DSP课程设计论文Word格式.docx
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第二章系统方案论证
2．1实验目的
信号的傅立叶表示在信号的分析与处理中起着重要的作用。
因为对于线性系统来说，可以很方便地确定其对正弦或复指数和的响应，所以傅立叶分析方法能完善地解决许多信号分析和处理问题。
另外，傅立叶表示使信号的某些特性变得更明显，因此，它能更深入地说明信号的各项红物理现象。
由于语音信号是随着时间变化的，通常认为，语音是一个受准周期脉冲或随机噪声源激励的线性系统的输出。
输出频谱是声道系统频率响应与激励源频谱的乘积。
声道系统的频率响应及激励源都是随时间变化的，因此一般标准的傅立叶表示虽然适用于周期及平稳随机信号的表示，但不能直接用于语音信号。
由于语音信号可以认为在短时间内，近似不变，因而可以采用短时分析法。
本实验要求掌握傅里叶分析原理，会利用已学的知识，编写程序估计短时谱、倒谱，画出语谱图，并分析实验结果，在此基础上，借助频域分析方法所求得的参数分析语音信号的基音周期或共振峰。
2．2实验原理
1、短时傅立叶变换
由于语音信号是短时平稳的随机信号，某一语音信号帧的短时傅立叶变换的定义为：
（2.1）
其中w（n-m）是实窗口函数序列，n表示某一语音信号帧。
令n-m=k'
，则得到
（2.2）
于是可以得到
（2.3）
假定
（4）
则可以得到
（5）
同样，不同的窗口函数，将得到不同的傅立叶变换式的结果。
由上式可见，短时傅立叶变换有两个变量：
n和ω，所以它既是时序n的离散函数，又是角频率ω的连续函数。
与离散傅立叶变换逼近傅立叶变换一样，如令ω=2πk/N，则得离散的短时傅立叶吧如下：
（6）
2、语谱图
水平方向是时间轴，垂直方向是频率轴，图上的灰度条纹代表各个时刻的语音短时谱。
语谱图反映了语音信号的动态频率特性，在语音分析中具有重要的实用价值。
被成为可视语言。
语谱图的时间分辨率和频率分辨率是由窗函数的特性决定的。
时间分辨率高，可以看出时间波形的每个周期及共振峰随时间的变化，但频率分辨率低，不足以分辨由于激励所形成的细微结构，称为宽带语谱图；
而窄带语谱图正好与之相反。
宽带语谱图可以获得较高的时间分辨率，反映频谱的快速时变过程；
窄带语谱图可以获得较高的频率分辨率，反映频谱的精细结构。
两者相结合，可以提供带两与语音特性相关的信息。
语谱图上因其不同的灰度，形成不同的纹路，称之为“声纹”。
声纹因人而异，因此可以在司法、安全等场合得到应用。
3、复倒谱和倒谱
复倒谱
是x（n）的Z变换取对数后的逆Z变换，其表达式如下:
（7）
倒谱c（n）定义为x（n）取Z变换后的幅度对数的逆Z变换，即
（8）
在时域上，语音产生模型实际上是一个激励信号与声道冲激响应的卷积。
对于浊音，激励信号可以由周期脉冲序列表示；
对于清音，激励信号可以由随机噪声序列表示。
声道系统相当于参数缓慢变化的零极点线性滤波器。
这样经过同态处理后，语音信号的复倒谱，激励信号的复倒谱，声道系统的复倒谱之间满足下面的关系：
（9）
由于倒谱对应于复倒谱的偶部，因此倒谱与复倒谱具有同样的特点，很容易知道语音信号的倒谱，激励信号的倒谱以及声道系统的倒谱之间满足下面关系：
（10）
浊音信号的倒谱中存在着峰值，它的出现位置等于该语音段的基音周期，而清音的倒谱中则不存在峰值。
利用这个特点我们可以进行清浊音的判断，并且可以估计浊音的基音周期。
第三章实验原理
3.1原理图及程序
clc;
clear;
tic,
[y,fs]=wavread（'
ah02.wav'
）;
L=length（y）;
fw=y.*hamming（L）;
r=real（log（fft（fw,L）））
pfw=cceps（fw）;
rpfw=rceps（fw）;
z=rpfw（1:
30）;
p=pfw（31:
L）
logz=real（exp（fft（z,L）））;
logp=real（fft（p））;
plot（y）;
title（'
原始波形'
）
图3-1原始图形
[x,fs,bits]=wavread（'
ah01.wav'
[10245120]）;
plot（x）;
originaltiywave'
图3-2orignaltiywave
plot（logz）;
倒谱域滤波都的对数幅度谱'
图3-3倒谱域滤波后的对数幅度谱
plot（rpfw）;
实倒谱'
图3-4倒谱域滤波后的对数幅度谱
plot（r）;
对数幅度谱'
图3-5对数幅度谱
plot（fw）;
加海明窗后的波形'
图3-6加海明窗后的波形
x=wavread（'
N=5;
wc=0.3;
[b,a]=butter（N,wc）;
X=fft（x）;
y=filter（b,a,x）;
Y=fft（y）;
IIR低频滤波¨
'
图3-7IIR低频滤波
sound（x,fs,bits）;
X=fft（x,4096）;
magX=abs（X）;
angX=angle（X）;
plot（angX）;
声音和波形'
图3-8声音和波形
参考文献
[1]尹勇,欧光军.DSP集成开发环境CCS开发指南[M].北京:
北京航空航天大学出版社,2003.
[2]戴明桢,周建江.TMS320C54XDSP结构、原理及应用[M].北京:
北京航空航天大学出版社,2001.
[3]徐盛,胡剑凌.数字信号处理器开发与实践[M].上海:
上海交通大学出版社,2003.
[4]清源科技.TMS320C54xDSP应用程序设计教程[M].北京:
机械工业出版社,2003.
数字信号处理（DigitalSignalProcessing）技术，从20世纪60年代以来，随着计算机科学和信息科学、集成芯片制造工艺的飞速发展，数字处理技术应运而生并得以快速发展。
语言是人们进行信息沟通的主要方式之一，它具有直接、自然、方便等优点。
语音则是语言的物理层表达方式。
语音处理主要是对语音进行机器处理，以达到传输、自动识别、机器理解等目的。
论文中首先对语音信号的基本处理问题进行了分析和对比，然后在自己设计的基于TMS320VC5402的DSP实际系统上，进行了语音处理过程的滤波、采样、傅立叶变换和谱包络提取的算法实现研究，讨论了在算法的DSP实现方法，分析了运行实验结果。
在此基础上，对GSM系统中的编码、回声抵消、说话人识别和交通车辆内部的噪声抵消应用进行了研究。
最后对DSP实现语音信号处理的存在的问题和发展前景进行了展望。
摘要
介绍一种基于DSP的语音信号处理系统,该系统采用TMS320VC5402作为主处理器,TLV320AIC23B作为音频芯片,在此基础上完成系统硬件平台的搭建和软件设计,从而实现对语音信号高精度的采集、滤波和回放功能.不同阶数的IIR数字滤波器的DSP实现高带宽I/O总线的解决，支持新一代嵌入式系统。
基于处理器的去方块滤波器的实现及优化算法标准实现高效DSP系统开发，IMSA121型图像信息压缩专用IC基带信号处理芯片组件AD20msp425DSP在变电站综合自动化系统中的应用，利用USBUART桥接器实现单片机在线编程，数字语音混沌保密通信系统及硬件实现，等等都能在该系统实现。
它有语音信号处理的通用性和较高的运行效率。
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