含噪语音信号分析与处理

语音信号在传输时受到噪声的污染会影响信息传递的可靠性与清晰度,以MATLAB为仿真工具,录制一段语音并加入高斯噪声模仿含噪语音信号,再分别设计出低通、高通、带通、带阻滤波器对含噪的语音信号进行滤波处理,最终比较滤波效果。结果表明:人的声音能量主要集中在低频部分,而噪声能量主要集中在高频部分,采用低通滤波器和带阻滤波器对含噪语音信号进行滤波具有较好的效果。     

基于MATLAB的语音信号加噪处理

基于MATLAB对信号与粉红色噪声直接相加,通过比较分析不同特性的滤波器输出,论述了加噪处理中不同滤波器的差异。     

小波信号噪声消除的LabVIEW仿真设计

本文主要是通过对小波消噪原理的分析,利用虚拟仪器的方法来仿真应用小波变换对信号的消噪过程,同时介绍了LabVIEW对MATLAB的调用方法及整个仿真软件的设计过程,并给出消噪后所提取的缓变信号波形.     

使用MATLAB进行语音分析与处理

介绍了MATLAB在语音处理和研究中的应用。通过实例表明．在语音处理研究中使用MATLAB可以简化程序编写和实验构建的过程．快速实现研究构想．有助于研究工作的开展。     

语音信号处理系统的实现

采用DSP和51单片机的组合方案完成了一个语音信号处理系统.在设计之前,先在MATLAB软件上对算法进行仿真,根据仿真的结果调整算法中的参数,直到仿真结果符合要求后,将算法改写成C语言代码,经过Keil软件编译后在线下载到单片机中,再由单片机加载到DSP上运行.     

基于MATLAB的信号分析与处理仿真软件设计

利用MATLAB软件,结合其图形用户界面（GUI）,设计了具有良好人机界面的信号分析与处理仿真软件．着重介绍了该仿真软件图形用户界面的建立及其各个模块功能的实现,说明了该软件的使用方法,并给出了演示结果．     

语音信号端点检测方法研究

讨论并比较了语音信号端点检测的方法,分析了各种方法的原理及优缺点。对语音信号的端点检测的进一步研究具有深远的意义。     

浅析基于小波和EMD的语音信号去噪

针对低信噪比信号的去噪问题,提出了一种基于经验模态分解的小波阈值去噪方法,并与小波变换去噪法的效果相比较.试验结果证明,当信号的信噪比较小时,基于经验模态分解的小渡阈值去噪效果是相当有效和稳定的,为研究环境脉动下结构的输出信号去噪处理提供了新的手段.     

基于声卡和MATLAB的语音信号采集和处理

Matlab是一个数据分析和处理功能十分强大的工程实用软件,运用它来进行语音信号的分析、处理和可视化相当便捷,而声卡是计算机中语音信号处理的主要硬件,文章介绍了在Matlab环境中如何驱动声卡采集语音信号和语音信号采集后的文档处理方法,并通过实例分析了语音信号处理的Matlab。     

基于语音信号的数字信号处理课程实验教学改革

针对当前数字信号处理课程中存在的问题,探索对实验内容,实验环节设计以及实验考核方式的改革,通过引入语音信号为实验对象,增加一系列自主性实验内容,并重新设计实验环节与考核方式,从而形成一整套实验方案,以强化学生对数字信号处理理论的理解,掌握数字信号处理技术的应用,提高学习主动性,提升学习效果。     

基于matlab/FDATool的语音信号滤波处理

提出一种用于语音信号处理的基于matlab/FDATool的的FIR滤波器设计方法.该方法首先通过Matlab产生两个高频的正弦波噪声,加入到语音信号中;然后,根据信号与噪声的频谱特点,选择合适的窗函数,利用FDATool工具箱设计出所需要的FIR数字滤波器;利用FIR滤波器对混入噪声的信号滤波,得到滤波后的语音信号.利用MATLAB的FDATool工具进行数字滤波器设计,能使原来繁琐的滤波器程序设计过程变得简单可行,使得教学过程变得简单易懂.     

语音信号的前反馈自适应量化

提出了复杂语音信号的前反馈自适应量化方案，分析了其量化过程．不同量化器均采用该方案，对语音信号进行量化，比较量化结果，可知该方案能够大大提高信噪比．     

在噪声背景下的语音识别端点检测

在研究时,首先进行加性噪声模型的建立,而后通过滤波对带噪语音信号进行预处理,采用维纳滤波进行滤波。在进行语音信号的预处理后,使用VAD算法进行端点检测。建立整个试验系统后,找出了最佳方案。     

声源信号优化识别系统仿真研究

针对现实环境中,大多数声音都存在于背景声源的干扰影响中,为了获得需要的声音,在频谱技术分析现有的声信号的基础上,开发出了基于Matlab GUI界面的混合声信号的可视化频谱分离系统。该系统软件可读取并存储采集到的声信号,然后通过分析,做出采集信号或者读取信号的时域图以及该信号的频谱图,通过对频谱图的分析,选择合适的滤波器,设定合理的频率范围,对混合信号进行分离,最终分离出需要的信号。通过对一段wav格式的音乐进行分析分离处理,验证了该系统的可行性以及正确性。     

基于小波变换语音增强算法的Matlab仿真

对语音信号的时域和频域进行分析,对小波分析的特点进行多分辨率分析,发现其具有分析时频和频域局部特征的能力,即在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率,在低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率,可用于测量语音信号中夹带瞬态反常现象并展示其成分的情况。用小波变换的方法实现语音信号去噪增强,并在Matlab中进行了实验效果仿真,结果表明,该方法对语音信号的增强效果很好。     

基于CEEMDAN与小波软阈值的语音去噪算法研究

语音信号在应用场合中容易被噪声信号干扰,导致应用效果不佳。为了降低语音信号噪声的影响,根据CEEMDAN自适应分解的优点、自相关函数能得到不同时刻取值相关程度的特性,以及小波软阈值去噪的优势,提出了一种基于CEEMDAN与小波软阈值联合去噪的语音信号处理算法。通过仿真实验验证了该算法的有效性,相较于小波软阈值直接去噪与传统CEEMDAN去噪,该算法能有效地提高受噪声污染的语音信号的信噪比,降低噪声对语音信号造成的影响。     

基于MATLAB的MELP语音编码实验分析和处理

本文首先简介MELP语言编码原理,然后借助MATLAB这一功能强大的工具,开展语言编码仿真实验研究,对编解码系统进行功能仿真.文中重点研究仿真实验的开展过程,列出部分关键源代码.仿真结果表明,合成语音与原始语音很好地拟合,系统编码、解码后的语音质量基本良好.     

基于MATLAB的信号消噪处理研究

介绍了采用先进的科学计算软件MATLAB对含噪信号进行分解 ,并通过软件波波重构出消噪后的信号 ,计算机仿真结果表明 ,利用MATLAB语言可以方便的得到信号含噪前后的频谱 ,并有效的波除噪声     

带噪混叠语音信号盲分离算法研究

盲源分离也称盲信号分离,是指在源信号和传递信道的参数均未知的情况下,仅根据输入源信号的统计特性,通过观测信号恢复各个源信号的过程。语音信号的盲分离技术在计算机听觉、语音识别、语音增强等领域具有重大的研究意义。现有的有关语音信号盲分离研究基本不考虑噪声的影响,然而在现实生活中,接收到的语音信号不可避免地混有各种噪声。因此,对于带噪声混叠语音的盲分离方法研究具有十分重要的现实意义。针对带噪声混叠语音信号,提出一种基于稀疏编码和EFICA的分离方法。首先用稀疏编码去噪方法消除带噪混叠语音信号中的噪声,然后将经过去噪处理后的观测信号用EFICA方法进行盲分离。Matlab仿真实验结果表明,该算法对带噪声混叠的语音进行盲分离效果良好。     

利用梳状滤波器进行亮度信号与色度信号的分离

<正>流状滤波器,因其幅频特性呈现梳齿状而得名,在一般彩色电视接收机中被用作色度信号两个分量U、V的分离.而亮度信号与色度信号的分离,一般是采用频率分离方式.为了提高图象清晰度,减少亮度和色度信号互相串扰,可利用流状滤波器进行亮度信号与色度信号的分离.下面,就其原理和特点进行分析和讨论.1 传统亮色分离方式的缺陷在一般彩色电视机中亮色分离的原理就是在亮度通道中加入一个陷波器以吸收色度信号,取出亮度信号;在色度通道中加入一个带通滤波器取出色度信号,抑制亮度信号.在这种分离方式下,亮度通道在陷掉色度信号的同时,也将该频率范围内的亮度信号的高频分量吸收掉,从而使亮度信号的高频分量损失,影响图象的清晰度,而且.仍会有色度信号的高次边频分量串入亮度通道,形成图象边缘部分的副载波干扰.色度通道在利用带通滤波器取出色度信号的同时,也取出了处于该通带频率范围内的亮度信号,从而造成亮串色现象,特别是图象出现较多细节或者处于较快运动区域时,由于含有丰富的高频频谱,亮串色现象更加严重,引起明显的彩色失真.