基于Matlab的语音信号的采集与频谱分析开题报告

1. 研究目的与意义

语音信号的采集与分析技术是一门涉及面很广的交叉科学，它的应用和发展与语音学、声音测量学、电子测量技术以及数字信号处理等学科紧密联系，语音是人类获取信息的重要来源和利用信息的重要手段。通过语言相互传递信息是人类最重要的基本功能之一。语言是人类特有的功能，它是创造和记载几千年人类文明史的根本手段，没有语言就没有今天的人类文明。语音是语言的声学表现，是相互传递信息的最重要的手段，是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息的形式。因此我们进行语音信号的采集与分析具有时代的意义。

语音信号的频域分析就是分析语音信号的频域持征。从广义上讲，语音信号的频域分析包括语音信号的频谱、功率谱、倒频谱、频谱包络分析等，而常用的频域分析方法有带通滤波器组法、傅里叶变换法、线件预测法等几种。

我们需要的频谱分析工作选用了matlab平台。matlab是一种科学计算软件，专门以矩阵的形式处理数据。matlab 将高性能的数值计算和可视化集成在一起，并提供了大量的内置函数，使得matlab的数据分析和处理功能十分强大，运用它来进行语音信号的分析、处理和可视化相当便捷。在编程效率、程序可读性、可移植性和可扩充性上matlab远远优于其它的高级编程语言，而且编程易学、直观，代码非常符合人们的思维习惯。基于matlab可以很好的达到对语音信号的频谱的分析处理。

2. 国内外研究现状分析

语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴的学科，是目前发展最为迅速的信息科学研究领域的核心技术之一。

60年代之前的发展主要有：1876年bell发明电话， 1939年h dudley研制成功第一个声码器，1942年bell实验室发明了语谱仪，1948年美国haskin实验室研制成功语图回放机，1952年bell实验室研制成能识别十个英语数字的识别器。

60年代以后，随着计算机技术的发展，语音信号处理技术获得了长足的进步，计算机模拟实验取代了硬件研制的传统做法。各种突破性的思想不断涌现。20世纪60年代中期形成的一系列数字信号处理的理论和算法，如数字滤波器、快速傅立叶变换(fft)等是语音信号数字处理的理论和技术基础，主要的有martin等人为邮局研制了邮政编码阅读机。随着信息科学技术的飞速发展，语音信号处理取得了重大的进展：进入70年代之后，提出了用于语音信号的信息压缩和特征提取的线性预测技术(lpc)，并已成为语音信号处理最强有力的工具，广泛应用于语音信号的分析、合成及各个应用领域，以及用于输入语音与参考样本之间时间匹配的动态规划方法；80年代初一种新的基于聚类分析的高效数据压缩技术一矢量量化（vq)应用于语音信号处理中；而用隐马尔可夫模型(hmm)描述语音信号过程的产生是80年代语音信号处理技术的重大发展，目前hmm已构成了现代语音识别研究的重要基石。近年来人工神经网络(ann)的研究取得了迅速发展，语音信号处理的各项课题是促进其发展的重要动力之，同时，它的许多成果也体现在有关语音信号处理的各项技术之中。

3. 研究的基本内容与计划

该设计主要介绍语音信号的采集与分析方法，通过pc机录制自己的一段语音信号，并对录制的信号进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图。然后运用数字信号处理理论的频谱分析方法对采样信号进行分析，画出滤波后信号的时域的波形和频谱，并对滤波前后的信号进行对比，回放语音信号。

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1、准备工作---撰写开题报告（第1周第3周）

4. 研究创新点

信号的采集运用了电脑自带的录音机，利用电脑声卡来采集语音信号。而对语音信号的分析采用了matlab工作平台，Matlab几乎可以在各种机型和操作系统上运行，所以在可移植性和可扩充性上，matlab远优越于其他的高级编程语言。Matlab语言具有强大的数值计算能力和视图能力，其偏微分方程工具箱提供了有限元求解的一个强大而灵活的环境，并且有限元网格可做精细划分以满足要求。但是，和其他的高级语言相比，matlab程序的执行速度较慢。在目前电脑处理速度不断提升的情况下，如果实时性要求不是非常高的情况下，使用matlab开发就不存在此类问题了。