【老生谈算法】基于matlab时域频域处理的语音信号变声处理系统设计与算法原理(论文+程序源码+GUI图形用户界面)——变声算法

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【老生谈算法】基于matlab时域频域处理的语音信号变声处理系统设计与算法原理(论文+程序源码+GUI图形用户界面)——变声算法。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

【老生谈算法】基于matlab时域频域处理的语音信号变声处理系统设计与算法原理(论文+程序源码+GUI图形用户界面)

大家好,今天给大家介绍基于matlab的语音信号变声处理系统设计与算法原理(论文+程序源码)。
运用matlab软件实现对声音的变声处理,利用离散付里叶变换进行频谱分析;设计数字滤波器组;通过时域和频域方法做出各种音效效果,实现变速(慢放、快放),变调(频谱左移、右移),低通、高通滤波,还有回音效果。

文章目录:

1、项目简介

  1. 系统设计
    1)语音信号的采集
    2)语音信号的频谱分析
    3)设计高通、低通数字滤波器和画出其频率响应
    4)用滤波器对信号进行滤波
    5)比较滤波前后语音信号的波形及频谱
    6)播放原始语音信号
    7)实现快放、慢放功能
    8)实现回音音效效果
    9)实现变高音、低音效果
    10)设计GUI系统界面

  2. 语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴的学科,是目前发展最为迅速的信息科学研究领域的核心技术之一。通过语音传递信息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息形式。


2、难度指数

本项目难度:中等难度
适用场景:相关题目的毕业设计及相关领域的应用研究


3、运行环境:

环境配置:
本项目所使用的MATLAB版本为MATLAB 7.8.0(R2016a)
注:可适配绝大部分matlab版本
项目技术:
离散付里叶变换+频谱分析+声音处理+滤波器算法+变声算法等等


4、项目详解:

提示:以下为项目的详细介绍,项目源码及项目设计文档下载地址见文末。

4.1课程设计摘要
Matlab语言是一种数据分析和处理功能十分强大的计算机应用软件,它可以将声音文件变换为离散的数据文件,然后利用其强大的矩阵运算能力处理数据,如数字滤波、傅里叶变换、时域和频域分析、声音回放以及各种图的呈现等,它的信号处理与分析工具箱为语音信号分析提供了十分丰富的功能函数,利用这些功能函数可以快捷而又方便地完成语音信号的处理和分析以及信号的可视化,使人机交互更加便捷。信号处理是Matlab重要应用的领域之一。

本设计针对现在大部分语音处理软件内容繁多、操作不便等问题,采用MATLAB7.0综合运用GUI界面设计、各种函数调用等来实现语音信号的变频、变幅、傅里叶变换及滤波,程序界面简练,操作简便,具有一定的实际应用意义。

本次实例是利用MATLAB对语音信号进行时域和频域分析,通过MATLAB对语音进行数字处理。

4.1.1课题背景及意义
语音信号处理是一门比较实用的电子信息工程的专业课程,语音是人类获取信息的重要来源和利用信息的重要手段。通过语言相互传递信息是人类最重要的基本功能之一。语言是人类特有的功能,踏实创造和记载几千年人类文明史的根本手段,没有语言就没有几天的人类文明。语音是演的升学表现,是相互传递信息的最重要的手段,是人类最重要,最有效,最常用和最方便的交换信息的形式。

4.1.2国内外研究现状
20世纪60年代中期形成的一系列数字信号处理的理论和算法,如熟悉滤波去、快速傅里叶变换(FFT)等是语音信号数字处理的理论和技术基础。随着信息科学技术的飞速发展,语音新海处理取得了重大的进展;进入70年代之后,提供了用于语音信号的信息压缩和特征提取的线性预测技术(LPC),并已成为语音信号处理最强有力的工具,
广泛应用于语音信号的分心、合成及各个应用领域,以及用于输入语音与参考样本之间时间匹配的动态规划方法;80年代初一种新的基于聚类分析的高效数据压缩技术——矢量量化(VQ)应用于语音信号处理中;近年来人工神经网络(ANN)的研究取得了迅速发展,语音信号的各项课题是促进其发展的重要动力之一,同时,他的许多成果也体现在有关语音信号处理的各项技术之中。

4.2设计原理
4.2.1数字滤波器设计原理
熟悉滤波器的作用是利用离散时间系统的特性对输入信号波形(或频谱)进行加工处理,或者说利用数字方法按预定的要求对新哈处理进行变换。

数字滤波器可以理解为是一个计算程序或算法,将代表输入的信号的数字时间序列转化为代表输出信号的数字时间序列,并在转化过程中,使信号按预定的形式变化。从性能上来说,IIR滤波器传输函数的极点可位于单位圆内的任何地方,因此可用较低的阶数获得高的选择性,所用的存贮单元少,所以经济而效率高。但是这个高效率是以相位的非线性为代价的。选择性越好,则相位非线性越严重。相反,FIR滤波器却可以得到严格的线性相位,然而由于FIR滤波器传输函数的极点固定在原点,所以只能用较高的阶数达到高的选择性;对于同样的滤波器设计指标,FIR滤波器所要求的阶数可以比IIR滤波器高5~10倍,结果,成本较高,信号延时也较大;如果按相同的选择性和相同的线性要求来说,则IIR滤波器就必须加全通网络进行相位较正,同样要大增加滤波器的节数和复杂性。

整体来看,IIR滤波器达到同样效果阶数少,延迟小,但是有稳定性问题,非线性相位;FIR滤波器没有稳定性问题,线性相位,但阶数多,延迟大。

4.2.2语音变调原理
读入的一段语音信号,通过改变语音信号的频率即实现了快放、慢放的目的;设计低通、高通滤波器对语音信号进行滤波,即可实现既定频域的语音信号播放;
除此,对频域波形进行频谱搬移,即向左移、向右移,即可实现高音、低音的语音信号播放。

4.3设计思路原理
4.3.1主体设计思想
首先用matlab读取一段提前录得的WAV语音信号,然后对其进行各种处理,之后产生对应于设计要求的WAV语音信号,最后再设计DUI系统界面后直接调用生成的WAV语音信号,进行播放。

4.3.2语音信号的提取
wavread函数调用格式:
y=wavread(file),读取file所规定的wav文件,返回采样值放在响亮y中。
[y,fs,nbits]=wavread(file),采样值放在向y中,表示采样频率(),nbits表示采样位数。
y=wavread(file,N),读取钱N点的采样值放在向量y中。
y=wavread(file,[,]),读取从到点的采样值放在向量y中。

在Matlab中使用Wavread函数,可得出信号的采样频率为8192双声道的。利用Sound函数可以清晰的听到“语音信号处理”或“ne two three”
部分程序如下:
%y=wavread(‘v016’);
[x,Ft,bits]=wavread(‘v017’);%采样值放在向x中,Fs表示采样频率(),bits表示采样位数。
sound(x,8129,bits)%以原来频率进行发声
%sound(y);
tend=length(y)/8192;
t=linspace(0,tend,length(y));%等间隔划分
subplot(2,2,1);plot(t,y);grid
title(‘语音信号y’);xlabel(‘t(s)’);ylabel(‘y’);
Y=fft(y);
Ts=t(2)-t(1);
ws=1/Ts;
wn=ws/2;
w=linspace(0,wn,length(t)/2);
if mod(length(t),2)==0
tnum=length(t)/2;
else
tnum=(length(t)-1)/2;
end
Y=abs(Y(1:1:tnum));
subplot(2,2,2);plot(w,Y);axis([0 2000 0 500]);grid;
title(‘语音信号y的频谱’);xlabel(‘f(Hz)’);ylabel(‘Y’);

4.3.3对语音信号进行变声处理
4.3.3.1对语音信号进行低通、高通滤波
低通取通带截止频谱为600,阻带截止频谱为700,(高通通带截止频谱为600,阻带截止频谱为700)采样频谱为8000,对原始语音信号加窗(汉明窗)实现低通滤波。
程序如下:
fp=600; %取通带截止频谱为600
fs=700; % 阻带截止频谱为700
Fs=8000;
wp=2pifp/Fs;
ws=2pifs/Fs;
wdelta=ws-wp;
N=ceil(6.6pi/wdelta);
Wn=(wp+ws)/2;
b=fir1(N,Wn/pi,hamming(N+1));%加窗滤波
[H,W]=freqz(b,1,512);
t=0:1/Fs:0.2;
x=wavread(‘v017’);
figure
plot(x)
y=3
filter(b,1,x); %乘以系数3来增大幅值音量
figure
plot(y);
sound(y)
wavwrite(y,Fs,‘v017_low_pass’);产生WAV语音文件,然后保存
grid on

4.3.3.2频域右移
原始语音信号的频域分析,对频谱进行整体右移,实现高音播放

程序如下:
y=wavread(‘v017’);% save Y1 %luyin
Fs=8192;%wavplay(Y1,Fs);
pinyi=fft(y);
size(pinyi);
f=8192*[0:22000]/22001;
figure(1)
plot(f,2abs(pinyi));
axis([1,10000,0,250]);
f=8192
[0:24000]/24001;
hang=pinyi’;
N=1000;
pujialing=[zeros(1,N),hang(1:22001),zeros(1,N)];
pu=pujialing’;
figure(2)
plot(f,abs(pu));
axis([1,10000,0,250]);
Y1=3*real(ifft(pu));
wavwrite(Y1,Fs,‘v017_pinyi_right’);
wavplay(Y1,Fs);

4.3.3.3频域左移
y=wavread(‘v017’);% save Y1 %luyin
Fs=8192;%wavplay(Y1,Fs);
pinyi=fft(y);
size(pinyi);
f=8192*[0:22000]/22001;
figure(1)
plot(f,abs(pinyi));
grid on
axis([1,10000,0,250]);
%f=8192*[0:22000]/22001;
hang=pinyi’;
N=1000;
pujialing=[hang(N:22001),zeros(1,(N-1))];
pu=pujialing’;
figure(2)
plot(f,2abs(pu));
grid on
axis([1,10000,0,250]);
Y1=3
real(ifft(pu));
wavwrite(Y1,Fs,‘v017_pinyi_left’);
wavplay(Y1,Fs);

4.3.3.4快放、慢放播放
实现快放、慢放根本原理就是改变其播放频率。

程序如下:
Fs=16384;
[Y,w,t]=voice_spectrum(y,Fs);
sound(y,Fs);
axes(handles.axes1);
cla;
plot(t,y);grid;title(‘语音信号y,采样频率=16384’);xlabel(‘t(s)’);ylabel(‘y’);
axes(handles.axes2);
cla;
plot(w,Y);axis([0 2800 0 500]);grid;
title(‘语音信号y的频谱,采样频率=16384’);xlabel(‘f (Hz)’);ylabel(‘Y’);

4.3.3.4 回音播放
回音播放就是在原始信号的基础上加上一点延迟时间。

程序如下:
y=wavread(‘v017’);
%load handel;
delay=900;
tend=length(y)/8192;
t=linspace(0,tend,length(y));
yd=[zeros(1,delay) y(1:(length(y)-delay))‘];
yecho=y+0.4*yd’;
sound(yecho);
figure(2);subplot(3,1,1);plot(t,y);grid;title(‘原始语音信号y’);
subplot(3,1,2);plot(t,yd);grid;title(‘延迟时间yd’);
subplot(3,1,3);plot(t,yecho);grid;title(‘有回音效果的语音信号yecho’)

4.4相应实验数据或分析
4.4.1实验结果图
4.4.1.1原始语音信号
时域波形和频谱图如下:
【老生谈算法】基于matlab时域频域处理的语音信号变声处理系统设计与算法原理(论文+程序源码+GUI图形用户界面)——变声算法
【老生谈算法】基于matlab时域频域处理的语音信号变声处理系统设计与算法原理(论文+程序源码+GUI图形用户界面)——变声算法
4.4.1.2经过低通滤波处理后的波形图
【老生谈算法】基于matlab时域频域处理的语音信号变声处理系统设计与算法原理(论文+程序源码+GUI图形用户界面)——变声算法
【老生谈算法】基于matlab时域频域处理的语音信号变声处理系统设计与算法原理(论文+程序源码+GUI图形用户界面)——变声算法
4.4.1.3经过高通滤波处理后的波形图
【老生谈算法】基于matlab时域频域处理的语音信号变声处理系统设计与算法原理(论文+程序源码+GUI图形用户界面)——变声算法
【老生谈算法】基于matlab时域频域处理的语音信号变声处理系统设计与算法原理(论文+程序源码+GUI图形用户界面)——变声算法
4.4.1.4频域右移
原始信号
【老生谈算法】基于matlab时域频域处理的语音信号变声处理系统设计与算法原理(论文+程序源码+GUI图形用户界面)——变声算法
经过右移后
【老生谈算法】基于matlab时域频域处理的语音信号变声处理系统设计与算法原理(论文+程序源码+GUI图形用户界面)——变声算法
时域波形和频谱图如下:
【老生谈算法】基于matlab时域频域处理的语音信号变声处理系统设计与算法原理(论文+程序源码+GUI图形用户界面)——变声算法
【老生谈算法】基于matlab时域频域处理的语音信号变声处理系统设计与算法原理(论文+程序源码+GUI图形用户界面)——变声算法
4.4.1.5频域左移
【老生谈算法】基于matlab时域频域处理的语音信号变声处理系统设计与算法原理(论文+程序源码+GUI图形用户界面)——变声算法
经过左移后
【老生谈算法】基于matlab时域频域处理的语音信号变声处理系统设计与算法原理(论文+程序源码+GUI图形用户界面)——变声算法
时域波形和频谱图如下:
【老生谈算法】基于matlab时域频域处理的语音信号变声处理系统设计与算法原理(论文+程序源码+GUI图形用户界面)——变声算法
【老生谈算法】基于matlab时域频域处理的语音信号变声处理系统设计与算法原理(论文+程序源码+GUI图形用户界面)——变声算法
4.4.1.6快放、慢放
【老生谈算法】基于matlab时域频域处理的语音信号变声处理系统设计与算法原理(论文+程序源码+GUI图形用户界面)——变声算法
【老生谈算法】基于matlab时域频域处理的语音信号变声处理系统设计与算法原理(论文+程序源码+GUI图形用户界面)——变声算法
4.4.1.7回音播放
【老生谈算法】基于matlab时域频域处理的语音信号变声处理系统设计与算法原理(论文+程序源码+GUI图形用户界面)——变声算法
【老生谈算法】基于matlab时域频域处理的语音信号变声处理系统设计与算法原理(论文+程序源码+GUI图形用户界面)——变声算法
4.4.2 GUI系统界面

【老生谈算法】基于matlab时域频域处理的语音信号变声处理系统设计与算法原理(论文+程序源码+GUI图形用户界面)——变声算法

4.5 总结
本文对语音信号处理系统的设计作了详细的介绍,采用一系列图像分析和处理技术,实现了语音信号的基本处理的功能,经过测试运行,本设计圆满的完成了对语音信号的读取与打开;较好的完成了对语音信号的频谱分析,通过fft变换,得出了语音信号的频谱图;在滤波这一块,主要是从数字滤波器入手来设计滤波器,基本实现了滤波,完成了各种滤波器的滤波效果比较。


5、源码下载:

本项目及一些精选的matlab人脸识别项目源码如下,有需要的朋友可以点击进行下载文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-441829.html

序号 matlab人脸识别项目(点击下载)
1 (本项目源码) 基于matlab时域频域处理的语音处理系统源码+项目设计文档+GUI图形用户界面_声音处理_时域频域变频_频谱分析_matlab
2 自行利用matlab设计的过滤掉一定频率后的将原始声音改变的滤波器
3 基于带动量项的BP神经网络语音识别_BPDLX_matlab
4 基于matlab语音处理.zip
5 BP神经网络的数据分类_语音特征信号分类_matlab
6 语音激活检测算法_对基于短时能量和短时过零率双门限法语音激活检测的噪声估计算法_基于最小子带能量的噪声估计方法_matlab
7 马丁噪声估计算法_用于谱减法_基于统计模型等语音增强算法_噪音估计_matlab
8 旁瓣对消_filter_singnal_滤波语音信号_matlab
9 LMS_RLS改进算法_语音增强_MATLAB程序_输入输出序列_读取数据_自适应增强算法
10 让语音信号通过低通,高通,带通滤波器使其变声_并且在GUI界面上绘出了个滤波器的频率响应和语音信号的频谱_matlab
11 包含语音信号处理中的语音变声代码加音频_matlab

到了这里,关于【老生谈算法】基于matlab时域频域处理的语音信号变声处理系统设计与算法原理(论文+程序源码+GUI图形用户界面)——变声算法的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • matlab实现语音信号的频域分析及应用

    1.语音信号本质上是非平稳信号。但我们可以假设语音信号在一个短时间内是平稳的,这样我们用稳态分析方法处理非平稳信号。应用在傅立叶分析就是短时傅立叶变换。 语音的频域分析:包括语音信号的频谱、功率谱、倒频谱、频谱包络等. 常用频域分析方法:带通滤波器

    2024年02月11日
    浏览(39)
  • 时序信号的时域、频域、时-频域特征提取

    在面对工业中的传感器采集到的高维的信号,如振动信号,通常需要对数据进行统计特征提取,以进行降维。对于这类时序信号,常用的有时域、频域和时-频域特征提取方法。本次对这三个方面的特征提取代码进行一下总结,并以IEEE PHM 2012 挑战赛的轴承数据集中的Bearing 1

    2024年01月25日
    浏览(33)
  • 基于matlab的语音信号处理

    摘要 利用所学习的数字信号处理知识,设计了一个有趣的音效处理系统,首先设计了几种不同的滤波器对声音进行滤波处理,分析了时域和频域的变化,比较了经过滤波处理后的声音与原来的声音有何变化。同时设计实现了语音的倒放,变速播放,回响,音调转换等处理效果

    2024年02月08日
    浏览(45)
  • 【数字信号处理课程设计】基于MATLAB实现语音信号的采集与处理(偏重滤波)

    目录 一、目标与任务 二、原理介绍 2.1 录音原理 2.2 滤波器的设计原理及设计方法 2.3 IIR 数字滤波器设计原理 2.4 双线性变换法 三、GUI界面设计与实现 四、基于MATLAB仿真 4.1实验过程 4.2 结果分析 五、总结 5.1 函数用法总结 5.2 心得体会 六、参考文献 这个项目在我的B站上有专

    2024年01月18日
    浏览(52)
  • 毕业设计-基于MATLAB的含噪语音信号降噪处理系统

    目录 前言 课题背景和意义 实现技术思路 一、设计思路 二、IIR 数字滤波器的设计原理 三、语音信号的采集、 含噪语音信号的分析处理 四、总结 实现效果图样例 最后     📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边

    2024年02月07日
    浏览(128)
  • 基于CNN卷积神经网络的语音信号识别算法matlab仿真

    目录 1.算法仿真效果 2.MATLAB核心程序 3.算法涉及理论知识概要 4.完整MATLAB matlab2022a仿真结果如下:        人工智能的应用中,语音识别在今年来取得显著进步,不管是英文、中文或者其他语种,机器的语音识别准确率在不断上升。其中,语音听写技术的发展最为迅速,目前

    2024年02月04日
    浏览(39)
  • 实验三 基于MATLAB的离散时间信号的频域分析

    1.掌握离散时间信号和系统的频域分析方法; 2.学会利用MATLAB函数对离散时间信号和系统的频域进行计算。 1.离散时间傅里叶变换(DTFT) 通常是实变量Ω的复函数。实例程序演示如下: 【例3.1】求有限长序列的DTFT,并画出它的幅度谱,相位谱,实部和虚部。 其程序运行结果

    2024年02月05日
    浏览(36)
  • 【老生谈算法】基于matlab的运动目标识别与跟踪系统设计与算法原理及程序源码——目标识别算法

    大家好,今天给大家介绍基于matlab的运动目标的监测与跟踪系统设计与原理。 视频图像分析主要是对运动图像序列进行分析处理,它通常涉及到运动检测、目标分类、目标跟踪及行为理解与描述几个过程。其中,运动目标检测与跟踪处于整个视觉监视系统的最底层,是视频图

    2024年02月13日
    浏览(45)
  • 基于FFT + CNN - Transformer 时域、频域特征融合的轴承故障识别模型

    目录 往期精彩内容: 前言 1 快速傅里叶变换FFT原理介绍 2 轴承故障数据的预处理 2.1 导入数据 2.2 制作数据集和对应标签 3 基于FFT+CNN-Transformer的轴承故障识别模型 3.1 网络定义模型 3.2 设置参数,训练模型 3.3 模型评估 Python-凯斯西储大学(CWRU)轴承数据解读与分类处理_cwr

    2024年02月03日
    浏览(55)
  • 162基于matlab的多尺度和谱峭度算法对振动信号进行降噪处理

    基于matlab的多尺度和谱峭度算法对振动信号进行降噪处理,选择信号峭度最大的频段进行滤波,输出多尺度谱峭度及降噪结果。程序已调通,可直接运行。 162 matlab 信号处理 多尺度谱峭度 (xiaohongshu.com)

    2024年02月19日
    浏览(45)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包