语音信号的采集与处理分析（语音信号的采集与频谱分析实验报告）

matlab语音信号采集与处理

掌握在Windows环境下音乐信号采集的方法。 3 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。

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。

对语音信号采集，有两种方法来实现。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。

利用cooledit软件，录制一段自己的话音，时间在3秒左右，然后在Matlab软件平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数，采样率8000Hz，单通道，格式*.wav。

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、对语音信号采集，有两种方法来实现。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、学会MATLAB的使用，掌握MATLAB的基本编程语句。 2 掌握在Windows环境下音乐信号采集的方法。 3 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。

4、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。

5、基于matlab的语音信号的采集与分析需要解决哪些问题指出记叙的要素（时间、地点、人物、事情的起因、经过、结果）。理解论文所记叙的事件、人物、景物及其所表现的思想意义。

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。

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。

．2 进一步研究语音特征参数提取的必要性语音识别技术分特征提取、声学语音学和语言学三大模块。

语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门新兴学科。语音信号处理的应用极为广泛，其中的主要技术包括语音编码、语音合成、语音识别和语音增强等。

本方向主要研究语音信号数字处理的新理论、新方法及其应用，如语音编码，语音识别，语音合成，语音增强和语音编码等，满足通信与信息技术应用领域对语音处理技术的需求。

其主要研究内容有：数字图象处理、视频信息的检测、分析、传输、存储、压缩、重建以及模式识别与协同信息处理；视觉计算与机器视觉、智能语音处理与理解、智能文本分类与信息检索、智能信息隐藏与识别。

语音技术标准的三个层面虽然目前国际上还没有统一的、得到广泛承认和支持的语音合成与识别领域的技术标准，但是，这方面的研究工作发展迅速，近几年推出了许多研究成果，特别是W3C组织积极推动并发布了多个语音技术应用方面的规范或标准。

主要研究方向包括：语音信号处理、语音识别、语种识别、说话人识别/确认（声纹识别/确认）、关键词检测、以音频为载体的信息掩蔽（水印）、目标音频检索、基于内容的音乐检索、目标人变声、数字化家庭等。

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。

5、数字滤波使用软件算法实现，多输入通道可共用一个滤波程序，降低系统开支。只要适当改变滤波器的滤波程序或运算，就能方便地改变其滤波特性，这对于滤除低频干扰和随机信号会有较大的效果。