语音信号的时域和频域分析及频谱图绘制（含Matlab源码）

最新推荐文章于 2024-03-28 14:48:33 发布

技术征服冒险

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文章标签： matlab 语音识别开发语言 Matlab

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本文介绍了使用Matlab进行语音信号的时域和频域分析，包括读取语音文件、绘制波形图、进行傅里叶变换以及绘制功率谱密度图和幅度谱图，以理解语音信号的特征和结构。

语音信号的时域和频域分析及频谱图绘制（含Matlab源码）

时域和频域分析是对语音信号进行深入研究和理解的重要手段。时域分析关注信号在时间上的变化，而频域分析则关注信号在频率上的特征。频谱图是频域分析的结果之一，用于可视化语音信号的频率成分。

下面我将介绍如何使用Matlab进行语音信号的时域和频域分析，并绘制相应的频谱图。

读取语音信号
首先，我们需要读取语音信号的数据。可以使用Matlab中的audioread函数来读取.wav格式的语音文件。假设我们的语音文件名为"speech.wav"，以下是读取语音信号的代码：

[speech, Fs] = audioread('speech.wav');

其中，speech是读取到的语音信号数据，

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基于Matlab GUI的录音信号时频分析

与其临渊羡鱼,不如退而结网

07-18

311

首先，在Matlab中创建一个GUI界面，包括开始录音、停止录音、保存录音文件等按钮，并添加相关的回调函数来实现录音信号的采集和保存。本文将介绍如何使用Matlab GUI实现对录音信号的时域和频域分析，具体包括以下几个步骤：采集录音信号、绘制录音波形、计算录音信号的时域参数、计算录音信号的傅里叶变换、绘制录音信号的功率谱密度图和频谱图等操作。通过这个程序，我们可以方便地进行录音信号的时域和频域分析，并得到相应的波形、功率谱密度和频谱图像，以更好地理解和评估录音信号的语音特征和质量。

【信号处理】语音时域频域频谱图分析含Matlab源码

qq_59747472的博客

05-30

1129

1 简介 语音信号处理技术是语音处理领域中新近发展起来的一个学科分支,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采集,分析和处理相当便捷.文章介绍了在Matlab环境中如何采集语音信号和语音信号采集后的频谱分析处理,并通过实例分析了语音信号处理的Matlab. 2 部分代码 function varargout = untitled(varargin)% UNTITLED MATLAB code for untitled.fig% UNTITLED

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时频域语音信号的分析与处理——MATLAB编程实践

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757

本文介绍了利用MATLAB进行时频域语音信号分析与处理的基本方法。通过时域分析、频域分析和短时傅里叶变换，可以了解语音信号的时频特性。因此，以上提供的代码仅供参考，您在实际运行时可能需要根据具体情况进行调整。语音信号是一种重要的信息载体，在许多领域中都有广泛的应用。对语音信号进行时频域分析和处理可以揭示其内在的特征和结构，从而实现语音信号的识别、压缩、增强等任务。本文将介绍如何利用MATLAB对时频域语音信号进行分析和处理，并提供相应的源代码。二、语音信号的时频域分析。是读取到的语音信号向量，

基于MATLAB语音信号检测分析及处理

Happyday763的博客

01-17

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第一章绪论 Matlab是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括Matlab和Simulink两大部分。 1.1 Matlab简介 MATLAB是英文MATrix LABoratory（矩阵实验室）的缩写。早期的MATLAB是用FORTRAN语言编写的，尽管功能十分简单，但作为免费软件，还是吸引了大批使用者。经过几年的校际流传，在John Litt

【使用matlab绘制音频数据的时域图和频域图】

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使用matlab绘制音频数据的时域图和频域图

【语音播放】基于matlab的语音信号播放含时域图+频域图

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在现代科技的高速发展下，语音信号处理成为了一个备受关注的领域。无论是通信、音频处理还是语音识别，对语音信号的分析和处理都起着至关重要的作用。而为了更好地理解和研究语音信号，我们需要对其进行可视化展示，以便更直观地观察信号的特征和变化。在语音信号的可视化中，时域图和频域图是两种常用的展示方式。时域图展示了信号在时间上的变化，频域图则展示了信号在频率上的分布。通过同时观察这两种图形，我们可以更全面地了解语音信号的特性。首先，让我们来看一下时域图。时域图是将信号的振幅随时间的变化以波形的形式展示出来。

语音时域频域频谱图分析含Matlab源码

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本教程将重点讲解如何在MATLAB中生成QPSK信号，并进行频谱分析以及绘制频谱图。首先，我们从`1.m`这个文件开始，它很可能是整个过程的主脚本，负责调用其他函数并设置参数。在MATLAB中，我们通常会先定义信号的...

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语音信号处理之时域特征、频谱特征、MFCC特征、语谱图特征、谱熵图特征的提取与可视化

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首先你需要有一段音频.....，不用太长，我是准备了一个八秒的无损音频，可以用专门的录音软件（例如：Audacity），或者可以下载一些音频然后转为无损（当然有损也可以提取特征），频率最好在16000Hz及以上。其次是你需要在你的python环境中安装以下库，我以pycharm社区办为例。

基于MATLAB语音短时频域分析 – 深入探索声音的频谱特征

CyberXZ的博客

08-10

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在语音信号处理中，短时频域分析是将连续的语音信号进行分帧处理，并对每一帧信号进行傅里叶变换得到频谱信息的过程。这样做的目的是将语音信号分解成不同频率分量的加权和，以便更好地分析和处理声音。在语音信号处理中，短时频域分析是一种常用的技术，它可以将语音信号从时域转换到频域，并提取出有关声音频谱特征的重要信息。总结起来，短时频域分析是对语音信号进行频谱分析的关键技术之一，能够提取出语音信号的重要频域特征。通过以上步骤，我们可以对语音信号进行短时频域分析，并提取出重要的频域特征。

matlab实现语音信号的频域分析及应用

weixin_52308622的博客

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基音周期估计：浊音信号的倒谱中存在峰值，它的出现位置等于该语音段的基音周期，而清音的倒谱中不存在峰值。利用倒谱的这个特点，我们可以进行语音的清浊音判决，并且可以估计浊音的基音周期。对倒谱进行滤波，取出低时间部分进行逆特征系统处理，可以得到一个平滑的对数谱函数，这个对数谱函数显示了输入语音段的共振峰结构，同时谱的峰值对应于共振峰频率。时间分辨率高，可以看出时间波形的每个周期及共振峰随时间的变化，但频率分辨率低，不足以分辨由于激励所形成的细微结构，称为宽带语谱图，而窄带语谱图正好与之相反。

信号处理: 实现音频频谱分析与可视化

IhgIot的博客

09-17

542

通过对音频信号进行频谱分析，我们可以了解音频信号的频率成分、能量分布和谱线特征，从而实现音频特征提取、音频识别等应用。首先，我们需要导入一些必要的库。声谱图的颜色表示信号的幅度（单位：dB），可以直观地展示音频信号的频谱特征。在进行频谱分析之前，我们需要将音频数据进行时域分析，通常使用快速傅里叶变换（FFT）来将音频信号从时域转换到频域。除了频谱图，我们还可以通过绘制声谱图（Spectrogram）来展示音频信号在时间和频率上的变化。现在，我们可以将频谱结果进行可视化，以直观地了解音频信号的频率成分。

语音处理：使用MATLAB实现语音信号频谱分析

qq_37934722的博客

05-13

1542

除了频域分析外，我们还可以对时域信号进行其他类型的分析，例如自相关函数和互相关函数等。在实际应用中，我们可以根据不同的需求和目的，选择合适的分析方法和工具，并进行相应的优化和改进。语音信号是一种复杂的信号，其分析和处理需要使用专业工具和技术。频谱分析是一种常见的语音信号分析方法，能够帮助我们深入理解信号特征，并提取有用信息。接下来，我们还可以对频谱图进行进一步分析。例如，我们可以计算信号的功率谱密度（PSD），并将其绘制为功率谱图。本文将介绍如何使用MATLAB进行语音信号的频谱分析，并提供相关源代码。

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基于MATLAB语音信号的语谱图分析与处理

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08-12

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本文介绍了基于MATLAB的语音信号语谱图分析与处理方法，并提供了相应的源代码。语谱图在语音信号处理和音频分析中具有重要的应用价值，通过对语谱图的分析与处理，可以获得更多有用的信息，进一步推动语音相关领域的研究与应用。它通过将语音信号分帧、加窗、进行傅里叶变换等步骤，得到每一帧的频谱信息，并排列成二维图像。语谱图是对语音信号进行频谱分析得到的一种图像表示方法，在语音信号处理和音频分析中广泛应用。本文将介绍如何使用MATLAB对语音信号进行语谱图分析与处理，并附上相应的源代码。三、语谱图的分析与处理。

Matlab画时域和频谱图