El documento describe el análisis espectral de la voz de Richard Huchani Cahuana realizado con MATLAB. Se capturó la voz con Goldwave como un archivo WAV de 16 bits, mono y 8 kHz. En MATLAB se cargó el archivo, se graficó en el dominio del tiempo y la frecuencia, y se analizaron parámetros como el ancho de banda (2634 Hz) y la frecuencia de mayor potencia (859 Hz). Finalmente, se describe el proceso de digitalización de la señal a través de la cuantificación.

1. [ANALISIS ESPECTRALES DE LA VOZ] ETN - 1016
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UNIVERSIDAD MAYOR DE SAN ANDRES
FACULTAD DEINGENIERIA
INGENIERIAELECTRONICA
PROYECTO EN MATLAB
(Análisis espectrales de la voz)
SISTEMAS DE TELECOMUNICACIONES II
ETN – 1016
Alumnos: Univ. Richard J. Huchani Cahuana
Auxiliar: Univ. Flor pamela águila reyes
Docente: Ing. Campero
Fecha: 09-06-2014

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1. OBJETIVOS:
- Capturar con “goldwave”, o con otra aplicación su nombre
- Analizar sus características espectrales con matlab
- Incluir gráficos del espectro capturado y digitalizado
2. INTRODUCCION
- Un archivo WAV o WAVE, es un formato digital de archivos de audio.
Generalmente no presenta compresión de datos. Es capaz de trabajar con
archivos mono y estéreo en diversas resoluciones y con distintas velocidades
de muestreo
- Una de las grandes ventajas que presenta este formato es que no posee
pérdida de calidad, lo cual lo hace adecuado para uso profesional. Para tener
calidad CD de audio se necesita que el sonido se grabe a 44100 Hz y a 16 bits
- Este formato no es muy popular debido a que al evitarse la compresión de
datos dentro del mismo para no perder calidad, hace que se genere un archivo
demasiado extenso.
3. CREACION DE UN ARCHIVO WAV:
Mediante el programa GOLDWAVE, se procederá a crear un archivos de formato .wav
para el siguiente caso:
- Nombre del estudiante (RICHARD HUCHANI CAHUANA) este archivo tendrá
la siguiente característica
:• Formato PCM
• 16 Bits
• Mono
• 8 KHz.
4. ANALISIS ESPECTRAL DE LAS MUESTRAUSANDO MATLAB:
Como se menciono en los objetivos del trabajo, utilizaremos el software MatLab,
mediante la introducción de comandos para obtener diversas propiedades de las
señales creadas y así comparar las diferencias entre ambas. El Software MatLab nos
permitirá:
 Cargar el Archivo de Audio X = wavread(‘ruta’)
 Graficar en el dominio del tiempo plot(X)

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 Hallar la transformada rápida de Fourier Y = fft(x)
 Hallar la potencia de la señal A = Y.*conj(Y)
 Graficar el espectro de Frecuencias f(100,3000); plot( f, A(1,2901))
Al graficar el espectro de frecuencias (luego de calcular la fft), se debe determinar un
rango de frecuencias, en este caso entre 100 y 3000 debido a que es el rango promedio
de frecuencias en las cuales los ondas sonoras son perfectamente audibles
5. ANALISIS ESPECTRAL:
Grafica en el dominio del tiempo:
Se calcula a través de la función “plot” una vez cargado el archivo
RICHARDHUCHANICAHUANA.wav original, el cual lo presenta tal como es; en forma
de una onda senoidal.
Grafica en el dominio de la Frecuencia
Se hallando la transformada rápida de Fourier de la señal original para pasar del domino
del tiempo al dominio de la frecuencia; logrando así facilitar su análisis.

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Parámetros de la Señal
Tiempo de Duración
- La señal dura 2,500 seg. en la cual, el punto de inicio del nombre emitido en la
onda sonora se da en 0,411 y se prolonga hasta 2,312 seg. Por lo cual lo
demás representa el ruido del ambiente
Ancho de banda
- En base al inicio y al final de la onda sonora (solo analizando el nombre)
𝐵𝑊 = 𝐹𝑚𝑎𝑥− 𝐹𝑚𝑖𝑛
𝐵𝑊 = 3000 − 366
𝐵𝑊 = 2634[𝐻𝑧]
Frecuencia a la mayor potencia:
𝐹𝑃𝑚𝑎𝑥 = 859 [𝐻𝑧]

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NOTA: Todosestosdatos fueronsacadosde lasgraficas.
6. DIGITALIZACIÓNDE LA SEÑAL
Para la digitalizaciónpasaríapor3 procesosque se muestranenla graficasiguiente:
El proceso de digitalización de una señal consta de tres fases, como se muestra
en la figura. En primer lugar, la señal analógica se discretiza en tiempo
por medio de un convertidor A/D, que muestrea la señal de entrada a una frecuencia
fija, denominada frecuencia de muestreo. A continuación, cada muestra
se discretiza en amplitud, utilizando, como mínimo, un cuantificador para
representar todos los valores de las muestras posibles con un número finito de
símbolos. Finalmente, los símbolos se transforman en bits para transmitirlos
Funciónenel
dominiodel
tiempo
Funciónenel
dominiode la
frecuencia

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o almacenarlos.
Donde para el caso de la cuantificación tanto expansión como en comprensión se utiliza la
ley miu
Con la función:
Hist(y);

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Donde es un histograma q codifica la señal, En niveles de voltaje.
Para la cuantificación final se corrigió el error de cuantificación y con un intervalo de
cuantificación de 0.1.
Procesode
digitalización
mediante la
cuantificación

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CONCLUSION:
- La señal de voz esta entre los 200 y 3000 [Hz], en nuestro caso es de 2634 el
ancho de banda, razonable para una voz grave.
- En la cuantización, disminuir los intervalos o niveles de cuantización
proporcional un error de cuantización mas bajo. El error disminuye porque los
espacios entre los niveles de cuantización son menores, por tanto serán
menores los números redondeados al nivel de cuantización mas cercano
.