基于matlab的语音采集及处理_选择合适的语音信号采集方法采集一段用于实验的语音信号(单通道)并存储为wav格式

一．课程设计的目的

通过数字信号处理的课程设计，使学生对信号的采集，处理，传输，显示，存储和分析等有一个系统的掌握和理解。巩固和运用数字信号处理课程中的理论知识和实验技能，掌握最基本的数字信号处理的理论和方法，培养学生发现问题，分析问题和解决问题的能力。

二．课程设计的题目

语音信号的采集、分析与处理。

三．设计内容 （主要技术关键的分析、解决思路和方案比较等）

对一段语音信号进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图；给定滤波器的性能指标，采用窗函数法和双线性变换设计滤波器，并画出滤波器的频率响应；然后用自己设计的滤波器对采集的信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形和频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化；回放语音信号；最后，设计一个信号处理系统界面。

设计内容：采样一段语音信号；画出语音信号的时域波形和频谱图；给定滤波器的性能指标，设计数字滤波器，并画出滤波器的频率响应；然后用设计的滤波器对采集的信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形和频谱。

关键技术：频谱图的理解；设计数字滤波器；数字滤波的方法；

解决思路：对语音号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性；在MATLAB环境中可以利用函数fir设计FIR滤波器，可以利用函数butter设计IIR滤波器；利用MATLAB中的函数freqz画出各滤波器的频率响应。

四、设计原理及步骤

原理：

1.语音信号的采集 

语音信号是一种模拟信号，首先须经过采样将其转换为数字信号，实质是把连续信号变为脉冲或数字序列。  我们可以用录音软件先录一段wav格式的音频。然后用matlab的audioread函数采集，记住采样频率和采样点。然后用sound函数来使用。

 2.语音信号的频谱特性 

在MATLAB中，可以利用函数fft对信号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性。

快速傅氏变换（FFT），是离散傅氏变换的快速算法，它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。

3.语音信号的时域分析    

     语音信号的时域分析就是分析和提取语音信号的时域参数。进行语  音分析时，最先接触到并且也是最直观的是它的时域波形。语音信号本身就是时域信号，因而时域分析是最早使用，也是应用最广泛的一种分析方法，这种方法直接利用语音信号的时域波形。时域分析通常用于最基本的参数分析及应用，如语音的分割、预处理、大分类等。这种分析方法的特点是： 

①表示语音信号比较直观、物理意义明确。

②实现起来比较简单、运算且少。

③可以得到语音的一些重要的参数。 

④只使用示波器等通用设备，使用较为简单等。  

语音信号的时域参数有短时能量、短时过零率、短时白相关函数和短时平均幅度差函数等，这是语音信号的一组最基本的短时参数，在各种语音信号数字处理技术中都要应用。在计算这些参数时使用的一般是方窗或汉明窗。对语音信号进行分析，发现发浊音时，尽管声道有若干个共振峰，但由于声门波引起谱的高频跌落，所以其话音能量约集中在3kHz以下。而发清音时，多数能量出现在较高频率上。高频就意味着高的平均过零率，低频意味着低的平均过零率，所以可以认为浊音时具有较低的过零率，而清音时具有较高的过零率。当然，这种高低仅是相