dsp语音信号滤波处理

dsp语音信号滤波处理（共4篇）

dsp语音信号滤波处理 篇1

目 录

第一章 绪

论.........................................................................................................1

1.1课程设计的目的及意义..................................................................................1 1.2设计要求..........................................................................................................1 1.3 研究内容.........................................................................................................1

第二章 语音信号处理理论基础........................................................................3

第三章

系统方案论证.....................................................................................5 第四章

GUI设计实现.....................................................................................6

4.1 图形用户界面概念.........................................................................................6 4.2用户界面设计..................................................................................................6

4.2.1 GUI设计模板........................................................................................6 4.2.2 GUI设计窗口........................................................................................6 4.2.3 GUI设计窗口的基本操作....................................................................6 4.2.4 语音的录入与打开................................................................................9 4．3课程设计的软件实现....................................................................................9

4.3.1语音信号的短时谱.................................................................................9 4.3.2 自相关方法估计语音信号的声道参数..............................................10 4.3.3 基音周期检测......................................................................................12 4.4 GUI实验箱操作界面设计............................................................................14 第五章 心得体会..................................................................................................15 参考文献...................................................................................................................16

摘

要

语音信号处理是研究数字信号处理技术和语音信号进行处理的一门学科，是一门新型的学科，是在多门学科基础上发展起来的综合性技术，它涉及到数字信号处理、模式识别、语言学。语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语音信号处理的一门学科。处理的目的是要得到一些语音参数以便高效的传输或存储；或者是通过处理的某种运算以达到某种用途的要求。语音信号处理又是一门边缘学科。如上所诉，它是“语言语音学”与“数字信号处理”两个学科相结合的产物。

语音信号处理属于信息科学的一个重要分支，大规模集成技术的高度发展和计算机技术的飞速前进，推动了这一技术的发展。在数字音频技术和多媒体技术迅速发展的今天，传统的磁带语音录放系统因体积大、使用不便、放音不清晰而受到了巨大挑战。本次课程设计提出的体积小巧，功耗低的数字化语音存储与回放系统，可以有效的解决传统的语音录放系统在电子与信息处理的使用中受到的限制。

本文提出了语音信号处理课程建设的实验环节中的一些考虑，作为专业课程的学习，实验内容不能仅仅停留在验证性实验上，还应增加实验延伸的设计要求，是学生加深对理论分析认识的同时，强调培养学生的实际动手能力和知识综合运用能力。从而提高语音信号的教学和实验的质量。实验内容采用MATLAB编程实现，不仅易于语音信号处理的实现，更易引导学生完成实验延伸的设计。

第一章 绪

论

1.1课程设计的目的及意义

在我们的现实生活中从磁带、录像带到CD、VCD、DVD；从黑白电视机、彩色电视机、高清晰度电视机到具有数字信号处理功能的电视机；从留声机、录音机到语音信箱；现在正出在模拟信息到数字信息的变革之中，传统的磁带语音录放系统因其体积大，使用不便，在电子与信息处理的使用中受到许多限制。

虽然，目前广播电视系统尚未实现真正的数字化，相信在不久的将来，真正的数字电视、数字收音机、数字收录机将进入家庭。所以，研究音频信号的数字化存储、处理和回放系统有着很重要的现实意义。

通过设计语音信号实验箱可以对语音信号实现各种形式的变换，因此学会对语音信号的处理，也可自行研究将此语音处理技术应用到现实生活中。

语音信号处理的一门比较实用的电子工程的专业课程，语音是人类获取信息的重要来源和利用信息的重要手段，通过语言相互传递信息是人类最重要的基本功能之一，语音是人类特有的功能，它是创造和记载几千年来人类文明史的根本手段，是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息的形式。

语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门学科，它是一门新兴的学科，同时又是综合性的多学科领域刚也涉及面很广的交叉学科。

1.2设计要求

（1）学会MATLAB的使用，掌握MATLAB的程序设计方法；（2）掌握在windows环境下语音信号的采集方法；（3）掌握数字信号处理的基本概念，基本理论和基本方法；（4）掌握MATLAB设计方法；

（5）学会用MATLAB对信号进行分析和处理。

1.3 研究内容

1．理论依据

根据设计要求分析系统功能，掌握设计中所需理论（采样频率、采样位数的

概念，采样定理； 时域信号的FFT分析；数字滤波器设计原理和方法，各种不同类型滤波器的性能比较），阐明设计原理。2．信号采集

采集语音信号，并对其进行FFT频谱分析，画出信号的时域波形图和频谱图。3．构造受干扰信号并对其进行FFT频谱分析

对所采集的语音信号加入干扰噪声，对语音信号进行回放，感觉加噪前后声音的变化，分析原因，得出结论。并对其进行FFT频谱分析，比较加噪前后语音信号的波形及频谱，对所得结果进行分析，阐明原因，得出结论。4．数字滤波器设计

根据待处理信号特点，设计合适数字滤波器，绘制所设计滤波器的幅频和相频特性。5．信号处理

用所设计的滤波器对含噪语音信号进行滤波。对滤波后的语音信号进行FFT频谱分析。画出处理过程中所得各种波形及频谱图。

对语音信号进行回放，感觉滤波前后声音的变化。比较滤波前后语音信号的波形及频谱，对所得结果和滤波器性能进行频谱分析，阐明原因，得出结论。6．设计图形用户界面

设计处理系统的用户界面,在所设计的系统界面上可以选择滤波器的参数,显示滤波器的频率响应,选择信号等。

第二章 语音信号处理理论基础

语音采集原理是，人耳能听到的声音是一种范围为20Hz—20kHz，而一般语音频率最高为3.4kHz。语音的采集是指语音声波信号经麦克风和高频放大器转换成有一定幅度的模拟量电信号，然后再转换成数字量的全过程。

本次设计的基本原理是对语音的录音和放音进行数字化控制。其中，关键技术在于：为了增加语音存储时间，提高存储器的利用率，采用了非失真压缩算法对语音信号进行压缩后再存储，而在回放时再进行解压缩；同时，对输入语音信号进行数字滤波以抑制杂音和干扰，从而确保了语音回放的可靠质量。

通过设计一个GUI实验箱，并添加相应的控制控件，添加一个声音文件，通过MATLAB编程，使其通过各种按钮实现语音信号处理的各种功能，最后做成一个完整的语音信号处理实验箱。

语音检测算法是现在语音信号处理研究的一个热点。近些年来，语音信号处理技术伴随着人们对通讯技术升级的需求得到了迅猛的发展。IP电话已经走向大规模产业化应用，并以其低廉的成本和满意的话音质量成为通讯供应商竞争的利器，大有取代传统电话的趋势。语音识别技术也已经实现了与说话者无关的大词汇量连续语音识别，并试图从试验研究走向商用。说话者识别技术作为一个新一代的门禁安防技术也已经出现商业应用。很多单工的通讯设备可以通过语音检测技术的应用实现收发状态的自动转换而以比较小的代价达到双工设备的功能。语音检测技术作为这些语音处理算法中的核心预处理单元，成为这些技术能否走向成熟商业应用的关键技术之一。实际通讯环境中会遇到各种不同类型、不同强度的噪声。它们各自在时域或频域中有互不相同的特点，没有一致的统计参数。语音信号本身也是一个时变的复杂信号。不同的语言，不同的音位（语音中的最小发声单位）各不相同。

总之，实际中的噪声和语音信号都是复杂的时变信号。如果不是面向特定背景噪声的应用，通过寻找噪声的共同特征以构建一个噪声信号与语音信号的区分函数是不现实的。语音信号处理本身是一个涉及到传统数字信号处理、统计信号处理、模式识别与建模、发声学、语音语言学等多学科的综合技术。论文在前人研究的基础上，从语音信号的形制机理出发，对语音信号中的基本成分—轻音和浊音的特征进行了深入的研究。Source-Filter模型在语音信号建模中有着广泛的应用，论文在基于Source-Filter模型求取语音信号的LPC谱中发现，语音的短时稳定性（short time stationary）在LPC谱中有着不同于噪声信号的鲜明体现，从而提出了基于音位共振峰轨迹跟踪的语音检测新方法。论文对新算法与国际电信联盟（ITU）的G729B推荐语音检测标准算法进行了对比验证，证明在强背景噪声环境下新算法的性能有20％左右的提高。同时新算法也体现出比G729B更

强的背景噪声适应能力。在算法的实现中，局部大能量的噪声会形成LPC谱中的局部极大值点，它具有类似语音共振峰的特征。为了消除噪声极大值点对音位共振峰轨迹跟踪的不良影响，论文提出了一个共振峰的形态判别标准—音位共振峰的幅值峰谷比原则，并通过大量的试验研究确定了峰谷比的优化量值。试验证明，此方法是剔除局部噪声极值点的有效方法。论文工作将新算法在一个基于TI TMS320C6711的数字信号处理器平台上实时实现。在实现过程中，使用了幅值、步长的分段拟合和插值算法，大大降低了复杂数学函数的运算时间，满足了算法了实时性要求。

第三章

系统方案论证

在进行模拟/数字信号的转换过程中，当采样频率fs.max大于信号中最高频率fmax的2倍时，则采样之后的数字信号完整的保留了原始信号中的信号，一般实际应用中保证采样频率为信号最高频率的5—10倍；采样定理又称奈奎斯特定理。

一、采样频率是指计算机每秒钟采集多少个声音样本，是描述声音文件的音质、音调、衡量声卡、声音文件的质量标准。采样频率越高，即采样的间隔时间越短，则在单位时间内计算机得到的声音样本数据就越多，对声音波形的表示也就越精确，采样频率与声音频率之间有一定的关系，根据奈奎斯特理论，只有采样频率高于声音信号最高频率的2倍的时候，才能把数字信号表示的声音还原成为原来的声音，这就是说采样频率是衡量声卡采集、记录和还原声音文件的质量标准。

二、采样位数即采样值或取样值，用来衡量声音波动变化的参数，是指声卡在采集和播放声音文件时候使用数字声音信号的二进制为数。采样频率是指录音设备在一秒钟内对声音信号的采样次数，采样频率越高声音的还原就越真实越自然。

三、采样位数和采样频率对于音频接口来说是最为重要的两个基本指标，也是选择音频接口的两个重要标准。无论采样频率如何，理论上来说采样的位数决定了音频数据最大的力度范围。每增加一个采样位数相当于力度范围增加了6dB。采样位数越多则捕捉到的信号越精确。对于采样率来说你可以想象它类似于一个照相机。显然采样率越高，计算机提取的声音越多，对于原始的还原也越加精确。

第四章

GUI设计实现

4.1 图形用户界面概念

图形用户界面或图形用户接口是指采用图形方式显示的计算机操作环境由用户接口。与早期计算机使用的命令行界面相比，图形界面对于用户来说更为简便易用。

GUI是MATLAB提供的图形用户界面开发环境，提供了一系列用于创建图形用户界面的工具，从而简化界面布局和编程工作。

4.2用户界面设计

4.2.1 GUI设计模板

在MATLAB主窗口中，选择File菜单中的New菜单项，再选择其中的GUI命令，就会显示图形用户界面的设计模板。

MATLAB为GUI设计一共准备了四个模板，分别是Blank GUI、GUI with Uicontrols、GUI with Axes and Menu、Modal Question Dialog。

当用户选择不同的模板时，在GUI设计模板界面的右边就会显示出与该模板对应的GUI图形。

4.2.2 GUI设计窗口

在GUI设计模板中选中一个模板，然后单击OK按钮，就会显示GUI设计窗口，选择不同的GUI设计模式时，在GUI设计窗口中显示的结果是不一样的。

GUI设计窗口由菜单栏、工具栏、空间工具栏以及图形对象设计区等部分组成。GUI设计窗口的菜单栏有File、Edit、View、Layout、Tools和Help六个菜单项，使用其中的命令可以完成图形用户界面的设计操作。

4.2.3 GUI设计窗口的基本操作

（1）前面板的设计：在GUI设计窗口创建图形对象后，通过双击该对象，就会显示该对象的属性编辑器。如下图所示。例如，创建一个Push Button对象，并设计该对象的属性值。

图4-1 按钮属性编辑器

通过以上的按钮属性编辑器可以根据个人情况对按钮的名称、颜色、大小等方面的属性进行修改，使按钮在视觉上变的更加完美。

（2）按钮功能的实现：在GUI设计窗口创建按钮后，通过右键单击按钮，选择View callbacks下的callback对相应的按钮进行编程，使按钮实现相应的功能，如下图所示对按钮的响应功能进行设置。

图4-2 按钮功能编辑器

进入到按钮程序编辑窗口，通过编程即可实现按钮的相应功能，如下图：

图4-3 按钮的编程实现界面

通过对各个按钮控件的修改，和对m文件程序的添加就完成对GUI窗口的设计，最后得到的图形化操作界面如下图所示:

图4-4 图形化操作界面

4.2.4 语音的录入与打开

在MATLAB中，[y,fa,bits]=wavread(‘Blip’,[N1 N2]);用于读取语音，采样值放在向y中，fs表示采样频率，bits表示采样位数。[N1 N2]表示读取从N1点到N2点的值。

Suond(x，fs，bits)；用于对声音的回放，向量y则就代表了一个信号也就是说可以像处理一个信号表达式一样处理这个声音信号。

4．3课程设计的软件实现

4.3.1语音信号的短时谱

周期性声门波可表示为:

(4-1)其中，g[n]是声门波的单周期的波形，p[n]是间隔为P的周期采样序列。当u[n]通过线性非时变声道，且该声道的单位冲击响应为h[n]时，声道输出为：

(4-2)为了观察一段语音，需要降生到输出乘以一个一时刻τ 为中心的窗函数 w[n,τ] ,即得到：

（4-3）

这段语音信号的频域表达式为：

即语音信号的谱包络为

（4-4）

语谱图就是现实时变频谱幅度特征的图形表达式为：

（4-5）

将语音信号短时谱程序写入到MATLAB中得到单色语谱图的波形如下：

图4-5 语音信号单色语谱图

4.3.2 自相关方法估计语音信号的声道参数

由均方预测误差最小的得到正则方程：

其中，在最佳解时的误差为

在自相关法中式4-6，式4-8变为

(4-10)由式4-9和式4-10可列出方程组式4-11 10

（4-6）（4-7）（4-8）（4-9）

（4-11）

解方程组式4-9求出线性预测系数，通过误差式4-11可求出增益G

（4-12）

加窗后信号频谱图如下：

图4-6 加窗后信号频谱图

通过以上的方法，改变参数分别求得4极点模型频率响应和6极点模型频率响应，6极点波形如下图所示：

图4-7 六极点波形图

最后通过以上方法用一个函数分别实现以上三个功能，三个波形显示在一个界面，通过观察图形，查看它们之间的分别。三者比较所得到的波形如下：

图4-8 三者比较波形图

4.3.3 基音周期检测

数据为浊音语音信号speech1_10k(10000样点/秒)用25ms的汉明窗对语音信号speech1_10k进行加窗处理，并画出所得到的加窗信号的自相关函数，再用根据中心消波法及三电平中心消波法原理改进程序，最后对比中方法基音检测的效果并分析结果。

实验原理及方法

相关检测原理：对于离散的数字语音信号序列x(n)，如果周期N，则自相关函数也是同周期的周期函数。即：x(n)=x(n+N)。清音信号没有周期性，他的自相关函数也没有周期。浊音新海具有准周期性。自相关基音检测正是利用这一性质对语音信号进行基音检测的。

中心消波法检测原理：中心消波处理是使用如下图所示的中心消波函数进行处理的：

图4-9 中心消波检测图

三电平消波法原理：为了减少自相关计算中的乘法运算，可以把上述中心消

波以后的信号y(n)的自相关用两个信号的互相关代替，其中一个信号是y(n)另一个信号是对y(n)进行三电平量化产生的结果。且这个信号有三种可能的取值，因而这里的互相关计算只需要做加减法，而这个互相关序列的周期性与y(n)的自相关序列是近似相同的。

三电平法对语音信号处理得到的波形如下：

图4-10 三电平法波形图

中心消波法得到的波形如下图：

图4-11 中心消波法波形图

4.4 GUI实验箱操作界面设计

通过对各个控件的编程和对参数的设计，最后得到的GUI实验箱操作界面如下图所示，通过界面上的各个按钮即可实现相应的功能。

图4-12 GUI实验箱操作界面

第五章 心得体会

通过本次课程设计完成了对语音信号的读取与打开，与课题的要求十分相符；初略的完成了界面的设计，但也存在相当的不足，达到了打开语音文件，显示已定波形。语音信号处理时语音学与数字信号处理技术相结合的交叉学科，将语音当做一种特殊的信号，即一种“复杂向量”来看待。也就是说，体现了数字信号处理技术。

本次课程设计时希望将数字信号处理技术应用与某一实际领域，这里就是指对语音的处理。作为存储与计算机中的语音信号，其本身就是离散化了的向量，我们只需要将这些离散的量提取出来美酒可以对其进行处理了。

本次课设，用到了处理数字信号的强有力工具MATLAB，通过MATLAB李的几个命令函数的调用，很轻易的在实际化语音与数字信号的理论之间搭了一座桥。

最后，还利用了MATLAB的另一强大功能——GUI界面设计。设计出了一个建议的用户应用界面，可以让人实现界面操作。

通过本次课程设计让我更加了解了语音信号处理在现实中的强大的应用空间，同时查阅了很多相关的资料，应用MTALAB软件来完成，熟练掌握了MATLAB软件，本次课程设计要求用GUI设计模块，查阅了很多资料，更加深刻的陆奥了了这方面知识。

本次课程设计，我明白了理论的学习需要在实践中才能得到巩固。在课程设计中，只有动手慢慢研究，才能真正了解MATLAB软件平台中可以直接设计数字滤波器的各个函数的调用，对设计GUI实验箱的所有函数的运用有了比较好的认识。

通过这个课程设计，我学到了很多MATLAB和语音信号的知识，提高了自己在语音信号设计方面的知识能力，动手能力和思维能力都得到了一定的提升，希望自己以后可以更多的继续学习这一门课程设计方面的知识。

参考文献

[1]陈怀琛.MATLAB及在电子信息课程中的应用【M】.北京电子工业出版社.2008.1 [2]张文.基于MATLAB的语音信号的滤波域实现【M】.山西电子技术.2008.2 [3]徐靖涛.基于MATLAB的语音信号分析与处理【M】.重庆科技学院学报.2008.1 [4]张威．MATLAB基础与编程入门【M】．西安电子科技大学出版社，2006． [5]周渊，王炳和，刘斌胜．基于MATLAB的噪声信号采集和分析系统的设计【J】．噪声控制．2004(7)：52-54．

[6]张雄伟，陈量，杨吉斌．现代语音处理技术及应用【M】．北京：机械工业出版社．2003

dsp语音信号滤波处理 篇2

在数字信号处理中, 数字滤波占有极其重要的地位。目前对数字滤波器的设计有多种方法, 其中MATLAB软件已成为设计数字滤波器的强有力工具[1]。通过使用MATLAB设计FIR和IIR数字滤波器, 对含有噪声的语音信号进行滤波, 然后对滤波后的语音信号的时域波形和频谱进行分析。

1 FIR数字滤波器的设计原理

1.1 FIR数字滤波器的设计思想

MATLAB信号处理工具箱为FIR滤波器的两种设计方法提供了直接函数———窗函数法和等波纹最佳一致逼近法[2]。文中使用的设计方法是窗函数法, 下面就此方法简要说明其设计思想。

窗函数设计法一般由一个理想的所需设计的滤波器的频率响应开始, 即先求出理想滤波器的频响, 其对应的单位抽样响应是一个无限长、非因果的序列。由于FIR滤波器的单位抽样响应是有限长的, 所以需要一个有限长的序列逼近它, 得到有限长序列的一种简便方法就是运用窗函数对无限长序列进行截断处理, 因此窗函数的形状及长度的选择就成了关键。

1.2 FIR滤波器设计的MATLAB实现

在MATLAB中, 其信号处理工具箱提供了常用的6种窗函数, 分别是:矩形窗、三角窗、汉宁窗 (Hanning窗) 、汉明窗 (Hamming窗) 、布莱克曼窗 (Blackman窗) 和凯塞窗 (Kaiser窗) [3]。这些窗函数各有优缺点, 所以要根据实际情况进行合理选择。

2 IIR数字滤波器的设计原理

2.1 IIR数字滤波器的设计思想

IIR滤波器的设计思想就是寻找滤波器的各个系数, 使其逼近所要求的特性指标。IIR滤波器的设计方法有两种:一是直接法, 先确定一种最优化准则, 再求此最佳准则下的滤波器系数;二是间接法, 先设计一个合适的模拟滤波器, 然后变换成满足技术指标的数字滤波器[4]。

2.2 IIR滤波器设计的MATLAB实现

采用完全设计法 (即双线性变换后做数字频带变换) 设计IIR数字滤波器时, 在程序中无须经过模拟滤波的转换, 直接带入函数如buttord (巴特沃斯数字滤波器) 、cheblord (切比雪夫数字滤波器) 和cheby1 (椭圆滤波器) 即可。

采用双线性变换法设计滤波器时, 需要使用bilinear函数来实现模拟滤波器到数字滤波器的转换, 采用冲激不变法时, 数字截止频率到模拟截止频率的转换是线性的, 需要使用impinvar来实现模拟滤波器到数字滤波器的转换。

3 基于MATLAB语音信号去噪分析

3.1 语音信号的采样

在计算机上启动录音机, 按下录音按钮, 对着话筒说“数字信号处理”, 停止录音, 将录音保存为“xinhao.wma”, 将其转换为“xinhao.wav”, 保存入d:matlabwork中。

3.2 语音信号的时频分析

在MATLAB平台上利用函数wavread对语音信号进行采样, 得到的时域波形和频谱图如图1所示。

3.3 加噪信号的时频

在MATLAB中认为加入一个噪声干扰信号, 在本仿真中用的是随机噪声信号, 加噪信号的时域波形和频谱如图2所示。

通过将这两张图片的时域波形相对比, 可以明显看出加噪后的语音信号比原始语音信号浑浊, 通过将两者的频谱图对比也可以看出在2 000 Hz以后有明显的不同。从语音信号的回放效果来说, 加噪后的信号比原始信号要浑浊很多, 而且还有吱吱嘎嘎的混杂音。

3.4 FIR滤波器滤波

由加噪和原始语音信号频谱图的对比知, 噪音大部分是大于2000Hz的部分, 故设计低通滤波器进行滤波处理。

用设计好的FIR数字低通滤波器对加噪语音信号进行滤波, 滤波后的图像如图3所示。

将滤波前后信号的波形与频谱图相比, 可以看出滤波后的波形明显变得清晰了, 与原始信号的波形图与频谱图相近。从回放效果来说, 滤波后的加噪语音信号基本可以听清了, 杂音也没有那么强烈, 但仍然没有原始信号清晰。

3.5 IIR滤波器滤波

同理, 由于噪音大部分是大于2 000 Hz的部分, 故设计低通滤波器进行滤波处理。

用设计好的FIR数字低通滤波器对加噪语音信号进行滤波, 滤波后的图像如图4所示。

4 结束语

在对语音信号进行滤波时, 使用FIR与IIR滤波器均可以实现滤波功能, 但是由于其各自参数不同, IIR实行起来比较简单, 因此现在常用的是IIR滤波器。

参考文献

[1]付大丽, 党幼云.数字滤波器在语音信号处理中的应用[J].电声技术, 2012 (8) :62-65, 72.

[2]火元莲, 齐永锋, 甘振业.数字滤波器的MATLAB设计与应用[J].自动化仪表, 2007, 28 (12) :70-71.

[3]桂志国.数字信号处理[M].北京:科学出版社, 2010.

语音信号模块化预处理技术探究 篇3

语音信号分析是语音信号处理的前提和基础，只有分析出可表示语音信号本质特性的参数，才有可能利用这些参数进行高效的语音通信、语音合成和语音识别等处理。

（l）时域分析方法

语音信号的时域分析就是分析和提取语音信号的时域参数，是一种比较直观的分析方法。时域分析通常用于最基本的参数分析及应用，如语音的分割、预处理与分类等，其实现简单、运算量也较小。

（2）频域分析方法

从广义上讲，语音信号的频域分析包括语音信号的频谱、功率谱、倒频谱、频谱包络分析等。常用的频域分析方法包括傅立叶变换法等。因为语音信号是一个非平稳过程，因此适用于周期、非瞬变或平稳随机信号的标准傅立叶变换不能用来直接分析，而应该用短时傅立叶变换进行频谱分析，相应的频谱称为“短时谱”。

（3）同态分析

同态分析实现了将卷积关系变换为求和关系的分离处理，即解卷。对语音信号进行解卷，可将语音信号的声门激励信息及声道响应信息分离开来，从而求得声道共振特征和基音周期，用于语音编码、合成与识别等。

（4）线性预测分析

线性预测分析的基本思想是：由于语音样点之间存在相关性，所以可以用过去的样点值来预测现在或未来的样点值，即一个语音的抽样能够用过去若干个语音抽样或它们的线性组合来逼近。通过使实际语音抽样和线性预测抽样之间的误差在某个准则下达到最小值来决定唯一的一组预测系数。现代语音编码的声道模型参数估计大多都基于线性预测分析方法。

二、语音预处理模块分析

实用语音预处理系统主要包括噪声消除系统、电平控制系统和回声控制系统等。噪声消除系统的作用是检测并降低语音信号中的背景噪声，提高语音的纯净度；电平控制系统则能稳定信号传输电平，使双端或多端语音的音强与音质维持在一定的水平上；回声控制系统则针对扩声系统中回声所引起的正反馈放大现象，采用自适应滤波等方法进行回声对消，也起到提高语音纯净度的作用。

下面介绍语音预处理的几个重要模块。

2.1自动电平控制

对于经过通信传输或者放大系统的语音信号幅度经常发生很大波动这种现象，ALC系统通过实现一种优化语音信号电平的方法，提高语音质量。自动电平控制（Automatic Level Control，ALC）与自动增益控制都是为了把信号电平调整至最优值，但前者主要用于语音信号处理上；传统AGC则是连续地调整系统增益以控制传输信号幅度。

ALC系统是建立在语音激活检测（VAD）基础上的实时调整语音信号电平的技术。首先，根据语音信号的短时平稳性，将语音信号分段处理。利用语音帧之间的相关性，计算出当前帧与相邻帧的长时功率值，再与预设值作比较得到增益值，用这个值调整当前帧的电平。由于人的语音信号是不连续的，存在非语音帧的情况。如果不考虑语音帧和静音帧的分类，直接计算增益值，就会将噪音信号帧作为参考计算进去。但背景噪音与语音信号间没有必然的相关性，这样直接计算反而会引起语音信号的不稳定。

所以在自动增益控制之前加一个VAD检测部分，先将语音信号分成两类，语音帧和静音帧。再以归类为语音帧的信号作为参考计算长时功率值与一个标准值进行比较调整。如果遇到静音帧则可忽略，利用其前一个语音帧作为下一个语音帧的调整参数。调整趋势图如图1，结构图如图2。

参考文献

[1] 王炳锡.变速率语音编码.西安：西安电子科技大学出版社，2004.

[2] 陈克安，曾向阳，李海英编著.声学测量.科学出版社，2005.

[3] 刘海滨.非平稳环境下基于人耳听觉掩蔽特性的语音增强，信号处理，vol.19，No.4，2003.

[4] 蔡凌云等.自动增益控制技术应用.电子工程师，2002，28（4）：22-23，37

dsp语音信号滤波处理 篇4

题

目DSP在音/视频信号处理及消费电子产品

中的应用

课程名称 DSP系统设计

一、DSP的基本概念

DSP（digital signal processor）是一种独特的微处理器，是以数字信号来处理大量信息的器件。是以数字信号来处理大量信息的器件。其工作原理是接收模拟信号模拟信号，转换为0或1的数字信号。再对数字信号进行修改、删除、强化，并在其他系统芯片中把数字数据解译回模拟数据或实际环境格式。它不仅具有可编程性，而且其实时运行速度可达每秒数以千万条复杂指令程序，远远超过通用微处理器，是数字化电子世界中日益重要的电脑芯片。它的强大数据处理能力和高运行速度，是最值得称道的两大特色。

二、DSP学科发展状况以及特点、发展状况：当今数字化时代的背景下, DSP已成为通信、计算机、消费类电子产品等领域的基础器件，DSP将是未来集成电路中发展最快的电子产品，并将成为电子产品更新换代的决定因素。而且DSP系统具有接口方便易于编程、稳定性好、精度高、可重复性好和集成方便等特点，因此可以说基于DSP的信号处理系统是信号处理领域的发展方向。

具体特性如下：（1）运算速度快。DSP 的总线采用哈佛结构, 即独立的程序总线和数据总线, 流水线处理技术, 使运算速度特别快, 甚至比有些 PC 机的 CP U 还要快。而且 DSP 在处理乘加运算时比其它处理器都要快得多。

（2）接口方便。DSP 系统与其它以现代数字技术为基础的系统或设备都相互兼容, 这样的系统接口以实现某种功能要比模拟系统与这些系统接口要容易得多。具有并行 I/ O, 异步串口, 同步串口等 I / O 接口;有些 DSP 芯片内有双 十位的 A/ D 接口, 例如 T MS32 0F 2 40;有通 用定时器、多路 P WM、看门狗定时器和实时中断定时器等事件处理接口;还具有仿真接口等。（3）编程方便。DSP 系统中的可编程 DSP 芯片可使设计人员在开发过程中灵活方便地对软件进行修改和升级。（4）稳定性好。DSP系统以数字处理为基础, 受环境温度以及噪声的影响较小, 可靠性高。（5）精度高。定点DSP芯片字长16位, CALU（中央算术逻辑单元）和累加器32位。浮点 DS P 芯片字长32位,累加器40位.三、该领域所应用DSP芯片

DSP（TMS320C5409）

四、典型应用方案

（一）、dsp在音频信号处理中的应用

1、在外语多媒体教学中，要求对语速进行快慢控制，以适应不同程度学生的需求。语音变速系统应当具备调整语速的同时，还需要保证原说话者语调不失真。基于DSP（TMS320C5409）的语音实时变速系统能够任意调整语音语速，达到外语多媒体教学的需求。

2、声音数字压缩技术早已获得应用，其中以脉冲编码调制(PCM)的方法最普遍。但由于它只能压缩50%数字，有缺陷。DSP已经在音效应用中得到广泛采用，而且大部分应用于音效产品的技术，例如应用于多媒体音效卡。NEC公司推出了控制声音区域的DSP，可以应用于音效卡。新加坡音效卡供应商Creative Technology的技术销售专家Ian Skelton强调指出，DSP面市后，语音便成了工作重点。改进DSP，就能改进语音的吞吐量，从而减轻PC的负荷及改进语音。

（二）、dsp在视频信号处理中的应用

1、DVD里应用的活动图像压缩／解压缩用MPEG2编码／译码器，同时也广泛地应用于视频点播VOD、高品位有线电视和卫星广播等诸多领域。在这些领域里，应用的DSP应该具备更高的处理速度和功能。而且，活动图像压缩／解压技术也日新月异，例如，DCT变换域编码很难提高压缩比与重构图像质量，于是出现了对以视觉感知特性为指导的小波分析图像压缩方法。新的算法出现，要求相应的高性能DSP。

2、基于DSP的智能视频监控系统 传统的视频监视系统是简单的非智能闭路电视（CCTV）系统，这样的监控需要安保人员实时监视画面以捕捉关键事件，或者需要在事后对视频记录进行回放并进行人工分析。耗时耗力，成本高而效率低。近几年，DSP在智能视频监控系统方面的应用不断完善，正在逐渐取代传统的模拟非智能系统。iSuppli公司2006年的一份分析报告曾指出，IP视频监控系统市场到2010年将增长近十倍。IP监控的创新技术之一是“智能摄像机”，它拥有强大的数字信号处理器，能探测威胁并触发自动响应。可见，DSP芯片是智能监控的核心。

（三）、dsp在电子消费品中的应用

未来10年，全球DSP产品将向着高性能、低功耗、加强融合和拓展多种应用的趋势发展，DSP芯片将越来越多地渗透到各种电子产品当中，成为各种电子产品尤其是通信类电子产品的技术核心，将会越来越受到业界的青睐。据TI预测，到2010年，DSP芯片的集成度将会增加11倍，在单个芯片内将能集成5亿只晶体管。目前DSP的生产工艺已开始从0.35mm转向0.25mm、0.18mm、0.10mm，预计到2005年，TI生产DSP芯片的工艺将达到 0.075mm 的更高水平，届时，将能够在一块仅有拇指大小的单个芯片上集成8个TMS320DSP内核。DSP产品在不断地提高性能和增加功能的同时，正在不断地降低功耗和减小体积，以便适应市场的需求。如数字移动/无绳电话的基带信号处理和数字电视中的多信道音频解码等，要求每秒几百万次以上的信号处理能力。无线基站、手机、Internet接入高速调制解调器、IP Phone、MP3、硬盘控制器、DVD驱动器、快速彩色打印机、数字相机芯片、FLEX解码芯片、STB芯片组、DVD解码芯片、电机控制芯片、IP GATEWAY芯片、MP3播放机芯片组等也需要具有极强数字信号处理能力的器件支持。

例如汽车电子系统，诸如装设红外线和毫米波雷达，将需用DSP进行分析。利用摄像机拍摄的图像数据需要经过DSP处理，才能在驾驶系统里显示出来，供驾驶人员参考。

五、参考文献

【1】《数字信号处理的应用——硬件DSP》 【2】DSP在移动通信中的应用[刊]/张丽娟(北方交通大学现代能信研究所100044)//电子产品世界.2000(12).-47-48 ISSN:1005-5517 【3】DSP技术发展与应用综述[刊]/ 鲁争焱// 中国兵器工业第214研究所，蚌埠 【4】基于 DSP 的语音采集和处理系统的研究与实现[学位论文]，2011.【5】DSP技术在电声(部分消费性电子产品)中的应用[期刊论文]，2008.【5】基于TMS320DM642网络摄像机的设计与实现[期刊论文]，2009.【6】基于DSP的数字视频图像获取与处理技术研究（学位论文）【7】DSP主攻通信和电子消费产品 陈泽明（期刊）2000 【8】基于DSP的音频视频信号处理优势 张琪（期刊）2008 【9】DSP的多领域应用研究 张丹红, 游珍珍（期刊）2006 【10】基于DSP的数字音频系统