实验一语音信号的时域特性和频域特性Word格式文档下载.docx
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语音信号的时域特性和频域特性
2.实验类型
验证性实验
3.实验目的
观察并验证语音信号的时域特性和频域特性，理解并掌握典型的语音信号时域分析方法和频域分析方法，为深入学习数字语音信号处理的相关理论奠定基础。
4.实验设备
安装有MATLAB的计算机
5.实验内容
1.输入并运行MATLAB代码。
2.观察语音信号的时域特性
（1）发一个清音和一个浊音，由麦克风采集语音数据，参考实验内容1中的程序将这些数据分别存成两个“.wav”文件（例如[a]的语音存为“a.wav”，要求采样率为8000），存在本人的文件夹中。
（2）读取WAV文件，显示语音波形，观察清音和浊音波形的差异。
（3）读取WAV文件，计算并显示语音的短时能量（要求分帧加窗的帧长为256，帧移为128），观察并分析清音和浊音短时能量的差异。
（4）读取WAV文件，计算并显示语音的短时过零率（要求分帧加窗是的帧长为256，帧移为128），观察并分析清音和浊音短时过零率的差异。
3.观察语音信号的频域特性
（1）读取WAV文件，计算并显示一帧语音的原始信号、加窗信号、短时频谱（要求分帧加窗的窗函数为汉明窗、帧长为256，帧移为128），观察并分析清音和浊音短时频谱的差异。
（2）读取WAV文件，计算并显示不同窗函数情况下一帧语音的加窗信号、短时频谱（要求分帧加窗的窗函数分别为矩形窗和汉明窗、帧长为256，帧移为128），观察并分析不同的窗函数对短时谱分析的影响。
6.相关函数
wavread、plot、fft
7.MATLAB程序代码
1.输入并运行以下MATLAB代码。
（1）短时能量
clear;
closeall;
Fs=11025;
y=wavrecord（5*Fs,Fs,'
double'
）;
wavwrite（y,'
f:
\\a'
soundview（y,Fs）;
x=wavread（'
\\a.wav'
x=double（x）;
x=filter（[1-0.9375],1,x）;
%预加重
FrameLen=256;
FrameInc=128;
s=enframe（x,FrameLen,FrameInc）;
energy=sum（abs（s）,2）;
figure;
subplot（2,1,1）;
plot（x）;
title（'
语音信号时域波形'
xlabel（'
样点数'
ylabel（'
幅度'
subplot（2,1,2）;
plot（energy）;
语音信号的短时能量'
帧数'
短时能量'
legend（'
帧长FrameLen=240'
（2）短时过零率
FrameInc=128;
tmp1=enframe（x（1:
end-1）,FrameLen,FrameInc）;
tmp2=enframe（x（2:
end）,FrameLen,FrameInc）;
signs=（tmp1.*tmp2）<
0;
diffs=（tmp1-tmp2）>
0.02;
zcr=sum（signs.*diffs,2）;
plot（zcr）;
短时过零率'
语音信号的短时过零率'
（3）短时傅里叶变换
FrameLen=256;
ss=s（50,:
%选取一帧语音信号（可以通过观察短时能量的分布来判断哪一帧是清音段还是浊音段）
f=ss'
.*hamming（length（ss））;
r=fft（f,512）;
r1=abs（r）;
r1=r1/max（r1）;
yuanlai=20*log10（r1）;
signal（1:
256）=yuanlai（1:
256）;
pinlv=（0:
1:
255）*11025/512;
subplot（3,1,1）;
plot（ss）;
axis（[0,256,-1,1]）
截取的语音段'
subplot（3,1,2）;
plot（f）;
窗选语音信号'
subplot（3,1,3）;
plot（pinlv,signal）;
频率/Hz'
对数幅度/dB'
title（'
加Hamming窗时语音频谱'
（4）显示清音短时过零率
\\k.wav'
2：
语音信号的频域分析
1.加汉明窗的浊音
ss=s（125,:
加Hamming窗时语音频谱
2.加汉明窗的清音
ss=s（90,:
3.加矩形窗的浊音
.*rectwin（length（ss））;
加矩形窗时语音频谱）
8.实验结果及其分析
浊音
（1）短时能量
（2）短时过零率
（3）短时傅里叶变换
清音
（1）短时能量
加窗
（1）加汉明窗的浊音
（2）加汉明窗的清音
（3）加矩形窗的浊音
分析：
（1）对于浊音与清音，浊音的幅值比较明显，有一个的波动，能清楚的看清楚它的周期；
而清音类似于白噪声，没有明显的幅值，很平缓。
（2）浊音的短时能量高，轻音的短时能量低；
浊音的短时过零率低，而清音的短时过零率高。
（3）总而言之，浊音对于分析语音信号是很有用的语音信号。
9.收获与体会
从这次实验中，收获不少。
能更进一步的了解浊音与清音的区别以及他们的相同点，他们的用途以及相关函数的表示方式与差别，例如：
短时过零率、短时能量等。
对MATLAB的使用方法与相关函数又有了新的认识与了解。
这次实验让我学到了不少。
更加掌握了知识，从某种程度上，也增加了我学习MATLAB的兴趣。
也为我自己以后从事相关的事务做了一定的铺垫基础。
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