基于LabVIEW的聲音信號采集與分析系統

張琪，周麗娟，王倩，陳慶華

（廣西科技大學a.電氣與信息工程學院；b.理學院，廣西柳州545006）

基于LabVIEW的聲音信號采集與分析系統

張琪a，周麗娟*b，王倩a，陳慶華b

（廣西科技大學a.電氣與信息工程學院；b.理學院，廣西柳州545006）

以美國國家儀器（NI）公司開發的LabVIEW虛擬儀器為軟件開發平臺，設計了一個可以同步實現聲音信號采集和分析的多功能模塊化軟件系統.借助LabVIEW圖形化軟件相應的聲音讀取、寫入和存儲函數實現對聲音信號的采集、存儲、時域分析和頻域分析，并實時顯示在工作前面板上.該系統在試驗中得到了很好的驗證，為將來對聲音信號進一步分析與處理提供了理論支持.

LabVIEW；聲音信號；信號分析

0　引言

隨著現代信息科學技術發展的日新月異，在電子電路和測控領域中需要處理的問題變得越來越復雜，對信號分析的實時性、普適性、精確性等方面的要求也越來越高.傳統儀器因為其功能單一性和高昂的成本，使得在面對信號數據采集和分析時顯得越來越力不從心.科研實驗中常會出現當新的測控電路設計出來，而實驗儀器卻難以同步更新的尷尬局面，浪費大量的人力、物力、財力.

虛擬儀器信號分析系統完全可以解決這類問題.基于虛擬儀器開發平臺開發的各種“虛擬儀器”，大量使用圖形化控件使LabVIEW不但操作簡單、成本低廉，而且還保證了與傳統儀器基本相同的人機交互性、可操作性和真實感［1-2］.與此同時LabVIEW允許圖形方式編程和具有豐富的函數庫，摒棄了晦澀難懂的編程代碼，使得計算機不再是少數人的專利，這些優點讓LabVIEW在科研各個領域尤其是測控領域得到廣泛應用.文中利用LabVIEW虛擬儀器軟件設計了一個可以實現聲音信號采集與分析的系統，可以比較全面地對聲音信號進行采集和數據分析，為進一步研究聲音信號的特性提供可靠的理論依據.

1　聲音信號采集與分析軟件的結構框圖

軟件系統由聲音信號的數據采集和信號回放與分析2個主要功能模塊構成，聲音信號采集與分析軟件的主要結構框圖如圖1所示.

2　軟件系統的各功能模塊

圖1　聲音信號采集與分析系統的結構圖Fig.1 The schematic of sound signal sampling and analysis system

2.1聲音信號的數據采集模塊

聲音信號數據采集模塊的主要功能是完成聲音信號采集和存儲.聲音信號采集是指聲波信號經聲音傳感器（麥克風）和信號放大器（信號放大）轉換成模電信號，再通過模／數（A／D）轉換將模電信號轉換成數電信號的全過程［3］.在LabVIEW的前面板中信號采集由用戶操作，通過軟件相對應的聲音寫入、聲音讀取子函數來實現聲音信號的采集和聲音模板的錄入，以WAV格式存儲到預先設定好的硬盤內.軟件通過布爾開關控制聲音信號采集的起止，同時又為所有通道的存儲命令設置同步控制功能，實現了多通道信號同步實時存儲.人耳能聽到的聲音頻率范圍在20Hz～20 000Hz，而一般語音信號頻率約為300Hz～3 400Hz［4］.本文模擬采集一段語音信號，根據奈奎斯特采樣定理，采樣頻率必須大于模擬信號最高頻率的2倍，工程上實際采用3倍甚至3倍以上.語音信號頻率最高大約為3 400Hz；因此，在LabVIEW前面板中設置采樣參數為：每通道采集數為5 000，采樣率為8 000Hz.程序框圖如圖2所示.

圖2　聲音采集的程序框圖Fig.2 The schematic of sound signal collection

2.2聲音信號的回放與分析模塊

聲音信號攜帶著各種信息，聲音信號處理的目的就是為了提取這些信息，處理方法基本上可以分為時域分析和頻域分析2種.時域分析相對比較直觀簡單，直接對聲音信號的時域波形進行相應數學處理，提取的信號時域特征參數主要包括聲音信號的短時平均能量，短時平均過零率以及短時自相關分析等.而頻域分析是通過傅立葉變換，將聲音信號從時間域變化到由正弦函數或者余弦函數組成的頻率域上進行分析，提取的特征參數有幅度譜，相位譜，功率譜等.

2.2.1聲音信號的短時平均能量分析

由于聲音在介質中傳播的同時伴隨著能量的傳播，故可以根據聲音信號的能量大小和變化情況來判斷有無聲音信號和區分聲音信號的清音與濁音［5］；聲音信號是時變信號，各種物理參數隨時間變化而變化；因此，貫穿整個時域分析的分析方法是應用短時分析技術近似處理.理論上認為在10ms~30ms內，聲音信號頻譜特性和它的某些物理參量可以看作近似不變［6］.應用短時分析技術，將聲音信號的瞬時能量轉換為短時平均能量，這就需要一個特殊的切割函數將聲音信號分割成若干個小段，用每一小段的短時平均能量代替瞬時能量來描述聲音變化的特征.這里所用到的切割函數就是窗函數，其中每一小段稱之為一“幀”，這個過程稱之為對信號的加窗分析.在對聲音信號進行短時平均能量分析時，首先采用一個長度有限的窗函數來截取聲音信號形成分析幀［7］.定義短時平均能量為：

其中，x（m）是聲音信號函數，w（n-m）是窗函數，N為窗長.在對聲音信號進行短時平均能量分析時選取合適的窗函數和適當的窗長至關重要.窗函數的主要功能是截取信號形成分析幀，窗函數選擇的標準是盡量減少頻譜泄露，理想窗函數的頻域響應要求主瓣無限狹窄且沒有旁瓣（無頻譜泄露）.但是這種理想窗函數在實際工程中無法實現，工程中會根據不同的應用，采用特定的窗函數來逼近理想的頻率響應.

在實際應用中最常用的窗函數是漢明窗、矩形窗幾種窗函數.漢明窗的主瓣寬度是矩形窗的一倍，但它的旁瓣衰減很大，有更平滑的低通特性，通常在頻率分析時使用漢明窗；矩形窗屬于時間變量的零次冪窗，矩形窗使用最多，這種窗的優點是主瓣比較集中，一個窗長為N的矩形窗的時域表達式為：

當采用矩形窗時，短時平均能量可以簡化為：

從式（3）可以看出，通過加窗處理后，聲音信號的頻率響應變得主瓣集中，旁瓣很少，達到預計效果［7］.同時采用矩形窗研究聲音信號的短時平均能量時發現：當矩形窗長選的過大（N很大），這時聲音信號相當于通過了一個帶寬很窄的低通濾波器，失去了反映短時平均能量En變化的物理意義；而當窗長選的過小（N很小），聲音信號的短時平均能量又會隨時間急劇變化，不能得到平滑的短時平均能量波形.經過反復調試，驗證聲音信號在8 kHz左右的采樣頻率下，窗長取100ms～200ms范圍內比較合適；因此，文中設定N=150ms［8］.聲音信號短時平均能量分析的程序框圖如圖3所示，圖中設置采樣頻率為8 kHz，幅值為1，延遲為0，寬為150ms的脈沖信號生成矩形窗.

2.2.2聲音信號的頻域分析

圖3　短時平均能量程序框圖Fig.3 The Program schematic of s hort－time energy

圖4　頻域分析程序框圖Fig.4 The Program schematic of frequency domain analysis

信號的頻域分析建立在傅里葉變化的基礎上，聲音信號經過快速傅里葉變化，從時域信號變換到由正弦函數或余弦函數構成的頻域信號，幅度譜和相位譜是指對信號進行傅里葉變化后得到的復頻譜相應的幅度、相位與頻率之間的關系曲線.信號的相位譜和信號的幅度譜都是信號頻域分析的重要物理參數，相位譜主要應用在多點激勵、載荷建立以及傳遞路徑識別等問題的研究中［9］.功率譜反應了信號的瞬時功率隨頻率的變化關系，常應用于統計信號處理.在聲音信號處理中，可以通過功率譜分析對聲音信號進行濾波、信號識別、信號分離、系統辨識等.在LabVIEW程序面板自帶了專門的信號分析函數，通過這些函數可以直接獲取聲音信號的幅度譜、相位譜和功率譜，同時可以通過相應的頻譜配置，方便地完成諸多頻譜測量和測量方式的選擇，具體程序框圖如圖4所示.

3　軟件應用

檢測列車輪軌噪聲是預判列車接近的一個重要方法，利用本文所設計的軟件可以對該噪聲信號進行數據采集和分析，為設計基于輪軌噪聲監測的列車接近預警系統做一個前期的數據處理.本文選取一段列車輪軌噪聲信號（已將信號放大并轉換為WAV格式命名為test）作為測試對象，在軟件的前面板設定聲音信號的相關采樣參數，聲音信號相應的波形圖實時顯示在LaBVIEW工作前面板上，前面板顯示如圖5所示.

圖5　測試聲音信號分析前面板Fig.5 The test sound signal analysis reveals in front panel

從圖5（b）可知，列車輪軌噪聲功率譜的峰值主要集中在0～2 000Hz低頻段內，說明列車輪軌噪聲主要是低頻噪聲.進一步利用軟件數據分析模塊對列車接近輪軌噪聲的短時平均能量進行分析，根據圖5（c）可以獲取每段分析幀短時平均能量的峰值，部分數據結果如表1所示.

表1　部分輪軌噪聲短時平均能量Tab.1 Part of the wheel noise short-term energy

對比表1中各時間點的短時平均能量，可以看出列車接近時產生輪軌噪聲的短時平均能量在一定范圍內隨時間變化不大，證明輪軌噪聲信號在鋼軌中傳播能量損失很小；因此，可以通過設定一定的閾值，檢測實時采集的輪軌噪聲短時平均能量是否達到閾值來判斷列車是否接近.

4　結論

本文介紹了一個新型的基于LabVIEW虛擬儀器的信號采集與分析系統，軟件可以通過選項卡來控制各功能模塊，操作簡單，功能齊全，可以實現多路信號的同步實時采集、存儲、信號時域和頻域分析.其中，時域分析包括短時平均能量分析，頻率分析包括功率譜、幅度譜和相位譜.同時軟件應用LabVIEW子面板技術，使主程序界面看起來更加美觀、簡潔，為聲音信號分析提供了更加開放的處理方法.在軟件測試方面，利用該軟件分析系統對一段列車接近輪軌噪聲信號test.wav進行時域和頻域分析，顯示出LabVIEW在聲音信號處理中的優點，通過設置軟件前面板的采樣參數可以得到信號在特定時間或頻率上的特征參數，為下一步實現對輪軌噪聲信號識別提供參考數據.在拓展應用方面，LabVIEW自帶了600多個分析函數，能夠輕松提取有用的信息進行測量數據分析和信號處理.LabVIEW支持用戶自定義，用戶可以編寫高效、快速的處理函數和控件，建立自己的函數庫，甚至可以引入Matlab函數自定義模塊，大大提高了在科研用途的廣闊性，縮短了開發周期，提高了開發效率.

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［3］陳錫輝，張銀鴻.LabVIEW 8.20程序設計從入門到精通［M］.北京：清華大學出版社，2007.

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（學科編輯：黎婭）

Acquisition and analysis system of sound signal based on LabVIEW

ZHANG Qia,ZHOU Li-juan*b,WANG Qiana,CHEN Qing-huab
(a.School Electrical and Information Engineering; b.College of Science,Guangxi University of Science and Technology,Liuzhou 545006,China)

By using the LabVIEW graphical programming software,a sound signal acquisition and analysis system was reported.Based on the corresponding functions in LabVIEW,sound signals can not only be read,written,and stored,but also analyzed both in time-domain and frequency-domain.A friendly man-machine interface was also designed for the real-time data.The system has been experimentally confirmed working well and may behelpful for future railway industry.

LabVIEW;sound signal;signal analysis

TP23

A

2095-7335（2016）03-0055-05

10.16375/j.cnki.cn45-1395/t.2016.03.010

2016-02-29

廣西自然科學基金項目（2015GXNSFAA139012）資助.

周麗娟，博士，教授，碩士研究生導師，研究方向：理論物理，E-mail：351304836＠qq.com.