语音信号怎么采集（语音信号采集的基本原理）

如何用STM32内置ADC采集音频信号

首先，需要将模拟麦克风评估板与STM32开发板进行连接。一般来说，模拟麦克风评估板会有一个5mm的耳机插孔，需要使用一个5mm转接线将其连接到STM32开发板的ADC输入引脚上。

选择ADC通道：通过设置ADC的CHSEL字段，选择要转换的ADC通道。在每次转换之前，需要根据应用需求配置ADC的通道选择寄存器。配置采样时间：通过设置ADC的 *** P字段，配置每个转换的采样时间。

肯定是用电阻分压了啊，使用9k和1k的电阻分压得到4V，然后以运放做跟随器隔离输入单片机。

这个很简单的，首先要用的外设有ad模块来采集音频信号的大小，用timer_channel来做pwm输出来调节led灯的光亮强度。

，ADC时钟是设为9M 2，ADC总转换时间=采样时间+15个ADC时钟周期(信号量转换时间)，而采样时间由寄存器设定，最低5ADC周期，最大235ADC周期，也就是你程序中设置的55个采样周期。

你好！FFT算法，需要你自己做了，网上有现成的例子。

噪声等效带宽频率响应幅值平方对频率的积分与最大频率响应幅值平方的比值，用来度量频谱泄漏的程度，频谱泄漏越严重，噪声等效带宽越大。

比如伪随机序列（PRBS）码流的频谱的包络是一个Sinc函数。

比如f(t)=sum(An*sin(wnt+fai)；这是一个不连续谱，带宽范围就是w0~wn。连续谱就使用积分来写，带宽范围就是w的积分上下限。但是在绝大多数情况下你所感兴趣的频率范围都不会太大的。

1、端点检测是从包含语音的一段信号中确定出语音的起点和终点。有效的端点检测不仅能减少处理时间，而且能排除无声段的噪声干扰。目前主要有两类方法：时域特征方法和频域特征方法。

2、一个完整的语音识别系统通常包括信号处理和特征提取、声学模型、语音模型和解码搜索这四个模块。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技。

3、在开始语音识别之前，有时需要把首尾端的静音切除，降低对后续步骤造成的干扰。这个静音切除的操作一般称为VAD，需要用到信号处理的一些技术。

4、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。③参数标称化，主要是时间轴上的标称化，常用的方法有动态时间规整（DTW)，或动态规划方法(DP）。

5、语音信号特征的分析可以分为时域，频域和倒谱域。时域分析简单直观，清晰易懂，物理意义明确。更多有效的分析是围绕频域进行的，因为语音中最重要的感知特性反应在其功率谱中，其相位变化只起着很小的作用。

电脑通过声卡能采集到声音信息。我们都知道，声音是一种机械波，人的鼓膜感受到声波的振动，并通过听觉神经传给大脑，于是我们就听到了声音。

声卡（音频卡），Sound Card 声卡从音频输入口中获取声音模拟信号，通过模数转换器(ADC)，将声波振幅信号采样转换成一串数字信号，存储到计算机中。

电脑采集声音信号，其实就是声音采样，声音采样就是把模拟音频转成数字音频的过程，所用到的主要设备便是模拟/数字转换器（Analog to Digital Converter，即ADC，与之对应的是数/模转换器，即DAC）。

输出设备（Output Device）是计算机硬件系统的终端设备，用于接收计算机数据的输出显示、打印、声音、控制外围设备操作等。也是把各种计算结果数据或信息以数字、字符、图像、声音等形式表现出来。

输出设备：将计算机中的数据或信息输出给用户。如显示器、打印机等。（如行式打印机、卡片输出机、静电印刷机、绘图机、声音回答装置等）把计算机的计算结果或中间结果以各种方式输出。

1、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。R = audiorecorder( 44100， 16 ，2 ) 。

2、方法一：采用对声卡产生一个模拟输入对象的方式进行采集。数据采集过程可以分为四步：1) 初始化。

3、首先把音频信号转成wav格式，matlab只能使用wav格式，然后使用wavread(文件名.wav)，就将音频信号导入了，可以对这个信号做一些其他处理，然后sound（）可以再播放出来。

4、y = wavread(file)；该语句读取文件名为file的音频文件，并将音频数据存储在y中，返回给用户使用。音频数据的值域为[-1，1][y，fs，nbits] = wavread(file)同上，file指定音频文件名，y是音频数据。