语音信号频谱采集方式（语音信号频谱采集方式有哪些）

基于matlab的声音信号采集与处理

1、我们的作业，给你参考：调用原始语音信号mtlb，对其进行FFT变换后去掉幅值小于10的FFT变换值，最后重构语音信号。

2、首先启动MATLAB软件。首先设定好波形的基本参数，采样点数，采样频率，采样间隔，时间间隔，最高采样频率等，注意要符合采样定理才能保证信号不失真。

3、wavread这个函数每秒的采样数为22050，因此第二秒就是22051到44100。解答问题二：这里的重复指把第二秒的那段声音信号连续播放三次。

4、声卡采集声音信号的数据采集过程可以分为四步：初始化。配置。采样。启动设备对象，开始采集数据终止。停止对象并删除对象。如果是想将声音信号录制到matlab里面，则可以使用以下的函数。

倒谱的含义是：对时域信号做傅里叶变换，然后取log，然后再进行反傅里叶变换。可以分为复倒谱、实倒谱和功率倒谱，我们用的是功率倒谱。倒谱分析可用于将信号分解，两个信号的卷积转化为两个信号的相加。

b)倒谱法：图a为ln|X(ejw)|的示意图，包括频谱包络的慢变分量，基音谐波峰值的快变分量。再取一次傅里叶反变换，即可将快慢分量分离开。基音周期后处理：中值平滑、线性平滑、组合平滑。

倒谱法便是实现“解卷”的方法之一。设X[n]为输入信号，也就是声门的激励信号；H[n]为系统的冲激响应，也就是声道的冲激响应；Y[n]为输出信号，也就是从嘴辐射出的语音信号。

Fbank是需要语音特征参数提取方法之一，因其独特的基于倒谱的提取方式，更加的符合人类的听觉原理，因而也是最为普遍、最有效的语音特征提取算法。

首先就是分帧操作（这里取40ms帧长，20ms帧移），加窗后求倒谱，根据倒谱便可以求解出基音频率。整个系统流程图如下：GMM模型简介 GMM模型定义详细内容有专门博客。

常用频域分析有带通滤波器组，傅里叶变换法和线性预测分析法。频谱具有很明显的声学特性，利用频域分析获得的特征具有实际的物理意义，如共振峰参数，基音参数周期等。

掌握数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法。 4 掌握MATLAB设计FIR和IIR数字滤波器的方法。 5 掌握使用MATLAB处理数字信号、进行频谱分析、涉及数字滤波器的编程方法。

首先启动MATLAB软件。首先设定好波形的基本参数，采样点数，采样频率，采样间隔，时间间隔，最高采样频率等，注意要符合采样定理才能保证信号不失真。

我们的作业，给你参考：调用原始语音信号mtlb，对其进行FFT变换后去掉幅值小于10的FFT变换值，最后重构语音信号。