基于LabVIEW开发平台的声音能量设计(图)

文章摘要：图4 波形采集流程图5 声音能量分析流程图实验结果实验中，通过单线耳塞(耳塞一端要把线露出来，把信号接入)将电脑上正在播放的音乐作为输入信号，接入PCI-6025E数据采集卡中，设置数据采集卡通道为0，选择采样点为50，采样率为8000，得到的实验结果如图6所示。选择电脑中随机播放的音乐作为数据输入，而没有直接用函数信号发生器产生理想的正弦波波形，是因为理想的正弦波是周期规律性变化的，对于短时平均能量或者短时平均幅度，其效果并不会那么明显，从而更容易对数据进行分析。由图6可见，原始声音波形为-0.02～0.02之间，在0～100s的时间内，平均幅度比短时能量的坡度更大、更高，它们集中在0～

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图4  波形采集流程

图5  声音能量分析流程图

实验结果

实验中，通过单线耳塞(耳塞一端要把线露出来，把信号接入)将电脑上正在播放的音乐作为输入信号，接入PCI-6025E数据采集卡中，设置数据采集卡通道为0，选择采样点为50，采样率为8000，得到的实验结果如图6所示。选择电脑中随机播放的音乐作为数据输入，而没有直接用函数信号发生器产生理想的正弦波波形，是因为理想的正弦波是周期规律性变化的，对于短时平均能量或者短时平均幅度，其效果并不会那么明显，从而更容易对数据进行分析。由图6可见，原始声音波形为-0.02～0.02之间，在0～100s的时间内，平均幅度比短时能量的坡度更大、更高，它们集中在0～0.3之间，比原始声音波形的幅度要大，而短时能量的最高点也是不到0.005的幅度，100s之后，短时能量和平均幅度的趋势基本相同，趋于0。

图6  实验结果的数据和曲线

结束语

本文用LabVIEW对声音进行短时能量和平均幅度分析。可以用数据采集卡对输入信号进行采集，将信号做为一种语音段信息，对语音进行识别，并可以从语音中区分出浊音来，还可以用来区分声母与韵母的分界、无声与有声的分界、连字的分界等。用LabVIEW来对声音进行处理，比C语言的编程更加简单，且其界面美观，处理结果也可以直接在前面板中进行描述。

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