（完整版）Matlab的语音信号处理分析毕业论文

图4.1语音信号处理系统的操作界面

然后点击File菜单中的子菜单Input，回到Matlab软件的输入界面如图4.2：

图4.2输入界面

输入要处理的语音信号的名称，便可得到语音语音的波形图如图4.3：

图4.3语音语音的波形图

如图中提取的语音的波形图所示，整段音频数据中得声音高低起伏与录入的声音信号基本一致，并且可以观察到其中包含部分高频噪声。

4.3.2 语音信号的调整

在语音信号的研究中，经常会对语音信号进行进行多倍频率以及多倍幅度变换调整，日常应用中，这种变换调整也经常要用到。所以在设计中也添加了这种功能，并能够观察调整后的信号的波形图得变化， 而且能通过语音处理界面的输出功能试听处理后的语音信号。

4.3.2.1 语音信号的频率调整

在设计中，可以将语音信号的采样频率提高或降低，来实现语音信

号的调整，得到理想的语音信号。例如将采样频率提高一倍，即可得到语音信号频率为原频率

2倍新的语音信号。运行

Process?Adjust?Frequency，得到如图4.4的信号波形图，并试听调整后的效果。

图4.4频率调整后波形图

与原语音信号相比，经过调整后的信号周期变为原来的12，此时的语速明显变快，即实现了信号的2倍频功能。

4.3.2.2语音信号的振幅调整

在设计中，可以将语音信号的幅度进行提高或降低操作，来实现语音信号的调整，得到声音音量大小不同的语音信号，例如将原语音信号的幅度提高一倍，得到如下图4.5的信号波形图，可以通过GUI操作界面的输出功能试听调整后的效果。

图4.5 幅度调整后波形图

此时听到的调整后声音声调变高，但不是很明显，可以将幅度的变化

值设置的比较大，那样的话就可以得到效果相当明显的语音信号了。

4.3.3 语音信号的傅里叶变换

倒谱分析是指信号短时振幅谱的对数进行傅里叶反变换。它具有可近似地分离并提取出频谱包络信息和细微结构信息的特点。

对语音信号进行频谱分析，在Matlab中可以利用函数fft对信号行快速

傅里叶变换，得到信号的频谱图，并进行倒谱分析，得到倒谱图。 傅里叶变换的部分程序如下：

x=y(44101:); %提取原语音信号的一部分 t=(0:length(x)-1)fs; %计算样本时刻 subplot(3,1,1); %确定显示位置 plot(t,x); %画波形图 legend('波形图'); xlabel( 'Time(s)');