MATHEMATICAL CODE FOR SPEECH USING MATLAB

资 源 简 介

MATHEMATICAL CODE FOR SPEECH USING MATLAB

详 情 说 明

在MATLAB中实现语音处理的数学建模涉及多个关键步骤，核心思路是将声学信号转化为可计算的数学模型。以下是典型的实现路径分析：

信号采样与预处理 语音信号首先通过离散采样转换为数字信号，需满足奈奎斯特采样定理。MATLAB内置的audioread函数可直接读取.wav文件，生成时域振幅序列。预处理阶段常用均值归一化消除直流偏移，并配合汉明窗进行分帧处理以减少频谱泄漏。

时频域变换 快速傅里叶变换（FFT）是频域分析的基石，MATLAB的fft函数可将分帧后的信号转换为频谱。通过Mel滤波器组模拟人耳听觉特性，再经对数运算得到Mel频率倒谱系数（MFCC），这是语音特征提取的黄金标准。

数学建模方法 线性预测编码（LPC）：用全极点模型逼近声道特性，通过自相关法求解预测系数 隐马尔可夫模型（HMM）：对语音时序建模，MATLAB的Statistics Toolbox提供训练接口 深度学习模型：基于深度神经网络（DNN）的回归框架，可用Deep Learning Toolbox实现端到端训练

合成与重构 通过重叠相加法（OLA）重构时域信号，MATLAB的istft函数实现逆短时傅里叶变换。参数合成则依赖源-滤波器模型，将激励信号与声道传输函数卷积生成新语音。

该流程充分体现了MATLAB在矩阵运算和信号处理工具箱的优势，开发者可快速验证算法而不必纠缠底层实现。后续优化可聚焦于实时性处理或结合WaveNet等现代生成模型。