语音信号处理实验报告 - 崔俞崧 赵奕帆
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更新于2024-08-04
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"崔俞崧和赵奕帆的Lab5语音处理报告"
在本次实验"Lab5: speech process"中,作者崔俞崧和赵奕帆深入学习了语音信号的处理技术。他们通过三个任务逐步探索了语音信号的本质和特征。
在任务I中,他们生成了一种称为语音形状噪声(Speech-Shaped Noise, SNN)的信号。SNN通常用于模拟语音的基本频谱特性,是研究和分析语音信号时常用的一种工具。生成SNN的目的是为了理解和比较语音信号与纯噪声之间的频谱差异。
任务II涉及向原始语音信号中添加噪声。这是为了研究噪声对语音清晰度和可理解性的影响,以及如何通过后续处理来减少或消除这些噪声。在实际应用中,这一过程称为噪声抑制或降噪,是语音信号处理中的重要环节。
在任务III,他们提取了语音信号的包络。语音信号的包络包含了语音的重要语调和强度信息,它能反映声波的形状变化,对于语音识别和情感分析等应用至关重要。通过提取包络,可以更直观地理解语音信号的动态变化。
实验结果和分析部分,作者展示了语音信号和SNN的功率谱密度图。功率谱密度是描述信号在频率域内能量分布的函数。从图中可以看出,随着截止频率的增加,更多的高频细节被显示出来,这表明语音信号包含了大量的高频成分。同时,随着滤波器阶数的增加,更多的高频信号被过滤,这可能意味着噪声的减少或者语音特征的进一步突出。
在代码段中,他们使用`audioread`函数读取音频文件,然后使用`pwelch`函数计算功率谱密度,并用`fir2`函数设计了一个高通滤波器,以保留高频信号。`freqz`函数用于计算滤波器的频率响应,`filter`函数则用于应用滤波器到噪声信号上,生成SNN。最后,使用`pwelch`再次计算新信号的功率谱密度。
这个实验涵盖了语音信号处理的基础概念,包括信号的频谱分析、噪声添加与降噪处理,以及包络提取等关键步骤,对于理解语音信号的特性和处理方法具有重要意义。
2022-08-08 上传
2022-08-08 上传
2022-08-08 上传
2022-08-08 上传
2022-09-24 上传
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2022-09-19 上传
2022-07-15 上传
大禹倒杯茶
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