语音实验(语音短时平均能量的实现).doc

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1、学院名称现代科技学院专业班级学号 实验成绩学生姓名同组人姓名实验日期课程名称实验题目实验室名称指导老师签名太原理工大学学生实验报告学院名称专业班级通信0802学号 实验成绩学生姓名同组人姓名实验日期课程名称语音信号处理实验题目实验一语音短时平均能量的实现一、实验目的1、熟悉Matble基本程序的运用。2、充分理解取不同窗长时的语音短时平均能量的变化情况。3、熟悉Matble编程语言在语音信号处理中的作用。4、能够实现程序的重新编制。二、实验要求1、实验前自己用Cool Edit音频编辑软件录制声音“我到北京去”,并把它保存为.txt文件。2、编程实现不同矩形窗长N=50、100、400、800

2、的短时平均能量。3、用Matlab画出不同窗长的短时平均能量的图形。4、写出实验报告,分析实验结果。三、 实验步骤1、用Cool Edit读入语音“我到北京去”。设置采样率为8kHz,16位,单声道。2、将读入的语音wav文件保存为txt文件。3、把保存的文件speech.txt读入Matlab。四、程序及运行结果fid=fopen(zqq.txt,rt);x=fscanf(fid,%f);fclose(fid);s=fra(50,50,x);s2=s.2;energy=sum(s2,2);subplot(2,2,1);plot(energy);xlabel(帧数);ylabel(短时能量 E

3、a);legend(N=50);axis(0,1500,0,2*1010);s=fra(100,100,x);s2=s.2;energy=sum(s2,2);subplot(2,2,2);plot(energy);实验室名称指导老师签名太原理工大学学生实验报告学院名称现代科技学院专业班级学号 实验成绩学生姓名同组人姓名实验日期课程名称实验题目实验一xlabel(帧数);ylabel(短时能量 Eb);legend(N=100);axis(0,750,0,4*1010);s=fra(400,400,x);s2=s.2;energy=sum(s2,2);subplot(2,2,3);plot(en

4、ergy);xlabel(帧数);ylabel(短时能量 Ec);legend(N=400);axis(0,190,0,1.5*1011);s=fra(800,800,x);s2=s.2;energy=sum(s2,2);subplot(2,2,4);plot(energy);xlabel(帧数);ylabel(短时能量 Ed);legend(N=800);axis(0,95,0,3*1011);实验室名称指导老师签名太原理工大学学生实验报告学院名称现代科技学院专业班级学号 实验成绩学生姓名同组人姓名实验日期课程名称实验题目实验一五、思考题1、通过改动不同的窗长和窗移,观看短时平均能量的变化。

5、答:窗长越小短时平均能量越小,细节越多,随着窗长的增大短时平均能量越大,曲线越光滑,个别细节被平滑掉了。2、在相同的实验环境下,把本文中的矩形窗改成hamming窗,来实现语音短时平均能量。实验室名称指导老师签名太原理工大学学生实验报告学院名称现代科技学院专业班级学号 实验成绩学生姓名同组人姓名实验日期课程名称实验题目实验(二)思考题五、思考题1、在相同的实验环境下,用Matlab程序实现语音的短时自相关的图形,并与修正自相关进行比较,加深对修正自相关的理解。答:由于在计算短时自相关时,窗选语音段为有限长度N,而求和上限是N-1-k,因此当k增加时可用于计算的数据就越来越少了,从而导致k增加时

6、自相关函数的幅度减小了。采用修正的自相关函数可以避免这个问题。2、通过实验的图形,试分析它在语音信号处理中的应用。答:1)可以作为区分清音浊音的特征参数; 2)在信噪比较高的情况下,短时能量还可以作为区分有声和无声的依据; 3)可以作为辅助的特征参数用于语音识别中。实验室名称指导老师签名太原理工大学学生实验报告学院名称现代科技学院专业班级学号 实验成绩学生姓名同组人姓名实验日期课程名称实验题目实验(三)图形实验室名称指导老师签名太原理工大学学生实验报告学院名称现代科技学院专业班级学号 实验成绩学生姓名同组人姓名实验日期课程名称语音信号处理实验题目 实验二 语音修正的短时自相关的实现一、 实验目

7、的1、熟悉语言修正自相关的意义。2、充分理解取不同窗长时的语言的修正自相关的变化情况。3、熟悉Matlab编程语言在语言信号处理中的作用。4、 能够实现程序的重新编制。二、实验要求1、实验前自己用Cool Edit音频编辑软件录制声音,并把它保存为.txt文件。 2、编程实现不同矩形窗长N=320,160,70的短时修正自相关。3、用Matlab画出短时修正自相关的图形。4、写出实验报告,分析实验结果。三、 实验步骤1、用Cool Edit读入浊音语音,设置采样率为8kHz,16位,单声道。2、将读入的语音wav文件保存为txt文件。3、读入Matlab中,并且对照取不同矩形窗长N的短时修正自

8、相关函数,画出图形。 四、 程序及运行结果fid=fopen(voice.txt,rt);b=fscanf(fid,%f);b1=b(1:300);N=150;A=;for k=1:150; sum=0; for m=1:N; sum=sum+b1(m)*b1(m+k-1); end A(k)=sum;endfor k=1:150;endfor k=1:150;A1(k)=A(k)/A(1);endfigure(1);实验室名称指导老师签名太原理工大学学生实验报告学院名称现代科技学院专业班级学号 实验成绩学生姓名同组人姓名实验日期课程名称实验题目实验二subplot(3,1,1);plot(A

9、1);xlabel(延时k);ylabel(R(k);legend(N=150);axis(0,320,-0.5,1);b2=b(1:320);N=160;B=;for k=1:160; sum=0; for m=1:N; sum=sum+b2(m)*b2(m+k-1); end B(k)=sum;endfor k=1:160;B1(k)=B(k)/B(1);endfigure(1);subplot(3,1,2);plot(B1);xlabel(延时k);ylabel(R(k);legend(N=80);axis(0,320,-0.5,1);b3=b(1:140);N=70;C=;for k=

10、1:70;sum=0;for m=1:N;sum=sum+b3(m)*b3(m+k-1);end实验室名称指导老师签名太原理工大学学生实验报告学院名称现代科技学院专业班级学号 实验成绩学生姓名同组人姓名实验日期课程名称实验题目实验二C(k)=sum;endfor k=1:70;C1(k)=C(k)/C(1);endfigure(1);subplot(3,1,3);plot(C1);xlabel(延时k);ylabel(R(k);legend(N=70);axis(0,320,-0.5,1);实验室名称指导老师签名太原理工大学学生实验报告学院名称现代科技学院专业班级通信0802学号 实验成绩学生

11、姓名同组人姓名实验日期课程名称语音信号处理实验题目实验三用修正的短时自相关检测语言的基音周期一、 实验目的1、 熟悉前一个实验程序以及中心削波的意义。2、用Matlab实现用修正的短时自相关检测语音的基音周期。3、分析修正的短时自相关在基音周期检测中的应用。4、能够对程序进行重新编制。二、 实验要求1、实验前自己用Cool Edit音频编辑软件录制浊音声音,并把它保存为.txt文件。2、分别取长度N=160和N=N+K的矩形窗函数作用于语音信号上,首先对其进行中心削波,比较削波前和削波后语音信号波形,并使得削波后的信号进行乘积并求和,计算延迟为0K=th0 a(k)=a(k)-th0; els

12、eif a(k)=(-th0); a(k)=a(k)+th0; else a(k)=0; endendm=max(a);for i=1:L; a(i)=a(i)/m;endsubplot(2,1,2);plot(a,k);axis(0,388,-1,1);title(中心削波后语音波形);xlabel(样点数);ylabel(幅度);fclose(fid);N=50;A=;for k=1:50;sum=0;for m=1:N; sum=sum+ b(m)*b(m+k-1);endA(k)=sum;endfor k=1:50实验室名称指导老师签名太原理工大学学生实验报告学院名称现代科技学院专业班

13、级学号 实验成绩学生姓名同组人姓名实验日期课程名称实验题目实验三 B(k)=A(k)/A(1);endfigure(2);subplot(2,1,1);plot(B,k);title(中心削波前修正自相关);xlabel(延时k);ylabel(幅度);axis(0,50,-1,1);N=50;A=;for k=1:50;sum=0;for m=1:N; sum=sum+a(m)*a(m+k-1);endA(k)=sum;endfor k=1:50 C(k)=A(k)/A(1);endsubplot(2,1,2);plot(C,k);title(中心削波后修正自相关);xlabel(延时k);ylabel(幅度);axis(0,50,-1,1);四、 思考题1在相同的实验环境下,用Matlab程序实现程序短时自相关检测语音的基音周期的图形,并与修正的短时自相关进行比较。答:修正自相关使得在基音周期位置的峰值更加尖锐,使得由于声道共振特性引起的峰值有效减少,从而减少倍频或半频错误。2、分析清音的修正的短时自相关图形。实验室名称指导老师签名语音信号处理实验报告班级:通信08-02班姓名: 东方冉梅学号:2008100899

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