基于Matlab的語音信號(hào)處理與分析

1、語音信號(hào)的處理與分析系（院）物理與電子工程學(xué)院 專業(yè) 電子信息工程 題目 語音信號(hào)的處理與分析 學(xué)生姓名 指導(dǎo)教師 班 級(jí) 學(xué) 號(hào) 完成日期：2013 年 5 月目 錄1 緒論31.1課題背景及意義31.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀41.3本課題的研究?jī)?nèi)容和方法41.3.1 研究?jī)?nèi)容41.3.2 開發(fā)環(huán)境42 語音信號(hào)處理的總體方案42.1 系統(tǒng)基本概述42.2 系統(tǒng)基本要求與目的52.3 系統(tǒng)框架及實(shí)現(xiàn)52.3.1 語音信號(hào)的采樣52.3.2 語音信號(hào)的頻譜分析52.3.3 音樂信號(hào)的抽取52.3.4 音樂信號(hào)的AM調(diào)制52.3.5 AM調(diào)制音樂信號(hào)的同步解調(diào)62.4系統(tǒng)設(shè)計(jì)流程圖63 語音信號(hào)處理基本

2、知識(shí)63.1語音的錄入與打開63.2采樣位數(shù)和采樣頻率73.3時(shí)域信號(hào)的FFT分析73.4切比雪夫?yàn)V波器73.5數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)原理84 語音信號(hào)實(shí)例處理設(shè)計(jì)84.1語音信號(hào)的采集84.3.1高頻調(diào)制與低頻調(diào)制114.3.2切比雪夫?yàn)V波114.3.3 FIR濾波125 總結(jié)13參考文獻(xiàn)14語音信號(hào)的處理與分析【摘要】語音信號(hào)處理是研究用數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)和語音學(xué)知識(shí)對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行處理的新興的學(xué)科，是目前發(fā)展最為迅速的信息科學(xué)研究領(lǐng)域的核心技術(shù)之一。通過語音傳遞信息是人類最重要、最有效、最常用和最方便的交換信息形式。Matlab語言是一種數(shù)據(jù)分析和處理功能十分強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)應(yīng)用軟件，它可以將聲音文件變

3、換為離散的數(shù)據(jù)文件，然后利用其強(qiáng)大的矩陣運(yùn)算能力處理數(shù)據(jù)，如數(shù)字濾波、傅里葉變換、時(shí)域和頻域分析、聲音回放以及各種圖的呈現(xiàn)等，它的信號(hào)處理與分析工具箱為語音信號(hào)分析提供了十分豐富的功能函數(shù)，利用這些功能函數(shù)可以快捷而又方便地完成語音信號(hào)的處理和分析以及信號(hào)的可視化，使人機(jī)交互更加便捷。信號(hào)處理是Matlab重要應(yīng)用的領(lǐng)域之一。本設(shè)計(jì)針對(duì)現(xiàn)在大部分語音處理軟件內(nèi)容繁多、操作不便等問題，采用MATLAB7.0綜合運(yùn)用GUI界面設(shè)計(jì)、各種函數(shù)調(diào)用等來實(shí)現(xiàn)語音信號(hào)的變頻、變幅、傅里葉變換及濾波，程序界面簡(jiǎn)練，操作簡(jiǎn)便，具有一定的實(shí)際應(yīng)用意義。最后，本文對(duì)語音信號(hào)處理的進(jìn)一步發(fā)展方向提出了自己的看法。【

4、關(guān)鍵詞】Matlab 語音信號(hào) 傅里葉變換 低通濾波器1 緒論 語音是語言的聲學(xué)表現(xiàn)，是人類交流信息最自然、最有效、最方便的手段。隨著社會(huì)文化的進(jìn)步和科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，人類開始進(jìn)入了信息化時(shí)代，用現(xiàn)代手段研究語音處理技術(shù)，使人們能更加有效地產(chǎn)生、傳輸、存儲(chǔ)、和獲取語音信息，這對(duì)于促進(jìn)社會(huì)的發(fā)展具有十分重要的意義，因此，語音信號(hào)處理正越來越受到人們的關(guān)注和廣泛的研究。1.1課題背景及意義語音信號(hào)處理是一門比較實(shí)用的電子工程的專業(yè)課程，語音是人類獲取信息的重要來源和利用信息的重要手段。通過語言相互傳遞信息是人類最重要的基本功能之一。語言是人類特有的功能，它是創(chuàng)造和記載幾千年人類文明史的根本手段，沒有

5、語言就沒有今天的人類文明。語音是語言的聲學(xué)表現(xiàn)，是相互傳遞信息的最重要的手段，是人類最重要、最有效、最常用和最方便的交換信息的形式。語音信號(hào)處理是研究用數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行處理的一門學(xué)科，它是一門新興的學(xué)科，同時(shí)又是綜合性的多學(xué)科領(lǐng)域和涉及面很廣的交叉學(xué)科。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀20世紀(jì)60年代中期形成的一系列數(shù)字信號(hào)處理的理論和算法，如數(shù)字濾波器、快速傅立葉變換（FFT）等是語音信號(hào)數(shù)字處理的理論和技術(shù)基礎(chǔ)。隨著信息科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，語音信號(hào)處理取得了重大的進(jìn)展：進(jìn)入70年代之后，提出了用于語音信號(hào)的信息壓縮和特征提取的線性預(yù)測(cè)技術(shù)（LPC），并已成為語音信號(hào)處理最強(qiáng)有力的工具，廣

6、泛應(yīng)用于語音信號(hào)的分析、合成及各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域，以及用于輸入語音與參考樣本之間時(shí)間匹配的動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法；80年代初一種新的基于聚類分析的高效數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)矢量量化（VQ）應(yīng)用于語音信號(hào)處理中；而用隱馬爾可夫模型（HMM）描述語音信號(hào)過程的產(chǎn)生是80年代語音信號(hào)處理技術(shù)的重大發(fā)展，目前HMM已構(gòu)成了現(xiàn)代語音識(shí)別研究的重要基石。近年來人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)的研究取得了迅速發(fā)展，語音信號(hào)處理的各項(xiàng)課題是促進(jìn)其發(fā)展的重要?jiǎng)恿χ唬瑫r(shí)，它的許多成果也體現(xiàn)在有關(guān)語音信號(hào)處理的各項(xiàng)技術(shù)之中。1.3本課題的研究?jī)?nèi)容和方法1.3.1 研究?jī)?nèi)容本論文主要介紹的是的語音信號(hào)的簡(jiǎn)單處理。本報(bào)告針對(duì)以上問題，運(yùn)用數(shù)字信號(hào)學(xué)基

7、本原理實(shí)現(xiàn)語音信號(hào)的處理，在matlab7.0環(huán)境下綜合運(yùn)用信號(hào)提取，幅頻變換以及傅里葉變換、濾波等技術(shù)來進(jìn)行語音信號(hào)處理。我所做的工作就是在matlab7.0軟件上編寫一個(gè)處理語音信號(hào)的程序，能對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行采集，并對(duì)其進(jìn)行各種處理，達(dá)到簡(jiǎn)單的語音信號(hào)處理的目的。1.3.2 開發(fā)環(huán)境 本設(shè)計(jì)的開發(fā)使用的操作系統(tǒng)是Windows XP系統(tǒng)。開發(fā)環(huán)境為Matlab 7.0版本軟件。2 語音信號(hào)處理的總體方案2.1 系統(tǒng)基本概述本次設(shè)計(jì)為基于Matlab的語音信號(hào)的處理與分析系統(tǒng)。系統(tǒng)包括語音信號(hào)的采集、抽樣處理、AM調(diào)制與解調(diào)等，其中還采用了切比雪夫?yàn)V波器和FIR濾波器進(jìn)行同步解調(diào)。2.2 系統(tǒng)

8、基本要求與目的1、掌握MATLAB的程序設(shè)計(jì)方法。 2、熟悉Windows環(huán)境下語音信號(hào)采集的方法。 3、了解數(shù)字信號(hào)處理的基本概念、基本理論和基本方法。 4、學(xué)會(huì)使用MATLAB設(shè)計(jì)數(shù)字濾波器。 5、學(xué)會(huì)使用MATLAB對(duì)信號(hào)進(jìn)行處理和分析。2.3 系統(tǒng)框架及實(shí)現(xiàn)2.3.1 語音信號(hào)的采樣利用Windows下的錄音機(jī)，錄制一段自己的語音，要求長(zhǎng)度不小于10s，然后在Matlab軟件平臺(tái)下，利用函數(shù)wavread對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行采樣，記住采樣頻率和采樣點(diǎn)數(shù)。2.3.2 語音信號(hào)的頻譜分析 使用Matlab繪出采樣后的語音信號(hào)的時(shí)域波形和頻譜圖，根據(jù)頻譜圖求出其帶寬，并說明語音信號(hào)的采樣頻率不能低

9、于多少赫茲。2.3.3 音樂信號(hào)的抽?。?）觀察音樂信號(hào)頻率的上限，選擇適當(dāng)?shù)某槿￠g隔對(duì)信號(hào)進(jìn)行下采樣（給出兩種抽樣間隔，代表混疊與非混疊）；（2）輸出抽取后的音樂信號(hào)的波形和頻譜；（3）播放抽取后的音樂信號(hào)，比較不同抽取間隔下的聲音。2.3.4 音樂信號(hào)的AM調(diào)制（1）觀察音樂信號(hào)的頻率上限，選擇適當(dāng)?shù)恼{(diào)制頻率對(duì)信號(hào)進(jìn)行調(diào)制（給出高、低兩種調(diào)制頻率）；（2）輸出調(diào)制信號(hào)的波形和頻譜；（3）播放調(diào)制音樂。2.3.5 AM調(diào)制音樂信號(hào)的同步解調(diào)（1）設(shè)計(jì)切比雪夫?yàn)V波完成同步解調(diào)；（2）頻率抽樣法設(shè)計(jì)FIR濾波器完成同步解調(diào)；（3）繪出濾波器的頻域響應(yīng)，繪出濾波后信號(hào)的時(shí)域波形和頻譜；（3）輸出解

10、調(diào)信號(hào)的波形和頻譜；（4）播放解調(diào)音樂信號(hào)，比較不同濾波器下的聲音。2.4系統(tǒng)設(shè)計(jì)流程圖圖2.1列出了整個(gè)語音信號(hào)處理系統(tǒng)的工作流程：信號(hào)采集信號(hào)提取信號(hào)抽樣與混疊信號(hào)變換信號(hào)濾波效果顯示圖2.1 語音信號(hào)處理系統(tǒng)的工作流程3 語音信號(hào)處理基本知識(shí)3.1語音的錄入與打開在MATLAB中，x,fs,Nbits=wavread('E:W.wav');用于讀取語音，采樣值放在向量x中，fs表示采樣頻率(Hz)，Nbits表示采樣位數(shù)。 sound(x,fs);用于對(duì)聲音的回放。向量x則就代表了一個(gè)信號(hào)（也即一個(gè)復(fù)雜的“函數(shù)表達(dá)式”）也就是說可以像處理一個(gè)信號(hào)表達(dá)式一樣處理這個(gè)聲音信號(hào)

11、。3.2采樣位數(shù)和采樣頻率采樣位數(shù)即采樣值或取樣值，用來衡量聲音波動(dòng)變化的參數(shù)，是指聲卡在采集和播放聲音文件時(shí)所使用數(shù)字聲音信號(hào)的二進(jìn)制位數(shù)。采樣頻率是指錄音設(shè)備在一秒鐘內(nèi)對(duì)聲音信號(hào)的采樣次數(shù)，采樣頻率越高聲音的還原就越真實(shí)越自然。采樣位數(shù)和采樣率對(duì)于音頻接口來說是最為重要的兩個(gè)指標(biāo)，也是選擇音頻接口的兩個(gè)重要標(biāo)準(zhǔn)。無論采樣頻率如何，理論上來說采樣的位數(shù)決定了音頻數(shù)據(jù)最大的力度范圍。每增加一個(gè)采樣位數(shù)相當(dāng)于力度范圍增加了6dB。采樣位數(shù)越多則捕捉到的信號(hào)越精確。對(duì)于采樣率來說你可以想象它類似于一個(gè)照相機(jī)，44.1kHz意味著音頻流進(jìn)入計(jì)算機(jī)時(shí)計(jì)算機(jī)每秒會(huì)對(duì)其拍照達(dá)441000次。顯然采樣率越高

12、，計(jì)算機(jī)攝取的圖片越多，對(duì)于原始音頻的還原也越加精確。3.3時(shí)域信號(hào)的FFT分析FFT即為快速傅氏變換，是離散傅氏變換的快速算法，它是根據(jù)離散傅氏變換的奇、偶、虛、實(shí)等特性，對(duì)離散傅立葉變換的算法進(jìn)行改進(jìn)獲得的。在MATLAB的信號(hào)處理工具箱中函數(shù)FFT和IFFT用于快速傅立葉變換和逆變換。函數(shù)FFT用于序列快速傅立葉變換，其調(diào)用格式為y=fft(x)，其中，x是序列，y是序列的FFT，x可以為一向量或矩陣，若x為一向量，y是x的FFT且和x相同長(zhǎng)度；若x為一矩陣，則y是對(duì)矩陣的每一列向量進(jìn)行FFT。如果x長(zhǎng)度是2的冪次方，函數(shù)fft執(zhí)行高速基2FFT算法，否則fft執(zhí)行一種混合基的離散傅立葉

13、變換算法，計(jì)算速度較慢。函數(shù)FFT的另一種調(diào)用格式為y=fft(x,N)，式中，x，y意義同前，N為正整數(shù)。函數(shù)執(zhí)行N點(diǎn)的FFT，若x為向量且長(zhǎng)度小于N，則函數(shù)將x補(bǔ)零至長(zhǎng)度N；若向量x的長(zhǎng)度大于N，則函數(shù)截短x使之長(zhǎng)度為N；若x 為矩陣，按相同方法對(duì)x進(jìn)行處理。3.4切比雪夫?yàn)V波器 切比雪夫?yàn)V波器，又名“車比雪夫?yàn)V波器”，是在通帶或阻帶上頻率響應(yīng)幅度等波紋波動(dòng)的濾波器。切比雪夫?yàn)V波器來自切比雪夫分布，以“切比雪夫”命名，是用以紀(jì)念俄羅斯數(shù)學(xué)家巴夫尼提·列波維其·切比雪夫。切比雪夫?yàn)V波器在過渡帶比巴特沃斯濾波器的衰減快，但頻率響應(yīng)的幅頻特性不如后者平坦。切比雪夫?yàn)V波器和理想

14、濾波器的頻率響應(yīng)曲線之間的誤差最小，但是在通頻帶內(nèi)存在幅度波動(dòng)。切比雪夫多項(xiàng)式是與棣莫弗定理有關(guān)，以遞歸方式定義的一系列正交多項(xiàng)式序列。 通常，第一類切比雪夫多項(xiàng)式以符號(hào)Tn表示， 第二類切比雪夫多項(xiàng)式用Un表示。切比雪夫多項(xiàng)式 Tn 或 Un 代表 n 階多項(xiàng)式。切比雪夫多項(xiàng)式在逼近理論中有重要的應(yīng)用。這是因?yàn)榈谝活惽斜妊┓蚨囗?xiàng)式的根（被稱為切比雪夫節(jié)點(diǎn)）可以用于多項(xiàng)式插值。相應(yīng)的插值多項(xiàng)式能最大限度地降低龍格現(xiàn)象，并且提供多項(xiàng)式在連續(xù)函數(shù)的最佳一致逼近。3.5數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)原理數(shù)字濾波器的作用是利用離散時(shí)間系統(tǒng)的特性對(duì)輸入信號(hào)波形(或頻譜)進(jìn)行加工處理，或者說利用數(shù)字方法按預(yù)定的要求對(duì)信號(hào)

15、進(jìn)行變換。數(shù)字濾波器可以理解為是一個(gè)計(jì)算程序或算法，將代表輸入信號(hào)的數(shù)字時(shí)間序列轉(zhuǎn)化為代表輸出信號(hào)的數(shù)字時(shí)間序列，并在轉(zhuǎn)化過程中，使信號(hào)按預(yù)定的形式變化。數(shù)字濾波器有多種分類，根據(jù)數(shù)字濾波器沖激響應(yīng)的時(shí)域特征，可將數(shù)字濾波器分為兩種，即無限長(zhǎng)沖激響應(yīng)（IIR）濾波器和有限長(zhǎng)沖激響應(yīng)（FIR）濾波器。從性能上來說，IIR濾波器傳輸函數(shù)的極點(diǎn)可位于單位圓內(nèi)的任何地方，因此可用較低的階數(shù)獲得高的選擇性，所用的存貯單元少，所以經(jīng)濟(jì)而效率高。但是這個(gè)高效率是以相位的非線性為代價(jià)的。選擇性越好，則相位非線性越嚴(yán)重。相反，F(xiàn)IR濾波器卻可以得到嚴(yán)格的線性相位，然而由于FIR濾波器傳輸函數(shù)的極點(diǎn)固定在原點(diǎn)，所

16、以只能用較高的階數(shù)達(dá)到高的選擇性；對(duì)于同樣的濾波器設(shè)計(jì)指標(biāo)，F(xiàn)IR濾波器所要求的階數(shù)可以比IIR濾波器高510倍，結(jié)果，成本較高，信號(hào)延時(shí)也較大；如果按相同的選擇性和相同的線性要求來說，則IIR濾波器就必須加全通網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行相位較正，同樣要大增加濾波器的節(jié)數(shù)和復(fù)雜性。整體來看，IIR濾波器達(dá)到同樣效果階數(shù)少，延遲小，但是有穩(wěn)定性問題，非線性相位；FIR濾波器沒有穩(wěn)定性問題，線性相位，但階數(shù)多，延遲大。4 語音信號(hào)實(shí)例處理設(shè)計(jì)4.1語音信號(hào)的采集程序：y,fs,bit=wavread('E:DSP課程設(shè)計(jì)10300118a.wav')%讀取音樂片段，fs是采樣率 size(y)%求矩

17、陣的行數(shù)和列數(shù) y1=y(:,1);%對(duì)信號(hào)進(jìn)行分列處理 n1=length(y1);%取y的長(zhǎng)度 t1=(0:n1-1)/fs;%設(shè)置波形圖橫坐標(biāo) figure subplot(2,1,1); plot(t1,y1); %畫出時(shí)域波形圖 ylabel('幅值'); xlabel('時(shí)間（s）'); title('信號(hào)波形'); subplot(2,1,2); Y1=fft(y1); w1=2/n1*(0:n1-1);%設(shè)置角頻率 plot(w1,abs(Y1);%畫頻譜圖 title('信號(hào)頻譜'); xlabel('數(shù)

18、字角頻率'); ylabel('幅度'); grid on; sound(y,fs);現(xiàn)象：如圖4.1。圖4.14.2不同抽樣間隔的采樣程序：y,fs,bit=wavread('E:DSP課程設(shè)計(jì)10300118a.wav') y1=y(:,1); n1=length(y1); D=2;%設(shè)置抽樣間隔 y2=y1(1:D:n1);%減抽樣 n2=length(y2);%減抽樣后信號(hào)長(zhǎng)度 t2=(0:n2-1)/fs;%設(shè)置橫坐標(biāo) figure subplot(2,2,1); plot(t2,y2); %繪制減抽樣信號(hào)波形圖 ylabel('幅度&

19、#39;);xlabel('時(shí)間（s）'); title('2:1減抽樣信號(hào)波形'); Y2=fft(y2); %對(duì)y2進(jìn)行n2點(diǎn)fft譜分析 w2=2/n2*0:n2-1; subplot(2,2,3); plot(w2,abs(Y2);%繪制減抽樣信號(hào)頻譜圖 title('2:1減抽樣信號(hào)頻譜'); xlabel('數(shù)字角頻率w'); ylabel('幅度');grid on; sound(y2,fs/D); D=5;%設(shè)置抽樣間隔 y3=y1(1:D:n1);%減抽樣 n3=length(y3);%減抽樣后信

20、號(hào)長(zhǎng)度 t3=(0:n3-1)/fs;%設(shè)置橫坐標(biāo) subplot(2,2,2); plot(t3,y3); %繪制減抽樣信號(hào)波形圖 ylabel('幅度'); xlabel('時(shí)間（s）');title('5:1減抽樣信號(hào)波形'); Y3=fft(y3); %對(duì)y2進(jìn)行n2點(diǎn)fft譜分析 w3=2/n3*0:n3-1; subplot(2,2,4); plot(w3,abs(Y3);%繪制減抽樣信號(hào)頻譜圖 title('5:1減抽樣信號(hào)頻譜'); xlabel('數(shù)字角頻率w'); ylabel('幅度&

21、#39;);grid on; sound(y3,fs/D)現(xiàn)象：如圖4.2。圖4.24.3音樂信號(hào)的AM調(diào)制與解調(diào) 4.3.1高頻調(diào)制與低頻調(diào)制程序：w,fs,b=wavread('E:DSP課程設(shè)計(jì)10300118a.wav') w1=w(:,1);f=fft(w1);l=length(f);ww=2/l*(0:l-1);%對(duì)聲音信號(hào)進(jìn)行調(diào)制%高頻調(diào)制figure;n1=0:l-1;w2=w1.*cos(0.9*pi*n1)'f2=fft(w2);sound(w2,fs);subplot(211);plot(w2);title('高頻調(diào)制后信號(hào)波形')

22、;xlabel('t');ylabel('信號(hào)幅度w2');subplot(212);plot(ww,abs(f2);title('高頻調(diào)制后信號(hào)頻譜');xlabel('w');ylabel('信號(hào)幅度|f2|');%低頻調(diào)制figure;n1=0:l-1;w22=w1.*cos(pi/8*n1)'f22=fft(w22);sound(w22,fs);subplot(211);plot(w22);title('低頻調(diào)制后信號(hào)波形');xlabel('t');ylabel(&

23、#39;信號(hào)幅度w22');subplot(212);plot(ww,abs(f22);title('低頻調(diào)制后信號(hào)頻譜');xlabel('w');ylabel('信號(hào)幅度|f22|');現(xiàn)象：如圖4.3.1。圖4.3.14.3.2切比雪夫?yàn)V波程序：%基于MATLAB的FIR低通濾波器程序%要求用切比雪夫一致逼近法設(shè)計(jì) %w22*cos(pi/8*n1)=1/2(w1+cos(2pi/8*n1); %AM解調(diào)Wp=0.05*pi; %通帶的截止頻率w=4000/44.1/2/1000*piWs=0.1*pi;Rp=3;Rs=15;Y1=

24、w22.*cos(pi/8*n1)'N, Wn =cheb1ord(Wp, Ws, Rp, Rs);B,A = CHEBY1(N,0.5,Wn);Y=filter(B,A,Y1);Y22=fft(Y);sound(Y,fs);figure;subplot(211);plot(Y);title('切比雪夫?yàn)V波后信號(hào)波形');xlabel('t');ylabel('信號(hào)幅度Y');subplot(212);plot(ww,abs(Y22);title('切比雪夫?yàn)V波后信號(hào)頻譜');xlabel('w');yla

25、bel('信號(hào)幅度|Y22|');現(xiàn)象：如圖4.3.2。4.3.3 FIR濾波程序：y,fs,bit=wavread('E:DSP課程設(shè)計(jì)10300118a.wav')y1=y( : ,1);n1=length(y1);n3=0:(n1-1);b1=cos(33075/fs/2*pi*n3); %設(shè)置調(diào)制信號(hào) c1=b1'.*y1; %對(duì)原信號(hào)進(jìn)行調(diào)制lc1=length(c1);t=(0:lc1-1)/fs;figure %用載波對(duì)信號(hào)進(jìn)行調(diào)制，并對(duì)其做fft變換subplot(3,1,1) %獲取頻譜，從圖中可以觀察到，調(diào)制后的plot(t,c1)

26、%信號(hào)頻譜發(fā)生搬移xlabel('時(shí)間(s)');ylabel('幅度');title('調(diào)制后信號(hào)');w1=2/lc1*0:lc1-1; %設(shè)%置角頻率WC1=fft(c1);d1=b1'.*c1;w123=66100/fs/2;w224=43075/fs/2; %設(shè)計(jì)FIR 濾波器 用布萊克曼窗設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)a=fir1(10,w224/fs/2,'low',blackman(10+1);h,f=freqz(a,1,lc1);subplot(3,1,2) plot(f,20*log10(abs(h);F3=filter(a,1,d1); %解調(diào)音樂信號(hào)N4=length(F3);F4=fft(F3);w4=2/N4*0:N4/2-1