DSP課程設(shè)計(jì)論文

第一章緒論語音信號處理課程的主要內(nèi)容包括語音信號的分析方法及其應(yīng)用。為了幫助學(xué)生理解與掌握課程中的基本原理和基本分析方法,具有設(shè)計(jì)開發(fā)應(yīng)用通信語音系統(tǒng)的基本能力,本文在介紹語音信號處理課程的內(nèi)容和特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,結(jié)合MATLAB軟件和數(shù)字信號處理器DSP硬件平臺,提出了基于MATLAB和DSP進(jìn)行語音信號處理課程建設(shè)的途徑,并闡述了理論教學(xué)和實(shí)踐教學(xué)的一些具體做法及實(shí)例。結(jié)果表明取得了良好的教學(xué)效果。本課程的理論性和實(shí)踐性都很強(qiáng),其特點(diǎn)是:(1)要求的數(shù)學(xué)知識多而且深,如概率統(tǒng)計(jì)、隨機(jī)過程等;(2)要求掌握的基礎(chǔ)知識強(qiáng),信號與系統(tǒng)、信號處理是本課程的理論基礎(chǔ);(3)與其他學(xué)科及應(yīng)用密切相關(guān)如通信、計(jì)算機(jī)、人工智能、模式識別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。MATLAB作為國際科技應(yīng)用軟件,被廣泛地應(yīng)用于信號與圖像處理、控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)、通信系統(tǒng)仿真等諸多領(lǐng)域。在本課程的理論和實(shí)踐教學(xué)中引入了完整的MATLAB實(shí)例仿真和編程訓(xùn)練,使得學(xué)生在掌握基本概念、基本原理、基本分析方法的基礎(chǔ)上能夠基于MATLAB再做一些研究和開發(fā)。DSP(DigitalSignalProcessor)技術(shù)是信息數(shù)字化最重要的基本技術(shù)之一,廣泛應(yīng)用于通信領(lǐng)域、雷達(dá)和聲納系統(tǒng)、消費(fèi)類電子設(shè)備以及各種自動控制系統(tǒng)中。結(jié)合DSP技術(shù),在教學(xué)和實(shí)踐環(huán)節(jié)加強(qiáng)各種理論算法的硬件實(shí)時實(shí)現(xiàn)技術(shù)的展示和訓(xùn)練,一方面能加深學(xué)生對理論知識的理解,提高其動手能力;另一方面盡量與產(chǎn)業(yè)界的要求接軌,使學(xué)生學(xué)有所用。第二章系統(tǒng)方案論證2．1實(shí)驗(yàn)?zāi)康男盘柕母盗⑷~表示在信號的分析與處理中起著重要的作用。因?yàn)閷τ诰€性系統(tǒng)來說，可以很方便地確定其對正弦或復(fù)指數(shù)和的響應(yīng)，所以傅立葉分析方法能完善地解決許多信號分析和處理問題。另外，傅立葉表示使信號的某些特性變得更明顯，因此，它能更深入地說明信號的各項(xiàng)紅物理現(xiàn)象。由于語音信號是隨著時間變化的，通常認(rèn)為，語音是一個受準(zhǔn)周期脈沖或隨機(jī)噪聲源激勵的線性系統(tǒng)的輸出。輸出頻譜是聲道系統(tǒng)頻率響應(yīng)與激勵源頻譜的乘積。聲道系統(tǒng)的頻率響應(yīng)及激勵源都是隨時間變化的，因此一般標(biāo)準(zhǔn)的傅立葉表示雖然適用于周期及平穩(wěn)隨機(jī)信號的表示，但不能直接用于語音信號。由于語音信號可以認(rèn)為在短時間內(nèi)，近似不變，因而可以采用短時分析法。本實(shí)驗(yàn)要求掌握傅里葉分析原理，會利用已學(xué)的知識，編寫程序估計(jì)短時譜、倒譜，畫出語譜圖，并分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果，在此基礎(chǔ)上，借助頻域分析方法所求得的參數(shù)分析語音信號的基音周期或共振峰。2．2實(shí)驗(yàn)原理1、短時傅立葉變換由于語音信號是短時平穩(wěn)的隨機(jī)信號，某一語音信號幀的短時傅立葉變換的定義為：（2.1）其中w(n-m)是實(shí)窗口函數(shù)序列，n表示某一語音信號幀。令n-m=k'，則得到（2.2）于是可以得到（2.3）假定（4）則可以得到（5）同樣，不同的窗口函數(shù)，將得到不同的傅立葉變換式的結(jié)果。由上式可見，短時傅立葉變換有兩個變量：n和ω，所以它既是時序n的離散函數(shù)，又是角頻率ω的連續(xù)函數(shù)。與離散傅立葉變換逼近傅立葉變換一樣，如令ω=2πk/N，則得離散的短時傅立葉吧如下：(6)2、語譜圖水平方向是時間軸，垂直方向是頻率軸，圖上的灰度條紋代表各個時刻的語音短時譜。語譜圖反映了語音信號的動態(tài)頻率特性，在語音分析中具有重要的實(shí)用價值。被成為可視語言。語譜圖的時間分辨率和頻率分辨率是由窗函數(shù)的特性決定的。時間分辨率高，可以看出時間波形的每個周期及共振峰隨時間的變化，但頻率分辨率低，不足以分辨由于激勵所形成的細(xì)微結(jié)構(gòu)，稱為寬帶語譜圖；而窄帶語譜圖正好與之相反。寬帶語譜圖可以獲得較高的時間分辨率，反映頻譜的快速時變過程；窄帶語譜圖可以獲得較高的頻率分辨率，反映頻譜的精細(xì)結(jié)構(gòu)。兩者相結(jié)合，可以提供帶兩與語音特性相關(guān)的信息。語譜圖上因其不同的灰度，形成不同的紋路，稱之為“聲紋”。聲紋因人而異，因此可以在司法、安全等場合得到應(yīng)用。3、復(fù)倒譜和倒譜復(fù)倒譜是x(n)的Z變換取對數(shù)后的逆Z變換，其表達(dá)式如下:（7）倒譜c(n)定義為x(n)取Z變換后的幅度對數(shù)的逆Z變換，即（8）在時域上，語音產(chǎn)生模型實(shí)際上是一個激勵信號與聲道沖激響應(yīng)的卷積。對于濁音，激勵信號可以由周期脈沖序列表示；對于清音，激勵信號可以由隨機(jī)噪聲序列表示。聲道系統(tǒng)相當(dāng)于參數(shù)緩慢變化的零極點(diǎn)線性濾波器。這樣經(jīng)過同態(tài)處理后，語音信號的復(fù)倒譜，激勵信號的復(fù)倒譜，聲道系統(tǒng)的復(fù)倒譜之間滿足下面的關(guān)系：（9）由于倒譜對應(yīng)于復(fù)倒譜的偶部，因此倒譜與復(fù)倒譜具有同樣的特點(diǎn)，很容易知道語音信號的倒譜，激勵信號的倒譜以及聲道系統(tǒng)的倒譜之間滿足下面關(guān)系：（10）濁音信號的倒譜中存在著峰值，它的出現(xiàn)位置等于該語音段的基音周期，而清音的倒譜中則不存在峰值。利用這個特點(diǎn)我們可以進(jìn)行清濁音的判斷，并且可以估計(jì)濁音的基音周期。第三章實(shí)驗(yàn)原理3.1原理圖及程序clc;clear;tic,[y,fs]=wavread('ah02.wav');L=length(y);fw=y.*hamming(L);r=real(log(fft(fw,L)))pfw=cceps(fw);rpfw=rceps(fw);z=rpfw(1:30);p=pfw(31:L)logz=real(exp(fft(z,L)));logp=real(fft(p));plot(y);title('原始波形')圖3-1原始圖形[x,fs,bits]=wavread('ah01.wav',[10245120]);plot(x);title('originaltiywave');

圖3-2orignaltiywaveclc;clear;tic,[y,fs]=wavread('ah02.wav');L=length(y);fw=y.*hamming(L);r=real(log(fft(fw,L)))pfw=cceps(fw);rpfw=rceps(fw);z=rpfw(1:30);p=pfw(31:L)logz=real(exp(fft(z,L)));logp=real(fft(p));plot(logz);title('倒譜域?yàn)V波都的對數(shù)幅度譜')圖3-3倒譜域?yàn)V波后的對數(shù)幅度譜clc;clear;tic,[y,fs]=wavread('ah02.wav');L=length(y);fw=y.*hamming(L);r=real(log(fft(fw,L)))pfw=cceps(fw);rpfw=rceps(fw);z=rpfw(1:30);p=pfw(31:L)logz=real(exp(fft(z,L)));logp=real(fft(p));plot(rpfw);title('實(shí)倒譜')圖3-4倒譜域?yàn)V波后的對數(shù)幅度譜clc;clear;tic,[y,fs]=wavread('ah02.wav');L=length(y);fw=y.*hamming(L);r=real(log(fft(fw,L)))pfw=cceps(fw);rpfw=rceps(fw);z=rpfw(1:30);p=pfw(31:L)logz=real(exp(fft(z,L)));logp=real(fft(p));plot(r);title('對數(shù)幅度譜')圖3-5對數(shù)幅度譜clc;clear;tic,[y,fs]=wavread('ah02.wav');L=length(y);fw=y.*hamming(L);r=real(log(fft(fw,L)))pfw=cceps(fw);rpfw=rceps(fw);z=rpfw(1:30);p=pfw(31:L)logz=real(exp(fft(z,L)));logp=real(fft(p));plot(fw);title('加海明窗后的波形')圖3-6加海明窗后的波形x=wavread('ah02.wav');N=5;wc=0.3;[b,a]=butter(N,wc);X=fft(x);y=filter(b,a,x);Y=fft(y);plot(y);title('IIR低頻濾波¨');圖3-7IIR低頻濾波[x,fs,bits]=wavread('ah01.wav',[10245120]);sound(x,fs,bits);X=fft(x,4096);magX=abs(X);angX=angle(X);plot(angX);title('聲音和波形');圖3-8聲音和波形參考文獻(xiàn)[1]尹勇,歐光軍.DSP集成開發(fā)環(huán)境CCS開發(fā)指南[M].北京:北京航空航天大學(xué)出版社,2003.[2]戴明楨,周建江.TMS320C54XDSP結(jié)構(gòu)、原理及應(yīng)用[M].北京:北京航空航天大學(xué)出版社,2001.[3]徐盛,胡劍凌.數(shù)字信號處理器開發(fā)與實(shí)踐[M].上海:上海交通大學(xué)出版社,2003.[4]清源科技.TMS320C54xDSP應(yīng)用程序設(shè)計(jì)教程[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2003.數(shù)字信號處理(DigitalSignalProcessing)技術(shù)，從20世紀(jì)60年代以來，隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)和信息科學(xué)、集成芯片制造工藝的飛速發(fā)展，數(shù)字處理技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生并得以快速發(fā)展。語言是人們進(jìn)行信息溝通的主要方式之一，它具有直接、自然、方便等優(yōu)點(diǎn)。語音則是語言的物理層表達(dá)方式。語音處理主要是對語音進(jìn)行機(jī)器處理，以達(dá)到傳輸、自動識別、機(jī)器理解等目的。論文中首先對語音信號的基本處理問題進(jìn)行了分析和對比，然后在自己設(shè)計(jì)的基于TMS320VC5402的DSP實(shí)際系統(tǒng)上，進(jìn)行了語音處理過程的濾波、采樣、傅立葉變換和譜包絡(luò)提取的算法實(shí)現(xiàn)研究，討論了在算法的DSP實(shí)現(xiàn)方法，分析了運(yùn)行實(shí)驗(yàn)結(jié)果。在此基礎(chǔ)上，對GSM系統(tǒng)中的編碼、回聲抵消、說話人識別和交通車輛內(nèi)部的噪聲抵消應(yīng)用進(jìn)行了研究。最后對DSP實(shí)現(xiàn)語音信號處理的存在的問題和發(fā)展前景進(jìn)行了展望。摘要

介紹一種基于DSP的語音信號處理系統(tǒng),該系統(tǒng)采用TMS320VC5402作為主處理器,TLV320AIC23B作為音頻芯片,在此基礎(chǔ)上完成系統(tǒng)硬件平臺的搭建和