實驗一、語音信號的時域特性和頻域特性學院：信息與通信工程學院專業(yè)：通信工程班級：104學號：2010026410姓名：黃余芳指導教師：崔艷秋PAGE1實驗名稱語音信號的時域特性和頻域特性實驗類型驗證性實驗實驗目的觀察并驗證語音信號的時域特性和頻域特性，理解并掌握典型的語音信號時域分析方法和頻域分析方法，為深入學習數(shù)字語音信號處理的相關理論奠定基礎。實驗設備安裝有MATLAB的計算機實驗內(nèi)容輸入并運行MATLAB代碼。觀察語音信號的時域特性（1）發(fā)一個清音和一個濁音，由麥克風采集語音數(shù)據(jù)，參考實驗內(nèi)容1中的程序?qū)⑦@些數(shù)據(jù)分別存成兩個“.wav”文件（例如[a]的語音存為“a.wav”，要求采樣率為8000），存在本人的文件夾中。（2）讀取WAV文件，顯示語音波形，觀察清音和濁音波形的差異。（3）讀取WAV文件，計算并顯示語音的短時能量（要求分幀加窗的幀長為256，幀移為128），觀察并分析清音和濁音短時能量的差異。（4）讀取WAV文件，計算并顯示語音的短時過零率（要求分幀加窗是的幀長為256，幀移為128），觀察并分析清音和濁音短時過零率的差異。3.觀察語音信號的頻域特性（1）讀取WAV文件，計算并顯示一幀語音的原始信號、加窗信號、短時頻譜（要求分幀加窗的窗函數(shù)為漢明窗、幀長為256，幀移為128），觀察并分析清音和濁音短時頻譜的差異。（2）讀取WAV文件，計算并顯示不同窗函數(shù)情況下一幀語音的加窗信號、短時頻譜（要求分幀加窗的窗函數(shù)分別為矩形窗和漢明窗、幀長為256，幀移為128），觀察并分析不同的窗函數(shù)對短時譜分析的影響。相關函數(shù)wavread、plot、fftMATLAB程序代碼title('語音信號的短時過零率');2：語音信號的頻域分析加漢明窗的濁音clear;closeall;x=wavread('f:\\a.wav');x=double(x);FrameLen=256;FrameInc=128;s=enframe(x,FrameLen,FrameInc);ss=s(125,:);%選取一幀語音信號（可以通過觀察短時能量的分布來判斷哪一幀是清音段還是濁音段）f=ss'.*hamming(length(ss));r=fft(f,512);r1=abs(r);r1=r1/max(r1);yuanlai=20*log10(r1);signal(1:256)=yuanlai(1:256);pinlv=(0:1:255)*11025/512;figure;subplot(3,1,1);plot(ss);axis([0,256,-1,1])title('截取的語音段');xlabel('樣點數(shù)');ylabel('幅度');subplot(3,1,2);plot(f);axis([0,256,-1,1])title('窗選語音信號');xlabel('樣點數(shù)');ylabel('幅度');subplot(3,1,3);plot(pinlv,signal);xlabel('頻率/Hz');ylabel('對數(shù)幅度/dB');title('加Hamming窗時語音頻譜加漢明窗的清音clear;closeall;x=wavread('f:\\k.wav');x=double(x);FrameLen=256;FrameInc=128;s=enframe(x,FrameLen,FrameInc);ss=s(90,:);%選取一幀語音信號（可以通過觀察短時能量的分布來判斷哪一幀是清音段還是濁音段）f=ss'.*hamming(length(ss));r=fft(f,512);r1=abs(r);r1=r1/max(r1);yuanlai=20*log10(r1);signal(1:256)=yuanlai(1:256);pinlv=(0:1:255)*11025/512;figure;subplot(3,1,1);plot(ss);axis([0,256,-1,1])title('截取的語音段');xlabel('樣點數(shù)');ylabel('幅度');subplot(3,1,2);plot(f);axis([0,256,-1,1])title('窗選語音信號');xlabel('樣點數(shù)');ylabel('幅度');subplot(3,1,3);plot(pinlv,signal);xlabel('頻率/Hz');ylabel('對數(shù)幅度/dB');title('加Hamming窗時語音頻譜加矩形窗的濁音clear;closeall;x=wavread('f:\\a.wav');x=double(x);FrameLen=256;FrameInc=128;s=enframe(x,FrameLen,FrameInc);ss=s(125,:);%選取一幀語音信號（可以通過觀察短時能量的分布來判斷哪一幀是清音段還是濁音段）f=ss'.*rectwin(length(ss));r=fft(f,512);r1=abs(r);r1=r1/max(r1);yuanlai=20*log10(r1);signal(1:256)=yuanlai(1:256);pinlv=(0:1:255)*11025/512;figure;subplot(3,1,1);plot(ss);axis([0,256,-1,1])title('截取的語音段');xlabel('樣點數(shù)');ylabel('幅度');subplot(3,1,2);plot(f);axis([0,256,-1,1])title('窗選語音信號');xlabel('樣點數(shù)');ylabel('幅度');subplot(3,1,3);plot(pinlv,signal);xlabel('頻率/Hz');ylabel('對數(shù)幅度/dB');title('加矩形窗時語音頻譜)實驗結(jié)果及其分析濁音(1)短時能量(2)短時過零率(3)短時傅里葉變換清音短時能量短時過零率(3)短時傅里葉變換(4)顯示清音短時過零率加窗（1）加漢明窗的濁音（2）加漢明窗的清音（3）加矩形窗的濁音分析：對于濁音與清音，濁音的幅值比較明顯，有一個的波動，能清楚的看清楚它的周期；而清音類似于白噪聲，沒有明顯的幅值，很平緩。濁音的短時能量高，輕音的短時能量低；濁音的短時過零率低，而清音的短時過零率高?？偠灾?，濁音對于分析語音信號是很有用的語音信號。收獲與體會從這次實驗中，收獲不少。能更進一步的了解濁音與