用MATLAB实现语音信号的时域分析甄选范文..pdf

用MATLAB实现语音信号的时域分析

实验一、用MATLAB实现语音信号的时域分析

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1.实验目的

观察并验证语音信号的时域特性，理解并掌握典型的语音信号时域分析方法和时域特征，为深入学习

语音信号处理的各种应用奠定基础。

2.MATLAB程序代码

（1）由麦克风采集语音数据，将采集的数据存成WAV文件（采样率为8000Hz），存在本人的文件夹中。

所用程序代码为：

clear;

closeall;

Fs=8000;

y=wavrecord(5*Fs,Fs,'double');

wavwrite(y,'f:\a');

soundview(y,Fs,'name')

（2）读取WAV文件，显示语音信号的波形。所用程序代码为：

x=wavread('f:\a.wav');

figure;

plot(x);

axis([0,size(x,1),-0.35,0.3]);%坐标轴范围

title('语音信号时域波形');xlabel('样点数');ylabel('幅度');（

3）读取WAV文件，计算并显示语音的短时能量（窗函数为矩形窗，帧长为20）。所用程序代码为：

x=wavread('f:\a.wav');

x=double(x);

f=enframe(x,20,100);

energy=sum(abs(f),2);

subplot(2,2,1);plot(x);

axis([0,size(x,1),-0.7,0.9]);

title('语音信号时域波形');xlabel('样点数');ylabel('幅度');

subplot(2,2,2);plot(energy);

title('语音信号的短时能量');

legend('帧长LEN=20');

f=enframe(x,20,200);

energy=sum(abs(f),2);

subplot(2,2,3);plot(energy);

title('语音信号的短时能量');

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legend('帧长LEN=100');

f=enframe(x,20,400);

energy=sum(abs(f),2);

subplot(2,2,4);plot(energy);

title('语音信号的短时能量');

legend('帧长LEN=200');

（4）读取WAV文件，计算并显示语音的短时过零率（窗函数为矩形窗，帧长为256，帧移为128），

所用程序代码为：

x=wavread('f:\a.wav');

x=double(x);

LEN=100;

INC=100;

f=enframe(x,LEN,INC);%分帧

%计算短时过零率

z=zeros(size(f,1),1);

difs=0.01;

fori=1:size(f,1)

s=f(i,:);

forj=1:(length(s)-1)

ifs(j)*s(j+1)<0&abs(s(j)-s(j+1))>difs;

z(i)=z(i)+1;

end

end

end

subplot(2,1,1);plot(x);

axis([0,size(x,1),-0.35,0.3]);

title('语音信号时域波形');xlabel('样点数');ylabel('幅度');

subplot(2,1,2);plot(z);

title('语音信号的短时过零率');xlabel('帧数');ylabel('短时过零率');

（5）读取WAV文件，当窗函数为矩形窗、帧长为20时，计算一帧浊音的短时自相关函数所用的程序代

码为：

x=wavread('f:\a.wav');

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x=double(x);

LEN=100;

INC=100;

f=enframe(x,LEN,INC);

ff=f(72,:);%选取一帧浊音信号

ff=ff'.*rectwin(length(ff));

%计算短时自相关

N=LEN;

R=zeros(1,N);

fork=1:N

R(k)=sum(ff(k:N).*ff(1:N-k+1));

end

fork=1:N

R1(k)=R(k)/R(1);

end

subplot(2,1,1);plot(ff);

axis([0,N,-0.5,0.5])

title('加矩形窗的语音帧');xlabel('样点数');ylabel('幅度');

subplot(2,1,2);plot(R1);

axis([0,N,-1,1])

title('加矩形窗的短时自相关函数');xlabe