语音信号采集的研究现状（设计语音信号采集及频谱分析的设计方案）

数字信号处理实验fft进行谱分析,可以应用在什么方面

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、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。

2、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。

3、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。

4、语音识别技术是一种将语音转换为文本的技术。它通常包括两个主要步骤：语音预处理和语音识别。语音预处理步骤包括语音信号的采集、降噪、分帧、特征提取等操作。

5、语音识别的方法主要有基于模板匹配的方法、统计建模方法和深度学习方法。基于模板匹配的方法是将输入的语音信号与预先存储的语音模板进行比较，寻找最佳匹配。统计建模方法使用概率模型来对语音信号进行建模，如隐马尔可夫模型。

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、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。

4、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。

5、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。

6、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。

短时能量分析（音强），决定短时能量特性有两个条件：不同的窗口的形状和长度。窗长越长，频率分辨率越高，而时间分辨率越低（N为帧长，M为步长）。

一般性的时频分析：短时傅里叶分析，小波分析针对人的听觉特性的：Mel频率倒谱系数分析（MFCC），属于倒谱域的分析，其它的属于时域分析。

语音信号的频谱是由许多不同频率的谐波组成的，每个谐波具有不同的振幅和相位。倒谱法是一种用于分析语音信号频谱的方法，它可以将频谱转换为倒谱包络。

要求首先画出语音信号的时域波形；然后对语音信号进行频谱分析，在MATLAB中，可以利用函数fft对信号进行快速付立叶变换，得到信号的频谱特性；从而加深对频谱特性的理解。