语音信号频谱采集方法有哪些（语音信号频谱采集方法有哪些呢）

频谱测量主要有哪些方法

现代频谱分析仪能以模拟方式或数字方式显示分析结果，能分析1赫以下的甚低频到亚毫米波段的全部无线电频段的电信号。仪器内部若采用数字电路和微处理器，具有存储和运算功能；配置标准接口，就容易构成自动测试系统。

频谱仪设置好中心频率，用Marker可以测量信号功率，带宽测量也是将信号频谱显示在屏幕上，通过Marker光标的△德尔塔，实现占用频带宽度，也即带宽测量。

电平和频响检定电平测量准确度和频响是反映频谱仪的功率幅度测量的不确定度的重要指标参数。本项检定包含两项内容：所需主要检定设备包含：信号发生器、功率探头和功分器。

1、调用MATLAB函数fir1设计一个FIR低通滤波器。并编写程序，调用MATLAB快速卷积函数fftfilt实现对xt的滤波。绘图显示滤波器的频响特性曲线、滤波器输出信号的幅频特性图和时域波形图。

2、数字滤波(digitalfilter)是由数字乘法器、加法器和延时单元组成的一种计算方法。其功能是对输入离散信号的数字代码进行运算处理，以达到改变信号频谱的目的。

3、因为在进行下一个滤波器分析时的噪声与上一个滤波器分析时的噪声完全不一样，这种情况唯有选择实时频谱分析仪器分析才有意义。实时，它的简单涵义就是“即时”，也就是“立即”的意思。

4、斜率的单位为dB/oct，中文称为分贝每倍频程。

1、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。

2、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。

3、可以将语音信号分析分为模型分析法和非模型分析法两种。模型分析法是指依据语音信号产生的数学模型，来分析和提取表征这些模型的特征参数；共振峰模型分析法和线性预测都术语这种方法。

1、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。

2、语音信号处理：首先，手机中的麦克风会捕捉到用户发出的语音信号。这些信号通常是模拟信号，需要经过数字化处理才能被手机处理器识别和处理。手机处理器会对模拟信号进行采样、量化和编码等处理，将其转换为数字信号。

3、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。

4、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。

5、语音信号处理包括语音采集、预处理、特征提取和语音压缩。语音采集包括使用话筒将语音转换为电信号，并将其转换为数字信号。预处理包括去噪、去除干扰和消除偏移。特征提取包括提取语音的频谱、过零率等信息。

1、傅里叶变换简单的说，就是把信号从时域变化的频域分析。传统的傅里叶变换在数字信号处理中使用的并不多，因为傅里叶变换是一般用于连续信号的分析。

2、面向低功耗、手持设备、无线终端的应用主要有：手机、PDA、GPS、数传电台等。在频域中描述信号特性的一种分析方法，不仅可用于确定性信号，也可用于随机性信号。

3、(2)对一个有限长序列进行DFT等价于将该序列周期延拓后进行DFS展开，因为DFS也只是取其中一个周期来运算，所以FFT在一定条件下也可以用以分析周期信号序列。

4、数字信号处理技术应用很多，图形处理、雷达系统、语言识别，涉及方方面面。

5、fft实际就是对FT的使用，对信号的分析中肯定要用到。滤波器设计是对信号进行处理。抽取内插一般来说是解决信号传输中遇到的问题。功率谱估计就是用实际中的有限长数值去估计理想化的无限长。

1、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。

2、语音识别过程主要包括语音信号的预处理、特征提取、模式匹配几个部分。预处理包括预滤波、采样和量化、加窗、端点检测、预加重等过程。语音信号识别最重要的一环就是特征参数提取。

3、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。

4、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。