Advertisement

MATLAB实现的语音信号处理详细文档及代码

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本文档详尽介绍了利用MATLAB进行语音信号处理的方法与实践,包含从基础理论到高级应用的各项内容,并附有详细的源代码实例。 自己整理的语音信号处理在MATLAB中的实现详细文档及其代码,包括WORD文档和.m文件实现。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • MATLAB
    优质
    本文档详尽介绍了利用MATLAB进行语音信号处理的方法与实践,包含从基础理论到高级应用的各项内容,并附有详细的源代码实例。 自己整理的语音信号处理在MATLAB中的实现详细文档及其代码,包括WORD文档和.m文件实现。
  • 、分析MATLAB
    优质
    《语音信号的处理、分析及MATLAB实现》一书深入浅出地介绍了语音信号处理的基础理论和实践方法,并通过大量实例展示了如何利用MATLAB进行语音信号的相关实验与应用开发。 使用MATLAB进行声音的频谱分析与时域分析。
  • 利用MATLAB
    优质
    本项目旨在通过MATLAB平台进行语音信号的采集、分析与处理。涵盖滤波、频谱分析及降噪等关键技术,提升音频数据处理能力。 本设计首先完成语音信号的采集工作,然后通过设计低通、高通以及带通滤波器对采集到的语音信号进行处理,并分析其在不同频率段上的特性。随后,在所采集的语音信号中添加不同的干扰噪声,对其频谱进行分析。基于受污染后的语音信号的特点,我们将分别设计相应的滤波器对其进行净化处理,以期恢复原始信号。 接下来的工作是将原始语音、加噪后的语音以及经过滤波处理之后的三个版本的音频在时域和频域上进行变换,并绘制出它们各自的时域波形图与频谱图。通过这些图形从视觉层面分析比较不同阶段下滤波效果的变化情况;此外,还可以播放这三种类型的信号以听觉方式感知其净化前后的声音差异。
  • Matlab-f11.m
    优质
    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); ```
  • 基于Matlab
    优质
    本研究利用MATLAB平台进行语音信号的预处理工作,包括降噪、分帧和傅里叶变换等步骤,以提高后续分析与识别的准确性。 语音信号的预处理对于语音识别系统非常有用,在MATLAB中可以实现这一过程。
  • .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LPC:基于Linear-Predictive-Coder
    优质
    本代码展示了如何在MATLAB环境下使用线性预测编码(LPC)技术进行语音信号处理。通过详细的注释和示例,帮助用户理解和应用LPC算法,提升语音信号分析与合成的质量。 在通信系统中,由于通道的带宽限制,通常需要以压缩或编码的形式传输音频(语音)信号。在这种情况下,“线性预测编码(LPC)”是一种有效的低比特率语音编码方法。 使用LPC的主要步骤包括分析/编码阶段和合成/解码阶段。其中,在分析/编码阶段采用全极点滤波器来建模人声;在解码阶段提取LPC参数,如滤波器系数、音高及增益等。 为了实现基于MATLAB的语音信号处理代码,首先确保已安装最新版本的MATLAB软件,并将包含所需文件(包括`.mp3`音频文件和名为`LPC.m`的脚本)放在同一目录下。然后打开并运行该脚本进行编码或解码操作。通过修改输入文件名可以在不同的音频文件上测试此代码。 整个过程处理的是持续时间为30毫秒且非重叠的语音信号帧,以确保精确度和效率。
  • 验指南与Matlab.zip
    优质
    《语音信号处理实验指南与MATLAB代码》是一份综合性的学习资料,包含多个实用的语音信号处理实验教程及详细的MATLAB实现代码。适合学生和工程师深入理解并实践语音信号处理技术。 语音信号处理的研究一直是数字信号处理技术发展的重要推动力量。许多新的处理方法首先在语音领域取得成功后才推广到其他应用领域。例如,高速信号处理器的诞生和发展与语音信号处理研究密切相关。由于语音信号处理算法复杂且要求实时性高,这促使人们设计出先进的高速信号处理器。这些产品面世之后,在语音信号处理中得到了最有效的推广应用,并对这类设备产生了巨大的市场需求,从而进一步推动了微电子技术的发展。
  • MATLAB程序-MATLAB.rar
    优质
    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。