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1、课程设计,班级：成员：,众所周知，语音信号的处理分析已变得非常流行，基于语音处理分析技术的产品也开始流入市场，遍布人们的生活。这也是本小组致力于该方面研究的原因。为了研究不同类型的声音信号性质，我们以数学知识为基础，通过快速傅里叶变换及其逆变换等一系列技术手段，从时域图，频域图入手，经对语音信号素材的处理，分析，对比，类比，对各类语音信号性质有了一定的了解，得出了不少有意义的结论。,1、对语音信号进行频域分析，找到语音信号的主要频谱成分所在的带宽，验证为何电话可以对语音信号采用8KHz的采样速率。,分析：由于要验证电话可以对语音信号用8KHz的采样速率，根据采样定理，就要验证语音信号主要频带范
2、围内的最高频率不超过4KHz，因此需要画出原语音信号的频谱图，并对其频谱图进行分析。,相关图像,设计思路：首先用44100KHz的采样速率采集语音信号，由于采样信号周期非常小，所以采样后得到的信号几乎和原信号一致，所以可大致用采样信号大致代替原信号，然后通过对采样信号做傅里叶变换，得到信号的频谱图。通过对频谱图分析可知，该信号主要频带宽度在04000KHz左右，因此根据采样定理，电话用8KHz的采样速率去采集语音信号可以从采样信号中恢复出原信号。,2、分析男声和女声的差别。我们知道男声和女声在频域上是有些差别的，一般大家都会认为女声有更多高频的成分，验证这种差别。同时，提出一种方法，能够对一段
3、音频信号是男声信号、还是女声信号进行自动的判断。,分析：首先，选择了一段男生声音素材和女生声音素材，用matlab分别绘出两段声音信号的频谱图,从图中可以看出，男生的声音频率主要分布在100Hz800Hz,女生的声音频率主要分布在200Hz1800Hz,女生的声音高频成分较多。这是因为，声波是由物体振动产生的机械波，男人声带宽而厚，振动频率低；女人声带窄而薄，振动频率高。而我们平时所感受得男生声音低沉，女生声音尖细，则是由于发声时男女声带的振动频率的高低不同，所以男女音调的高低不同。,相关图像,对于判断男女生声音，搜索资料发现男声声音大至在60550Hz，女声声音大至在1501200Hz。观察
4、男女声频谱图可知男女声音信号在幅度值相对较高的频率值上男生的频率较低，女声的频率较高，多次分析验证知此结果较正确，可以利用这一点粗略判断，即实现一般情况下男女声的自动判断。找到幅度最大点的频率值，将界限值设定在150Hz，编写程序实现自动判断。,程序代码：y1=wavread(C:Q2.wav);Fs=44100;%采样频率%yt1=fft(y1);%傅里叶变换%L=length(yt1);df=Fs/L;Fx=df*(0:L-1);%将横轴变为频率轴%figure(1)plot(Fx,abs(yt1);axis(0 10000 0 5000);xlabel(频率/Hz);a,b=max(ab
5、s(yt1)f=b/L*Fsif f150title(判断结果：男生声音)else title(判断结果：女生声音)end,经验证，此方法正确率较高，实现了男女声音的自动正确判断。,3、采样后的序列，验证是否会对信号的质量产生影响。降采样的方法很简单，例如命令y=wavread(SpecialEnglish.wav);将语音文件读入后保存在向量y中，这时对应的采样频率为44.1KHz。使用y1=y(1:2:length(y)命令，就可以将原序列y每隔1个采样后放入序列y1中，这时y1序列对应的采样频率即为22KHz。.wav文件的采样速率为44.1KHz，仍然远远高于我们通常说的语音信号需要的
6、频谱宽度，例如在电话对语音信号的采样中，我们仅仅使用8KHz的采样速率。对读入的音频数据进行不同速率的降采样，使用wavplay()命令播放。,x=wavread(C:Q2.wav);%将声音信号采样称字符串%fs=44100 x1=x(1:2:length(x);%对原声音信号进行1/2降采样%x2=x(1:5:length(x);%对原声音信号进行1/5降采样%x3=x(1:10:length(x);%对原声音信号进行1/10降采样%subplot(411);wavplay(x,fs);%播放原声音信号%y=fft(x);df=fs/length(y);fx=df*(0:length(y)
7、-1);plot(fx,abs(y);%绘制原声音信号的频谱分析图%axis(0 8000 0 2000);title(原声音频谱分析图);subplot(412);wavplay(x1,fs/2);%播放1/2降采样声音信号%,y1=fft(x1);df=fs/length(y1);fx=df*(0:length(y1)-1);plot(fx,abs(y1);%绘制1/2降采样后信号的频谱分析图%axis(0 8000 0 2000);title(采样频率为原信号的1/2频谱分析图);subplot(413);wavplay(x2,fs/5);%播放1/10降采样声音信号%y2=fft(x2
8、);df=fs/length(y2);fx=df*(0:length(y2)-1);plot(fx,abs(y2);%绘制1/5降采样后信号的频谱分析图%axis(0 8000 0 2000);title(采样频率为原信号的1/5频谱分析图);subplot(414);,wavplay(x3,fs/10);%播放1/10降采样声音信号%y3=fft(x3);df=fs/length(y3);fx=df*(0:length(y3)-1);plot(fx,abs(y3);%绘制1/10降采样后信号的频谱分析图%axis(0 8000 0 2000);title(采样频率为原信号的1/10频谱分析图
9、);,分析：对读入的音频数据进行不同速率的降采样，当使用wavplay()命令播放降采样后的序列时，不同速率的降采样会对恢复信号的质量产生影响。当采用44KHz的采样速率时，播放声音正常，能完整的恢复出原始信号。当采用22KHz的采样速率时，播放声音仍然正常，也能恢复出原始信号。当采用8.8KHz的采样速率时，播放声音基本正常，但产生小部分失真。当采用4.4KHz的采样频率时，播放声音严重失真，不能很好地恢复出原始信号。由此说明不同采样速率会对信号质量产生影响。,4、双径模型是无线通信中最简单的一种模型。发送方天线发出的信号，除了可以直接抵达接收天线，还可能通过建筑物等反射到达接收天线，这时接
10、收到的信号就变成了两路信号的叠加，如图示意，两路信号显然会出现时间差。,分析：由于原始信号经过双径信通道拟合后播放有明显杂音，故需要滤除回音还原原始信号。由于反射缘故，假设时间上延迟delta-t，根据采样后的变换可得离散信号的延迟距离number-t，则可以很自然地得到关于z的差分方程。如a*yn+b*yn-n0=c*zn的方程准确模拟了上述过程。其中在ZN作为已知输入，令yn为所求输出，只要求得延迟时间和方程系数，解出上述方程就变得简单了。而求解这些系数的方法有很多，此处用自相关的概念来给出求解过程。,先给出关于z的拟合过程并求的z，播放原声和z可听出z明显含回声。Matlab实现代码：d
11、elta_t=1;number_t=round(delta_t*Fs);power_ratio=0.8;z=sqrt(power_ratio)*y+sqrt(1-power_ratio)*zeros(number_t,1);y(1:length(y)-number_t);另外：a=sqrt(power_ratio)zeros(1,number_t-1)sqrt(1-power_ratio);%b=1;M=filter(b,a,z);wavplay(M,Fs);可以直接还原出上述过程并且与原声几乎没有差别。,利用xcorr命令直接求得z的自相关函数h。h=xcorr(z);%z1=fliplr(
12、z);h=conv(z1,z);此处也可以将z反转后与自己卷积得到自相关函数c=length(z);x=1:c;subplot(2,1,2);plot(x,h(1:c);%作出h的图像 title(*IMAGE OF AUTO-CORRE FUNC*);,可以画出原来的y与z比较一下可以明显看到有很大差异,从自相关函数途中可明显看出两个极大值，因此可利用两极值点的距离来求出延迟时间。而分离这两个我们准备用来模拟z的信号就必须知道它的区间和具体的比例系数。h1=h(450000:500000);h2=h(500000:c);vau1,point1=max(h1);vau2,point2=max(
13、h2);t0=abs(point1-point2)/Fs;n0=Fs*t0;k=vau1/vau2;a(1)=1;a(n0)=k;求得n0偏移量为Fs*t0，系数分别为1和k作出分离后的两个极值并据此估算系数和平移量,求解差分方程，得到输出函数并对比原来的y与近似的结果Yb=1;y1=filter(b,a,z);wavplay(y1,Fs);plot(y);plot(y1);对比两个信号的频谱可以看出还原的信号与原信号很相似，与z比较起来，此信更接近y。,结论：播放y1经过听音对比后已和回声信号z有较大差别，并且回声已不明显。但经检验对比知原设定延长时间与计算结果一致。,通过本次课程设计一定程度上掌握了研究问题的方法，并运用Matlab解决了相关的问题，对深入理解信号与系统的内容提供了帮助，为以后进一步研究相关问题奠定了良好的基础。,谢谢大家！,
