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摘 要：语音信号处理是一门新兴的涉及面很广的交叉学科，是许多信息领域应用的核心技术之一。本文简要介绍了语音信号的采集与处理过程，并利用 MATLAB 对语音信号进行时域和频域分析，并对语音进行处理。
关键词：语音信号；仿真原理；实现过程
一、引言
人类已进入了信息化时代，用现代手段研究语音信号，使人们能更加有效地产生、传输、存储、获取和应用语音信息，这对于促进社会的发展具有十分重要的意义。作为高科技应用领域的研究热点，语音信号的采集和分析从理论的研究到产品的开发已经取得了长足的进步。语音信号的采集与分析之所以能够被不断地进行研究和探讨，除了它的实用性之外，另一个重要的原因是，它始终与当时信息科学中最活跃的前沿学科保持密切联系，并且一起发展。对语音信号的采集与分析的研究一直是数字信号处理技术发展的重要推动力量。因为许多处理的新方法的提出，首先是在语音信号处理中获得成功，然后再推广到其他领域。
语音信号的仿真与处理技术一直以来都是很热门的研究领域，具有重要的理论和实践研究价值。针对语音信号自身的时域频域特性的研究是语音信号处理技术能够取得进一步突破的重要基础，必须有针对性地对语音信号做一个系统性分析。语音信号传输过程中会受到噪声的干扰，导致语音质量的下降从而降低了语音辨识度，因此要进行滤波滤去不需要的噪声或者混频干扰。
二、语音信号的简介
语音具有成为声学特征的物理物质，基本的组成单位是音素。音素是发出各不相同音的最小单位，可以将音素分为浊音和清音两大类。如果把不存在语音而只有背景噪声的情况称为无声时，音素又可以分为无声、浊音和清音三类。一个音节由元音和辅音构成。元音在音节中占主要部分。所有元音都是浊音。
语音信号处理的目的有两个：一个是要通过处理得到一些反应语音信号重要特征的语音参数，以便高效地传输或储存语音信号信息；另一个是要通过处理某种运算以达到某种用途的要求，例如人工合成出语音、辨识出讲话者、识别出讲话的内容等。
傅里叶变换在信号处理中能够将信号在时间域和频率域之间进行有效的联系和转换，能够将信号的频率特征清晰准确的表现出来，而在时域中这种频率性能是没有定量的表现的，因此傅里叶变换在信号处理上具有十分重要的作用。在语音信号处理上，傅里叶变换一直起着主要作用。稳态的语音生成模型有线性系统组成，系统输入为随时间作周期变化或随机变化时，系统输出的频谱则反应了激励与声道频率响应特性。此外，语音信号的频谱具有非常明显的语言学意义，可以获得某些重要的语音特征，如共振峰频率带宽等。
三、语音信号的仿真原理
利用 MATLAB 对语音信号进行分析和处理，采集语音信号后，利用 MATLAB 软件平台进行频谱分析；并对所采集的语音信号加入干扰噪声，对加入噪声的信号进行频谱分析，设计合适的滤波器滤除噪声，恢复原信号。语音信号的“短时谱”对于非平稳信号，它是非周期的，频谱随时间连续变化，因此由傅里叶变换得到的频谱无法获其在各个时刻的频谱特性。如果利用加窗的方法从语音流中取出其中一个片断，再进行傅里叶变换，就可以得到该语音的短时谱。MATLAB 可以有效地实现滤波器的设计、分析和仿真，极大地减轻了工作量，有利于滤波器设计的最优化。利用 MATLAB 中的随机函数产生噪声加入到语音信号中，模仿语音信号被污染，并对其进行频谱分析，设计一滤波器，并对被噪声污染的语音信号进行滤波，对滤波前后信号进行时域分析。
四、语音信号的仿真实现
1.语音信号的采集
基于声卡进行数字信号的采集，在 MATLAB 软件平台下可以利用函数 wavread对语音信号进行采样，得到了相应的声音数据变量。可以得知，在时域环境下，信号呈现出不规则的信号峰值。通过 freqz 函数给出原始语音信号的频率响应。然后对语音信号进行频谱分析，在 MATLAB 中可以利用函数 fft 对信号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱图。
2.语音信号的分析
语音信号幅度值的变化一般用短时能量显示，鉴于短时能量对高电平非常敏感，可以采用短时平均幅度用来表征语音信号能量大小。两者的主要区别在于计算时取样值的大小不同，但这些参数在处理时对取样值都做平方处理，在一些应用上可能会带来一些好处。
3.设计低通滤波器
在MATLAB中，设计滤波器的方法和函数较多，本文中是采用 butterworth 设计 FIR 低通滤波器，然后采用双线性变换法设计成数字低通滤波器。
4.语音信号的处理和GUI界面的设计
在回声和添加背景音乐语音特效处理后信号发生明显变化，可以感受不一样的听觉效果。综合以上，课题设计了GUI人机交互界面操作平台，可以方便地实现对语音信号的采集分析和处理。
五、结语
通过用低通滤波器对原始信号进行滤波，对滤波前后的波形分析对比可知，总体可以恢复原始信号波形。滤波后的输出波形明显在对应时间幅度比原语音加噪声信号的要小，而且滤波的效果也与滤波器的选择有关，可以看出滤波器的性能差异以及参数的调节会对滤波器产生一定的影响，并且通过加入可以发现滤波前后的声音有变化。但经过低通滤波器后，已很接近原来的声音，人耳几乎辨别不出。
参考文献：
[1]周渊，何英.基于MATLAB的噪声信号采集和分析系统的设计[J].噪声控制，2004.
[2]徐靖涛，王金根.基于MATLAB的语音信号分析和处理[J]. 重庆科技学院学报，2008.
[3]张登奇，杨慧银.信号的频谱分析及MATLAB实现[J].湖南理工学院学院，2010.
关键词：语音信号；仿真原理；实现过程
一、引言
人类已进入了信息化时代，用现代手段研究语音信号，使人们能更加有效地产生、传输、存储、获取和应用语音信息，这对于促进社会的发展具有十分重要的意义。作为高科技应用领域的研究热点，语音信号的采集和分析从理论的研究到产品的开发已经取得了长足的进步。语音信号的采集与分析之所以能够被不断地进行研究和探讨，除了它的实用性之外，另一个重要的原因是，它始终与当时信息科学中最活跃的前沿学科保持密切联系，并且一起发展。对语音信号的采集与分析的研究一直是数字信号处理技术发展的重要推动力量。因为许多处理的新方法的提出，首先是在语音信号处理中获得成功，然后再推广到其他领域。
语音信号的仿真与处理技术一直以来都是很热门的研究领域，具有重要的理论和实践研究价值。针对语音信号自身的时域频域特性的研究是语音信号处理技术能够取得进一步突破的重要基础，必须有针对性地对语音信号做一个系统性分析。语音信号传输过程中会受到噪声的干扰，导致语音质量的下降从而降低了语音辨识度，因此要进行滤波滤去不需要的噪声或者混频干扰。
二、语音信号的简介
语音具有成为声学特征的物理物质，基本的组成单位是音素。音素是发出各不相同音的最小单位，可以将音素分为浊音和清音两大类。如果把不存在语音而只有背景噪声的情况称为无声时，音素又可以分为无声、浊音和清音三类。一个音节由元音和辅音构成。元音在音节中占主要部分。所有元音都是浊音。
语音信号处理的目的有两个：一个是要通过处理得到一些反应语音信号重要特征的语音参数，以便高效地传输或储存语音信号信息；另一个是要通过处理某种运算以达到某种用途的要求，例如人工合成出语音、辨识出讲话者、识别出讲话的内容等。
傅里叶变换在信号处理中能够将信号在时间域和频率域之间进行有效的联系和转换，能够将信号的频率特征清晰准确的表现出来，而在时域中这种频率性能是没有定量的表现的，因此傅里叶变换在信号处理上具有十分重要的作用。在语音信号处理上，傅里叶变换一直起着主要作用。稳态的语音生成模型有线性系统组成，系统输入为随时间作周期变化或随机变化时，系统输出的频谱则反应了激励与声道频率响应特性。此外，语音信号的频谱具有非常明显的语言学意义，可以获得某些重要的语音特征，如共振峰频率带宽等。
三、语音信号的仿真原理
利用 MATLAB 对语音信号进行分析和处理，采集语音信号后，利用 MATLAB 软件平台进行频谱分析；并对所采集的语音信号加入干扰噪声，对加入噪声的信号进行频谱分析，设计合适的滤波器滤除噪声，恢复原信号。语音信号的“短时谱”对于非平稳信号，它是非周期的，频谱随时间连续变化，因此由傅里叶变换得到的频谱无法获其在各个时刻的频谱特性。如果利用加窗的方法从语音流中取出其中一个片断，再进行傅里叶变换，就可以得到该语音的短时谱。MATLAB 可以有效地实现滤波器的设计、分析和仿真，极大地减轻了工作量，有利于滤波器设计的最优化。利用 MATLAB 中的随机函数产生噪声加入到语音信号中，模仿语音信号被污染，并对其进行频谱分析，设计一滤波器，并对被噪声污染的语音信号进行滤波，对滤波前后信号进行时域分析。
四、语音信号的仿真实现
1.语音信号的采集
基于声卡进行数字信号的采集，在 MATLAB 软件平台下可以利用函数 wavread对语音信号进行采样，得到了相应的声音数据变量。可以得知，在时域环境下，信号呈现出不规则的信号峰值。通过 freqz 函数给出原始语音信号的频率响应。然后对语音信号进行频谱分析，在 MATLAB 中可以利用函数 fft 对信号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱图。
2.语音信号的分析
语音信号幅度值的变化一般用短时能量显示，鉴于短时能量对高电平非常敏感，可以采用短时平均幅度用来表征语音信号能量大小。两者的主要区别在于计算时取样值的大小不同，但这些参数在处理时对取样值都做平方处理，在一些应用上可能会带来一些好处。
3.设计低通滤波器
在MATLAB中，设计滤波器的方法和函数较多，本文中是采用 butterworth 设计 FIR 低通滤波器，然后采用双线性变换法设计成数字低通滤波器。
4.语音信号的处理和GUI界面的设计
在回声和添加背景音乐语音特效处理后信号发生明显变化，可以感受不一样的听觉效果。综合以上，课题设计了GUI人机交互界面操作平台，可以方便地实现对语音信号的采集分析和处理。
五、结语
通过用低通滤波器对原始信号进行滤波，对滤波前后的波形分析对比可知，总体可以恢复原始信号波形。滤波后的输出波形明显在对应时间幅度比原语音加噪声信号的要小，而且滤波的效果也与滤波器的选择有关，可以看出滤波器的性能差异以及参数的调节会对滤波器产生一定的影响，并且通过加入可以发现滤波前后的声音有变化。但经过低通滤波器后，已很接近原来的声音，人耳几乎辨别不出。
参考文献：
[1]周渊，何英.基于MATLAB的噪声信号采集和分析系统的设计[J].噪声控制，2004.
[2]徐靖涛，王金根.基于MATLAB的语音信号分析和处理[J]. 重庆科技学院学报，2008.
[3]张登奇，杨慧银.信号的频谱分析及MATLAB实现[J].湖南理工学院学院，2010.