实验一、语音信号的时域特性和频域特性.doc

实验一、语音信号的时域特性和频域特性

学院：信息与通信工程学院
专业：通信工程
班级：104
学号：2010026410
姓名：黄余芳
指导教师：崔艳秋

实验名称
语音信号的时域特性和频域特性
实验类型
验证性实验
实验目的
观察并验证语音信号的时域特性和频域特性，理解并掌握典型的语音信号时域分析方法和频域分析方法，为深入学习数字语音信号处理的相关理论奠定基础。
实验设备
安装有MATLAB的计算机
实验内容
输入并运行MATLAB代码。
观察语音信号的时域特性
（1）发一个清音和一个浊音，由麦克风采集语音数据，参考实验内容1中的程序将这些数据分别存成两个“.wav”文件（例如[a]的语音存为“a.wav”，要求采样率为8000），存在本人的文件夹中。
（2）读取WAV文件，显示语音波形，观察清音和浊音波形的差异。
（3）读取WAV文件，计算并显示语音的短时能量（要求分帧加窗的帧长为256，帧移为128），观察并分析清音和浊音短时能量的差异。
（4）读取WAV文件，计算并显示语音的短时过零率（要求分帧加窗是的帧长为256，帧移为128），观察并分析清音和浊音短时过零率的差异。
3.观察语音信号的频域特性
（1）读取WAV文件，计算并显示一帧语音的原始信号、加窗信号、短时频谱（要求分帧加窗的窗函数为汉明窗、帧长为256，帧移为128），观察并分析清音和浊音短时频谱的差异。
（2）读取WAV文件，计算并显示不同窗函数情况下一帧语音的加窗信号、短时频谱（要求分帧加窗的窗函数分别为矩形窗和汉明窗、帧长为256，帧移为128），观察并分析不同的窗函数对短时谱分析的影响。

相关函数
wavread、plot、fft
MATLAB程序代码

1.输入并运行以下MATLAB代码。
(1)短时能量
clear;
closeall;

Fs=11025;
y=wavrecord(5*Fs,Fs,'double');
wavwrite(y,'f:\\a');
soundview(y,Fs);

x=wavread('f:\\a.wav');
x=double(x);
x=filter([1-0.9375],1,x);%预加重

FrameLen=256;
FrameInc=128;
s=enframe(x,FrameLen,FrameInc);

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

figure;
subplot(2,1,1);
plot(x);
title('语音信号时域波形');
xlabel('样点数');
ylabel('幅度');

subplot(2,1,2);
plot(energy);
title('语音信号的短时能量');
xlabel('帧数');
ylabel('短时能量');
legend('帧长FrameLen=240');

(2)短时过零率
clear;
closeall;

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

FrameLen=256;
FrameInc=128;

tmp1=enframe(x(1:end-1),FrameLen,FrameInc);
tmp2=enframe(x(2:end),FrameLen,FrameInc);
signs=(tmp1.*tmp2)<0;
diffs=(tmp1-tmp2)>0.02;
zcr=sum(signs.*diffs,2);
figure;
subplot(2,1,1);
plot(x);
title('语音信号时域波形');
xlabel('样点数');
ylabel('幅度');

subplot(2,1,2);
plot(zcr);
xlabel('帧数');
ylabel('短时过零率');
title('语音信号的短时过零率');

(3)短时傅里叶变换
clear;
closeall;

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

FrameLen=256;
FrameInc=128;
s=enframe(x,FrameLen,FrameInc);
ss=s(50,:);%选取一帧语音信号（可以通过观察短时能量的分布来判断哪一帧是清音段还是浊音段）

f=ss'.*hamming(length(ss));

r=fft(f,512);
r1=abs(r);
r1=r1/max(r1);
yuanlai=20*log10(r1);
signal(1:256)=yuanlai(1:256);
pinlv=(0:1:255)*11025/512;

figure;
subplot(3,1,1);
plot(ss);
axis([0,256,-1,1])
title('截取的