语音信号采集与简单处理实验报告（语音信号的采集与处理）

基于Fbank的语音数据特征提取

因此，一般而言每段语音得到的特征序列长度是不一样的。在时间窗里采取的不同的信号处理方式，就会得到不同的特征，目前常用的特征有滤波器组fbank，梅尔频率倒谱系数MFCC以及感知线性预测系数PLP特征等。

语音信号经过前端信号处理、端点检测等预处理后，逐帧提取语音特征，传统的特征类型包括有MFCC、PLP、FBANK等特征，提取好的特征会送到解码器，在训练好的声学模型、语言模型之下，找到最为匹配的此序列作为识别结果输出。

通常来讲，语音识别常用的特征有MFCC、Fbank和语谱图。在本项目中，暂时使用的是80维的Fbank特征，提取特征利用python_speech_features库，将特征提取后保存成npy文件。

因此在进行语音分析时，我们大多时候采用分帧的方式进行短时的分析，使用帧长为25ms，帧移为10ms的方式进行分帧，并且计算出每帧内的功率谱进行其他的操作。功率谱在一些特征提取技术中得到应用，比如MFCC，Fbank。

HTK提供了丰富的语音数据处理，以及训练和解码的工具。语音识别，分为孤立词和连续词语音识别系统。早期，1952年贝尔实验室和1962年IBM实现的都是孤立词（特定人的数字及个别英文单词）识别系统。

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。

播放录制的声音。resume(R)；继续录制.stop(R)；停止录制 myspeech = getaudiodata(R)；得到以n*2列数字矩阵存储的刚录制的音频信号。对这个矩阵你就可以用各种滤波器进行处理，或者把它和别的音频混音等等。

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。

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。

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。

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。

实验1常用信号的分类与观察实验内容对于一个系统特性的研究，其中重要的一个方面是研究它的输入输出关系，即在一特定输入信号下，系统对应的输出响应信号。

实验一信号与系统的时域分析实验目的用示波器观察一阶电路的零输入响应，零状态响应及完全响应。理解并掌握一阶电路各响应的物理意义。

实验目的时域采样理论与频域采样理论是数字信号处理中的重要理论。

函数发生器设计（1）设计任务和指标要求可调频率范围为10Hz~100Hz。可输出三角波、方波、正弦波。三角波、方波、正弦波信号输出的峰-峰值0~5V可调。三角波、方波、正弦波信号输出的直流电平-3V~3V可调。

正弦信号发生器实验报告实验目的用模拟电路实现一个信号发生器，要求如下，能够产生正弦波信号源：信号远的输出可以是电压型或电流型。不得使用AD9830等类型的专用DDS芯片或其他DDS方式来实现。

语音信号处理的三个方面以及各自的目标：语音合成。语音合成的是为了让计算机产生高质量的、高自然度的连续语音。计算机语音合成系统又称文语转换系统（TTS），主要是将文本输出语音。

好。就业前景好：语音信号处理行业对对口的人才需求大，就业率高。薪资高：语音信号处理行业为新兴技术行业，年薪8到12万，在所有行业中属于中上水平。

设计语音信号分析及合成的意义在于较全面地掌握语音信号频谱分析的基本理论、原理和实现手段，较系统地分析语音信号的基本特征，使学生具有一定综合分析问题和解决问题的能力。

音量代表声音的强度，可由一个窗口或一帧内信号振幅的大小来衡量，一般有两种度量方法：（1）每个帧的振幅的绝对值的总和：其中为该帧的第i个采样点，n为该帧总的采样点数。

1、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。

2、方法是保证采样速率足够高，使频谱混叠的现象不出现。这就告诉我们，在确定信号的采样频率之前，需要对频谱的性质有所了解。

3、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。

4、如何对一段音乐进行音调和节拍的分析 matlab 可以用matlab函数sound实现。该函数的输入参量是音频数据向量、采样频率和转换位数。可以自己写些声音数据。