语音信号的采集-滤波-回放
数字滤波器是一种用来过滤时间离散信号的数字系统,它是通过对抽样数据进行数学处理来达到频域滤波的目的。随着现代通信的数字化,数字滤波器变得更加重要。数字滤波器的种类很多，但总的来说可以分成两大类，一类是经典滤波器，另一类可称为现代滤波器。从滤波特性方面考虑，数字滤波器可分成数字高通、数字低通、数字带通和数字带阻等滤波器。从实现方法上考虑，将滤波器分成两种，一种称为无限脉冲响应滤波器，简称IIR（Infinite Impulse Response）滤波器，另一种称为FIR（Finite Impulse Response）滤波器[1]。设计FIR数字滤波器的方法有窗函数法、频率采样法和等波纹最佳逼近法等。
实验原理
FIR(Finite Impulse Response)滤波器：有限长单位冲激响应滤波器，是数字信号处理系统中最基本的元件，它可以在保证任意幅频特性的同时具有严格的线性相频特性，同时其单位抽样响应是有限长的，因而滤波器是稳定的系统。因此，FIR滤波器在通信、图像处理、模式识别等领域都有着广泛的应用。
有限长单位冲激响应（FIR）滤波器有以下特点：
(1) 系统的单位冲激响应h(n)在有限个n值处不为零；
(2) 系统函数H(z)在|z|>0处收敛，极点全部在z=0处（因果系统）；
(3) 结构上主要是非递归结构，没有输出到输入的反馈，但有些结构中（例如频率抽样结构）也包含有反馈的递归部分。
FIR滤波器的系统函数用下式表示：。H(n)就是FIR滤波器的单位脉冲响应。FIR滤波器最重要的优点就是由于不存在系统极点，FIR滤波器是绝对稳定的系统。
相较于IIR滤波器,FIR滤波器有以下的优点：
（1）可以很容易地设计线性相位的滤波器。线性相位滤波器延时输入信号，却并不扭曲其相位。
（2）实现简单。在大多数DSP处理器，只需要对一个指令积习循环就可以完成FIR计算。
（3）适合于多采样率转换,它包括抽取(降低采样率)，插值(增加采样率)操作。无论是抽取或者插值，运用FIR滤波器可以省去一些计算，提高计算效率。相反，如果使用IIR滤波器，每个输出都要逐一计算，不能省略,即使输出要丢弃。
（4）具有理想的数字特性。在实际中，所有的DSP滤波器必须用有限精度（有限bit数目）实现，而在IIR滤波器中使用有限精度会产生很大的问题，由于采用的是反馈电路，因此IIR通常用非常少的bit实现，设计者就能解决更少的与非理想算术有关的问题。
（5）可以用小数实现。不像IIR滤波器，FIR滤波器通常可能用小于1的系数来实现。（如果需要，FIR滤波器的总的增益可以在输出调整）。当使用定点DSP的时候，这也是一个考虑因素，它能使得实现更加地简单。
FIR滤波器的缺点在于它的性能不如同样阶数的IIR滤波器，不过由于数字计算硬件的飞速发展，这一点已经不成为问题。再加上引入计算机辅助设计，FIR滤波器的设计也得到极大的简化。基于上述原因，FIR滤波器比IIR滤波器的应用更广。
窗函数设计法的基本思想是用FIRDF逼近洗完的滤波特性。设希望逼近的滤波器的频率响应函数为，其单位脉冲响应为表示。为了设计简单方便，通常选择
为具有片段常数特性的理想滤波器。因此是无限长非因果序列，不能直接作为FIRDF
的单位脉冲响应。窗函数设计法就是截取为有限长的一段因果序列，并用合适的窗函数进行加权作为FIRDF的单位脉冲响应h(n)。
用窗函数法设计FIRDF的具体设计步骤如下：
（1）构造希望逼近的频率响应函数。
（2）求出。
（3）加窗得到FIRDF的单位脉冲响应h(n)。h(n)=w(n)。式中，w(n)称为窗函数，
其长度为N。如果要求设计第一类线性相位FIRDF，则要求h(n)关于(N-1)/2点偶对称。而关于n=t点偶对称，所以要求t=(N-1)/2。同时要求
w(n)关于(N-1)/2点偶对称。
用窗函数法设计第一类线性相位FIRDF的步骤：
（1）选择窗函数类型和长度，写出才窗函数的表达式。
根据阻带最小衰减选择窗函数的的类型，再根据过渡带宽度确定所选窗函数的长度N。用窗函数法设计的FIRDF通带波纹幅度近似等于阻带波纹幅度。一般阻带最小衰减达到40dB以上，则通带最大衰减就小于0.1dB。所以用窗函数法设计FIRDF时，通常只考虑阻带最小衰减就可以了。
（2）构造希望逼近的频率响应函数。
根据设计需要，一般选择线性相位理想滤波器（理想低通、理想高通、理想带通、理
近似为最终设计的FIRDF的过渡带中心频率，幅度函想带阻）。理想滤波器的截止频率
c
数衰减一半（约-6dB）。所以一般取，和分别为通带边界频率和阻带边界频率。
（3）计算。
（4）加窗得到设计结果：h(n)=w(n)。
采集
录制一段录音，然后将其变为WA V格式，将其属性设置为4.410kHz，8位，单声道，128KB/秒，然后点击确定。然后再点击文件/另存为，即可将该语音文件存在MATLAB文件下的work文件夹里。
然后在Matlab软件平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。通过wavread函数的使用，让我们很快理解了采样频率、采样位数等概念。采集完成后在信号中加入一个单频噪声。
对应程序如下：
[x,fs,bits]=wavread(‘***.wav’); % 输入参数为文件的全路径和文件名(因为语音文件直接放在Matlab下的work文件夹里，所以直接使用文件名即可)，输出的第一个参数是每个样本的值，fs是生成该波形文件时的采样率，bits是波形文件每样本的编码位数。
sound(x,fs,bits); % 按指定的采样率和每样本编码位数回放所录语音文件
N=length(x); % 计算信号x的长度
fn=1900; % 单频噪声频率，此参数可自己设计
t=0:1/fs:(N-1)/fs; % 计算时间范围，样本数除以采样频率
x=x’; %将其转置
y=x+sin(fn*2*pi*t); %在原信号上添加噪声
sound(y,fs,bits); % 应该可以明显听出有尖锐的单频啸叫声
滤波器设计
在该滤波器的设计中，我们给出该滤波器的性能指标如下：
fpd=1800; fsd=1850; fsu=1950; fpu=2000;Rp=1; As=40;
截止频率也可以任意自选，在单频噪声干扰附近即可。在这里，很重要的是通带截止db 值的设置。这个值一定要根据我们使用的设计滤波器的方法来设定。因为我使用的是NUTTALLWIN 窗法，NUTTALLWIN 窗函数中，滤波器的过渡带宽为15.4M / ，最小阻带衰减为108db 。所以，一定要将通带截止db 值设置的小于108，所以，我将其设置为100db 。
在这里我是使用窗函数法设计上面要求的FIR 滤波器。在Matlab 中，利用NUTTALLWIN 窗设计FIR 滤波器，利用Matlab 中的函数freqz 画出该滤波器的频率响应。
首先，我们利用数字信号处理里面学过的知识，根据自己选定的参数，用指定的方法设计FIR 滤波器，得到FIR 滤波器的阶数M 。随后调用nuttallwin (M)函数产生M 阶的NUTTALLWIN 窗。然后，调用自编ideal_lp 函数计算理想带阻滤波器的脉冲响应。最后，再调用自编freqz_m(h_bs,1)函数即可计算得到该滤波器的频率特性。
我设计滤波器过程对应的程序如下：
fpd=1800;fsd=1850;fsu=1950;fpu=2000;Rp=1;As=40; % 带阻滤波器设计指标 fcd=(fpd+fsd)/2;fcu=(fpu+fsu)/2;df=min((fsd-fpd),(fpu-fsu));
% 计算上下边带中心频率，和频率间隔
wcd=fcd/fs*2*pi;wcu=fcu/fs*2*pi;dw=df/fs*2*pi;
% 将Hz 为单位的模拟频率换算为rad 为单位的数字频率
wsd=fsd/fs*2*pi;wsu=fsu/fs*2*pi;
M=ceil(6.6*pi/dw)+1; % 计算NUTTALLWIN 窗设计该滤波器时需要的阶数
n=0:M-1; % 定义时间范围
w_ham= nuttallwin (M); % 产生M 阶的NUTTALLWIN 窗
hd_bs=ideal_lp(wcd,M)+ideal_lp(pi,M)-ideal_lp(wcu,M);
% 调用自编函数计算理想带阻滤波器的脉冲响应
h_bs=w_ham'.*hd_bs; % 用窗口法计算实际滤波器脉冲响应
[db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(h_bs,1); % 调用自编函数计算滤波器的频率特性
在将滤波器设计好，频率特性求出来之后，我编写如下程序，来画出该带阻滤波器的特性图。程序如下：
subplot(2,2,1);plot(w,db); grid on;
xlabel('频率');ylabel('db');
subplot(2,2,2);plot(w,mag); grid on;
xlabel('频率');ylabel('幅度');
subplot(2,2,3);plot(w,pha); grid on;
xlabel('频率');ylabel('相位');
subplot(2,2,4);plot(h_bs);grid on;
xlabel('频率');ylabel('滤波器脉冲响应'); 通过该程序得到的图如下图
信号滤波处理
在将滤波器设计好后，我们用自己设计的带阻滤波器对采集的语音信号进行滤波。在Matlab中，FIR滤波器利用函数fftfilt对信号进行滤波。
我对信号进行滤波处理对应的程序如下：
y_fil=fftfilt(h_bs,1,y); % 用设计好的滤波器对加噪信号y进行滤波
Y_fil=fft(y_fil);Y_fil=Y_fil(1:length(Y_fil)/2); % 计算频谱取前一半
结果分析
在将加噪信号滤波之后，我们将滤波前后语音信号的波形及频谱图相互比较。在同一张大图里分别绘制原始信号x，加噪信号y，滤波去噪信号y_fil的时域波形和频谱，以便比较和分析。
画这三个信号的比较图的对应的程序如下：
subplot(3,2,1);plot(t,x);grid on; xlabel('时间');ylabel('原始信号');
subplot(3,2,2);plot(f,X);grid on; xlabel('时间');ylabel('加入的噪声信号');
subplot(3,2,3);plot(t,y);grid on; xlabel('频率');ylabel('原始信号频谱');
subplot(3,2,4);plot(f,Y);grid on; xlabel('频率');ylabel('加入的噪声信号频谱');
subplot(3,2,5);plot(t,y_fil);grid on; xlabel('时间');ylabel('滤波之后的信号');
subplot(3,2,6);plot(f,Y_fil);grid on; xlabel('频率');ylabel('滤波之后的信号频谱');
经过这段程序画出来的三个信号的时域波形和频谱图如下图
从图中我们可以看出，原信号与滤波去噪信号的时域图基本相似，只有边缘部分有点差异；原信号与滤波去噪信号的频谱图波形也大致相似。通过观察可以看到，加噪信号的时域图中大部分都被加入的噪声给遮盖了，加噪信号的频谱图中，我们可以很明显地看到与原信号频谱图相比，它在1900Hz左右处有一个尖脉冲，而滤波去噪信号的频谱图中该尖脉冲已经消失，波形大致与原图相似，可见滤波去噪效果基本不错。
在将三个信号的时域波形和频谱图比较之后，我们还要通过回放去滤波去噪语音信号，来跟原信号相比，以检验滤波器的效果。在Matlab中，函数sound可以对声音进行回放。其调用格式为：sound (x，fs，bits)。我用sound(y_fil,fs,bits)语句回放该滤波去噪信号，便可以感觉到滤波后的语音信号与原信号差不多，但仍有一点点变化。
附录
[x,fs,bits]=wavread('北京欢迎你.wav');
sound(x,fs,bits); %按指定的采样率和每样本编码位数回放
N=length(x); % 计算信号x的长度
fn=1900;
t=0:1/fs:(N-1)/fs; % 计算时间范围，样本数除以采样频率
x=x(:,1);
x=x';
y=x+ 0.1*sin(fn*2*pi*t);
sound(y,fs,bits); % 应该可以明显听出有尖锐的单频啸叫声
X=abs(fft(x)); Y=abs(fft(y)); % 对原始信号和加噪信号进行fft变换
X=X(1:length(X)/2); Y=Y(1:length(Y)/2); %截取前半部分
deltaf=fs/2/length(X); %计算频谱的谱线间隔
f=0:deltaf:fs/2-deltaf; %计算频谱频率范围
figure (1);
subplot(2,2,1);plot(t,x);grid on;
xlabel('时间');ylabel('原始信号');
subplot(2,2,2);plot(f,X);grid on;
xlabel('时间');ylabel('加入的噪声信号');
subplot(2,2,3);plot(t,y);grid on;
xlabel('频率');ylabel('原始信号频谱');
subplot(2,2,4);plot(f,Y);grid on;
xlabel('频率');ylabel('加入的噪声信号频谱');
fpd=1800;fsd=1850;fsu=1950;fpu=2000;Rp=1;As=100; %带阻滤波器设计指标fcd=(fpd+fsd)/2;fcu=(fpu+fsu)/2;
df=min((fsd-fpd),(fpu-fsu)); %计算上下带中心频率和频率间隔
wcd=fcd/fs*2*pi;wcu=fcu/fs*2*pi;dw=df/fs*2*pi;
% 将Hz为单位的模拟频率换算为rad为单位的数字频率
wsd=fsd/fs*2*pi;wsu=fsu/fs*2*pi;
M=ceil(15.4*pi/dw)+1; %计算nuttallwin窗设计该滤波器时需要的阶数
n=0:M-1; %定义时间范围
w_ham= nuttallwin (M); %产生M阶的nuttallwin窗
hd_bs=ideal_lp(wcd,M)+ideal_lp(pi,M)-ideal_lp(wcu,M);
% 调用自编函数计算理想带阻滤波器的脉冲响应
h_bs=w_ham'.*hd_bs; %用窗口法计算实际滤波器脉冲响应
[db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(h_bs,1); %调用自编函数计算滤波器的频率特性figure (2);
subplot(2,2,1);plot(w,db); grid on;
xlabel('频率');ylabel('db');
subplot(2,2,2);plot(w,mag); grid on;
xlabel('频率');ylabel('幅度');
subplot(2,2,3);plot(w,pha); grid on;
xlabel('频率');ylabel('相位');
subplot(2,2,4);plot(h_bs);grid on;
xlabel('频率');ylabel('滤波器脉冲响应');
y_fil=fftfilt(h_bs,y); %用设计好的滤波器对y进行滤波
Y_fil=abs(fft(y_fil));Y_fil=Y_fil(1:length(Y_fil)/2); %计算频谱取前一般figure (3);
subplot(3,2,1);plot(t,x);grid on;
xlabel('时间');ylabel('原始信号');
subplot(3,2,2);plot(f,X);grid on;
xlabel('时间');ylabel('加入的噪声信号');
subplot(3,2,3);plot(t,y);grid on;
xlabel('频率');ylabel('原始信号频谱');
subplot(3,2,4);plot(f,Y);grid on;
xlabel('频率');ylabel('加入的噪声信号频谱');
subplot(3,2,5);plot(t,y_fil);grid on;
xlabel('时间');ylabel('滤波之后的信号');
subplot(3,2,6);plot(f,Y_fil);grid on;
xlabel('频率');ylabel('滤波之后的信号频谱');
sound (x,fs,bits); %应该可以听到与原语音信号基本相似的语音
HEFEI UNIVERSITY 课程设计开题报告 题目：《基于DSP系统的语音采集与回放系统》 专业：11 级电子信息工程 姓名：章健吴广岭何志刚 学号：1105011029 1105011030 1105011044 指导老师：汪济洲老师 完成时间：2014年12月1日
一、开题报告题目 基于DSP系统的语音采集与回放系统。 二、研究背景与意义 语音处理是数字信号处理最活跃的研究方向之一,它是信息高速公路、多媒体技术、办公自动化、现代通信及职能系统等新兴领域应用的核心技术之一。用数字化的方法进行语音的传送、存储、分析、识别、合成、增强等是整个数字化通信网中的最重要、最基本的组成部分之一。一个完备的语音信号处理系统不但要具有语音信号的采集和回放功能, 还要能够进行复杂的语音信号分析和处理。通常这些信号处理算法的运算量很大, 而且又要满足实时的快速高效处理要求, 随着DSP 技术的发展, 以DSP 为内核的 设备越来越多。为语音信号的处理提供了优质可靠的平台. 软件编程的灵活性给很多设备增加不同的功能提供了方便, 利用软件在已有的硬件平台上实现不同的功能已成为 一种趋势。近年来，随着DSP的功能日益增强，性能价格比不断上升，开发手段不断改进，DSP在数据采集系统的应用也在不断完善。 三、主要内容与目标 随着计算机多媒体技术，网络通信技术和DSP（Digital Signal Processor）技术的飞速发展，语音的数字通信得到越来越多的应用，语音信号的数字化一直是通信发展的主要方向之一，语音的数字通信和模拟通信相比，无疑有着更大的优越性，这主要体现在以下几个方面：数字语音比模拟语音具有更好的话音质量；具有更强的干扰性，并易于加密；可节省带宽，能更有效的利用网络资源；更加易于存储和处理。最简单的数字化就是直接对原始语音信号进行A/D 转换，但这样得到的语音的数据量非常大。为了减少语音信号所占用的带宽或存储空间，就必须对数字语音信号进行压缩编码。语音编码的目的就在于在保证语音音质和可懂度的条件下，采用尽可能少的比特数来表示语音，即尽可能的降低编码比特率，以便在有限的传输带宽内让出更多的信道来传输图像和其他数据流，从而达到传输资源的有效利用和网络容量的提高。在通信越来越发达的当今世界，尤其最近几十年，语音压缩编码技术在移动通信、IP 电话通信、保密通信、卫星通信以及语音存储等很多方面得到了广泛的应用。 语音信号处理在手持设备、移动设备和无线个人设备中的应用正在不断增加。今天的个人手持设备语音大多时候仅仅局限于语音拨号，但是已经出现了适用于更广泛开发语音识别和文本到语音应用的技术。语音功能为用户提供自然的输入和输出方式，它比其他形式的I/O更安全，尤其是当用户在开车期间。在大多数应用中，语音都是键盘和显示器的理想补充。其他潜在的语音应用包括如下几个方面。 （1）语音电子邮件。包括浏览邮箱、利用语音输入写电子邮件以及收听电子邮件的读出。 （2）信息检索。股票价格、标题新闻、航班信息、天气预报等都可以通过语音从互联网收听。例如，用户不用先进入某个网址并输入股票名字或者浏览预定义列表，可以通过语音命令实现。 （3）个人信息管理。允许用户通过语音指定预约、查看日历、添加联络信息等等。 （4）语音浏览。利用语音程序菜单，用户可以在网上冲浪、添加语音收藏夹并收听网页内容的读出。 （5）语音导航。在自动和人眼不够用的条件下获取导航的完全语音输入/输出驾驶
******************* 实践教学 ******************* 兰州理工大学 计算机与通信学院 2013年春季学期 信号处理课程设计 题目：基于MATLAB的FIR滤波器语音信号去噪专业班级：通信工程（1）班 姓名：王兴栋 学号：10250114 指导教师：陈海燕 成绩：
摘要 语音信号在数字信号处理中占有极其重要的地位，因此选择通过对语音信号的研究来巩固和掌握数字信号处理的基本能力十分具有代表性。对数字信号处理离不开滤波器，因此滤波器的设计在信号处理中占有极其重要的地位。而MATLAB 软件工具箱提供了对各种数字滤波器的设计。本论文“在MATLAB平台上实现对语音信号的去噪研究与仿真”综合运用了数字信号处理的各种基本知识，进而对不带噪语音信号进行谱分析以及带噪语音信号进行谱分析和滤波处理。通过理论推导得出相应的结论，再通过利用MATLAB作为编程工具来进行计算机实现比价已验证推导出来的结论。在设计过程中，通过设计FIR数字滤波器和IIR数字滤波器来完成滤波处理。在设计过程中，运用了MATLAB对整个设计中的图形的绘制和一些数据的计算以及仿真。 关键字滤波器；MATLAB；仿真；滤波
前言 语音是语言的声学表现，是人类交流信息最自然、最有效、最方便的手段。随着社会文化的进步和科学技术的发展，人类开始进入了信息化时代，用现代手段研究语音处理技术，使人们能更加有效地产生、传输、存储、和获取语音信息，这对于促进社会的发展具有十分重要的意义，因此，语音信号处理正越来越受到人们的关注和广泛的研究。 语音信号是信息技术处理中最重要的一门科学，是人类社会几步的标志。那么什么是语音？语音是人类特有的功能，也是人类获取外界信息的重要工具，也是人与人交流必不可少的重要手段。那么什么又是信号？那信号是什么呢？信号是传递信息的函数。离散时间信号——序列——可以用图形来表示。 语音信号处理是一门用研究数字信号处理研究信号的科学。它是一新兴的信息科学，同时又是综合多个学科领域的一门交叉科学。语音在我们的日常生活中随时可见，也随处可见，语音很大程度上可以影响我们的生活。所以研究语音信号无论是在科学领域上还是日常生活中都有其广泛而重要的意义。 本论文主要介绍的是的语音信号的简单处理。本论文针对以上问题，运用数字信号学基本原理实现语音信号的处理，在matlab7.0环境下综合运用信号提取，幅频变换以及傅里叶变换、滤波等技术来进行语音信号处理。我所做的工作就是在matlab7.0软件上编写一个处理语音信号的程序，能对语音信号进行采集，并对其进行各种处理，达到简单语音信号处理的目的。 对语音信号的研究，本论文采用了设计两种滤波器的基本研究方法来达到研究语音信号去噪的目的，最终结合图像以及对语音信号的回放，通过对比，得出结论。
《matlab与信号系统》实验报告 学院： 学号： 姓名： 考核实验——语音信号采集与处理初步 一、课题要求 1．语音信号的采集 2．语音信号的频谱分析 3．设计数字滤波器和画出频率响应 4．用滤波器对信号进行滤波 5．比较滤波前后语音信号的波形及频谱 6．回放和存储语音信号 （第5、第6步我放到一起做了） 二、语音信号的采集 本段音频文件为胡夏演唱的“那些年”的前奏（采用Audition音频软件进行剪切，时长17秒）。运行matlab软件，在当前目录中打开原音频文件所在的位置，采用wavread函数对其进行采样，并用sound函数可进行试听，程序运行之后记下采样频率和采样点。 利用函数wavread对语音信号的采集的程序如下： clear; [y,fs,bits]=wavread('music.wav'); %x：语音数据；fs：采样频率；bits：采样点数sound(y,fs,bits); %话音回放 程序运行之后，在工作区间中可以看到采样频率fs=44100Hz，采样点bits=16
三、语音信号的频谱分析 先画出语音信号的时域波形，然后对语音号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性。语音信号的FFT频谱分析的完整程序如下： clear; [y,fs,bits]=wavread('music.wav'); %x：语音数据；fs：采样频率；bits：采样点数sound(y,fs,bits); %话音回放 n = length (y) ; %求出语音信号的长度 Y=fft(y,n); %傅里叶变换 subplot(2,1,1); plot(y); title('原始信号波形'); subplot(2,1,2); plot(abs(Y)); title('原始信号频谱'); 程序结果如下图： 四、设计数字滤波器和画出频率响应 根据语音信号的特点给出有关滤波器的性能指标： 1）低通滤波器性能指标，fp=1000Hz，fc=1200 Hz，As=100dB，Ap=1dB； 2）高通滤波器性能指标，fc=4800 Hz，fp=5000 Hz As=100dB，Ap=1dB。
文档从互联网中收集，已重新修正排版，word格式支持编辑，如有帮助欢迎下载支持。 目录 第1章前言 ................................................................................................... 错误!未定义书签。第2章语音信号分析处理的目的和要求 ................................................... 错误!未定义书签。 2.1MATLAB软件功能简介................................................................. 错误!未定义书签。 2.2课程设计意义 .................................................................................. 错误!未定义书签。第3章语音信号的仿真原理..................................................................... 错误!未定义书签。第4章语音信号的具体实现..................................................................... 错误!未定义书签。 4.1语音信号的采集................................................................................ 错误!未定义书签。 4.2语音信号加噪与频谱分析................................................................ 错误!未定义书签。 4.3设计巴特沃斯低通滤波器................................................................ 错误!未定义书签。 4.4用滤波器对加噪语音滤波................................................................ 错误!未定义书签。 4.5比较滤波前后语音信号波形及频谱................................................ 错误!未定义书签。第5章总结................................................................................................... 错误!未定义书签。参考文献......................................................................................................... 错误!未定义书签。附录................................................................................................................. 错误!未定义书签。
工程设计论文 题目：基于MATLAB的语音信号采集与处理 姓名： 班级： 学号： 指导老师：
一.选题背景 1、实践意义： 语音信号是一种非平稳的时变信号，它携带着各种信息。在语音编码、语音合成、语音识别和语音增强等语音处理中无一例外需要提取语音中包含的各种信息。语音信号分析的目的就在于方便有效地提取并表示语音信号所携带的信息。所以理解并掌握语音信号的时域和频域特性是非常重要的。 通过语音相互传递信息是人类最重要的基本功能之一.语言是人类特有的功能.声音是人类常用工具,是相互传递信息的最重要的手段.虽然,人可以通过多种手段获得外界信息,但最重要,最精细的信息源只有语言,图像和文字三种.与用声音传递信息相比,显然用视觉和文字相互传递信息,其效果要差得多.这是因为语音中除包含实际发音容的话言信息外,还包括发音者是谁及喜怒哀乐等各种信息.所以,语音是人类最重要,最有效,最常用和最方便的交换信息的形式.另一方面,语言和语音与人的智力活动密切相关,与文化和社会的进步紧密相连,它具有最大的信息容量和最高的智能水平。 语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门学科,处理的目的是用于得到某些参数以便高效传输或存储;或者是用于某种应用,如人工合成出语音,辨识出讲话者,识别出讲话容,进行语音增强等. 语音信号处理是一门新兴的学科,同时又是综合性的多学科领域,
是一门涉及面很广的交叉学科.虽然从事达一领域研究的人员主要来自信息处理及计算机等学科.但是它与语音学,语言学,声学,认知科学,生理学,心理学及数理统计等许多学科也有非常密切的联系. 语音信号处理是许多信息领域应用的核心技术之一,是目前发展最为迅速的信息科学研究领域中的一个.语音处理是目前极为活跃和热门的研究领域,其研究涉及一系列前沿科研课题,巳处于迅速发展之中;其研究成果具有重要的学术及应用价值. 数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数值计算的方法对信号进行采集、抽样、变换、综合、估值与识别等加工处理，借以达到提取信息和便于应用的目的。它在语音、雷达、图像、系统控制、通信、航空航天、生物医学等众多领域都获得了极其广泛的应用。具有灵活、精确、抗干扰强、度快等优点。 数字滤波器, 是数字信号处理中及其重要的一部分。随着信息时代和数字技术的发展，受到人们越来越多的重视。数字滤波器可以通过数值运算实现滤波，所以数字滤波器处理精度高、稳定、体积小、重量轻、灵活不存在阻抗匹配问题，可以实现模拟滤波器无法实现的特殊功能。数字滤波器种类很多，根据其实现的网络结构或者其冲激响应函数的时域特性，可分为两种，即有限冲激响应( FIR，Finite Impulse Response)滤波器和无限冲激响应( IIR，Infinite Impulse Response)滤波器。 FIR滤波器结构上主要是非递归结构，没有输出到输入的反馈，系统函数H (z)在处收敛，极点全部在z = 0处（因果系统），因而只能
数字信号处理实验报告 实验名称：基于MATLAB对语音信号 进行分析及滤波处理 院系：物联网工程学院 班级：电子信息工程1101 姓名：
一、实验目的 综合计算运用数字信号处理的理论知识进行频谱分析和滤波器设计，通过理论推导得出相应的结论，培养发现问题、分析问题和解决问题的能力。并利用MATLAB作为工具进行实现，从而复习巩固课堂所学的理论知识，提高对所学知识的综合应用能力，并从实践上初步实现对数字信号的处理。此外，还系统的学习和实现对语音信号处理的整体过程，从语音信号的采集到分析、处理、频谱分析、显示和储存。 二、实验要求 1.分析原始语音信号的时域特性和频谱特性。 2.设计一个IIR滤波器，用该滤波器对语音信号进行滤波处理，分析滤波后信号的时域特性和频谱特性。 3.设计一个FIR滤波器，用该滤波器对语音信号进行滤波处理，分析滤波后信号的时域特性和频谱特性。 三、实验原理 1.采样定理：在进行模拟/数字信号的转换过程中，当采样频率fs.max大于信号中最高频率fmax的2倍时(fs.max>=2fmax)，采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息，一般实际应用中保证采样频率为信号最高频率的5～10倍；采样定理又称奈奎斯特定理。 采样频率越高，即采样的时间间隔越短，对声音波形的表示越精确。 2.时域信号的FFT分析：信号的频谱分析就是计算机信号的傅里叶变换。连续信号与系统的傅里叶分析显然不便于用计算机进行计算，使其应用受到限制。而FFT是一种时域和频域均离散化的变换，适合数值运算，成为用计算机分析离散信号和系统的有力工具。对连续信号和系统，可以通过时域采样，应用DFT进行近似谱分析。 3.IIR数字滤波器设计原理利用双线性变换设计IIR滤波器（巴特沃斯数字低通滤波器的设计），首先要设计出满足指标要求的模拟滤波器的传递函数Ha(s),然后由Ha(s)通过双线性变换可得所要设计的IIR滤波器的系统函数H(z)。如果给定的指标为数字滤波器的指标，则首先要转换成模拟滤波器的技术指标，这里主要是边界频率Wp和Ws的转换，对ap和as指标不作变化。边界频率的转换关系为∩=2/T tan(w/2)。接着，按照模拟低通滤波器的技术指标根据相应设计公式
广西工学院 数字信号处理课程设计设计题目：语音信号的处理与滤波 系别： 学号： 姓名： 班级： 指导教师： 完成日期：
目录 1. 摘要 (3) 2.MATLAB简介 (3) 3.设计目的 (4) 4.设计内容 (4) 5.设计原理 (4) 6.设计步骤 (5) 7.总结与分析 (10) 8.参考资料 (10)
摘要 本课题分析了数字信号处理课程的重要性及特点，可以帮助理解与掌握课程中的基本概念、基本原理、基本分析方法；并利用MATLAB对语音信号进行分析和处理，要求采集语音信号后，在MATLAB软件平台进行频谱分析。用设计的数字滤波器对语音信号进行了滤波 MATLAB简介 MATLAB 是一种对技术计算高性能的语言。它集成了计算，可视化和编程于一个易用的环境中，在此环境下，问题和解答都表达为我们熟悉的数学符号。典型的应用有： ?数学和计算 ?算法开发 ?建模，模拟和原形化 ?数据分析，探索和可视化 ?科学与工程制图 ?应用开发，包括图形用户界面的建立 MATLAB是一个交互式的系统，其基本数据元素是无须定义维数的数组。这让你能解决很多技术计算的问题，尤其是那些要用到矩阵和向量表达式的问题。而要花的时间则只是用一种标量非交互语言(例如C或Fortran)写一个程序的时间的一小部分。 . 名称“MATLAB”代表matrix laboratory（矩阵实验室）。MATLAB最初是编写来提供给对由LINPACK和EINPACK工程开发的矩阵软件简易访问的。今天，MATLA B使用由LAPACK和ARPACK工程开发的软件，这些工程共同表现了矩阵计算的软件中的技术发展。 MATLAB已经与许多用户输入一同发展了多年。在大学环境中，它是很多数学类、工程和科学类的初等和高等课程的标准指导工具。在工业上，MATLAB是高产研究、开发和分析所选择的工具。 MATLAB以一系列称为工具箱的应用指定解答为特征。对多数用户十分重要的是，工具箱使你能学习和应用专门的技术。工具箱是是MATLAB函数（M-文件）的全面的综合，这些文件把MATLAB的环境扩展到解决特殊类型问题上。具有可用工具箱的领域有：信号处理，控制系统神经网络，模糊逻辑，小波分析，模拟等等。
河南科技大学 课程设计说明书课程名称微机应用技术课程设计 题目语音信号采集与处理课程设计 学院医学技术与工程学院 班级生物医学工程1201班 学生姓名 指导教师杨晓利 日期 2014年3月29日
课程设计任务书 （指导教师填写） 课程设计名称微机应用技术课程设计 学生姓名 专业班级生物医学工程1201班 设计题目语音信号采集与处理课程设计 课程设计目的 1．学会MATLAB的使用，掌握MATLAB的程序设计方法； 2．掌握在Windows环境下语音信号采集的方法； 3．掌握信号处理的基本概念、基本理论和基本方法； 4．学会用MATLAB对信号进行分析和处理。 设计内容、技术条件和要求 1．语音信号的采集 用windows自带的录音机（开始—程序—附件—娱乐—录音机，文件—属性—立即转换—8000KHz，8位，单声道）或其他软件，录制一段语音信号，时间控制在2秒左右。然后在MATLAB软件平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。通过wavread函数的使用，理解采样频率、采样位数等概念。 wavread函数调用格式： y=wavread(file)，读取file所规定的wav文件，返回采样值放在向量y中。 [y,fs,nbits]=wavread(file)，采样值放在向量y中，fs表示采样频率（Hz），nbits表示采样位数。 y=wavread(file,N)，读取前N点的采样值放在向量y中。 y=wavread(file,[N1,N2])，读取从N1点到N2点的采样值放在向量y中。2．语音信号的频谱分析 首先画出语音信号的时域波形；然后对语音信号进行频谱分析，在MATLAB中，可以利用函数fft对信号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性。 时间进度安排 第1周：查阅资料； 第2周：实现设计内容 第3周：整理资料，撰写课程设计任务书 1
电子与信息工程学院 综合实验课程报告 课题名称 语音采集及回放系统设计 专 业 电子信息工程 班 级 07电子2班 学生姓名 Y Y Y 学 号 07002 指导教师 X X X 2010年 7月 5日
1 总体设计方案介绍： 1.1语音编码方案： 人耳能听到的声音是一种频率范围为20 Hz～20000 Hz ,而一般语音频率最高为3400 Hz。语音的采集是指语音声波信号经麦克风和高频放大器转换成有一定幅度的模拟量电信号,然后再转换成数字量的全过程。根据“奈奎斯特采样定理”, 采样频率必须大于模拟信号最高频率的两倍，由于语音信号频率为300～3 400 Hz ,所以把语音采集的采样频率定为8 kHz。从语音的存储与压缩率来考虑，模型参数表示法明显优于信号波形表示法[4]。但要将之运用于单片机，显然信号波形表示法相对简单易实现。基于这种思路的算法，除了传统的一些脉冲编码调制外，目前已使用的有VQ技术及一些变换编码和神经网络技术，但是算法复杂，目前的单片机速度底，难以实现。结合实际情况，提出以下几种可实现的方案。 （1）短时平均跨零记数法该方案通过确定信号跨零数，将语音信号编码为数字信号，常用于语音识别中。但对于单片机，由于处理数据能力底，该方法不易实现。 （2）实时副值采样法采样过程如图2.1所示。 图2.1 采样过程 具体实现包括直存取法、欠抽样采样法、自相似增量调制法等三种基本方法。其中第三种实现方法最具特色，该方法可使数据压1：4.5，既有M ?调制的优点，又同时兼有PCM编码误差较小的优点，编码误差不向后扩散。 1.2 A/D、D/A及存储芯片的选择 单片机语音生成过程,可以看成是语音采集过程的逆过程,但又不是原封不动地恢复原来的语音,而是对原来语音的可控制、可重组的实时恢复。在放音时,只要依原先的采样直经D/ A 接口处理,便可使原音重现。 （1）A/D转换芯片的选择根据题目要求采样频率f s=8K H Z，字长=8位， 可选择转换时间不超过125s的八位A/D转换芯片。目前常用的A/D转换实现的
语音采集与回放系统设计
l 竞赛真题 l 总体方案选择 l 具体方案设计 l 设计阶段划分
一、竞赛真题
1999 年第四届 E 题 数字化语音存储与回放系统 一、题目：数字化语音存储与回放系统 二、任务 设计并制作一个数字化语音存储与回放系统，其示意图如下：
三、要求 1．基本要求 （1）放大器 1 的增益为 46dB，放大器 2 的增益为 40dB，增益均可调； （2）带通滤波器：通带为 300Hz～3.4kHz ； （3）ADC：采样频率 fs= 8kHz，字长= 8 位； （4）语音存储时间≥10 秒； （5）DAC：变换频率 fc= 8kHz，字长= 8 位； （6）回放语音质量良好。 2．发挥部分 在保证语音质量的前提下： （1）减少系统噪声电平，增加自动音量控制功能； （2）语音存储时间增加至 20 秒以上； （3）提高存储器的利用率（在原有存储容量不变的前提下，提高语音存储时间） ；
（4）其它（例如： 四、评分意见
校正等） 。
项
目
满 分 50 50 15 5 15 15
基 设计与总结报告： 方案设计与论证， 理论分析与计算， 电路图， 本 测试方法与数据，对测试结果的分析 要 实际制作完成情况 求 完成第一项 发 挥 完成第二项 部 完成第三项 分 完成第四项 五、说明 不能使用单片语音专用芯片实现本系统。
训练侧重点 l 题目中给出一些提示性设计参数，设计中应予以重点理解
1. 放大器 1 的增益，放大器 1 的增益为 46dB 2. 带通滤波器的频率范围通带为 300Hz～3.4kHz（方便测试） 3. AD 采样的字长和采样频率（保证公平竞争）
l
题目中部分非技术性指标在培训中可以适当简化
1. 语音存储与回放时间≥10 秒 2. 语音存储时间增加至 20 秒以上；
二、总体方案选择
1. 控制平台选择 2. 前级放大模块 3. 带通滤波器 4. 模数、数模转换部分 5. 存储器 6. 编码方案
1. 控制平台选择
供选平台： A. B. 单片机平台 FPGA 开发平台
通信与信息工程学院 信息处理综合实验报告 班级：电子信息工程1502班 指导教师： 设计时间：2018/10/22-2018/11/23 评语： 通信与信息工程学院 二〇一八年 实验题目：语音信号分析与处理 一、实验内容 1. 设计内容 利用MATLAB对采集的原始语音信号及加入人为干扰后的信号进行频谱分析，使用窗函数法设计滤波器滤除噪声、并恢复信号。 2．设计任务与要求 1. 基本部分
（1）录制语音信号并对其进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图。 （2）对所录制的语音信号加入干扰噪声，并对加入噪声的信号进行频谱分析；画出加噪后信号的时域波形和频谱图。 （3）分别利用矩形窗、三角形窗、Hanning窗、Hamming窗及Blackman 窗几种函数设计数字滤波器滤除噪声，并画出各种函数所设计的滤波器的频率响应。 （4）画出使用几种滤波器滤波后信号时域波形和频谱，对滤波前后的信号、几种滤波器滤波后的信号进行对比，分析信号处理前后及使用不同滤波器的变化；回放语音信号。 2. 提高部分 （5）录制一段音乐信号并对其进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图。 （6）利用MATLAB产生一个不同于以上频段的信号；画出信号频谱图。 （7）将上述两段信号叠加，并加入干扰噪声，尝试多次逐渐加大噪声功率，对加入噪声的信号进行频谱分析；画出加噪后信号的时域波形和频谱图。 （8）选用一种合适的窗函数设计数字滤波器，画出滤波后音乐信号时域波形和频谱，对滤波前后的信号进行对比，回放音乐信号。 二、实验原理 1.设计原理分析 本设计主要是对语音信号的时频进行分析，并对语音信号加噪后设计滤波器对其进行滤波处理，对语音信号加噪声前后的频谱进行比较分析，对合成语音信号滤波前后进行频谱的分析比较。 首先用PC机WINDOWS下的录音机录制一段语音信号，并保存入MATLAB软件的根目录下，再运行MATLAB仿真软件把录制好的语音信号用audioread函数加载入MATLAB仿真软件的工作环境中，输入命令对语音信号进行时域，频谱变换。 对该段合成的语音信号，分别用矩形窗、三角形窗、Hanning窗、Hamming窗及Blackman窗几种函数在MATLAB中设计滤波器对其进行滤波处理，滤波后用命令可以绘制出其频谱图，回放语音信号。对原始语音信号、合成的语音信号和经过滤波器处理的语音信号进行频谱的比较分析。 2.语音信号的时域频域分析 在Matlab软件平台下可以利用函数audioread对语音信号进行采样,得到了声音数据变量y,同时把y的采样频率Fs=44100Hz放进了MATALB的工作空间。
基于MATLAB的语音信号滤波处理 题目：基于MATLAB的语音信号滤波处理 课程：数字信号处理 学院：电气工程学院 班级： 学生： 指导教师： 二O一三年十二月
目录CONTENTS 摘要 一、引言 二、正文 1.设计要求 2.设计步骤 3.设计内容 4.简易GUI设计 三、结论 四、收获与心得 五、附录
一、引言 随着Matlab仿真技术的推广，我们可以在计算机上对声音信号进行处理，甚至是模拟。通过计算机作图，采样，我们可以更加直观的了解语音信号的性质，通过matlab编程，调用相关的函数，我们可以非常方便的对信号进行运算和处理。 二、正文 2.1 设计要求 在有噪音的环境中录制语音，并设计滤波器去除噪声。 2.2 设计步骤 1.分析原始信号，画出原始信号频谱图及时频图，确定滤波器类型及相关指标； 2.按照类型及指标要求设计出滤波器，画出滤波器幅度和相位响应，分析该滤波器是否符合要求； 3.用所设计的滤波器对原始信号进行滤波处理，画出滤波后信号的频谱图及时频图； 4.对滤波前的信号进行分析比对，评估所设计滤波器性能。 2.3 设计内容 1.原始信号分析
分析信号的谱图可知，噪音在1650HZ和3300HZ附近的能量较高，而人声的能量基本位于1000HZ以下。因此，可以设计低通滤波器对信号进行去噪处理。 2.IIR滤波器设计 用双线性变换法分别设计了巴特沃斯低通滤波器和椭圆低通滤波器和带阻滤波器： ①巴特沃斯滤波器 fp=800;fs=1300;rs=35;rp=0.5; 程序代码如下： fp=800;fs=1300;rs=35;rp=0.5;Fs=44100; wp=2*Fs*tan(2*pi*fp/(2*Fs));ws=2*Fs*tan(2*pi*fs/(2*Fs)); [n,wn]=buttord(wp,ws,rp,rs,'s'); [b,a]=butter(n,wn,'s'); [num,den]=bilinear(b,a,Fs); [h,w]=freqz(num,den,512,Fs);
数字信号处理 课程设计 题目：基于MATLAB的语音信号的采集与处理学院：皖西学院 专业：通信工程 班级：通信1001班 学号：2010013461 2010013494 姓名：刘敏纵大庆指导教师：何富贵
摘要: 本次课程设计题目为<<基于MATLAB的语音信号的采集与处理>>。首先我们利用计算机上的录音软件获得语音信号，然后利用MATLAB对语音信号进行分析和处理，采集语音信号后，利用MATLAB软件平台进行频谱分析；并对所采集的语音信号加入干扰噪声，对加入噪声的信号进行频谱分析，设计合适的滤波器滤除噪声，恢复原信号！
1.背景 2. 设计目的 (2) 3. 设计原理 (2) 4. 设计过程 .......................................... ,,, 3 5. 实验代码及结果 (4) 5.1 语音信号的采集 (4) 5.2 语音信号加噪与频谱分析 ..................................... ,,,, 7 5.3 巴特沃斯滤波器的设计 .. (9) 5.4 比较滤波前后语音信号波形及频谱 (10) 6. 收获与体会 (12) 参考文献 (13)
1. 引言 数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数值计算的方法对信号进行采集、抽样、 变换、综合、估值与识别等加工处理，借以达到提取信息和便于应用的目的。它在语音、雷达、图像、系统控制、通信、航空航天、生物医学等众多领域都获得了极其广泛的应用。具有灵活、精确、抗干扰强、度快等优点。 数字滤波器，是数字信号处理中及其重要的一部分。随着信息时代和数字技术的发展，受到人们越来越多的重视。数字滤波器可以通过数值运算实现滤波，所以数字滤波器处理精 度高、稳定、体积小、重量轻、灵活不存在阻抗匹配问题，可以实现模拟滤波器无法实现的特殊功能。数字滤波器种类很多，根据其实现的网络结构或者其冲激响应函数的时域特性，可分为两种，即有限冲激响应(FIR, Finite Impulse Response)滤波器和无限冲激响应(IIR，Infin ite Impulse Resp on se) 滤波器。 FIR滤波器结构上主要是非递归结构，没有输出到输入的反馈，系统函数H (z)在 z= R处收敛，极点全部在z = 0处(因果系统)，因而只能用较高的阶数达到高的选 择性。FIR数字滤波器的幅频特性精度较之于IIR数字滤波器低，但是线性相位，就是 不同频率分量的信号经过FIR滤波器后他们的时间差不变，这是很好的性质。FIR数字滤波器是有限单位脉冲响应有利于对数字信号的处理，便于编程，用于计算的时延也小，这对实时的信号处理很重要。FIR滤波器因具有系统稳定，易实现相位控制，允许 设计多通带(或多阻带)滤波器等优点收到人们的青睐[1]。 IIR滤波器采用递归型结构，即结构上带有反馈环路。IIR滤波器运算结构通常由 延时、乘以系数和相加等基本运算组成，可以组合成直接型、正准型、级联型、并联型四种结构形式，都具有反馈回路。同时，IIR数字滤波器在设计上可以借助成熟的 模拟滤波器的成果，如巴特沃斯滤波器等。
语音信号的采集和播放 随着数字信号处理算法在DSP上的实现，基于DSP处理器的语音处理也得到了更广泛的应用。语音信号具有随机性强、应用广泛和实时性要求高等特点。DSP较其他类型处理器处理速度快、运算能力强的特点使它在语音处理方面的应用优势显著。语音信号的处理包括信号采集、处理、传输、存储和播放等一系列过程。其中，语音信号的采集、传输和播放属于语音信号的控制，满足一般的标准操作即可；而语音信号的处理和存储与应用类型有很大的联系，不同的应用要求的处理和存储算法也不一样。 语音信号的采集和播放是语音信号处理的基础，在基于DSP的语音处理系统中，DSP通过控制APD芯片采集和播放语音信号，再通过DSP实现各种语音处理算法。在TI各个系列DSP芯片中，16位的C54XX因其指令简单、接口连接方便而在语音处理系统中得到广泛应用。 1 实现目标 系统要求使用DSP和APD芯片实现语音信号的采集，然后将语音信号存储到DSP的RAM中，最后实现语音信号的播放。 2 硬件实现 2.1 解决思路 系统采用的主处理器是TMS320VC5402，利用芯片提供的多通道缓冲串口McBSP实现与APD芯片的连接。
系统采用的TLC320AD50的APD芯片采集和播放语音信号。AD50使用过采样技术提供APD和DPA的高分辨率低速信号转换。该器件包括两个串行的转换通道，在DPA之前有内插滤波器，APD 之后有抽取滤波器，由此可以降低AD50的本底噪声。在AD50正常工作以前，必须对它进行初始化。初始化的主要工作是配置AD50的四个控制寄存器CR1，CR2，CR3和CR4。控制寄存器的读写是通过二次通信来实现的。AD50启动二次通信有硬件和软件两种方式，硬件方式相对容易实现，DSP通过内部寄存器将XF引脚置高，进而控制与其连接的FC引脚到高，然后向McBSP串口写16位的控制字，低8位是AD50的控制寄存器初始化字，高8位选择要初始化的寄存器及操作。软件方式则是当AD50工作于15位模式时，将DSP输出到AD50的数据的D0位置1，即可进行二次通信。系统采用的是硬件实现的方式，在二次通信中，D0~D7为写入控制寄存器的数据或从寄存器读出的数据，D8~D12的内容决定选择哪个控制寄存器，D13决定是读操作还是写操作。D8~D13位确定的具体操作情况如表1所示。 表1 D8~D13位确定的具体操作情况
《计算机仿真技术》 基于MATLAB的加噪语音信号的滤波学生姓名： 专业：电子信息工程 班级： 学号： 指导教师： 完成时间：2017年12月
一．滤波器的简述 在MATLAB环境下IIR数字滤波器和FIR数字滤波器的设计方法即实现方法，并进行图形用户界面设计，以显示所介绍迷你滤波器的设计特性。 在无线脉冲响应（IIR）数字滤波器设计中，先进行模拟滤波器的设计，然后进行模拟-数字滤波器转换，即采用脉冲响应不变法及双线性Z变化法设计数字滤波器，最后进行滤波器的频带转换。在有限脉冲响应（FIR）数字滤波器设计中，讨论了FIR线性相位滤波的特点和用窗口函数设计FIR数字滤波器两个问题。两类滤波器整个过程都是按照理论分析、编程设计、集体实现的步骤进行的。为方便分析直观者直观、形象、方便的分析滤波器的特性，创新的设计出图形用户界面---滤波器分析系统。整个系统分为两个界面，其内容主要包括四个部分：System（系统）、Analysis（分析）、Tool（工具）、Help（帮助）。 数字滤波在DSP中占有重要地位。数字滤波器按实现的网络结构或者从单位脉冲响应，分为IIR（无限脉冲响应）和FIR（有限脉冲响应）滤波器。如果IRR 滤波器和FIR滤波器具有相同的性能，那么通常IIR滤波器可以用较低的阶数获得高的选择性，执行速度更快，所有的存储单元更少，所以既经济又高效。二．设计要求 1.在matlab平台上录制一段语音信号； 2.完成语音信号的谱分析； 3.对语音信号进行加噪以及加噪后信号的谱分析； 4.选择合适的滤波器进行滤波，确定相关指标； 5.实现滤波过程，显示滤波后的结果，并进行谱分析。 三．实验内容与步骤 1、语音信号的录入
语音信号的采集和频谱分析： [y,fs,bits]=wavread('voice'); %读取音频信息（双声道，16位，频率44100Hz）sound(y,fs,bits); %回放该音频 Y=fft(y,4096); %进行傅立叶变换 subplot(211); plot(y); title('声音信号的波形'); subplot(212) plot(abs(Y)); title('声音信号的频谱'); 窗函数设计低通滤波器： fp=1000; fc=1200; as=100; ap=1; fs=22000; wp=2*fp/fs; wc=2*fc/fs; N=ceil((as-7.95)/(14.36*(wc-wp)/2))+1; beta=0.1102*(as-8.7); window=Kaiser(N+1,beta); b=fir1(N,wc,window); freqz(b,1,512,fs); 结果： 滤波： [y,fs,bits]=wavread('voice'); d=filter(b,a,y); D=fft(d); subplot(211) plot(d); title('滤波后的声音波形') subplot(212) plot(abs(D)) title('滤波后的声音频谱') 回放： sound(d,fs,bits) 与滤波之前相比，噪音明显降低了许多。
过零率的计算要用下面的代码： zcr = zeros(size(y,1)1); delta= 0.02; for i=1:size(y,1) x=y(i,:); for j=1;length(x)-1 if x(j)*x(j+1)<0 &abs(x(j)-x(j+1))>delta zcr(i)=zcr(i)+1; end end end 其中设置了门限delta=0.02。这是个经验值，可以进行细微的调整。在此条件下可以得到如图所示的过零率波形。与过零率曲线画在一起的是原始的语音信号波形，可以看到，语音信号音母部分的幅度比较低，但是其过零率的数值却很高，峰值将近50，而后面的韵母部分过零率则比较低，在20左右。 加矩形窗的短时能量函数： a=wavread('F:\WO.wav'); subplot(6,1,1),plot(a); N=32; for i=2:6 h=linspace(1,1, (i-1)*N);%形成一个矩形窗，长度为N En=conv(h,a.*a);%求卷积得其短时能量函数En subplot(6,1,i),plot(En); if(i==2) legend('N=32'); elseif(i==3) legend('N=64'); elseif(i==4) legend('N=128'); elseif(i==5) legend('N=256'); elseif(i==6) legend('N=512'); end end 加hamming窗的短时能量函数： 把h=linspace(1,1, (i-1)*N); 改为h1=hamming((i-1)*N); 加矩形窗的短时平均幅度： a=wavread('F:\WO.wav'); subplot(6,1,1),plot(a); N=32; for i=2:6 h=linspace(1,1,(i-1)*N);%形成一个矩形窗，长度为N En=conv(h,abs(a));%求卷积得其短时能量函数En subplot(6,1,i),plot(En); if(i==2) legend('N=32'); elseif(i==3) legend('N=64');
《数字信号处理》 课程设计报告 数字信号处理在语音信号分析中的应用 专业班级： 姓名： 学号：
目录 摘要 (3) 1、绪论 (3) 2、课程设计的具体容 (4) 2.1.1、读取语音信号的任务 (4) 2.1.2、任务分析和解决方案 (5) 2.1.4、运行结果和相应的分析 (5) 2.2、IIR滤波器设计和滤波处理 (6) 2.2.1、设计任务 (6) 2.2.2、任务分析和解决方案 (7) 2.2.3、编程得到的MATLAB代码 (7) 2.2.4、运行结果和相应的分析 (7) 2.3、FIR滤波器设计和滤波处理 (9) 2.3.1、设计任务 (9) 2.3.2、任务分析和解决方案 (9) 2.3.3、编程得到的MATLAB代码 (9) 2.3.4、运行结果和相应的分析 (11) 3、总结 (13) 4、存在的不足及建议 (13) 5、参考文献 (13)
数字信号处理设计任务书 摘要 语音信号滤波处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴的学科，是目前 发展最为迅速的信息科学研究领域的核心技术之一。通过语音传递信息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息形式。 Matlab语言是一种数据分析和处理功能十分强大的计算机应用软件，它可以将声音文件变换为离散的数据文件，然后利用其强大的矩阵运算能力处理数据，如数字滤波、傅里叶变换、时域和频域分析、声音回放以及各种图的呈现等，它的信号处理与分析工具箱为语音信号分析提供了十分丰富的功能函数，利用这些功能函数可以快捷而又方便地完成语音信号的处理和分析以及信号的可视化，使人机交互更加便捷。信号处理是Matlab重要应用的领域之一。本设计通过录制一段语音，对其进行了时域分析，频谱分析,分析语音信号的特性。并应用matlab平台对语音信号进行加噪然后再除去噪声，进一步设计两种种滤波器即高通滤波器、带通滤波器，基于这两种滤波器设计原理，对含加噪的语音信号进行滤波处理。最后对比滤波前后的语音信号的时域和频域特性，回放含噪语音信号和去噪语音信号。论文从理论和实践上比较了不同数字滤波器的滤波效果。 1．绪论 通过语音传递倍息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息的形式。语言是人类持有的功能，声音是人类常用的工具，是相互传递信息的最主要的手段。因此，语音信号是人们构成思想疏通和感情交流的最主要的途径。并且，由于语言和语音与人的智力活动密切相关，与社会文化和进步紧密相连，所以它具有最大的信息容量和最高的智能水平。现在，人类已开始进入了信息化时代，用现代手段研究语音信号，使人们能更加有效地产生、传输、存储、获取和应用语音信息，这对于促进社会的发展具有十分重要的意义。让计算机能听懂人类的语言，是人类自计算机诞生以来梦寐以求的想法。 随着计算机越来越向便携化方向发展，随着计算环境的日趋复杂化，人们越来越迫切要求摆脱键盘的束缚而代之以语音输人这样便于使用的、自然的、人性化的输人方式。作为高科鼓应用领域的研究热点，语音信号采集与分析从理论的研究到产品的开发已经走过了几十个春秋并且取得了长足的进步。它正在直接与办公、交通、金融、公安、商业、旅游等行业的语音咨询与管理．工业生产部门的语声控制，、电信系统的自动拨号、辅助控制与查询以及医疗卫生和福利事业的生活支援系统等各种实际应用领域相接轨，并且有望成为下一代操作系统和应用程序的用户界面。可见，语音信号采集与分析的研究将是一项极具市场价值和挑战性的工作。我们今天进行这一领域的研究与开拓就是要让语音信号处理技术走人人们的日常生活当中，并不断朝更高目标而努力。数字滤波器是数字信号处理的基础，用来对信号