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Digital Signal Process Mid-term Task Member： Li Ming Wu Xun Gao feng Liao feng Ren BingTao 课题：关于男女声信号的采集与分析 谈谈我们对课题的思考? 教材P2中有提到，语音信号是一种与自然相关的声音信号，可以被高精度表示为不同幅值、频率和相位的和。我们知道，这就是对声音信号的处理。通常的，处理的工具就是傅里叶变换，我们有效的实用的软件就是Matlab。 再看看课题。课题的内容是：关于男女声信号的采集与分析。我们可以很容易的联想到时域、频域、滤波方面的处理。通过对声音信号的认识，我们可以大概的判断，男声的基频应该普遍低一些，并且信号的成分在低频段也应该更集中。 另外，我们想，对语音识别来讲，语音信号的识别是不是基于这样的分析，作出处理？ 目录 用Matlab对声音信号处理的背景简介 声音信号的采集分析处理在工程应用中是经常需要解决的问题，如何采集声音信号并对其分析处理，找出声音信号的特征在科学研究中时一项非常有意义的工作。 Matlab是一种功能强大、效率高、交互性好的数值计算和可视化计算机高级语言，它在数值分析、信号处理和图形显示有机地融合为一体，形成了一个极其方便、用户界面友好的操作环境。本课题实现声音信号的采集和分析处理就是基于Matlab软件完成的。 课题的具体内容和基本方案 内容： 记录两段从小组成员中采集的语音信号(malefamale)，要求针对同一段话进行处理。分析的方法应该基于我们学习过的内容。 基本方案： 声音信号的采集和回放 1.声音信号的采集 Matlab中提供了强大的数据采集工具箱，可以满足控制声卡对数据进行采集的要求。语音数据采集过程如图： 在matlab环境中，可以通过多种编程方法驱动声卡实现对语音信号的采集和播放。 我们选择Matlab，是基于Matlab的语音采集与分析系统具有价格低、使用方便、通用性强的优点。 下面，我们来介绍几种采集声音信号的方法。 驱动声卡的方式共有四种： 声音信号的回放与时域上的处理 上述四种方法我们均通过实验验证过其正确性，不仅能够实现声音信号的采集，还能够实现对声音的播放，参数、条件的设置。右面是一段经过Matlab处理过后回放的音频，我们已经将它生成了一个wav文件。 通过时域上面的分析，我们绘制了它的时域图形。(包括男女生的声音信号)。 注：在方案中，采用的是wavrecord()函数采集的声音信号。 时域上的简要分析 这是信号的时域分析。短时能量分析、短时过零分析和自相关法是作为语音信号时域分析中最基本的方法，应用广泛，特别是在语音信号端点检测方面。但是针对语音信号，我们仅能从信号的一般特性上面进行分析。 仅仅在是与上面来看，我们可以看到男声的能量较足，显示的幅度更大。 对声音信号的处理分析 1.频域上的分析 在这之后，我们对信号进行快速傅里叶变换，得到相应的频谱分析图。 就此，我们可以得到相应的（男女声）频谱图对比如下： ? 我们都很容易注意到这两个信号的相同点，他们的频率大约在几十赫兹到5000赫兹比较密集，在这范围以外的幅度十分的小，这也是人声的基本特点。 不同之处在于，男女生声音频率集中地范围有所不同，男生主要集中在200~800Hz左右，而女声的声音频率较多的集中在300~1800Hz左右。此外，我们还可以大致看出男女生的声音信号在基频上面有很大的不同，男声在高频上的谐波幅度也远远的小于女声。 分析高低频成分的比率 为了更加清晰地分辨男女生在高低频声音上的比率，我们写了一段程序来分析男女声高低频成分所占的大小。结果发现，在高频部分，男声7.3497e-004，女声0.0066 ；低频部分，男声比率为8.8621e-007，女声7.4197e-007 。可以更加确定的知道，女声在高频上的频率分量更多，男声则在低频上的频率分量更多。 倒频谱分析 为了提取基频，下面我们进行进一步讨论这两段声音信号。 倒频谱，就是对功率谱的对数值进行傅立叶逆变换，将复杂的卷积关系变为简单的线性叠加，从而在其倒频谱上可以较容易地识别信号的频率组成分量，便于提取所关心的频率成分(在这里，我们关注信号的基频)。以下是Matlab仿真得到的图形： 结论的印证 通过查阅资料(1998年南京邮电学院学报第十八卷5~6期[计算机语音信号处理