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，采用综合运用界面设计各种函数调用等来实现语音信号的变频傅里叶变换及滤波，程序界面简练，操作简便，具有定的实际应用意义。关键字，语音信号，傅里叶变换，信号处理二〇二年五月九日星期三绪论课题的背景与意义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的形式。语言是人类持有的功能。声音是人类常用的工具，是相互传递信息的最主要的手段。因此，语音信号是人们构成思想疏通和感情交流的最主要的途径。并且，由于语言和语音与人的智力活动密切相关，与社会文化和进步紧密相连，所以它具有最大的信息容量和最高的智能水平。现在，人类已开始进入了信息化时代，用现代手段研究语音信号，使人们能更加有效地产生传输存储获取和应用语音信息，这对于促进社会的发展具有十分重要的意义。让计算机能听懂人类的语言，是人类自计算机诞生以来梦寐以明了当时人们对话音识别难度的认识得到了加深。所以年美国贝尔研究所的感叹地说语音识别向何处去。到了年，好似反驳的批评，单词识别装置开始了实用化阶段，其后实用化的进程进步高涨，实用机的生产销售也上了轨道。此外社会上所宣传的声纹识别，即说话人识别的研究也扎扎实实地开展起来，并很快达到了实用化的阶段。到了年，以美国为主导的语音理解系统的研究计划也开始起步。这个研究计划不仅在美国园内，而且对世界各国都产生了很大的影响，它促进了连续语音识别研究的兴起。历时五年的庞大的研究计划，虽然在语音理解语言统计模型等方面的研究积累了些经验，取得了许多成果，但没能达到巨大投资应得的成果，在年停了下来，进入了深刻的反省阶段。但是，在整个世纪年代还是有几项研究成果对语音信号处理技术的进步和发展产生了重大的影响。这就是世纪年代初由板仓提出的动态时间规整技术，使语音识别研究在匹配算法方面开辟了新思路世纪年代中期线性预测技术被用于语音信号处理，此后隐马尔可夫模型法也获得初步成功，该技术后来在语音信号处理的多个方面获得巨大成功世纪年代未，和等人首次解决了矢量量化码书生成的方法，并首先将矢量量化技术用于语音编码获得成功。从此矢量量化技术不仅在语音识别语音编码和说话人识别等方面发挥了重要作用，而且很快推广到其他许多领域。因此，世纪年代开始出现的语音信号处理技术产品化的热潮，与上述语音信号处理新技术的推动作用是分不开的。世纪年代，由于矢量量化隐马尔可夫模型和人工神经网络等相继被应用于语音信号处理，并经过不断改进与完善，使得语音信号处理技术产生了突破性的进展。其中，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求的想法。随着计算机越来越向便携化方向发展，随着计算环境的日趋复杂化，人们越来越迫切要求摆脱键盘的束缚而代之以语音输人这样便于使用的自然的人性化的输人方式。作为高科技应用领域的研究热点，语音信号采集与分析从理论的研究到产品的开发已经走过了几十个春秋并且取得了长远的进步。它正在直接与办公交通金融公安商业旅游等行业的语音咨询与管理。工业生产部门的语声控制，电话电信系统的自动拨号辅助控制与查询以及医疗卫生和福利事业的生活支援系统等各种实际应用领域相接轨，并且有望成为下代操作系统和应用程序的用户界面。可见，语音信号采集与分析的研究将是项极具市场价值和挑战性的工作。我们今天进行这领域的研究与开拓就是要让语音信号处理技术走入人们的日常生活当中，并不断朝更高目标而努力。语音信号采集与分析之所以能够那样长期地深深地吸引广大科学工作者去不断地对其进行研究和探讨，除了它的实用性之外，另个重要原因是，它始终与当时信息科学中最活跃的前沿学科保持密切的联系，并且起发展。语音信号采集与分析是以语音语言学和数字信号处理为基础而形成的门涉及面很广的综合性学科，与心理生理学计算机科学通信与信息科学以及模式识别和人工智能等学科都有着非常密切的关系。对语音信号采集与分析的研究直是数字信号处理技术发展的重要推动力量。因为许多处理的新方法的提出，首先是在语音信号处理中获得成功，然后再推广到其他领域。国内外研究现状语音信号的采集与分析作为个重要的研究领域，已经有很长的研究历史。二〇二年五月九日星期三但是它的快速发展可以说是从年前后的声码器和等人的可见语音开始的。年贝尔实验室的等人首次研制成功能识别十个英语数字的实验装置。年和等人采用个带通滤波器组提取频谱参数作为语音的特征，研制成功台简单的语音打字机。世纪年代初由于和的努力，奠定了语音生成理论的基础，在此基础上语音合成的研究得到了扎实的进展。世纪年代中期形成的系列数字信号处理方法和技术，如数字滤波器快速博里叶变换等成为语音信号数字处理的理论和技术基础。在方法上，随着电子计算机的发展，以往的以硬件为中心的研究逐渐转化为以软件为主的处理研究。然而，在语音识别领域内，初期有几种语音打字机的研究也很活跃，但后来已全部停了下来，这说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