在PC平台上的语音信号采集和处理

### 在PC平台上的语音信号采集和处理 #### 1. 系统设计关键问题 在构建基于PC平台的语音信号采集和处理系统时，需要解决的关键问题主要包括：录音功能的实现、语音信号的分帧技术以及有无声判决的确定。 ##### 1.1 录放音函数的选用 在MATLAB环境中，有两种主要的方法可用于语音信号的采集。一种是使用`wavrecord`函数，该函数可以直接调用Windows系统的音频设备进行实时录音。函数的调用格式为`x = wavrecord(n, fs, ch, dtype)`，其中： - `n`：采样点数，决定了录音的长度。 - `fs`：采样频率，默认为11025Hz，可根据需求调整。 - `ch`：声道数，默认为1（单声道），可设为2实现双声道立体声采集。 - `dtype`：采样数据的存储格式，常见的选项有`'double'`、`'single'`、`'int16'`和`'int8'`。 另一种方法是使用`wavread`函数，该函数只能读取已经存在的.wav文件。这意味着需要先使用Windows录音机等工具将语音资料录制并保存为.wav格式。因此，`wavread`不适合实时的语音采集处理系统。对于播放语音数据，可以使用`sound`函数或者`wavplay`函数，其中`sound`函数具有更好的跨平台兼容性。 ##### 1.2 语音分帧技术 为了便于处理，语音信号通常需要按照帧进行存储和处理。这是因为语音信号是非平稳的，对其进行时频分析时通常需要采用短时分析技术，即将长信号分割成多个短时帧（通常为10~30ms）。MATLAB中的`enframe`函数可以实现这一目的，其调用格式为`Y = enframe(x, N, R)`，其中： - `x`：原始语音信号序列。 - `N`：帧长度。 - `R`：相邻帧之间的移动步长。 - `Y`：分帧后的矩阵，每行为一个帧。 在实际应用中，`N`通常由采样时间和帧持续时间共同决定；而`R`通常小于`N`的一半，具体值取决于所选窗函数的类型。 ##### 1.3 有无声判决 在语音信号采集系统中，有无声判决至关重要。它可以决定系统何时开始采集、何时停止采集，还能为语音增强提供噪声信息。常用的判断标准包括短时帧能量和过零率： - **短时帧能量**：计算简单，但难以区分清音和宽带噪声。 - **过零率**：能够有效区分清音和噪声，但计算复杂度较高。 结合这两种方法可以提高有无声判决的准确性，并且兼顾程序效率。 #### 2. 音频信号的采集方法 针对中低频信号的处理，可以采用一种简单、实用且经济的方法，如图1所示。该方法涉及的主要步骤包括： - 将随时间变化的物理信号（如力、位移等）转换为电信号。 - 对电信号进行降压处理，确保其变化范围在-1V至+1V之间，以便满足声卡的输入要求。 - 将处理后的信号直接连接到声卡的LINE IN接口上。 - 利用MATLAB的数据采集工具箱(`DataAcquisition`)采集这些声音信号。 - 为了提高声音信号质量，可以对采样频率等参数进行调整。 - 由于录制过程中难免会引入噪声，因此需要通过数字滤波器来去除这些噪声。 #### 总结 构建基于PC平台的语音信号采集和处理系统时，需要重点关注录音功能的实现方式、语音信号的分帧技术和有无声判决的方法。此外，还需要考虑到音频信号的采集方法，尤其是如何有效地进行信号预处理和后处理，以确保最终获得高质量的语音数据。MATLAB作为一款强大的计算工具，提供了多种功能强大的函数，使得这些操作变得更加便捷高效。