啸叫信号的简单分析处置Word文件下载.docx
《啸叫信号的简单分析处置Word文件下载.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《啸叫信号的简单分析处置Word文件下载.docx（12页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
三研究结论---------------------------------11-12
课设第一问--------------------------------11
课设第二问--------------------------------12
课设第三问--------------------------------12
四延伸和拓展------------------------------13
五探讨记录-------------------------------------------14
参考文献-------------------------------------------------------------------15
附件（matlab源码）-------------------------------------------------------15
一，研究背景
啸叫现象在日常生活中超级常见。
在多动能报告厅，KTV等同时显现扬声器和麦克风的场合，由于扬声器和麦克风之间存在电声耦合，必然会致使啸叫现象的产生。
啸叫会在反馈回路中产生再生混响，使发言、唱歌的声音严峻失真，音质受到破坏，清楚度大大降低。
严峻时乃至会产生自激啸叫，限制扩声系统传声增益的提升，使整个系统的正常工作受到阻碍。
还可能会烧毁系统放大器、扬声器中的高音单元，乃至会对人的听力造成损伤。
因此，关于啸叫的相关探讨和研究超级重要。
二，研究内容
FFT算法
FFT（FastFourierTransformation）是离散傅氏变换（DFT）的快速算法。
即为快速傅氏变换。
它是依照离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶变换的算法进行改良取得的。
该算法多应用于数字信号处置，数字图像处置等相关学科上的研究。
采纳matlab程序，咱们挪用FFT算法后，对正常信号进行了FFT变换，取得的时谱图和频谱图，如图1所示。
正常语音信号FFT时谱图和频谱图图1
依照图1的频谱图所示，咱们初步判定：
（1）正常语音信号的要紧频谱的带宽在0~3000HZ范围段。
（2）该信号进行采样时的Nyquist频率为6000HZ。
（3）正常语音信号的震荡幅度转变随频率转变较明显，跳跃现象较明显。
2.2啸叫信号的产生原理
声音信号第一从麦克风拾入，通过扩声系统的功率放大器放大后由扬声器送出，通过各类障碍物的多次反射后，又被麦克风拾入，从而形成一个闭合环路。
若是传声器对某些频点的拾音灵敏度太高，致使声音在这些频点的增益是正值，就形成了一个正反馈进程，声音信号通过量次反复循环放大后，在某些频点的声音强度超过必然的增益上限，就会发生自激振荡，从而产生啸叫。
啸叫原理图图2
啸叫的产生必需同时具有以下三个条件：
（1）扬声器和拾音设备（麦克风）要处于同一声场中，从而保证扬声器输出的信号能被拾音设备再度搜集，形成正反馈；
（2）拾音设备的拾音灵敏度高，系统的传声增益大；
（3）声场存在缺点共振，即扩声系统的频谱特性不平坦，在某些频点上容易显现共振。
STFT算法
短时傅里叶变换（STFT，short-timeFouriertransform，或short-termFouriertransform））是和傅里叶变换相关的一种数学变换，用以肯按时变信号其局部区域正弦波的频率与相位。
其算法核心是，选择一个时频局部化的窗函数，假定分析窗函数g（t）在一个短时刻距离内是平稳（伪平稳）的，移动窗函数，使f（t）g（t）在不同的有限时刻宽度内是平稳信号，从而计算出各个不同时刻的功率谱。
用来分析相关信号的图形特点。
2.4啸叫信号的特点
对的啸叫信号，采纳STFT算法分析，咱们别离取得其时域和频域的图像，如图3，图4所示。
K啸叫信号时谱图和频谱图图3
如图3所示，关于k的信号，对时域和频率域分析：
时域时期的图像特点：
观看啸叫信号在时域上，显现两个空缺，三个波峰。
频域时期的图像特点:
观看啸叫信号在频率域上，在相应的频率点显现较高的响应（即啸叫现象）。
而在其余部份，啸叫信号那么变现为较为平温的直线特点。
K啸叫信号时谱图和频谱图图4
如图4所示，关于k信号而言，也可取得啸叫信号类似的时频和频率域的相关结论。
2.5量化和比较
对带有啸叫信号和正常语音的混频信号，第一做短时傅里叶变换（STFT）。
取得相应的CZT频谱图。
如图5所示。
啸叫信号的CZT频谱图图5
而对应的时频图，如图6所示
啸叫信号的时频图图6
啸叫信号能谱图图7
啸叫信号灰度图图8
啸叫信号时域图图9
结合以上图像，咱们对啸叫信号做以下分析：
依照图7图8图9，分析可得，在时域图上显现两个的空缺块，在能量谱图上，体此刻分时刻的区域上频率散布单一，即能量呈现纯蓝色谱部份的特点，信号在区域变现较为稳固的特点。
而在时域中显现的三个波峰，在能量图谱中表现的是，在对应的时刻区域上，频率散布较为复杂，即能量呈现黄蓝色谱混合的特点，信号在此区域表现较为跳跃的特点。
对正常语音信号做STFT相关分析：
取得正常信号的ZCT图像（细化的频谱图）。
如图10所示。
正常信号的ZCT图像图10
取得正常信号的频谱图，如图11所示
正常信号的相应的频谱图图11
取得正常信号的时域图，如图12所示
正常信号的时域图图12
正常信号的灰度图图13
正常信号的能谱图图14
依照图12，图13，图14，咱们能够取得正常信号特点结论：
（1）正常信号在时域部份表现为较为跳跃的特点。
（2）在能谱上，在大部份截取的时域片段，频率散布较为复杂，黄蓝色谱散布相间，即能量散布不均匀。
三，研究结论
课设第1小问：
（1）正常语音信号的要紧频谱的带宽在0~3000HZ范围段。
（2）该信号进行采样时的Nyquist频率为6000HZ。
（3）正常语音信号的震荡幅度转变随频率转变较明显，跳跃现象较明显。
课设第2小问：
关于spectrogram正常和啸叫语音信号进行时频分析，分析比较如下：
同：
（1）啸叫信号和正常信号都存在相应频率散布复杂的时刻区域。
异:
（1）啸叫信号只有在啸叫响应的时刻点，才显现频率散布复杂的部份，而在大部份区域内表现平稳的特点。
（2）正常信号在整体上，一直维持着信号频率散布复杂的现象，频率成份多。
课设第3小问：
关于啸叫信号和正常语音信号的可分辨特点，咱们能够取得以下三个标准来做判定。
（1）时域图的跳跃程度
（2）频域图的复杂散布
（3）能量谱的密度阈值
综上所述：
通过横向比较：
啸叫信号的频率散布大部份时刻较为稳固，短时显现频率散布复杂的现象。
正常信号的频率散布的跳跃特点明显，长期显现频率散布复杂的现象。
四，延伸和拓展
目前啸叫检测的方式主若是基于不同的检测特点
（1）峰值均值功率比
（2）峰值谐波功率比
（3）帧间幅度斜率误差
自动判定识别啸叫信号的方式：
基于ＬＴＳＶ－ＳＦＢ特点的啸叫检测方式的大体步骤如下：
第一，对输入信号进行分帧加窗，并通过傅里叶变换求得信号功率谱；
第二，确信候选的啸叫频点，由于啸叫产生时，啸叫频点处能量较大，因此，那个地址选择每帧信号功率谱幅值较大的Ｑ个频点作为候选的啸叫频点；
然后，计算ＬＴＳＶ－ＳＦＢ特点参数，将选择的Ｑ个候选啸叫频点作为中心频点，并在每一个候选啸叫频点的双侧别离选择Ｎ个频点，并别离统计每一个候选啸叫频点及其双侧频点在过去持续Ｒ帧的谱熵，再取得每一个候选啸叫频点在当前帧的ＬＴＳＶ－ＳＦＢ特点参数Ｌｘｋ０（ｍ）；
最后，依据设置阈值ＬＴ进行检测裁决，假设某候选啸叫频点处的Ｌｘｋ０（ｍ）＜ＬＴ，那么判定当前帧在此候选啸叫频点处产生了啸叫；
不然，判定未产生啸叫．
五，探讨经历
参考文献：
[1]何艳辉，梁维谦，董宝帅，张浩.基于频率的数字助听器中的啸叫的检测和抑制.北京;
清华大学微电子研究所，2021：
1-4.
[2]张涛，李康康，焦海泉.一种低虚警概率的啸叫检测方式[D].天津：
天津大学电子信息工程学院，2017：
1-6.
附件：
matlab源码
fs=44100;
%采样频率
[x,fs]=audioread（'
1.6K测试音+自激啸叫.wma'
）;
x1=x（:
1）;
%信号
window=1000;
noverlap=500;
subplot（1,2,2）;
spectrogram（x1,window,noverlap）;
%绘出时频图
x2=x1（1e6:
1.1e6,:
%截取时刻段
L=length（x2）;
df=fs/L;
fx=df*（0:
L-1）;
v=fft（x2）;
%快速傅里叶变换
subplot（1,2,1）;
plot（fx,abs（v））
functiontest
[x,Fs]=audioread（'
1.6K_self-excitation.wma'
%[x,Fs]=audioread（'
girl.m4a'
%采样频率
%x2=x1（1e6:
%截取时刻段
x2=x1;
%快速傅里叶变换
plot（fx,abs（v））
升级会员 