基于MATLAB的語音信號濾波處理和程序設計

1、鄭州輕工業(yè)學院課程設計說明書題目: 基于MATLAB的語音信號濾波處理和程序設計 姓 名 ： 院 （系）： 專業(yè)班級： 學 號： 指導教師： 成 績： 時間：2014年6月09日至2014年6月13日基于MATLAB的語音信號濾波處理和程序設計摘 要 MATLAB 語言是一種數(shù)據(jù)分析和處理功能十分強大的計算機應用軟件 ,它可以將聲音文件變換為離散的數(shù)據(jù)文件 , 然后利用其強大的矩陣運算能力處理數(shù)據(jù) ,如數(shù)字濾波 、傅里葉變換 、時域和頻域分析 、聲音回放以及各種圖的呈現(xiàn)等 , 信號處理是MATLAB 重要應用的領域之一 。本課程設計介紹了基于Matlab的對語音信號采集、處理及濾波器的設計，并

2、使之實現(xiàn)的過程。理解與掌握課程中的基本概念、基本原理、基本分析方法，用Matlab進行數(shù)字語音信號處理，并闡述了課程設計的具體方法、步驟和內(nèi)容。綜合運用本課程的理論知識進行頻譜分析以及濾波器設計，通過理論推導得出相應結論，并利用MATLAB作為工具進行實現(xiàn)，從而復習鞏固課堂所學的理論知識，提高對所學知識的綜合應用能力，并從實踐上初步實現(xiàn)對數(shù)字信號的處理。關鍵詞： MATLAB工具/信號語音采集/濾波目 錄摘 要I目 錄II1 設計目的、要求和背景11.1 語音信號處理簡介11.2 語音信號處理的背景和意義11.3 設計目的22 整體設計過程32.1原理分析32.2 語音信號的獲取42.3 語音

3、信號的時域頻域分析42.4 干擾信號的構建53 信號變化分析53.1 原始語音信號的程序?qū)崿F(xiàn)和時域頻域圖53.2 干擾信號在MATLAB軟件中的實現(xiàn)73.3 對原始語音信號加入干擾信號8心得體會13致 謝14III1 設計目的、要求和背景1.1 語音信號處理簡介信號處理是現(xiàn)代信息處理的基本內(nèi)容，數(shù)字信號的處理更是重中之重。數(shù)字信號處理的研究內(nèi)容主要是語音信號和圖像信號，而研究語音信號對于現(xiàn)代語音通信有著積極的意義。研究語音信號又分為時域和頻域兩個方面。（1）語音信號的時域分析處理：語音信號的時域分析就是分析和提取語音信號的時域參數(shù)。進行語音分析時，最先接觸到并且也是最直觀的是它的時域波形。語音

4、信號本身就是時域信號，因而時域分析是最早使用，也是應用最廣泛的一種分析方法，這種方法直接利用語音信號的時域波形。時域分析通常用于最基本的參數(shù)分析及應用，如語音的分割、預處理、大分類等。這種分析方法的特點是：表示語音信號比較直觀、物理意義明確。實現(xiàn)起來比較簡單、運算且少?？梢缘玫秸Z音的一些重要的參數(shù)。只使用示波器等通用設備，使用較為簡單等。（2）語音信號的頻譜分析處理：語音信號的頻域分析就是分析語音信號的頻域持征。從廣義上講，語音信號的頻域分析包括語音信號的頻譜、功率譜、倒頻譜、頻譜包絡分析等，而常用的頻域分析方法有帶通濾波器組法、傅里葉變換法等幾種。本文介紹的是語音信號的傅里葉分析法。因為語音

5、波是一個非平穩(wěn)過程，因此適用于周期、瞬變或平穩(wěn)隨機信號的標準傅里葉變換不能用來直接表示語音信號，而應該用短時傅里葉變換對語音信號的頻譜進行分析，相應的頻譜稱為“短時譜 ”。本設計是用MATLAB仿真軟件設計濾波器對受干擾的語音信號進行濾波處理，并對各部分進行頻譜分析。1.2 語音信號處理的背景和意義語音信號處理是一門研究用數(shù)字信號處理技術對語音信號進行處理的學科，處理的目的是用于得到的某些參數(shù)以便高效傳輸和存儲；或者應用于人工合成、語音識別和語音增強等。同時也是以生理學、心理學、語言學以及聲學等學科為基礎，以信息論、控制論、系統(tǒng)論的理論做指導，通過應用信號處理、統(tǒng)計分析、模式識別等現(xiàn)

6、代技術手段而發(fā)展起來的一門綜合性學科。它與語音學、語言學、聲學，認知科學、心理學、心理學、數(shù)理統(tǒng)計學等許多學科也有著非常密切的聯(lián)系。它包括語音編碼、語音合成、語音識別與理解等三個主要分支。語音編碼的目的是將模擬的語音信號用盡可能少的比特實現(xiàn)數(shù)字化,使被編碼和壓縮后的信更有效地在網(wǎng)絡中傳輸或記錄在存儲器中語音合成的目的是讓機器生成人類的自然語言語音識別的目的是使機器能識別人類的語言,從而能夠按用戶的語音指令完成有關的動作或提供有關的信息服務。語言是從千百萬人的言語中歷史地概括總結出來的規(guī)律符號系統(tǒng)，使人們用以進行思維、交際的形式。人的思考常常是用語言來進行,語言是人類特有的功能，它創(chuàng)造和記載了幾

7、千年的人類文明歷史。語音是聲音和意義的結合體，也是信息的載體，是把語言表述出來的物理形式，是人類最重要、最有效、最常用和最方便的交換信息的形式。 當今世界正處于信息時代,計算機技術、通信技術和電子技術的高速發(fā)展,推動人類社會進入了信息社會。因特網(wǎng)和移動通信的普及、電子購物的興起、多媒體通信及其應用的蓬勃發(fā)展,改變了人類生活、工作、娛樂的方式。自計算機誕生以來，通過語音與計算機交互一直是人類的夢想，隨著計算機軟硬件和信息技術的飛速發(fā)展，這不僅對語音信號數(shù)字處理提出了越來越高越來越迫切的需求，如實現(xiàn)用語音輸入代替鍵盤輸入實現(xiàn)人工智能和交互，同時也為語音信號處理提供了高效軟硬件實現(xiàn)的可能性

8、。 簡而言之,語音信號處理的任務是實現(xiàn)人一人、人一機器和機器一人的通信,是現(xiàn)代通信領域的重要環(huán)節(jié)。1.3 設計目的1.了解語音信號的產(chǎn)生、采集，能繪制語音信號的頻率響應曲線及頻譜圖； 2.學會用MATLAB對語音信號進行分析和處理； 3.掌握用濾波器去除語音信號噪聲的方法，觀察去噪前后的語音信號。1.4 設計要求1.掌握在Windows環(huán)境下的語音信號錄制的方法2.掌握在MATLAB環(huán)境下語音信號的采集3.構建的干擾信號為f(t)=10sin(4000t)4.掌握數(shù)字信號的處理的基本概念、基本理論和基本方法5.利用MATLAB設計濾波器對干擾的語音信號進行濾波6.

9、掌握MATLAB的程序設計方法1.5 設計步驟1利用windows下的錄音機，錄制一段自己的話音“大家好”2利用MATLAB對所錄制的信號進行時域和頻域的分析3構建一個干擾信號，把語音信號和干擾信號疊加，并且利用MATLAB對干擾后的語音信號進行時域和頻域的分析4對干擾后的信號進行濾波，畫出濾波后的信號的時域波形和頻譜，并對濾波前后的信號進行對比，分析信號的變化.2 整體設計過程2.1原理分析本設計主要是對語音信號的時頻進行分析，并對語音信號加噪后設計濾波器對其進行濾波處理，對話音信號加噪聲前后的頻譜進行比較分析，對合成語音信號濾波前后進行頻譜的分析比較。 首先用PC機WINDOWS

10、下的錄音機錄制一段語音信號，并保存入MATLAB軟件的根目錄下，再運行MATLAB仿真軟件把錄制好的語音信號用wavread函數(shù)加載入MATLAB仿真軟件的工作環(huán)境中，輸入命令對語音信號進行時域，頻譜變換。利用正弦信號產(chǎn)生噪聲信號，模擬信號sint經(jīng)過采樣，并且采樣的長度必須要和原始語音信號長度一樣長，才可以實現(xiàn)噪聲信號與原始語音信號的疊加。 把噪聲信號加入到錄制的語音信號中，用命令可以得到其頻譜圖。對該段合成的語音信號，用命令在MATLAB中設計一個恰當?shù)臑V波器對其進行濾波處理，此處用低通濾波器對其進行濾波，濾波后用命令可以繪制出其頻譜圖，回放語音信號。對原始語音信號、合成的語音信

11、號和經(jīng)過濾波器處理的語音信號進行頻譜的比較分析。2.2 語音信號的獲取利用PC機上的硬件和WINDOWS操作系統(tǒng)可以很方便地進行數(shù)字信號的采樣。打開電腦Windows窗口菜單中的附錄子菜單里的錄音機軟件，錄音機界面如圖圖（1）所示。使用錄音機錄制一小段聲音片段“大家好”，然后保存文件名為“l(fā)gh.wav”，如下圖2。圖（2）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點到N2點的值（若只有一個N的點則表示讀取前N點的

12、采樣值）。 sound(x,fs,bits);用于對聲音的回放。向量y則就代表了一個信號（也即一個復雜的函數(shù)表達式”）也就是說可以像處理一個信號表達式一樣處理這個聲音信號。2.3 語音信號的時域頻域分析在Matlab軟件平臺下可以利用函數(shù)wavread對語音信號進行采樣,得到了聲音數(shù)據(jù)變量y,同時把y的采樣頻率Fs=8000Hz和數(shù)據(jù)位Nbits=8Bit放進了MATALB的工作空間。上述程序是在Matlab軟件中畫出語音信號的時域波形(圖3),回放錄入聲音。從圖中可以看出在時域環(huán)境下,信號呈現(xiàn)出3個不規(guī)則的信號峰值。然后對語音信號進行頻譜分析,在Matlab中可以利用函數(shù)fft對信

13、號行快速傅里葉變換,得到信號的頻譜圖如圖3所示。2.4 干擾信號的構建在Matlab中人為設計一固定頻率的噪聲干擾信號。在本設計中用正弦序作為干擾信號。干擾信號為：f(t)=10sin(4000t)。2.5 信號合成在Matlab中把語音信號與噪聲信號進行疊加。對其進行播放,并畫出其頻譜圖如圖5所示,從圖中可以看出,在該語音信號的12000Hz處有一高峰,這正是干擾所造成的。2.6 數(shù)字濾波的設計并對加噪信號進行濾波處理數(shù)字濾波器分為FIR數(shù)字濾波器和IIR數(shù)字濾波器兩種,可以用硬件和軟件來設計實現(xiàn)。軟件設計主要有脈沖響應不變法、雙線性變換法、窗口函數(shù)法。本設計是用窗函數(shù)法設計FIR低通濾波器

14、。針對以上語音信號設定濾波器的性能指標用kaiser窗設計低通濾波器。用設計好的帶阻濾波器對含噪語音信號進行濾波,在Matlab中FIR濾波器利用函數(shù)fftfilt對信號進行濾波,IIR濾波器利用函數(shù)filter對信號進行濾波。在一個窗口同時畫出濾波前后的波形及頻譜如圖7所示。3 信號變化分析3.1 原始語音信號的程序?qū)崿F(xiàn)和時域頻域圖在matlab軟件平臺下，利用wavread函數(shù)對語音信號進行采樣，記住采樣頻率和采樣點數(shù)。通過使用wavread函數(shù)，理解采樣頻率、采樣位數(shù)等概念。wavread函數(shù)調(diào)用格式y(tǒng)=wavread(file)，讀取file所規(guī)定的wav文件，返回采樣值放在向量y中。

15、y,fs,nbits=wavread(file)，采樣值放在向量y中，fs表示采樣頻率（hz），nbits表示采樣位數(shù)。y=wavread（file，N），讀取錢N點的采樣值放在向量y中。y=wavread（file，N1,N2），讀取從N1到N2點的采樣值放在向量y中。對語音信號“l(fā)gh.wav”進行采樣其程序如下： y,fs,bits=wavread('E:MATLAB7worklgh.wav');sound(y,fs)n=length(y)y_p=fft(y,n);f=fs*(0:n/2-1)/n;figure(1)subplot(2,1,1);plot(y);title

16、('原始語音信號時域波形');xlabel('時間軸(s)')ylabel('幅度(A)')subplot(2,1,2);plot(f,abs(y_p(1:n/2);axis(0 20000 0 2000);title('原始語音信號頻譜圖');xlabel('頻率 HZ');ylabel('頻率幅度');圖（3）原始信號時域、頻域圖從上圖可看出，在時域內(nèi)，語音信號具有短時性的特點，而在頻域內(nèi)，語音信號的頻譜分量主要集中在0-4000HZ的范圍內(nèi)。3.2 干擾信號在MATLAB軟件中的實現(xiàn)我們對原始

17、信號加入的干擾信號是f(t)=10sin(4000t)如圖4，其程序如下：y,fs,bits=wavread('E:MATLAB7worklgh.wav');n=1000t=(0:n-1)/100000;f=fs*(0:n/2-1)/n;y1=10*sin(2*pi*2000*t);y2=fft(y1,n);subplot(2,1,1);plot(y1)%噪音信號的時域波形圖title('噪聲信號時域波形圖');xlabel('時間軸(s)')ylabel('幅度(A)')subplot(2,1,2);plot(f,abs(y2(

18、1:n/2);title('噪音信號頻譜圖');xlabel('頻率 (HZ)');ylabel('頻率幅度(A)');圖（4）噪聲信號時域、頻域圖3.3 對原始語音信號加入干擾信號加入噪聲后回放的聲音與原始的語音信號有明顯的不同,其伴隨較尖銳的干擾嘯叫聲。從含噪語音信號的頻譜圖中可以看出是含噪的語音信號的頻譜,在1000Hz處有上高峰,這正是干擾所造成的。程序如下：L=length(y)%計算音頻信號的長度t=(0:L-1)/8000;A=10;f=4000;d=A*sin(f*pi*t)' %產(chǎn)生等長度的正弦噪聲信號y_z=y+d d

19、; %將兩個信號疊加成一個新的信號sound(y_z,fs); %對加噪后的語音信號進行分析n=length(y); %選取變換的點數(shù) y_zp=fft(y_z,n); %對n點進行傅里葉變換到頻域f=fs*(0:n/2-1)/n; % 對應點的頻率figure(2)subplot(2,1,1);plot(y_z); %加噪語音信號的時域波形圖axis(0 130 -15 15);title('加噪語音信號的時域波形圖');xlabel('時間軸')ylabel('幅度(A)')subplot(2,1,2);plot(f,abs(y_zp(1:n

20、/2); %加噪語音信號的頻譜圖axis(0 20000 0 2000);title('加噪語音信號頻譜圖');xlabel('頻率(HZ)');ylabel('頻率幅度');圖（5）加噪語音信號時域、頻域圖3.4 用低通濾波器對加噪語音信號進行濾波處理當用低通濾波器（如圖6）濾波后的含噪聲語音信號,從圖上可看出，干擾信號被成功濾除了。具體程序如下：fp=1500;fc=1700;As=100;Ap=1; %(以上為低通濾波器的性能指標）wc=2*pi*fc/fs;wp=2*pi*fp/fs;wdel=wc-wp;beta=0.112*(As-8

21、.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); %（此前為低通濾波器設計階段）接下來為去除噪聲信號的程序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 20000 0 2000);title('濾波前信號的頻譜');subplot(2,2,2);plot(f,abs(X(1:n/2);axis(0 20000 0 2000);title('濾波后信號頻譜');subplot(2,2,3);plot(y_z);title('濾波前信號的波形')axis(0 200000 -15 15);subplot(2,2,4);plot(x);axis(0 200000 -1 1);title('濾波后信號的波形')圖（6）數(shù)字濾波圖（7）濾波前后的時域、頻域比較心得體會 為期一周的課程設計結束了，我從中學到了很多東西，通過這次課程設計讓我對MATLAB軟件有了更清楚熟練度的了解