語音信號時域分析畢業(yè)設計論文

1、西安工程大學畢業(yè)設計（論文）I摘要語音信號是一種非平穩(wěn)的時變信號，它攜帶著各種信息。在語音編碼、語音識別和語音增強等語音處理中都需要提取語音信號中包含的各種信息。一般而言，語音信號處理的目的有兩種：一種是對語音信號進行分析，提取特征參數(shù)，用于后續(xù)處理。另一種是加工語音信號，例如在語音增強中對含噪聲語音進行背景噪聲抑制，以獲得音質(zhì)較高的合成語音，這方面的的應用同樣是建立在分析并提取語音信號信息的基礎上的?？傊?，語音信號分析的目的就是在于方

2、便的、有效地提取并表示語音信號所攜帶的信息。根據(jù)所分析的參數(shù)類型，語音信號分析可以分成時域分析和頻域分析。本文主要介紹語音信號的時域分析。語音信號本身是時域信號。對語音信號分析時，時域分析方法在所有分析方法中是最簡單、最直觀的方法。通常用于最基本的參數(shù)分析及語音分割、預處理和大致的分類等。其特點是：（1）表示直觀，物理意義明確；（2）實現(xiàn)簡單，運算量?。唬?）可得到語音的一些重要參數(shù)。它直接對語音信號的時域波形進行分析，提取的特征參數(shù)主

3、要有語音的短時能量和平均幅度、短時平均過零率、短時自相關函數(shù)和短時平均幅度差函數(shù)等。短時時域處理方法的主要優(yōu)點是能夠描述語音信號的某些重要特征，因而在實際中獲得了廣泛的應用。本文涉及大量的數(shù)學運算和公式推導，而MATLAB強大的數(shù)據(jù)運算能力和豐富的信號處理工具函數(shù)可以淡化理論和推導過程，使概念直觀化，更好的理解語音信號的時域分析方法。最后通過PC機錄制自己的一段聲音，運用MATLAB進行仿真分析，最后加入噪聲進行濾波處理，比較濾波前后的

4、變化。關鍵詞：語音信號，時域分析，MATLAB西安工程大學畢業(yè)設計（論文）IIIABSTRACTVoicesignalisanonstationarytimevaryingsignalswhichcarryavarietyofinfmation.Inspeechcodingspeechrecognitionspeechenhancementspeechprocessingisrequiredtoextractallkindsofinfm

5、ationcontainedinthespeechsignal.Generallythepurposeofthespeechsignalprocessingtherearetwo:oneisthespeechsignalanalysisfeatureextractionparametersfsubsequentprocessing.Theotheristhevoicesignalprocessingsuchasspeechenhance

6、mentofthenoisyspeechbackgroundnoisesuppressiontoobtainahigherqualityofsyntheticspeechthisaspectoftheapplicationisalsobasedontheanalysisextractionofinfmationonthevoicesignal.Inshtthepurposeistofacilitatetheanalysisofthesp

7、eechsignaliseffectivelyextractedthespeechsignalsrepresenttheinfmationcarried.Accdingtothetypeofanalysisparametersthespeechsignalanalysiscanbedividedintotimedomainanalysisfrequencydomainanalysis.Thispaperdescribesthetimed

8、omainspeechsignalanalysis.Thespeechsignalitselfistimedomainsignal.Whenthespeechsignalanalysistimedomainanalysismethodistheeasiestmostintuitivewayinallanalyticalmethods.Parameteranalysissegmentationofvoiceusuallyusedfbasi

9、cpreprocessinggeneralclassification.Itsacteristicsare:(1)visualphysicalmeaningclear(2)toachieveasimplelowcomputationsomeimptantparameters(3)willgivethespeech.Itisdirectlyonthetimedomainwavefmspeechsignalanalysisfeatureex

10、tractionparametersaremainlyshttermenergyaveragemagnitudeofspeechtimeaveragezerocrossingrateshttermautocrelationfunctiontheshttermaveragemagnitudedifferencefunctionthelike.Themainadvantageofshttermtimedomainprocessingmeth

11、odisabletodescribesomeoftheimptantacteristicsofthespeechsignalwhichhasbeenwidelyusedinpractice.ThisarticleinvolvesalotofmathfmulasarederivedMATLABpowerfuldatacomputingcapabilityrichsignalprocessingtoolsfunctioncandilutet

12、hetheyderivationsotheconceptofvisualizationabetterunderstingofthespeechsignalinthetimedomainanalysis.FinallyrecdyourownPCasoundusingMATLABsimulationanalysisfinallyaddingnoisefilteringprocesschangethefilterbefeaftercompar