聲音的延時(shí)和混響仿真

1、課程設(shè)計(jì)任務(wù)書學(xué)生姓名：專業(yè)班級(jí)：通信指導(dǎo)教師：工作單位：信息工程學(xué)院題 目 : 聲音的延時(shí)和混響仿真初始條件：Matlab 應(yīng)用軟件Windows 自帶的錄音功能延時(shí)和混響的相關(guān)知識(shí)要求完成的主要任務(wù): (包括課程設(shè)計(jì)工作量及其技術(shù)要求，以及說(shuō)明書撰寫等具體要求)(1)利用 Windows 下的錄音機(jī)或其他軟件，錄制一段自己的語(yǔ)音信號(hào)，時(shí)間控制在1s左右，并對(duì)錄制的信號(hào)進(jìn)行采樣。(2)語(yǔ)音信號(hào)的頻譜分析，畫出采樣后語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域波形和頻譜圖。(3)將信號(hào)加入延時(shí)和混響，再分析其頻譜，并與原始信號(hào)頻譜進(jìn)行比較。(4)設(shè)計(jì)幾種特殊類型的濾波器：?jiǎn)位芈暈V波器，多重回聲濾波器，無(wú)限個(gè)回聲濾波器，全通

2、結(jié)構(gòu)的混響器，并畫出濾波器的頻域響應(yīng)。(5)用自己設(shè)計(jì)的濾波器對(duì)采集的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行濾波。(6)分析得到信號(hào)的頻譜，畫出濾波后信號(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。(7)回放語(yǔ)音信號(hào)。時(shí)間安排：第18 周：下達(dá)任務(wù)；第19 周：查找資料，編寫程序并調(diào)試；第20 周：撰寫設(shè)計(jì)報(bào)告及答辯。指導(dǎo)教師簽名：年 月 日系主任 (或責(zé)任教師)簽名：年 月 日目錄摘要 2Abstract 31 設(shè)計(jì)要求 31.1 設(shè)計(jì)任務(wù) 31.2 設(shè)計(jì)要求 42 課題描述 42.1 課題背景及意義 42.2 課題目標(biāo) 43 系統(tǒng)框架及實(shí)現(xiàn) 43.1 總體方案圖 43.2 程序流程圖 54 設(shè)計(jì)

3、原理 64.1 混響和延時(shí)的基本原理 64.2 離散傅立葉變換 84.3 濾波器設(shè)計(jì) 95 設(shè)計(jì)步驟 105.1 讀取 1s 的語(yǔ)音信號(hào) 105.2 采樣后語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域波形和頻譜 105.3 對(duì)采樣后的信號(hào)延時(shí)200 115.4 對(duì)信號(hào)進(jìn)行混響 115.5 單回聲濾波器 115.6 無(wú)限回聲濾波器 125.7 多重回聲濾波器 125.8 全通結(jié)構(gòu)的混響器 126 運(yùn)行結(jié)果 137 小結(jié)與體會(huì) 20參考文獻(xiàn) 21附錄 21摘要語(yǔ)音信號(hào)處理是研究用數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)和語(yǔ)音學(xué)知識(shí)對(duì)語(yǔ)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(guò)語(yǔ)音傳遞信息是人類最重要、最有效、

4、最常用和最方便的交換信息形式。Matlab 語(yǔ)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(yǔ)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(yǔ)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。本課程設(shè)計(jì)基于Matlab 分析 wav聲音文件頻譜與聲音的關(guān)系。通過(guò)采集個(gè)人的一段聲音進(jìn)行頻譜分析等處理，然后設(shè)計(jì)數(shù)字濾波器處理這個(gè)原始聲音的wav文

5、件 , 并比較濾波以后輸出聲音信號(hào)與原聲音信號(hào)的異同。關(guān)鍵詞 matlab 語(yǔ)音信號(hào)延時(shí) 混響 濾波器AbstractSpeech signal processing is the study of digital signal processing technology and phonetics knowledge of the voice signal processing of the emerging discipline, is one of the core technology of the fastest growing field of scientific researc

6、h. Voice transmission of information is human is the most important and effective exchange of information in the form most commonly used and most convenient.The Matlab language is a very powerful computer application software in a data analysis and processing functions, it can transform the sound fi

7、les for discrete data files, and then use its powerful matrix operations capable of handling data, such as digital filtering, Fourier transform, domain and frequency domain analysis, voice playback, as well as a variety of map showing the signal processing and analysis toolkit for speech signal anal

8、ysis provides a very rich feature function, the use of these features function can quick and easily completed the speech signal processing and analysis and signal visualization, make computer interaction more convenient. The signal processing is one of the the Matlab important field of application.T

9、his course is designed based on Matlab analysis of the spectrum, the relationship between sound of wav sound files. Through the collection of individuals a sound spectrum analysis, processing, and then design the digital filter, the original sound wav files, and compare similarities and differences

10、of the output audio signal with the original sound signal after the filter.Keywords matlab voice signal delay reverb filter1 設(shè)計(jì)要求1.1 設(shè)計(jì)任務(wù)(1)利用Windows 下的錄音機(jī)或其他軟件，錄制一段自己的語(yǔ)音信號(hào)，時(shí)間控制在 1s 左右，并對(duì)錄制的信號(hào)進(jìn)行采樣。(2)語(yǔ)音信號(hào)的頻譜分析，畫出采樣后語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域波形和頻譜圖。(3)將信號(hào)加入延時(shí)和混響，再分析其頻譜，并與原始信號(hào)頻譜進(jìn)行比較。(4)設(shè)計(jì)幾種特殊類型的濾波器：?jiǎn)位芈暈V波器，多重回聲濾波器，無(wú)限個(gè)回聲濾

11、波器，全通結(jié)構(gòu)的混響器，并畫出濾波器的頻域響應(yīng)。(5)用自己設(shè)計(jì)的濾波器對(duì)采集的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行濾波。(6)分析得到信號(hào)的頻譜，畫出濾波后信號(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。(7)回放語(yǔ)音信號(hào)。1.2 設(shè)計(jì)要求(1)熟悉離散信號(hào)和系統(tǒng)的時(shí)域特性。(2)熟悉語(yǔ)音信號(hào)的特點(diǎn)。(3)掌握數(shù)字信號(hào)處理的基本概念，基本理論和基本方法。(4)掌握序列快速傅里葉變換方法。(5)學(xué)會(huì)MATLAB 的使用，掌握MATLAB 的程序設(shè)計(jì)方法。(6)掌握MATLAB 設(shè)計(jì)各種數(shù)字濾波器的方法和對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波的方法2 課題描述2.1 課題背景及意義語(yǔ)音信號(hào)處理是一門比較實(shí)用的電子工程的專業(yè)課

12、程，語(yǔ)音是人類獲取信息的重要來(lái)源和利用信息的重要手段。通過(guò)語(yǔ)言相互傳遞信息是人類最重要的基本功能之一。語(yǔ)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(méi)有語(yǔ)言就沒(méi)有今天的人類文明。語(yǔ)音是語(yǔ)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。近年來(lái) , 隨著計(jì)算機(jī)及大規(guī)模數(shù)字集成電路的迅速發(fā)展, 語(yǔ)音數(shù)字信號(hào)處理得到了相應(yīng)的發(fā)展。語(yǔ)音信號(hào)分析模擬、語(yǔ)音合成、語(yǔ)音識(shí)別等的研究已較成熟。、各種聲碼器、聲控器、語(yǔ)聲識(shí)別系統(tǒng)、語(yǔ)聲合成器等已逐漸有商品出現(xiàn)。2.2 課題目標(biāo)對(duì)于錄制一個(gè)wav語(yǔ)音文件，對(duì)其進(jìn)行采樣信號(hào)、對(duì)加入延時(shí)和混響后的信號(hào)

13、和通過(guò)幾種特殊濾波器后的信號(hào)分別畫出對(duì)應(yīng)的時(shí)域波形和頻譜圖，并對(duì)比進(jìn)行分析。3 系統(tǒng)框架及實(shí)現(xiàn)1.1 總體方案圖利用 Windows 下的錄音機(jī)或其他軟件，錄制一段自己的語(yǔ)音信號(hào)，時(shí)間控制在1s 左右，并對(duì)錄制的信號(hào)進(jìn)行采樣語(yǔ)音信號(hào)的頻譜分析，畫出采樣后語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域波形和頻譜圖將信號(hào)加入延時(shí)和混響，再分析其頻譜，并與原始信號(hào)頻譜進(jìn)行比較設(shè)計(jì)幾種特殊類型的濾波器：無(wú)限個(gè)回聲濾波器，全通結(jié)構(gòu)的混響器，并畫出濾波器的頻域響應(yīng)。用自己設(shè)計(jì)的濾波器對(duì)采集的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行濾分析得到信號(hào)的頻譜，畫出濾波后信號(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3.1 程序總體框圖1.2 程序流程圖畫

14、出采樣后語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域波形與頻譜圖。N=2001, 和調(diào)用 fft 函數(shù)快速傅里葉變換。圖 3.2程序流程圖4 設(shè)計(jì)原理1.3 混響和延時(shí)的基本原理1. 混響聲音是通過(guò)媒質(zhì)傳入人的聽(tīng)覺(jué)器官的。媒質(zhì)， 既是聲音的傳播途徑，也是聲音的載體。用一個(gè)日常生活中司空見(jiàn)慣的例子來(lái)說(shuō)，媒質(zhì)， 就像湖中傳遞波浪的湖水。在平靜的湖面投人一塊石子，石子擊起水波，波紋越來(lái)越大，水波越傳越遠(yuǎn)。這湖水，就是傳播水波的媒質(zhì)。聲音也仿佛如此: 當(dāng)某一聲源發(fā)音，空氣中聲波的震蕩就會(huì)改變周圍空氣的靜止?fàn)顟B(tài)，使之形成時(shí)而壓縮，時(shí)而稀疏的前進(jìn)波，聲波就這樣不斷地散發(fā)開(kāi)去，傳播聲音的媒質(zhì)就是空氣。在閉室中，當(dāng)聲源發(fā)出一個(gè)聲音信號(hào)（

15、例如是一個(gè)脈沖聲信號(hào)） 時(shí)， 位于室內(nèi)任何一點(diǎn)的聽(tīng)者所接收到的聲音中，應(yīng)包含兩部分成份，一部分是由聲源直接傳到聽(tīng)者的聲音，我們稱其為“直達(dá)聲”。另一部分是聲波傳到墻壁或障礙物處反射出的聲音，其中有一些被聽(tīng)者接收到，另外一些又會(huì)傳到其它墻壁處再次發(fā)生反射， 反射后的聲音中又有一些被聽(tīng)者接收到，類似地持續(xù)下去，將聽(tīng)者接收到的這部分聲音，統(tǒng)稱為“反射聲”。從時(shí)間上看，反射聲較直達(dá)聲落后（ 或稱為延遲聲 ） ，從能量角度看，由于每經(jīng)一次反射都會(huì)有部分能量被吸收，因此反射聲是一系列能量逐漸衰減的延遲聲。數(shù)字混響可以通過(guò)用人工創(chuàng)作的回音并將它加入原始信號(hào)里，從而把隔音錄音室里錄制的聲音轉(zhuǎn)換為一種自然的聲音

16、形式；回音可以簡(jiǎn)單地由延遲單元產(chǎn)生?；祉懶Ч饕怯糜谠黾右粼吹娜诤细?。自然音源的延時(shí)聲陣列非常密集、復(fù)雜，所以模擬混響效果的程序也復(fù)雜多變。常見(jiàn)參數(shù)有以下幾種：（ 1）混響時(shí)間：能逼真的模擬自然混響的數(shù)碼混響器上都有一套復(fù)雜的程序， 其上雖然有很多技術(shù)參數(shù)可調(diào)，然而對(duì)這些技術(shù)參數(shù)的調(diào)整都不會(huì)比原有的效果更為自然，尤其是混響時(shí)間。（ 2） 高頻滾降：此項(xiàng)參數(shù)用于模擬自然混響當(dāng)中，空氣對(duì)高頻的吸收效應(yīng)，以產(chǎn)生較為自然的混響效果。一般高頻混降的可調(diào)范圍為0.11.0 。 此值較高時(shí)，混響效果也較接近自然混響；此值較低時(shí)，混響效果則較清澈。（ 3）擴(kuò)散度：此項(xiàng)參數(shù)可調(diào)整混響聲陣密度的增長(zhǎng)速度，其可調(diào)

17、范圍為010， 其值較高時(shí)，混響效果比較豐厚、溫暖； 其值較低時(shí)，混響效果則較空曠、冷僻。4）預(yù)延時(shí)：自然混響聲陣的建立都會(huì)延遲一段時(shí)間，預(yù)延時(shí)即為模擬次效應(yīng)而設(shè)置。（ 5）聲陣密度：此項(xiàng)參數(shù)可調(diào)整聲陣的密度，其值較高時(shí)，混響效果較為溫暖，但有明顯的聲染色；其值較低時(shí)，混響效果較深邃，切聲染色也較弱。（ 6）頻率調(diào)制：這是一項(xiàng)技術(shù)性的參數(shù)，因?yàn)殡娮踊祉懙穆曣嚸芏缺茸匀换祉懴∈?，為了使混響的聲音比較平滑、連貫， 需要對(duì)混響聲陣列的延時(shí)時(shí)間進(jìn)行調(diào)制。 此項(xiàng)技術(shù)可以有效的消除延時(shí)聲陣列的段裂聲，可以增加混響聲的柔和感。（ 7）調(diào)治深度：指上述調(diào)頻電路的調(diào)治深度。2. 延時(shí)延時(shí)就是將音源延遲一段時(shí)間后

18、，再欲播放的效果處理。依其延遲時(shí)間的不同，可分別產(chǎn)生合唱、鑲邊、回音等效果。當(dāng)延遲時(shí)間在335ms之間時(shí)人耳感覺(jué)不到滯后音的存在，并且他與原音源疊加后， 會(huì)因其相位干涉而產(chǎn)生 梳狀濾波 效應(yīng)， 這就是鑲邊效果。如果延遲時(shí)間在50ms以上時(shí)，其延遲音就清晰可辨，此時(shí)的處理效果才是回音。回音處理一般都是用于產(chǎn)生簡(jiǎn)單的混響效果。延時(shí)、合唱、鑲邊、回音等效果的可調(diào)參數(shù)都差不多，具體有以下幾項(xiàng)：延時(shí)時(shí)間（Dly） ，即主延時(shí)電路的延時(shí)時(shí)間調(diào)整。反饋增益（FB Gain） ，即延時(shí)反饋的增益控制。反饋高頻比（Hi Ratio） ，即反饋回路上的高頻衰減控制。調(diào)制頻率（Freq） ，指主延時(shí)的調(diào)頻周期。調(diào)制

19、深度（Depth） ，指上述調(diào)頻電路的調(diào)制深度。高頻增益（HF） ，指高頻均衡控制。預(yù)延時(shí)（ Ini Dly） ，指主延時(shí)電路預(yù)延時(shí)時(shí)間調(diào)整。均衡頻率（EQ F） ，這里的頻率均衡用于音色調(diào)整，此為均衡的中點(diǎn)頻率選擇。由于延時(shí)產(chǎn)生的效果都比較復(fù)雜多變，如果不是效果處理專家，建議使用設(shè)備提供的預(yù)置參數(shù)，因?yàn)檫@些預(yù)置參數(shù)給出的處理效果一般都比較好。1.4 離散傅立葉變換在 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。下面介紹這些函數(shù)。函數(shù)FFT用于序列快速傅立葉變換。函數(shù)的一種調(diào)用格式為y=fft（x）（式 4-1）其中， x 是序列， y 是序列的FFT， x

20、 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4-2）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。經(jīng)函數(shù) fft 求得的序列y 一般是復(fù)序列，通常要求其幅值和相

21、位。MATLAB提供求復(fù)數(shù)的幅值和相位函數(shù)：abs， angle，這些函數(shù)一般和FFT同時(shí)使用。用 MATLAB 工具箱函數(shù)fft 進(jìn)行頻譜分析時(shí)需注意：（ 1） 函數(shù)fft 返回值 y 的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)對(duì)稱性。（ 2） 頻率計(jì)算。（ 3） 作 FFT 分析時(shí)，幅值大小與FFT 選擇點(diǎn)數(shù)有關(guān)，但不影響分析結(jié)果。1.5 濾波器設(shè)計(jì)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(shuō)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(guò)程中，使信號(hào)按預(yù)定的形式變化。1

22、.5.1 特殊濾波器的系統(tǒng)函數(shù)：1. 單回聲濾波器的系統(tǒng)函數(shù)：a 1(式4-3)a 1(式4-4)a 1(式4-5)a 1( 式 4-6)H(z)= 1 a z ( R)2. 無(wú)限個(gè)回聲濾波器的系統(tǒng)函數(shù):H(z)= z ( R) 1 a z ( R)3. 多重回聲濾波器的系統(tǒng)函數(shù)：H(z)= 1 aN z NR1 a z R4. 全通結(jié)構(gòu)的混響器的系統(tǒng)函數(shù):H(z)= a z ( R)1 a z* ( R)1.5.2 濾波函數(shù)filter系統(tǒng)還是離散時(shí)間LTI 系統(tǒng)， 系統(tǒng)對(duì)輸入信號(hào)的響應(yīng)，實(shí)質(zhì)上就是對(duì)輸入信號(hào)從頻域角度，無(wú)論是連續(xù)時(shí)間LTI 的頻譜進(jìn)行不同選擇處理的過(guò)程，這個(gè)過(guò)程稱為濾波。因

23、此， 在 MATLAB的信息處理工具箱中，提供了一維濾波器函數(shù)filter和二維濾波器函數(shù)filter2 。函數(shù) filter 的調(diào)用格式為y=filter(b,a,x) ( 式 4-7)該格式采用數(shù)字濾波器對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波，既可以用于IIR 濾波器， 也可以用于 FIR 濾波器。其中向量b 和 a 分別表示系統(tǒng)函數(shù)的分子、分母多項(xiàng)式的系數(shù)，若a 1， 此時(shí)表示FIR 濾波器， 否則就是IIR 濾波器。 該函數(shù)是利用給出的向量b 和a，對(duì)x 中的數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波，結(jié)果放入向量y。5 設(shè)計(jì)步驟5.1 讀取 1s 的語(yǔ)音信號(hào)x1=wavread(make.wav);%讀取信號(hào)可以使用matlab 中的

24、wavread 函數(shù)把錄制好的語(yǔ)音信號(hào)讀入。5.2 采樣后語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域波形和頻譜x,fs,bits=wavread(make.wav,10000 40000);x=x(:,1);%只取單聲道sound(5*x,fs);%對(duì)聲音的回放n1=0:2000;N=size(x,1);figure( 2) ;subplot(2,1,1);plot(x);title( 采樣后語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域波形);Y=fft(x,2001); subplot(2,1,2);%對(duì)信號(hào)做2001點(diǎn) FFT變換plot(n1(1:1000),Y(1:1000); title(采樣后語(yǔ)音信號(hào)的頻譜圖); %信號(hào)幅度其中 x,fs

25、,bits=wavread(make.wav,10000 40000);用于讀取語(yǔ)音，采樣值放在向量 x 中， fs表示采樣頻率(Hz)， bits表示采樣位數(shù)。Sound函數(shù)用來(lái)對(duì)于聲音的回放，X 代表一個(gè)信號(hào)。fft 函數(shù)是用于求解傅里葉變換，得出采樣信號(hào)。5.3 對(duì)采樣后的信號(hào)延時(shí)200z=zeros(200,1);x; figure(3);%信號(hào)的延時(shí)subplot(2,1,1);plot(z); title(延時(shí)后的時(shí)域圖); %畫出延時(shí)后的信號(hào)時(shí)域圖Z=fft(z,2001);subplot(2,1,2);plot(n1(1:1000),Z(1:1000);%延時(shí)后的信號(hào)頻譜圖ti

26、tle(延時(shí)后的頻譜圖);其中用zeros函數(shù)來(lái)使信號(hào)延時(shí)，zeros是用來(lái)生成全0矩陣的，比如，zeros(M，N) 表示的是M行 *N 列的0矩陣。5.4 對(duì)信號(hào)進(jìn)行混響%對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行延時(shí)%使語(yǔ)音信號(hào)與延時(shí)后信號(hào)同等長(zhǎng)度%信號(hào)的混響z=zeros(200,1);x;x=x;zeros(200,1);y1=x+z;figure(4);subplot(2,1,1);plot(y1); title( 混響的時(shí)域圖); %混響時(shí)域圖Y1=fft(y1,2001);%對(duì)混響信號(hào)2001點(diǎn)的 FFT變換subplot(2,1,2);plot(n1(1:1000),Y1(1:1000);%混響頻譜圖t

27、itle(混響的頻譜圖);對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行延時(shí)后，在使原語(yǔ)音信號(hào)的長(zhǎng)度變換得與延時(shí)的信號(hào)同長(zhǎng)， 最后時(shí)這兩個(gè)信號(hào)相加便可以得到混響后的信號(hào)。5.5 單回聲濾波器a=0.5;%a取小于等于1yy1=x+z*0.5;%信號(hào)經(jīng)單回聲濾波figure( 5) ;subplot(2,1,1);plot(yy1);title( 單回聲濾波器時(shí)域圖);YY1=fft(yy1,2001);%對(duì)單回聲信號(hào)做2001點(diǎn)的FFT變換subplot(2,1,2);plot(n1(1:1000),Y2(1:1000);%單回聲信號(hào)頻譜圖title(單回聲濾波器頻譜圖);其中，用函數(shù)yy1=x+z*0.5來(lái)對(duì)信號(hào)進(jìn)行單回聲

28、濾波。5.6 無(wú)限回聲濾波器a=0.5;Bz=0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1;Az=1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-a;yy2=filter(Bz,Az,x);figure(6);subplot(2,1,1);plot(yy2);title(無(wú)限個(gè)回聲濾波器時(shí)域波形);YY2=fft(yy2,2001);%經(jīng)無(wú)限回聲濾波器后的信號(hào)做subplot(2,1,2);plot(n1(1:1000),YY2(1:1000);title(無(wú)限個(gè)回聲濾波器頻譜圖);其中， 編寫出如上對(duì)應(yīng)的無(wú)限回聲濾波器函數(shù)，%a取小于等于1%分子的系數(shù)% 分母的系數(shù)%濾波器進(jìn)行濾波%無(wú)限回聲濾波器時(shí)

29、域波形2001點(diǎn)的 FFT變換%無(wú)限回聲濾波器頻譜圖然后用 filter函數(shù)調(diào)用濾波器。5.7 多重回聲濾波器%a取小于等于1%分子的系數(shù)%分母的系數(shù)%濾波器進(jìn)行濾波a=0.5;N=5Bz1=1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-0.5NAz1=1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-0.5;yy3=filter(Bz1,Az1,x); figure(7);subplot(2,1,1);plot(yy3); title(多重回聲濾波器的時(shí)域圖)%多重回聲濾波器的混響器時(shí)域波形YY3=fft(yy3,2001);%經(jīng)多重回聲濾波器后的信號(hào)做2001點(diǎn)的FFT變subplot(2,1,2);

30、plot(n1(1:1000),YY3(1:1000); %多重回聲濾波器的頻譜圖title(多重回聲的頻譜圖)5.8 全通結(jié)構(gòu)的混響器a=0.5;%a取小于等于1Bz1=a,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1;%分子的系數(shù)Az1=1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,a;%分母的系數(shù)yy3=filter(Bz1,Az1,x); figure(6);%濾波器進(jìn)行濾波subplot(2,1,1);plot(yy2); title(全通應(yīng)的時(shí)域圖)%全通結(jié)構(gòu)的混響器時(shí)域波形YY2=fft(yy2,2001);%經(jīng)全通結(jié)構(gòu)的混響器后的信號(hào)做2001點(diǎn)的 FFT變換 subplot(2,1,2)

31、;plot(n1(1:1000),YY2(1:1000);%全通結(jié)構(gòu)的混響器頻譜圖title(全通應(yīng)的頻譜圖)同理，得出全通結(jié)構(gòu)濾波器的函數(shù)，用filter函數(shù)調(diào)用濾波器，再用fft函數(shù)進(jìn)行傅里葉變換，就可以得出對(duì)應(yīng)的時(shí)域波形和頻譜結(jié)構(gòu)。運(yùn)行結(jié)果1.原始信號(hào)時(shí)域波形圖，如圖6.1 所示6.1 原始信號(hào)的時(shí)域波形2. 語(yǔ)音信號(hào)經(jīng)過(guò)采樣操作，如圖6.2所示。0.5采樣后語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域波形3.54 x 103.圖 6.2采樣后的時(shí)域波形圖和頻譜圖采樣后信號(hào)進(jìn)行延時(shí)操作，如圖6.3所示?；祉懙臅r(shí)域圖10.5000.511.522.533.54-0.5x 10圖 6.3延時(shí)后的時(shí)域波形和頻譜圖分析： 1

32、）從時(shí)域上看，延時(shí)后的波形向右移動(dòng)。2 ）從頻譜圖上看，延時(shí)前曲線向下，延時(shí)后曲線往上，幅值上幾乎不變。00.511.522.533.54 x 10圖 6.4混響后的時(shí)域波形圖和頻譜圖分析： 1) 從時(shí)域上看，混響之后時(shí)域波形發(fā)生了一定變化。在24000HZ之前，主要是幅度有一定變化。在24000HZ之后，波形有明顯變化2) 從頻譜圖上看，混響后頻譜有上下跳動(dòng)，其幅值有一定改變，如在采樣點(diǎn) 200點(diǎn)處可以看到混響較為明顯。5. 語(yǔ)音信號(hào)通過(guò)單回聲濾波器單回聲濾波器時(shí)域圖1x圖 譜 頻 器 波 濾 聲 回 單010020030040050060070080090010006.5單回聲濾波器的時(shí)域

33、波形圖和頻譜圖1) 從時(shí)域上看，濾波后波形有一定變化，特別是在24000HZ之后，波形的變化較為明顯。2) 從頻譜上看，濾波后頻譜有微小的上下跳動(dòng)。6. 語(yǔ)音信號(hào)通過(guò)無(wú)限回聲濾波器1無(wú)限個(gè)回聲濾波器時(shí)域波形4x 100100200300400500 600 700800 900 1000圖 6.6無(wú)限回聲濾波器的時(shí)域波形圖和頻譜圖分析： 1) 從時(shí)域上看，波形與濾波前的波形大體相同，幅度上有微小變化；2) 從頻譜圖上看，幅度有一定變化，在采樣點(diǎn)100點(diǎn)到200點(diǎn)之間可以看到幅值變化明顯，且曲線相對(duì)于濾波前總體有向上變化的趨勢(shì)。7. 語(yǔ)音信號(hào)通過(guò)多重回聲濾波器1多重回聲濾波器的時(shí)域圖4 x 10

34、圖 6.7多重回聲濾波器的時(shí)域波形圖和頻譜圖分析：1) 從時(shí)域上看，波形變化大，在20000HZ之后，可觀察到其波形的形狀有明顯。且濾波前的波形只有到30000HZ，之后便沒(méi)有了，而經(jīng)多重回聲濾波器之后，其時(shí)域波形延長(zhǎng)到了80000HZ.2) 從頻譜圖上看，幅值總體減小。8. 語(yǔ)音信號(hào)通過(guò)全通濾波器全通結(jié)構(gòu)混響器的時(shí)域圖0.50-0.500.511.522.533.54x 10全通結(jié)構(gòu)混響器的頻譜圖20-100100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000圖 6.8全通結(jié)構(gòu)混響的時(shí)域波形圖和頻譜圖分析： 1)從時(shí)域上看，波形與濾波前的波形大體相同，幅度上有微小

35、變化；2 )從頻譜圖上看，幅值略微減小，曲線總體趨勢(shì)向下。7 小結(jié)與體會(huì)通過(guò)此次的課程設(shè)計(jì)，我對(duì)語(yǔ)音信號(hào)的延時(shí)和混響有了進(jìn)一步的認(rèn)識(shí)，能明白其的原理，特別是對(duì)單回聲濾波器、多重回聲濾波器、全通混響器等幾種特別特殊濾波器的系統(tǒng)函數(shù)和編程實(shí)現(xiàn)都有一定了解。此次的課設(shè)過(guò)程中，把它與我們所學(xué)的專業(yè)知識(shí)數(shù)字信號(hào)處理聯(lián)系在一起，進(jìn)一步的加深了對(duì)數(shù)字信號(hào)處理的相關(guān)知識(shí)的學(xué)習(xí)。在設(shè)計(jì)的過(guò)程中，由于對(duì)所涉及的幾種特殊濾波器之前沒(méi)有接觸過(guò)，所以遇到了很大的困難，而且關(guān)于在數(shù)字處理中，對(duì)語(yǔ)音信號(hào)里加入延時(shí)和混響的的資料都非常的少，這給開(kāi)始的設(shè)計(jì)帶來(lái)了很大的麻煩。經(jīng)過(guò)各方面的搜索，最終通過(guò)在學(xué)校的電子閱覽室查詢和圖書

36、館借閱相關(guān)的書籍得出了設(shè)計(jì)的方案。這次的課設(shè)中，在多次的編程調(diào)試過(guò)程中，我對(duì)matlab 的掌握更加的熟練了。在實(shí)際使用這個(gè)軟件的過(guò)程中，能深刻的體會(huì)到matlab 的各項(xiàng)功能。作為通信工程專業(yè)的學(xué)生，熟練的使用matlab 軟件對(duì)我們來(lái)說(shuō)是很重要的技能。此次的綜合課設(shè)，涉及的知識(shí)較廣，也有一定的難度，通過(guò)這段時(shí)間的努力，從著手開(kāi)始查閱資料到編程不斷調(diào)試，直至最后編程通過(guò)，在這個(gè)過(guò)程中，自己獨(dú)立處理問(wèn)題的能力得到了鍛煉。在以后的學(xué)習(xí)和工作中常常需要接觸到各種新的知識(shí)點(diǎn)，很多東西之前都不懂，這就要求我們?cè)谝延械闹R(shí)上，有很強(qiáng)的自學(xué)能力，進(jìn)而達(dá)到預(yù)期目標(biāo)。此次課設(shè)對(duì)我來(lái)說(shuō)無(wú)疑是一次很好的提升。參考

37、文獻(xiàn)1 劉慧穎， MATLAB R200基礎(chǔ)教程7，清華大學(xué)出版社.2 周開(kāi)利， MATLAB基礎(chǔ)及其應(yīng)用教程，北京大學(xué)出版社.3 楊述斌， 數(shù)字信號(hào)處理實(shí)踐教程，華中科技大學(xué)出版社.4 劉幺和、宋庭新，語(yǔ)音識(shí)別與控制技術(shù)，科學(xué)出版社.5 趙力， 語(yǔ)音信號(hào)處理，機(jī)械工業(yè)出版社.6 胡航， 語(yǔ)音信號(hào)處理，哈爾濱工業(yè)大學(xué)出版社.7 王一世，數(shù)字信號(hào)處理，北京理工大學(xué)出版社.8 陳杰， Matlab 寶典 ，電子工業(yè)出版社.附錄源程序如下：%原始信號(hào)x1=wavread(make.wav );%讀取信號(hào)figure(1);plot(x1);title( 原始信號(hào) );sound(5*x1,40000

38、);%對(duì)原始聲音的回放%采樣信號(hào)x,fs,bits=wavread( make.wav ,10000 40000);x=x(:,1);%只取單聲道sound(5*x,fs);%對(duì)聲音的回放n1=0:2000; N=size(x,1);figure(2);subplot(2,1,1);plot(x);title( 采樣后語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域波形 );Y=fft(x,2001); subplot(2,1,2);%對(duì)信號(hào)做2001點(diǎn) FFT變換plot(n1(1:1000),Y(1:1000); title( 采樣后語(yǔ)音信號(hào)的頻譜圖 ); %信號(hào)幅度%延時(shí)的信號(hào) x,fs,bits=wavread( ma

39、ke.wav ,10000 40000);x=x(:,1);%只取單聲道n1=0:2000;z=zeros(200,1);x; figure(3);%信號(hào)的延時(shí)subplot(2,1,1);plot(z); title( 延時(shí)后的時(shí)域圖 ); %畫出延時(shí)后的信號(hào)時(shí)域圖Z=fft(z,2001);subplot(2,1,2);plot(n1(1:1000),Z(1:1000);%延時(shí)后的信號(hào)頻譜圖title( 延時(shí)后的頻譜圖 );sound(5*z,fs);%混響后信號(hào)x,fs,bits=wavread( make.wav ,10000 40000);%讀取語(yǔ)音信號(hào)x=x(:,1);%只取單聲道

40、 n1=0:2000;z=zeros(200,1);x;%對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行延時(shí)x=x;zeros(200,1);%使語(yǔ)音信號(hào)與延時(shí)后信號(hào)同等長(zhǎng)度y1=x+z;%信號(hào)的混響figure(4);subplot(2,1,1);plot(y1); title( 混響的時(shí)域圖 ); %混響時(shí)域圖Y1=fft(y1,2001);%對(duì)混響信號(hào)2001點(diǎn)的FFT變換subplot(2,1,2);plot(n1(1:1000),Y1(1:1000);%混響頻譜圖title( 混響的頻譜圖 );sound(5*y1,fs);%回放混響后的信號(hào)%單回聲濾波器x,fs,bits=wavread( make.wav ,10000 40000);%讀取語(yǔ)音信號(hào)x=x(:,1);%只取單聲道 n1=0:2000;a=0.5;%a取小于等于1z=zeros(200,1);x;%對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行延時(shí)x=x;zeros(200,1);%使語(yǔ)音信號(hào)與延時(shí)后信號(hào)同等長(zhǎng)度yy1=x+z*0.5;%信號(hào)經(jīng)單回聲濾波figure(5);subplot(2,1,1);plot(yy1);title( 單回聲濾波器時(shí)域圖 );YY1=fft(yy1,2001);%對(duì)單回聲信號(hào)做2001點(diǎn)的FFT變換subplot(2,1,2);plot(n1(1:1000),YY1(1:1000);%單回聲信號(hào)頻譜圖title( 單回聲濾