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1 基于 LabView 的虚拟音频信号分析仪设计 孟建良, 杨光兴 ( 华北电力大学计算机学院, 河北保定 ) Designing of virtual volume signal analyzer based on LabView MENG Jian-liang, YANG Guang-xing (Computer Science Department, North China Electric Power University, Baoding, ) 摘要 : 首先讨论了音频信号的测量原理, 然后介绍了一种在 LabView 环境下, 采用普通 计算机声卡代替商用数据采集卡所设计的一个具有较高采样精度 中等采样频率的虚拟音频信号分析系统 此系统实现了对音频信号的数据采集功能, 并能对采集到的音频信号进行基本参数的测量及时域和频域分析 系统性价比较高, 具有良好的扩展性, 可推广至语音识别 噪声监测等多种工程测量及实验室应用 关键词 : 虚拟仪器 ; 数据采集 ; 信号分析 ;LabView; 声卡中图分类号 :TN911.6 文献标识码 :A Abstract:The theory of audio signal measurement is discussed first, and then a virtual sound signal analyzer with high sampling precision, middling sampling frequency is developed under Labview software platform, which is based on PC sound card instead of commercial acquisition card. It can collect sound signals, perform basic parameter measurement, and analyze signals both in time domain and frequency domain. With high cost performance and strong commonality, it takes on wider foreground in fields of engineering measurement and laboratory application. Keywords:virtual instrument, data acquisition, signal analyzing, LabView, sound card. 引言 音频信号测量一般包括频率 电压 信噪比 (SNR) 谐波失真(THD) 等基本参数, 大部分音频信号参数都可以由这几种基本参数组合而成 音频信号的分析包括两个方面 : 一是时域分析, 即以时间为自变量, 研究音频信号的时域波形 ; 二是频域分析, 即以频率作为自变量, 在频域内对信号的频谱进行分析, 其基本方法是采用傅立叶变换, 将采集到的信号分解为一系列不同频率的正弦分量的叠加 [3,4] 传统的音频信号采集 测量与分析需要购置各种昂贵的专用仪表, 如数据采集卡 示波器 频谱仪等, 而且需要将其整合到一起才能完成音频信号的测量与分析 随着虚拟仪器技术的发展, 根据测试任务的需要, 在通用计算机上利用硬件来实现数据采集功能, 利用软件自由定义和设计仪器功能, 完成信号分析和处理及结果输出等任务, 体现了虚拟仪器技术关于 软件就是仪器 的思想, 给传统的信号采集及分析提供了新的途径 LabView 是由美国国家仪器公司 (National Instruments Co.) 推出的面向计算机数据采集 测量 控制等领域的虚拟仪器软件开发平台, 是一种基于图形化语言 (G 语言 ) 来创建应用程序的开发工具 基于 LabView 平台, 采用普通计算机声卡, 即可实现对音频信号的分析处理 [1] 1 音频信号测量原理 1.1 信号采样在以计算机为中心的测试系统中, 模拟信号 x ( 进入计算机前要首先经过数据采集卡, 由数据采集卡的采样器以等时间间隔 T 进行采样, 则采样时刻 0, T, 2 T 所取得的信号 x ( 的瞬时值, 构成了连续信号 x ( 的离散时间序列 x (nt) ; 而后再经 A/D 转换器在幅值上量化, 得到时间和幅值上都变为离散的数字信号, 称为采样信号

2 1.2 傅立叶变换 周期信号可以利用周期函数 x ( 表示, 任何一个周期为 T 的周期函数 x ( [ T / 2, T / 2] 上满足 Dirichlet 条件, 则可以展开为傅立叶级数 :, 如果在 x( = a0 / 2 + An sin( n t + ϕ n ) n = 1 ω = a0 / 2 + ( an cosnω x + bn sinnωx) (1) n= 1 其中, a 0 为直流分量, a n 为余弦分量的幅值, b n 为正弦分量的幅值, A n 为各频率分量的幅 值, ϕ n 为各频率分量的相位, ω 为角频率 1.3 测量误差分析 音频信号测量与分析主要是对实际的声音信号进行采集, 并对采集来的信号进行参数测 量及时域和频域的分析 在实际测量中, 由于测量方法 设备及环境的缘故, 测量结果通常会与真值之间存在一定误差 下图 1 以鱼骨图的方式, 对音频信号测量中误差产生的主要原因进行了分析, 以便采取相应的措施尽可能的减小测量误差 X( ω) 频率混叠量化误差噪音干扰截断与泄漏栅栏效应 测量误差 ωm O ωm ω 采样前信号频谱 Xp ( ω) ω p ωm O ω m ω p ω 采样后信号频谱 图 1 误差原因图 2 信号频谱 1 频率混叠 : 模拟信号 x (t ) 的采样可看成是与冲激脉冲序列 p T( 相乘, 采样信号可表示为 xp ( nt) = x( pt( (2) 当 x (t ) 的频谱为 X (ω ) 时, 则 xp (nt) 的频谱为 Xp ( ω), 如上图 2 所示 设信号最高频率为 ω m, 如果采样频率 ω p 不能满足采样定理, 即 ωp < 2ωm, 则在重复频谱交界处就会产生重叠, 即所谓的 频谱混叠 混叠后的频谱失去原来 x ( 频谱的波形形状, 且即使经滤波器也无法滤出原信号频谱, 从而造成失真 一般的, 由于工程应用中低通滤波器不可能有理想的低通特性, 故采样频率要更高一些, 通常设定 ω p = (4 ~ 20) ωm 2 截断与泄漏 : 由于对连续信号进行采样的时间总是有限的, 只能取有限个采样点, 相当于截取连续信号的一部分 这种截取相当于对被处理信号加了一个矩形窗, 窗口以外的信号均视为零 时域信号被矩形窗截断的地方出现了突变间断点, 而矩形窗的频谱除了主瓣外, 边上还有旁瓣泄漏现象 为减小频谱泄漏, 应根据被测信号的特点, 选取不同形状的窗口, 从而抑制旁瓣, 增大主瓣, 以提高频率分辨能力 实际应用中要综合考虑主瓣峰值与最大旁瓣峰值之比 主瓣宽度和最大旁瓣宽度等 例如相对于矩形窗口, 由于在时域变化激烈, 波形直上直下, 造成高频分量极为丰富且衰减缓慢 ; 而 Hanning 窗 Hamming 窗等函数在时域的变化则相对缓慢, 其高频分量衰减较快, 旁瓣抑制效果较明显 3 栅栏效应 : 对于非周期信号而言, 理论上应当具有连续的频谱, 但数字谱分析是用对连

3 续频谱的一个长度为 N 的采样数据序列 xn (n) 来逼近连续频谱值的, 将 xn (n) 视为离散傅立 叶级数变换 (DFS) 中的一个周期来进行 DFS 计算 由于 DFS 只计算有限的 N 个采样点 的频谱, 因此相邻两个采样点之间的频谱无法观察到, 如同通过 栅栏 观察景物一样, 这就是栅栏效应 由于不在采样点上的频谱无法显示, 从而可能漏掉重要的峰值 实际应用中, 采样频率和采样长度要综合考虑, 提高采样频率, 有利于消除频谱混叠, 但会使频率分辨能力降低, 因此需要增加采样长度 N, 但这又会使计算量增加 4 量化误差 : 量化即将采样到的信号的幅值转化为数字信号的过程 若取采样后的信号 xp (nt) 可能出现的最大值为 A, 令其分为 D 个间隔, 则每个间隔长度为 R = A/ D,R 即称为量化增量或量化步长 当采样后信号落在某一小间隔内, 经过舍入或截尾的方法而变为相应的量化等级时, 则会产生量化误差 量化增量 D 愈大, 则量化误差愈大 量化增量大小一般取决于数据采集卡 A/D 转化的位数, 例如 16 位声音采集卡可把音频信号的大小分为 2 Λ 16= 65536个量化等级来实现 A/D 转化 [1,2] 5 噪音干扰 : 抑制干扰和噪音是设计测量系统的一个关键 可以采用以下几种方法来抑制音频信号采集中的噪声干扰 : 屏蔽和接地 : 屏蔽和接地是抑制外来噪声干扰的两种基本方法, 二者结合起来, 可以解决大多数场合的干扰问题 ; 数字滤波 : 在信号分析之前, 可以根据信号的频率范围和应用需求加入相应的低通滤波器, 实现对原始信号进行平滑滤波以消除谐波失真和噪音干扰 例如可以采用 FIR 滤波器 FIR 滤波的通式为 Xave ( K ) = A X ( i), i = 1... K 显然其输出值仅取决于过去的输入值 x (1) x (2) x (3)... 和当前的输入 x (k) 上述误差中, 量化误差和噪音干扰是无法避免的, 只能尽量减小 ; 混叠误差在选取合适的采样频率和设置抗混滤波后是可以完全避免的 ; 至于泄漏和栅栏效应, 对周期信号作整周期截取是可以完全避免的, 对于非周期信号则无法完全避免, 只能尽量减小 2 基于声卡的虚拟音频信号分析 2.1 系统结构声卡工作原理如下图 3 所示 输入时, 语音信号从线路输入 (Line In) 进入 A/D 转换器, 从而将语音信号转化为数字信号, 然后送到计算机进行播放 录音等处理 ; 输出时, 计算机通过总线将数字信号发送到 D/A 转换器, 将其转换为模拟音频信号, 进而通过功放或线路输出 (Line Ou 送到音箱等设备转化为声波 [2,4] 音频信号输入 LINE IN A/D 转换 P 信 音频信号输出 LINE OUT D/A 转换 C 主板 号分析 图 3 系统结构图 以声卡作为语音信号采集工具的虚拟音频信号分析系统, 主要完成对已进行 A/D 转换后的数字信号进行分析和处理工作 2.2 软件设计系统软件开发平台选用 LabView8.2, 包括虚拟仪器前面板和程序框图两部分, 二者是相对应的 下图 4 是虚拟音频信号分析系统的流程图, 图 5 是虚拟音频信号分析系统前面板 根据程序完成的不同功能, 整个系统可分为数据采集 信号测量及分析三个模块 [5]

4 1 数据采集 : 数据采集程序根据用户设置的声音格式从声卡对语音信号进行采集 数据采集过程分为三步 : 初始化 / 配置声卡 信号采样及释放声卡 本文默认设置采样频率为 8KHz, 采样位数为 16 位, 采样方式为单声道 用户可以通过波形显示窗口直接对采集到的原始信号进行观察 ; 另外, 采集到的信号还被送到信号测量及分析模块进行测量和分析处理 2 参数测量 : 参数测量主要完成对音频信号的频率 电压 信噪比 谐波失真等基本参数的测量 大部分音频参数都可以由这几种基本参数组合而成 为避免干扰, 信号测量之前加入了 Butterworth 滤波器, 对采集到的信号进行平滑滤波处理, 之后分别测量了峰值电压 频率 相位 信噪比及谐波失真等参数 实际测量中, 信噪比 SNR= 20lg(V s/ Vn) ( 其中 V s表示信号的有效电压, V n表示噪声电压, 通常用输入信号总电压代替信号电压 ), 谐波失真 开始 初始化配置 采样 / 量化 原始波形显示滤波 ( 低通 ) 波形对比 参数测量 加窗 频率 / 电压 /SNR/ 谐波 自功率谱 结束 图 4 流程示意图图 5 音频信号分析系统 DISTN = e2 + e en + en / e1 100(%),( 其中 e 1 是信号基频分量电压, ei (2 i N) 是信号各次谐波分量电压, e n 是噪声电压, 通常记做 THD+N) 3 信号分析 : 信号分析模块将采集来的数据进行时域和频域分析并显示在相应的时域图和频域图中 主要实现了滤波前后信号的时域波形 频率 幅值等的显示, 以及频率 幅值 相位等的误差分析 ; 而在频域分析方面, 通过对滤波后的信号选择相应的窗口形状, 采用 FFT 算法完成自功率谱的分析和显示 3 结束语本文采用 LabView 平台的虚拟仪器技术和声卡的 DSP 技术, 设计了一个具有较高采样精度 中等采样频率的基于普通计算机声卡的虚拟音频信号分析系统 如果在 PC 上配置多块声卡并行, 只需稍加修改, 就可构成一个多通道音频信号采集及测量分析系统 采用本文方法设计的系统性价比高, 通用性强, 可推广到语音识别 噪声监测等多种工程测量及实验室应用, 具有较好的实用性 本文创新 : 提出了基于 LabView 平台和普通计算机声卡的音频信号采集 分析方案, 并对实际音频信号测量中的误差问题给出了相应的解决方法 该方案不仅可以用于实验室环境下的音频信号分析, 还可以进一步推广到工业中的音频信号检测及智能信号分析系统

5 参考文献 [1] 龙帆, 钱利民, 李迎春. 基于 LabView 和声卡的扬声器检测系统的设计和实现 [J]. 微计算机信息, 2006,7-1:90-92 [2] 魏晨阳, 朱健强. 基于 LabView 和声卡的数据采集系统 [J]. 微计算机信息,2005,7-1:45,192 [3] 秦树人. 智能控件化虚拟仪器系统 [M]. 北京 : 科学出版社,2004 [4] 宋爱国, 刘文波, 王爱民. 测试信号分析与处理 [M]. 北京 : 机械工业出版社,2006 [5] 吕红英, 吴先求, 刘朝辉, 陈俊方.LabView 环境下基于声卡的虚拟示波器软件设计. 计算机应用 与软件, 作者简介 : 孟建良 (1956-), 男 ( 汉族 ), 河北省保定市人, 华北电力大学计算系副教授, 主要研究方 向为人工智能及其应用方面, 数据挖掘等 ; 杨光兴 (1980-), 男 ( 汉族 ), 内蒙古呼和浩特市人, 华北电 力大学计算系硕士研究生, 主要从事人工智能及其应用方面的研究, Biography:Yang Guang-xing, (1980-), male(han Nationality), Inner Mongolia, North China Electric Power University, Master, major: Human intelligence and application,

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