3 系统设计
    在MATLAB主窗口中，选择File菜单中的New菜单项，再选择其中的GUI命令，就会显示图形用户界面的设计模板。本文系统主要包含3个功能：语音采集、语音处理和和语音辨析。
3．1 采集模块
    系统将通过电脑麦克风进行录音。MATLAB中用y=wavrecord(n，fs，ch，dtype)来完成录音，式中n为采样的点数。决定了录音长度；fs为采样频率，默认值为11 025 Hz，还可根据要求自己选择合适的采样率；ch为声道数，默认值为1，表示单声道，如果指定为2，则采样为双声道立体声数据；dtype为采样数据的存储格式，用字符串指定，可以是‘double’、‘single’、‘int16’、‘int8’，指定存储格式的同时也就规定了每个采样值量化的精度，int8对应8位精度采样，其他都是16位采样精度。
    录音完成后，系统将把上面录制的语音信号保存成WAVE文件。在此用函数wavwrite来完成。
    最后将播放前面的语音WAVE文件，并生成其波形图和语谱图，为后续处理提高依据。
3．2 处理模块
    系统将对前面录制的语音信号进行预处理工作，包括：对语音信号去噪、预加重和端点检测处理。去除噪声就是尽量去除语音信号中无用信息(噪声)，而保留其中的有用信息(语音)。预加重的目的是提升高频部分，使信号的频谱变得平坦，以便于进行频谱分析或声道参数分析。语音的端点检测就是确定语音的起点和终点，从语音信号中排除无声段，为后续处理工作提供操作对象。
    然后，对信号进行滤波处理。滤波器是对输入信号的频率具有选择性的一个二端口网络，它允许某些频率次(通常是某个频率范围)的信号通过，而其他频率的信号幅值均要受到衰减，从而将不同的频率的语音信号分离开，使得皮肤能够更好的感应语音信号。小波包变换将频带进行多层次划分，并能够根据被分析信号的特征自适应地选择相应的频带，使之与信号频谱相匹配，从而提高了时一频分辨率。利用小波包的此特点，本文将语音信号用滤波器分成16个频率段，每个频率段为一个语音通道，每个通道连接一个电极片分别与皮肤接触。语音频率范围划分如表1所示。
    最后，点击“特征提取”按钮提取语音信号的特征参数。计算上面每个频率段的信号能量值，再将16个能量值作为分向量结合在一起构成一个特征向量，将其作为语音信号的特征参数。能量值反映每个频率段内语音信号所携带的语音能量，能够表征该段语音，因此可以作为特征参数。并且，每个语音信号的特征参数将在最下面的窗口中输出来。
3．3 辨析模块
    首先，建立一个数据库。该数据库存储语音信号的特征参数，以SOL Server2003来建库。
    然后，进行模式匹配。建好数据库后，对新的语音信号提取特征参数后，将其特征参数与库中数据进行匹配，如果找到相似度最接近的模板，则该模板就是待辨析的语音，并在下面窗口中输出语音信号；否则，将新信号的特征参数存入数据库，以丰富库中数据，并输出“库中无此语音!”。
    最后，输出辨析结果。

4 特点分析
    本系统的目的就是通过皮肤听声器使耳聋患者能够辨析简单语音。它通过两个方面来完成：1)在系统滤波后，语音信号经一组(本文用16个)电极片传递到皮肤。由于每个频率段的语音信号能量不同，那么对皮肤的电刺激也将不同，用户会感受到不同频率、不同程度的刺激，在一定程度上将能分辨不同的语音。2)信号经滤波后，进行特征提取，然后按照一定算法用软件辨析语音，最后输出辨析结果。本文利用
小波包变换高分辨率的特点，先对语音信号进行分解，然后通过滤波器滤波，在此基础上提取特征参数，然后利用特征参数进行语音辨析。
这就是从皮肤感触和视觉效果两个方面来辨析语音，势必将提升皮肤听声器辨析语音的能力。

5 结束语
    本文首先介绍了皮肤听声技术与皮肤听声器；然后，说明了系统的主要功能和模块划分，以及每个模块使用方法和核心技术；最后，总结了本系统的特点，即从皮肤感触和视觉效果两个方面来辨析语音，将在一定程度上提高皮肤听声器辨析语音的能力。
    当然，本系统有不太完善的地方，如特征参数能否更详细、更有特点?能否辨析比较复杂的语音?这些都是亟待解决的问题，也是今后研究工作的重点。

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