数字语音信号处理实验.doc

语音信号处理实验 2015年月 语音信号处理实验 实验学时数： 实验学分：0.5 实验项目数：4 1、目的与基本要求 实验为研究型（设计型）实验，共安排4个，为了真正达到研究设计型实验的目的，采用开放实验的办法，将自主学习和研究设计型实验结合起来，统一安排。 自主学习内容由学生自主学习参考教材的内容，并采用多种渠道，如查阅必威体育精装版语音信号处理方面的科技文献、资料，作出学习报告。目的是培养学生的自学能力和科技文献的检索和查阅能力，同时可以有助于学生了解和掌握语音信号处理领域的必威体育精装版技术进展和应用情况，将理论知识和实际应用结合起来，促进学生学习的积极性和主动性。 通过开放实验，目的使学生进一步理解数字语音信息处理的基本方法，提高学生自主分析、发现及解决问题的能力，锻炼学生论文写作能力，为实际的应用打下扎实的基础。 2、研究设计型实验的内容 1）研究设计型实验1： 基于MATLAB的语音信号时域特征分析 要求： 按所学相关语音处理的知识，通过网上学习、资料查阅，自己设计程序，给出某一语音信号的短时过零率、短时能量、短时自相关特征的分析结果，并借助时域分析方法检测所分析语音信号的基音周期。 2）研究设计型实验2： 基于MATLAB分析语音信号频域特征 要求： 按所学相关语音处理的得知识，通过网上学习、资料查阅，自己设计程序，给出某一语音信号的短时谱、倒谱、语谱图的分析结果，并借助频域分析方法检测所分析语音信号的基音周期或共振峰。 3）研究设计型实验3： 基于MATLAB进行语音信号的LPC分析 要求： 按所学相关语音处理的知识，通过网上学习、资料查阅，自己设计程序，给出某一语音信号的LPC分析结果，包括LPC谱、LPCC谱的分析结果，并借助LPC分析方法检测所分析语音信号的基音周期和共振峰。 4）研究设计型实验4： 基于VQ的特定人孤立词语音识别研究 要求： 按所学相关语音处理的知识，通过网上学习、资料查阅，借助MATLAB工具，自己设计基于VQ的码本训练程序和识别程序（尽量选用所学HMM或DTW方法设计识别程序），能识别特定人的语音，分析所设计系统的特性。 实验一 基于MATLAB的语音信号时域特征分析 一实验目的本实验要求掌握原理，利用已学知识，编写程序求解语音信号的短时过零率、短时能量、短时自相关特征，分析实验结果，借助时域分析方法分析语音信号的基音周期。二实验原理及实验结果 附录（参考程序） 1） 短时能量 （1）加矩形窗 a=wavread(beifeng.wav); subplot(6,1,1),plot(a); N=32; for i=2:6 h=linspace(1,1,2.^(i-2)*N)%形成一个矩形窗，长度为2.^(i-2)*N En=conv(h,a.*a);% 求短时能量函数En subplot(6,1,i),plot(En); if(i==2) legend(N=32); elseif(i==3) legend(N=64); elseif(i==4) legend(N=128); elseif(i==5) legend(N=256); elseif(i==6) legend(N=512); end end （2）加汉明窗 a=wavread(beifeng.wav); subplot(6,1,1),plot(a); N=32; for i=2:6 h=hanning(2.^(i-2)*N)；%形成一个汉明窗，长度为2.^(i-2)*N En=conv(h,a.*a);% 求短时能量函数En subplot(6,1,i),plot(En); if(i==2) legend(N=32); elseif(i==3) legend(N=64); elseif(i==4) legend(N=128); elseif(i==5) legend(N=256); elseif(i==6) legend(N=512); end end 2） 短时平均过零率 a=wavread(beifeng.wav); n=length(a); N=320; subplot(3,1,1),plot(a); h=linspace(1,1,N); En=conv(h,a.*a); %求卷积得其短时能量函数En subplot(3,1,2),plot(En); for i=1:n-1 if a(i)=0 b(i)= 1; else b(i) = -1; end if a(i+1)=0 b(i+1)=1; else