基于MATLAB語音信號采集與處理

平婧

摘要：本設計是基于matlab平臺的語音信號采集與處理，即在安靜無噪聲環境下，采用Windows下的錄音機記錄下語音片段，對采集到的信號進行分析并加入干擾噪聲，進行回放。感受噪聲前后的聲音變化并設計數字濾波器。選用窗函數和雙線性法分別設計出FIR和IIR的低通、高通以及帶通濾波器12種濾波器，并進行比較，后選擇對噪聲語音信號最合適的濾波器進行濾波，然后得出結果進行對比分析。

關鍵詞：語音; 噪聲; 濾波器;分析

言語是語言的完美表現同樣也是聲音的表征。言語表達人所溝通最簡便最快捷和最自然的手段。現代社會文化的進步和科學技術的飛速發展讓人們已經逐步的進入到了新的信息社會，現在的語音技術以及語音處理都是采用最高端最符合現在生活的技術和手段來研究的，這能使大眾都可以更高效、快捷的接收存儲和傳輸語音信息，這對于現代高速發展的科技社會有更加積極地影響，也正因為如此，所以語音信號處理得研究技術受到了更多的關注和支持。

當前，從語音處理技術的信息化建設的長遠發展來看，語音技術在不同領域都有應用。比如像說話人的語音信號驗證和鑒別，語言識別和驗證，關鍵字檢測和驗證，語音合成和語音編碼。語音信號處理系統是關于人工智能方向以及通信與其他不同學科的重要的分支和應用。不僅在各大公司和研究機構，而且在各大院校中都有人積極去參與進行語音信號處理的研發和教授。

關于語音信號處理的探究其實從上個世紀就開始了，這可以追想到上個世紀九十年代左右達德利研究的聲碼器還有波特等人對語音處理的研究開始了。1952那年，戴維斯等眾人在貝爾實驗室中，初次研發成功十個英語數字的識別實驗系統。1956年，奧爾森和貝勒兒等一些人研發出了一種簡易的語音打字機。直到60年基初期階段，研究語音合成方面取得了不小的進步。60年代中期的時候可以發現一系列的信號處理技術及方法初步已經形成。

在1971年以前，研究"語音理解系統"計劃慢慢開始發展，這是由美國ARPA所為主導發起的。語音理解系統在歐美地區而且同時也對世界上所有國家都產生了影響。可以說是它進一步的促進了語音識別系統的崛起;80年代階段矢量量化以及ANN接連不斷的被使用后在語音處理上面，語音處理技術有了不俗的突破在被學者們經過被不斷的進化和改進后;50年代后90年代前語音分析及識別等相關的技術不斷發展。雖然語音技術的體系框架沒有重大突破，但在實際應用中取得了巨大的進步。例如在DARPA項目里，在語音自然語言處理中的應用上就可以看到美國積極的推動作用。在此期間，機器人語音技術的應用以及銀行，電信等行業語音技術的不斷使用，使得語音技術的應用日益廣泛。在歐洲的大部分發達國家，服務行業和市場領域中已經有大批語音識別產品在逐步踏入了，交換機，電話和移動電話包含語音識別功能這使人們可以用這些簡便迅速的客戶端設備來查詢，了解以及獲取所需的信息內容。

語音信號處理這幾年已經躋身各大科學家們的研究熱點，它在科學家們的研究下擁有了不俗的突破，它現在正與辦公方面，交通運輸，以及商業金融安全方面各行各業息息相關，由此也突出了語音處理技術是不得不深入去研究和開發的任務，也具有不一般的挑戰性。目前，語音處理技術的研究和實際應用相結合得非常好。產學研一體化得到充分實現。我們有理由相信，語音技術將在未來發展得更好，并為每個人帶來更多幫助。

近些年更是在互聯網和手機上出現一些非常小軟件小系統，這贏得了廣大年輕人的喜愛，通過了解，我們發現這些其實就是變聲軟件。經過軟件錄音之后可以將聲音變換成女孩子的聲音，很男子氣概的男人聲，老人的聲音，寶寶的聲音等等。這種新奇的操作很快風靡在年輕的群體中，其實這些應用軟件的原理實際上就是語音信號處理，將采集到的語音信號進行分析后通過更改基頻然后時長規整的方法來變換聲音。這些都屬于語音信號處理研究的范疇。

當前最熱點的研究就是人機交互，科學家們也在積極主動的研究這一方面。了解過人工智能的朋友們應該能夠清楚，在人工智能方向的人機對話中的語音交互是多么重要的一個部分。一個完滿的語音交互是非常復雜的，它包括了語音語義、還有機器的設備、處理器等等很多個部分。因為大眾并未深入的去接觸，所以大多數人覺得這很簡單，其實不然，這是一個非常復雜浩大的工程。這個話題具有很大的實際意義，比如語音翻譯，以及使用語音命令的機器自動化生產。這些是當前研究的重點。它們不是科幻小說的產物，而是科學產品，并且很快就會被實現。

可以看到語音信號處理促進了社會的發展并為社會帶來了巨大的經濟及社會效益。它在理論上會在未來得到更廣泛的發展，也將成為社會各方面非常有用的工具。這對我們的未來發展是必須的。不論是在軍事領域和民間方面還是在社會生產或科學方面它都占有重要地位，從90年代階段所發明的簡易電話過渡至現代社會的手機，都體現出來語音信號處理技術的意義和對人類社會的必要性。

結語：此次論文設計是基于MATLAB平臺的語音信號處理，在電腦上首先采集相關語音，然后使用MATLAB進行分析并加入干擾噪聲，隨后設計濾波器并選擇相對合適的濾波器進行濾波處理。為了順利完成此次畢業設計，我在前期做了很多準備，對參考資料和論題做了詳細的了解。了解了許多matlab通用指令、標點符號的用法、熟悉了二維圖形繪制的常用命令線性設置典型設置，也掌握了MATLAB中錄制和語音有關的指令，例如：語音錄制命令wavrecord，語音讀入命令wavread，語音播放命令wavplay和sound，濾波命令filter等。

此次畢業設計利用MATLAB命令設計各種數字濾波器，能進行語音的各種濾波并感受濾波前后的聽覺效果。進過各種濾波器后出來的聲音都比較不一樣。比如在低通濾波之后，聲音較低的低頻信號被留下來，濾掉了高頻信號等等，我也同時發現低通濾波器比高通濾波器在頻域中具有比高頻分量更多的低頻分量，并且語音信號的能量在低頻中更集中。

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