1,2）;
spectrogram（x,h,256,200,0.0064*fs）;
四、实验结果
语谱图：
（Matlab7.0用不了spectrogram）
【实验二】
Homomorphicanalysis
WriteaMATLABprogramtocomputetherealcepstrumsofasectionofvoicedspeechandunvoicedspeech.
Plotthesignal,thelogmagnitudespectrum,therealcepstrum,andthelowpasslifteredlogmagnitudespectrum.
三、实验程序
nfft=256;
[x,fs]=wavread（'
fx=x;
Xvm=log（abs（fft（fx,nfft）））;
xhv=real（ifft（Xvm,nfft））;
lifter=zeros（1,nfft）;
lifter（1:
30）=1;
lifter（nfft-28:
nfft）=1;
fnlen=0.02*fs;
%20ms
win=hamming（fnlen）;
%加窗
n=fnlen;
%窗宽度赋给循环自变量n
noverlap=0.5*fnlen;
while（n<
=length（x）-1）
fx=x（n-fnlen+1:
n）.*win;
n=n+noverlap;
xhvp=xhv.*lifter'
;
figure;
subplot（4,1,1）
plot（lifter）;
title（'
倒谱滤波器'
subplot（4,1,2）
语音信号波形'
subplot（4,1,3）
plot（Xvm）;
Xvm'
subplot（4,1,4）
plot（xhv）;
xhv'
四、实验结果
【实验三】
一、实验题目
LPanalysis
二、实验要求
WriteaMATLABprogramtoconvertfromaframeofspeechtoasetoflinearpredictioncoefficients.PlottheLPCspectrumsuperimposedonthecorrespondingSTFT.
clear;
fx=x（4000:
4160-1）;
p=10;
[a,e,k]=aryule（fx,p）;
G=sqrt（e*length（fx））;
f=log（abs（fft（fx）））;
h0=zeros（1,160）;
h=log（G）-log（abs（fft（a,160）））;
figure
（1）;
subplot（211）;
plot（fx）;
subplot（212）;
plot（f）;
holdon;
plot（（0:
160-1）,h,'
r'
【实验四】
Pitchestimation
二、实验内容
Writeaprogramtoimplementthepitchestimationandthevoiced/unvoiceddecisionusingtheLPC-basedmethod.
Q=x'
NFFT=512;
N=256;
Hamm=hamming（N）;
frame=30;
M=Q（（（frame-1）*（N/2）+1）:
（（frame-1）*（N/2）+N））;
Frame=M.*Hamm'
%lowpassfilter
[b2,a2]=butter（2,900/4000）;
speech2=filter（b2,a2,Frame）;
%filter
%residual
[a,e]=lpc（speech2,20）;
errorlp=filter（a,1,speech2）;
%residual
%Short-termautocorrelation.
re=xcorr（errorlp）;
%Findmaxautocorrelationforlagsintheintervalminlagtomaxlag.
minlag=17;
%F0:
450Hz
maxlag=160;
50Hz
fnlen=256;
[remax,idx]=max（re（fnlen+minlag:
fnlen+maxlag））;
figure
subplot（3,1,1）;
plot（Frame）;
subplot（3,1,2）;
plot（speech2）;
subplot（3,1,3）;
plot（re）;
text（500,0,'
idx'
idx=idx-1+minlag
remax
【实验五】
Speechsynthesis
WriteaprogramtoanalyzeaspeechandsynthesizeitusingtheLPC-basedmethod.
主程序
[x,sr]=wavread（'
p=[1-0.9];
x=filter（p,1,x）;
N=256;
inc=128;
y=lpcsyn（x,N,inc）;
wavplay（y,sr）;
子程序lpcsyn
functiony=lpcsyn（x,N,inc）
%[x,sr]=wavread（'
%pre=[1-0.97];
%x=filter（pre,1,x）;
%N=256;
%inc=128;
fn=floor（length（x）/inc）;
y=zeros（1,50000）;
for（i=1:
fn）
order=16;
x（1:
N,i）=x（（i-1）*inc+1:
（i+1）*inc）;
[A（i,:
）,G（i）,P（i）,fnlen,fnshift]=lpcana（x（1:
N,i）,order）;
if（P（i））%Voicedframe.
e=zeros（N,1）;
e（1:
P（i）:
N）=1;
%Impulse-trainexcitation.
else%Unvoicedframe.
e=randn（N,1）;
%Whitenoiseexcitation.
yt=filter（G（i）,A（i,:
）,e）;
j=（i-1）*inc+[1:
N];
y（j）=y（j）+yt'
end;
子程序lpcana
function[A,G,P,fnlen,fnshift]=lpcana（x,order）
fnshift=fnlen/2;
speech2=filter（b2,a2,x）;
[A,e]=lpc（speech2,order）;
errorlp=filter（A,1,speech2）;
re=xcorr（errorlp）;
G=sqrt（e*length（speech2））;
minlag=17;
maxlag=160;
[remax,idx]=max（re（n+minlag:
n+maxlag））;
P=idx-1+minlag;
【实验六】
Speechenhancement
Writeaprogramtoimplementthebasicspectralmagnitudesubtraction.
[speech,fs,nbits]=wavread（'
%读入数据
alpha=0.04;
%噪声水平
winsize=256;
%窗长
size=length（speech）;
%语音长度
numofwin=floor（size/winsize）;
%帧数
hamwin=zeros（1,size）;
%定义汉明窗长度
enhanced=zeros（1,size）;
%定义增强语音的长度
ham=hamming（winsize）'
%%产生汉明窗
x=speech'
+alpha*randn（1,size）;
%信号加噪声
noisy=alpha*randn（1,winsize）;
%噪声估计
N=fft（noisy）;
nmag=abs（N）;
%噪声功率谱
%分帧
forq=1:
2*numofwin-1
frame=x（1+（q-1）*winsize/2:
winsize+（q-1）*winsize/2）;
%对带噪语音帧间重叠一半取值
hamwin（1+（q-1）*winsize/2:
winsize+（q-1）*winsize/2）=...
winsize+（q-1）*winsize/2）+ham;
y=fft（frame.*ham）;
mag=abs（y）;
%带噪语音功率谱
phase=angle（y）;
%带噪语音相位
%幅度谱减
fori=1:
winsize
ifmag（i）-nmag（i）>
clean（i）=mag（i）-nmag（i）;
elseclean（i）=0;
%频域中重新合成语音
spectral=clean.*exp（j*phase）;
%反傅里叶变换并重叠相加
enhanced（1+（q-1）*winsize/2:
winsize+（q-1）*winsize/2）+real（ifft（spectral））;
plot（speech）;
xlabel（'
样点数'
ylabel（'
幅度'
原始语音波形'
语音加噪波形'
plot（enhanced）;
增强语音波形'
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