文档介绍：I 摘要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。通过语音传递信息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息形式。数字信号处理( DigitalSignalProcessing ,简称 DSP )是利用计算机或专用处理设备,以数字形式对信号进行采集、变换、滤波、估值、增强、压缩、识别等处理,以得到符合人们需要的信号形式。 Matlab 语言是一种数据分析和处理功能十分强大的计算机应用软件,它可以将声音文件变换为离散的数据文件,然后利用其强大的矩阵运算能力处理数据, 如数字滤波、傅里叶变换、时域和频域分析、声音回放以及各种图的呈现等,它的信号处理与分析工具箱为语音信号分析提供了十分丰富的功能函数,利用这些功能函数可以快捷而又方便地完成语音信号的处理和分析以及信号的可视化,使人机交互更加便捷。信号处理是 Matlab 重要应用的领域之一。本设计针对现在大部分语音处理软件内容繁多、操作不便等问题,采用 综合运用 GUI 界面设计、各种函数调用等来实现语音信号的变频、傅里叶变换及滤波,程序界面简练,操作简便,具有一定的实际应用意义。关键字: Matlab ,语音信号,傅里叶变换,信号处理 1 1绪论 课题的背景与意义通过语音传递信息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息的形式。语言是人类持有的功能。声音是人类常用的工具,是相互传递信息的最主要的手段。因此, 语音信号是人们构成思想疏通和感情交流的最主要的途径。并且, 由于语言和语音与人的智力活动密切相关,与社会文化和进步紧密相连,所以它具有最大的信息容量和最高的智能水平。现在,人类已开始进入了信息化时代, 用现代手段研究语音信号,使人们能更加有效地产生、传输、存储、获取和应用语音信息,这对于促进社会的发展具有十分重要的意义。让计算机能听懂人类的语言,是人类自计算机诞生以来梦寐以求的想法。随着计算机越来越向便携化方向发展,随着计算环境的日趋复杂化,人们越来越迫切要求摆脱键盘的束缚而代之以语音输人这样便于使用的、自然的、人性化的输人方式。作为高科技应用领域的研究热点,语音信号采集与分析从理论的研究到产品的开发已经走过了几十个春秋并且取得了长远的进步。它正在直接与办公、交通、金融、公安、商业、旅游等行业的语音咨询与管理。工业生产部门的语声控制,电话、电信系统的自动拨号、辅助控制与查询以及医疗卫生和福利事业的生活支援系统等各种实际应用领域相接轨,并且有望成为下一代操作系统和应用程序的用户界面。可见,语音信号采集与分析的研究将是一项极具市场价值和挑战性的工作。我们今天进行这一领域的研究与开拓就是要让语音信号处理技术走入人们的日常生活当中,并不断朝更高目标而努力。语音信号采集与分析之所以能够那样长期地、深深地吸引广大科学工作者去不断地对其进行研究和探讨,除了它的实用性之外,另一个重要原因是,它始终与当时信息科学中最活跃的前沿学科保持密切的联系,并且一起发展。语音信号采集与分析是以语音语言学和数字信号处理为基础而形成的一门涉及面很广的综合性学科,与心理、生理学、计算机科学、通信与信息科学以及模式识别和人工智能等学科都有着非常密切的关系。对语音信号采集与分析的研究一直是数字信号处理技术发展的重要推动力量。因为许多处理的新方法的提出,首先是在语音信号处理中获得成功,然后再推广到其他领域。 国内外研究现状语音信号的采集与分析作为一个重要的研究领域,已经有很长的研究历史。 2 但是它的快速发展可以说是从 1940 年前后 Dudley 的声码器(vocoder) 和potte r 等人的可见语音(Visible Speech) 开始的。1952 年贝尔(Bell) 实验室的 Davis 等人首次研制成功能识别十个英语数字的实验装置。 1956 年Olson 和Belar 等人采用8 个带通滤波器组提取频谱参数作为语音的特征,研制成功一台简单的语音打字机。20世纪 60年代初由于 Faut 和Steven 的努力,奠定了语音生成理论的基础, 在此基础上语音合成的研究得到了扎实的进展。20世纪 60年代中期形成的一系列数字信号处理方法和技术,如数字滤波器、快速博里叶变换(FFT) 等成为语音信号数字处理的理论和技术基础。在方法上,随着电子计算机的发展,以往的以硬件为中心的研究逐渐转化为以软件为主的处理研究。然而,在语音识别领域内,初期有几种语音打字机的研究也很活跃,但后来已全部停了下来,这说明了当时人们对话音识别难度的认识得到了加深。所以 1969 年美国贝尔研究所的 Pierce 感叹地说“语音识别向何处去?”。到了 1970 年,好似反驳 Pierce 的批评,单词识别装