基于matlab的语音信号特征提取方法研究

人类不同于动物最基本的特征就是语言。语言是人类特有的沟通方式。所以能否正确提取计算机中的语言信号特征是目前人类在计算机发展技术中面临的最严峻的挑战。文章主要针对语言信号的特征提取方法进行研究,并对相关的实验数据进行系统分析来完善并实现人和计算机间的语言转换。     

语音信号特征提取算法研究

语音作为一种搭载着特定的信息模拟信号,已成为人们社会生活中获取信息和传播信息的重要的手段。语音信号处理的目的就是在复杂的语音环境中提取有效的语音信息。环境干扰在语音传播过程中对信号的影响不容小觑,因此语音信号处理的抗噪声能力已经成为一个重要的研究方向。Matlab的应用有着广泛的领域,在信息处理领域其强大的数据处理能力可以将非平稳时变的语音数据转换为离散的数据,然后可对离散数据进行分析或者做进一步运算处理。它的信号处理工具箱可以迅速、有效地实现语音信号的处理和分析,Matlab是适用于信号处理领域的强大的处理工具。在此运用Matlab对一段包含有环境噪声的语音进行傅里叶变换、时域和频域分析、提取部分语音信号及分析信号的处理。     

一种新的电网频率测量方法

该文研究了一种新的电网频率测量方法,分析了含有谐波和直流成分的电网信号的自相关运算结果,并对电网信号的多重相关函数进行二次求导,结合等比定理和解析运算解决了分母过零问题并得到电网信号的基波频率测量的解析表达式,分析了可能影响测试结果的因数,仿真实验表明了该文方法的有效性。     

一种基于小波包的语音信号特征提取方法研究

为了提高语音信号的识别率,提出了一种基于小波包的语音信号特征提取方法。该方法先对语音信号进行适当尺度的分解,求得各尺度的频谱,在此基础上得到各尺度信号能量,再通过DCT变换获得最后的特征参数。通过仿真实验,说明了新特征参数取得了较高的识别率。     

基于S变换的信号瞬时频率特征提取

S变换是一种优越的时频分析方法,能够清晰表达信号瞬时频率的变化特征。与传统时频分析方法相对比,S变换的抗噪性较强,无交叉项干扰。本文提出了采用S变换来提取调制信号的瞬时频率。仿真实验结果表明,S变换时频谱能够清晰表示出不同信号的瞬时频率特征。     

语音信号频域肓分离中一种频率对准方法

混合语音信号可以使用盲分离频域解法,对观测信号在每一个频点分别进行复值独立分量分析(CICA)算法来解混并得到分离信号,但带来了幅值和次序不定问题(后者又称频率对准).讨论了频率对准算法中基于DOA估计的方法,并提出了一种基于分离矩阵初始化的频率对准方法,此方法易于实现.通过仿真表明,该方法较好地解决了次序不定问题,对卷积混合语音信号有较好的分离效果.     

语音信号频域盲分离中一种频率对准方法

混合语音信号可以使用盲分离频域解法,对观测信号在每一个频点分别进行复值独立分量分析（CICA）算法来解混并得到分离信号,但带来了幅值和次序不定问题（后者又称频率对准）。讨论了频率对准算法中基于DOA估计的方法,并提出了一种基于分离矩阵初始化的频率对准方法,此方法易于实现。通过仿真表明,该方法较好地解决了次序不定问题．对卷积混合语音信号有较好的分离效果。     

基于比值算法和能量重心算法的语音信号频率估计及对比研究

近年来,信号处理技术在生活中网络通信、电子图像、医疗、工业等领域广泛应用。但是对无限长的信号进行测量和运算时,截取其中的有限信号片段进行周期延拓处理,得到的虚拟的无限长信号经过傅立叶变换等数学处理会出现频谱泄露现象。为了提高语音信号频率估计的精度,本文使用比值法和能量重心法分别对加入噪音前后的理想正弦信号测试其校正效果,接着基于能量重心算法,测试加入汉宁窗前后的信号频率估计效果,最后选用两种更贴近生活中的语音信号的复杂信号验证了实验结论。仿真结果表明,基于能量重心算法实现的频率估计结果准确度更高;基于某一固定频率校正算法,加入汉宁窗后的频率估计结果准确度更高。本文第二部分介绍了比值校正法、能量重心校正法的公式及公式推导原理;第三部分介绍了本研究的四个实验的步骤并以数据和图像的方式展示了实验结果;第四部分总结了实验工作,并对未来进一步研究进行展望。     

基于声音信号的特征提取方法的研究

主要介绍了利用MATLAB语言对声音文件的采集、调入和一些基本处理方法，对预处理过程及特征参数的选取做了详细的说明，并着重介绍了线性预测系数（LPC）及其倒谱系数（LPCC）和梅尔频率倒谱系数（MFCC），且对它们进行了比较。     

基于直接数字频率合成芯片的复杂信号发生器

直接数字频率合成(Direct Digital Synthesis,DDS)芯片具有多种信号工作模式,对要求复杂信号输出的电子设备是一种好的选择。本文基于AD9854芯片,介绍利用复杂可编程逻辑器件(Complex Programmable Logic Device,CPLD)开发其功能,产生特殊复杂信号的方法,给出了设计实例和实测结果,验证了设计的有效性。     

基于直接数字频率合成技术的信号发生器

本文利用直接数字频率合成技术,以单片机PIC16F818作为控制中心,选用AD9850作为信号发生器,可编程产生0Hz-400MHz间任意频率信号,并以产生频率为100kHz的正弦信号为实例。采用直接数字频率合成技术产生的信号频率稳定,分辨率高且操作方便,在工程应用中前景非常广泛。     

基于改进Hilbert变换的电力信号频率测量方法

对基于改进Hilbert变换的频率估计算法进行了研究,给出了利用电力正弦信号的特性并通过多次自相关运算来有效地抑制噪声,提高信噪比,然后再经Hilbert变换来构造解析信号,从而估算出输入信号频率的电力信号频率测量方法。实验结果表明,该方法具有很好的抗噪能力,能有效地对电力系统的信号进行频率估计,其精度可比传统的直接Hilbert估计算法提高2～3个数量级。     

基于DSP的语音信号采集系统研究与设计

设计了一种基于DSP的语音信号采集系统,并根据设计思路分别给出了系统各模块的功能和实现方式。该系统能够完成对音频信号的实时采集和数字处理,还具有存储、与上位机进行串口通信等功能     

基于语音信号的情感处理研究进展

介绍了基于语音信号的情感处理技术的研究进展,综述了该领域的研究方法、相关技术及应用领域,讨论了其未来的发展方向。     

直接数字频率合成信号的软件设计

为了实现直接数字频率合成信号的产生,文中基于直接数字频率合成器(Direct Digital Frequency Synthesis,DDS)的工作原理、基本结构、特性分析、输出频谱,采用了MATLAB语言进行编程,结合交互式图形用户界面(Graphic User Interface,简称GUI),调整参数k(1≤k≤100)可以产生1～100 Hz任意频率的时域和频域波形,能够产生直接数字频率合成信号,达到设计要求。     

电子通信信号抗干扰循环频率特征提取算法研究

研究针对电子通信信号干扰所致的频率偏差大、定时误差大等问题,引入小波降噪原理,分析了协议识别流程与改进、特征波形小波系数取舍等问题,提出了基于循环频率的电子通信信号特征识别及提取方法,对超宽频信号周期进行估算,应用四阶累积量映射信号,获取映射域特征值,经过卷积与池化,提出了信道重叠信号分离、信号特征识别与提取算法,通过仿真试验证实该方法能够降低电子通信信号噪声干扰,在低信噪比条件下有着鲜明的优势,提取的信号特征结果具有较高的准确性。     

语音信号的微机分析系统

从语音信号的多种常用分析方法着手，讨论了语音信号的特性，用Ｃ＾＋＋语言编程，实现了采用微机对语音信号进行了分析，并可在屏幕上同时显示语音的时域波形、预测误差信号、自相关函数、ＬＰＣ谱和ＦＦＴ谱等，还提供了对语音进行编辑功能。     

基于单片机和DDS的高精度频率信号实现

介绍了专用DDS芯片AD9854的特性和工作原理，叙述了利用该芯片设计高精度频率信号发生器的简易方法，并给出了MCS51系列单片机与AD9854的硬件接口设计和软件编程方法。     

基于改进语音特征提取方法的语音识别

在分析语音特征提取方法基础上提出一种改进组合算法,并采用HMM声学模型和Viterbi算法进行模式训练和识别.实验结果表明,该算法在噪声环境中具有较好的鲁棒性,能有效提高噪声环境下中文连续语音识别的正确率,增强语音识别整体性能,因此在噪声环境下的语音识别系统中具有一定的实用价值.