DSP實(shí)驗(yàn)二語音信號(hào)分析與處理,南京理工大學(xué)紫金學(xué)院實(shí)驗(yàn)報(bào)告

試驗(yàn)二 語音信號(hào)分析與處理學(xué)號(hào) 姓名注：1〕此次試驗(yàn)作為《數(shù)字信號(hào)處理》課程試驗(yàn)成績(jī)的重要依據(jù)，請(qǐng)同學(xué)們認(rèn)真、獨(dú)立完成，不得抄襲。請(qǐng)?jiān)谑谡n教師規(guī)定的時(shí)間內(nèi)完成；完成作業(yè)后，請(qǐng)以保存，文件名為：學(xué)號(hào)+姓名請(qǐng)通讀全文，依據(jù)第23兩局部?jī)?nèi)容，認(rèn)真填寫第4局部所需的試驗(yàn)數(shù)據(jù)，并給出程序內(nèi)容。試驗(yàn)?zāi)康膶W(xué)會(huì)MATLAB的使用，把握MATLAB的程序設(shè)計(jì)方法把握在windows環(huán)境下語音信號(hào)采集的方法MATLABFIRIIR濾波器的方法及應(yīng)用學(xué)會(huì)用MATLAB對(duì)語音信號(hào)的分析與處理方法試驗(yàn)內(nèi)容錄制一段自己的語音信號(hào)，對(duì)錄制的語音信號(hào)進(jìn)展采樣，畫出采樣后語音信號(hào)的時(shí)域MATLAB產(chǎn)生白噪聲信號(hào)模擬語音信號(hào)在處理過程中的加性噪聲并與語音信號(hào)進(jìn)展疊加，畫出受污染語音信號(hào)的時(shí)域波形和頻譜圖；承受FIR濾波器，畫出濾波器的頻響特性圖；用自己設(shè)計(jì)的這兩種濾波器分別對(duì)受污染的語音信號(hào)進(jìn)展濾波，畫出濾波后語音信號(hào)的時(shí)域波形和頻譜圖；對(duì)濾波前后的語音信號(hào)進(jìn)展時(shí)域波形和頻譜圖的比照，分析信號(hào)的變化；回放語音信號(hào)，感覺與原始語音的不同。試驗(yàn)步驟語音信號(hào)的采集與回放〔規(guī)定：語音內(nèi)容為自己的wavwql.wav2MATLABsound[y,fs,nbits]=wavread(file),nbitsWavreadhelp語音信號(hào)的頻譜分析利用fft函數(shù)對(duì)信號(hào)進(jìn)展頻譜分析據(jù)語音信號(hào)的頻帶狀況，設(shè)計(jì)FIR和IIR兩種濾波器用濾波器對(duì)受污染語音信號(hào)進(jìn)展濾波，IIRfilter6〕比較濾波前后信號(hào)的波形與頻譜7〕回放濾波后的語音信號(hào)試驗(yàn)數(shù)據(jù)及試驗(yàn)程序試驗(yàn)數(shù)據(jù)1〕原始語音信號(hào)的時(shí)域波形和頻譜圖聲音波形圖0.250.20.150.10.050-0.05-0.1-0.15-0.20 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5x104聲音頻譜圖60050040030020010000 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5x104帶限白噪聲信號(hào)的時(shí)域波形和幅頻特性1.510.50-0.5

窄帶噪聲波形圖

1.510.50-0.5

窄帶噪聲頻譜圖-10 0.5 1 1.5 2受污染語音信號(hào)的時(shí)域波形和頻譜圖

-10 0.5 1 1.5 20.250.20.150.10.050-0.05-0.1-0.15

混合信號(hào)波形圖

600500400300200100

混合信號(hào)頻譜圖-0.20 2 4 6x104濾波器的頻響特性圖FIR濾波器的頻響特性圖

00 2 4 6x104M

1000-100-200-3000 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 NormalizedFrequency(rad/sample)

0.9 1e(eaP

0-2023-4000-6000-80000 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 NormalizedFrequency(rad/sample)

0.9 10.7 1.40.60.50.40.30.20.10-0.1-0.2-0.30 2

6x104

1.210.80.60.40.200 2

6x104IIR濾波器的頻響特性圖低通濾波器幅度譜圖500-50-100-150-200-250-3000 100 200 300 400 500 600濾波后語音信號(hào)的時(shí)域波形和頻譜圖60050040030020010000 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5x104恢復(fù)信號(hào)波形圖0.15

恢復(fù)信號(hào)頻譜圖0.10.050-0.05

500400300200100-0.10 2

6x104

00 2

6x104濾波前后的語音信號(hào)時(shí)域波形比照?qǐng)D和頻譜比照?qǐng)D0.250.20.150.10.050-0.05-0.1-0.15

信號(hào)波形圖

0.150.10.050-0.05

恢復(fù)信號(hào)波形圖-0.20 2

6x104

-0.10 2

6x104信號(hào)頻譜圖恢復(fù)信號(hào)頻譜圖60060050050040040030030020020010010000 2 試驗(yàn)程序：clc;clear;close

6x104

00 2

6x104%[x,fs,bits]=wavread(”錄音的名字”);錄音的名字.wav”);錄音的名字”);sound(x,fs,bits);plot(x);title(”聲音波形圖”)figure(2)%y=fft(x,4096);y=fft(x);plot(abs(y));title(”聲音頻譜圖”)fh=0.9;fl=0.25;n=1;length(x);y1=fh*sinc(fh*(n-5000))-fl*sinc(fl*(n-5000));figure(5)subplot(1,2,1);plot(y1);title(”窄帶噪聲波形圖”)y2=fft(y1);窄帶噪聲頻譜圖”)y3=y1+x;figure(6)subplot(1,2,1);plot(y1+x);title(”混合信號(hào)波形圖”)y4=fft(y3);subplot(1,2,2);plot(abs(y4));title(”混合信號(hào)頻譜圖”)wp=0.5;ws=0.55;detaw=ws-wp;n=ceil(8*pi/detaw);wc=(wp+ws)/2;b1=fir1(n-1,wc/pi,hanning(n));freqz(b1,1,41856)f1=fftfilt(b1,y3);plot(f1)f2=fft(f1);plot(abs(f2))f11=filter(bz,az,y3);figure(8)恢復(fù)信號(hào)波形圖”)f22=fft(f11);恢復(fù)信號(hào)頻譜圖”)sound(f11,fs,bits);figure(9)subplot(1,2,1);plot(x);title(”信號(hào)波形圖”)恢復(fù)信號(hào)波形圖”)figure(10)subplot(1,2,1);plot(abs(y));title(”信號(hào)頻譜圖”)subplot(1,2,2);plot(abs(f22));title(”恢復(fù)信號(hào)頻譜圖”)FIR濾波器子程序fh=0.9;f1=0.25;n=1:length(x);h=fh*sinc(fh*(n-5000))-f1*sinc(f1*(n-5000));figure(4)subplot(1,2,1);plot(h);p=fft(h);subplot(1,2,2);plot(abs(p));IR濾波器子程序fs=44100;rp=3;rs=20;wp1=0.5;wss1=0.55;op1=2*fs*tan(wp1/2);os1=2*fs*tan(wss1/2);[N,wc]=buttord(op1,os1,rp,rs,”s”)[z,p,k]=b