语音信号处理-python

语音信号处理

1.语音信号的产生与特性

我们要对语音进行分析，首先要提取能够表示该语音的特征参数，有了特征参数才可能利用这些参数进行有效的处理，在对语音信号处理的过程中，语音信号的质量不仅取决于处理方法，同时取决于时候选对了合适的特征参数。

语音信号是一个非平稳的时变信号，但语音信号是由声门的激励脉冲通过声道形成的，而声道(人的口腔、鼻腔)的肌肉运动是缓慢的，所以“短时间”(10~30ms)内可以认为语音信号是平稳时不变的。由此构成了语音信号的“短时分析技术”。

提取的不同的语音特征参数对应着不同的语音信号分析方法：时域分析、频域分析、倒谱域分析…由于语音信号最重要的感知特性反映在功率谱上，而相位变化只起到很小的作用，所有语音频域分析更加重要。

2.语音的读取

本实验使用wave库，实现语音文件的读取、波形图绘制，相关的库还有librosa、scipy等

import wave #调用wave模块
import matplotlib.pyplot as plt #调用matplotlib.pyplot模块作为Plt
import numpy as np  #调用numpy模块记作np
import scipy.signal as signal
import pyaudio

%matplotlib inline
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示符号

f = wave.open(r"C:\Users\zyf\Desktop\Jupyter\1.wav", "rb")#读取语音文件
params = f.getparams() #返回音频参数
nchannels, sampwidth, framerate, nframes = params[:4] #赋值声道数，量化位数，采样频率，采样点数
print(nchannels,sampwidth,framerate,nframes)# 输出声道数，量化位数，采样频率，采样点数

str_data = f.readframes(nframes) # 读取nframes个数据，返回字符串格式
f.close()
wave_data = np.frombuffer(str_data, dtype=np.short) # 将字符串转换为数组，得到一维的short类型的数组
wave_data = wave_data * 1.0 / (max(abs(wave_data))) # 赋值的归一化
time = np.arange(0, nframes) * (1.0 / framerate) # 最后通过采样点数和取样频率计算出每个取样的时间
# 整合左声道和右声道的数据,如果语音为双通道语音，具体代码需做调整
#wave_data = np.reshape(wave_data, [nframes, nchannels])
# wave_data.shape = (-1, 2)   # -1的意思就是没有指定,根据另一个维度的数量进行分割
plt.figure() # 单通道语音波形图
plt.plot(time, wave_data[:])
plt.xlabel("时间/s",fontsize=14)
plt.ylabel("幅度",fontsize=