SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 33
Ingeniería Industrial
CICLO 2013-III Módulo:II
Unidad: I

Semana:3

PROCESAMIENTO DIGITAL DE SEÑALES

CON MATLAB
Ing. Víctor E. Quevedo Dioses
CONTENIDOS TEMÁTICOS
PROCESAMIENTO DIGITAL DE VOZ CON MATLAB

CONTENIDO:
ESPECTRO DE LA SEÑAL DE VOZ
CONVOLUCION
ESPECTRO DE LA SEÑAL DE VOZ

El espectro de una señal es la medida de la distribución de amplitudes
de cada frecuencia. En palabras sencillas representa a cada frecuencia
contenida en una señal y su intensidad. Por ejemplo para las ondas de
radio de la tv; estas señales se componen de diversas frecuencias con
distintas amplitudes (para enviar toda la información de imágenes y
sonido) - el conjunto de estas sería el espectro de frecuencias de esa
señal.
Obtener el espectro de una señal.
Análisis Espectral usando MATLAB

Para este trabajo practico se usara como herramienta el
MATLAB R2008a para representar señales de voz en el
dominio del tiempo (formas de onda) y en el dominio de la
frecuencia (espectro), mediante el comando plot.
Por lo tanto se Ingresara archivos de sonido de señales de
voz en formato .wap (sonido WAVE de Microsoft) al
espacio de trabajo de MATLAB, mediante el comando
wavread.
 Programa grabador de sonido
Los comandos a usar para el análisis espectral de las muestras son:
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------>> clear;
>> x=wavread('D:Documents and SettingsYOABELMis documentosabel.wav');
% archivo de audio.
>> plot(x)
% gráfica en el dominio del tiempo.
>> Y=fft(x);
% transformada rápida de Fourier.
>> A=Y.*conj(Y); % potencia de la señal.
>> f=(100:3000); % espectro de frecuencia.
>> plot(f,A(1:2901));
% gráfica en el dominio de la frecuencia.
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
ESPACIO DE TRABAJO DE MATLAB
GRAFICA EN EL DOMINIO DEL TIEMPO
GRAFICA EN EL DOMINIO DEL LA
FRECUENCIA

Su mayor potencia 1.5 KHz
Ancho de banda de la señal de Audio
abel.wav
El ancho de banda (BW),para esta señal de
audio abel.wav es :
BW = 3000 Hz – 100 Hz = 2900 Hz = 2.9KHz
GENERACIÓN DE ARCHIVO guitarra.WAV
 Programa grabador de sonido
ANÁLISIS ESPECTRAL DE LAS
MUESTRAS
Los comandos a usar para el análisis espectral de las muestras son:
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------->> clear;
>> x=wavread('D:Documents and SettingsYOABELMis documentosMi
músicaguitarra.wav'); % archivo de audio.
>> plot(x)
% gráfica en el dominio del tiempo.
>> Y=fft(x);
% transformada rápida de Fourier.
>> A=Y.*conj(Y);
% potencia de la señal.
>> f=(100:3000);
% espectro de frecuencia.
>> plot(f,A(1:2901));
% gráfica en el dominio de la frecuencia.
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
ESPACIO DE TRABAJO DE MATLAB
GRAFICA EN EL DOMINIO DEL
TIEMPO
GRAFICA EN EL DOMINIO DEL LA
FRECUENCIA

Su mayor potencia 2.7 KHz
Ancho de banda de la señal de Audio
guitarra.wav
El ancho de banda (BW),para esta señal de
audio abel.wav es :
BW = 3000 Hz – 100 Hz = 2900 Hz = 2.9KHz
Preguntas

•
•
•
•

Cual es su concepto sobre espectro
Cual es la frecuencia de señal de la voz humana?
Cual es su concepto de Ancho de Banda?
Como se digitaliza una señal de Audio?
Ley de Convolucion
http://www.youtube.com/watch?v=mpej-E3SOuw
Dos operaciones importantes para el entendimiento de los sistemas de
procesamiento digital de señales son la Convolución y la Correlación.
Convolución
Considere el sistema lineal discreto e invariante en el tiempo mostrado en la
figura 3.1. La entrada discreta esta dada por la señal x(n), mientras que la salida
es y(n). Es conocido que al aplicarle como entrada a este sistema un impulso
unitario discreto responde con una salida dada por la secuencia h(n).

Fig

Relación entrada-salida de un sistema lineal discreto.
Entonces, la salida y(n) correspondiente a una entrada discreta arbitraria
x(n) esta dada por

A esta fórmula se le conoce como Sumatoria de Convolución. Se dice
que x(n) y h(n) se convolucionan para dar la salida y(n) y para esto se
usa la notación abreviada

Si la señal x(n) tiene una longitud finita N, mientras que h(n) tiene una longitud
M, entonces la salida correspondiente y(n) tendrá una longitud N+M-1.
Convolución
1. Realice manualmente las operaciones para obtener la Convolución de:
x(n)={2,2,-1,-1,1,1}
h(n)={4, 5, 3, 2, 1}

2

2

-1

-1

1

1

h(n)

8

8

-4

-4

4

4

4

10

10

-5

-5

5

5

5

6

6

-3

-3

3

3

3

4

4

-3

-3

2

2

2

2

x(n)

2

-1

-1

1

1

1

Y[n]={8,18,12,1,2,6,5,4,3,1} n={4,5,3,2,1}
2. Confirme este resultado en Matlab, de la siguiente manera:
x=[2,2,-1,-1,1,1];
h=[4,5,3,2,1];
y=conv(x, h)
GRACIAS

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

Ejercicios Modulación Análoga & Digital resultados(fam)-rev3
Ejercicios Modulación Análoga & Digital resultados(fam)-rev3Ejercicios Modulación Análoga & Digital resultados(fam)-rev3
Ejercicios Modulación Análoga & Digital resultados(fam)-rev3Francisco Apablaza
 
10 transformada fourier
10 transformada fourier10 transformada fourier
10 transformada fourierAlex Jjavier
 
Practica #15 modulacion - demodulacion FSK
Practica #15 modulacion - demodulacion FSKPractica #15 modulacion - demodulacion FSK
Practica #15 modulacion - demodulacion FSKFernando Ojeda
 
Lecture 7 analisis radioprop p5
Lecture 7 analisis radioprop   p5Lecture 7 analisis radioprop   p5
Lecture 7 analisis radioprop p5nica2009
 
Ejercicios (Series de Fourier)
Ejercicios (Series de Fourier)Ejercicios (Series de Fourier)
Ejercicios (Series de Fourier)ERICK CONDE
 
La transformada zeta
La transformada zetaLa transformada zeta
La transformada zetaRmorales27
 
Presentacion-Guias-de-Onda.pdf
Presentacion-Guias-de-Onda.pdfPresentacion-Guias-de-Onda.pdf
Presentacion-Guias-de-Onda.pdfVictoriaRosalez
 
Informe laboratorio n°1
Informe laboratorio n°1Informe laboratorio n°1
Informe laboratorio n°1luisescobedo38
 
Ejercicios de coinvolución- analisis de señales
Ejercicios de coinvolución- analisis de señalesEjercicios de coinvolución- analisis de señales
Ejercicios de coinvolución- analisis de señalesVeronica Montilla
 
Telecomunicaciones
TelecomunicacionesTelecomunicaciones
Telecomunicacioneswarrior1210
 

La actualidad más candente (20)

Sa fourier con matlab
Sa fourier con matlabSa fourier con matlab
Sa fourier con matlab
 
Ejercicios Modulación Análoga & Digital resultados(fam)-rev3
Ejercicios Modulación Análoga & Digital resultados(fam)-rev3Ejercicios Modulación Análoga & Digital resultados(fam)-rev3
Ejercicios Modulación Análoga & Digital resultados(fam)-rev3
 
10 transformada fourier
10 transformada fourier10 transformada fourier
10 transformada fourier
 
Practica #15 modulacion - demodulacion FSK
Practica #15 modulacion - demodulacion FSKPractica #15 modulacion - demodulacion FSK
Practica #15 modulacion - demodulacion FSK
 
Fm 2014 1
Fm 2014 1Fm 2014 1
Fm 2014 1
 
Modulación AM
Modulación AMModulación AM
Modulación AM
 
BANDA LATERAL UNICA
BANDA LATERAL UNICABANDA LATERAL UNICA
BANDA LATERAL UNICA
 
transformada z
transformada ztransformada z
transformada z
 
Lecture 7 analisis radioprop p5
Lecture 7 analisis radioprop   p5Lecture 7 analisis radioprop   p5
Lecture 7 analisis radioprop p5
 
Muestreo
MuestreoMuestreo
Muestreo
 
Ejercicios (Series de Fourier)
Ejercicios (Series de Fourier)Ejercicios (Series de Fourier)
Ejercicios (Series de Fourier)
 
La transformada zeta
La transformada zetaLa transformada zeta
La transformada zeta
 
Carta de Smith y Ejemplos
Carta de Smith y EjemplosCarta de Smith y Ejemplos
Carta de Smith y Ejemplos
 
Modulación AM - PM - FM
Modulación AM - PM - FMModulación AM - PM - FM
Modulación AM - PM - FM
 
Presentacion-Guias-de-Onda.pdf
Presentacion-Guias-de-Onda.pdfPresentacion-Guias-de-Onda.pdf
Presentacion-Guias-de-Onda.pdf
 
Informe laboratorio n°1
Informe laboratorio n°1Informe laboratorio n°1
Informe laboratorio n°1
 
Series de fourier
Series de fourierSeries de fourier
Series de fourier
 
Ejercicios de coinvolución- analisis de señales
Ejercicios de coinvolución- analisis de señalesEjercicios de coinvolución- analisis de señales
Ejercicios de coinvolución- analisis de señales
 
Practica1m
Practica1mPractica1m
Practica1m
 
Telecomunicaciones
TelecomunicacionesTelecomunicaciones
Telecomunicaciones
 

Similar a Procesamiento de señales de voz con MATLAB

Ruido en Telecomunicaciones primera parte.pptx
Ruido en Telecomunicaciones primera parte.pptxRuido en Telecomunicaciones primera parte.pptx
Ruido en Telecomunicaciones primera parte.pptxHermiloaquino1
 
326880093-Senales-y-Filtros-Con-Matlab.ppt
326880093-Senales-y-Filtros-Con-Matlab.ppt326880093-Senales-y-Filtros-Con-Matlab.ppt
326880093-Senales-y-Filtros-Con-Matlab.pptLuisArbeyCorredor
 
Diagrama de bode y diagrama polar
Diagrama de bode y diagrama polarDiagrama de bode y diagrama polar
Diagrama de bode y diagrama polarFeroxD
 
Diagramas de BODE
Diagramas de BODE Diagramas de BODE
Diagramas de BODE andrinel16
 
Señales analógicas y digitales en la transmisión de datos
Señales analógicas y digitales en la transmisión de datos Señales analógicas y digitales en la transmisión de datos
Señales analógicas y digitales en la transmisión de datos arquitectura5
 
Series y Transformada de Fourier
Series y Transformada de FourierSeries y Transformada de Fourier
Series y Transformada de Fourierlchaconc
 
Analisis espectral
Analisis espectralAnalisis espectral
Analisis espectralPablo Colque
 
Convolución y transformada de fourier
Convolución y transformada de fourierConvolución y transformada de fourier
Convolución y transformada de fourierBreiner Mendoza
 
Ejemplo de modelado del comportamiento dinámico de un altavoz
Ejemplo de modelado del comportamiento dinámico de un altavoz Ejemplo de modelado del comportamiento dinámico de un altavoz
Ejemplo de modelado del comportamiento dinámico de un altavoz oskrvc
 
Ejemplo de modelado del comportamiento dinámico de un altavoz (1)
Ejemplo de modelado del comportamiento dinámico de un altavoz (1)Ejemplo de modelado del comportamiento dinámico de un altavoz (1)
Ejemplo de modelado del comportamiento dinámico de un altavoz (1)oskrvc
 

Similar a Procesamiento de señales de voz con MATLAB (20)

Proyecto de 1016
Proyecto de 1016Proyecto de 1016
Proyecto de 1016
 
Ruido en Telecomunicaciones primera parte.pptx
Ruido en Telecomunicaciones primera parte.pptxRuido en Telecomunicaciones primera parte.pptx
Ruido en Telecomunicaciones primera parte.pptx
 
326880093-Senales-y-Filtros-Con-Matlab.ppt
326880093-Senales-y-Filtros-Con-Matlab.ppt326880093-Senales-y-Filtros-Con-Matlab.ppt
326880093-Senales-y-Filtros-Con-Matlab.ppt
 
Analogica y digital
Analogica y digitalAnalogica y digital
Analogica y digital
 
Diagrama de bode y diagrama polar
Diagrama de bode y diagrama polarDiagrama de bode y diagrama polar
Diagrama de bode y diagrama polar
 
Diagramas de BODE
Diagramas de BODE Diagramas de BODE
Diagramas de BODE
 
Señales analógicas y digitales en la transmisión de datos
Señales analógicas y digitales en la transmisión de datos Señales analógicas y digitales en la transmisión de datos
Señales analógicas y digitales en la transmisión de datos
 
Series y Transformada de Fourier
Series y Transformada de FourierSeries y Transformada de Fourier
Series y Transformada de Fourier
 
Matlab
Matlab Matlab
Matlab
 
Clase 12 dsp
Clase 12 dspClase 12 dsp
Clase 12 dsp
 
Analisis espectral
Analisis espectralAnalisis espectral
Analisis espectral
 
Convolución y transformada de fourier
Convolución y transformada de fourierConvolución y transformada de fourier
Convolución y transformada de fourier
 
epn filtros
epn filtrosepn filtros
epn filtros
 
Dsp5
Dsp5Dsp5
Dsp5
 
Ejemplo de modelado del comportamiento dinámico de un altavoz
Ejemplo de modelado del comportamiento dinámico de un altavoz Ejemplo de modelado del comportamiento dinámico de un altavoz
Ejemplo de modelado del comportamiento dinámico de un altavoz
 
Ejemplo de modelado del comportamiento dinámico de un altavoz (1)
Ejemplo de modelado del comportamiento dinámico de un altavoz (1)Ejemplo de modelado del comportamiento dinámico de un altavoz (1)
Ejemplo de modelado del comportamiento dinámico de un altavoz (1)
 
6 filtrado
6 filtrado6 filtrado
6 filtrado
 
Filtros
FiltrosFiltros
Filtros
 
Analissis espectral
Analissis espectralAnalissis espectral
Analissis espectral
 
Capitulo2
Capitulo2Capitulo2
Capitulo2
 

Último

MAYO 1 PROYECTO día de la madre el amor más grande
MAYO 1 PROYECTO día de la madre el amor más grandeMAYO 1 PROYECTO día de la madre el amor más grande
MAYO 1 PROYECTO día de la madre el amor más grandeMarjorie Burga
 
texto argumentativo, ejemplos y ejercicios prácticos
texto argumentativo, ejemplos y ejercicios prácticostexto argumentativo, ejemplos y ejercicios prácticos
texto argumentativo, ejemplos y ejercicios prácticosisabeltrejoros
 
Estrategia de prompts, primeras ideas para su construcción
Estrategia de prompts, primeras ideas para su construcciónEstrategia de prompts, primeras ideas para su construcción
Estrategia de prompts, primeras ideas para su construcciónLourdes Feria
 
TIPOLOGÍA TEXTUAL- EXPOSICIÓN Y ARGUMENTACIÓN.pptx
TIPOLOGÍA TEXTUAL- EXPOSICIÓN Y ARGUMENTACIÓN.pptxTIPOLOGÍA TEXTUAL- EXPOSICIÓN Y ARGUMENTACIÓN.pptx
TIPOLOGÍA TEXTUAL- EXPOSICIÓN Y ARGUMENTACIÓN.pptxlclcarmen
 
TEMA 13 ESPAÑA EN DEMOCRACIA:DISTINTOS GOBIERNOS
TEMA 13 ESPAÑA EN DEMOCRACIA:DISTINTOS GOBIERNOSTEMA 13 ESPAÑA EN DEMOCRACIA:DISTINTOS GOBIERNOS
TEMA 13 ESPAÑA EN DEMOCRACIA:DISTINTOS GOBIERNOSjlorentemartos
 
Clasificaciones, modalidades y tendencias de investigación educativa.
Clasificaciones, modalidades y tendencias de investigación educativa.Clasificaciones, modalidades y tendencias de investigación educativa.
Clasificaciones, modalidades y tendencias de investigación educativa.José Luis Palma
 
30-de-abril-plebiscito-1902_240420_104511.pdf
30-de-abril-plebiscito-1902_240420_104511.pdf30-de-abril-plebiscito-1902_240420_104511.pdf
30-de-abril-plebiscito-1902_240420_104511.pdfgimenanahuel
 
programa dia de las madres 10 de mayo para evento
programa dia de las madres 10 de mayo  para eventoprograma dia de las madres 10 de mayo  para evento
programa dia de las madres 10 de mayo para eventoDiegoMtsS
 
el CTE 6 DOCENTES 2 2023-2024abcdefghijoklmnñopqrstuvwxyz
el CTE 6 DOCENTES 2 2023-2024abcdefghijoklmnñopqrstuvwxyzel CTE 6 DOCENTES 2 2023-2024abcdefghijoklmnñopqrstuvwxyz
el CTE 6 DOCENTES 2 2023-2024abcdefghijoklmnñopqrstuvwxyzprofefilete
 
codigos HTML para blogs y paginas web Karina
codigos HTML para blogs y paginas web Karinacodigos HTML para blogs y paginas web Karina
codigos HTML para blogs y paginas web Karinavergarakarina022
 
Introducción:Los objetivos de Desarrollo Sostenible
Introducción:Los objetivos de Desarrollo SostenibleIntroducción:Los objetivos de Desarrollo Sostenible
Introducción:Los objetivos de Desarrollo SostenibleJonathanCovena1
 
PRIMER SEMESTRE 2024 ASAMBLEA DEPARTAMENTAL.pptx
PRIMER SEMESTRE 2024 ASAMBLEA DEPARTAMENTAL.pptxPRIMER SEMESTRE 2024 ASAMBLEA DEPARTAMENTAL.pptx
PRIMER SEMESTRE 2024 ASAMBLEA DEPARTAMENTAL.pptxinformacionasapespu
 
SELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdf
SELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdfSELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdf
SELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdfAngélica Soledad Vega Ramírez
 
Lecciones 04 Esc. Sabática. Defendamos la verdad
Lecciones 04 Esc. Sabática. Defendamos la verdadLecciones 04 Esc. Sabática. Defendamos la verdad
Lecciones 04 Esc. Sabática. Defendamos la verdadAlejandrino Halire Ccahuana
 
ACUERDO MINISTERIAL 078-ORGANISMOS ESCOLARES..pptx
ACUERDO MINISTERIAL 078-ORGANISMOS ESCOLARES..pptxACUERDO MINISTERIAL 078-ORGANISMOS ESCOLARES..pptx
ACUERDO MINISTERIAL 078-ORGANISMOS ESCOLARES..pptxzulyvero07
 
Plan Refuerzo Escolar 2024 para estudiantes con necesidades de Aprendizaje en...
Plan Refuerzo Escolar 2024 para estudiantes con necesidades de Aprendizaje en...Plan Refuerzo Escolar 2024 para estudiantes con necesidades de Aprendizaje en...
Plan Refuerzo Escolar 2024 para estudiantes con necesidades de Aprendizaje en...Carlos Muñoz
 
Manual - ABAS II completo 263 hojas .pdf
Manual - ABAS II completo 263 hojas .pdfManual - ABAS II completo 263 hojas .pdf
Manual - ABAS II completo 263 hojas .pdfMaryRotonda1
 
Heinsohn Privacidad y Ciberseguridad para el sector educativo
Heinsohn Privacidad y Ciberseguridad para el sector educativoHeinsohn Privacidad y Ciberseguridad para el sector educativo
Heinsohn Privacidad y Ciberseguridad para el sector educativoFundación YOD YOD
 

Último (20)

La Trampa De La Felicidad. Russ-Harris.pdf
La Trampa De La Felicidad. Russ-Harris.pdfLa Trampa De La Felicidad. Russ-Harris.pdf
La Trampa De La Felicidad. Russ-Harris.pdf
 
MAYO 1 PROYECTO día de la madre el amor más grande
MAYO 1 PROYECTO día de la madre el amor más grandeMAYO 1 PROYECTO día de la madre el amor más grande
MAYO 1 PROYECTO día de la madre el amor más grande
 
texto argumentativo, ejemplos y ejercicios prácticos
texto argumentativo, ejemplos y ejercicios prácticostexto argumentativo, ejemplos y ejercicios prácticos
texto argumentativo, ejemplos y ejercicios prácticos
 
Estrategia de prompts, primeras ideas para su construcción
Estrategia de prompts, primeras ideas para su construcciónEstrategia de prompts, primeras ideas para su construcción
Estrategia de prompts, primeras ideas para su construcción
 
TIPOLOGÍA TEXTUAL- EXPOSICIÓN Y ARGUMENTACIÓN.pptx
TIPOLOGÍA TEXTUAL- EXPOSICIÓN Y ARGUMENTACIÓN.pptxTIPOLOGÍA TEXTUAL- EXPOSICIÓN Y ARGUMENTACIÓN.pptx
TIPOLOGÍA TEXTUAL- EXPOSICIÓN Y ARGUMENTACIÓN.pptx
 
TEMA 13 ESPAÑA EN DEMOCRACIA:DISTINTOS GOBIERNOS
TEMA 13 ESPAÑA EN DEMOCRACIA:DISTINTOS GOBIERNOSTEMA 13 ESPAÑA EN DEMOCRACIA:DISTINTOS GOBIERNOS
TEMA 13 ESPAÑA EN DEMOCRACIA:DISTINTOS GOBIERNOS
 
Clasificaciones, modalidades y tendencias de investigación educativa.
Clasificaciones, modalidades y tendencias de investigación educativa.Clasificaciones, modalidades y tendencias de investigación educativa.
Clasificaciones, modalidades y tendencias de investigación educativa.
 
30-de-abril-plebiscito-1902_240420_104511.pdf
30-de-abril-plebiscito-1902_240420_104511.pdf30-de-abril-plebiscito-1902_240420_104511.pdf
30-de-abril-plebiscito-1902_240420_104511.pdf
 
programa dia de las madres 10 de mayo para evento
programa dia de las madres 10 de mayo  para eventoprograma dia de las madres 10 de mayo  para evento
programa dia de las madres 10 de mayo para evento
 
el CTE 6 DOCENTES 2 2023-2024abcdefghijoklmnñopqrstuvwxyz
el CTE 6 DOCENTES 2 2023-2024abcdefghijoklmnñopqrstuvwxyzel CTE 6 DOCENTES 2 2023-2024abcdefghijoklmnñopqrstuvwxyz
el CTE 6 DOCENTES 2 2023-2024abcdefghijoklmnñopqrstuvwxyz
 
codigos HTML para blogs y paginas web Karina
codigos HTML para blogs y paginas web Karinacodigos HTML para blogs y paginas web Karina
codigos HTML para blogs y paginas web Karina
 
Introducción:Los objetivos de Desarrollo Sostenible
Introducción:Los objetivos de Desarrollo SostenibleIntroducción:Los objetivos de Desarrollo Sostenible
Introducción:Los objetivos de Desarrollo Sostenible
 
PRIMER SEMESTRE 2024 ASAMBLEA DEPARTAMENTAL.pptx
PRIMER SEMESTRE 2024 ASAMBLEA DEPARTAMENTAL.pptxPRIMER SEMESTRE 2024 ASAMBLEA DEPARTAMENTAL.pptx
PRIMER SEMESTRE 2024 ASAMBLEA DEPARTAMENTAL.pptx
 
SELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdf
SELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdfSELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdf
SELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdf
 
Lecciones 04 Esc. Sabática. Defendamos la verdad
Lecciones 04 Esc. Sabática. Defendamos la verdadLecciones 04 Esc. Sabática. Defendamos la verdad
Lecciones 04 Esc. Sabática. Defendamos la verdad
 
ACUERDO MINISTERIAL 078-ORGANISMOS ESCOLARES..pptx
ACUERDO MINISTERIAL 078-ORGANISMOS ESCOLARES..pptxACUERDO MINISTERIAL 078-ORGANISMOS ESCOLARES..pptx
ACUERDO MINISTERIAL 078-ORGANISMOS ESCOLARES..pptx
 
Plan Refuerzo Escolar 2024 para estudiantes con necesidades de Aprendizaje en...
Plan Refuerzo Escolar 2024 para estudiantes con necesidades de Aprendizaje en...Plan Refuerzo Escolar 2024 para estudiantes con necesidades de Aprendizaje en...
Plan Refuerzo Escolar 2024 para estudiantes con necesidades de Aprendizaje en...
 
Manual - ABAS II completo 263 hojas .pdf
Manual - ABAS II completo 263 hojas .pdfManual - ABAS II completo 263 hojas .pdf
Manual - ABAS II completo 263 hojas .pdf
 
Heinsohn Privacidad y Ciberseguridad para el sector educativo
Heinsohn Privacidad y Ciberseguridad para el sector educativoHeinsohn Privacidad y Ciberseguridad para el sector educativo
Heinsohn Privacidad y Ciberseguridad para el sector educativo
 
Repaso Pruebas CRECE PR 2024. Ciencia General
Repaso Pruebas CRECE PR 2024. Ciencia GeneralRepaso Pruebas CRECE PR 2024. Ciencia General
Repaso Pruebas CRECE PR 2024. Ciencia General
 

Procesamiento de señales de voz con MATLAB

  • 1. Ingeniería Industrial CICLO 2013-III Módulo:II Unidad: I Semana:3 PROCESAMIENTO DIGITAL DE SEÑALES CON MATLAB Ing. Víctor E. Quevedo Dioses
  • 2. CONTENIDOS TEMÁTICOS PROCESAMIENTO DIGITAL DE VOZ CON MATLAB CONTENIDO: ESPECTRO DE LA SEÑAL DE VOZ CONVOLUCION
  • 3. ESPECTRO DE LA SEÑAL DE VOZ El espectro de una señal es la medida de la distribución de amplitudes de cada frecuencia. En palabras sencillas representa a cada frecuencia contenida en una señal y su intensidad. Por ejemplo para las ondas de radio de la tv; estas señales se componen de diversas frecuencias con distintas amplitudes (para enviar toda la información de imágenes y sonido) - el conjunto de estas sería el espectro de frecuencias de esa señal. Obtener el espectro de una señal.
  • 4. Análisis Espectral usando MATLAB Para este trabajo practico se usara como herramienta el MATLAB R2008a para representar señales de voz en el dominio del tiempo (formas de onda) y en el dominio de la frecuencia (espectro), mediante el comando plot. Por lo tanto se Ingresara archivos de sonido de señales de voz en formato .wap (sonido WAVE de Microsoft) al espacio de trabajo de MATLAB, mediante el comando wavread.
  • 5.
  • 7. Los comandos a usar para el análisis espectral de las muestras son: ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------>> clear; >> x=wavread('D:Documents and SettingsYOABELMis documentosabel.wav'); % archivo de audio. >> plot(x) % gráfica en el dominio del tiempo. >> Y=fft(x); % transformada rápida de Fourier. >> A=Y.*conj(Y); % potencia de la señal. >> f=(100:3000); % espectro de frecuencia. >> plot(f,A(1:2901)); % gráfica en el dominio de la frecuencia. -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
  • 8. ESPACIO DE TRABAJO DE MATLAB
  • 9. GRAFICA EN EL DOMINIO DEL TIEMPO
  • 10. GRAFICA EN EL DOMINIO DEL LA FRECUENCIA Su mayor potencia 1.5 KHz
  • 11. Ancho de banda de la señal de Audio abel.wav El ancho de banda (BW),para esta señal de audio abel.wav es : BW = 3000 Hz – 100 Hz = 2900 Hz = 2.9KHz
  • 12.
  • 13. GENERACIÓN DE ARCHIVO guitarra.WAV  Programa grabador de sonido
  • 14. ANÁLISIS ESPECTRAL DE LAS MUESTRAS Los comandos a usar para el análisis espectral de las muestras son: ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------->> clear; >> x=wavread('D:Documents and SettingsYOABELMis documentosMi músicaguitarra.wav'); % archivo de audio. >> plot(x) % gráfica en el dominio del tiempo. >> Y=fft(x); % transformada rápida de Fourier. >> A=Y.*conj(Y); % potencia de la señal. >> f=(100:3000); % espectro de frecuencia. >> plot(f,A(1:2901)); % gráfica en el dominio de la frecuencia. --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
  • 15. ESPACIO DE TRABAJO DE MATLAB
  • 16. GRAFICA EN EL DOMINIO DEL TIEMPO
  • 17. GRAFICA EN EL DOMINIO DEL LA FRECUENCIA Su mayor potencia 2.7 KHz
  • 18. Ancho de banda de la señal de Audio guitarra.wav El ancho de banda (BW),para esta señal de audio abel.wav es : BW = 3000 Hz – 100 Hz = 2900 Hz = 2.9KHz
  • 19. Preguntas • • • • Cual es su concepto sobre espectro Cual es la frecuencia de señal de la voz humana? Cual es su concepto de Ancho de Banda? Como se digitaliza una señal de Audio?
  • 21.
  • 22.
  • 23.
  • 24.
  • 25.
  • 26.
  • 27. Dos operaciones importantes para el entendimiento de los sistemas de procesamiento digital de señales son la Convolución y la Correlación. Convolución Considere el sistema lineal discreto e invariante en el tiempo mostrado en la figura 3.1. La entrada discreta esta dada por la señal x(n), mientras que la salida es y(n). Es conocido que al aplicarle como entrada a este sistema un impulso unitario discreto responde con una salida dada por la secuencia h(n). Fig Relación entrada-salida de un sistema lineal discreto.
  • 28. Entonces, la salida y(n) correspondiente a una entrada discreta arbitraria x(n) esta dada por A esta fórmula se le conoce como Sumatoria de Convolución. Se dice que x(n) y h(n) se convolucionan para dar la salida y(n) y para esto se usa la notación abreviada Si la señal x(n) tiene una longitud finita N, mientras que h(n) tiene una longitud M, entonces la salida correspondiente y(n) tendrá una longitud N+M-1.
  • 29.
  • 30.
  • 31. Convolución 1. Realice manualmente las operaciones para obtener la Convolución de: x(n)={2,2,-1,-1,1,1} h(n)={4, 5, 3, 2, 1} 2 2 -1 -1 1 1 h(n) 8 8 -4 -4 4 4 4 10 10 -5 -5 5 5 5 6 6 -3 -3 3 3 3 4 4 -3 -3 2 2 2 2 x(n) 2 -1 -1 1 1 1 Y[n]={8,18,12,1,2,6,5,4,3,1} n={4,5,3,2,1}
  • 32. 2. Confirme este resultado en Matlab, de la siguiente manera: x=[2,2,-1,-1,1,1]; h=[4,5,3,2,1]; y=conv(x, h)