【37页】基于DSP的语音信号处理系统设计文档下载

例如，在数学领域，微积分概率统计随机过程数值分析等都是数字信号处理的基本工具，与网络理论信号与系统控制论通信理论故障诊断等也密切相关。

近来新兴的些学科，如人工智能模式识别神经网络等，都与数字信号处理密不可分。

可以说，数字信号处理是把许多经典的理论体系作为自己的理论基础，同时又使自己成为系列新兴学科的理论基础。

方面，对声学语音学统计模型的研究逐渐深入，鲁棒的语音理的各个领域中获得了广泛的应用。

其理论基础是年前后，由等人建立起来的，随后，由美国卡内基梅隆大学的和美国公司的等人将其应用到语音识别中。

由于美国贝尔实验室的等人在世纪年代中期，对隐马尔可夫模型深人浅出的介绍，才使世界各国从事语音信号处理的研究人员了解和熟悉，进而成为个公认的研究热点，也是目前语音识别等的主流研究途径。

进入世纪年代以来，语音信号采集与分析在实用化方面取得了许多实质性的研究进展。

其中，语音识别逐渐由实验室走向实用化。

主流研究途径。

由于美国贝尔实验室的等人在世纪年代中期，对隐马尔可夫模型深人浅出的介绍，才使世界各国从事语音信号处理的研究人员了解和熟悉，进而成为个公认的研究热点，也是目前语音识别等的部分内容简介，隐马尔可夫模型作为语音信号的种统计模型，在语音二〇二年五月九日星期三信号处理的各个领域中获得了广泛的应用。

其理论基础是年前后，由等人建立起来的，随后，由美国卡内基梅隆大学的和美国公司的等人将其应用到语音识别中。

由于美国贝尔实验室的等人在世纪年代中期，对隐马尔可夫模型深人浅出的介绍，才使世界各国从事语音信号处理的研究人员了解和熟悉，进而成为个公认的研究热点，也是目前语音识别等的主流研究途径。

进入世纪年代以来，语音信号采集与分析在实用化方面取得了许多实质性的研究进展。

其中，语音识别逐渐由实验室走向实用化。

方面，对声学语音学统计模型的研究逐渐深入，鲁棒的语音识别基于语音段的建模方法及隐马尔可夫模型与人工神经网络的结合成为研究的热点。

另方面，为了语音识别实用化的需要，讲者自适应听觉模型快速搜索识别算法以及进步的语言模型的研究等课题倍受关注。

数字信号处理简介数字信号处理，简称是门涉及许多学科而又广泛应用于许多领域的新兴学科。

世纪年代以来，随着计算机和信息技术的飞速发展，数字信号处理技术应运而生并得到迅速的发展。

在过去的二十多年时间里，数字信号处理已经在通信等领域得到极为广泛的应用。

数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数字形式对信号进行采集变换滤波估值增强压缩识别等处理，以得到符合人们需要的信号形式。

数字信号处理是围绕着数字信号处理的理论实现和应用等几个方面发展起来的。

数字信号处理在理论上的发展推动了数字信号处理应用的发展。

反过来，数字信号处理的应用又促进了数字信号处理理论的提高。

而数字信号处理的实现则是理论和应用之间的桥梁。

数字信号处理是以众多学科为理论基础的，它所涉及的范围极其广泛。

例如，在数学领域，微积分概率统计随机过程数值分析等都是数字信号处理的基本工具，与网络理论信号与系统控制论通信理论故障诊断等也密切相关。

近来新兴的些学科，如人工智能模式识别神经网络等，都与数字信号处理密不可分。

可以说，数字信号处理是把许多经典的理论体系作为自己的理论基础，同时又使自己成为系列新兴学科的理论基础。

本文主要工作二〇二年五月九日星期三本文简要介绍了语音信号采集与分析的发展史以及语音信号的特征采集与分析方法，并通过机录制自己的段声音，运用进行仿真分析，最后加入噪声进行滤波处理，比较滤波前后的变化。

第章主要介绍语音信号的特点与采集，仿真主要是验证奈奎斯特定理。

第章主要是对语音信号进行时域频域上的分析，如短时功率谱，短时能量，短时平均过零率，语谱图分析等等。

第章是对语音信号的综合和分析，包括语音信号的调制叠加和滤波。

二〇二年五月九日星期三语音信号的特点与采集语音信号的特点通过对大量语音信号的观察和分析发现，语音信号主要有下面两个特点在频域内，语音信号的频谱分量主要集中在的范围内。

利用这个特点，可以用个防混迭的带通滤波器将此范围内的语音信号频率分量取出，然后按的采样率对语音信号进行采样，就可以得到离散的语音信号。

在时域内，语音信号具有短时性的特点，即在总体上，语音信号的特征是随着时间而变化的，但在段较短的时间间隔内，语音信号保持平稳。

在浊音段表现出周期信号的特征，在清音段表现出随机噪声的特征。

下面是段语音信号的时域波形图图和频域图图，由这两个图可以看出语音信号的两个特点。

图语音信号时域波形图图语音信号频域波形图语音信号的采集在将语音信号进行数字化前，必须先进行防混叠预滤波，预滤波的目的有两个抑制输入信导各领域分量中频率超出的所有分量为采样频率，以防止混叠干扰。

抑制的电源工频干扰。

这样，预滤波器必须是个带通滤波器，设其上下截止频率分别是和，则对于绝大多数语音编译码器，采样率为而对丁语音识别而言，当用于电话用户时，指标与语音编译码器相同。

当使用要求较高或很高的场合时或或。

二〇二年五月九日星期三为了将原始模拟语音信号变为数字信号，必须经过采样和量化两个步骤，从而得到时间和幅度上均为离散的数字语音信号。

采样也称抽样，是信号在时间上的离散化，即按照定时间间隔在模拟信号上逐点采取其瞬时值。

采样时必须要注意满足奈奎斯特定理，即采样频率必须以高于受测信号的最高频率两倍以上的速度进行取样，才能正确地重建波形，它是通过采样脉冲和模拟信号相乘来实现的。

下图时段语音信号在采样频率情况下的频谱图。

原始信号图原始信号时域波形图和频域波形图由图可知，这段语音信号的频率主要集中在左右，当采样频率为时，由于采样频率比较大，所以采样点数就越密，所得离散信号就越逼近于原信号，频谱也没有发生混叠。

二〇二年五月九日星期三抽取后的信号图抽取后的信号时域波形图和频域波形图对上述信号进行采样频率抽取，即采样频率变为将近时，由于采样频率比较小，所以西安电子科技大学出版社，林福宗多媒体技术基础北京清华大学出版社，周渊，王炳和，刘斌胜基于的噪声信号采集和分析系统的设计噪声控制朱学芳，徐建平计算机语音信号处理与语音识别系统南京邮电学院学报二〇二年五月九日星期三二〇二年五月九日星期三附录语音信号时域频域分析读出信号，采样率和采样位数。

我这里假设你的声音是双声道，我只取单声道作分析，如果你想分析另外个声道，请改成附录二抽取的源程序原始信号先将抽取后的值全设为零通过循环，每隔个点将抽取后的值赋值为原函数的采样值二〇二年五月九日星期三抽取后的信号附录三河南成建学院语谱图源程序设置贞大小读取语音文件高频预加重，抵消频谱倾斜分帧傅里叶谱奈奎斯特频率以内是无效的换算成分贝能量太高的截断能量太低的截断能量整理到，之间，当然你可以整理到，范围河南城建学院画波形画语谱图附录四语音信号的综合仿真分析程序采样点数原始信号波形原始信号频谱二〇二年五月九日星期三载波频率对原语音信号调制采样点数调制后信号波形调制后信号频谱采样点数调制信号原始信号波形调制信号原始信号频谱，低通滤波后信号波形低通滤波后信号频谱附录五短时能量，短时过零率将幅度归化到，设定帧长为帧移为二〇二年五月九日星期三计算过零率计算短时能量调整能量门限开始零点检测，静音，开始确信进入语音阶段可能处在语音段二〇二年五月九日星期三静音状态，语音段保持在语音段语音将结束二〇二年五月九日星期三找出每段语音结束点二〇二年五月九日星期三二〇二年五月九日星期三二〇二年五月九日星期三摘要语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴的学科，是目前发展最为迅速的信息科学研究领域的核心技术之。

通过语音传递信息是人类最重要最有效最常用和最方便的交换信息形式。

数字信号处理，简称是利用计算机或专用处理设备，以数字形式对信号进行采集变换滤波估值增强压缩识别等处理，以得到符合人们需要的信号形式。

语言是种数据分析和处理功能十分强大的计算机应用软件，它可以将声音文件变换为离散的数据文件，然后利用其强大的矩阵运算能力处理数据，如数字滤波傅里叶变换时域和频域分析声音回放以及各种图的呈现等，它的信号处理与分析工具箱为语音信号分析提供了十分丰富的功能函数，利用这些功能函数可以快捷而又方便地完成语音信号的处理和分析以及信号的可视化，使人机交互更加便捷。

信号处理是重要应用的领域之。

本设计针对现在大部分语音处理软件内容繁多操作不便等问题，采