一、 常用语音处理算法简介

1. 傅立叶变换与短时傅立叶变换

2. 小波变换

3. 离散余弦变换

二、 代码实现与解释

三种变换均使用MATLAB实现。

1. 快速离散傅里叶变换

利用fft

()函数进行快速傅里叶变换，ifft()函数进行逆变换。

2. db4小波一级分解与重构

利用dwt()函数经‘db4’小波进行分解，之后利用idwt()函数重构。

3. db4小波三级分解与重构
   

利用wavedec()函数经‘db4’小波进行分解，之后利用waverec()函数重构。

4. 离散余弦变换
   

利用dct()函数经‘db4’小波进行分解，之后利用idct()函数重构。

三、 实验结果

1. 快速离散傅里叶变换
   

快速离散傅里叶变换

图一为双声道原音频。

图二为快速傅里叶变换得到的音频。

图三为还原的双声道音频。

2. db4小波一级分解与重构
   

取其中一个声道的音频做小波一级变换。

图一为单声道原音频。

图二为一级小波分解的细节分量，也就是高频部分。数据长度较原数据缩短一半。

图三为一级小波分解的近似分量，也就是低频部分。数据长度较原数据缩短一半。

图四为还原的单声道音频。

3. db4小波三级分解与重构

取另一个声道的音频做小波三级变换。

图一为单声道原音频。

图二为一级小波分解的细节分量，也就是高频部分。数据长度较原数据缩短一半。

图三为二级小波分解的细节分量，也就是高频部分。数据长度较一级数据缩短一半。

图四为三级小波分解的细节分量，也就是高频部分。数据长度较二级数据缩短一半。

图五为二级小波分解的近似分量，也就是低频部分。数据长度较二级数据缩短一半。

图六为还原的单声道音频。

4. 离散余弦变换

图一为双声道原音频。

图二为4. 离散余弦变换得到的音频。

图三为还原的双声道音频。

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