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随机信号实验报告
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一、信号基本参数
1.均值及方差
由上图可以看出,该语音信号的能量不是很大,因其均值在0.12左右,方差在0.02左右,故波动不是很大;当加入信噪比为5的白噪声后,其均值明显增大,在0.48左右,说明噪声的能量远大于信号的能量,其方差在0.13左右,故波动很大。
由此看出,白噪声携带能量加大,且波动加大。
2.正态概率分布函数
上图为语音信号各点的幅度的概率分布,它与语音信号分布差不多,它放映的是语音信号在各点的能量大小。
当语音信号在某时刻幅值越大,则其概率越大,反之,则越小。
3.自相关
上图可以看出,该语音信号的自相关不是很大,因此该语音信号前后相关性不是很大,因此,在信号处理及通信中对信号处理要求不是很高;当加入噪声后,可以看出自相关有明显减小的痕迹,所以白噪声的自相关不大。
4.互相关
上图为两个不同的语音信号的互相关,可以看出在前半段完全没有相关性,而在后半段有一定的相关性;当加入白噪声后,互相关增强,且前半段也没有相关性,说明有一语音信号前半段没有信号。
由两图比较可得,高斯白噪声的互相关较大。
二、信号加噪及提取
5.信号加入确定噪声后
加入确定噪声sin(17500*t)后,时域图上可以看出,振幅较小的语音信号完全被噪声淹没,从回放的声音中可以听到刺耳的噪声信号,从频谱图中也可以看出,在1800Hz左右,有明显的高峰,所含的能量远大于语音信号。
因此,可以用带阻滤波器滤除该噪声信号。
6.去除确定噪声信号sin()
从上面两图可以看出,去噪后的频谱中没有高峰突起,确实去掉了噪声信号,从回放的声音中,也听不到刺耳的声音,是比较清晰地声音。
从频谱图中可以明显看到有凹下去的部分,是因为不是理想滤波器,必定会滤掉临近的很小的一部分信号,但并不会语音信号造成太大的影响。
采用的是巴特沃斯带阻滤波器,fp=1700Hz,fs=100Hz,当增大fs后,可以明显看到凹下去的部分增大;而改变fp后,就不能滤掉噪声信号。
所以,在选取滤波器的参数时,应仔细选取,否则,滤不掉噪声信号。
7.加入白噪声后
从上图可以看出,但加入信噪比为10的白噪声后,语音信号已经完全被白噪声淹没掉,已经完全辨认不出语音信号的变化情况,从回放的声音中也基本辨认不出语音信号的内容。
从频谱图中也可以明显看到,白噪声在所有频段都有,特别是在高频部分最为强烈。
由于人的说话声音的频率在340Hz~3000Hz之间,其大部分能量集中在基频部分,所以采用低通滤波器,滤除高频噪声。
8.去除白噪声
从频谱图可以看出,滤除了高频噪声,高频段没有了信号,但同时,也把语音信号的高频部分给滤除掉了;在基频段,语音信号被保留,但同时也可以明显看到,在低频部分,还混有噪声,从回放的声音中可以明显听出有噪声,同时语音信号变得低沉,是因为滤除了语音信号的高频部分的缘故。
因此,对于混有白噪声的去噪,用经典的滤波器没法完全滤除噪声,只能采用现代滤波器来去噪。
采用的是巴特沃斯低通滤波器,通带截止频率为800Hz,阻带截止频率为1000Hz。
三、信号的限带变换
9.巴特沃思滤波器
从频谱图可以看出,完全滤除了高频成分,从回放分声音中也可以听出,语音信号的低沉,保留低频成分。
所用的低通滤波器通带截止频率为800Hz,阻带截止频率为1000Hz,从频谱图可以看出,在1000Hz时,并没有完全衰减掉,有一定的过度带。
10、卡尔曼滤波器
上图为通过卡尔曼低通滤波器后的频谱,可以看出完全滤除了语音信号的高频成分。
另外,从幅度值可一看出,它对不同各个频段的高能量部分有衰减,并不完全是低通滤波器,它不完全和巴特沃思低通滤波器等同,所以,常用于雷达跟踪信号的滤波。
11、切比雪夫滤波器
从频谱图中可以看出,它和巴特沃思滤波器没有太大的区别,但从它的幅频响应特性曲线可以看出,它对通带内的某些频率成分一定的衰减,从频谱图可以大致看出,有一定的衰减。
从幅频响应特性曲线可以看出,设计的滤波器阶数越高,越逼近理想滤波器,对滤波越有利。
12、高通滤波器
从频谱图可以看出,只有3000Hz~4000Hz的高频成分,从回放的声音中听出,声音很小,且不是很清晰。
从频谱图中也可看出,在该频段所含能量较小,实现了高通滤波的功能。
四、语音信号估计
13、读入语音信号
14、语音帧估计
通过输入要预测的帧数和预测滤波器的阶数,就能生成原始语音帧(蓝)、预测语音帧(红)、误差语音帧(绿),通过测试发现,当滤波器的阶数越大,预测的越好,上图为在20帧时,阶数位4阶石的频谱图。
从图中可以看出,预测的已经基本可以代替语音信号,所以,我们可以通过该算法,来压缩语音信号,减少传输的信息。
15、功率谱估计
从图中可以看出,P越大,LPC谱越能反映出语音短时谱的细节部分,但LPC谱的光滑度随之下降。
由于我们的目的只是用LPC谱反映声道综合效应的谱的表示式,而具体的谐波形状是通过激励谱来控制的,因此LPC谱只要能够体现出语音的共振峰的结构和谱包络就可以,因此从计算复杂性的角度分析,预测阶数P应该适中。
16、倒谱估计
上图是原始语音和预测误差的倒谱波形,我们可以从中计算出原始语音的基音周期。
从图中看出两峰值之间的间隔为55点左右,基音周期为55/8000=6.8ms,频率为145Hz左右。
五、语音信号检测
17、自相关基音检测
上图1可以看出En值大的对应于浊音段,而En值小的对应于清音段。
由此可以大致判断浊音变为清音或清音变为浊音的时刻。
上图2可以看出第一个峰值出现在30左右,1000/30*0.125=266Hz.
18、能量谱
从图中可以看出能量不是很强。
19、对数谱
从图中可以大致看出在各时刻能量分布情况,在低频部分分布较大。
20、过零检测
从图中可以看出,能有效地检测出端点,只要逐一检测该信号,就可以分离出孤立词,也有效地去除了一部分噪声,因此,是语音信号检测的重要的一步。
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