基于MATLAB函数的音频信号处理

余培 邓世国 刘华珠 张志

摘 要：文章介绍了用MATLAB软件的几个函数来处理音频信号的基本流程。

关键词：MATLAB;数字信号处理;音频信号;wavread;resample

正文：

一、引言

语音信号是基于时间轴上的一维数字信号，本文主要是对语音信号进行频域上的分析。在信号分析中，频域往往包含了更多的信息。对于频域来说，我们都可以用一种方法来分析，就是傅立叶变换：将时域的波形转化到频域来分析。

本文就从频域的角度对信号进行分析，并利用MATLAB函数进行重采样，MATLAB软件在数字信号处理上发挥了相当大的优势。

二、设计方案

1、利用MATLAB中的wavread命令来读入（采集）语音信号，将它赋值给某一向量。再将该向量看作一个普通的信号，对其进行FFT变换实现频谱分析，对于波形图与频谱图都可以用 MATLAB画出。

2、我们可以利用resample函数改变语音信号的采样率，并可以通过sound命令来对语音信号进行回放，以便在听觉上来感受声音的变化。

3、利用MATLAB中的wavwrite命令

这个方案用到的软件MATLAB语句。

三、主体部分

（一）、语音的录入与打开

A、设计内容、

用matlab对实际声卡采集的男声语音信号（‘ns.wav）和女声语音信号（‘nvs.wav进行分析，比较基音的频率有何区别.

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（'女声频谱'）;

[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（'男声频谱'）;

结果如图：

B、结论

由图可知，女声频谱的最高峰出现在700Hz左右，频带宽度在1500Hz左右。而男声频谱的最高峰出现在400Hz左右，频带宽度在1000Hz左右。因此女声的基音频率要比男声的基音频率要高。

（二）、用resample函数进行重采样、

A、分析

resample函数可以改变语音信号的采样率，s=resample（s1，fs，fs1），即可將采样率为s1的fs1信号变成采样率为fs的s信号，而信号的大致形状不变。

B、设计内容

对一段采样率为fs2=44100Hz的女声语音‘nvs.wav进行分析，将采样率分别变为10000Hz，5000Hz，1000Hz，画出波形图，和原信号做比较。

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'）;

结果如图：

C、结论

因为由上组实验可知女声语音‘nvs.wav的带宽约为1500Hz。可见，当采样率fs为10000Hz，5000Hz时，采样率大于带宽的两倍，此时，采样率减小导致信号采集的样点数就越少，波形图也越稀松，但大致的形状不变。但是，如果采样率过于低，如fs=1000Hz时，采样率低于带宽的两倍，则波形图发生较大的失真。

结束语

语音看作了一个向量，于是语音数字化了，则可以完全利用数字信号处理的知识来解决。我们可以像给一般信号做频谱分析一样，来给语音信号做频谱分析。

广东省省级科技计划 2014B090911001