语音信号的采集和分析（语音信号的采集和分析实验）

语音信号的采集处理和播放

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

将k的语音部分新命名为new，把原始语音和找到的纯语音分别在两个坐标中画出。

wavwrite(myspeech，44100，16，myspeech)；myspeech表示要存入的波形矩阵，44100表采样率，16 为以16bits存储，myspeech为存储的文件名。

在噪声频谱分析中通常使用的是模拟滤波器，这种滤波器使用时都要一个滤波器接一个滤波器依次进行频谱测量分析。由于滤波器以及检波电路都有一定时间常数，通常需要几秒钟才能达到稳定。

声卡采集声音信号的数据采集过程可以分为四步：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。

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。

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。

改变声音播放速度所谓改变声音的播放速度也就是改变采样间隔(sampling interval)（即改变了采样频率），但是这个频率依然要在2f(Nyquist rate)之上，否则就会产生失真（distortion）。

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。