語音信號(hào)處理及濾波

1、2014年1月2日語音信號(hào)處理及濾波摘要 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)行處理的新興學(xué)科，是目前發(fā)展最為迅速的學(xué)科之一。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手段，所以對(duì)其的研究更顯得尤為重要。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換成離散的數(shù)據(jù)文件，然后用起強(qiáng)大的矩陣運(yùn)算能力處理數(shù)據(jù)。這為我們的本次設(shè)計(jì)提供了強(qiáng)大并良好的環(huán)境。本設(shè)計(jì)要求自己錄制一段自己的語音后，在 MATLAB 軟件中采集語音信號(hào)、回放語音信號(hào)并畫出語音信號(hào)的時(shí)域波和頻譜圖。 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

2、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。目錄一：緒論···································

3、83;··········1二：課程設(shè)計(jì)內(nèi)容與要求·······························1三：課程設(shè)計(jì)的原理·····

4、;······························1 3.1.語音的錄入與打開·················

5、83;···········1 3.2采樣位數(shù)與采樣頻率····························1 3.3時(shí)域信號(hào)的FFT分析·····

6、3;······················2 3.4數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)原理·························&#

7、183;··2四：課程設(shè)計(jì)的具體實(shí)現(xiàn)·······························34.1語音信號(hào)的采集及時(shí)頻分析···········

8、3;···········34.2 語音信號(hào)加噪與頻譜分析························44.3語音信號(hào)的濾波及頻譜分析·········&#

9、183;·············6 4.4調(diào)試分析過程··································

10、83;7 4.5結(jié)果分析·······································8五：心得體會(huì)········

11、;·································10六：參考文獻(xiàn)···············

12、83;·························11一：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

13、的關(guān)注和廣泛的研究。二：課程設(shè)計(jì)內(nèi)容與要求本次課程設(shè)計(jì)要求利用MATLAB對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行數(shù)字信號(hào)處理和分析，要求采集語音信號(hào)后，在MATLAB軟件平臺(tái)進(jìn)行頻譜分析；并對(duì)所采集的語音信號(hào)加入干擾噪聲，對(duì)加入噪聲的信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，設(shè)計(jì)合適的濾波器濾除噪聲，恢復(fù)原信號(hào)。 三：課程設(shè)計(jì)的原理3.1語音的錄入與打開在MATLAB中，y,fs,bits=wavread('Blip',N1 N2);用于讀取語音，采樣值放在向量y中，fs表示采樣頻率(Hz)，bits表示采樣位數(shù)。N1 N2表示讀取從N1點(diǎn)到N2點(diǎn)的值（若只有一個(gè)N的點(diǎn)則表示讀取前N點(diǎn)的采樣值）。 sound(x,fs,bi

14、ts); 用于對(duì)聲音的回放。向量y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)。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

15、。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，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

16、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)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

17、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)

18、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。四：課程設(shè)計(jì)的具體實(shí)現(xiàn)4.1語音信號(hào)的采集及時(shí)頻分析 將電腦D:hjjj.wav這一聲音文件導(dǎo)入MATLAB軟件中，并使用MATLAB繪出采樣后的語音信號(hào)的時(shí)域波形和頻譜圖。%原語音信號(hào)程序Fs=22050;x,FS,bits=wavread(' D:w

19、jy.wav');soundx,FS,bits;x=x(:,1);figure(1);subplot(2,1,1);plot(x);title('語音信號(hào)時(shí)域波形圖'); xlabel('頻率(HZ)'); ylabel('耗損(dB)');y=fft(x,3260); f=(Fs/1630)*1:1630; subplot(2,1,2);plot(f(1:1630),abs(y(1:1630); title('語音信號(hào)頻譜圖');xlabel('頻率(HZ)'); ylabel('耗損(dB)&#

20、39;); 運(yùn)行程序得到語音信號(hào)時(shí)域和頻譜圖形所示。4.2語音信號(hào)加噪與頻譜分析把噪聲信號(hào)zs=0.05*cos(2*pi*10000*t/22050)添加到語音信號(hào)中，得 到加入噪聲后信號(hào)波形與頻譜。%加入噪聲信號(hào)的程序zt=0:length(x)-1; zs=0.05*cos(2*pi*10000*zt/22050); zs0=0.05*cos(2*pi*10000*zt/22050000);figure(2); subplot(2,1,1); plot(zs0); title('噪聲信號(hào)波形'); xlabel('時(shí)間(t)');ylabel('幅

21、值(dB)'); zs1=fft(zs,1200); subplot(2,1,2); plot(f(1:600),abs(zs1(1:600); title('噪聲信號(hào)頻譜'); xlabel('頻率(HZ)');ylabel('耗損(dB)');x1=x+zs' y1=fft(x1,1200); figure(3); subplot(2,1,1); plot(x1); title('加入噪聲后的信號(hào)波形');xlabel('時(shí)間(t)'); ylabel('幅值(dB)'); su

22、bplot(2,1,2); plot(f(1:600),abs(y1(1:600); title('加入噪聲后的信號(hào)頻譜');xlabel('頻率(HZ)');ylabel('耗損(dB)'); 噪聲信號(hào)及加入噪聲信號(hào)的時(shí)域及幅頻圖如圖所示。4.3語音信號(hào)的濾波及頻譜分析設(shè)計(jì)巴特沃思低通濾波器。將語音信號(hào)和噪音信號(hào)疊加可以得到含噪聲信號(hào)，分析其頻譜特性之后用巴特沃思低通濾波器進(jìn)行語音信號(hào)的數(shù)字處理濾波。%巴特沃思低通濾波程序x,fs,bits=wavread(' D:wjy.wav');fp=3000;fs=3500;Fs=220

23、50;rp=1;rs=10; wp=2*pi*fp/Fs;ws=2*pi*fs/Fs;Fs1=1; wap=2*tan(wp/2); was=2*tan(ws/2); N,wc=buttord(wap,was,rp,rs,'s'); B,A=butter(N,wc,'s'); Bz,Az=bilinear(B,A,Fs1); figure(4); h,w=freqz(Bz,Az,512,Fs1*22050);plot(w,abs(h); title('巴特沃斯低通濾波器'); xlabel('頻率(HZ)'); ylabel(&#

24、39;耗損(dB)'); grid on; yd=filter(Bz,Az,x1);figure(5); subplot(2,1,1);plot(yd); title('濾波后信號(hào)波形'); xlabel('時(shí)間(t)');ylabel('幅值(dB)'); ydd=fft(yd,1200); subplot(2,1,2); plot(f(1:600),abs(zs1(1:600); title('濾波后信號(hào)頻譜');xlabel('頻率(HZ)'); ylabel('耗損(dB)'); s

25、ound(yd,FS,bits); 巴特沃斯低通濾波器圖 得到濾波后的波形與頻譜：4.4調(diào)試分析過程 在整個(gè)學(xué)習(xí)的過程中，遇到的問題很多。首先，在采集語音信號(hào)時(shí)，一時(shí)很茫然，不知道該怎么樣把語音調(diào)用到matlab中去。通過網(wǎng)上參考和閱讀書籍，x,FS,bits=wavread('D:hjjj.wav')這個(gè)程序可以實(shí)現(xiàn)。其次，在顯示圖像的問題上卡住了，同學(xué)間相互探討就得以解決。出現(xiàn)問題最多的環(huán)節(jié)是在濾波器設(shè)計(jì)這一環(huán)節(jié)。濾波器有很多種：巴特沃斯低通濾波器、巴特沃斯高通濾波器、巴特沃斯帶通濾波器等等。最后逐一調(diào)試，發(fā)現(xiàn)巴特沃斯低通濾波器出來的濾波效果最好，最后決定使用巴特沃斯低通濾

26、波器。4.5結(jié)果分析完整的源程序如下：Fs=22050;x,FS,bits=wavread(' D:wjy.wav'); x=x(:,1);figure(1);subplot(2,1,1);plot(x);title('語音信號(hào)時(shí)域波形圖'); xlabel('頻率(HZ)'); ylabel('耗損(dB)');y=fft(x,3260); f=(Fs/1630)*1:1630; subplot(2,1,2);plot(f(1:1630),abs(y(1:1630); title('語音信號(hào)頻譜圖');xlabe

27、l('頻率(HZ)'); ylabel('耗損(dB)'); %產(chǎn)生噪聲信號(hào)并加到語音信號(hào)zt=0:length(x)-1; zs=0.05*cos(2*pi*10000*zt/22050); zs0=0.05*cos(2*pi*10000*zt/22050000);figure(2); subplot(2,1,1); plot(zs0); title('噪聲信號(hào)波形'); xlabel('時(shí)間(t)');ylabel('幅值(dB)'); zs1=fft(zs,1200); subplot(2,1,2); plo

28、t(f(1:600),abs(zs1(1:600); title('噪聲信號(hào)頻譜'); xlabel('頻率(HZ)');ylabel('耗損(dB)');x1=x+zs' y1=fft(x1,1200); figure(3); subplot(2,1,1); plot(x1); title('加入噪聲后的信號(hào)波形');xlabel('時(shí)間(t)'); ylabel('幅值(dB)'); subplot(2,1,2); plot(f(1:600),abs(y1(1:600); title(&

29、#39;加入噪聲后的信號(hào)頻譜');xlabel('頻率(HZ)');ylabel('耗損(dB)'); %低通x,fs,bits=wavread(' D:wjy.wav');fp=3000;fs=3500;Fs=22050;rp=1;rs=10; wp=2*pi*fp/Fs;ws=2*pi*fs/Fs;Fs1=1; wap=2*tan(wp/2); was=2*tan(ws/2); N,wc=buttord(wap,was,rp,rs,'s'); B,A=butter(N,wc,'s'); Bz,Az=bi

30、linear(B,A,Fs1); figure(4); h,w=freqz(Bz,Az,512,Fs1*22050);plot(w,abs(h); title('巴特沃斯低通濾波器'); xlabel('頻率(HZ)'); ylabel('耗損(dB)'); grid on; yd=filter(Bz,Az,x1);figure(5); subplot(2,1,1);plot(yd); title('濾波后信號(hào)波形'); xlabel('時(shí)間(t)');ylabel('幅值(dB)'); ydd=fft(yd,1200); subplot(2,1,2); plot(f(1:600),abs(zs1(1:600); title('濾波后信號(hào)頻譜');xlabel('頻率(HZ)'); ylabel('耗損(dB)&