声音信号故障诊断.doc

发布时间：2022-06-09 发布人：admin 分类：说明书资料大小：0.88M 资料格式：doc 举报版权申诉

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Abstract

Key words: Fourier transform；MATLAB；sound sig

第1章概述

1.1 背景与意义

1.2 国内外研究状况

1.3 MATLAB软件功能介绍

1.4 本章小结

第2章声音信号的采集与分析

2.1 设计要求及方案

2．1．1 设计要求

2．1．2 设计方案

2.2 声音信号的采集

2.3 声音信号的分析

2.4 本章小结

第3章声音信号加噪和频谱分析

3.1 随机加噪

3.1.1 噪声信号的构建

3.1.2 随机加噪声音信号的分析

3.2 加入正弦噪声并分析

3.3 本章小结

第4章设计数字滤波器去除噪声

4.1 滤波器的设计原理

4.2 滤波器的性能指标

4.3 数字滤波器的设计

4.3.1 IIR滤波器

4.3.2 IIR滤波器设计

4.3.3 FIR滤波器设计

4.4 滤波器对信号进行滤波

4.5 本章小结

第5章波束形成语音增强法

5.1 线性约束自适应波束形成方法

5.2 自适应波束形成语音增强法

5.3 本章小结

结论

参考文献

致谢

东北石油大学本科生毕业设计（论文）摘要随着数字信号处理技术的发展和人们应用语音信号的领域的增加，越来愈多的人们开始研究语音信号处理，本文就是基于这一背景，利用 MATLAB 和计数机声卡来设计实现语音信号处理体统。计算机声卡可以将声音信号变换为数字信号， MATLAB 是一种数据分析和处理功能十分强大的计算机应用软件，利用其强大的矩阵运算能力处理数据能力（如数字滤波、傅里叶变换、时域和频域分析）来处理声卡采集到的语音信号是本文的主要研究内容。本文首先研究了语音数字信号处理的基本概念、基本原理、基本分析方法，并且深入研究了基于 MATLAB 的声音信号采集、处理及滤波器的设计过程和设计的具体方法、步骤和内容；其次应用 MATLAB 和计算机声卡设计实现了基于 MATLAB 的语音信号处理系统，最后本文深入研究了各种常用的数字信号处理方法，应用 MATLAB 对采集到的语音信号进行了时域分析和频域分析，同时设计了自适应波束形成语音增强法，应用该方法对采集的语音信号进行了自适应滤波处理，得到了比较理想的仿真结果。关键词：傅里叶变换；MATLAB；声音信号采集；滤波器

东北石油大学本科生毕业设计（论文） Abstract The MATLAB language is a very powerful computer application software in data analysis and processing functions,it can transform the sound files into discrete data files, and then use its powerful matrix operations capable of handling data,such as digital filtering,Fourier transform,domain and frequency domain analysis, sound playback, as well as a variety of map showing,the signal processing is one of the MATLAB important application areas. This article describes the sound signal acquisition,processing and filter design based on MATLAB,and the realization of the process. Understand and grasp the basic concepts in the text, the basic principles of basic analytical methods, and use MATLAB to process digital voice signal, and describ the design of specific methods, steps and content. Integrated using of the knowledge of the theory to make spectral analysis and filter design and draw the corresponding conclusions by the theoretical derivation, using of MATLAB as a tool to achieve it,in order to review and consolidate the theoretical knowledge learned in class, to improve the knowledge of the ability and preliminary practice of digital signal processing. Key words: Fourier transform；MATLAB；sound signal acquisition；filter

东北石油大学本科生毕业设计（论文）目录第 1 章概述 ......................................................... 1 1.1 背景与意义 ................................................ 1 1.2 国内外研究状况 ............................................ 1 1.3 MATLAB 软件功能介绍 ........................................ 3 1.4 本章小结 .................................................. 4 第 2 章声音信号的采集与分析 ..........................................5 2.1 设计要求及方案 ............................................ 5 2.2 声音信号的采集 ............................................ 5 2.3 声音信号的分析 ............................................ 6 2.4 本章小结 ................................................. 10 第 3 章声音信号加噪和频谱分析 .......................................11 3.1 随机加噪 ................................................. 11 3.2 加入正弦噪声并分析 ....................................... 13 3.3 本章小结 ................................................. 16 第 4 章设计数字滤波器去除噪声 .......................................17 4.1 滤波器的设计原理 ......................................... 17 4.2 滤波器的性能指标 ......................................... 17 4.3 数字滤波器的设计 ......................................... 17 4.4 滤波器对信号进行滤波 ..................................... 22 4.5 本章小结 ................................................. 25 第 5 章波束形成语音增强法 ...........................................26 5.1 线性约束自适应波束形成方法 ............................... 27 5.2 自适应波束形成语音增强法 ................................. 29 5.3 本章小结 ................................................. 31 结论 ................................................................ 32 参考文献 ............................................................ 33 II

东北石油大学本科生毕业设计（论文）致谢 ............................................................... 34 III

东北石油大学本科生毕业设计（论文）第 1 章概述 1.1 背景与意义通过声音传递倍息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息的形式。语言是人类持有的功能。声音是人类常用的工具，是相互传递信息的最主要的手段。因此，声音信号是人们构成思想疏通和感情交流的最主要的途径。并且，由于语言和声音音与人的智力活动密切相关，与社会文化和进步紧密相连，所以它具有最大的信息容量和最高的智能水平。现在，人类已开始进入了信息化时代，用现代手段研究语音信号，使人们能更加有效地产生、传输、存储、获取和应用语音信息，这对于促进社会的发展具有十分重要的意义。让计算机能听懂人类的语言，是人类自计算机诞生以来梦寐以求的想法。随着计算机越来越向便携化方向发展，随着计算环境的日趋复杂化，人们越来越迫切要求摆脱键盘的束缚而代之以声音输人这样便于使用的、自然的、人性化的输人方式。作为高科鼓应用领域的研究热点，声音信号采集与分析从理论的研究到产品的开发已经走过了几十个春秋并且取得了长足的进步。它正在直接与办公、交通、金融、公安、商业、旅游等行业的声音音咨询与管理。工业生产部门的声音控制，电话、电信系统的自动拨号、辅助控制与查询以及医疗卫生和福利事业的生活支援系统等各种实际应用领域相接轨，并且有望成为下一代操作系统和应用程序的用户界面。可见，声音信号采集与分析的研究将是一项极具市场价值和挑战性的工作。我们今天进行这一领域的研究与开拓就是要让语音信号处理技术走人人们的日常生活当中，并不断朝更高目标而努力[1]。声音信号采集与分析之所以能够那样长期地、深深地吸引广大科学工作者去不断地对其进行研究和探讨，除了它的实用性之外，另一个重要原因是，它始终与当时信息科学中最活跃的前沿学科保持密切的联系。并且一起发展。声音信号采集与分析是以声音语言学和数字信号处理为基础而形成的一门涉及面很广的综合性学科，与心理、生理学、计算机科学、通信与信息科学以及模式识别和人工智能等学科都有着非常密切的关系。对声音信号采集与分析的研究一直是数字信号处理技术发展的重要推动力量。因为许多处理的新方法的提出，首先是在声音信号处理中获得成功，然后再推广到其他领域。 1.2 国内外研究状况声音信号的采集与分析作为一个重要的研究领域，已经有很长的研究历史。但是它的快速发展可以说是从 1940 年前后 Dudley 的声码器(vocoder)和 potter 等 1

东北石油大学本科生毕业设计（论文）人的可见声音 Visible Speech)开始的。1952 年贝尔(Bell)实验室的 Davis 等人首次研制成功能识别十个英语数字的实验装置。1956 年 Olson 和 Belar 等人采用 8 个带通滤波器组提取频谱参数作为声音的特征，研制成功一台简单的语音打字机。20 世纪 60 年代初由于 Faut 和 Steven 的努力，奠定了语音生成理论的基础，在此基础上声音合成的研究得到了扎实的进展。20 世纪 60 年代中期形成的一系列数字信号处理方法和技术，如数字滤波器、快速博里叶变换(FFT)等成为声音信号数字处理的理论和技术基础。在方法上，随着电子计算机的发展，以往的以硬件为中心的研究逐渐转化为以软件为主的处理研究。然而，在声音识别领域内，初期有几种声音打字机的研究也很活跃，但后来已全部停了下来，这说明了当时人们对话音识别难度的认识得到了加深。所以 1969 年美国贝尔研究所的 Pierce 感叹地说“语音识别向何处去?”。到了 1970 年，好似反驳 Pierce 的批评，单词识别装置开始了实用化阶段，其后实用化的进程进一步高涨，实用机的生产销售也上了轨道。此外社会上所宣传的声纹(Voice Print)识别，即说话人识别的研究也扎扎实实地开展起来，并很快达到了实用化的阶段。到了1971 年，以美国ARPA(American Research Projects Agency) 为主导的“声音理解系统”的研究计划也开始起步。这个研究计划不仅在美国园内，而且对世界各国都产生了很大的影响，它促进了连续语音识别研究的兴起。历时五年的庞大的 ARPA 研究计划，虽然在声音理解、语言统计模型等方面的研究积累了一些经验,取得了许多成果，但没能达到巨大投资应得的成果，在 1976 年停了下来，进入了深刻的反省阶段。但是，在整个 20 世纪 70 年代还是有几项研究成果对语音信号处理技术的进步和发展产生了重大的影响。这就是 20 世纪 70 年代初由板仓(Itakura)提出的动态时间规整(DTW)技术，使语音识别研究在匹配算法方面开辟了新思路；20 世纪 70 年代中期线性预测技术(LPC)被用于声音信号处理，此后隐马尔可夫模型法(HNMM)也获得初步成功，该技术后来在声音信号处理的多个方面获得巨大成功；20 世纪 70 年代未，Linda、Buzo、Gray 和 Markel 等人首次解决了矢量量化(VQ)码书生成的方法，并首先将矢量量化技术用于语音编码获得成功。从此矢量量化技术不仅在声音识别、声音编码和说话人识别等方面发挥了重要作用，而且很快推广到其他许多领域。因此，20 世纪 80 年代开始出现的语音信号处理技术产品化的热溯，与上述声音信号处理新技术的推动作用是分不开的。 20 世纪 80 年代，由于矢量量化、隐马尔可夫模型和人工神经网络(ANN)等相继被应用于声音信号处理，并经过不断改进与完善，使得声音信号处理技术产生了突破性的进展。其中，隐马尔可夫模型作为声音信号的一种统计模型，在声音信号处理的各个领域中获得了广泛的应用。其理论基础是 1970 年前后，由 Baum 等人建立起来的，随后，由美国卡内基梅隆大学 (CMU)的 Baker 和美国 IBM 公司的 Jelinek 等人将其应用到声音识别中。由于美国贝尔实验室的 Babiner 等人在 2

东北石油大学本科生毕业设计（论文） 20 世纪 80 年代中期，对隐马尔可夫模型深人浅出的介绍，才使世界各国从事声音信号处理的研究人员了解和熟悉，进而成为一个公认的研究热点，也是目前声音识别等的主流研究途径。进入 20 世纪 90 年代以来，声音信号采集与分析在实用化方面取得了许多实质性的研究进展。其中，声音识别逐渐由实验室走向实用化。一方面，对声学语音学统计模型的研究逐渐深入，鲁棒的声音识别、基于声音段的建模方法及隐马尔可夫模型与人工种经网络的结合成为研究的热点。另一方面，为了声音识别实用化的需要，讲者自适应、听觉模型、快速搜索识别算法以及进一步的语言模型的研究等课题倍受关注。 1.3 MATLAB 软件功能介绍 MATLAB 的名称源自 Matrix Laboratory,1984 年由美国 Mathworks 公司推向市场。它是一种科学计算软件，专门以矩阵的形式处理数据。MATLAB 将高性能的数值计算和可视化集成在一起，并提供了大量的内置函数，从而被广泛的应用于科学计算、控制系统和信息处理等领域的分析、仿真和设计工作。 MATLAB 是 MATLAB 产品家族的基础，它提供了基本的数学算法，例如矩阵运算、数值分析算法，MATLAB 集成了 2D 和 3D 图形功能，以完成相应数值可视化的工作，并且提供了一种交互式的高级编程语言——M 语言，利用 M 语言可以通过编写脚本或者函数文件实现用户自己的算法。MATLAB Compiler 是一种编译工具，它能够将那些利用 MATLAB 提供的编程语言——M 语言编写的函数文件编译生成为函数库、可执行文件、COM 组件等等，这样就可以扩展 MATLAB 功能，使 MATLAB 能够同其他高级编程语言例如 C/C++语言进行混合应用，取长补短，以提高程序的运行效率，丰富程序开发的手段。利用 M 语言还开发了相应的 MATLAB 专业工具箱函数供用户直接使用。这些工具箱应用的算法是开放的可扩展的，用户不仅可以查看其中的算法，还可以针对一些算法进行修改，甚至允许开发自己的算法扩充工具箱的功能。目前 MATLAB 产品的工具箱有四十多个，分别涵盖了数据采集、科学计算、控制系统设计与分析、数字信号处理、数字图像处理、金融财务分析以及生物遗传工程等专业领域。Simulink 是基于 MATLAB 的框图设计环境，可以用来对各种动态系统进行建模、分析和仿真，它的建模范围广泛，可以针对任何能够用数学来描述的系统进行建模，例如航空航天动力学系统、卫星控制制导系统、通讯系统、船舶及汽车动力学系统等等，其中包括连续、离散，条件执行，事件驱动，单速率、多速率和混杂系统等等。Simulink 提供了利用鼠标拖放的方法建立系统框图模型的图形界面，而且 Simulink 还提供了丰富的功能块以及不同的专业模块集合，利用 Simulink 几乎可以做到不书写一行代码完成整个动态系统的建模工作。Stateflow 是一个交互式的设计工具，它基于有限状态机的理论，可以用来对复杂的事件驱动系统进行建模和仿真。Stateflow 与 3

东北石油大学本科生毕业设计（论文） Simulink 和 MATLAB 紧密集成，可以将 Stateflow 创建的复杂控制逻辑有效地结合到 Simulink 的模型中。 MATLAB 软件包括五大通用功能，数值计算功能（Nemeric）、符号运算功能（Symbolic）、数据可视化功能（Graphic）、数字图形文字统一处理功能（Notebook）和建模仿真可视化功能（Simulink）。其中，符号运算功能的实现是通过请求 MAPLE 内核计算并将结果返回到 MATLAB 命令窗口。该软件有三大特点，一是功能强大；二是界面友善、语言自然；三是开放性强。目前，Mathworks 公司已推出 30 多个应用工具箱。MATLAB 在线性代数、矩阵分析、数值及优化、数值统计和随机信号分析、电路与系统、系统动力学、次那好和图像处理、控制理论分析和系统设计、过程控制、建模和仿真、通信系统以及财政金融等众多领域的理论研究和工程设计中得到了广泛应用。 MATLAB 在信号与系统中的应用主要包括符号运算和数值计算仿真分析。由于信号与系统课程的许多内容都是基于公式演算，而 MATLAB 借助符号数学工具箱提供的符号运算功能，能基本满足信号与系统课程的需求。例如解微分方程、傅里叶正反变换、拉普拉斯正反变换和 z 正反变换等。MATLAB 在信号与系统中的另一主要应用是数值计算与仿真分析，主要包括函数波形绘制、函数运算、冲击响应与阶跃响应仿真分析、信号的时域分析、信号的频谱分析、系统的 S 域分析和零极点图绘制等内容。数值计算仿真分析可以帮助学生更深入地理解理论知识，并为将来使用 MATLAB 进行信号处理领域的各种分析和实际应用打下基础。 MATLAB 语言是一种数据分析和处理功能十分强大的计算机应用软件，它可以将声音文件变换为离散的数据文件，然后利用其强大的矩阵运算能力处理数据，如数字滤波、傅里叶变换、时域和频域分析以及各种图的呈现等，信号处理是 MATLAB 重要应用的领域之一[2] 。 1.4 本章小结本章主要描述了声音信号的背景和意义，并对声音信号采集系统做了简要的分析，同时对 MATLAB 软件做了简要的介绍。 4

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