語音處理時域分析實驗

1、1喩哥技累#universrty of science 2nd technology beijing音信號處理報告（實驗一）學院:計算機與通信工程學院班級:電信10學號：41050204姓名：陳小慧指導教師： 包宏2013年11月25日一.實驗目的 理解和掌握語音信號的數(shù)字化和預處埋方法。 理解短時能量分析、短時過零分析、短時相關分析。 語音信號的短時傅里葉分析方法。二.實驗原理語音信號分析可分為時域、頻域、倒譜域等方法。貫穿于語音分析全過程的是“短時分析技 術”。語音信號特性是隨時間而變化的，是一個非平穩(wěn)的隨機過程。但從另一方面，在一個相對 短時間范圍內莫特性基本保持不變。対于這種特點是語音

2、信號處理的一個重要出發(fā)點。因為我們 可以采用平穩(wěn)過程的分析處理方法來處理語音。時域分析時域分析是語音分析中最早使用，應用范圍最管得一種方法。其特點：(1) 表示語音信號比較宜觀。(語音信號本身就是時域信號)(2) 實現(xiàn)簡單、運算量小。(3) 可以得到語音的一些重要參數(shù)。常用短時分析技術冇：短時能量、短時平均幅度、短時過零率、短時自和關函數(shù)、短時平均 幅度差函數(shù)、短時頻譜、短時功率譜。短時能量分析能量分析是妹于語音信號能量隨時間冇相當大的變化，特別是清音段的能量-般比濁音段的 小得多。短時分析將語音流分為一段一段來處理，每一段稱為幀。用有限長窗函數(shù)進行加權來實 現(xiàn)。00en =wm)vv(n-m

3、)2-oo不同的窗11選擇(形狀、長度)，將決定短時能量的特性。窗口的形狀：窗口有多種形狀， 他們都是屮心對稱的。窗口的長度：無論什么形狀的窗口，窗口序列的長度n將起決定性的作 用。n太大，能量隨時間變化很小，不能反映語音信號的幅度變化，波形的變化細節(jié)就看不出來。 n太小，濾波器的通帶變寬，短時能量隨時間有劇烈變化，不能得到平滑的能量函數(shù)。窗ii的選 擇(長度的確定)又需相對不同的基音周期來確定。通常情況下，一個語音幀內應含有17個 基音周期。然而不同的人其基音周期變化范圍很大，因此窗口寬度(n)的選擇有一個折屮選擇 為100200 (即1020ms持續(xù)吋間)。短時過零分析過零就是信號通過零值

4、?？疾爝B續(xù)語音信號其時域波形通過時間軸的情況。通過相鄰取值改 變符號判斷是否過零，從而計算過零數(shù)。單位時間的過零率稱為平均過零數(shù)。對于窄帶信號，平 均過零數(shù)計算比較簡單。對于語音信號序列是寬帶信號，所以不能簡單地用上面的公式計算頻率。 但是，可借助短時平均過零數(shù)來得到其頻譜的粗略估計。語音信號的短時平均過零數(shù)定義為：00zn =工i sgnx(m)j - sgnx(m - 1)j i w(n -m) =1 sgnx(/?)j - sgnx(m - 1)j i *vv(n)-oo式子中sgnx(n)是符號函數(shù)sgnx(/?)=x(n) >= 0x(n) < 0w(n)為窗口序列，其作

5、用丁短時平均能量一樣。短時平均過零數(shù)的實現(xiàn)首先對語音信號序列進行成對采樣地查對采樣以確定是否發(fā)生過零，若發(fā)生符號變化，則表 示又一次過零，前后進行一階差分計算，再求取絕對值，最后進行低通濾波。三.matlab程序清單及結果圖形1、繪制該語音信號短時平均能量。程序清單：%讀入聲音文件y,fs=wavread(lc:usersacetdesktopmatlabtest 1 .wav1);%截取聲音片段x=zeros( 1,20000);i=l；while i<20001x(i)=y(120000+i);i=i+l;end%常數(shù)設置framelen=240;frameinc=80;%計算短時能

6、量amp=sum(abs(enframe(filter( 1 -0.9375, 1 ,x),framelen,frameinc),2); subplot(l ,2,1 );plot(x);titlec 原波形圖');subplot(l,2,2);plot(amp);title('短時平均能量圖')；結果如圖1_1：x 10圖112、選擇不同長度的窗時的短時能量。程序清單：%讀入聲音文件y,fs=wavread('c:usersacetdesktopmatlabtest 1 .wav');%截取聲音片段x=zeros( 1,20000);i=l；while

7、 i<20001x(i)=y(120()00+i);i=i+l;end%常數(shù)設置framelen 1=51;framelen2=101;framelen3=201;framelen4=401;frameinc=80;%原始語音信號subplot(5,1,1 );plot(x);title('fontsize 15原波形')；%計算短時能量n=51amp 1 =sum(abs(cnframc(filtcr( 1 -0.9375,1 ,x),framelen 1,frameinc),2); subplot(5,1,2);plot(amp 1 );title('font

8、size15短時平均能量圖 n=51');%計算短時能量n=101amp2=sum(abs(enframe(filter( 1 -0.9375, 1 ,x),framelen2,frameinc),2); subplot(5,l ,3);plot(amp2);title('fontsize 15短時平均能量圖 n=101'); %計算短時能量n=201amp3=sum(abs(enframe(filter( 1 -0.9375, l,x),framelen3,frameinc),2); subplot(5j ,4);plot(amp3);title('fonts

9、ize 15短時平均能量圖 n=20t); %計算短時能最n=401amp4=sum(abs(enframe(filter( 1 -0.9375,1 ,x),framelen4,frameinc),2); subplot(5,l ,5);plot(amp4);title(rfontsize 15短時平均能量圖 n=401'); 結果如圖1-2：wwsbiol053ico1502co250swwffln=401圖1-2四.實驗結果分析rh圖ii可知，短時平均能量的變化圖ii2與原語音信號波形圖iii的曲線輪廓與振幅 變化情況髙度吻合，即短時能量平均能量能的變化反映語音信號的振幅變化情況。圖12是選擇 相同矩形窗函數(shù)