设计了一种基于16位定点DSP TMS320VC5410 的语音信号采集系统， 该系统应用了集ADC 和DAC 于一体的SIGMA-DELTA 型单片模拟接口芯片TLC320AD50C，采用FIFO 技术进行缓存， CPLD实现控制逻辑， EZ-USB 外围接口器件实现串行通信。主要介绍了系统的硬件结构和软件编程思想及实现方法。经测试， 对语音信号回放人耳感觉不到失真。   数据采集技术是一项基本的实用性技术， 已被广泛地应用于测量、监测、控制、诊断、科学试验等各个领域。近二十年来， 数据采集技术由于采用了微机等一系列新技术， 得到了飞速的发展。由于数据采集技术涉及的领域广， 采集信号的动态范围宽， 处理的数据量大， 对系统实时性能要求高， 所以对数据采集和处理系统提出了严格的要求， 许多新产品、新技术也就在数据采集系统中大量涌现。近年来， 随着DSP的功能日益增强， 性能价格比不断上升， 开发手段不断改进， DSP在数据采集系统的应用也在不断完善。本文着重介绍了应用TI公司生产的16 位定点DSP TMS320VC5410， 以及SIGMADELTA型单片模拟接口芯片TLC320AD50C 组成的语音信号采集系统， 该系统的重要器件还包括F IFO存储器、CPLD AS IC、USB 外围接口器件等， 并介绍了实现语音信号采集和回放的软件设计方法。   该系统以DSP TMS320VC5410 （ 以下简称C5410）为核心， 语音信号经前端调理电路后， 进入TLC320AD50C进行模/数（A /D ）转换， 由于A /D 转换的速度要比DSP的运行速度慢得多， 所以先进入FIFO 存储器进行缓存， 采集到一定量数据后再进入DSP进行分析处理， 处理后的数据放到二级缓存SRAM 中， 然后要输出的信号再经TLC320AD50C 进行数模转换， 还原成声音信号， 经音箱功率放大电路放大输出， 实现语音信号回放。对SRAM、FIFO、A /D、D /A 等的控制， DSP所需各种状态信息的获取， 以及与主机的各种通信， 都通过复杂可编程逻辑器件CPLD 实现。并且使用了EZ-USB 外围接口芯片， 可以通过USB口方便地和主机通信。系统总体方案框图如图1所示。

本书可称为语音信号处理领域最新最好的指导书和参考资料。作者在所开设的麻省理工学院研究生课程的基础上，介绍了语音信号处理的主要原理、重要应用以及最新研究动态，并且指出了新的研究方向的进展和局限性。全书在理论和应用之间达到了极好的平衡

matlab录入语音信号代码在Matlab中使用语音信号进行性别识别 这是一个使用实时语音信号识别一个人的性别的项目。 在这里，我们首先通过执行不同的信号处理技术从语音信号中提取了三个基本特征，即零交叉电平，短能级和基本频率，当然，我们还设计了滤波器来去除噪声。 输入：人声信号 输出：显示男性或女性 在这里，您有两个Matlab代码文件，一个用于特征特征提取，另一个用于使用已识别特征的性别识别。 在matlab代码模拟器中下载并运行这两个代码。 未来的工作： 您可以增加功能数量以获得更准确的结果。

第一部分 基本理论 第2章 听觉机理和汉语语音基础 2. 1 概述 2.2 听觉机理和心理 2.2.1 语音听觉器官的生理结构 2.2.2 语音听觉的心理 2.3 发音的生理机构与过程 2.4 汉语语音基本特性 2.4. 1 元音和辅音 2.4.2 声母和韵母 2.4.3 音调(字调) 2.4.4 音节(字)构成 2.4.5 汉语的波形特征 2.4.6 音的频谱特性 2.4.7 辅音的频谱特性 2.4.8 汉语语音的韵律特征 2.5 小结 参考文献 第3章 语音信号处理方法--时域处理 3.1 概述 3.2 语音信号的数字化和预处理 3.2.1 语音信号的数字化 3.2.2 语音信号的预处理 3.3 短时平均能量和短时平均幅度 3.3.1 短时平均能量 3.3.2 短时平均幅度 3.4 短时过零分析 3.4. 1 短时平均过零率 3.4.2 短时上升过零间隔 3.5 短时自相关函数和平均幅度差函数 3.5.1 短时自相关函数 3.5.2 短时平均幅度差函数 3. 6 高阶统计量 3.6.1 单个随机变量情况 3.6.2 多个随机变量及随机过程情况 3.6.3 高斯过程的高阶累积量 3.7 小结 参考文献 第4章 语音信号处理方法--时频处理 4. 1 概述 4.2 短时傅里叶变换 4.2.1 短时傅里叶变换的定义和物理意义 4.2.2 基于短时傅里叶变换的语谱图及其时频分辨率 4.2.3 短时傅里叶谱的采样 4. 3 小波变换 4.3.1 连续小波变换 4.3.2 二进小波变换 4.3.3 离散小波变换 4.3.4 多分辨分析 4.3.5 正交小波包 4.4 Wigner分布 4.4.1 Wigner分布的定义 4.4.2 Wigner分布的一般性质 4.4.3 两个信号和妁Wigner分布 4.4.4 Wigner分布的重建 4.4.5 Wigner分布的实现 4.5 小结 参考文献 第5章 语音信号处理方法--倒谱同态处理 5.1 概述 5.2 复倒谱和倒谱 5.2.1 定义 5.2.2 复倒谱的性质 5.3 语音信号的倒谱分析与同态解卷积 5.3.1 叠加原理和广义叠加原理 5.3.2 同态解卷特征系统和同态解卷反特征系统 5.3.3 同态解卷系统 5.3.4 语音的复倒谱及同态解卷 5.4 避免相位卷绕的算法 5.4.1 最小相位信号法 5.4.2 递归法 5.5 小结 参考文献 第二部分 语音识别系统 第6章 语料库 6.1 概述 6.2 语料库的基本特征 6.3 语料库的类型 6.4 语音语料库 6.4.1 语音语料库建立、收集和标注的意义 6.4.2 语音语料库的建立和收集要点 6.4.3 标准语音库语音特性描述 6.5 语料库的设计举例--863汉语普通话语音合成语料库的设计 6.5.1 语料库设计原则 6.5.2 语音库的标注 6.5.3 与语音语料库相关的文字语料库标注 6.6 小结 参考文献 第7章 语音识别的预处理 7.1 概述 7.2 语音识别单元的选取 7.2.1 汉语音节 7.2.2 汉语的基本音素 7.2.3 汉语半音节 7.3 自动分段--端点检测技术 7.3.1 基于能量的端点检测 7.3.2 基于LPC-10声码器的端点检测 7.3. 3 基于信息熵的语音端点检测 7.3.4 基于频带方差的端点检测 7.3.5 基于倒谱特征的带噪语音信号端点检测 7.3.6 基于HMM的端点检测方法 7.3.7 基于分形技术的端点检测 7；3.8 基于自相关相似距离的端点检测 7.3.9 基于迟滞编码的端点检测 7.3.10 实时端点检测算法 7.4 小结 参考文献 第8章 语音信号特征参数 8.1 概述 8.2 基音周期 8.2.1 自相关法及其改进 8.2.2 并行处理法 8.2.3 倒谱法 8.2.4 简化逆滤波法 8.3 线性预测参数 8.3.1 线性预测信号模型 8.3.2 线性预测误差滤波 8.3.3 语音信号的线性预测分析 8.3.4 线性预测分析的解法 8.3.5 斜格法及其改进 8.4 线谱对(LSP)参数 8.4.1 线谱对分析原理 8.4.2 线谱对分析的求解 8.5 LPCC参数 8.6 MFCC参数 8.7 ASCC参数 8.8 感觉加权的线性预测(PLP)特征 8.8.1 PLP参数 8.8.2 RASTA-PLP参数 8.9 动态差分参数 8.10 高阶信号谱类特征 8.10.1 WV谱的定义及其主要性质 8.10.2 WV谱计算式的一些变形 8.11 小结 参考文献 第9章 特征变换 9.1 概述 9.2 线性判别分析(LDA) 9. 2.1 线性判别分析的概念 9.2.2 广义线性判别函数 9.2.3 Fisher线性判别 9.2.4 多类问题 9.3 主分量分析(PCA) 9.3.1 基于K-L变换的主分量分析 9.3. 2 随机向量的K-L展开 9.3. 3 基于K-L变换的降维 9. 4 独立分量分析(ICA) 9.4. 1 引言 9.4. 2 线性独立分量分析 9.4.3 线性独立分量分析算法 9.4.4 独立分量分析的预处理 9.4.5 非线性独立分量分析 9.5 小结 参考文献 第10章 语音识别的模型 10.1 概述 10.2 动态时间规整(DTW) 10.2.1 动态规划技术(DP) 10. 2.2 DTW算法的改进 10.3 隐马尔可夫模型(HMM) 10.3.1 隐马尔可夫模型的定义 10.3. 2 HMM中的3个基本问题及其解决方案 10. 3.3 隐马尔可夫模型的类型 10.3.4 HMM算法实现的问题 10.4 分类模型(SVM) 10.4.1 引言 10.4.2 学习问题 10.4.3 学习过程一致性的条件 10.4. 4 学习过程收敛速度的界 10.4. 5 结构风险最小归纳原理 10.4.6 支持向量机 10.5 人工神经网络 10.5.1 引言 10.5.2 神经元的基本模型 10.5.3 前向网络 10.5.4 反馈网络 10.6 高斯混合模型(GMM) 10.6.1 高斯混合模型的定义 10.6.2 参数调整算法--EM算法 10.7 小结 参考文献 第三部分 语音识别中关键处理技术 第11章 说话人自适应和说话人归一化技术 11.1 概述 11.2 自适应方式的分类 11.3 MLLR算法介绍 11.3.1 语音特征空间的划分 11.3.2 参数的估计 11.3.3 对均值矢量的变换 11. 4 MAP算法介绍 11.4.1 MAP算法准则 11.4.2 MAP算法公式推导 11.4.3 MAP算法讨论 11.5 说话人归一化技术 11.5.1 说话人归一化技术原理 11.5.2 声道长度归一化(VTLN) 11.6 小结 参考文献 第12章 噪声抑制 12.1 概述 12.2 基于小波变换的噪声抑制 12.2.1 利用小波变换去除周期性噪声 12.2.2 利用小波变换去除冲激噪声 12.2.3 利用小波变换去除宽带噪声 12.2.4 小波去噪方法的分析 12.3 基于EVRC编码的噪声抑制 12.4 基于HMM模型的噪声补偿 12.5 小结 参考文献 第13章 信道补偿 13.1 概述 13.2 稳健语音识别技术 13.2.1 稳健语音识别的提出 13.2.2 稳健语音识别的研究现状 13.3 信道补偿技术的主要方法 13.3.1 经验补偿技术 13.3.2 盲补偿 13.3.3 基于特征及模型的补偿 13.4 信道补偿技术在语音识别中的应用 13.4.1 信道补偿技术在汽车内语音识别中的应用 13.4.2 基于信道补偿的电话语音识别 13.5 小结 参考文献 第四部分语音识别应用 第14章 说话人识别 14.1 概述 14.2 说话人识别的基本原理 14.2.1 说话人识别系统的典型结构 14.2.2 技术原理 14.3 说话人识别的特征选择 14.3.1 说话人识别系统中常用的特征 14.3.2 特征参数的统计评价 14.4 说话人识别的主要方法 14.4.1 模板匹配法 14.4.2 概率统计方法 14.4.3 辨别分类器方法 14.4.4.混合方法 14.5 判决规则与性能评价标准 14.5.1 说话人辨认 14.5.2 说话人确认(检测) 14.6 说话人识别中的稳健技术 14.7 系统举例 14.7.1 GMM说话人辨认算法 14.7.2 SVM-GMM混合模型 14.7.3 CMM-UBM说话人确认 14.8 小结 参考文献 第15章 关键词识别 15.1 概述 15.2 关键词识别及其与连续语音识别的关系 15.3 关键词识别原理 15.3.1 关键词识别系统组成 15.3.2 关键词识别的基本问题 15.3.3 关键词识别系统的主要技术难点 15.4 搜索策略 15.4.1 语音起始和结束点的粗判 15.4.2 帧同步的Viterbi解码算法 15.4.3 加入驻留惩罚的改进Viterbi解码算法 15.4.4 语法节点处的路径合并 15.4.5 回溯 15.5 识别结果的确认 15.5.1 置信度的原理 15.5.2 利用反词模型的拒识方法 15.5.3 利用识别结果本身信息的拒识方法 15.6 系统实现 15.6.1 训练和识别系统框图 15.6.2 训练系统的具体实现 15.6.3 识别系统的具体实现 15.7 小结 参考文献 第16章 语言辨识 16.1 概述 16.1.1 语言辨识的原理 16.1.2 语言辨识技术研究发展的历史 16.2 语言辨识所需要的有用信息 16.3 针对自动语言辨识的知觉研究 16.4 语言辨识的主要方法 16.4.1 频谱相似性方法 16.4.2 基于韵律信息的方法 16.4.3 基于音素识别的方法 16.4.4 基于多语言语音单元的方法 16.4.5 单词层次方法 16.4.6 基于连续语音识别的方法 16.4.7 元音系统模型 16.5 语言辨识系统举例 16.5.1 基于GMM-UBM模型的语言辨识系统 16. 5.2 基于最小分类误差准则的语言辨识系统 16.5.3 基于说话人聚类和高斯混合模型的语言辨识系统 16.5.4 基于时频主分量分析和高斯混合模型的语言辨识系统 16.5.5 基于高斯混合二元模型的语言辨识系统 16.6 语言辨识系统评估 16.7 小结 参考文献 第17章 连续语音识别 17.1 概述 17.2 连续语音识别整体模型 17.3 声学模型 17.3.1 语音识别单元的选取 17.3.2 基于予词单元HMM的训练 17.4 连续语音识别中的搜索策略 17.4.1 传统的帧同步算法 17.4.2 基于统计知识的帧同步搜索算法原理 17.4.3 受词法约束的词搜索树 17.4.4 连续语音识别中的双层搜索网络 17.5 语言模型 17.5.1 基于规则的方法 17.5.2 基于统计的方法 17.5.3 N-gram模型的平滑 17.5.4 基于文法规则的方法和基于统计的方法相结合 17.6 小结 参考文献 附录 英汉名词对照

该程序提供了计算连续语音信号倒谱参数的方法，参数包括：复倒谱、实倒谱（倒谱）、MFCC倒谱、以及对应的倒谱距离。其中，倒谱距离包括对数频谱距离、倒谱距离和MFCC倒谱距离。程序每一部分都有对应的程序，只要编译就可以查看图形。其中还简单分析了造成处理性能差异的原因，并提供了后续解决的思路。以及对每个参数都阐明了其基本用途。

matlab录入语音信号代码CDMA通信系统仿真 该程序模拟了使用Matlab的基本CDMA通信系统。 它包括以下组件： cdma.m是主文件。 组件和选件 输入声音 四个.wav文件可模拟四个用户（变量x1，x2，x3和x4）。 程序绘制这些输入信号。 量化 该程序用量化和量化后的信号绘制第一个输入信号。 nivel ：量化级别的数量。 选择：量化过程。 可用选项： 1-制服 2-木法 4-A-Law 错误提示：量化误差。 多路访问 opt ：用于CDMA访问的代码类型。 可用选项： 1 =正交（同步） 2 =随机（异步） gp ：相关矩阵的GP值。 调制 进行BPSK调制。 AWGN频道 该模块模拟一个AWGN通道，在该通道中将噪声添加到通信中。 ebno ：Eb / N0。 它是每位能量与噪声功率谱密度之比。 介于1到10之间的值，其中10代表噪声最小的通道。 输出 误码率曲线 该模块使用循环来模拟具有几个Eb / N0值（介于1和10之间）m的AWGN通道，并绘制所选语音的BER曲线。 在此循环中执行解调和用户划分。 errorpe ：错误的概率。 它给出了解码错误的平均发生率

含噪声的语音信号分析与处理设计 含噪声的语音信号分析与处理设计 含噪声的语音信号分析与处理设计

离散时间语音信号处理，quatieri 离散时间语音信号处理，quatieri 离散时间语音信号处理，quatieri

该程序可以查看基本的时频参数，并提供了语音源文件，也提供了电脑采集语音源文件的程序。基本的时频参数包括时域和频域。时域：短时能量、短时平均幅度、短时过零率、短时自/互相关、短时平均幅度差。频域参数：频谱、功率谱、语谱图等。其中还提供了基本参数在语音信号处理中的用途。

在用matlab做语音信号处理时经常用到enframe等函数，这在matlab中是没有的，需要下载专门的工具箱，这是从官网上下载的，可直接解压安装。具体安装方法网上一搜就能搜到。