基于MATLAB的语音分析处理系统实现

本文介绍了基于MATLAB的语音分析处理系统,包括语音读取、预处理(去噪和预加重)、梅尔倒谱系数(MFCC)特征提取及支持向量机(SVM)模型训练。

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基于MATLAB的语音分析处理系统实现

语音信号处理是一种应用广泛的技术,涉及到从语音信号中提取出有用的信息,如语音识别、说话人识别、语音合成等。本文将介绍基于MATLAB的语音分析处理系统的设计与实现,主要包括语音信号的读取、预处理、特征提取和模型训练等步骤,并附有相应的源代码。

  1. 语音信号的读取

MATLAB提供了多种读取语音文件的函数,包括wavread、audioread等。在本文中,我们使用audioread函数读取.wav格式的语音文件,并将其转化为一个列向量。

code:

[x, fs] = audioread('test.wav'); % x为语音信号数据,fs为采样率
x = x(:,1); % 取一个通道的语音信号
  1. 语音信号的预处理

语音信号在传输过程中会受到噪声、失真等干扰,因此需要对语音信号进行预处理,以提高后续处理的准确性和可靠性。在本文中,我们介绍语音信号的去噪和预加重两种预处理方法。

2.1 去噪

在语音信号处理中,噪声是一个很大的问题。常见的噪声有白噪声、车流声、人声等,会影响到语音信号的质量。常见的去噪算法有均值滤波、中值滤波、小波去噪等。在本文中,我们使用Wiener滤波器对信号进行去噪。

code:

x_de
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