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Matlab语音信号处理代码-f11.m

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简介:
本代码为MATLAB程序f11.m,主要用于实现语音信号的处理与分析,包括但不限于滤波、频谱分析等功能。 Matlab语音信号处理程序-f11.m可以对语音信号的单个字或词进行频率及过零率分析。 ```matlab clc [filename, pathname] = uigetfile; [x,Fs] = wavread; % 幅度归一化到[-1, 1] x = double(x); x = x / max(abs(x)); % 常数设置 FrameLen = 240; % 每帧长度为240个采样点 FrameInc = 80; % 相邻两帧之间的重叠部分为80个采样点 amp1 = 10; amp2 = 2; zcr1 = 10; zcr2 = 5; maxsilence = 3; % 最大静默时间为6*10ms=30ms minlen = 15; % 最小语音段长度为15*10ms=150ms status = 0; count = 0; silence = 0; % 计算过零率 tmp1 = enframe(x, FrameLen, FrameInc); tmp2 = enframe(diff(tmp1), FrameLen, FrameInc); signs = tmp2 < 0; diffs = abs(tmp2) > 0.02; zcr = sum(signs & diffs, 1); % 对每一帧计算过零率 % 计算短时能量 amp = sum(abs(x), FrameLen, FrameInc).^2; % 调整能量门限 amp1 = min(amp) / 4; amp2 = min(amp) / 8; x1 = 0; x2 = 0; x3 = 0; x4 = 0; for n=1:length(x) goto = 0; switch status case {0,1} % 状态为静默或可能开始语音段时 if amp(n) > amp1 x1 = max(amp); status = 2; silence = 0; count = count + 1; elseif (amp(n) > amp2 | zcr(n) > zcr2) status = 1; count = count + 1; else status = 0; count = 0; end case 2 % 状态为语音段时 if (amp(n) > amp2 | zcr(n) > zcr2) count = count + 1; else silence = silence + 1; if silence < maxsilence count = count + 1; elseif count < minlen status = 0; silence = 0; count = 0; else status = 3; end end case 3 % 状态为结束时 break; end end count = count - silence /2; x2 = x1 + count -1; subplot(4,1,1) plot(x); axis([-1 1]); ylabel(信号幅度); subplot(4,1,2) plot(zcr); axis([0 max(max(zcr))]); ylabel(过零率); line([0 length(zcr)], [zcr2 zcr2], Color, red); line([0 length(zcr)], [zcr1 zcr1], Color, red); subplot(4,1,3) plot(amp); axis([0 max(max(amp))]); ylabel(能量); line([0 length(amp)], [amp2 amp2], Color, red); line([0 length(amp)], [amp1 amp1], Color, red); ```

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  • Matlab-f11.m
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    本代码为MATLAB程序f11.m,主要用于实现语音信号的处理与分析,包括但不限于滤波、频谱分析等功能。 Matlab语音信号处理程序-f11.m可以对语音信号的单个字或词进行频率及过零率分析。 ```matlab clc [filename, pathname] = uigetfile; [x,Fs] = wavread; % 幅度归一化到[-1, 1] x = double(x); x = x / max(abs(x)); % 常数设置 FrameLen = 240; % 每帧长度为240个采样点 FrameInc = 80; % 相邻两帧之间的重叠部分为80个采样点 amp1 = 10; amp2 = 2; zcr1 = 10; zcr2 = 5; maxsilence = 3; % 最大静默时间为6*10ms=30ms minlen = 15; % 最小语音段长度为15*10ms=150ms status = 0; count = 0; silence = 0; % 计算过零率 tmp1 = enframe(x, FrameLen, FrameInc); tmp2 = enframe(diff(tmp1), FrameLen, FrameInc); signs = tmp2 < 0; diffs = abs(tmp2) > 0.02; zcr = sum(signs & diffs, 1); % 对每一帧计算过零率 % 计算短时能量 amp = sum(abs(x), FrameLen, FrameInc).^2; % 调整能量门限 amp1 = min(amp) / 4; amp2 = min(amp) / 8; x1 = 0; x2 = 0; x3 = 0; x4 = 0; for n=1:length(x) goto = 0; switch status case {0,1} % 状态为静默或可能开始语音段时 if amp(n) > amp1 x1 = max(amp); status = 2; silence = 0; count = count + 1; elseif (amp(n) > amp2 | zcr(n) > zcr2) status = 1; count = count + 1; else status = 0; count = 0; end case 2 % 状态为语音段时 if (amp(n) > amp2 | zcr(n) > zcr2) count = count + 1; else silence = silence + 1; if silence < maxsilence count = count + 1; elseif count < minlen status = 0; silence = 0; count = 0; else status = 3; end end case 3 % 状态为结束时 break; end end count = count - silence /2; x2 = x1 + count -1; subplot(4,1,1) plot(x); axis([-1 1]); ylabel(信号幅度); subplot(4,1,2) plot(zcr); axis([0 max(max(zcr))]); ylabel(过零率); line([0 length(zcr)], [zcr2 zcr2], Color, red); line([0 length(zcr)], [zcr1 zcr1], Color, red); subplot(4,1,3) plot(amp); axis([0 max(max(amp))]); ylabel(能量); line([0 length(amp)], [amp2 amp2], Color, red); line([0 length(amp)], [amp1 amp1], Color, red); ```
  • MATLAB程序-MATLAB.rar
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    本资源提供了一套全面的MATLAB工具包,用于执行复杂的语音信号处理任务。包含多种算法和示例代码,适用于学术研究与工程应用。 本项目使用MATLAB进行语音信号处理。首先通过麦克风录制一段语言,并对其进行采样等一系列预处理步骤。接着让这段语音经过带有白噪音干扰的信道传输后输出,然后比较原始波形与受干扰后的波形差异,形成新的语音文件并保存下来以供对比分析。 运行结果生成了一个名为Figure16.jpg的图像文件。
  • .rar
    优质
    本资源为《语音信号处理的代码.rar》,包含了多种编程语言实现的语音信号处理算法源码,适用于研究与学习。 基于MATLAB的语音信号处理的各种算法源码介绍:包括MATLAB基础教程、语音信号处理基础知识、语音信号分析方法、语音信号特征提取技术、语音降噪方案、语音编码策略、语音合成技巧、语音隐藏机制、声源定位原理以及相关的语音识别系统和情感识别系统的开发,还包括说话人识别的应用。
  • MATLAB中的
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    《MATLAB中的语音信号处理》是一本专注于使用MATLAB软件进行语音信号分析与处理的教程书籍。书中详细介绍了如何利用该平台进行音频文件读取、预处理以及特征提取等关键技术,为学习者提供了一个强大的工具箱来探索和理解语音通信领域的核心概念和技术。 基于MATLAB的GUI界面可以实现录音播放、本地文件读取及滤波的功能。可惜报告感染了病毒,现在只剩下m文件。
  • 使用MATLAB
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    本课程介绍如何利用MATLAB软件进行语音信号的采集、分析和处理。通过实践项目,学习频谱分析、滤波及声源定位等关键技术。 使用MATLAB处理语音信号包括添加噪声与去除噪声,并且可以调整播放速率以及改变声音的性别特征。
  • MATLAB GUI的
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    本项目利用MATLAB平台开发图形用户界面(GUI),实现对语音信号进行采集、预处理及分析等功能,便于用户直观操作和观察实验结果。 通信工程专业课数字信号处理课程设计项目基于MATLAB GUI的语音信号处理。
  • MATLAB中的
    优质
    《MATLAB中的语音信号处理》是一本专注于使用MATLAB进行语音分析、编码及合成的技术指南,适合研究与工程应用。 播放加噪声后的语音;显示加噪声后的FFT频谱图;设计切比雪夫滤波器;播放滤波后的语音。
  • MATLAB中的
    优质
    《MATLAB中的语音信号处理》一书或教程专注于利用MATLAB软件进行语音信号的各种分析和处理技术,包括但不限于语音增强、识别以及合成等应用领域。适合声学工程与计算机科学领域的学生及专业人士阅读参考。 语音信号处理包括对受噪声影响的语言信号进行频谱分析以识别噪声所在频率范围,并设计滤波器来去除这些噪声。以下是具体的步骤: 1. 使用Windows系统录制一段声音,然后使用Matlab读取该音频并显示其时域波形。 2. 对所录的声音进行傅立叶变换分析,观察其频谱特性。 3. 调整录音的音量大小后再次用Windows系统录制,并通过傅立叶变换查看频谱是否有变化。 4. 再次录音并在其中加入噪声。接着对混合了噪音的音频信号做频谱分析,设计并应用适当的滤波器去除这些噪声。最后回放去噪前后的语音信号以观察效果。 本实验的要求包括: 1. 熟悉和运用与频谱分析相关的指示和技术,进行语音信号的频谱分析。 2. 掌握滤波器的设计理论知识,选定合适的滤波技术指标及类型,并确定所需参数。 3. 编写实现信号频谱分析、滤波等相关功能的Matlab函数代码。 4. 完成一份总结报告,其中需包含基本原理介绍、程序说明、所得图表结果和结论性意见。