本项目旨在研究噪声对单元音与并行元音共振峰表示的影响。为此，数据集包含了分别在两个基频（100 Hz 和 126 Hz）下采集的单元音和并行元音样本。首先，利用线性预测编码（LPC）技术对这些元音的共振峰频率进行了估计；随后，通过处理各类语音信号生成了语音谱整形噪声，并以三种不同的信噪比（SNR）水平将噪声叠加到元音信号上，对受噪信号再度进行共振峰频率估计。项目通过分析不同SNR水平下的共振峰变化，探讨了噪声对共振峰表示的影响，并尝试揭示哪类元音（单元音或并行元音）对噪声更为敏感。
项目信息
编号：MOG-111
大小：9.8M
运行条件
Matlab开发环境版本：
– Matlab R2020b、2023b、2024b
项目介绍
语音信号的整体特性以音素速率变化，约为每秒10个音素，而语音波形的详细时域变化则远远更快。也就是说，相较于语音信号中细微的时域波动，声道构型的变化相对较慢。声道中产生的声音在频域上受到声道频率响应的调制，其结果是特定发音器官构型所产生的共振频率对形成特定音素的声音起着至关重要的作用。这些共振频率即被称为声音的共振峰。在分析语音信号的频谱时，可以观察到多个峰值，而这些局部极大值正对应于共振峰频率。为了识别这些共振峰，线性预测编码（LPC）技术被证明极为有效。通过对语音信号进行LPC分析，可获得关于Z-1的预测多项式𝐴(𝑧)。在𝐴(𝑧)的极点-零点图中，靠近或位于单位圆上的零点对应的频率即代表语音信号的共振峰，而在LPC谱中，这些峰值便反映了共振峰频率。
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运行效果
运行 FormantAnalysisUsingLPC.m
1. 十段元音信号(ah、ae、ee、er、oo@100 Hz & 126 Hz)的LPC幅频响应及共振峰标注
上图由十个子图组成，每个子图对应一段语音在降采样后（采样率从 10000 Hz 降至 1000 Hz）进行 15 阶 LPC 分析得到的幅频响应（蓝色曲线），红色虚线表示通过极点计算得到的共振峰位置。由于降采样幅度较大，图中仅展示了 0~500 Hz 范围内的几个主要峰；这些峰的位置和数量在不同元音（含基频 100 Hz 与 126 Hz）下略有差异，反映了各语音在低频段的共振特性。
2.结果
从这些指标来看，整体结果是合理的，具体分析如下：
有效共振峰数量
（1）大部分语音样本检测到的有效共振峰数量均为 7 个，少数为 8 个。这表明在降采样（采样率从 10000 Hz 降至 1000 Hz）以及 LPC 阶数设为 15 的条件下，算法能够较稳定地提取出共振峰信息。
平均共振峰频率与标准差
（1）平均共振峰频率大致在 240 Hz 到 290 Hz 之间，而标准差约为 140 Hz 到 170 Hz。这说明提取的共振峰在低频区域具有一定的离散性。
（2）需要注意的是，由于降采样导致频谱压缩，这些数值主要反映低频部分的特性，可能与传统意义上 F1、F2、F3 的频率范围有所不同，但对于比较不同噪声条件下的变化仍具有参考意义。
平均带宽
（1）平均带宽在 12 Hz 至 21 Hz 之间，表明提取到的共振峰较为尖锐、带宽较窄，这在一定程度上体现了 LPC 模型对语音共振特性的敏感捕捉能力。
总体来看，在当前实验设置下（包括降采样和 LPC 阶数的设置），各语音的评价指标比较一致，反映出 LPC 分析流程在提取共振峰参数方面具有良好的稳定性和重复性。因此，就当前的仿真设计而言，这些指标是合理的。当然，如果需要与传统语音中的共振峰（如 F1、F2、F3）进行直接对比，可能需要调整采样率和 LPC 阶数以覆盖更宽的频率范围。
远程部署
Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS
项目文件
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
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