基于MATLAB的語音信號(hào)濾波處理和程序設(shè)計(jì)

1、鄭州輕工業(yè)學(xué)院MATLAB課程設(shè)計(jì)題目： 基于MATLAB的語音信號(hào)濾波處理和程序設(shè)計(jì) 姓 名： XXX 院 （系）： 電氣信息工程 專業(yè)班級(jí)： 電信11-01 學(xué) 號(hào)： XXXXXXXXX 指導(dǎo)教師： 任景英 成 績(jī)： 時(shí)間：2014年6月09日至 2014年6月13日目錄摘要11、緒論21.1語音信號(hào)分析技術(shù)21.2數(shù)字濾波技術(shù)21.3主要內(nèi)容和基本要求32、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容42.1語音信號(hào)的采集42.2語音信號(hào)的頻譜分析42.3構(gòu)建干擾信號(hào)52.4信號(hào)合成72.5用數(shù)字濾波器對(duì)加噪的語音信號(hào)進(jìn)行濾波8心得體會(huì)11參考文獻(xiàn)12基于MATLAB的語音信號(hào)濾波處理和程序設(shè)計(jì)摘要語音信號(hào)處理屬于信息科學(xué)

2、的一個(gè)重要分支，大規(guī)模集成技術(shù)的高度發(fā)展和計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速前進(jìn)，推動(dòng)了這一技術(shù)的發(fā)展。Matlab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,信號(hào)處理是Matlab重要應(yīng)用的領(lǐng)域之一。本設(shè)計(jì)是基于Matlab對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行處理，先完成語音信號(hào)的采集，利用MATLAB對(duì)所錄制的信號(hào)進(jìn)行時(shí)域和頻域分析；構(gòu)建一個(gè)干擾信號(hào)，把語音信號(hào)和干擾信號(hào)疊加，利用MATLAB對(duì)干擾后的語音信號(hào)進(jìn)行時(shí)域和頻域分析，對(duì)干擾后的信號(hào)進(jìn)行濾波，畫出濾波后的信號(hào)的時(shí)域波形和頻譜，并對(duì)濾波前后的信號(hào)進(jìn)行對(duì)比，分析信號(hào)的變化。關(guān)鍵詞 MATLAB 語音信號(hào) 干擾信號(hào) 濾波 信號(hào)疊加1、緒論1.1語音信號(hào)分析技術(shù)語音信號(hào)

3、分析是語音信號(hào)處理的前提和基礎(chǔ)，只有分析出可表示語音信號(hào)本質(zhì)特征的參數(shù)，才有可能利用這些參數(shù)進(jìn)行高效的語音通信、語音合成和語音識(shí)別等處理。而且，語音合成的音質(zhì)好壞，語音識(shí)別率的高低，也都取決于對(duì)語音信號(hào)分橋的準(zhǔn)確性和精確性。因此語音信號(hào)分析在語音信號(hào)處理應(yīng)用中具有舉足輕重的地位。 根據(jù)所分析出的參數(shù)的性質(zhì)的不同，可將語音信號(hào)分析分為時(shí)域分析、頻域分析、倒領(lǐng)域分析等；時(shí)域分析方法具有簡(jiǎn)單、計(jì)算量小、物理意義明確等優(yōu)點(diǎn)，但由于語音信號(hào)最重要的感知特性反映在功率譜中，而相位變化只起著很小的作用，所以相對(duì)于時(shí)域分析來說頻域分析更為重要。通過對(duì)大量語音信號(hào)的觀察和分析發(fā)現(xiàn)，語音信號(hào)主要有下面兩個(gè)特點(diǎn)：在

4、頻域內(nèi)，語音信號(hào)的頻譜分量主要集中在3003400Hz的范圍內(nèi)。利用這個(gè)特點(diǎn)，可以用一個(gè)防混迭的帶通濾波器將此范圍內(nèi)的語音信號(hào)頻率分量取出，然后按8kHz的采樣率對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行采樣，就可以得到離散的語音信號(hào)。在時(shí)域內(nèi)，語音信號(hào)具有“短時(shí)性”的特點(diǎn)，即在總體上，語音信號(hào)的特征是隨著時(shí)間而變化的，但在一段較短的時(shí)間間隔內(nèi)，語音信號(hào)保持平穩(wěn)。在濁音段表現(xiàn)出周期信號(hào)的特征，在清音段表現(xiàn)出隨機(jī)噪聲的特征。1.2數(shù)字濾波技術(shù) 數(shù)字濾波是數(shù)字信號(hào)處理的重要基礎(chǔ)，數(shù)字信號(hào)處理主要是研究用數(shù)字或符號(hào)的序列來表示信號(hào)波形，并用數(shù)字的方式去處理這些序列，把它們改變成在某種意義上更希望的形式，以便估計(jì)信號(hào)的特征參量，

5、或削弱信號(hào)中的多余分量和增強(qiáng)信號(hào)中的有用分量。數(shù)字濾波器在對(duì)信號(hào)的過濾、檢測(cè)與參數(shù)估計(jì)等處理過程中，是使用最為廣泛的一種線性系統(tǒng)。 數(shù)字濾波器（Digital Filter，簡(jiǎn)稱為DF）是指完成信號(hào)濾波處理功能的、用有限精度算法實(shí)現(xiàn)的離散時(shí)間線性非時(shí)變系統(tǒng)。數(shù)字濾波器的數(shù)學(xué)運(yùn)算通常有兩種實(shí)現(xiàn)方式。一種是頻域法，即利用FFT快速運(yùn)算辦法對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行離散傅立葉變換，分析其頻譜，然后根據(jù)希望的頻率特性進(jìn)行濾波，再利用傅立葉反變換恢復(fù)出時(shí)域信號(hào)。這種方法具有較好的頻域選擇特性和靈活性，并且由于信號(hào)頻率與所希望的頻譜特性是簡(jiǎn)單的相乘關(guān)系，所以它比計(jì)算等價(jià)的時(shí)域卷積要快得多。另一種方法是時(shí)域法，這種方法

6、是通過對(duì)離散抽樣數(shù)據(jù)作差分?jǐn)?shù)學(xué)運(yùn)算來達(dá)到濾波目的的。 數(shù)字濾波器的輸入是一組（由模擬信號(hào)取樣和量化的）數(shù)字量，其輸出是經(jīng)過數(shù)字變換的另一組數(shù)字量。數(shù)字濾波器具有穩(wěn)定性高、精度高、靈活性大等突出優(yōu)點(diǎn)。隨著數(shù)字技術(shù)的發(fā)展，用數(shù)字技術(shù)實(shí)現(xiàn)濾波器的功能愈來愈受到人們的重視，并得到了廣泛的應(yīng)用。數(shù)字信號(hào)處理學(xué)科的一項(xiàng)重大進(jìn)展是關(guān)于數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)方法的研究。60年代中期，開始形成關(guān)于數(shù)字濾波器的一套完整的正規(guī)理論。這一時(shí)期，提出了各種各樣的數(shù)字濾波器結(jié)構(gòu)，有的以運(yùn)算誤差最小為特點(diǎn)，有的則以運(yùn)算速度高見長(zhǎng)；出現(xiàn)了數(shù)字濾波器的各種逼近方法和實(shí)現(xiàn)方法，對(duì)遞歸和非遞歸兩類濾波器作了全面的比較；統(tǒng)一了數(shù)字濾波器的基

7、本概念和理論，對(duì)有限沖激響應(yīng)（IIR）和無限沖激響應(yīng)（FIR）的認(rèn)識(shí)有了完整理論。70年代后，科學(xué)技術(shù)蓬勃發(fā)展，數(shù)字信號(hào)處理開始與大規(guī)模和超大規(guī)模集成電路技術(shù)、微處理技術(shù)等新工藝新技術(shù)結(jié)合起來，并引進(jìn)計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)方法，大大豐富了數(shù)字濾波器的分析與設(shè)計(jì)，各種新的數(shù)字信號(hào)處理系統(tǒng)，也都能用專用數(shù)字硬件實(shí)時(shí)加以實(shí)現(xiàn)。相信在未來，隨著電子儀器與電子技術(shù)應(yīng)用系統(tǒng)朝著數(shù)字化、小型化、自動(dòng)化以及多功能化等方向發(fā)展，包括數(shù)字濾波器在內(nèi)的數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)會(huì)有以驚人的速度進(jìn)行飛躍式發(fā)展。1.3主要內(nèi)容和基本要求主要內(nèi)容：要求用Windows下的錄音機(jī)，錄制一段自己的話語“大家好”。利用MATLAB對(duì)所錄制的信號(hào)

8、進(jìn)行時(shí)域和頻域分析；構(gòu)建一個(gè)干擾信號(hào)，把語音信號(hào)和干擾信號(hào)疊加，利用MATLAB對(duì)干擾后的語音信號(hào)進(jìn)行時(shí)域和頻域分析，對(duì)干擾后的信號(hào)進(jìn)行濾波，畫出濾波后的信號(hào)的時(shí)域波形和頻譜，并對(duì)濾波前后的信號(hào)進(jìn)行對(duì)比，分析信號(hào)的變化?；疽螅?、 掌握在MATLAB環(huán)境下語音信號(hào)的采集方法。2、 構(gòu)建的干擾信號(hào)為f(t)=10sin(4000 t)。3、 掌握數(shù)字信號(hào)處理的基本概念、基本理論、基本方法。4、 利用MATLAB設(shè)計(jì)濾波器對(duì)干擾的語音信號(hào)進(jìn)行濾波。5、 掌握MATLAB的程序設(shè)計(jì)方法。2、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容2.1語音信號(hào)的采集利用Windows下的錄音機(jī),錄制一句自己的話，保存為“大家好.wav”文件。

9、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)。使用y,fs,bits=wavread();讀取音頻文件。錄制的音頻文件為wam格式，需轉(zhuǎn)換為wav格式的文件。2.2語音信號(hào)的頻譜分析首先畫出語音信號(hào)的時(shí)域波形，然后對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行頻譜分析。在Matlab 中,可以利用函數(shù)fft對(duì)信號(hào)進(jìn)行快速傅里葉變換,得到信號(hào)的頻譜特性。程序：y,fs,bits=wavread('C:UsersAdministratorDesktopmatlab資料大家好.wav');n=length(y) y_p=fft(y,n); %對(duì)n點(diǎn)進(jìn)行傅里葉變換到頻

10、域f=fs*(0:n/2-1)/n; % 對(duì)應(yīng)點(diǎn)的頻率figure(1)subplot(2,1,1);plot(y); %語音信號(hào)的時(shí)域波形圖title('原始語音信號(hào)時(shí)域波形');xlabel('時(shí)間')ylabel('幅度')subplot(2,1,2);plot(f,abs(y_p(1:n/2); %語音信號(hào)的頻譜圖axis(0 20000 0 600);title('原始語音信號(hào)頻譜圖');xlabel('頻率Hz');ylabel('幅度');圖1 原始語音信號(hào)波形圖2.3構(gòu)建干擾信號(hào)構(gòu)建

11、的干擾信號(hào)為f(t)=10sin(4000 t)，此信號(hào)為正弦信號(hào)。程序：y,fs,bits=wavread('C:UsersAdministratorDesktopmatlab資料大家好.wav');n=1000t=(0:n-1)/100000;f=fs*(0:n/2-1)/n; y1=10*sin(2*pi*2000*t );y2=fft(y1,10*n);subplot(2,1,1);plot(y1) %干擾信號(hào)的時(shí)域圖title('干擾信號(hào)時(shí)域圖');xlabel('時(shí)間')ylabel('幅度')subplot(2,1,

12、2);plot(f,abs(y2(1:n/2); % 干擾信號(hào)的頻譜圖title('干擾信號(hào)頻譜圖');xlabel('頻率');ylabel('幅度');圖2 干擾信號(hào)波形圖2.4信號(hào)合成用MATLAB將干擾信號(hào)和原始信號(hào)進(jìn)行合成。程序：L=length(y) t=(0:L-1)/30000;A=10;f=4000;noise=A*sin(f*pi*t)' %產(chǎn)生等長(zhǎng)正弦干擾信號(hào)y_z=y+noise noise ; %合成新的信號(hào)sound(y_z,fs); %對(duì)加噪后的信號(hào)進(jìn)行分析n=length(y); y_zp=fft(y_z,

13、n); f=fs*(0:n/2-1)/n; figure(2)subplot(2,1,1);plot(y_z); %加噪語音信號(hào)的時(shí)域波形圖axis(0 50 -12 12);title('加噪信號(hào)時(shí)域波形');xlabel('時(shí)間')ylabel('幅度')subplot(2,1,2);plot(f,abs(y_zp(1:n/2); %加噪語音信號(hào)的頻譜圖axis(0 5000 0 1000);title('加噪信號(hào)頻譜圖');xlabel('頻率');ylabel('幅度');圖3 加噪信號(hào)2.

14、5用數(shù)字濾波器對(duì)加噪的語音信號(hào)進(jìn)行濾波這里采用FIR數(shù)字濾波器，設(shè)計(jì)FIR數(shù)字濾波器的基本方法有窗函數(shù)法、頻率抽樣法、波紋切比雪夫逼近法等，在此使用基于窗函數(shù)法設(shè)計(jì)FIR數(shù)字濾波器及其MATLAB。在FIR濾波器的設(shè)計(jì)中，加窗是非常重要的一環(huán)，選用不同形狀的窗函數(shù)都是為了得到平坦的幅度響應(yīng)和較小的阻帶波紋，一般希望窗函數(shù)滿足兩項(xiàng)要求：窗譜主瓣盡可能地窄，以獲得較陡的過渡帶；盡量減少窗譜的最大旁瓣的相對(duì)幅度，即能量盡量集中于主瓣，使肩峰和波紋減小，從而增大阻帶的衰減。在幾種常用的窗函數(shù)中，Kasier窗可以通過調(diào)整參數(shù)值來折中選擇主瓣寬度和旁瓣衰減，因此，Kasier窗具有較大的靈活性。程序：%

15、低通濾波器程序fp=1500;fc=1700;As=100;Ap=1; wc=2*pi*fc/fs; wp=2*pi*fp/fs;wdel=wc-wp;beta=0.112*(As-8.7);N=ceil(As-8)/2.285/wdel);wn= kaiser(N+1,beta);ws=(wp+wc)/2/pi;b=fir1(N,ws,wn);figure(3);freqz(b,1); %除噪聲信號(hào)的程序x=fftfilt(b,y_z);X=fft(x,n);figure(4);subplot(2,2,1);plot(f,abs(y_zp(1:n/2);axis(0 5000 0 600);

16、title('濾波前信號(hào)頻譜');subplot(2,2,2);plot(f,abs(X(1:n/2);axis(0 2000 0 600);title('濾波后信號(hào)頻譜');subplot(2,2,3);plot(y_z);title('濾波前信號(hào)波形')axis(0 200 -12 12);subplot(2,2,4);plot(x);axis(0 85000 -0.2 0.2);title('濾波后信號(hào)波形')圖4 數(shù)字濾波器圖4 濾波前后信號(hào)比較心得體會(huì) 這次的課程設(shè)計(jì)雖然時(shí)間比較短，但我還是受益匪淺的。通過與小伙伴們的共

17、同努力，我們終于完成了這次的課程設(shè)計(jì)。通過此次課程設(shè)計(jì),我對(duì)MATLAB的使用更加熟練，掌握了許多以前沒有學(xué)好的知識(shí)，對(duì)FIR濾波器和窗函數(shù)等知識(shí)有了更加深刻的理解。加深了我對(duì)數(shù)字信號(hào)處理的基本概念、基本理論和基本方法的理解 ，更加全面的掌握了MATLAB設(shè)計(jì)FIR數(shù)字濾波器的方法，從而進(jìn)行語音信號(hào)采集以及時(shí)域、頻域分析，也加深了我對(duì)于用MATLAB設(shè)計(jì)系統(tǒng)界面的理解。知道了數(shù)字濾波是數(shù)字信號(hào)分析中最重要的組成部分之一,與模擬濾波相比，它具有精度和穩(wěn)定性高、系統(tǒng)函數(shù)容易改變、靈活性強(qiáng)、便于大規(guī)模集成和可實(shí)現(xiàn)多維濾波等優(yōu)點(diǎn)。參考文獻(xiàn)1. 程佩青. 數(shù)字信號(hào)處理教程（第三版）. 清華大學(xué)出版社. 2007.2 2. 陳后金.&