基于MATLAB函數的音頻信號處理

余培 鄧世國 劉華珠 張志

摘 要：文章介紹了用MATLAB軟件的幾個函數來處理音頻信號的基本流程。

關鍵詞：MATLAB;數字信號處理;音頻信號;wavread;resample

正文：

一、引言

語音信號是基于時間軸上的一維數字信號，本文主要是對語音信號進行頻域上的分析。在信號分析中，頻域往往包含了更多的信息。對于頻域來說，我們都可以用一種方法來分析，就是傅立葉變換：將時域的波形轉化到頻域來分析。

本文就從頻域的角度對信號進行分析，并利用MATLAB函數進行重采樣，MATLAB軟件在數字信號處理上發揮了相當大的優勢。

二、設計方案

1、利用MATLAB中的wavread命令來讀入（采集）語音信號，將它賦值給某一向量。再將該向量看作一個普通的信號，對其進行FFT變換實現頻譜分析，對于波形圖與頻譜圖都可以用 MATLAB畫出。

2、我們可以利用resample函數改變語音信號的采樣率，并可以通過sound命令來對語音信號進行回放，以便在聽覺上來感受聲音的變化。

3、利用MATLAB中的wavwrite命令

這個方案用到的軟件MATLAB語句。

三、主體部分

（一）、語音的錄入與打開

A、設計內容、

用matlab對實際聲卡采集的男聲語音信號（‘ns.wav）和女聲語音信號（‘nvs.wav進行分析，比較基音的頻率有何區別.

程序如下：

[s2，fs2，nbits2]=wavread（'nvs'）;

f2=fft（s2）;

f=（0：length（f2）-1）'*fs2/length（f2）;

figure（1）;plot（f，abs（f2））;axis（[0，3000，0，1400]）;

xlabel（'Hz'）;title（'女聲頻譜'）;

[s1，fs1，nbits1]=wavread（'ns'）;

f1=fft（s1，50000）;

f=（0：length（f1）-1）'*fs1/length（f1）;

figure（2）;plot（f，abs（f1））;axis（[0，3000，0，2500]）;

xlabel（'Hz'）;title（'男聲頻譜'）;

結果如圖：

B、結論

由圖可知，女聲頻譜的最高峰出現在700Hz左右，頻帶寬度在1500Hz左右。而男聲頻譜的最高峰出現在400Hz左右，頻帶寬度在1000Hz左右。因此女聲的基音頻率要比男聲的基音頻率要高。

（二）、用resample函數進行重采樣、

A、分析

resample函數可以改變語音信號的采樣率，s=resample（s1，fs，fs1），即可將采樣率為s1的fs1信號變成采樣率為fs的s信號，而信號的大致形狀不變。

B、設計內容

對一段采樣率為fs2=44100Hz的女聲語音‘nvs.wav進行分析，將采樣率分別變為10000Hz，5000Hz，1000Hz，畫出波形圖，和原信號做比較。

程序如下：

[s2，fs2，nbits2]=wavread（'nvs'）;

subplot（2，2，1）;plot（s2）;

title（'fs=44000'）;

fs=10000;

s=resample（s2，fs，fs2）;

subplot（2，2，2）;plot（s）;

title（'fs=10000'）;

fs=5000;

s=resample（s2，fs，fs2）;

subplot（2，2，3）;plot（s）;

title（'fs=5000'）;

fs=1000;

s=resample（s2，fs，fs2）;

subplot（2，2，4）;plot（s）;

title（'fs=1000'）;

結果如圖：

C、結論

因為由上組實驗可知女聲語音‘nvs.wav的帶寬約為1500Hz。可見，當采樣率fs為10000Hz，5000Hz時，采樣率大于帶寬的兩倍，此時，采樣率減小導致信號采集的樣點數就越少，波形圖也越稀松，但大致的形狀不變。但是，如果采樣率過于低，如fs=1000Hz時，采樣率低于帶寬的兩倍，則波形圖發生較大的失真。

結束語

語音看作了一個向量，于是語音數字化了，則可以完全利用數字信號處理的知識來解決。我們可以像給一般信號做頻譜分析一樣，來給語音信號做頻譜分析。

廣東省省級科技計劃 2014B090911001