技术标签: matlab slam 数学建模 语音识别 信号处理
摘要
利用所学习的数字信号处理知识,设计了一个有趣的音效处理系统,首先设计了几种不同的滤波器对声音进行滤波处理,分析了时域和频域的变化,比较了经过滤波处理后的声音与原来的声音有何变化。同时设计实现了语音的倒放,变速播放,回响,音调转换等处理效果,其中音调转换部分使用了重新采样改变基频,再进行时长规整的算法。
基于MATLAB的语音信号处理
语音信号的采集
录制或者截取一段音乐,时间在1分钟左右,存为.wav的文件。然后利用wavread对语音信号进行采样。我们一共选择了3段语音,其中
d.wav 真心英雄(周华健)(男声)
man.wav我的歌声里(自己录制)(男声)
girl.wav看的最远的地方(张韶涵)(女声)
语音信号的频谱分析
使用matlab画出语音信号的时域波形;然后对语音号进行快速傅里叶变换,得到信号的频谱特性,画出频谱图,分析频率成分。这里我们分析的是d.wav,通过分析知道频率分布在0—10KHz,主要分布在低频。
数字滤波器设计
这里我们设计了4种滤波器对语音进行处理,分别为椭圆低通滤波,椭圆高通滤波,等波纹逼近法FIR带通滤波器,双线性变换法切比雪夫数字高通滤波器,绘制出相应的幅度、相位谱图,滤波后的波形、频谱图。
各滤波器的设计如下:
椭圆低通滤波器:fb=1 200 Hz,fc=1 400 Hz,As=100 dB,Ap=1 dB
椭圆高通滤波器:fc=4 800 Hz,fb=5 000 Hz As=100 dB,Ap=1 dB
等波纹逼近法设计FIR带通滤波器
fb1=1200Hz,fb2=3000Hz,fc1=1000Hz,fc2=3000Hz,As=100dB,Ap=1dB
双线性变换法切比雪夫数字高通滤波器
fc=4 800 Hz,fb=5 000 Hz As=100 dB,Ap=1 dB
滤波处理后,我们用函数sound()可以对声音进行回放,调用格式:sound(x,fs,bits);感觉滤波前后的声音。语音的低频部分沉稳,空间感较强;中频部分音质一般;高频部分音质非常尖锐,略微有尖音。此外中高频的幅度都不大,回放时音量较低。
语音变速播放
改变语音的播放速度也就是改变采样间隔(即改变了采样频率),但是这个频实现率依然要在2f(Nyquist rate)之上,否则就会产生失真。
%变速-慢放%
w=0.9;
M=w*fs; %w>1为快放,w<1为慢放
sound(x,M,nbits);
语音倒放
使用flipud()倒置语音矩阵,逆序输出音频即可。
回响效果
回声在时域上幅值减小了,频域上的特征不变,只需要把原信号添加一个延时(delay)和对时域的幅度添加一个参数.然后和原信号叠加即可获得回响效果。
实现男女声转换音效效果
我们使用另外写的voice(x,f)函数实现音调转换,x为需要转换的声音,通过抽取插值更改采样率来改变基频,当f>1时音调降低;f<1音调升高。然后再进行时长整合使语音文件恢复原来的时长。时长整合使用重叠叠加算法来实现。经过我们试听,转换效果还是很好的。
总结体会
通过对声音信号的滤波处理,比较其前后变化,感受到了滤波器在声音信号处理当中的作用,同时在实践中掌握了滤波器的基本设计方法,加深了对各种类型的数字滤波器特性的理解。我们通过对声音的各种变换,产生了多种不同的音效,也体会到了语音处理的魅力。
代码附录
%读取声音信号%
[y,fs,nbits]=wavread('d'); %读取声音文件
x=y(:,1); %读入的y矩阵有两列,取第1列
N=length(x);
n=0:N-1;
X= fft(x); %傅里叶变换
Fs=2*fs; %2倍频
T=1/Fs;
f=n/N*Fs;
figure;
subplot(2,1,1);
plot(n,x); %声音的时域波形
title('原声音的波形');
xlabel('t/s');
ylabel('magnitude');
subplot(2,1,2);
plot(f,abs(X)); %声音的频谱
title('原声音的频谱');
xlabel('frequency/Hz');
ylabel('magnitude');
% 滤波器设计%
% 椭圆低通滤波器%
fp1=1200;fs1=1400; %低通滤波器通带截止频率1200Hz和阻带截止频率1400Hz
wp1=2*fp1/Fs; ws1=2*fs1/Fs;rp=1;as=100;
[N1,wp1]=ellipord(wp1,ws1,rp,as); %计算椭圆低通模拟滤波器的阶数和通带边界频率
[B,A]=ellip(N1,rp,as,wp1); %计算低通滤波器模拟滤波器系统函数系数
y1=filter(B,A,x); %滤波器软件实现
% 低通滤波器绘图部分%
figure;
freqz(B,A);
figure;
subplot(2,1,1);
t=n*T;
plot(t,y1);
xlabel('t/s');ylabel('magnitude');title('低通滤波后的波形');
axis([0,t(end),min(y1),1.2*max(y1)])%坐标范围
subplot(2,1,2);
plot(f,abs(fft(y1)));
%椭圆高通滤波器%
fp2=4800;fs2=5000; %高通滤波器通带截止频率5000Hz和阻带截止频率4800Hz
% 高通滤波器绘图部分%
figure;
freqz(B2,A2);
figure;
subplot(2,1,1);
t=n*T;
plot(t,y2);
xlabel('t/s');ylabel('magnitude');title('高通滤波后的波形');
axis([0,t(end),min(y2),1.2*max(y2)])
subplot(2,1,2);
plot(f,abs(fft(y2)));
%等波纹逼近法设计FIR带通滤波器及滤波
[I,fs,nbits]=wavread('d');
y=I(:,1);
fp1=1200;fp2=3000;fc1=1000;fc2=3200;FS=2*fs;rp=1;rs=100;
f=[fc1,fp1,fp2,fc2];
m=[0,1,0];
dat1=(10^(rp/20)-1)/(10^(rp/20)+1);dat2=10^(-rs/20);
rip=[dat2,dat1,dat2];
[M,fo,mo,w]=remezord(f,m,rip,FS);
M=M+1;
hn=remez(M,fo,mo,w);
figure(1);
freqz(hn);
Y=fft(y);
y1=fftfilt(hn,y); %用remez设计的滤波器进行滤波
figure(2);
subplot(221);plot(y);title('未滤波语音波形');
subplot(222);plot(y1);title('等波纹逼近法滤波后语音波形');
subplot(223);plot(n,Y);title('未滤波语音频谱');
subplot(224);plot(n,Y1);title('等波纹逼近法滤波后语音频谱');
sound(y1,fs,nbits); %滤波后语音回放
%cheby1设计模拟高通滤波器再经双线性变换法设计成数字高通滤波器
fp=5000;fc=4800;rp=1;rs=100;FS=2*fs;
wpz=2*pi*fp/FS;wsz=2*pi*fc/FS;
wp=2*tan(wpz/2)*FS;ws=2*tan(wsz/2)*FS; %预畸校正转换指标
[N,wpo]=cheb1ord(wp,ws,rp,rs,'s');
[BH,AH]=cheby1(N,rp,wpo,'high','s');
[Bz,Az]=bilinear(BH,AH,FS);
w=0:0.01*pi:pi;
[h,w]=freqz(Bz,Az,w);
plot(w/pi,20*log(abs(h)),'k');axis([0,1,-800,100]);
xlabel('w/pi');ylabel('幅度/dB');grid;
title('cheby1数字高通滤波器');
Y=fft(y);
figure(2);
subplot(221);plot(y);title('未滤波语音波形');
subplot(222);plot(y1);title('cheby滤波后语音波形');
subplot(223);plot(n,Y);title('未滤波语音频谱');
subplot(224);plot(n,Y1);title('cheby滤波后语音频谱');
sound(y1,fs,nbits); %滤波后语音回放
%播放声音%
sound(x,fs,nbits); %原声
sound(5*y1,fs,nbits); %低通
sound(5*y2,fs,nbits); %高通
%变速-慢放%
w=0.9;
M=w*fs; %w>1为快放,w<1为慢放
sound(x,M,nbits);
%语音倒放%
y0=flipud(x);
sound(y0);
%回声%
z=[zeros(5000,1);x]; %延时5000个点
x1=[x;zeros(5000,1)]; %使原声音长度与延时后相等
y1=x1+0.4*z; %原声+延时衰减
figure;
plot(y1);
title('加入回声的波形');
sound(5*y1,fs,nbits);
%调用函数voice()实现音调转换%
%男声转换为女声%
[y,fs,nbits]=wavread('man'); %读取声音文件
x=y(:,1); %读入的y矩阵有两列,取第1列
y1=voice(x,0.71); %调整voice()第2个参数转换音调,>1降调,<1升调,y1为x转换后的声音
N=length(x); M=length(y1);
n=0:N-1; m=0:M-1;
X= fft(x); Y=fft(y1); %傅里叶变换
Fs=2*fs; %2倍频
T=1/Fs; T1=1/Fs*0.71;
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t,x);
xlabel('t/s');ylabel('magnitude');title('转换前的波形');
subplot(2,1,2);
plot(t1,y1);
xlabel('t/s');ylabel('magnitude');title('转换后的波形');
figure;
subplot(2,1,1);
plot(f,abs(X));
xlabel('frequency/Hz');ylabel('magnitude');title('转换前的频谱');
subplot(2,1,2);
plot(f1,abs(Y));
xlabel('frequency/Hz');ylabel('magnitude');title('转换后的频谱');
sound(y1,fs,nbits);
%女声转换为男声%
[y,fs,nbits]=wavread('girl'); %读取声音文件
x=y(:,1); %读入的y矩阵有两列,取第1列
sound(voice(x,1.3),fs,nbits);
%调整voice()第2个参数转换音调,>1降调,<1升调
function Y=voice(x,f)
%更改采样率使基频改变 f>1降低;f<1升高
f=round(f*1000);
d=resample(x,f,1000);
%时长整合使语音文件恢复原来时长
W=400;
Wov=W/2;
Kmax=W*2;
Wsim=Wov;
xdecim=8;
kdecim=2; X=d';
F=f/1000;
Ss =W-Wov;
xpts = size(X,2);
ypts = round(xpts / F);
Y = zeros(1, ypts);
xfwin = (1:Wov)/(Wov+1);
ovix = (1-Wov):0; newix = 1:(W-Wov);
simix = (1:xdecim:Wsim) - Wsim;
padX = [zeros(1, Wsim), X, zeros(1,Kmax+W-Wov)];
Y(1:Wsim) = X(1:Wsim); lastxpos = 0; km = 0;
for ypos = Wsim:Ss:(ypts-W)
xpos = round(F * ypos);
if (kmpred <= Kmax)
km = kmpred;
else
ysim = Y(ypos + simix);
rxy = zeros(1, Kmax+1);
rxx = zeros(1, Kmax+1);
Kmin = 0;
for k = Kmin:kdecim:Kmax
xsim = padX(Wsim + xpos + k + simix);
rxx(k+1) = norm(xsim);
rxy(k+1) = (ysim * xsim');
end
Rxy = (rxx ~= 0).*rxy./(rxx+(rxx==0));
km = min(find(Rxy == max(Rxy))-1);
end
xabs = xpos+km;
Y(ypos+ovix) = ((1-xfwin).*Y(ypos+ovix)) + (xfwin.*padX(Wsim+xabs+ovix));
Y(ypos+newix) = padX(Wsim+xabs+newix);
end
end
文章浏览阅读1.1k次。一、选择题1. 串行接口是指( )。A. 接口与系统总线之间串行传送,接口与I/0设备之间串行传送B. 接口与系统总线之间串行传送,接口与1/0设备之间并行传送C. 接口与系统总线之间并行传送,接口与I/0设备之间串行传送D. 接口与系统总线之间并行传送,接口与I/0设备之间并行传送【答案】C2. 最容易造成很多小碎片的可变分区分配算法是( )。A. 首次适应算法B. 最佳适应算法..._874 计算机科学专业基础综合题型
文章浏览阅读9.7k次,点赞5次,收藏15次。连接xshell失败,报错如下图,怎么解决呢。1、通过ps -e|grep ssh命令判断是否安装ssh服务2、如果只有客户端安装了,服务器没有安装,则需要安装ssh服务器,命令:apt-get install openssh-server3、安装成功之后,启动ssh服务,命令:/etc/init.d/ssh start4、通过ps -e|grep ssh命令再次判断是否正确启动..._could not connect to '192.168.17.128' (port 22): connection failed.
文章浏览阅读209次。00000000_杰理 空白芯片 烧入key文件
文章浏览阅读475次。2023年初,“ChatGPT”一词在社交媒体上引起了热议,人们纷纷探讨它的本质和对社会的影响。就连央视新闻也对此进行了报道。作为新传专业的前沿人士,我们当然不能忽视这一热点。本文将全面解析ChatGPT,打开“技术黑箱”,探讨它对新闻与传播领域的影响。_引发对chatgpt兴趣的表述
文章浏览阅读259次。用Python数据分析方法进行汉字声调频率统计分析木合塔尔·沙地克;布合力齐姑丽·瓦斯力【期刊名称】《电脑知识与技术》【年(卷),期】2017(013)035【摘要】该文首先用Python程序,自动获取基本汉字字符集中的所有汉字,然后用汉字拼音转换工具pypinyin把所有汉字转换成拼音,最后根据所有汉字的拼音声调,统计并可视化拼音声调的占比.【总页数】2页(13-14)【关键词】数据分析;数据可..._汉字声调频率统计
文章浏览阅读64次。最近在做一个android系统移植的项目,所使用的开发板com1是调试串口,就是说会有uboot和kernel的调试信息打印在com1上(ttySAC0)。因为后期要使用ttySAC0作为上层应用通信串口,所以要把所有的调试信息都给去掉。参考网上的几篇文章,自己做了如下修改,终于把调试信息重定向到ttySAC1上了,在这做下记录。参考文章有:http://blog.csdn.net/longt..._嵌入式rootfs 输出重定向到/dev/console
文章浏览阅读1.2k次,点赞4次,收藏12次。1,先去iconfont登录,然后选择图标加入购物车 2,点击又上角车车添加进入项目我的项目中就会出现选择的图标 3,点击下载至本地,然后解压文件夹,然后切换到uniapp打开终端运行注:要保证自己电脑有安装node(没有安装node可以去官网下载Node.js 中文网)npm i -g iconfont-tools(mac用户失败的话在前面加个sudo,password就是自己的开机密码吧)4,终端切换到上面解压的文件夹里面,运行iconfont-tools 这些可以默认也可以自己命名(我是自己命名的_uniapp symbol图标
文章浏览阅读1.2w次,点赞25次,收藏192次。char*和char[]都是指针,指向第一个字符所在的地址,但char*是常量的指针,char[]是指针的常量_c++ char*
文章浏览阅读930次。代码编辑器或者文本编辑器,对于程序员来说,就像剑与战士一样,谁都想拥有一把可以随心驾驭且锋利无比的宝剑,而每一位程序员,同样会去追求最适合自己的强大、灵活的编辑器,相信你和我一样,都不会例外。我用过的编辑器不少,真不少~ 但却没有哪款让我特别心仪的,直到我遇到了 Sublime Text 2 !如果说“神器”是我能给予一款软件最高的评价,那么我很乐意为它封上这么一个称号。它小巧绿色且速度非
文章浏览阅读4.1k次。一、选择法这是每一个数出来跟后面所有的进行比较。2.冒泡排序法,是两个相邻的进行对比。_对十个数进行大小排序java
文章浏览阅读2.9k次。物联网开发笔记——使用网络调试助手连接阿里云物联网平台(基于MQTT协议)其实作者本意是使用4G模块来实现与阿里云物联网平台的连接过程,但是由于自己用的4G模块自身的限制,使得阿里云连接总是无法建立,已经联系客服返厂检修了,于是我在此使用网络调试助手来演示如何与阿里云物联网平台建立连接。一.准备工作1.MQTT协议说明文档(3.1.1版本)2.网络调试助手(可使用域名与服务器建立连接)PS:与阿里云建立连解释,最好使用域名来完成连接过程,而不是使用IP号。这里我跟阿里云的售后工程师咨询过,表示对应_网络调试助手连接阿里云连不上
文章浏览阅读544次,点赞5次,收藏6次。运算符与表达式任何高级程序设计语言中,表达式都是最基本的组成部分,可以说C++中的大部分语句都是由表达式构成的。_无c语言基础c++期末速成