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基于 MATLAB 的语音信号处理 本文旨在研究语音信号处理技术，利用 MATLAB 仿真软件对语音信号处理过程进行频谱特性分析和研究。语音信号处理技术广泛应用于现代生活中，活跃在语音助手和人工智能等新兴信息科学领域中。 语音信号处理技术的研究方向主要分为三部分：语音编码技术研究、语音识别技术研究和语音合成技术研究。语音编码技术的目的是在保证语音信号满足预期要求的前提下，尽可能压缩语音信号的体积和提高语音信号的可靠性。语音识别技术是在今后日益复杂的语音需求场景中大发光彩，现已广泛应用到生活的各个方面。语音合成技术，是通过电子器件和相关软件等工具来模拟合成人类的发声器官，并且广泛应用到语音播报等场景中，方便人们的日常生活。 语音信号处理的基础是语音采样，而语音采样的理论基础是奈奎斯特采样定理（采样定理）。采样定理的基本内容是指当采样频率大于采样信号中的最高频率的 2 倍时，这样使得采样后的数字信号能够完整地还原信号的全部信息内容。 在语音信号处理过程中，语音信号分析技术是语音信号处理过程的前提和基础，通过分析语音信号本质特征的参数（如频域信息和时域信息），通过分析这些参数获得目标信息后才能进行语音通信、语音合成和语音识别等相关的语音信号处理。语音信号分析可以通过录取一小段声音来做实验验证，通过计算机声卡对语音信号进行 8kHz 的采样速率进行语音信号的抽样，进而可以得到离散的语音信号。 MATLAB 是一款高效率、功能强大的数学计算软件，凭借其编程简易、图形化显示等优点广泛应用到高校科研、企业统计及商业金融等领域。在本文中，对于语音信号处理的过程主要是使用 MATLAB 仿真软件进行语音信号的频谱和时域等方面的分析。 在语音信号处理过程中，语音信号的特点是指语音信号在时域内可以在短时间内保持平稳的特性。人类的发声特点可以得知，人类的发声语音在频域内其频谱主要集中在 20-4000Hz。在这里本文通过计算机声卡对语音信号进行 8kHz 的采样速率进行语音信号的抽样，进而可以得到离散的语音信号。通过 MATLAB 来展现蔡妍语音信号的时域和频域的波形特点，如图 3.1 和图 3.2 分别所示信号的时域图和频域图。 本文旨在探索语音信号处理技术在 MATLAB 平台上的应用，展示语音信号在处理过程中的时域及频域曲线变化情况，为探索和研究语音信号的处理过程提供一定的借鉴意义。