IIR濾波器語(yǔ)音去噪處理2

/課程設(shè)計(jì)(論文)題目基于IIR數(shù)字濾波器的有噪語(yǔ)音信號(hào)的處理課程設(shè)計(jì)（論文）任務(wù)書(shū)學(xué)院：電氣工程學(xué)院題目：基于IIR數(shù)字濾波器的有噪語(yǔ)音信號(hào)的處理起止時(shí)間：2016年10月25日至16年11月20日學(xué)生姓名：專業(yè)班級(jí)：指導(dǎo)教師：教研室主任：院長(zhǎng)：2016年11月20日論文(設(shè)計(jì))內(nèi)容與要求：一、課程設(shè)計(jì)（論文）原始依據(jù)在信號(hào)傳輸過(guò)程中，由于實(shí)驗(yàn)條件或各種其他主觀或客觀條件的原因，不可避免的會(huì)引進(jìn)一些噪聲信號(hào)，因此‘除噪’成了研究信號(hào)傳輸過(guò)程中必不可少的一環(huán)?；贛ATLAB的有噪語(yǔ)音信號(hào)處理，通過(guò)MATLAB強(qiáng)大的數(shù)據(jù)運(yùn)算能力，可以極大程度上消弱噪聲影響，還原出真實(shí)的語(yǔ)音信號(hào)。二、課程設(shè)計(jì)（論文）主要內(nèi)容課程設(shè)計(jì)內(nèi)容如下：1.緒論2.基于濾波器的語(yǔ)音信號(hào)的處理2.1語(yǔ)音信號(hào)的采樣理論依據(jù)2.1.1采樣頻率2.1.2采樣位數(shù)2.1.3采樣定理2.2語(yǔ)音信號(hào)的采集3.濾波器的設(shè)計(jì)3.1數(shù)字濾波器概述3.2模擬濾波器概述3.3IIR濾波器概述3.4IIR濾波器設(shè)計(jì)3.5用濾波器對(duì)加噪語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行濾波4.仿真與結(jié)果分析4.1語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)頻分析4.2加噪后的語(yǔ)音信號(hào)與其頻譜分析4.3驗(yàn)證所設(shè)計(jì)的濾波器4.4比較濾波前后語(yǔ)音信號(hào)的波形與頻譜4.5IIR濾波器處理結(jié)果的分析5.課題結(jié)論6.參考文獻(xiàn)7.謝辭8.附錄附錄1：IIR數(shù)字濾波器的主要程序附錄2：比較濾波前后語(yǔ)音信號(hào)的波形與頻譜三、課程設(shè)計(jì)（論文）基本要求（1）技術(shù)要求：編制Matlab程序，完成以下功能，產(chǎn)生系統(tǒng)輸入信號(hào)；根據(jù)系統(tǒng)差分方程求解單位脈沖響應(yīng)序列；根據(jù)輸入信號(hào)求解輸出響應(yīng)；用實(shí)驗(yàn)方法檢查系統(tǒng)是否穩(wěn)定；繪制相關(guān)信號(hào)的波形。（2）工作要求：簡(jiǎn)述離散系統(tǒng)時(shí)域分析和判斷系統(tǒng)穩(wěn)定性方法；完成所給設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析和解釋；打印程序清單和要求畫(huà)出的信號(hào)波形；寫(xiě)出本次課程設(shè)計(jì)的收獲和體會(huì)；列出參考文獻(xiàn)。四、課程設(shè)計(jì)（論文）進(jìn)度安排課程設(shè)計(jì)進(jìn)度（時(shí)間）安排如下：1.2016年10月25日—2016年10月31日理解課程設(shè)計(jì)題目的設(shè)計(jì)要求，查閱相關(guān)資料；2.2016年11月1日—2016年11月8日完成各部分程序代碼與系統(tǒng)調(diào)試；3.2016年11月9日—2016年12月11日完成課程設(shè)計(jì)初稿；4.2016年11月12日—2016年11月24日完成完整的課程設(shè)計(jì)報(bào)告；5.2016年11月20日上交課程設(shè)計(jì)作品并答辯。五、主要參考文獻(xiàn)[1].高西全，丁玉美．?dāng)?shù)字信號(hào)處理[M].北京：西安電子科技大學(xué)出版社，2008[2].劉泉，闕大順．?dāng)?shù)字信號(hào)處理原理與實(shí)現(xiàn)[M]．北京：電子工業(yè)出版社，2005[3].張磊，畢靖，郭蓮英．MATLAB實(shí)用教程[M]．北京：人民郵電出版社，2008[4].張威．MATLAB基礎(chǔ)與編程入門(mén)[M]．西安：西安電子科技大學(xué)出版社，2006[5].周利清，蘇菲．?dāng)?shù)字信號(hào)處理基礎(chǔ)[M]．北京：北京郵電大學(xué)出版社，2005指導(dǎo)老師：（簽名）年月日摘要：濾波器設(shè)計(jì)在數(shù)字信號(hào)處理中占有極其重要的地位，IIR濾波器是濾波器設(shè)計(jì)的重要組成部分。課題基于MATLAB有噪音語(yǔ)音信號(hào)處理的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，綜合運(yùn)用數(shù)字信號(hào)處理的理論知識(shí)對(duì)加噪聲語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行時(shí)域，頻域分析和濾波。通過(guò)理論推導(dǎo)得出相應(yīng)結(jié)論，再利用MATLAB作為編程工具進(jìn)行計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)。在設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)的過(guò)程中，用巴特沃斯、切比雪夫和雙線性變法設(shè)計(jì)IIR數(shù)字濾波器，并利用MATLAB作為輔助工具完成設(shè)計(jì)中的計(jì)算與圖形的繪制。通過(guò)對(duì)對(duì)所設(shè)計(jì)濾波器的仿真和頻率特性分析，可知利用MATLAB信號(hào)處理工具處理工具箱可以有效快捷地設(shè)計(jì)IIR數(shù)字濾波器，結(jié)果的各項(xiàng)性能指標(biāo)均達(dá)到指定要求。關(guān)鍵詞：MATLAB；IIR濾波器；有噪音語(yǔ)音信號(hào)Abstract:filterdesignplaysanimportantroleindigitalsignalprocessing,IIRfilterisanimportantpartofthefilterdesign.ResearchbasedonMATLABdesignandimplementationofthenoiseprocessingofspeechsignal,thetheoryofknowledgeoftheintegrateduseofdigitalsignalprocessingintimedomainofspeechsignalplusnoise,frequencydomainanalysisandfiltering.ThroughtheoreticalderivationcorrespondingconclusionusingMATLABasaprogrammingtoolforcomputerimplementation.Inthedesignprocess,withButterworth,ChebyshevandbilinearmethodofIIRdigitalfilterdesign,anduseMATLABasatoolCompletethedrawingcalculationandgraphicdesign.Throughthesimulationandfrequencycharacteristicanalysisonthedesignoffilter,MATLABsignalprocessingtoolsprocessingtoolboxcaneffectivelyandquicklydesignIIRdigitalfilterbasedontheresultsoftheperformanceindicatorstomeetthespecifiedrequirements.Keywords:MATLAB;IIRfilter;noisyspeechsignal目錄TOC\o"1-3"\h\u1.緒論 12.基于濾波器的語(yǔ)音信號(hào)的處理 12.1語(yǔ)音信號(hào)的采樣理論依據(jù) 12.1.1采樣頻率 12.1.2采樣位數(shù) 22.1.3采樣定理 22.2語(yǔ)音信號(hào)的采集 23.濾波器的設(shè)計(jì) 23.1數(shù)字濾波器概述 23.2模擬濾波器概述 33.3IIR濾波器概述 33.4IIR濾波器設(shè)計(jì) 43.5用濾波器對(duì)加噪語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行濾波 64.仿真與結(jié)果分析 64.1語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)頻分析 64.2加噪后的語(yǔ)音信號(hào)與其頻譜分析 84.3驗(yàn)證所設(shè)計(jì)的濾波器 94.4比較濾波前后語(yǔ)音信號(hào)的波形與頻譜 114.5IIR濾波器處理結(jié)果的分析 135.課題結(jié)論 146.參考文獻(xiàn) 167.謝辭 178.附錄 18附錄1：IIR數(shù)字濾波器的主要程序 18附錄2：比較濾波前后語(yǔ)音信號(hào)的波形與頻譜 191.緒論數(shù)字濾波器，是數(shù)字信號(hào)處理中與其重要的一部分。隨著信息時(shí)代和數(shù)字技術(shù)的發(fā)展，受到人們?cè)絹?lái)越多的重視。數(shù)字濾波器可以通過(guò)數(shù)值運(yùn)算實(shí)現(xiàn)濾波，所以數(shù)字濾波器處理精度高、穩(wěn)定、體積小、重量輕、靈活不存在阻抗匹配問(wèn)題，可以實(shí)現(xiàn)模擬濾波器無(wú)法實(shí)現(xiàn)的特殊功能。IIR濾波器采用遞歸型結(jié)構(gòu)，即結(jié)構(gòu)上帶有反饋環(huán)路。IIR濾波器運(yùn)算結(jié)構(gòu)通常由延時(shí)、乘以系數(shù)和相加等基本運(yùn)算組成，可以組合成直接型、正準(zhǔn)型、級(jí)聯(lián)型、并聯(lián)型四種結(jié)構(gòu)形式，都具有反饋回路。同時(shí)，IIR數(shù)字濾波器在設(shè)計(jì)上可以借助成熟的模擬濾波器的成果，如巴特沃斯、契比雪夫和橢圓濾波器等，有現(xiàn)成的設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)或圖表可查，在設(shè)計(jì)一個(gè)IIR數(shù)字濾波器時(shí)，我們根據(jù)指標(biāo)先寫(xiě)出模擬濾波器的公式，然后通過(guò)一定的變換，將模擬濾波器的公式轉(zhuǎn)換成數(shù)字濾波器的公式。本設(shè)計(jì)研究的主要內(nèi)容中是先進(jìn)行語(yǔ)音信號(hào)的采集，然后對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，再利用IIR兩種濾波器對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行過(guò)濾和頻譜分析，畫(huà)出濾波之后的頻譜圖與時(shí)域波形，并對(duì)信號(hào)濾波前后進(jìn)行分析比較，分析信號(hào)的變化，得出濾波性能。2.基于濾波器的語(yǔ)音信號(hào)的處理選擇一個(gè)語(yǔ)音信號(hào)作為分析的對(duì)象，或錄制一段語(yǔ)音信號(hào)，對(duì)其進(jìn)行頻譜分析；利用MATLAB中的隨機(jī)函數(shù)產(chǎn)生噪聲加入到語(yǔ)音信號(hào)中，模仿語(yǔ)音信號(hào)被污染，并對(duì)其進(jìn)行頻譜分析；設(shè)計(jì)IIR數(shù)字濾波器，并對(duì)被噪聲污染的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行濾波，分析濾波后信號(hào)的時(shí)域和頻域特征，最后回放語(yǔ)音信號(hào)。2.1語(yǔ)音信號(hào)的采樣理論依據(jù)2.1.1采樣頻率采樣頻率是指計(jì)算機(jī)每秒鐘采集多少個(gè)聲音樣本，是描述聲音文件的音質(zhì)、音調(diào)，衡量聲卡、聲音文件的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。采樣頻率越高，即采樣的間隔時(shí)間越短，則在單位時(shí)間內(nèi)計(jì)算機(jī)得到的聲音樣本數(shù)據(jù)就越多，對(duì)聲音波形的表示也越精確。采樣頻率與聲音頻率之間有一定的關(guān)系，根據(jù)奎斯特理論，只有采樣頻率高于聲音信號(hào)最高頻率的兩倍時(shí)，才能把數(shù)字信號(hào)表示的聲音還原成為原來(lái)的聲音。這就是說(shuō)采樣頻率是衡量聲卡采集、記錄和還原聲音文件的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。2.1.2采樣位數(shù)采樣位數(shù)即采樣值或取樣值，用來(lái)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(lái)說(shuō)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(wú)論采樣頻率如何，理論上來(lái)說(shuō)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。對(duì)于采樣率來(lái)說(shuō)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。2.1.3采樣定理在進(jìn)行模擬/數(shù)字信號(hào)的轉(zhuǎn)換過(guò)程中，當(dāng)采樣頻率fs.max大于信號(hào)中，最高頻率fmax的2倍時(shí)，即：fs.max>=2fmax,則采樣之后的數(shù)字信號(hào)完整地保留了原始信號(hào)中的信息，一般實(shí)際應(yīng)用中保證采樣頻率為信號(hào)最高頻率的5～10倍；采樣定理又稱奈奎斯特定理。1924年奈奎斯特(Nyquist)就推導(dǎo)出在理想低通信道的最高大碼元傳輸速率的公式:理想低通信道的最高大碼元傳輸速率=2W*log2N(其中W是理想低通信道的帶寬,N是電平強(qiáng)度)2.2語(yǔ)音信號(hào)的采集利用WINDOWS操作系統(tǒng)可以進(jìn)行數(shù)字信號(hào)的采集。將話筒輸入計(jì)算機(jī)的語(yǔ)音輸入插口上,啟動(dòng)錄音機(jī)。按下錄音按鈕,接著對(duì)話筒說(shuō)話“語(yǔ)音信號(hào)處理”,說(shuō)完后停止錄音,屏幕左側(cè)將顯示所錄聲音的長(zhǎng)度。點(diǎn)擊放音按鈕,可以實(shí)現(xiàn)所錄音的重現(xiàn)。以文件名“speech”保存入g:\MATLAB\work中?？梢钥吹?文件存儲(chǔ)器的后綴默認(rèn)為.wav,這是WINDOWS操作系統(tǒng)規(guī)定的聲音文件存的標(biāo)準(zhǔn)。3.濾波器的設(shè)計(jì)3.1數(shù)字濾波器概述數(shù)字濾波器的實(shí)現(xiàn)有兩個(gè)關(guān)鍵步驟：一個(gè)從數(shù)字域到模擬域間的變換，這個(gè)變換實(shí)現(xiàn)了數(shù)字濾波器技術(shù)指標(biāo)到模擬濾波器技術(shù)指標(biāo)的轉(zhuǎn)換，同樣也實(shí)現(xiàn)了模擬濾波器系統(tǒng)函數(shù)到數(shù)字濾波器系統(tǒng)函數(shù)的轉(zhuǎn)換；另一個(gè)是從模擬濾波器技術(shù)指標(biāo)到滿足該指標(biāo)的模擬濾波器的設(shè)計(jì)。3.2模擬濾波器概述用模擬—數(shù)字變換法設(shè)計(jì)IIR數(shù)字濾波器，首先必須設(shè)計(jì)一個(gè)模擬濾波器，它有許多不同的類型，主要有以下兩種類型：=1\*GB3①巴特沃思（Botterworth簡(jiǎn)寫(xiě)B(tài)W）濾波器。BW濾波器是根據(jù)幅頻特性在通帶內(nèi)具有最拼圖特性而定義的濾波器，對(duì)一個(gè)N階低通濾波器來(lái)說(shuō)，所謂最平坦特性就是模擬函數(shù)的前（2N-1）階導(dǎo)數(shù)在處都為零。BW濾波器的另一個(gè)特性是在通帶和阻帶內(nèi)的幅頻特性始終是頻率的單調(diào)下降函數(shù)，且其模擬函數(shù)隨階次N的增大而更接近于理想低通濾波器。=2\*GB3②切比雪夫（Chbyshev簡(jiǎn)寫(xiě)為CB）濾波器。CB低通濾波器的模擬函數(shù)由切比雪夫多項(xiàng)式定義，且在通帶內(nèi)的幅頻響應(yīng)是波動(dòng)的，在阻帶則單調(diào)變化。3.3IIR濾波器概述IIR(InfiniteImpulseResponse)數(shù)字濾波器，又名“無(wú)限脈沖響應(yīng)數(shù)字濾波器”，或“遞歸濾波器”。遞歸濾波器，也就是IIR數(shù)字濾波器，顧名思義，具有反饋，一般認(rèn)為具有無(wú)限的脈沖響應(yīng)。IIR濾波器有以下幾個(gè)特點(diǎn)：（1）封閉函數(shù)：IIR數(shù)字濾波器的系統(tǒng)函數(shù)可以寫(xiě)成封閉函數(shù)的形式。（2）IIR數(shù)字濾波器采用遞歸型結(jié)構(gòu)：IIR數(shù)字濾波器采用遞歸型結(jié)構(gòu)，即結(jié)構(gòu)上帶有反饋環(huán)路。IIR濾波器運(yùn)算結(jié)構(gòu)通常由延時(shí)、乘以系數(shù)和相加等基本運(yùn)算組成，可以組合成直接型、正準(zhǔn)型、級(jí)聯(lián)型、并聯(lián)型四種結(jié)構(gòu)形式，都具有反饋回路。由于運(yùn)算中的舍入處理，使誤差不斷累積，有時(shí)會(huì)產(chǎn)生微弱的寄生振蕩。（3）借助成熟的模擬濾波器的成果：IIR數(shù)字濾波器在設(shè)計(jì)上可以借助成熟的模擬濾波器的成果，如巴特沃斯、契比雪夫和橢圓濾波器等，有現(xiàn)成的設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)或圖表可查，其設(shè)計(jì)工作量比較小，對(duì)計(jì)算工具的要求不高。在設(shè)計(jì)一個(gè)IIR數(shù)字濾波器時(shí)，我們根據(jù)指標(biāo)先寫(xiě)出模擬濾波器的公式，再通過(guò)一定的變換，將模擬濾波器的公式轉(zhuǎn)換成數(shù)字濾波器的公式。（4）需加相位校準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)：IIR數(shù)字濾波器的相位特性不好控制，對(duì)相位要求較高時(shí)，需加相位校準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)。3.4IIR濾波器設(shè)計(jì)無(wú)論是數(shù)字濾波器還是模擬濾波器，他們技術(shù)指標(biāo)的建立都是以所謂的“固有衰減”參數(shù)為參照。以數(shù)字濾波器為例，固有衰減參數(shù)定義為A(w)=-20lg|H(ejw)|-20lg|H（ej0）|目前IIR數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)的最通用的方法是借助于模擬濾波器的設(shè)計(jì)方法。模擬濾波器設(shè)計(jì)已經(jīng)有了一套相當(dāng)成熟的方法，它不但有完整的設(shè)計(jì)公式，而且還有較為完整的圖表供查詢，因此，充分利用這些已有的資源將會(huì)給數(shù)字濾波器的設(shè)計(jì)帶來(lái)很大方便。IIR數(shù)字濾波器的設(shè)計(jì)步驟是：=1\*GB3①按一定規(guī)則將給出的數(shù)字濾波器的技術(shù)指標(biāo)轉(zhuǎn)換為模擬低通濾波器的技術(shù)指標(biāo)；=2\*GB3②根據(jù)轉(zhuǎn)換后的技術(shù)指標(biāo)設(shè)計(jì)模擬低通濾波器；=3\*GB3③再按一定規(guī)則將G(s)轉(zhuǎn)換成H(z)。若設(shè)計(jì)的數(shù)字濾波器是低通的，那么上述設(shè)計(jì)工作可以結(jié)束，若所設(shè)計(jì)的是高通，帶通或帶阻濾波器，那么還有步驟=4\*GB3④；=4\*GB3④將高通、帶通、或帶阻數(shù)字l不去的技術(shù)指標(biāo)先轉(zhuǎn)化為低通模擬濾波器的技術(shù)指標(biāo)，然后按照上述步驟=2\*GB3②設(shè)計(jì)出低通，再將轉(zhuǎn)換為所需的H(z)。下面我們總結(jié)一下利用模擬濾波器設(shè)計(jì)IIR數(shù)字低通濾波器的步驟：（1）確定數(shù)字低通濾波器的技術(shù)指標(biāo)：通帶邊界頻率、通帶最大衰減，阻帶截止頻率、阻帶最小衰減。（2）將數(shù)字低通濾波器的技術(shù)指標(biāo)轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的模擬低通濾波器的技術(shù)指標(biāo)。（3）按照模擬低通濾波器的技術(shù)指標(biāo)設(shè)計(jì)與過(guò)渡模擬低通濾波器。（4）用雙線性變換法，模擬濾波器系統(tǒng)函數(shù)轉(zhuǎn)換成數(shù)字低通濾波器系統(tǒng)函數(shù)。接下來(lái)，我們根據(jù)語(yǔ)音信號(hào)的特點(diǎn)給出有關(guān)濾波器的技術(shù)指標(biāo)：低通濾波器的性能指標(biāo)：fp=1000Hz，fc=1200Hz，As=100db,Ap=1dB在Matlab中，利用函數(shù)butter,cheby1和ellip設(shè)計(jì)IIR濾波器，利用Matlab中的函數(shù)freqz畫(huà)出各步步器的頻率響應(yīng)。MATLAB信號(hào)處理工具箱函數(shù)buttpbuttorbutter是巴特沃斯濾波器設(shè)計(jì)函數(shù)，其有5種調(diào)用格式，本課程設(shè)計(jì)中用到的是[N,wc]=butter(N,wc,Rp,As,’s’),該格式用于計(jì)算巴特沃斯模擬濾波器的階數(shù)N和3dB截止頻率wc。MATLAB信號(hào)處理工具箱函數(shù)cheblap,cheblord和cheeby1是切比雪夫I型濾波器設(shè)計(jì)函數(shù)。我們用到的是cheeby1函數(shù)，其調(diào)用格式如下：[B,A]=cheby1(N,Rp,wpo,’ftypr’)函數(shù)butter,cheby1和ellip設(shè)計(jì)IIR濾波器時(shí)都是默認(rèn)的雙線性變換法，所以在設(shè)計(jì)濾波器時(shí)只需要代入相應(yīng)的實(shí)現(xiàn)函數(shù)即可。下面我們以IIR低通濾波器的設(shè)計(jì)為例：Ft=8000;Fp=1000;Fs=1200;wp=2*pi*Fp/Ft;ws=2*pi*Fs/Ft;fp=2*Ft*tan(wp/2);fs=2*Fs*tan(wp/2);[n11,wn11]=buttord(wp,ws,1,50,’s’);[b11,a11]=butter(n11,wn11,’s’);[num11,den11]=bilinear(b11,a11,0.5);[h,w]=freqz(num11,den11);figure;plot(w*8000*0.5/pi,abs(h));legend(‘IIR低通濾波器’,’Location’,’NorthWest’);grid;程序結(jié)果如下圖：圖3.4IIR低通濾波器3.5用濾波器對(duì)加噪語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行濾波用設(shè)計(jì)的各濾波器分別對(duì)加噪的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行濾波，在Matlab中，IIR濾波器利用函數(shù)filter對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波。函數(shù)fftfilt用的是重疊相加法實(shí)現(xiàn)線性卷積的計(jì)算。調(diào)用格式為：y=fftfilter(h,x,M)。其中，h是系統(tǒng)單位沖擊響應(yīng)向量；x是輸入序列向量；y是系統(tǒng)的輸出序列向量；M是有用戶選擇的輸入序列的分段長(zhǎng)度，缺省時(shí)，默認(rèn)的輸入向量的重長(zhǎng)度M=512。函數(shù)filter的調(diào)用格式：yn=filter(B，A.xn)，它是按照直線型結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)對(duì)xn的濾波。其中xn是輸入信號(hào)向量，yn輸出信號(hào)向量。4.仿真與結(jié)果分析4.1語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)頻分析利用MATLAB中的“wavread”命令來(lái)讀入（采集）語(yǔ)音信號(hào)，將它賦值給某一向量。再對(duì)其進(jìn)行采樣，記住采樣頻率和采樣點(diǎn)數(shù)。下面介紹Wavread函數(shù)幾種調(diào)用格式。y=wavread（file）功能說(shuō)明：讀取file所規(guī)定的wav文件，返回采樣值放在向量y中。（2）[y,fs,nbits]=wavread(file)功能說(shuō)明：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）功能說(shuō)明：讀取錢N點(diǎn)的采樣值放在向量y中。y=wavread（file，[N1,N2]）功能說(shuō)明：讀取從N1到N2點(diǎn)的采樣值放在向量y中。接下來(lái)，對(duì)語(yǔ)音信號(hào)OriSound.wav進(jìn)行采樣。其程序如下：>>[y,fs,nbits]=wavered(‘OriSound’);%把語(yǔ)音信號(hào)加載入Matlab仿真軟件平臺(tái)中然后，畫(huà)出語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域波形，再對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行頻譜分析。MATLAB提供了快速傅里葉變換算法FFT計(jì)算DFT的函數(shù)fft,其調(diào)用格式如下：Xk=fft(xn,N)參數(shù)xn為被變換的時(shí)域序列向量，N是DFT變換區(qū)間長(zhǎng)度，當(dāng)N大于xn的長(zhǎng)度時(shí)，fft函數(shù)自動(dòng)在xn后面補(bǔ)零，當(dāng)N小于xn的長(zhǎng)度時(shí)，fft函數(shù)計(jì)算xn的前N個(gè)元素，忽略其后面的元素。在本次設(shè)計(jì)中，我們利用fft對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行快速傅里葉變換，就可以得到信號(hào)的頻譜特性。程序如下：[y,fs,nbits]=wavread(‘OriSound’);%語(yǔ)音信號(hào)的采集sound(y,fs,nbits);%語(yǔ)音信號(hào)的播放n=length(y);Y=fft(y,n);%快速傅里葉變換figure;subplot(2,1,1);plot(y);title(‘原始信號(hào)波形’,’fontweight’,’bold’);axis([7800080000-11]);grid;subplot(2,1,2);plot(abs(Y));title(‘原始信號(hào)頻譜’,’fontweight’,’bold’);axis([015000004000]);grid;程序結(jié)果如下圖：圖4.1原始信號(hào)波形與頻譜4.2加噪后的語(yǔ)音信號(hào)與其頻譜分析利用MATLAB中的隨機(jī)函數(shù)(rand或randn)產(chǎn)生噪聲加入到語(yǔ)音信號(hào)中，模仿語(yǔ)音信號(hào)被污染，并對(duì)其頻譜分析。Randn函數(shù)有兩種基本調(diào)用格式：Randn(n)和Randn（m,n），前者產(chǎn)生n×n服從標(biāo)準(zhǔn)高斯分布的隨機(jī)數(shù)矩陣，后者產(chǎn)生m×n的隨機(jī)數(shù)矩陣。在這里，我們選用Randn（m,n）函數(shù)。加噪程序如下所示：[y,fs,nbits]=wavread('OriSound');sound(y,fs,nbits);n=length(y);Noise=0.2*randn(n,2);s=y+Noise;sound(s);figure;subplot(2,1,1);plot(s);title('加噪語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域波形','fontweight','bold');axis([7800080000-11]);grid;S=fft(s);subplot(2,1,2);plot(abs(S));title('加噪語(yǔ)音信號(hào)的頻域波形','fontweight','bold');axis([015000004000]);grid;圖4.2加噪語(yǔ)音信號(hào)時(shí)域與頻域波形4.3驗(yàn)證所設(shè)計(jì)的濾波器為了驗(yàn)證濾波器的可使用性，我們用常用的sin函數(shù)來(lái)進(jìn)行驗(yàn)證。其具體程序與運(yùn)行結(jié)果如下：t=[0:1/1023:1];s=sin(2*pi*t);N=length(s);y=s+0.5*rand(1,N);subplot(2,1,1);plot(y);title('加噪語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域波形','fontweight','bold');S=fft(y);subplot(2,1,2);plot(abs(S));title('加噪語(yǔ)音信號(hào)的頻域波形','fontweight','bold');Ft=8000;Fp=1000;Fs=1200;wp=2*pi*Fp/Ft;ws=2*pi*Fs/Ft;[n11,wn11]=buttord(wp,ws,1,50,'s');%求低通濾波器的階數(shù)和截止頻率[b11,a11]=butter(n11,wn11,'s');%求S域的頻率響應(yīng)的參數(shù)[num11,den11]=bilinear(b11,a11,0.5);%利用雙線性變換實(shí)現(xiàn)頻率響應(yīng)S域到Z域的變換z11=filter(num11,den11,s);sound(z11);m11=fft(z11);%求濾波后的信號(hào)figure;subplot(2,2,1);plot(abs(S),'g');title('濾波前信號(hào)的頻譜','fontweight','bold');grid;subplot(2,2,2);plot(abs(m11),'r');title('濾波后信號(hào)的頻譜','fontweight','bold');grid;subplot(2,2,3);plot(y);title('濾波前信號(hào)的波形','fontweight','bold');grid;subplot(2,2,4);plot(z11);title('濾波后的信號(hào)波形','fontweight','bold');grid;圖4.3驗(yàn)證所設(shè)計(jì)的濾波器4.4比較濾波前后語(yǔ)音信號(hào)的波形與頻譜用自己設(shè)計(jì)的各濾波器分別對(duì)加噪的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行濾波，在Matlab中，F(xiàn)IR濾波器利用函數(shù)fftfilt對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波，IIR濾波器利用函數(shù)filter對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波。函數(shù)fftfilt用的是重疊相加法實(shí)現(xiàn)線性卷積的計(jì)算。調(diào)用：y=fftfilter(h,x,M)。其中，h是系統(tǒng)單位沖擊響應(yīng)向量；x是輸入序列向量；y是系統(tǒng)的輸出序列向量；M是有用戶選擇的輸入序列的分段長(zhǎng)度，缺省時(shí)，默認(rèn)的輸入向量的重長(zhǎng)度M=512。函數(shù)filter的調(diào)用格式：yn=filter(B，A.xn)，它是按照直線型結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)對(duì)xn的濾波。其中xn是輸入信號(hào)向量，yn輸出信號(hào)向量。[y,fs,nbits]=wavread(‘OriSound’);%IIR低通n=length(y);%求出語(yǔ)音信號(hào)的長(zhǎng)度Noise=0.2*randn(n,2);%隨機(jī)函數(shù)產(chǎn)生噪聲s=y+Noise;%語(yǔ)音信號(hào)加入噪聲S=fft(s);Ft=8000;Fp=1000;Fs=1200;wp=2*pi*Fp/Ft;ws=2*pi*Fs/Ft;[n11,wn11]=buttord(wp,ws,1,50,’s’);%求低通濾波器的階數(shù)和截止頻率[b11,a11]=butter(n11,wn11,’s’);%求S域的頻率響應(yīng)的參數(shù)[num11,den11]=bilinear(b11,a11,0.5);%利用雙線性變換實(shí)現(xiàn)頻率響應(yīng)S域到Z域的變換z11=filter(num11,den11,s);sound(z11);m11=fft(z11);%求濾波后的信號(hào)figure;subplot(2,2,1);plot(abs(S),’g’);title(‘濾波前信號(hào)的頻譜’,’fontweight’,’bold’);axis([015000004000]);grid;subplot(2,2,2);plot(abs(m11),’r’);title(‘濾波后信號(hào)的頻譜’,’fontweight’,’bold’);axis([015000004000]);grid;subplot(2,2,3);plot(s);title(‘濾波前信號(hào)的波形’,’fontweight’,’bold’);axis([95000100000-11]);grid;subplot(2,2,4);plot(z11);title(‘濾波后的信號(hào)波形’,’fontweight’,’bold’);axis([95000100000-11]);grid;程序結(jié)果如下圖：圖4.4雙線性法低通濾波器經(jīng)過(guò)以上的加噪處理后，可在Matlab中用函數(shù)sound對(duì)聲音進(jìn)行回放。其調(diào)用格式：sound(y,Fs)，sound(y)和sound(y,Fs,bits)?？梢圆煊X(jué)濾波前后的聲音有明顯的變化。4.5IIR濾波器處理結(jié)果的分析IIR數(shù)字濾波器采用遞歸型結(jié)構(gòu)，即結(jié)構(gòu)上帶有反饋環(huán)路。IIR濾波器運(yùn)算結(jié)構(gòu)通常由延時(shí)、乘以系數(shù)和相加等基本運(yùn)算組成，可以組合成直接型、正準(zhǔn)型、級(jí)聯(lián)型、并聯(lián)型四種結(jié)構(gòu)形式，都具有反饋回路。由于運(yùn)算中的舍入處理，使誤差不斷累積，有時(shí)會(huì)產(chǎn)生微弱的寄生振蕩。IIR數(shù)字濾波器的相位特性不好控制，對(duì)相位要求較高時(shí)，需加相位校準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)。IIR濾波器設(shè)計(jì)時(shí)的階數(shù)不是由設(shè)計(jì)者指定，而是根據(jù)設(shè)計(jì)者輸入的各個(gè)濾波器參數(shù)（截止頻率、通帶濾紋、阻帶衰減等），由軟件設(shè)計(jì)出滿足這些參數(shù)的最低濾波器階數(shù)。在MATLAB下設(shè)計(jì)不同類型IIR濾波器均有志對(duì)應(yīng)的函數(shù)用于階數(shù)的選擇。（3）IIR單位響應(yīng)為無(wú)限脈沖序列。（4）IIR幅頻特性精度很高，不是線性相位的，可以應(yīng)用于對(duì)相位信息不敏感的音頻信號(hào)上。（5）IIR濾波器有噪聲反饋，而且噪聲較大。（6）IIR濾波器運(yùn)算誤差大，有可能出現(xiàn)極限環(huán)振蕩。IIR幅頻特性精度很高，不是線性相位的，可以應(yīng)用于對(duì)相位信息不敏感的音頻信號(hào)上。5.課題結(jié)論語(yǔ)音信號(hào)處理是語(yǔ)音學(xué)與數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)相結(jié)合的交叉學(xué)科，課題在這里不討論語(yǔ)音學(xué)，而是將語(yǔ)音當(dāng)做一種特殊的信號(hào)，即一種“復(fù)雜向量”來(lái)看待。也就是說(shuō)，課題更多的還是體現(xiàn)了數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)。從課題的中心來(lái)看，課題“基于MATLAB的有噪聲語(yǔ)音信號(hào)處理”是希望將數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)應(yīng)用于某一實(shí)際領(lǐng)域，這里就是指對(duì)語(yǔ)音與加噪處理。作為存儲(chǔ)于計(jì)算機(jī)中的語(yǔ)音信號(hào)，其本身就是離散化了的向量，我們只需將這些離散的量提取出來(lái)，就可以對(duì)其進(jìn)行處理了。這一過(guò)程的實(shí)現(xiàn)，用到了處理數(shù)字信號(hào)的強(qiáng)有力工具M(jìn)ATLAB。通過(guò)MATLAB里幾個(gè)命令函數(shù)的調(diào)用，很輕易的在實(shí)際語(yǔ)音與數(shù)字信號(hào)的理論之間搭了一座橋。課題的特色在于它將語(yǔ)音信號(hào)看作一個(gè)向量，于是就把語(yǔ)音數(shù)字化了。那么，就可以完全利用數(shù)字信號(hào)處理的知識(shí)來(lái)解決語(yǔ)音與加噪處理問(wèn)題。我們可以像給一般信號(hào)做頻譜分析一樣，來(lái)對(duì)語(yǔ)音信號(hào)做頻譜分析，也可以較容易的用數(shù)字濾波器來(lái)對(duì)語(yǔ)音進(jìn)行濾波處理。通過(guò)比較加噪前后，語(yǔ)音的頻譜和語(yǔ)音回放，能明顯的感覺(jué)到加入噪聲后回放的聲音與原始的語(yǔ)音信號(hào)有很大的不同,前者隨較尖銳的干擾嘯叫聲。從含噪語(yǔ)音信號(hào)的頻譜圖中可以看出含噪聲的語(yǔ)音信號(hào)頻譜,在整個(gè)頻域范圍內(nèi)分是布均勻。其實(shí)，這正是干擾所造成的。通過(guò)濾波前后的對(duì)比，低通濾波后效果最好，高通濾波后的效果最差。由此可見(jiàn)，語(yǔ)音信號(hào)主要分布在低頻段，而噪聲主要分布在高頻段。6.參考文獻(xiàn)[1].高西全，丁玉美．?dāng)?shù)字信號(hào)處理[M].北京：西安電子科技大學(xué)出版社，2008[2].劉泉，闕大順．?dāng)?shù)字信號(hào)處理原理與實(shí)現(xiàn)[M]．北京：電子工業(yè)出版社，2005[3].張磊，畢靖，郭蓮英．MATLAB實(shí)用教程[M]．北京：人民郵電出版社，2008[4].張威．MATLAB基礎(chǔ)與編程入門(mén)[M]．西安：西安電子科技大學(xué)出版社，2006[5].周利清，蘇菲．?dāng)?shù)字信號(hào)處理基礎(chǔ)[M]．北京：北京郵電大學(xué)出版社，2005[6].王書(shū)林.小波變換在信號(hào)去噪中的應(yīng)用[J].彈箭與制導(dǎo)學(xué)報(bào),2006[7].吳湘淇.信號(hào)系統(tǒng)與信號(hào)處理(下)[M].北京:電子工業(yè)出版社,1996.[8].李正周.MATLAB數(shù)字信號(hào)處理與應(yīng)用[M].北京:清華大學(xué)出版社，20087.謝辭通過(guò)此次課程設(shè)計(jì)，使我更加扎實(shí)的掌握了有關(guān)數(shù)字信號(hào)處理方面的知識(shí)，在設(shè)計(jì)過(guò)程中雖然遇到了一些問(wèn)題，但經(jīng)過(guò)一次又一次的思考，一遍又一遍的檢查終于找出了原因所在，也暴露出了前期我在這方面的知識(shí)欠缺和經(jīng)驗(yàn)不足。實(shí)踐出真知，通過(guò)親自動(dòng)手制作，使自己掌握的知識(shí)不再是紙上談兵。過(guò)而能改，善莫大焉。在課程設(shè)計(jì)過(guò)程中，我不斷發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤，不斷改正，不斷領(lǐng)悟，最終的檢測(cè)調(diào)試環(huán)節(jié)，本身就是在踐行“過(guò)而能改，善莫大焉”的知行觀。這次課程設(shè)計(jì)終于