语音信号采集和窗函数博客（语音信号的采样和频谱分析）

基于MATLAB采集语音信号分析与处理

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。

将k的语音部分新命名为new，把原始语音和找到的纯语音分别在两个坐标中画出。

语音信号的采样频率一般是8K，为提高音质，也有12K，16K采样的。录音用ADC，ADC前低通滤波器（抗混叠滤波器），如果信号弱需要加放大电路。播放用DAC，或PWM方式播放，用放大电路调节音量，为提高音质可用低通滤波器，滤除噪音。

系统通过话筒录入语音数据，经过滤波电路、采样保持电路等处理，由STC89C52单片机控制芯片将语音信号储存在寄存器中。回放时，由单片机控制芯片提取寄存器中的数据，通过功率放大器将语音信号放大后回放出来。

语音信号采集是语音信号处理的前提。语音通常通过话筒输入计算机。话筒将声波转换为电压信号，然后通过A/D装置（如声卡）进行采样，从而将连续的电压信号转换为计算机能够处理的数字信号。

采样位数可以理解为采集卡处理声音的解析度。这个数值越大，解析度就越高，录制和回放的声音就越真实。我们首先要知道：电脑中的声音文件是用数字0和1来表示的。所以在电脑上录音的本质就是把模拟声音信号转换成数字信号。

采集卡的位是指采集卡在采集和播放声音文件时所使用数字声音信号的二进制位数。采集卡的位客观地反映了数字声音信号对输入声音信号描述的准确程度。

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。

一般来说，语音识别的方法有三种：基于声道模型和语音知识的方法、模板匹配的方法以及利用人工神经网络的方法。

语音识别一般要经过以下几个步骤：①语音预处理，包括对语音的幅度标称化、频响校正、分帧、加窗和始末端点检测等内容。②语音声学参数分析，包括对语音共振峰频率、幅度等参数，以及对语音的线性预测参数、倒谱参数等的分析。

语音识别技术，又称语音识别，是将语音信号转换成文本的过程。它通过对语音的频谱和时间特征进行分析和识别来实现这一目的。语音识别系统通常由以下几部分组成：语音捕捉器、特征提取器、语言模型和识别器。

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。

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。

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。

窗函数的作用是什么？防止泄露关于泄露，参见什么是泄漏？在信号处理中，我们通常对信号进行截断分析，如果信号截断为非周期截断，那么频谱将发生泄露。通过加窗，可以减少频谱的泄露。

为了减小DFT的泄露，需要减小主瓣宽度和旁瓣幅度；理想的窗函数是主瓣宽度窄，旁瓣幅度小。矩形窗函数首尾值的突变，是其产生旁瓣的原因。所以，可以通过将输入序列的首尾数据平缓连接，以减小旁瓣的幅度，进而减小DFT的泄露。

窗函数的作用：减小泄露、抑制噪声、提高频率的辨识能力，实际测试时对窗函数要求，窗谱的主瓣要窄且高，以提高分辨率，旁瓣应小，正负交替接近相等，以减小泄露或负谱现象。

窗函数的目的是截取一个时间片段的有效信号。数字信号处理的主要数学工具是傅里叶变换．而傅里叶变换是研究整个时间域和频率域的关系。

1、窗函数的作用是什么？防止泄露关于泄露，参见什么是泄漏？在信号处理中，我们通常对信号进行截断分析，如果信号截断为非周期截断，那么频谱将发生泄露。通过加窗，可以减少频谱的泄露。

2、为了减小DFT的泄露，需要减小主瓣宽度和旁瓣幅度；理想的窗函数是主瓣宽度窄，旁瓣幅度小。矩形窗函数首尾值的突变，是其产生旁瓣的原因。所以，可以通过将输入序列的首尾数据平缓连接，以减小旁瓣的幅度，进而减小DFT的泄露。

3、窗函数的目的是截取一个时间片段的有效信号。数字信号处理的主要数学工具是傅里叶变换．而傅里叶变换是研究整个时间域和频率域的关系。

4、对滤波产生的影响是得到不同性能的滤波器。窗函数的作用：减小泄露、抑制噪声、提高频率的辨识能力，实际测试时对窗函数要求，窗谱的主瓣要窄且高，以提高分辨率，旁瓣应小，正负交替接近相等，以减小泄露或负谱现象。

5、作用：使信号在窗函数的起点和终点逐步衰减到零。特点：频率分析准确度较高，幅值准确度较低；对于连续信号的分析，功率谱主瓣较窄，即分析频率很强。

6、设置窗函数，例子如下：h=window(n，hamming)；窗函数是短时傅里叶变换、快速傅里叶变换的关键，可以理解认为是在时频变换中为信号加窗，提高局部分辨率。其中n为点数，后边为窗函数的名称。