基于MATLAB的有噪聲的語音信號處理的課程設(shè)計要點

1、dsp實驗課程設(shè)計實驗報告dsp實驗課程設(shè)計實驗報告姓名： 學(xué)號： 班級：1 .課程設(shè)計題目：基于matlab勺有噪聲的語音信號處理的課程設(shè)計。2 .課程設(shè)計的目的：綜合運用數(shù)字信號處理的理論知識進行頻譜分析和濾波器設(shè)計，通過理論推導(dǎo)得出相應(yīng)的結(jié)論，再利用 matlab故為編程工具進行計算機實現(xiàn)，從而加深對所學(xué)知識的理解，建立 概念。3 .課程設(shè)計的要求：(1)熟悉離散信號和系統(tǒng)的時域特性。(2)掌握序列快速傅里葉變換 fft方法。(3)學(xué)會matlab勺使用，掌握matlab勺程序設(shè)計方法。(4)利用matlab寸語音信號進行頻譜分析。(5)掌握matla段計各種數(shù)字濾波器的方法和對信號進行

2、濾波的方法。4 .課程設(shè)計的內(nèi)容：錄制一段語音信號，對語音信號進行頻譜分析，利用matla用的隨機函數(shù)產(chǎn)生噪聲加入到語音信號中，使語音信號被污染，然后進行頻譜分析，設(shè)計 fir和iir數(shù)字濾波器，并 對噪聲污染的語音信號進行濾波，分析濾波后的信號的時域和頻域特征，回放語音信號。5 .課程設(shè)計的步驟：(1)語音信號的獲取通過錄音軟件錄制一段語音“數(shù)字信號處理”，命名為“ orisound ”，時長大約1到2秒，在matlabk 通過使用 wavread函數(shù)，對語音進行采樣：y,fs,nbits=wavread(orisound); %語音信號的采集采樣值放在向量y中，采樣頻率為fs ,采樣位數(shù)為

3、nbits。(2)語音信號的頻譜分析畫出語音信號的時域波形，然后對語音信號進行頻譜分析，在matlabk通過使用fft 函數(shù)對信號進行快速傅里葉變換，得到信號的頻譜特性。因此采集語音并繪出波形和頻譜的模塊程序如下：y,fs,nbits=wavread(orisound);sound(y,fs,nbits);n=length(y);y=fft(y,n);figure;subplot(2,1,1);piot(y);title(原始信號波形,fontweight,bold);axis( 00000 80000 -1 1);grid；subplot(2,1,2);plot(abs(y);title(原

4、始彳昌瀕譜,fontweight,bold);%語音信號的采集%語音的播放%計算語音信號的長度%快速傅里葉變換%繪出時域波形%通過嘗試確7e合適的坐標參數(shù)%繪出頻域頻譜axis( 0 150000 0 4000);%通過嘗試確7e合適的坐標參數(shù)grid；結(jié)果如下:可以看到，語音信號的頻率集中在低頻部分。(3)產(chǎn)生噪聲信號在matlabk通過使用randn函數(shù)產(chǎn)生隨機噪聲信號，并加到語音信號中得到被污染 的語音信號，回放語音信號。產(chǎn)生隨機噪聲：noise=0.2*randn(n,1);其中用0.2倍乘噪聲用來適當(dāng)削減噪聲的作用，便于對語音信號進行處理并比較效果。(4)污染信號頻譜分析對被污染的加

5、噪信號進行時域和頻域分析。加噪聲并分析信號波形頻譜的模塊程序及說明如下:y,fs,nbits=wavread(orisound.wav); sound(y,fs,nbits);n = length (y);noise=0.2*randn(n,1);s=y+noise;sound(s);figure;subplot(2,1,1);plot(s);title(加噪語音信號的時域波形axis( 00000 80000 -1 1);grid;s=fft(s);subplot(2,1,2);,fontweight,bold);%語音信號采集%回放語音信號便于比較效果%計算語音信號長度%產(chǎn)生隨機噪聲信號

6、noise%將noise添加到原始信號，得到污 染信號s%回放污染信號s%繪制加噪信號時域波形%s進行快速傅里葉變換得到頻譜%繪制加噪信號頻域頻譜plot(abs(s);title(加噪語音信號的時域波形,fontweight,bold);axis( 0 150000 0 4000);grid;結(jié)果如下:可以看到，隨機噪聲均勻的分布在整個頻譜范圍內(nèi)。(5)設(shè)計fir和iir數(shù)字濾波器在matlab中，根據(jù)頻譜特征設(shè)計 fir和iir濾波器。在matlab中，可以利用函數(shù)firl 設(shè)計fir濾波器，利用函數(shù) butter,cheby1設(shè)at iir濾波器，利用 matlab中的函數(shù)freqz畫出

7、 各步濾波器的頻率響應(yīng)。低通濾波器的性能指標：fp=1000hz, fc=1200hz, as=100db ,ap=1db高通濾波器的性能指標：fp=3500hz, fc=4000hz , as=100db , ap=1db ;帶通濾波器的性能指標：fp1=1200hz ,fp2=3000hz ,fc1=1000hz ,fc2=3200hz ,as=100db , ap=1db在matlab中，利用n,wc=butter(n,wc,rp,as,s)設(shè)計并計算巴特沃斯模擬濾波器的階 數(shù)n和3db截止頻率 wc； b,a=cheby1(n,rp,wpo,ftypr)設(shè)計切比雪夫i型濾波器。在課程設(shè)

8、計中，共設(shè)計了六種濾波器對信號進行濾波：fir低通，高通，帶通濾波器，iir低通，高通，帶通濾波器。通過對原始信號和加噪信號的頻譜進行觀察，原始語音信號 頻譜集中在低頻段，而隨機噪聲接近均勻的分布在整個頻譜范圍內(nèi)，因此推測選用低通濾波器去噪性能要好于高通和帶通濾波器。(6)對污染信號進行濾波在matlab中用fir和iir濾波器對加噪信號進行濾波，其中通過利用函數(shù)fftfilt用fir濾波器濾波，通過利用函數(shù) filter用iir濾波器濾波。(7)回放語音信號在matlab中，通過用sound函數(shù)對語音信號進行回放，用以比較各濾波器的濾波效 果。各濾波器設(shè)計模塊的程序和說明如下：(1) iir

9、低通濾波器設(shè)計y,fs,nbits=wavread(orisound.wav);n = length (y);noise=0.2*randn(n,1);s=y+noise;s=fft(s);ft=8000;fp=1000;fs=1200;wp=2*pi*fp/ft;ws=2*pi*fs/ft;n11,wn11=buttord(wp,ws,1,50,s);b11,a11=butter(n11,wn11,s);num11,den11=bilinear(b11,a11,0.5);z11=filter(num11,den11,s);sound(z11,fs,nbits);m11=fft(z11);fi

10、gure;subplot(2,2,1);plot(abs(s),g);title(濾波前信號的頻譜,fontweight,bold);axis( 0 80000 0 4000);grid;subplot(2,2,2);plot(abs(m11),r);title(濾波后信號的頻譜,fontweight,bold);axis( 0 80000 0 4000);grid;subplot(2,2,3);plot(s);title(濾波前信號的波形,fontweight,bold);axis(00000 100000 -1 1);grid;subplot(2,2,4);plot(z11);title(

11、濾波后的信號波形,fontweight,bold);axis(00000 100000 -1 1);grid;%語音信號采集%計算語音信號長度%產(chǎn)生隨機噪聲信號 noise%將noise添加到原始信號，得到污 染信號s%快速傅里葉變換%低通濾波器的階數(shù)和截止頻率%s域頻率響應(yīng)的參數(shù)%利用雙線性變換實現(xiàn)頻率響應(yīng)s域到z域的變換%濾波%回放濾波后的信號%濾波后的信號頻譜%繪出濾波前的信號頻譜%繪出濾波后的信號頻譜%繪出濾波前的信號波形%繪出濾波后的信號波形結(jié)果如下:可以看出，濾波后將非低頻部分的噪聲頻率濾掉，但還有一些高于原始語音信號的頻率沒有被去除。(2) iir高通濾波器設(shè)計%語音信號采集%計

12、算語音信號的長度%產(chǎn)生隨機噪聲%語音信號加入噪聲得到加噪信號%快速傅里葉變換y,fs,nbits=wavread (orisound);n = length (y);noise=0.2*randn(n,1);s=y+noise;s=fft(s);fp1=1200;fs1=1000;ft=8000;wp1=tan(pi*fp1/ft);ws1=tan(pi*fs1/ft);wp=1;ws=wp1*wp/ws1;%模擬的低通濾波器階數(shù)和截止頻率n13,wn13=cheb1ord(wp,ws,1,50,s);dsp實驗課程設(shè)計實驗報告%s域的頻率響應(yīng)的參數(shù)%s域低通參數(shù)轉(zhuǎn)為高通的%利用雙線性變換實現(xiàn)

13、頻率響應(yīng) s域到z域轉(zhuǎn)換%濾波%回放濾波后的信號%濾波后的信號頻譜%繪出濾波前的信號頻譜b13,a13=cheby1(n13,1,wn13,s);num,den=lp2hp(b13,a13,wn13);num13,den13=bilinear(num,den,0.5);z13=filter(num13,den13,s);sound(z13,fs,nbits);m13=fft(z13);figure;subplot(2,2,1);plot(abs(s),g);title(濾波前信號的頻譜,fontweight,bold);axis(0 80000 0 4000);grid；%繪出濾波后的信號頻譜

14、subplot(2,2,2);plot(abs(m13),r);title(濾波后信號的頻譜,fontweight,bold);axis(0 80000 0 4000);grid;%繪出濾波前的信號波形subplot(2,2,3);plot(s);title(濾波前信號的波形,fontweight,bold);axis(00000 100000 -1 1);grid;%繪出濾波后的信號波形subplot(2,2,4);plot(z13);title(濾波后的信號波形,fontweight,bold);axis(00000 100000 -1 1);grid;結(jié)果如下：dsp實驗課程設(shè)計實驗報告

15、%語音信號采集%計算語音信號的長度%產(chǎn)生隨機噪聲%語音信號加噪%快速傅里葉變換%通帶阻帶波紋可以看出，濾波后將原始信號絕大部分頻譜濾掉，剩下噪聲信號，不能采用。(3) iir帶通濾波器設(shè)計y,fs,nbits=wavread (orisound); n = length (y);noise=0.2*randn(n,1);s=y+noise;s=fft(s);ft=8000;fp=1000;fs=1200;wp=2*fp/ft;ws=2*fs/ft;rp=1;rs=50;p=1-10a(-rp/20);q=10a(-rs/20);fpts=wp ws;mag=1 0；dev=p q;%由kais

16、erord求濾波器的階數(shù)和截止頻率%設(shè)計濾波器%濾波%回放濾波后的信號%濾波后的信號頻譜%繪出濾波前的信號頻譜n21,wn21,beta,ftype=kaiserord(fpts,mag,dev);b21=fir1(n21,wn21,kaiser(n21+1,beta);z21=fftfilt(b21,s);sound(z21,fs,nbits);m21=fft(z21);figure(4);subplot(2,2,1);plot(abs(s),g);title(濾波前信號的頻譜,fontweight,bold);axis(0 80000 0 4000);grid；%繪出濾波后的信號頻譜sub

17、plot(2,2,2);plot(abs(m21),r);title(濾波后信號的頻譜,fontweight,bold);axis(0 80000 0 4000);grid；%繪出濾波前的信號波形subplot(2,2,3);plot(s)；title(濾波前信號的波形,fontweight,bold);axis(00000 100000 -1 1);grid;%繪出濾波后的信號波形subplot(2,2,4);plot(z21);title(濾波后的信號波形,fontweight,bold);axis(00000 100000 -1 1);grid;結(jié)果如下:可以看出，大部分噪聲被去除，與低

18、通iir濾波器的效果差不多，稍好于低通。(4) fir低通濾波器%語音信號采集%計算語音信號的長度%產(chǎn)生隨機噪聲%語音信號加噪%快速傅里葉變換y,fs,nbits=wavread (orisound);n = length (y);noise=0.2*randn(n,1);s=y+noise;s=fft(s);ft=8000;fp=1000;fs=1200;wp=2*fp/ft;ws=2*fs/ft;rp=1;rs=50;%通帶阻帶波紋p=1-10a(-rp/20);q=10a(-rs/20);fpts=wp ws;mag=1 0；dev=p q;%由kaiserord求濾波器的階數(shù)和截止頻率

19、%由fir1設(shè)計濾波器%濾波%回放濾波后的信號%濾波后的信號頻譜%繪出濾波前的信號頻譜n21,wn21,beta,ftype=kaiserord(fpts,mag,dev);b21=fir1(n21,wn21,kaiser(n21+1,beta);z21=fftfilt(b21,s);sound(z21,fs,nbits);m21=fft(z21);figure(4);subplot(2,2,1);plot(abs(s),g);title(濾波前信號的頻譜,fontweight,bold);axis(0 80000 0 4000);grid；%繪出濾波后的信號頻譜subplot(2,2,2);

20、plot(abs(m21),r);title(濾波后信號的頻譜,fontweight,bold);axis(0 80000 0 4000);grid；%繪出濾波前的信號波形subplot(2,2,3);plot(s)；title(濾波前信號的波形,fontweight,bold);axis(00000 100000 -1 1);grid;%繪出濾波后的信號波形subplot(2,2,4);plot(z21);title(濾波后的信號波形,fontweight,bold);axis(00000 100000 -1 1);grid;結(jié)果如下:可以看出：大部分的噪聲頻率被濾除，幾乎完整的保留了原始信

21、號的頻譜，濾波效果最好，但是由于在低頻部分仍然有隨機信號的干擾，所以回放信號較原始信號音質(zhì)稍差。(5) fir高通濾波器%語音信號采集%計算語音信號的長度%產(chǎn)生隨機噪聲%語音信號加噪%快速傅里葉變換y,fs,nbits=wavread (orisound); n = length (y);noise=0.2*randn(n,1);s=y+noise;s=fft(s);ft=8000;fp=4000;fs=3500;wp=2*fp/ft;ws=2*fs/ft;rp=1;%通帶阻帶波紋rs=50;p=1-10a(-rp/20);q=10a(-rs/20);fpts=ws wp;mag=0 1；de

22、v=p q;%由萬門設(shè)計濾波器%濾波%回放濾波后的信號%濾波后的信號頻譜%繪出濾波前的信號頻譜n23,wn23,beta,ftype=kaiserord(fpts,mag,dev); b23=fin(n23,wn23,high,kaiser(n23+1,beta); z23=fftfilt(b23,s);sound(z23,fs,nbits);m23=fft(z23);figure;subplot(2,2,1);plot(abs(s),g);title(濾波前信號的頻譜,fontweight,bold);axis(0 80000 0 4000);%繪出濾波后的信號頻譜grid;subplot(

23、2,2,2);plot(abs(m23),r);title(濾波后信號的頻譜,fontweight,bold);axis(0 80000 0 4000);%繪出濾波前的信號波形grid;subplot(2,2,3);plot(s);title(濾波前信號的波形,fontweight,bold);axis(00000 100000 -1 1);grid;%繪出濾波后的信號波形subplot(2,2,4);plot(z23);title(濾波后的信號波形,fontweight,bold);axis(00000 100000 -1 1);grid;結(jié)果如下:可以看到，濾波后只剩部分高頻噪聲頻率,原始

24、語音信號頻率被濾除，因此無法恢復(fù)語音信號。(6) fir帶通濾波器%語音信號采集%計算語音信號的長度%產(chǎn)生隨機噪聲%語音信號加噪%快速傅里葉變換y,fs,nbits=wavread (orisound); n = length (y);noise=0.2*randn(n,1);s=y+noise;s=fft(s);fp1=1200;fp2=3000;fs1=1000;fs2=3200;%帶通到低通濾波器參數(shù)轉(zhuǎn)換ft=2200;wp1=tan(pi*fp1/ft);wp2=tan(pi*fp2/ft);ws1=tan(pi*fs1/ft);ws2=tan(pi*fs2/ft);w=wp1*wp2

25、/ws2;bw=wp2-wp1;wp=1;ws=(wp*wp2-w.a2)/(bw*w);n22,wn22=buttord(wp,ws,1,50,s);b22,a22=butter(n22,wn22,s);z22=fftfilt(b22,s);sound(z22,fs,nbits);m22=fft(z22);figure;subplot(2,2,1);plot(abs(s),g);title(濾波前信號的頻譜,fontweight,bold);axis(0 80000 0 4000);grid；subplot(2,2,2);plot(abs(m22),r);title(濾波后信號的頻譜,fontweight,bold);axis(0 80000 0 4000);grid；subplot(2,2,3);plot(s)；title(濾波前信號的波形,fontweight,bold);axis(00000 100000 -1 1);grid；subplot(2,2,4);plot