语音信号的分析
我没有用MATLAB做过实时的分析，也不了解添加analoginput对象后怎么样，但是我想说的是语音处理的一般步骤是的先对模拟信号进行采样（这个咱都知道），然后得对其进行端点识别，就是判断出语音的起点和终点（网上有MATLAB的程序），然后进行预加重（抬高高频分量），之后再分帧加窗，一般来说一阵的时间在10ms-20ms较合适，然后对每一帧单独进行FFT，并且前后帧之间还得有一部分的重叠。你说的要出动态图，得考虑一个计算速度的问题，PC的速度是非常快的，对于FFT来说，用时极少，所以你的程序得加延时，如果你学习过DSP的话可以考虑用DSP来做
第二种，记得要改73行声音路径
% % 程序1:用MATLAB对原始语音信号进行分析，画出它的时域波形和频谱
% clear all
% close all
% clc
% fs=8000; %语音信号采样频率为8000
% x1=wavread('I:\2010教案\2010数字信号处理afarin_8k.wav',[1 4*5120]);
% t=(0:length(x1)-1)/8000;
% y1=fft(x1,2048); %对信号做2048点FFT变换
% f=fs*(0:1023)/2048;
% figure(1)
% plot(t,x1) %做原始语音信号的时域图形
% grid on; axis tight;
% title('原始语音信号');
% xlabel('time(s)');
% ylabel('幅度');
% figure(2)
% plot(f,abs(y1(1:1024))) %做原始语音信号的FFT频谱图
% grid on; axis tight;
% title('原始语音信号FFT频谱')
% xlabel('Hz');
% ylabel('幅度');
% sound(x1)
% %
% % **************************************************************************************************************************
%
% % % 程序2:给原始的语音信号加上一个高频余弦噪声，频率为3.8kHz。
% % 画出加噪后的语音信号时域和频谱图，与原始信号对比，可以很明显的看出区别。
% clear all;
% close all
% clc;
% fs=8000;
% x1=wavread('I:\2010教案\2010数字信号处理afarin_8k.wav',[1 4*5120]);
% t=(0:length(x1)-1)/8000;
% f=fs*(0:1023)/2048;
% Au=0.5;
% % d=[Au*cos(2*pi*3800*t)]'; %噪声为3.8kHz的余弦信号
% d=0.25*rand(1,length(x1))'; %随机噪声
% x2=x1+d;
% y1=fft(x1,2048);
% y2=fft(x2,2048);
% figure(1)
% subplot(2,1,1);
% plot(t,x1)
% grid on; axis tight;
% title('原始语音信号');
% xlabel('time(s)');
% ylabel('幅度');
% subplot(2,1,2);
% plot(t,x2)
% grid on; axis tight;
% title('加噪后的信号');
% xlabel('time(s)');
% ylabel('幅度');
% figure(2)
% subplot(2,1,1);
% plot(f,abs(y1(1:1024))); grid on; axis tight;
% title('原始语音信号频谱');
% xlabel('Hz'); ylabel('幅度');
% subplot(2,1,2);
% plot(f,abs(y2(1:1024)));grid on;axis tight;
% title('加噪语音信号频谱');
% xlabel('Hz');ylabel('幅度');
% sound(x2)
%
% **********************************************************************************************************************
%
% 程序3: 双线性变换法设计Butterworth滤波器
clear all;
close all
clc;
fs=8000;
x1=wavread('I:\2010教案\2010数字信号处理afarin_8k.wav',[1 4*5120]);
t=(0:length(x1)-1)/8000;
f=fs*(0:1023)/2048;
A1=0.05; A2=0.10;
d=[A1*cos(2*pi*3800*t)+A2*sin(2*pi*3600*t)]';
% d=0.25*rand(1,length(x1))'; %随机噪声
x2=x1+d;
wp=0.8*pi;
ws=0.85*pi;
Rp=1;
Rs=15;
Fs=8000;
Ts=1/Fs;
wp1=2/Ts*tan(wp/2); %将模拟指标转换成数字指标
ws1=2/Ts*tan(ws/2);
[N,Wn]=buttord(wp1,ws1,Rp,Rs,'s'); %选择滤波器的最小阶数
[Z,P,K]=buttap(N); %创建butterworth模拟滤波器
[Bap,Aap]=zp2tf(Z,P,K);
[b,a]=lp2lp(Bap,Aap,Wn);
[bz,az]=bilinear(b,a,Fs); %用双线性变换法实现模拟滤波器到数字滤波器的转换
[H,W]=freqz(bz,az); %绘制频率响应曲线
figure(1)
plot(W*Fs/(2*pi),abs(H))
grid on;axis tight;
xlabel('频率（Hz）'); ylabel('频率响应')
title('Butterworth')
f1=filter(bz,az,x2); % 滤波
figure(2)
subplot(2,1,1)
plot(t,x2) %画出滤波前的时域图
grid on; axis tight;
title('滤波前的时域波形');
subplot(2,1,2)
plot(t,f1); %画出滤波后的时域图
grid on; axis tight;
title('滤波后的时域波形');
y3=fft(f1,2048);
figure(3)
y2=fft(x2,2048);
subplot(2,1,1);
plot(f,abs(y2(1:1024))); %画出滤波前的频谱图
grid on; axis tight;
title('滤波前的频谱')
xlabel('Hz');
ylabel('幅度');
subplot(2,1,2)
plot(f,abs(y3(1:1024))); %画出滤波后的频谱图
grid on; axis tight;
title('滤波后的频谱')
xlabel('Hz');
ylabel('幅度');
sound(x2,8000);
sound(f1,8000);
% %
% % ********************************************************************************************************************
% %
% 程序4:窗函数法设计滤波器：
% clear all;
% clc;
% fs=8000;
% x1=wavread('I:\2010教案\2010数字信号处理afarin_8k.wav',[1 4*5120]);
% t=(0:length(x1)-1)/8000;
% f=fs*(0:2047)/4096;
% A1=0.05;A2=0.10;
% d=[A1*cos(2*pi*3600*t)+A2*sin(2*pi*3800*t)]';
% x2=x1+d;
% wp=0.8*pi;
% ws=0.85*pi;
% wdelta=ws-wp;
% N=ceil(6.6*pi/wdelta); %取整
% wn=(0.8+0.85)*pi/2;
% [bz,az]=fir1(N,wn/pi,hamming(N+1)); %选择窗函数，并归一化截止频率
% figure(1)
% freqz(bz,az);
% grid on; axis tight;
% f2=filter(bz,az,x2);
% figure(2)
% subplot(2,1,1)
% plot(t,x2);
% grid on;axis tight;
% title('滤波前的时域波形');
% subplot(2,1,2)
% plot(t,f2);
% grid on; axis tight;
% title('滤波后的时域波形');
% y3=fft(f2,4096);
% f=fs*(0:2047)/4096;
% figure(3)
% y2=fft(x2,4096);
% subplot(2,1,1);
% plot(f,abs(y2(1:2048)));
% grid on; axis tight;
% title('滤波前的频谱')
% xlabel('Hz');
% ylabel('幅度');
% subplot(2,1,2)
% plot(f,abs(y3(1:2048)));
% grid on; axis tight;
% title('滤波后的频谱')
% xlabel('Hz');
% ylabel('幅度');
% sound(f2,8000);
%
% % ***********************************************************************************************************************
% %
% % 程序5: 补零，提高分辨率。
% clear all; close all;
% t=0:0.01:3;
% s=sin(2*pi*5*t)+2*sin(2*pi*15*t);
% w=abs(fft(s));
% w2=abs(fft(s,4*301)); % 补零
% figure;
% subplot(211); plot(w);
% grid on; axis tight;
% subplot(212); plot(w2);
% grid on; axis tight;
%
% % ——理想滤波器——***************************************************************************
% %
% % 程序6： 理想低通滤波器
% clear all;close all;
% X=[ones(1,51) zeros(1,60) ones(1,50)]; % Frequency response of an ideal low-pass filter
% x=ifft(X); % IDFT of X with the same number of points
% Y=fft(x,483); % IDFT of X after it is padded with zeros
% stem([1:161]/161-0.5,abs(fftshift(X))); % figure 1
% axis([-0.5,0.5,0,1.5]);
% figure;
% stem(real(x)); % figure 2
% figure;
% stem([1:483]/483-0.5,abs(fftshift(Y))); % figure 3
% axis([-0.5,0.5,0,1.5]);
% figure;
% stem([1:161]/161-0.5,abs(fftshift(Y(1:3:481)))); % figure 4
% axis([-0.5,0.5,0,1.5]);
% % **********************************************************************************************************************
% % 程序7：理想带阻滤波器
% clear all;
% clc
% wp=0.8*pi;
% ws=0.85*pi;
% wdelta=ws-wp;
% N=ceil(6.6*pi/wdelta);
% wn=(0.8+0.85)*pi/2;
% [bz,az]=fir1(N,wn/pi,hamming(N+1));
% w=abs(fft(bz));w2=abs(fft(bz,399));
% figure;
% subplot(211);plot(w);grid on; axis tight;
% subplot(212);plot(w2);grid on; axis tight;
% h(1:201)=1;h(22:181)=0;
% x1=ones(1,17); x2=ones(1,11);
% w1=fft(x1,32); w2=fft(x2,32);
% w3=w1.*w2; x3=ifft(w3); plot(x3);
%
以上结论来自如下分析:
1.老人家太贪心了!
2.老人家太贪心了!
3.老人家太贪心了!
4.老人家太贪心了!
...
建议：
将上述问题分解为50-100个小问题（每个问题涉及的概念不要超过3个）
总结：
不要总奢望能有人替你完成所有的事。即便有人可以做，也需要你付出相应的代价。
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f0值的介绍
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