1. 研究目的与意义（文献综述）

语音信号处理是一门研究用数字信号处理技术对语音信号进行处理的学科，它是语音学和数字信号处理两个学科相结合的产物。它的目的是用于得到的某些参数以便高效传输和存储,或者是通过某种处理运算以达到某种用途的要求，例如人工合成语音、辨识出讲话者、识别出讲话的内容等。它和认知学、心理学、语言学、计算机科学、模式识别和人工智能等学科有着紧密的联系，是以生理学、心理学、语言学以及声学等学科为基础，以信息论、控制论、系统论的理论做指导，通过应用信号处理、统计分析、模式识别等现代技术手段而发展起来的一门综合性学科。

20世纪60年代中期形成的一系列数字信号处理的理论和算法，如数字滤波器、快速傅立叶变换（fft）等是语音信号数字处理的理论和技术基础。随着信息科学技术的飞速发展，语音信号处理取得了重大的进展,70年代之后，提出了用于语音信号的信息压缩和特征提取的线性预测技术（lpc），成为语音信号处理最强有力的工具，广泛应用于语音信号的分析、合成及各个应用领域，以及用于输入语音与参考样本之间时间匹配的动态规划方法；80年代初一种新的基于聚类分析的高效数据压缩技术—矢量量化（vq）应用于语音信号处理中；而用隐马尔可夫模型（hmm）描述语音信号过程的产生是80年代语音信号处理技术的重大发展，目前hmm已构成了现代语音识别研究的重要基石。近年来人工神经网络(ann)的研究取得了迅速发展，语音信号处理的各项课题是促进其发展的重要动力之一，同时，它的许多成果也体现在有关语音信号处理的各项技术之中，如数字电话、高音质的窄带语音通信系统、语音学习机、声控打字机、自动翻译机、智能机器人、新一代计算机语音智能终端及许多军事上的应用等。随着集成电路和微电子技术的飞速发展，语音信号处理系统逐步走向实用化。

matlab是一种科学计算软件，专门以矩阵的形式处理数据，它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。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。

2. 研究的基本内容与方案

本文研究内容为基于matlab 的语音信号处理软件平台构建研究，学会运用matlab的信号处理功能，设计并搭建软件平台，对随机采样的语音信息从产生机理和信息特征等方面进行分析，识别清音、浊音，对语音进行合成、抽样和恢复分析。在matlab 环境中构建gui 平台，嵌入实现的相关算法。

本实验平台拟采用图形化虚拟仪器开发平台matlab，它是一种图标代替文本行创建应用程序的图形化编程语言，matlab采用基于流程图的图形化编程方式，它编程简单、易于理解、效率高，针对数据采集、仪器控制、信号分析和数据处理等任务，设计提供了丰富完善的功能图标，且能解决极其复杂的数值运算。语音信号处理包含语音信号的数字表达方法、语音信号的数字处理的各种方法以及语音处理理论和技术应用等三个方面的内容。开发的实验平台结构框图如下图：

3. 研究计划与安排

第1-4周：查阅相关中、英文文献资料，明确研究内容。确定设计方案，完成开题报告，完成不少于2万字符的英文翻译任务；

第5-6周：完成论文开题工作。

第7-10周：完成语音信号的处理和gui的构建，并撰写部分论文初稿；

4. 参考文献（12篇以上）

[1]田熙燕,徐君鹏,杜留锋.基于语谱图和卷积神经网络的语音情感识别[j].河南科技学院学报(自然科学版),2017,45（2）：62-68

[2]陶华伟，查诚，梁瑞宇，等.面向语音情感识别的语谱图特征提取算法[j].东南大学学报(自然科学版)，2015,5:817-821

[3]王永飞.基于matlab语音信号处理一体化方法分析构建[j].陕西学前师范学院学报，2017,33（9）:135-138