语音信号处理
实验报告
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一一语音信号
分析
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实验实验目的及原理语音信号分析是语音信号处理的前提和基础，只有分析出可表示语音信号本质特征的参数，才有可能利用这些参数进行高效的语音通信、语音合成和语音识别等处理，并且语音合成的音质好坏和语音识别率的高低，都取决于对语音信号分析的准确性和精确性。贯穿语音分析全过程的是“短时分析技术”。因为从整体来看，语音信号的特性及表征其本质特征的参数均是随时间变化的，所以它是一个非平稳态过程，但是在一个短时间范围内（一般认为在10~30ms的时间内），其特性基本保持不变，即相对稳定，可将其看做一个准稳态过程，即语音信号具有短时平稳性。所以要1.3.帧长一般取为10ms~30ms2.号,将语音信号分帧来分析其特征参数,实验过程系统结构男声及女声（蓝色为时域信号，红色为每一帧的能量，绿色为每一帧的过零率）某一帧的自相关函数频域分析①一帧信号的倒谱分析和FFT及LPC分析150100I50L0--50_140200-20-4000.511.522.533.510152025303540对应男声和女声的倒谱分析对应的LPC预测系数：1，，，，，浊音和清音的倒谱分析浊音和清音的FFT分析和LPC分析（红色为FFT图像，绿色为LPC图像）实验结果分析时域分析实验中采用的是汉明窗，窗的长度对能否由短时能量反应语音信号的变化起着决定性影响。这里窗长合适，En能够反应语音信号幅度变化。同时，从图像可以看出，En可以作为区分浊音和清音的特征参数。短时过零率表示一帧语音中语音信号波形穿过横轴（零电平）的次数。从图中可以看出，短时能量和过零率可以近似为互补的情况，短时能量大的地方过零率小，短时能量小的地方过零率较大。从浊音和清音的时域分析可以看出，清音过零率高，浊音过零率低。从男声女声的时域信号对比图中可以看出，女音信号在高频率分布得更多，女声信号在高频段的能量分布更多，并且女声有较高的过零率，这是因为语音信号中的高频段有较高的过零率。频域分析这里对信号进行快速傅里叶变换（FFT）,可以发现，当窗口函数不同，傅里叶变换的结果也不相同。根据信号的时宽带宽之积为一常数这一性质，可以知道窗口宽度与主瓣宽度成反比，N越大，主瓣越窄。汉明窗在频谱范围中的分辨率较高，而且旁瓣的衰减大，具有频谱泄露少的有点，所以在实验中采用的是具有较小上下冲的汉明窗。为了使频域信号的频率分辨率较高，所取的DFT及相应的FFT点数应该足够多，但时域信号的长度受到采样率和和短时性的限制，这里可以采用补零的办法，对补零后的序列进行FFT变换。从实验仿真图可以看出浊音的频率分布比清音高。倒谱分析通过实验可以发现，倒谱的基音检测与语音加窗的选择也是有关系的。如果窗函数选择矩形窗，在许多情况下倒谱中的基音峰将变得不清晰，窗函数选择汉明窗较为合理，可以发现，加汉明窗的倒谱基音峰较为突出。在典型的浊音清音倒谱对比中，理论上浊音倒谱基音峰应比较突出，而清音不出现这种尖峰，只是在倒谱的低时域部分包含关于声道冲激响应的信息。实验仿真的图形不是很理想。线性预测分析从实验中可以发现，LPC谱估计具有一个特点，在信号能量较大的区域即接近谱的峰值处，LPC谱和信号谱很接近；而在信号能量较低的区域即接近谱的谷底处，则相差比较大。在浊音清音对比中，可以发现，对呈现谐波特征的浊音语音谱来说这个特点很明显，就是在谐波成分处LPC谱匹配信号谱的效果要远比谐波之间好得多＜在实验中，当P值增加到一定程度，预测平方误差的改善就不很明显了，而且会增加计算量，一般取为8~14,这里P取为10。基音周期估计自互相关函数法短时平均幅度差法倒谱分析法
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