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🔊博主简介:985研究生,Matlab领域科研开发者;
🚅座右铭:行百里者,半于九十。
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⛄一、语音加密简介(附课程作业报告)
语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴的学科,通过语音传递信息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息形式。语音加密也显得尤为重要。
Matlab语言是一种数据分析和处理功能十分强大的计算机应用软件,它的信号处理与分析工具箱为语音信号分析提供了十分丰富的功能函数。通过matlab对语音信号进行AM调制解调,实现对语音信号的加密解密。

⛄二、部分源代码
[y,fs]=audioread(‘a.wav’); %语音信号的采集
n1=length (y) ; %求出语音信号的长度
Y=fft(y,n1); %傅里叶变换
f=8000000; %载波频率
M=size(y);
t=0:1:M-1;
s=sin(f23.14*t);%构造载波序列
s=s’; %矩阵倒置
c=[s,s];
A0=1;
A=ones(M);%构造直流分量
y1=(y+A).*c;%同步调制,给信号加密
n2=length(y1);
Y1=fft(y1,n2); %傅里叶变换
n3=length(y2);
Y2=fft(y2,n3);
Ft=8000;
Fp=1000;
Fs=1200;
wp=2piFp/Ft;
ws=2piFs/Ft;
fp=2Fttan(wp/2);
fs=2Fstan(wp/2);
figure;
subplot(2,1,1);
plot(z11);
subplot(2,1,2);
figure;
subplot(3,2,1);
plot(y);
title(‘原始信号波形’);
subplot(3,2,2);
plot(abs(Y)); title(‘原始信号频谱’);
subplot(3,2,3);
plot(y1);
title(‘加密信号波形’);
subplot(3,2,4);
plot(abs(Y1));
title(‘加密信号频谱’);
subplot(3,2,5);
plot(y3);
title(‘解密信号波形’);
n4=length(y3);
Y3=fft(y3,n4);%傅里叶变换
subplot(3,2,6);
plot(abs(Y3));
title(‘解密信号频谱’);
wavwrite(y3, ‘解密.wav’);% 解密后的音频信号名为“解密.wav”
⛄三、运行结果


⛄四、matlab版本及参考文献
1 matlab版本
2014a
2 参考文献
[1]韩纪庆,张磊,郑铁然.语音信号处理(第3版)[M].清华大学出版社,2019.
[2]柳若边.深度学习:语音识别技术实践[M].清华大学出版社,2019.
3 备注
简介此部分摘自互联网,仅供参考,若侵权,联系删除
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8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置
9 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长
10 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合
本文介绍了如何使用Matlab进行语音信号的AM调制解调,实现语音加密和解密过程,包括信号采集、傅里叶变换、同步调制等步骤,并展示了相关代码和运行结果。
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