基于Matlab的语音信号采集与分析

时间: 2023-12-09 17:04:56 浏览: 109
基于MATLAB进行语音信号采集与分析,可以分为以下几个步骤: 1. 语音信号采集 使用MATLAB内置的录音功能,可以轻松地实现语音信号的采集。首先需要确定采样率和采样位数,然后打开录音设备,并进行录音。下面是示例代码: ``` fs = 16000; % 采样率为16000Hz nbits = 16; % 采样位数为16位 duration = 5; % 录音时长为5秒 recObj = audiorecorder(fs, nbits, 1); disp('开始录音'); recordblocking(recObj, duration); disp('录音结束'); y = getaudiodata(recObj); ``` 2. 语音信号分析 采集到语音信号之后,可以进行各种分析操作。下面是一些示例代码: (1)波形显示 使用MATLAB内置的plot函数,可以绘制语音信号的波形图。 ``` t = 0:1/fs:(length(y)-1)/fs; % 生成时间轴 plot(t, y); xlabel('时间(秒)'); ylabel('幅值'); title('语音信号波形图'); ``` (2)频谱分析 使用MATLAB内置的fft函数,可以计算语音信号的频谱,并绘制出来。 ``` N = length(y); % 信号长度 f = (0:N/2-1)*(fs/N); % 生成频率轴 Y = fft(y)/N; % 对信号进行傅里叶变换 Y = Y(1:N/2); plot(f, abs(Y)); xlabel('频率(Hz)'); ylabel('幅值'); title('语音信号频谱图'); ``` (3)语音识别 使用MATLAB内置的语音识别工具箱,可以进行语音识别并输出结果。 ``` load('commands.mat'); % 加载命令词列表 mfccs = mfcc(y, fs); % 计算MFCC系数 distances = zeros(length(commands), 1); for i = 1:length(commands) template = commands{i}.mfcc; distances(i) = dtw(mfccs', template'); end [~, idx] = min(distances); disp(['识别结果为:', commands{idx}.name]); ``` 通过以上步骤,可以在MATLAB中进行语音信号采集与分析。需要注意的是,语音信号分析是一个复杂的领域,需要深入学习相关知识才能进行更深入的研究。
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设计要求 1、语音信号的采集利用 Windows下的录音机,录制一段自己的话音,时间在1s内然后在Matlab软件平台下,利用函数wavread对语音信号进行采样,记住采样频率和采样点数。 2、语音信号的频谱分析在Matlab中,可以利用函数fft对信号进行快速傅立叶变换,得到信号的频谱特性,要求学生首先画出语音信号的时域波形,然后对语音信号进行频谱分析。 3、设计数字滤波器和画出其频率响应给出各滤波器的性能指标; 给定滤波器的性能指标如下: (1)低通滤波器的性能指标:fb=1000Hz,fc=1200Hz,As=100dB,Ap=1dB, (2)高通滤波器的性能指标:fb=5000Hz,fc=4800Hz, As=100dB,Ap=1dB, (3)带通滤波器的性能指标:fb1=1200Hz,fb2=3000Hz, fc1=1000Hz,fc2=3200Hz, As=100dB,Ap=1dB, 采用窗函数法和双线性变换法设计上面要求的3种滤波器,并画出滤波 器的频率响应。 4、用滤波器对信号进行滤波 ,然后用自己设计的滤波器对采集到的信号进行滤波,画出滤波后信号的时域波形及频谱,并对滤波前后的信号进行对比,分析信号的变化; 5、回放语音信号,分析滤波前后的语音变化; 6、设计系统界面,为了使编制的程序操作方便,设计处理系统的用户界面,在所设计的系 统界面上可以实现上述要求中的包括采集、分析、滤波等全部内容,并能够选 择滤波器的类型,输入滤波器的参数、显示滤波器的频率响应等。

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