基于MATLAB的語音信號(hào)預(yù)處理——06111001014——劉代龍——王曉麗

1、畢業(yè)論文題 目：基于MATLAB的語音信號(hào)預(yù)處理 學(xué) 號(hào)： 姓 名： 劉 代 龍 教 學(xué) 院： 理 學(xué) 院專業(yè)班級(jí)： 物 理 學(xué)指導(dǎo)教師： 王曉麗（講師）完成時(shí)間： 2014年4月20日 畢節(jié)學(xué)院教務(wù)處制目 錄摘 要：iAbstract：ii引言11.MATLAB的簡(jiǎn)介及語音信號(hào)處理的概述11.1.MATLAB的簡(jiǎn)介11.2.語音信號(hào)處理的概述12.對(duì)模擬信號(hào)進(jìn)行處理22.1常用的信號(hào)調(diào)理環(huán)節(jié)22.2調(diào)制與調(diào)解32.2.1測(cè)試信號(hào)的調(diào)制32.2.2 測(cè)試信號(hào)的調(diào)解43.對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行預(yù)加重處理及加窗處理43.1.語音信號(hào)的預(yù)加重處理43.2語音信號(hào)的加窗處理5小結(jié)9參考文獻(xiàn)10致 謝11基于M

2、ATLAB的語音信號(hào)預(yù)處理作者：劉代龍 專業(yè)班級(jí)：物理學(xué)2010級(jí)(一)班學(xué)號(hào)： 指導(dǎo)教師：王曉麗摘 要：本文主要討論運(yùn)用MATLANB軟件對(duì)于因信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理。簡(jiǎn)單介紹了MATLAB的基本操作和應(yīng)用，概括介紹了語音信號(hào)的預(yù)處理方法，即運(yùn)用MATLAB對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行預(yù)加重處理和分楨加窗處理。一般而言語音處理有兩種目的：一種是對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行分析，提取特征參數(shù)，用于后續(xù)處理；另一種是加工語音信號(hào)，濾除語音中的噪音，獲得“干凈”的語音?？偠灾肕ATLAB對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行的預(yù)處理的目的在于方便更進(jìn)一步的語音信號(hào)處理。關(guān)鍵詞：MATLAB 預(yù)加重 分楨加窗 預(yù)處理MATLAB-based speec

3、h signal preprocessingCandidate: Liu Dai-long Major: physicsStudent No.: Advisor: Wang Xiao-liAbstract：This paper discusses the use of MATLANB software for signal preprocessing result. Introducing the basic operation and application of MATLAB, an overview of the speech signal preprocessing methods t

4、hat use MATLAB speech signal pre-emphasis and sub-frame window treatment. Purposing speech processing have two sides: one is the speech signal analysis, feature extraction parameters for subsequent processing; other is a voice signal processing, speech in noise filtering, access to "clean"

5、 the voice . In a word, the purpose of the pretreatment of the speech signal using MATLAB is convenient to further speech signal processing. Key words: MATLAB pre-emphasis Windowed sub-Lo preprocessing引言隨著近年來信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，特別是在美國Mathworks公司推出MATLAB這款用于算法開發(fā)、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)分析及數(shù)值計(jì)算的商業(yè)軟件后，許多領(lǐng)域都得到了一個(gè)黃金發(fā)展時(shí)機(jī)，特別是語音信號(hào)處理

6、領(lǐng)域更是凸顯出這種優(yōu)勢(shì)。MATLAB在語音信號(hào)的處理方面更是倍受青睞。由于語音信號(hào)是一種非平穩(wěn)的時(shí)變信號(hào)，他攜帶著各種信息，而在語音的傳輸過程中要將語音信號(hào)進(jìn)行處理。在語音信號(hào)的處理之前進(jìn)行預(yù)處理則是語音信號(hào)處理的前提。一方面，數(shù)學(xué)軟件MATLAB的不斷升級(jí)和改進(jìn)更加促進(jìn)人們對(duì)語音信號(hào)在現(xiàn)實(shí)生活中的應(yīng)用普遍化。另一方面，為了語音信號(hào)實(shí)用化的需要，人們自適用、聽覺模型、快速搜索、識(shí)別算法以及進(jìn)一步的語言模型的研究等課題更受關(guān)注?；诖?，用MATLAB來對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行處理就顯得至關(guān)重要了。本文內(nèi)容分三部分：第一部分是對(duì)MATLAB進(jìn)行簡(jiǎn)介及語音信號(hào)處理的概述；第二部分對(duì)模擬信號(hào)進(jìn)行處理；第三部分則

7、是對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行預(yù)加重處理和加窗處理。1.MATLAB的簡(jiǎn)介及語音信號(hào)處理的概述1.1. MATLAB的簡(jiǎn)介MATLAB是由矩陣（Matrix）和實(shí)驗(yàn)室（laboratory）兩個(gè)英文單詞的前三個(gè)字母組成，意為“矩陣實(shí)驗(yàn)室”。它是以矩陣作為基本數(shù)據(jù)單元的一種程序設(shè)計(jì)語言，提供了數(shù)據(jù)分析、算法實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用開發(fā)的交互式開發(fā)環(huán)境2。MATLAB是有著非常強(qiáng)大的功能一個(gè)軟件，單是基本的MATLAB產(chǎn)品就有1000多個(gè)內(nèi)部函數(shù)可供調(diào)用，這比其他任何工具提供的函數(shù)都要多。再者，由于MATLAB具有良好的開放性，它吸收了符號(hào)運(yùn)算功能最強(qiáng)大的功能軟件Maple的優(yōu)點(diǎn)，在新的版本中也加入了對(duì)C，F(xiàn)ORTRAN，C

8、+，JAVA的支持，可以對(duì)其直接調(diào)用。用戶還可以將自己編寫的程序?qū)氲組ATLAB函數(shù)庫中方便自己今后調(diào)用。此外，有許多MATLAB愛好者編寫的一些經(jīng)典的程序，用戶也可以直接下載使用。這樣，MATLAB在數(shù)值計(jì)算、符號(hào)運(yùn)算及圖形處理等方面在同類產(chǎn)品中占盡了優(yōu)勢(shì)，可以說，由于MATLAB的強(qiáng)大功能，再加上它比較簡(jiǎn)單易學(xué)，MATLAB已成為高校師生、科研人員和工程技術(shù)人員的最佳選擇3。1.2. 語音信號(hào)處理的概述語音信號(hào)處理是基于語音學(xué)和數(shù)字信號(hào)處理為基礎(chǔ)而形成的一門綜合性學(xué)科，簡(jiǎn)稱語音處理。語音處理的目的是為了得到一些語音參數(shù)以方便其高效的傳輸或存儲(chǔ)，或者通過處理某種運(yùn)算以達(dá)到某種用途的要求。它

9、包括語音編碼、合成、識(shí)別和說話人識(shí)別四個(gè)大分支。語音是人的發(fā)音器官發(fā)出的能起社會(huì)交際作用的聲音。它具有一定的意義，這也是是語言的聲音同自然界其他一切聲音的本質(zhì)區(qū)別。人體外的聲音自不必說，就是人的發(fā)聲器官發(fā)出的聲音，也并非都是語言，如打哈欠、打噴嚏等，雖然也傳遞了某種信息，但聲音的發(fā)出不是為了交際，而是人體本能的生理反應(yīng)；又比如口技演員的表演、吹口哨、哭、笑等，這些聲音的發(fā)出是有目的的，不是單純的生理現(xiàn)象，但是聲音與意義之間沒有固定的結(jié)合關(guān)系，不能代表意義的聲音符號(hào)，只能展示技巧，代表情緒。以上這些聲音都不是語言。語言的聲音離不開它所代表的意義，它們是一個(gè)相互依存的統(tǒng)一。一方面發(fā)音器官發(fā)出的聲音

10、要成為該意義的代表，這就要求它必須同意義緊密結(jié)合，才能成為語音；另一方面，意義必須借助聲音方能被人感知、被人接受，沒有聲音，意義將無法表達(dá)。綜上所述，對(duì)語音信號(hào)的處理就更顯得意義非凡了。實(shí)際的語音信號(hào)是模擬信號(hào)，因此在對(duì)它進(jìn)行數(shù)字處理之前，首先要對(duì)該模擬信號(hào)S（t）以采樣周期T采樣并將它離散化為S（n），采樣周期的選取應(yīng)根據(jù)語音信號(hào)的帶寬（依奈奎斯特采樣定理）來確定，以避免信號(hào)混疊失真。接下來，在對(duì)離散的語音信號(hào)進(jìn)行量化處理的過程中會(huì)帶來一定的失真和量化噪音。實(shí)際操作中，數(shù)字語音的獲得途徑一般有正式的和非正式的兩種。正式的是指語音研究機(jī)構(gòu)或大公司發(fā)布的被大家認(rèn)可的語音數(shù)據(jù)庫，非正式的是研究者個(gè)

11、人自己隨時(shí)隨地用錄音軟件錄制的一些發(fā)音和語句。2.對(duì)模擬信號(hào)進(jìn)行處理模擬信號(hào)處理，是運(yùn)用一定的數(shù)學(xué)模型所組成的運(yùn)算網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)的直接對(duì)連續(xù)信號(hào)進(jìn)行分析和處理的過程。絕大多數(shù)傳感器輸出的電信號(hào)非常微弱，需要進(jìn)一步放大；有的傳感器輸出的是電容、電感等電參量，需要把它們轉(zhuǎn)化為后續(xù)設(shè)備能夠識(shí)別的電壓量；若僅針對(duì)部分頻段的信號(hào)進(jìn)行測(cè)試，則可以把輸出信號(hào)進(jìn)行分離并得到所需的頻率成分，由后續(xù)環(huán)節(jié)進(jìn)行更進(jìn)一步的分析和處理；而對(duì)于計(jì)算機(jī)、數(shù)字式儀器和數(shù)字式儀表來說，模擬信號(hào)的處理也是必不可少的?？梢?，模擬信號(hào)只有經(jīng)過預(yù)處理，才能與A/D等轉(zhuǎn)換設(shè)備相匹配。采用模擬信號(hào)處理技術(shù)對(duì)傳感器的輸出信號(hào)進(jìn)行處理，是傳感器到顯

12、示、記錄或數(shù)字化分析的前向通道終必不可少的重要環(huán)節(jié)，通常稱之為信號(hào)調(diào)理。2.1常用的信號(hào)調(diào)理環(huán)節(jié)常用的信號(hào)調(diào)理環(huán)節(jié)有電橋、放大器、濾波器和調(diào)制與調(diào)解。欲使信號(hào)放大，就需要用到放大器，足夠的放大倍數(shù)、高輸入低輸出的阻抗及高共模抑制能力和低漂移、低噪聲、低失調(diào)電壓和電壓和電流是對(duì)放大器的要求。這樣的放大器將傳感器輸出的微弱信號(hào)進(jìn)行放大，以達(dá)到后續(xù)處理的要求。常用的放大器類型有直流放大器、交流放大器和電荷放大器三種。放大器的放大倍數(shù)是關(guān)鍵參數(shù)（1）.直流放大器的工作點(diǎn)隨溫度等的變化而波動(dòng)導(dǎo)致了電路的穩(wěn)定性成為設(shè)計(jì)的重點(diǎn)。（2）.交流放大器的工作點(diǎn)保持在0V不變時(shí)，信號(hào)上下波動(dòng)變化受溫漂影響較小且電路

13、穩(wěn)定性好，結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單。（3）.電荷放大器是一種特殊的放大器，設(shè)計(jì)中讓輸出電壓隨傳感器電荷變化而變化，主要應(yīng)用在壓電式傳感器中。2.2調(diào)制與調(diào)解有些被測(cè)物理量，如力、位移、溫度等，經(jīng)過傳感器檢測(cè)輸出后多數(shù)是低頻緩變的微弱信號(hào)。對(duì)這類信號(hào)若直接采用直流放大傳輸，容易受低頻干擾、放大器零漂源等的影響。目前較常用的調(diào)制方法是先調(diào)制成高頻交流信號(hào)后，再進(jìn)行交流放大和傳輸。所以，調(diào)制解決微弱緩變信號(hào)放大機(jī)傳輸問題的是一種調(diào)理方法。2.2.1測(cè)試信號(hào)的調(diào)制使一個(gè)信號(hào)的某些參數(shù)在另一個(gè)信號(hào)的控制下發(fā)生變化的過程就叫做調(diào)制。在信號(hào)調(diào)制的過程中，一般將控制高頻震蕩的緩變信號(hào)稱為調(diào)制波；載送緩變信號(hào)的高頻震蕩波稱為載

14、波；經(jīng)過調(diào)制的高頻震蕩波稱為已調(diào)波。已調(diào)波相應(yīng)地有調(diào)幅波、調(diào)頻波和調(diào)相波三種，測(cè)試技術(shù)中常用調(diào)幅和調(diào)頻兩種。調(diào)幅、調(diào)頻、調(diào)相的圖解過程如圖2.2.1 所示：圖2.2.1中被測(cè)信號(hào)是正弦波，載波是三角波。被測(cè)信號(hào)可以決定調(diào)幅波的包絡(luò)線形狀，載波的相位和頻率都不改變。調(diào)頻波的載波信號(hào)的振幅與相位不變，頻率改變。而對(duì)已調(diào)波進(jìn)行鑒別以恢復(fù)緩變的測(cè)量信號(hào)則是解調(diào)。圖2.2.1 2.2.2 測(cè)試信號(hào)的調(diào)解調(diào)制利用緩變信號(hào)來控制或改變高頻蕩的參數(shù)（頻率、幅值或相位），使之隨被測(cè)信號(hào)作有規(guī)律的變化，以利于信號(hào)的放大與傳輸。調(diào)制過程有三種：調(diào)幅：高頻振蕩的幅值受緩變信號(hào)控制，以AM表示。調(diào)頻：高頻振蕩的頻率受緩

15、變信號(hào)控制，以FM表示。調(diào)相：高頻振蕩的相位受緩變信號(hào)控制，以PM表示。3.對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行預(yù)加重處理及加窗處理3.1.語音信號(hào)的預(yù)加重處理對(duì)語音的的高頻部分進(jìn)行加重以去除口唇部分的影響，就必須要對(duì)輸入的數(shù)字語音信號(hào)進(jìn)行預(yù)加重處理，以此來增加語音的高頻分辨率。通常通過傳遞函數(shù)為的一階FIR高通數(shù)字濾波器來實(shí)現(xiàn)預(yù)加重，其中為預(yù)加重系數(shù)，0.9<<1.0。設(shè)n時(shí)刻的語音采樣值為 X (n), 經(jīng)過預(yù)加重處理的結(jié)果為，這里取=0.98。圖3.1為該高通濾波器的幅頻特性及相頻特性。圖3.2中分別給出了預(yù)加重前和預(yù)加重后的一段濁音信號(hào)及頻譜，可以看出預(yù)加重后的頻譜在高頻部分的幅度有了提升。實(shí)現(xiàn)

16、高頻提升的MATLAB程序如下。fid=fopen('voice2.txt','rt'); e=fscanf(fid,'% f'); ee=e(200:455);r=fft(ee,1024);r1=abs(r);pinlv=(0:1:255)* 8000/512yuanlai=20* log10(r1)signal(1:256);h1,f1=freqz(1,-0.98,1,256,4000);Pha=angle(h1);H1=abs(h1);r2(1:256)u=r2.* h1 u2=abs(u)u3=20* log10(u2)un=filter

17、(1,-0.98,1,ee)figure(1);subplot(211);plot(f1,H1);title(高通濾波器的幅頻特性)；xlabel( 頻率/Hz);ylabel(幅度)；subplot(212);plot(pha);title(高通濾波器的相頻特性)；xlabel(頻率/Hz/);ylabel(角度 /rad)；figure(2);subplot(211);plot(ee);title(原始語音信號(hào));xlabel(樣點(diǎn)數(shù));ylabel(幅度);axis(0 256-3*104 2*104);subplot(212);plot(real(un);title(經(jīng)高通濾波后的語音

18、信號(hào));axis(0 256-1* 1041*104);xlabel(樣點(diǎn)數(shù));ylabel(幅度);figure(3);subplot(211);plot(pinlv,signal); title(原始語音信號(hào)頻譜);xlabel(頻率/Hz);ylabel(幅度/dB);subplot(212);plot(pinlv,u3);title(經(jīng)高通濾波后的信號(hào)頻譜);xlabel(頻率/HZ);ylabel(幅度/dB);3.2語音信號(hào)的加窗處理在對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行預(yù)加重處理后，接下來要進(jìn)行加窗分幀處理。語音信號(hào)主要分為濁音和清音兩類，是一種隨時(shí)間變化的信號(hào)。濁音的基音周期、清濁音信號(hào)幅度以及聲道

19、參數(shù)等都隨時(shí)間而緩慢變化。由于發(fā)音器官的慣性運(yùn)動(dòng)，可以認(rèn)為在一個(gè)很小的時(shí)間段里（一般在1030ms）語音信號(hào)近似不變，即語音信號(hào)具有短時(shí)平穩(wěn)性。如此，便可以把語音信號(hào)分為一些短段（稱為分析幀）來進(jìn)行處理。語音信號(hào)的分幀是采用可移動(dòng)的有限長(zhǎng)度窗口進(jìn)行加權(quán)的方法來實(shí)現(xiàn)的。每秒的幀數(shù)一般為33100幀，看實(shí)際情況而定。分幀雖然可以采用連續(xù)分段的方法，但一般要采用圖3.2.1所示的交疊分段的方法，這樣做是為了使幀與幀之間能平滑過渡，保持較好的連續(xù)性。幀與幀之間的交疊部分稱為幀移，幀移與幀長(zhǎng)的比值一般取為00.5，圖3.2.1給出了幀移與幀長(zhǎng)示意圖。圖3.2.1常用的窗有兩種，一種是矩形窗，窗函數(shù)如下：

20、 (3.1) 另一種是漢明（Hamming）窗，窗函數(shù)如下： (3.2)這兩種窗的時(shí)域和頻域波形用MATLAB程序來實(shí)現(xiàn)，下面分別敘述。1 矩形窗時(shí)域和頻域波形，窗長(zhǎng)N=65【程序3.2】 juxing.mx=linspace(0,90,1000); %在0-90的橫坐標(biāo)間取1000個(gè)y=zeros(1000,1); %為矩陣h賦0值 y(1:191)=0; %前190個(gè)值取為0值y(192:800)=1; %窗長(zhǎng)，窗內(nèi)值取為1y(801:1000)=0; %后200個(gè)值取為0值figure(1); %定義圖號(hào)subplot(1,2,1) %畫第一個(gè)圖plot(x,y,'k')

21、; %畫波形，橫坐標(biāo)為x，縱坐標(biāo)為y，k表示黑色title('矩形窗時(shí)域波形'); %圖標(biāo)題xlabel('樣點(diǎn)數(shù)'); %橫坐標(biāo)名稱ylabel('振幅'); %縱坐標(biāo)名稱axis(0,100,-0.5,1.5) %限定橫、縱坐標(biāo)范圍line(0,100,0,0) %畫出x軸w1=linspace(0,65,65); %取窗長(zhǎng)內(nèi)的65個(gè)點(diǎn)w1(1:65)=1; %賦值1，相當(dāng)于矩形窗w2=fft(w1,512); %對(duì)時(shí)域信號(hào)進(jìn)行512點(diǎn)的傅里葉變換w3=w2/w2(1) %幅度歸一化w4=20*log10(abs(w3); %對(duì)歸一化幅度去對(duì)

22、數(shù)w=2*(0:511)/512; %頻率歸一化subplot(1,2,2); %畫第二個(gè)子圖plot(w,w4,'k'); %畫幅度特性圖axis(0,1,-100,0); %限定橫、縱坐標(biāo)范圍title('矩形窗幅度特性'); %圖標(biāo)題xlabel('歸一化頻率、f/fs'); %橫坐標(biāo)名稱ylabel('振幅;/dB'); %縱坐標(biāo)名稱a圖3.2.2 矩形窗及其頻譜圖3.2.1是程序運(yùn)行后對(duì)應(yīng)的矩形窗時(shí)域波形和頻譜特性圖。2 漢明（Hamming）窗時(shí)域和頻域波形，窗長(zhǎng)N=65【程序3.3】hanming.mx=linspa

23、ce(20,90,65);h=hamming(65);figure(1);subplot(1,2,1);plot(x,h,'k');title('漢明窗食欲波形');xlabel('樣點(diǎn)數(shù)');ylabel('幅度');w1=linspace(0,65,65);w1(1:65)=hamming(65);w2=fft(w1,1224);w3=w2/w2(1);w4=20*log10(abs(w3)w=2*0:1223/1224;subplot(1,2,2)plot(w,w4,'k')axis(0,1,-100,0)t

24、itle('漢明窗幅度特性');xlabel('歸一化頻率');ylabel('幅度/dB');圖3.2.3是程序運(yùn)行以后相應(yīng)的漢明窗時(shí)域波形和幅頻特性。圖3.2.3 漢明窗及其頻譜 對(duì)比圖3.2.2和圖3.2.3容易看出，漢明窗的主瓣寬度大于矩形窗，頻譜分辨率較矩形窗低，矩形窗旁瓣峰值比漢明窗大，故其頻譜泄露較嚴(yán)重。相比較，雖然矩形窗主瓣寬度較窄，約為漢明窗的一半，但是它的旁瓣衰減較小。而漢明窗旁瓣衰減較大，具有非常平滑的低通特性，能夠在相當(dāng)高的程度上反映短時(shí)信號(hào)的頻率特性。小結(jié)經(jīng)過九十個(gè)日日夜夜的努力在老師，在老師指導(dǎo)下同學(xué)的幫助下，基于MA

25、TLAB的語音信號(hào)預(yù)處理終于順利成文。通過數(shù)學(xué)軟件MATLAB的輔助，把以往聽起來冰冷生硬的語音信號(hào)處理做成自己的畢業(yè)設(shè)計(jì)，并且能對(duì)自己的語音進(jìn)行預(yù)處理。再者，在寫畢業(yè)論文的過程中，我也發(fā)現(xiàn)了自己在很多方面的欠缺，對(duì)MATLAB的操作不熟悉，對(duì)語音信號(hào)的處理掌握不到位······這些都讓我走了不少彎路。然而，通過這次論文的撰寫，我不斷認(rèn)識(shí)自己的不足，不斷去充實(shí)自己、完善自己，不斷地成長(zhǎng)。 參考文獻(xiàn)1 胡航.語音信號(hào)處理M.哈爾濱:哈爾濱工業(yè)大學(xué)出版社，2000.2 徐靖濤，王金根.基于MATLAB的語音信號(hào)分析和處理J.重慶科技學(xué)院學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2008，（03）：132-1353 趙力.語音信號(hào)處理M.機(jī)械工