语音信号采集与频谱分析（语音信号的采集及预处理）

语音信号处理中常采用的频率分析方法有哪些?

1、常用的频域分析方法是傅里叶变换法，它可以将信号分解为不同频率分量的组合，从而把信号的时域特征和频域特征结合起来。但单纯地对语音信号进行傅里叶变换，无法看出语音信号中的声道特性和激励特性。

2、预加重预加重处理其实是将语音信号通过一个高通滤波器：的取值介于0.9-0之间，通常取0.97。

3、预处理：对语音信号进行预加重处理，即使高频部分增加其幅度，然后进行分帧和加窗处理。傅里叶变换：对每帧语音信号进行傅里叶变换，将时域信号转换为频域信号。

4、语音信号号在采集后首先要进行滤波、A/D变换，预加重（Preemphasis)和端点检测等预处理，然后才能进入识别、合成、增强等实际应用。

5、语音信号处理常常要达到的一个目标，就是弄清楚语音中各个频率成分的分布。做这件事情的数学工具是傅里叶变换。傅里叶变换要求输入信号是平稳的，当然不平稳的信号你想硬做也可以，但得到的结果就没有什么意义了。

6、：Sound=wavread(E：\12wav)；plot(Sound)；3： Freq=fft(Sound)； plot(Freq)；//快速傅立叶变换是用来得到频谱的.其他的推荐看一些语音信号处理的书籍。

1、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。

2、voice)；d=filter(b，a，y)；D=fft(d)；subplot(211)plot(d)；title(滤波后的声音波形)subplot(212)plot(abs(D))title(滤波后的声音频谱)回放：sound(d，fs，bits)与滤波之前相比，噪音明显降低了许多。

3、语音信号被matlab导入以后，就是一个向量，他代表了语音信号的波形。如 waveread 函数，就可以实现wav格式的语音信号导入。然后可以设计各种滤波器，对语音信号进行处理。同样可以用fft对语音信号进行频谱分析。

2、方法是保证采样速率足够高，使频谱混叠的现象不出现。这就告诉我们，在确定信号的采样频率之前，需要对频谱的性质有所了解。

3、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。

4、如何对一段音乐进行音调和节拍的分析 matlab 可以用matlab函数sound实现。该函数的输入参量是音频数据向量、采样频率和转换位数。可以自己写些声音数据。

5、实时，它的简单涵义就是“即时”，也就是“立即”的意思。