基于matlab的語音信號的時、頻域分析課程設(shè)計

1、<p><b>　　摘要</b></p><p>　　用MATLAB對于語音信號進行分析和處理，采集語音信號后，在MATLAB軟件平臺進行頻譜分析；并對所采集的語音信號加入干擾噪聲，對加入噪聲的信號進行頻譜分析，設(shè)計合適的濾波器濾除噪聲，恢復(fù)原信號。本次設(shè)計介紹了基于MATLAB的對語音信號的采集，處理及濾波器的設(shè)計，并使之實現(xiàn)的過程。</p><p>　　

2、關(guān)鍵詞：MATLAB;語音信號；濾波器；加噪；除噪</p><p><b>　　目錄</b></p><p><b>　　摘要1</b></p><p><b>　　1 設(shè)計原理1</b></p><p>　　1.1 理論原理1</p><p>

3、;　　1.1.1采樣頻率1</p><p>　　1.1.2采樣位數(shù)1</p><p>　　1.1.3采樣定理1</p><p>　　1.1.4時域信號的FFT分析2</p><p>　　1.1.5數(shù)字信號的濾波器原理和方法2</p><p>　　1.1.6 各種不同類型濾波器的性能比較3</p>

4、;<p>　　1.1.7離散傅立葉變換3</p><p>　　2 信號采集及讀取4</p><p>　　3 構(gòu)造受干擾信號并對其進行FFT頻譜分析........................…...6</p><p>　　4 數(shù)字濾波器設(shè)計8</p><p>　　4.1 用窗函數(shù)法設(shè)計IIR帶通濾波器8<

5、/p><p>　　4.2 用窗函數(shù)法設(shè)計FIR低通濾波器10</p><p><b>　　5信號處理12</b></p><p>　　5.1 IIR帶通濾波12</p><p>　　5.2 FIR低通濾波14</p><p><b>　　6心得體會16</b></

6、p><p>　　7 參考文獻：16</p><p><b>　　1設(shè)計原理</b></p><p><b>　　1.1 理論原理</b></p><p>　　1.1.1采樣頻率</p><p>　　也稱為采樣速度或者采樣率，定義了每秒從連續(xù)信號中提取并組成離散信號的采樣個數(shù)，

7、它用赫茲（Hz）來表示。采樣頻率只能用于周期性采樣的采樣器，對于非周期性采樣的采樣器沒有規(guī)則限制。通俗的講采樣頻率是指計算機每秒鐘采集多少個聲音樣本，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)量標準。采樣頻率越高，即采樣的間隔時間越短，則在單位時間內(nèi)計算機得到的聲音樣本數(shù)據(jù)就越多，對聲音波形的表示也越精確。</p><p><b>　　1.1.2采樣位數(shù)</b></p>

8、<p>　　即采樣值或取樣值，用來衡量聲音波動變化的參數(shù)，是指聲卡在采集和播放聲音文件時所使用數(shù)字聲音信號的二進制位數(shù)。</p><p><b>　　1.1.3采樣定理</b></p><p>　　在進行模擬/數(shù)字信號的轉(zhuǎn)換過程中，當采樣頻率fs.max大于信號中最高頻率fmax的2倍時(fs.max>=2fmax)，采樣之后的數(shù)字信號完整地保留了原

9、始信號中的信息，一般實際應(yīng)用中保證采樣頻率為信號最高頻率的5～10倍；采樣定理又稱奈奎斯特定理。</p><p>　　1.1.4時域信號的FFT分析</p><p>　　信號的頻譜分析就是計算信號的傅立葉變換。連續(xù)信號與系統(tǒng)的傅立葉分析顯然不便于用計算機進行計算，使其應(yīng)用受到限制。而FFT是一種時域和頻域均離散化的變換，適合數(shù)值運算，成為用計算機分析離散信號和系統(tǒng)的有力工具。對連續(xù)信號和系

10、統(tǒng)，可以通過時域采樣，應(yīng)用DFT進行近似譜分析。</p><p>　　1.1.5數(shù)字信號的濾波器原理和方法</p><p>　　IIR數(shù)字濾波器系統(tǒng)函數(shù)：</p><p>　　H(z)=···············&

11、#183;（1.1）</p><p>　　其中H(z)稱為N階IIR數(shù)字濾波器系統(tǒng)函數(shù)。IIR濾波器設(shè)計方法有間接和直接法，間接法是借助于模擬濾波器的設(shè)計方法進行的。其步驟是：先設(shè)計過度模擬濾波器得到系統(tǒng)函數(shù)Ha(s)，然后將Ha（s）按某種方法轉(zhuǎn)換成數(shù)字濾波器的系統(tǒng)函數(shù)H(z)。</p><p>　　利用有限脈沖響應(yīng)(FIR)設(shè)計濾波器。有限脈沖響應(yīng)濾波器在保證幅度特性滿足技術(shù)要求的同時

12、，很容易做到有嚴格的線性相位特性。用N表示FIR濾波器單位脈沖響應(yīng)h(n)的長度，其系統(tǒng)函數(shù)H（z）為</p><p>　　··················（1.2）</p><p>　　H（z）是z-1的N

13、-1次多項式，它在z平面上有N-1個零點，在原點z=0處有一個N-1重極點。因此，H(z)永遠穩(wěn)定。穩(wěn)定和線性相位是FIR濾波器最突出的優(yōu)點。</p><p>　　1.1.6 各種不同類型濾波器的性能比較</p><p>　　巴特沃斯濾波器具有單調(diào)下降的幅頻特性；切比雪夫濾波器的幅頻特性在通帶或阻帶有波紋特性，可以提高選擇性；貝塞爾濾波器通帶內(nèi)有較好的線性相位特性；橢圓濾波器的選擇性相對前

14、三種是最好的，但通帶和阻帶內(nèi)均呈現(xiàn)等波紋幅頻特性，線性特性的非線性稍重。</p><p>　　IIR數(shù)字濾波器最大的優(yōu)點是給定一組指標時，它的階數(shù)要比相同組的FIR濾波器低得多。IIR數(shù)字濾波器的設(shè)計方法是利用模擬濾波器成熟的理論及設(shè)計圖進行的，因而保留了一些典型模擬濾波器優(yōu)良的幅度特性。但設(shè)計中只考慮了幅度特性，沒考慮相位特性，所設(shè)計的濾波器一般是某種確定的非線性相位特性。為了得到線性相位特性，對IIR濾波器必

15、須另外增加相位校正網(wǎng)絡(luò)。FIR濾波器在保證幅度特性滿足技術(shù)要求的同時，很容易做到有嚴格的線性相位特性。穩(wěn)定和線性相位是FIR濾波器最突出的優(yōu)點。</p><p>　　1.1.7離散傅立葉變換</p><p><b>　　1.3</b></p><p>　　其中,N為DFT變換的區(qū)間長度。</p><p>　　2 信號采

16、集及讀取</p><p>　　用錄音工具錄一段自己的聲音，轉(zhuǎn)化為wav格式的文件，然后保存到MATLAB的文件夾下的work文件夾中。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)。</p><p>　　Wavread函數(shù)調(diào)用格式：</p><p>　　y=wavread(file),讀取file所規(guī)定的wav文件，返回采

17、樣值放在向量y中。</p><p>　　[y,fs,nbits]=wavread(‘1.wav’)；把語音信號進行載MATLAB仿真軟件平臺中，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)。</p><p>　　sound（y,fs,nbits）；回放語音信號</p><p>　　N=length(y)；求出語音信號的長度</p>

18、<p>　　Y=fft(y,N)；傅立葉變換</p><p>　　調(diào)用函數(shù)y為被變換的時域系列向量，N是DFT變換區(qū)間長度，當N大于y的長度時，fft函數(shù)自動在y后面補零，函數(shù)返回y的N點DFT變換結(jié)果向量Y。當N小于y的長度時，fft函數(shù)計算y的前面N個元素構(gòu)成的N點DFT，忽略y后面的元素。首先畫出語音信號的時域波形，然后對語音信號進行頻譜分析。在MATLAB中利用fft對新號進行快速傅立葉變換

19、，得到信號的頻譜特性。</p><p>　　subplot(2,1,1);plot(y);title(‘原始信號波形’);</p><p>　　subplot(2,1,2);plot(abs(Y));title(‘原始信號頻譜’)；</p><p><b>　　程序如下：</b></p><p>　　[y,fs,nbit

20、s]=wavread('1.wav');</p><p>　　sound(y,fs,nbits);</p><p>　　N=length(y);</p><p>　　Y=fft(y,N);</p><p>　　subplot(2,1,1);</p><p><b>　　plot(y);<

21、/b></p><p>　　title('原始信號波形');xlabel('時間');ylabel('幅度');</p><p>　　subplot(2,1,2);</p><p>　　plot(abs(Y));</p><p>　　title('原始信號頻譜');xlab

22、el('時間');ylabel('幅度');</p><p><b>　　程序結(jié)果如下圖：</b></p><p><b>　　程序如下：</b></p><p>　　[y,fs,nbits]=wavread ('1.wav');</p><p>　　

23、N = length (y) ; %求出語音信號的長度</p><p>　　noise=0.2*randn(N,1); %隨機函數(shù)產(chǎn)生噪聲</p><p>　　Si=y+noise; %語音信號加入噪聲 </p><p>　　sound(Si);</p>&

24、lt;p>　　subplot(2,1,1);</p><p><b>　　plot(Si);</b></p><p>　　title('加噪語音信號的時域波形');xlabel('時間');ylabel('幅度');</p><p>　　S=fft(Si);

25、 %傅里葉變換</p><p>　　subplot(2,1,2);</p><p>　　plot(abs(S)); </p><p>　　title('加噪語音信號的頻域波形'); xlabel('時間');ylabel('幅度');</p><p><b>　　程序結(jié)

26、果如下圖：</b></p><p><b>　　4 數(shù)字濾波器設(shè)計</b></p><p>　　4.1 用窗函數(shù)法設(shè)計IIR帶通濾波器</p><p><b>　　程序如下：</b></p><p>　　wp=0.2*pi; ws=0.3*pi; %性能指標</p>

27、<p>　　wdelta=ws-wp; %過渡帶寬度</p><p>　　M=ceil(3.32*pi/wdelta); %濾波器長度，朝正無窮方向舍入</p><p>　　N=2*M+1; %窗口長度</p><p>　　wc=(ws+wp)/2; %截止頻率</p>&

28、lt;p>　　win=hamming(N); %因為衰減不小于50dB，所以選擇海明窗，這里得到海明窗的時域響應(yīng)</p><p>　　b=fir1(N-1,wc/pi,win);</p><p><b>　　n=0:1:N;</b></p><p>　　[hi t]=impz(b,1,n);%得到脈沖響應(yīng)</p>

29、<p>　　[hf w]=freqz(b,1,512); %得到頻率響應(yīng)</p><p>　　subplot(3,1,1); stem(n,hi);</p><p>　　xlabel('n'); ylabel('幅度'); title('脈沖響應(yīng)');</p><p>　　subplot(3,1,2);

30、 plot(w/pi,20*log10(abs(hf)));</p><p>　　xlabel('頻率(Hz)'); ylabel('幅度(dB)');</p><p>　　title('頻率響應(yīng)');</p><p>　　subplot(3,1,3); plot(w/pi,180/pi*unwrap(angle(hf

31、)));</p><p>　　xlabel('頻率(Hz)'); ylabel('相位(degrees)');</p><p>　　title('頻率響應(yīng)');</p><p><b>　　程序結(jié)果如下圖：</b></p><p>　　4.2 用窗函數(shù)法設(shè)計FIR低通濾波器

32、</p><p><b>　　程序如下：</b></p><p><b>　　Ft=8000;</b></p><p><b>　　Fp=1000;</b></p><p><b>　　Fs=1200;</b></p><p>

33、　　wp=2*Fp/Ft;</p><p>　　ws=2*Fs/Ft;</p><p><b>　　rp=1;</b></p><p><b>　　rs=50;</b></p><p>　　p=1-10.^(-rp/20);</p><p>　　s=10.^(-rs/20);

34、</p><p>　　fpts=[wp,ws];</p><p>　　mag=[1,0];</p><p>　　dev=[p,s];</p><p>　　[n21,wn21,beta,ftype]=kaiserord(fpts,mag,dev);</p><p>　　b21=fir1(n21,wn21,kaiser(n

35、21+1,beta));</p><p>　　[h,w]=freqz(b21,1);</p><p>　　plot(w/pi,abs(h));</p><p>　　title('FIR低通濾波器');</p><p><b>　　grid;</b></p><p><b>

36、;　　其程序結(jié)果如下圖：</b></p><p><b>　　5信號處理</b></p><p>　　用設(shè)計好的數(shù)字濾波器對含噪聲的語音信號進行濾波，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下圖。</p><p>　　5

37、.1 IIR帶通濾波</p><p><b>　　程序如下：</b></p><p>　　[y,fs,nbits]=wavread('1.wav');</p><p>　　N=length(y);</p><p>　　Noise=0.2*randn(N,1);</p><p>　　

38、Si=y+Noise; %語音信號加入噪聲 </p><p>　　nn=0:1:50;</p><p>　　y=filter(b,1,Si);</p><p>　　subplot(2,1,1); stem(Si);</p><p>　　xlabel('n'); ylabel('幅度');

39、</p><p>　　title('濾波前信號頻譜'); axis([0 50 -2 2]);</p><p>　　subplot(2,1,2); stem(out);</p><p>　　xlabel('n'); ylabel('幅度');</p><p>　　title('濾波后信號

40、頻譜'); axis([0 50 -1 1]);</p><p><b>　　sound(y);</b></p><p><b>　　程序結(jié)果如下圖：</b></p><p>　　5.2 FIR低通濾波</p><p><b>　　程序如下：</b></p>

41、<p>　　[y,fs,nbits]=wavread('1.wav');</p><p>　　N = length (y) ; </p><p>　　noise=0.2*randn(N,1); </p><p>　　Si=y+noise; </p><p>　　S=

42、fft(Si);</p><p>　　z21=fftfilt(b21,Si);</p><p>　　sound(z21);</p><p>　　m21=fft(z21);</p><p>　　subplot(2,2,1);</p><p>　　plot(abs(S),'g');</p>&

43、lt;p>　　title('濾波前信號的頻譜');xlabel('時間');ylabel('幅度');</p><p><b>　　grid;</b></p><p>　　subplot(2,2,2);</p><p>　　plot(abs(m21),'r');</p&

44、gt;<p>　　title('濾波后信號頻譜');xlabel('時間');ylabel('幅度');</p><p><b>　　grid;</b></p><p>　　subplot(2,2,3);</p><p><b>　　plot(S);</b>&l

45、t;/p><p>　　title('濾波前信號波形');xlabel('時間');ylabel('幅度');</p><p><b>　　grid;</b></p><p>　　subplot(2,2,4);</p><p>　　plot(z21);</p>&l

46、t;p>　　title('濾波后信號波形');xlabel('時間');ylabel('幅度');</p><p><b>　　grid;</b></p><p><b>　　程序結(jié)果如下圖：</b></p><p><b>　　6心得體會</b>

47、</p><p>　　通過這次課程設(shè)計，我學(xué)到了很多東西。進一步加深了對MATLAB的了解。在設(shè)計的過程中我遇到了不少的問題，比如剛開始要處理的是WAV格式的語音信號，可是我發(fā)現(xiàn)不是所有的WAV文件都可以用WAVREAD函數(shù)讀取，通過軟件轉(zhuǎn)化了才可以使用。在編寫程序的時候遇到了很多錯誤，最后經(jīng)過查找一些資料和自己的理解都一一糾正了。總的來說，通過這次的課程設(shè)計我對語音信號有的更多的認識，對數(shù)字信號處理的知識有了更

48、多的理解，鍛煉了我的理論與實際相結(jié)合的能力，并且熟練的應(yīng)用MATLAB也加深了我對課程的理解。這次設(shè)計使我更深刻的了解MATLAB的使用方法，同時我相信，進一步加強對MATLAB的學(xué)習(xí)對我今后的學(xué)習(xí)將會起到很大的幫助。</p><p><b>　　7 參考文獻：</b></p><p>　　高西全，丁玉美編著。《數(shù)字信號處理》西安，西安電子科技大學(xué)出版社，2008&l