本文主要是介绍【语音识别】基于matlab功率谱和倍频法男女生识别【含Matlab源码 705期】，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，Matlab项目合作可私信。
🍎个人主页：海神之光
🏆代码获取方式：
海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式
⛳️座右铭：行百里者，半于九十。
更多Matlab仿真内容点击👇
Matlab图像处理（进阶版）
路径规划（Matlab）
神经网络预测与分类（Matlab）
优化求解（Matlab）
语音处理（Matlab）
信号处理（Matlab）
车间调度（Matlab）
⛄一、简介
1 语音信号倍频程谱、1/3倍频程谱
2 原始信号频谱、功率谱及功率谱密度分析
2.1 频谱分析
由图1和图2的（男/女声）原始信号频谱对比分析可知，女声的频谱幅值在每个频段基本都大于男声，且在1000Hz处女声的频谱幅值大于800，而男声的小于800；在6000以上频段女声的频谱幅值较男声的明显更大。
2.2 功率谱及功率谱密度分析
这段录音是非周期性的，可将其看作随机信号处理，一个信号有三个组成部分：幅值、相位和频率成分。对于随机信号而言，这三个组成部分都是随机的，当然它的幅值是围绕平均值在交变，包含所有的频率成分，相位完全杂乱无序。任一时刻与下一时刻之间没有任何关联，所以，不能用确定的数学函数来表征，只能从统计学角度来分析处理。将一个信号从时域通过FFT变换到频域，得到的直接结果就是所谓的频谱，频谱是复数形式，有幅值和相位。由于频谱是复数形式，包含相位信息，当信号中包含不相关的噪声成分时，由于噪声成分的相位是杂乱无序的，那么多次线性平均之后，可以将不相关的噪声平均掉。
⛄二、部分源代码
clc;
clear;
close all;
%%原始声音信号
[x,fs]=audioread('男声.m4a');%读取声音信号
N=length(x);
t=(0:1/fs:(N-1)/fs);%定义采样时间
figure(1);
subplot(2,2,1);
plot(t,x);
axis([0 60 -0.3 0.3]);
title('（男声）声音信号时域');
xlabel('时间');
ylabel('幅值');
y=fft(x,N);
y1=abs(y); %计算双边谱
y2=y1(1:N/2+1); %计算单边谱
f=fs*(0:(N/2))/N; %计算频率
P=y2.^2; %功率计算
subplot(2,2,2);
plot(f,y2);
axis([0 7600 0 900]);
title('原始信号频谱');
xlabel('频率');
ylabel('幅值');
subplot(2,2,3);
plot(f,P);
title('原始信号功率谱');
xlabel('频率');
ylabel('功率值');
%倍频程计算
n=1/3; %倍频程数
k=0; %循环次数初始化
w2=22.4; %初始化w2,人耳能听到的声音范围20Hz-20KHz
while(w2<=fs/2) %循环到w2>Fs/2 w1=w2; w2=w1*2^n; k=k+1;
end
w2=22.4;
m=1:1:k-1;
centerf(m)=zeros(length(m),1);
r(m)=zeros(length(m),1);
for m=1:1:k-1 %m从1每次加1，直到m=k-1 w1=w2; %确定频带下限频率w1 w2=w1*2^n; %确定频带上限频率w2 centerf(m)=(w1+w2)/2; %计算中心频率centerf n1=round(w1/(fs/N));n2=round(w2/(fs/N));y3=y1(n1-1:n2-1);n3=length(y3);r(m)=sum(((y3).^2)/n3);%每个频程的平均功率
end
pref=2e-5;%参考声压
subplot(2,2,4);
stem(centerf,20*log10(r/pref));
xlabel('中心频率');
ylabel('能量');
title('1/3倍频程谱');figure(2);
%倍频程计算
n=1; %倍频程数
k=0; %循环次数初始化
w2=22.4; %初始化w2,人耳能听到的声音范围20Hz-20KHz
while(w2<=fs/2) %循环到w2>Fs/2 w1=w2; w2=w1*2^n; k=k+1;
end
w2=22.4;
m=1:1:k-1;
centerf(m)=zeros(length(m),1);
r(m)=zeros(length(m),1);
for m=1:1:k-1 %m从1每次加1，直到m=k-1 w1=w2; %确定频带下限频率w1 w2=w1*2^n; %确定频带上限频率w2 centerf(m)=(w1+w2)/2; %计算中心频率centerf n1=round(w1/(fs/N));n2=round(w2/(fs/N));y3=y1(n1-1:n2-1);n3=length(y3);r(m)=sum(((y3).^2)/n3);%每个频程的平均功率
end
pref=2e-5;%参考声压
subplot(211);
stem(centerf,20*log10(r/pref));
xlabel('中心频率');
ylabel('能量');
title('倍频程谱');n=1/3; %倍频程数
k=0; %循环次数初始化
w2=22.4; %初始化w2,人耳能听到的声音范围20Hz-20KHz
while(w2<=fs/2) %循环到w2>Fs/2 w1=w2; w2=w1*2^n; k=k+1;
end
%%原始声音信号
[x,fs]=audioread('C:\Users\lenovo\Desktop\326a7c94289093dcf4885157a5936c6b\男女声音识别大作业\男声.m4a');%读取声音信号
N=length(x);
t=(0:1/fs:(N-1)/fs);%定义采样时间
figure(1);
subplot(221);
plot(t,x);
axis([0 60 -0.3 0.3]);
title('（男声）声音信号时域');
xlabel('时间');
ylabel('幅值');
y=fft(x,N);
y1=abs(y); %计算双边谱
y2=y1(1:N/2+1); %计算单边谱
f=fs*(0:(N/2))/N; %计算频率
P=y2.^2; %功率计算
subplot(223);
plot(f,P);
title('（男声）原始信号功率谱');
xlabel('频率');
ylabel('功率值'); figure(2);
subplot(321);
plot(f,y2);
axis([0 7600 0 900]);
title('（男声）原始信号频谱');
xlabel('频率');
ylabel('幅值');
%倍频程计算
n=1; %倍频程数
k=0; %循环次数初始化
w2=22.4; %初始化w2,人耳能听到的声音范围20Hz-20KHz
while(w2<=fs/2) %循环到w2>Fs/2 w1=w2; w2=w1*2^n; k=k+1;
end
w2=22.4;
m=1:1:k-1;
centerf(m)=zeros(length(m),1);
r(m)=zeros(length(m),1);
for m=1:1:k-1 %m从1每次加1，直到m=k-1 w1=w2; %确定频带下限频率w1 w2=w1*2^n; %确定频带上限频率w2 centerf(m)=sqrt(w1*w2); %计算中心频率centerf n1=round(w1/(fs/N));n2=round(w2/(fs/N));y3=y1(n1-1:n2-1);n3=length(y3);r(m)=sum(((y3).^2)/n3);%每个频带内频谱谱线幅值的均方根之和
end
pref=2e-5;%参考声压
subplot(323);
bar(20*log10(r/pref));%计算分贝值
set(gca,'XTick',(1:1:10)); grid
set(gca,'XTickLabels',round(centerf(1:1:length(centerf))));
xlabel('中心频率/Hz');
ylabel('声压/dB');
title('（男声）倍频程谱');n=1/3; %倍频程数
k=0; %循环次数初始化
w2=22.4; %初始化w2,人耳能听到的声音范围20Hz-20KHz
while(w2<=fs/2) %循环到w2>Fs/2 w1=w2; w2=w1*2^n; k=k+1;
end
w2=22.4;
m=1:1:k-1;
centerf(m)=zeros(length(m),1);
r(m)=zeros(length(m),1);
for m=1:1:k-1 %m从1每次加1，直到m=k-1 w1=w2; %确定频带下限频率w1 w2=w1*2^n; %确定频带上限频率w2 centerf(m)=sqrt(w1*w2); %计算中心频率centerf n1=round(w1/(fs/N));n2=round(w2/(fs/N));y3=y1(n1-1:n2-1);n3=length(y3);r(m)=sum(((y3).^2)/n3);%每个频带内频谱谱线幅值的均方根之和
end
pref=2e-5;%参考声压
subplot(325);
bar(20*log10(r/pref));%计算分贝值
set(gca,'XTick',(1:1:30)); grid
set(gca,'XTickLabels',round(centerf(1:1:length(centerf))));
xlabel('中心频率/Hz');
ylabel('声压/dB');
title('（男声）三分之一倍频程谱');%%女声倍频程分析
clc;
clear;
%原始声音信号
[x,fs]=audioread('C:\Users\lenovo\Desktop\326a7c94289093dcf4885157a5936c6b\男女声音识别大作业\女声.m4a');%读取声音信号
N=length(x);
t=(0:1/fs:(N-1)/fs);%定义采样时间
figure(1);
subplot(222);
plot(t,x);
axis([0 60 -0.3 0.3]);
title('（女声）声音信号时域');
xlabel('时间');
ylabel('幅值');
y=fft(x,N);
y1=abs(y); %计算双边谱
y2=y1(1:N/2+1); %计算单边谱
f=fs*(0:(N/2))/N; %计算频率
P=y2.^2; %功率计算
subplot(224);
plot(f,P);
title('（女声）原始信号功率谱');
xlabel('频率');
ylabel('功率值'); figure(2);
subplot(322);
plot(f,y2);
axis([0 7600 0 900]);
title('（女声）原始信号频谱');
xlabel('频率');
ylabel('幅值');
%倍频程计算
n=1; %倍频程数
k=0; %循环次数初始化
w2=22.4; %初始化w2,人耳能听到的声音范围20Hz-20KHz
while(w2<=fs/2) %循环到w2>Fs/2 w1=w2; w2=w1*2^n; k=k+1;
end
⛄三、运行结果
⛄四、matlab版本及参考文献
1 matlab版本
2014a
2 参考文献
[1]韩纪庆,张磊,郑铁然.语音信号处理（第3版）[M].清华大学出版社，2019.
[2]柳若边.深度学习:语音识别技术实践[M].清华大学出版社，2019.
3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除
🍅 仿真咨询
1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化
2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
3 图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
4 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化
5 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配
6 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化
7 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化
8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置
9 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长
10 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合
这篇关于【语音识别】基于matlab功率谱和倍频法男女生识别【含Matlab源码 705期】的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
