下载文档原格式
目录一、课程设计要求二、设计过程（1）设计题目（2）设计源代码（3）设计结果（4）结果分析三、设计总结与心得体会四、课程设计指导书一、课程设计要求1、课程设计指导书①《数字信号处理（第二版）》，丁玉美等，西安电子科技大学出版社；②《MATLAB 及在电子信息课程中的应用》，陈怀琛等，电子工业出版社。
2、课程设计内容：⑴语音信号去噪处理主要要求：1)在windows系统下的录音机录制一段1s左右的语音信号作为原声信号，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；2)画出语音信号的时域波形，对采样后的语音进行fft变换，得到信号的频谱特性；对语音信号分别加入正弦噪声和白噪声，画出加噪信号的时域波形和频谱图；3)根据对加噪语音信号谱分析结果，确定滤除噪声滤波器的技术指标，设计合适的数字滤波器，并画出滤波器的频域响应；4)用所设计的滤波器对加噪的信号进行滤波，在同一个窗口画出滤波前后信号的时域图和频谱图，对滤波前后的信号进行对比，分析信号变化；5)利用sound(x)回放语音信号，验证设计效果。
⑵语音信号的延时和混响主要要求：1)利用Windows下的录音机或其他软件，录制一段自己的语音信号，时间控制在1s左右，并对录制的信号进行采样；2)语音信号的频谱分析，画出采样后语音信号的时域波形和频谱图；3)将信号加入延时和混响，再分析其频谱，并与原始信号频谱进行比较；4)设计几种特殊类型的滤波器：单回声滤波器，多重回声滤波器，全通结构的混响器，并画出滤波器的频域响应；5)用自己设计的滤波器对采集的语音信号进行滤波；6)分析得到信号的频谱，画出滤波后信号的时域波形和频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化；7)回放语音信号。
⑶数字滤波器的设计及实现主要要求：1)调用信号产生函数mstg产生三路抑制载波调幅信号相加构成的复合信号st，观察st的时域波形和幅频特性曲线；2)由要求将st中的三路调幅信号分离，通过观察st的幅频特性曲线，分别确定可以分离st中三路抑制载波单频调幅信号的三个滤波器（低通滤波器、带通滤波器、高通滤波器）的通带截止频率和阻带截止频率，要求滤波器的通带最大衰减为0.1dB，阻带最小衰减为60dB；3)编程调用MATLAB滤波器设计函数分别设计这三个数字滤波器，并绘图显示其幅频特性曲线；4)调用滤波函数filter，用所设计的三个滤波器分别对复合信号st进行滤波，分离出st中的三路不同载波频率的调幅信号，并绘图显示滤波后信号的时域波形和频谱，观察分离效果。
语音信号处理实验报告实验二一、实验目的本次语音信号处理实验的目的是深入了解语音信号的特性，掌握语音信号处理的基本方法和技术，并通过实际操作和数据分析来验证和巩固所学的理论知识。
具体而言，本次实验旨在：1、熟悉语音信号的采集和预处理过程，包括录音设备的使用、音频格式的转换以及噪声去除等操作。
2、掌握语音信号的时域和频域分析方法，能够使用相关工具和算法计算语音信号的短时能量、短时过零率、频谱等特征参数。
3、研究语音信号的编码和解码技术，了解不同编码算法对语音质量和数据压缩率的影响。
4、通过实验，培养我们的动手能力、问题解决能力和团队协作精神，提高我们对语音信号处理领域的兴趣和探索欲望。
二、实验原理（一）语音信号的采集和预处理语音信号的采集通常使用麦克风等设备将声音转换为电信号，然后通过模数转换器（ADC）将模拟信号转换为数字信号。
在采集过程中，可能会引入噪声和干扰，因此需要进行预处理，如滤波、降噪等操作，以提高信号的质量。
（二）语音信号的时域分析时域分析是对语音信号在时间轴上的特征进行分析。
常用的时域参数包括短时能量、短时过零率等。
短时能量反映了语音信号在短时间内的能量分布情况，短时过零率则表示信号在单位时间内穿过零电平的次数，可用于区分清音和浊音。
（三）语音信号的频域分析频域分析是将语音信号从时域转换到频域进行分析。
通过快速傅里叶变换（FFT）可以得到语音信号的频谱，从而了解信号的频率成分和分布情况。
（四）语音信号的编码和解码语音编码的目的是在保证一定语音质量的前提下，尽可能降低编码比特率，以减少存储空间和传输带宽的需求。
常见的编码算法有脉冲编码调制（PCM）、自适应差分脉冲编码调制（ADPCM）等。
三、实验设备和软件1、计算机一台2、音频采集设备（如麦克风）3、音频处理软件（如 Audacity、Matlab 等）四、实验步骤（一）语音信号的采集使用麦克风和音频采集软件录制一段语音，保存为常见的音频格式（如 WAV）。
语音信号处理课程设计报告python一、引言语音信号处理是数字信号处理中的一个重要分支，它主要涉及到语音信号的获取、预处理、特征提取、分类识别等方面。
在本次课程设计中，我们将使用Python语言对语音信号进行处理，并实现一个简单的语音识别系统。
二、问题描述本次课程设计的主要任务是实现一个基于MFCC特征提取和GMM-HMM模型的语音识别系统。
具体来说，我们需要完成以下任务：1. 对输入的语音信号进行预处理，包括去噪、分帧、加窗等；2. 提取MFCC特征；3. 使用GMM-HMM模型对不同的语音进行分类识别。
三、方法实现1. 语音信号预处理在对语音信号进行MFCC特征提取之前，需要对其进行预处理。
我们需要去除信号中的噪声。
常见的去噪方法包括基于阈值的方法和基于滤波器的方法。
在本次课程设计中，我们将使用基于阈值的方法对信号进行去噪。
我们需要将原始信号分帧，并对每一帧应用窗函数以减少频谱泄漏效应。
常见的窗函数包括汉明窗、海宁窗等。
2. MFCC特征提取MFCC是一种常用的语音特征提取方法，它可以将语音信号转换为一组包含语音信息的系数。
MFCC特征提取包括以下几个步骤：1. 对预处理后的语音信号进行快速傅里叶变换（FFT）；2. 将频谱图转换为梅尔频率倒谱系数（MFCC）；3. 对MFCC系数进行离散余弦变换（DCT）。
3. GMM-HMM模型GMM-HMM模型是一种常见的语音识别模型，它将每个单词表示为一个由高斯混合模型（GMM）和隐马尔可夫模型（HMM）组成的序列。
在本次课程设计中，我们将使用GMM-HMM模型对不同的语音进行分类识别。
四、程序实现1. 语音信号预处理我们使用Python中的librosa库对语音信号进行预处理。
具体来说，我们使用librosa.load()函数加载.wav格式的文件，并使用librosa.effects.trim()函数去除静默段。
我们对剩余部分进行分帧和加窗操作，并使用librosa.feature.mfcc()函数提取MFCC特征。
语音信号的采集与分析一、背景介绍1、语音信号处理的相关内容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内容的话言信息外,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,识别出讲话内容,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.2、工作流程：相关的信号与系统知识：傅里叶变换在信号处理中具有十分重要的作用,它通常能使信号的某些特性变得很明显,而在原始信号中这些特性可能含糊不清或至少不明显.在语音信号处理中,傅里叶表示在传统上一直起主要作用.其原因一方面在于稳态语音的生成模型由线性系统组成,此系统被一随时间作周期变化或随机变化的源所激励.因而系统输出频谱反映了激励与声道频率响应特性.另一方面,语音信号的频谱具有非常明显的语音声学意义,可以获得某些重要的语音特征(如共振峰频率和带宽等).根据语音信号的产生模型,可以将其用一个线性非时变系统的输出表示,即看作是声门激励信号和声道冲激响应的卷积.在语音信号数字处理所涉及的各个领域中,根据语音信号求解声门激励和声道响应具有非常重要的意义.例如,为了求得语音信号的共振蜂就要知道声道传递函数(共振峰就是声道传递函数的各对复共轭极点的频率).又如,为了判断语音信号是清音还是浊音以及求得浊音情况下的基音频率,就应知道声门激励序列.在实现各种语音编码,合成,识别以及说话人识别时无不需要由语音信号来求得声门激励序列和声道冲激响应. 3、相关MATLAB知识：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, 信号处理是MATLAB 重要应用的领域之一。
dsp语音信号处理课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解语音信号处理的基本概念，掌握数字信号处理（DSP）在语音信号处理中的应用；2. 学会使用DSP技术对语音信号进行预处理、特征提取和识别；3. 掌握语音信号的时域、频域分析及其在语音增强、降噪等方面的应用。
技能目标：1. 能够运用编程软件（如MATLAB）进行语音信号的采集、处理和分析；2. 能够独立完成一个简单的语音信号处理项目，包括设计、实现和调试；3. 培养实际操作能力，提高解决实际语音信号处理问题的能力。
情感态度价值观目标：1. 激发学生对语音信号处理领域的兴趣，培养探索精神和创新意识；2. 培养学生团队协作能力，学会与他人共同分析问题、解决问题；3. 强化质量意识，注重实践操作规范，培养学生严谨、务实的科学态度。
本课程针对高年级学生，结合课程性质、学生特点和教学要求，明确以上课程目标。
通过本课程的学习，使学生能够掌握语音信号处理的基本知识和技能，培养实际操作和创新能力，同时注重培养学生的团队协作和严谨的科学态度。
课程目标分解为具体的学习成果，便于后续教学设计和评估。
二、教学内容1. 语音信号处理基础理论：- 语音信号的数字化表示；- 语音信号的时域、频域分析；- 语音信号的加窗、分帧处理；- 语音信号的预处理技术。
2. 语音信号特征提取：- 基本特征参数（如：短时能量、短时平均幅度、短时过零率）；- 频域特征（如：梅尔频率倒谱系数、线性预测系数）；- 高级特征提取方法（如：深度学习）。
3. 语音信号处理应用：- 语音增强与降噪；- 语音识别与合成；- 说话人识别与情感分析；- 语音信号处理在实际应用中的案例分析。
4. 实践项目：- 使用MATLAB进行语音信号处理实验；- 设计并实现一个简单的语音识别系统；- 分析并改进现有语音信号处理算法。
教学内容依据课程目标制定，涵盖语音信号处理的基础理论、特征提取、应用及实践项目。
教学大纲明确教学内容的安排和进度，与教材章节相对应，确保内容的科学性和系统性。
语音信号的采集与处理一、设计目的：1、通过本课程设计的学习，学生将复习所学的专业知识，使课堂学习的理论知识应用于实践，通过本课程设计的实践使学生具有一定的实践操作能力；2、掌握Matlab使用方法，能熟练运用该软件设计并完成相应的信息处理；3、通过信息处理实践的课程设计，掌握设计信息处理系统的思维方法和基本开发过程。
二、设计内容和要求：1、PCI总线A/D卡1.1 PCI总线A/D卡的基本结构外围设备互连（PCI）总线是一种高性能局部总线，是为了满足外设间以及外设与主机间高速数据传输而提出来的。
在数字图形、图像和语音处理，以及高速实时数据采集与处理等对数据传输率要求较高的应用中，采用PCI总线来进行数据传输，可以解决原有的标准总线数据传输率低带来的瓶颈问题。
从1992年创立规范到如今，PCI总线已成为了计算机的一种标准总线。
PCI总线取代了早先的ISA总线。
当然与在PCI总线后面出现专门用于显卡的AGP总线，与现在PCIExpress总线，但是PCI能从1992用到现在，说明他有许多优点，比如即插即用(Plug and Play)、中断共享等。
不同于ISA总线，PCI总线的地址总线与数据总线是分时复用的。
这样做的好处是，一方面可以节省接插件的管脚数，另一方面便于实现突发数据传输。
在做数据传输时，由一个PCI设备做发起者(主控，Initiator或Master)，而另一个PCI设备做目标(从设备，T arget或Slave)。
总线上的所有时序的产生与控制，都由Master来发起。
PCI 总线在同一时刻只能供一对设备完成传输，这就要求有一个仲裁机构(Arbiter)，来决定在谁有权力拿到总线的主控权。
在各种自动测量﹑采集和控制系统中遇到的变量，大多时间上和幅度上都是连续变化的物理量，即模拟量。
而微型计算机只能对以二进制形式表示的信息进行运算和处理。
将模拟量转换为被计算机所认识和接收的数字量，这个过程叫做模拟/数字转换，简称A/D。
图1 任务一程序流程图1、音频信号采集道，只取第一个声道进行处理,接着使用sound函数以fs频率进行音频回放。
2、音频信号频域分析以采样间隔T划分时域并绘制出signal信号的时域波形；调用fft函数,对signal 进行快速傅里叶变换，用abs函数取傅里叶变换后结果的幅值进行幅频分析，绘制出频谱图。
在绘制频谱图时由于考虑到快速傅里叶变换的对称性，只取序列的前半部分进行观察分析。
3、音频信号分解为了实现音频信号的分解及合成，先对原信号的频谱图进行观察分析，发现原信号的主要能量集中在三个主要频率上，于是考虑用这三频率的正弦信号合成原信号。
为了求得这三个频率，先调用findpeaks函数找到频谱图上的各个局部极大值peak及其对应的位置locs,然后用sort对峰值点进行排序，找到最大的三个值，接着用find 函数找到这三个最大值在locs中的位置，也就知道了对应的频率。
这里有一个问题就是最小的峰值频率并不是在sort排序后的第三位而是在第四位，需要有一个调整；确定了主要谱线后，使用text函数进行峰值标注；4、音频信号合成接着将这三个谱线还原回时域正弦信号，幅度的比例等于对应频率上的幅度比例然后然后叠加，得到合成后的信号，绘制出时域波形，与原信号波形进行比较,接着对两个正弦信号进行fft,绘制出他们的频谱，然后对合成的信号进行fft,做出频谱图和原信号的频谱图进行比较.5、音频信号回放用sound函数进行原信号和合成信号的回放，比较差异。
实验内容二：任意音频信号的时域和频域分析及数字滤波器设计通过对任务具体内容的分析，可以建立出任务二程序框图如下，之后将对编程思想及思路进行介绍：图2任务二程序流程图1、音频信号采样自己录音频并另存为”ding.wav”后,先用audioread函数读取音频信号得到采样序列signal及对应采样频率fs,由于获取的音频信号是双声道，只取第一个声道进行处理。
2、时域采样使用audioread函数得到的采样序列signal及采样频率fs为过采样状态，此时我们对signal再进行等间隔采样，达到减少采样点数和降低采样频率的效果，进而实现合理采样状态signal2、fs2和欠采样状态signal1、fs1;使用sound函数分别对这两种采样状态进行回放。
数字信号课程设计：语音信号的采集、分析与处理长沙学院《数字信号处理》课程设计说明书题目数字信号处理课程设计系（部）电子与通信工程系专业（班级）10级通信2班姓名周斌学号2010043205指导老师李广柱、刘光灿、陈威兵黄飞江、张刚林、冯璐起止日期2013.4.15-2013.4.26目录1.绪论····························- 6 -2.设计作品名称························- 7 -3.课程设计内容························- 7 -3.1 设计思想······················- 7 -3.2设计原理······················- 8 -3.2.1 无限脉冲响应数字滤波器设计············- 8 -3.2.1.1 巴特沃斯滤波器设计：···········- 8 -3.1.1.2 巴特沃斯滤波器的特性：··········- 9 -3.1.1.3 双线性变换法：·············- 11 -3.2.2 有限脉冲响应数字滤波器设计···········- 14 -4. 课程设计设计步骤及结果分析················- 18 -4.1 语音信号的采集及其时域、频域分析·········- 18 -4.1.1程序···················- 18 -4.1.2 图像··················- 19 -4.2 设计数字滤波器和画出其频率相映··········- 19 -4.2.1 无限低通数字滤波器··············- 20 -4.2.1.1 程序·················- 20 -4.2.1.2 图像·················- 21 -4.2.2 无限高通数字滤波器··············- 21 -4.2.2.1 程序·················- 21 -4.2.2.2 图像·················- 22 -4.2.3 有限低通数字滤波器··············- 22 -4.2.3.1程序··················- 22 -4.2.3.2 图像·················- 23 -4.2.4 有限高通数字滤波器··············- 23 -4.2.4.1 程序·················- 23 -4.2.4.2 图像·················- 24 -4.3 用滤波器对信号进行滤波并比较前后波形·······- 24 -4.3.1 经过低通IIR ··············- 25 -4.3.2 经过高通IIR ··············- 26 -4.3.3 经过低通FIR ··············- 27 -4.3.4 经过高通FIR ··············- 28 -4.4 编制实现上述任务的相应的总程序·········- 28 -4.4.1 信号经过低通IIR ·············- 28 -4.4.2 信号经过高通IIR ·············- 30 -4.4.3 信号经过低通FIR ·············- 31 -4.4.4 信号经过高通 FIR·············- 32 -4.5 撰写5000-8000字课程设计报告···········- 34 -5. 总结···························- 34 -6. 存在的建议及不足·····················- 35 -7. 参考文献·························- 36 -摘要对一段语音信号进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图；给定滤波器的性能指标，采用窗函数法和双线性变换设计滤波器，并画出滤波器的频率响应；然后用自己设计的滤波器对采集的信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形和频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化；回放语音信号；最后，设计一个信号处理系统界面。
中原工学院数字信号处理教程课程设计电信152杨耀华绪论数字信号处理课程是电子信息类与电气类专业本科生继“信号与系统”课之后的一门必修的专业基础课程。
设置本课程的目的在于，使学生通过本课程的学习，了解“数字信号处理”这一技术领域的概貌，初步建立起有关“数字信号处理”的基本概念，掌握基本分析方法，为后续课程及从事信息处理等方面有关的研究工作打下基础。
本课程是一门结合实际工程应用的基础理论课程。
本次课程设计是在MATLAB平台上，对声音信号进行采集，处理，滤波等最终还原出原无噪声的声音信号。
运用本课程所学的理论知识对信号进行谱分析，设计滤波器，得出结论。
进一步巩固所学的知识。
目录一．设计目的 (1)二．设计要求及任务 (1)三．课程设计平台 (2)四．设计原理及计算方法 (2)五．实验论证方案及结果分析 (3)六. 结论及心得 (15)七. 附录：程序代码及注释 (15)八. 参考文献 (28)一．设计目的1.学会MATLAB的使用，掌握MATLAB程序设计方法。
2.掌握在windows环境下语音信号采集的方法。
3.掌握数字信号处理的基本概念，基本理论和基本方法。
4.掌握MATLAB设计IIR数字滤波器的方法。
学会用MATLAB对信号进行分析和处理。
二．设计要求及任务2.1.语音信号的采集；本设计利用计算机Windows下的录音机录入一句语音信号，然后在Matlab软件平台下，利用函数waveread对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。
2.2.语音信号的频谱分析；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，然后加入一干扰信号，要求画出语音信号干扰前后的时域波形，并对其频谱进行分析。
2.3.设计数字滤波器，给出性能指标（参考指标）；（1）低通滤波器的性能指标：fp=1000Hz,fs=1200Hz,As=100dB,Ap=1dB（2）高通滤波器的性能指标：fs=4800Hz,fp=5000Hz,As=100dB,Ap=1dB（3）带通滤波器的性能指标：fp1=1200Hz,fp2=3000Hz,fs1=1000Hz,fps2=3200Hz,As=100dB,Ap=1dB；采用双线性变换法设计上面一种类型的数字滤波器，要求使用切比雪夫II型滤波器。
实验报告(1)语音采样和观察clear,clc;[y,fs]=audioread('E:\大学课程\大三上\数字信号处理\201400121184吴蔓.mp3'); %语音信号的采集，把采样值放在y中subplot(3,1,1)plot(y);title('时域波形');sound(y,fs); %语音信号的播放n=length(y) %计算语音信号的长度Y=fft(y) ; %快速傅里叶变换subplot(3,1,2)plot(abs(Y)); %绘出频域波形title('幅频特性');subplot(3,1,3)plot(angle(Y));title('相频特性');plot(angle(Y1)); title('延时后相频特性');0.511.522.533.544.5x 105-0.500.5延时后时域波形0.511.522.533.544.5x 10505001000延时后幅频特性0.511.522.533.544.5x 105-505延时后相频特性我延时了和原信号一样长的点数，可以看出来延时后的信号要后播放一小段时间并且幅频相频差别不大。
（3）混响： clear,clc;[y,fs]=audioread('E:\大学课程\大三上\数字信号处理\201400121184吴蔓.mp3'); %语音信号的采集一，加一撇表示转置。
如右图二，语音信号真的大多数是在3.4khz以内的，由下面三图对比可以发现，实际人的声音只在一段频率范围内，并且主要集中在3400hz以内。
但录制的语音还有一些少许的幅度很低的高频信号达到了100khz，那都是人耳听不见的声音。
也可以看出声音占得频谱很宽，并且是在数字域的pi也就是模拟域的FS以内，audioread函数读取Mp3格式的采样率大约是44100hz。
也可以看出采样时大致满足奈奎斯特定理，fs约等于2fh.（5）多重回声（回声数量有限）：clear,clc;[y,fs]=audioread('E:\大学课程\大三上\数字信号处理\201400121184吴蔓.mp3') ; %语音信号的采集,从命令行窗口的输出可以看出%采样后的信号矩阵是多行一列的，下面n=length(y0)语句计算出来有220032个采样数据，有的数据为0，大多数数据是复数y0= y (:,1);%冒号代表“所有的”，这里指的是把y的所有行的第一列给y0，实际上y0和y 一样的，这句指令用来取单声道信号N=3; %三重回声y1=filter(1,[1,zeros(1,80000/(N+1)),0.5],y');%这里的y'指的是y的转置矩阵，故是一行多列的，y'作为filter函数的输入矩阵%[1,zeros(1,30000),0.5]是分母矩阵，1是分子，就相当于这是个无限长的信号，求其差分方程，y1是输出矩阵，这里filter函数相当于是个IIR滤波器，系统函数%相当于H(Z)=1/（1-0.5Z.^(-30001)）.sound(10*y1,fs); %回放三重回声信号，这里乘以10以加强信号，便于听取，因为如果衰减系数太大则回声难以听见n=length(y0) ;Y0=fft(y0) ;Y=fft(y1) ;figure(1);subplot(2,1,1)plot(y);title('原音时域波形');axis([0 225000 -0.4 0.6]);subplot(2,1,2)plot(y1);title('多重回声时域波形');。
一、实验目的1. 理解语音信号处理的基本原理和流程。
2. 掌握语音信号的采集、预处理、特征提取和识别等关键技术。
3. 提高实际操作能力，运用所学知识解决实际问题。
二、实验原理语音信号处理是指对语音信号进行采集、预处理、特征提取、识别和合成等操作，使其能够应用于语音识别、语音合成、语音增强、语音编码等领域。
实验主要包括以下步骤：1. 语音信号的采集：使用麦克风等设备采集语音信号，并将其转换为数字信号。
2. 语音信号的预处理：对采集到的语音信号进行降噪、去噪、归一化等操作，提高信号质量。
3. 语音信号的特征提取：提取语音信号中的关键特征，如频率、幅度、倒谱等，为后续处理提供依据。
4. 语音信号的识别：根据提取的特征，使用语音识别算法对语音信号进行识别。
5. 语音信号的合成：根据识别结果，合成相应的语音信号。
三、实验步骤1. 语音信号的采集使用麦克风采集一段语音信号，并将其保存为.wav文件。
2. 语音信号的预处理使用MATLAB软件对采集到的语音信号进行预处理，包括：（1）降噪：使用谱减法、噪声抑制等算法对语音信号进行降噪。
（2）去噪：去除语音信号中的杂音、干扰等。
（3）归一化：将语音信号的幅度归一化到相同的水平。
3. 语音信号的特征提取使用MATLAB软件对预处理后的语音信号进行特征提取，包括：（1）频率分析：计算语音信号的频谱，提取频率特征。
（2）幅度分析：计算语音信号的幅度，提取幅度特征。
（3）倒谱分析：计算语音信号的倒谱，提取倒谱特征。
4. 语音信号的识别使用MATLAB软件中的语音识别工具箱，对提取的特征进行识别，识别结果如下：（1）将语音信号分为浊音和清音。
（2）识别语音信号的音素和音节。
5. 语音信号的合成根据识别结果，使用MATLAB软件中的语音合成工具箱，合成相应的语音信号。
四、实验结果与分析1. 语音信号的采集采集到的语音信号如图1所示。
图1 语音信号的波形图2. 语音信号的预处理预处理后的语音信号如图2所示。
实验报告一、 实验目的、要求（1）掌握语音信号采集的方法（2）掌握一种语音信号基音周期提取方法（3）掌握短时过零率计算方法（4）了解Matlab 的编程方法二、 实验原理基本概念:（a ）短时过零率:短时内, 信号跨越横轴的情况, 对于连续信号, 观察语音时域波形通过横轴的情况；对于离散信号, 相邻的采样值具有不同的代数符号, 也就是样点改变符号的次数。
对于语音信号, 是宽带非平稳信号, 应考察其短时平均过零率。
其中sgn[.]为符号函数⎪⎩⎪⎨⎧<=>=0 x(n)-1sgn(x(n))0 x(n)1sgn(x(n))短时平均过零的作用1.区分清/浊音:浊音平均过零率低, 集中在低频端；清音平均过零率高, 集中在高频端。
2.从背景噪声中找出是否有语音, 以及语音的起点。
（b ）基音周期基音是发浊音时声带震动所引起的周期性, 而基音周期是指声带震动频率的倒数。
基音周期是语音信号的重要的参数之一, 它描述语音激励源的一个重要特征, 基音周期信息在多个领域有着广泛的应用, 如语音识别、说话人识别、语音分析与综合以及低码率语音编码, 发音系统疾病诊断、听觉残障者的语音指导等。
因为汉语是一种有调语言, 基音的变化模式称为声调, 它携带着非常重要的具有辨意作用的信息, 有区别意义的功能, 所以, 基音的提取和估计对汉语更是一个十分重要的问题。
由于人的声道的易变性及其声道持征的因人而异, 而基音周期的范围又很宽, 而同—个人在不同情态下发音的基音周期也不同, 加之基音周期还受到单词∑--=-=10)]1(sgn[)](sgn[21N m n n n m x m x Z发音音调的影响, 因而基音周期的精确检测实际上是一件比较困难的事情。
基音提取的主要困难反映在: ①声门激励信号并不是一个完全周期的序列, 在语音的头、尾部并不具有声带振动那样的周期性, 有些清音和浊音的过渡帧是很难准确地判断是周期性还是非周期性的。
一、实验目的1. 理解语音信号的基本特性及其在数字信号处理中的应用。
2. 掌握语音信号的采样、量化、编码等基本处理方法。
3. 学习语音信号的时域、频域分析技术。
4. 熟悉语音信号的增强、降噪等处理方法。
二、实验原理语音信号是一种非平稳信号，其特性随时间变化。
在数字信号处理中，我们通常采用采样、量化、编码等方法将语音信号转换为数字信号，以便于后续处理和分析。
三、实验内容1. 语音信号的采集与预处理- 使用麦克风采集一段语音信号。
- 对采集到的语音信号进行预加重处理，提高高频成分的幅度。
- 对预加重后的语音信号进行采样，采样频率为8kHz。
2. 语音信号的时域分析- 画出语音信号的时域波形图。
- 计算语音信号的短时能量和短时平均过零率，分析语音信号的时域特性。
3. 语音信号的频域分析- 对语音信号进行快速傅里叶变换（FFT）分析，得到其频谱图。
- 分析语音信号的频谱特性，提取关键频段。
4. 语音信号的增强与降噪- 在语音信号中加入噪声，模拟实际应用场景。
- 使用谱减法对加噪语音信号进行降噪处理。
- 对降噪后的语音信号进行主观评价，比较降噪效果。
5. 语音信号的回放与对比- 对原始语音信号和降噪后的语音信号进行回放。
- 对比分析两种语音信号的时域波形、频谱图和听觉效果。
四、实验步骤1. 采集语音信号- 使用麦克风采集一段时长为5秒的语音信号。
- 将采集到的语音信号保存为.wav格式。
2. 预处理- 使用Matlab中的preemphasis函数对采集到的语音信号进行预加重处理。
- 设置预加重系数为0.97。
3. 时域分析- 使用Matlab中的plot函数画出语音信号的时域波形图。
- 使用Matlab中的energy和zero crossing rate函数计算语音信号的短时能量和短时平均过零率。
4. 频域分析- 使用Matlab中的fft函数对语音信号进行FFT变换。
- 使用Matlab中的plot函数画出语音信号的频谱图。
语音信号采集与处理精品文档※※※※※※※※※※※※※※《通系统原理》课程设计※※※※※※※※※※《通系统原理》课程设计报告书课题名称姓名语音号采集与处理学号院、系、部专业指导教师通工程年月日。
1欢迎下载精品文档课题：语音号采集与处理一、实践的目的和要求1.熟悉Matlab软件在通系统中的应用：Matlab在通系统中主要应用于通讯系统的设计与仿真。
2.Matlab软件功能简介:Matlab在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指，它可以进行矩阵运算、绘制函数和数据实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、号处理与通讯、图像处理、号检测、金融建模设计与分析等。
matlab的基本数据单元是矩阵，其指令表达式与数学和工程有关。
常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且mathwork也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。
3.本题目的意义：而利用息的重要手段，它的应用和发展都涉及到语言学、听力学、电子测量学。
科学和数字号处理密切相关，这是最重要、最有效、最常见、最方便的息交流方式。
二、实践原理：1、采样定理：在模数号转换过程中，当采样超过最高频率的2倍时时，则采样之后的数字号完整的保留了原始号中的息，一般实际在应用中，保证采样频率为最高号频率的5~10倍。
2、采样频率：采样频率是指计算机每秒采样多少个声音样本，是描述声音的文件。
的音质、音频、衡量声卡、声音文件的质量标准。
采样频率越高，即采样的时间间隔越短，则在单位时间内计算机得到的声音样本数据越多，。
2欢迎下载精品文档声音波形的表示越准确。
3、采样位数与采样频率：采样位数指的是采样值或采样值，是用来衡量声音波动的参数，指的是声卡用来采集和播放声音文件的数字声音号的二进制位数。
取样频率是指录音设备在一秒钟内对声音号的采样次数,采样频率越高声音的还原就越真实越自然。
MATLAB课程设计报告-语音信号的采集与处理MATLAB 课程设计学院：电气信息工程学院课题：语音信号的采集与处理班级：电信 1201组长：组员：指导老师：语音信号的采集与处理一、实验要求（1）本课程设计要求掌握MATLAB 语言特性、数学运算和图形表示；掌握MATLAB 程序设计方法在信息处理方面的一些应用；掌握在 Windows 环境下，利用 MATLAB 进行语音信号采集与处理的基本方法。
（2）本课程设计分为基础与综合设计题目，其中基础题目为MATLAB 基本训练（必做）；对于综合设计题，需按照任务书要求，对设计过程所进行的有关步骤进行理论分析，并对完成的设计作出评价，总结自己整个设计工作中的经验教训、收获；在课设最后一天提交课程设计报告，报告必须按照统一格式打印，装订成册。
二、实验内容1、利用windows 自带的录音机或者其它录音软件，录制几段语音信号（要有几种不同的声音，要有男声、女声）。
2、对录制的语音信号进行频谱分析，确定该段语音的主要频率范围，由此频率范围判断该段语音信号的特点（低沉 or 尖锐？）3、利用采样定理，对该段语音信号进行采样，观察不同采样频率（过采样、欠采样、临界采样）对信号的影响。
这里涉及到采样下重采样的问题，请大家思考如何去做。
4、实现语音信号的快放、慢放、倒放、回声、男女变声。
5、对采集到的语音信号进行调制与解调，观测调制与解调前后信号的变化。
6、对语音信号加噪，然后进行滤波，分析不同的滤波方式对信号的影响。
7、如果精力和时间允许，鼓励利用MATLAB GUI 制作语音信号采集与分析演示系统。
三、MATLAB仿真任务一（陈康负责）1.利用频谱的分析利用Windows下的录音机,录制一段男生和女生的语音,存为*.WA V的文件。
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。
首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（FFT变换）,得到信号的频谱特性，分析语音信号频谱。
实验七语音信号采集及处理报告实验目的1.综合运用小学期所学习的知识，进行一次系统的设计。
2.分析男生女生声音的区别。
实验内容1.利用计算机的“录音机”功能，采集一段小于10s的音频信号（“语音信号采集及处理”），存于文件.wav；2.利用MATLAB的wavread函数，读取采集数据，提取其数据采集频率等参数，并分析频谱;3.对采集的语音信号加入噪声，送至播放器播放，并分析其频谱；4.根据加噪音频信号的频谱特征，设计数字滤波器对该音频信号进行处理，并给出设计指标；5.将滤波后的语音信号，送至播放器播放，从时域、频域分析滤波效果。
6.分析男声与女声“语音信号采集及处理”音频文件在时域与频域的异同，分析同一个人不同状态下“语音信号采集及处理”音频文件在时域与频域的异同，论证音频信号作为密码的可行性。
具体实验步骤及实验结果1.滤波测试：首先，用电脑中的录音机功能采集了两个字“数学”；以“.wav”格式存储在“F:\sssss\dage.wav”位置。
然后，用wavread函数读入这段数据。
由于我用的是电脑的麦克，录音结果为双声道，所以用x1=x*[1 0]';进行选取单声道数据。
并进行频谱分析和加入噪声处理并且生成音频文件。
分析噪声频谱和信号频谱的位置，合理设计滤波器。
然后让信号经过设计好的滤波器进行滤波并且生成音频文件。
与加噪前后的试听比较。
程序如下：clcclear[x,fs,N]=wavread('F:\sssss\dage.wav');x1=x*[1 0]';x2=x*[0 1]';N=length(x);n=1/fs;N1=N*n;t=0:n:N1-n;xz=x1+cos(10000*pi*t)';subplot(311);plot(t,x1);xlabel('原始信号（s）');subplot(312);plot(t,xz,'b');hold on;xlabel('加噪后信号（s）'); hx=fft(xz)/N;figure(2)subplot(211);plot(t/N1*fs,hx);xlabel('加噪后频谱（Hz）'); axis([0,2.5*10^4,-0.02,0.02]);%加入滤波器wp=1800;%通带频率ws=2300;%阻带频率rp=1;as=50;f2=400;% 500开始混叠450比较好T=0.00005;[Nn,wn]=buttord(wp/10000,ws/10000,rp,as); [b,a]=butter(Nn,wn);figure(3);freqz(b,a,fs,20000);[hz,w]=freqz(b,a,fs,20000);%进行滤波y=filter(b,a,xz);figure(1);subplot(313);plot(t,y);xlabel('滤波后信号（s）');hy=fft(y)/N;figure(2);subplot(212);plot(t/N1*fs,hy);xlabel('滤波后频谱（Hz）'); axis([0,2.5*10^4,-0.02,0.02]);wavwrite(y,fs,16,'C:\y.wav')wavwrite(y,fs,16,'C:\xz.wav')00.20.40.60.81 1.2 1.4 1.6-11原始信号（s ）00.20.40.60.81 1.2 1.4 1.6-22加噪后信号（s ）00.20.40.60.81 1.2 1.4 1.6-22滤波后信号（s ）0.51 1.522.5x 104-0.02-0.0100.010.02加噪后频谱（Hz ）00.51 1.52 2.5x 104-0.02-0.0100.010.02滤波后频谱（Hz ）可以看到经过滤波后信号中的噪声的频谱已经基本消失，滤波后信号也基本与原始相同。
数字信号处理课程设计报告课设题目：语音信号的采集与处理学院：专业：班级：姓名：学号：指导教师：2011 年7月1日课程设计报告撰写要求1、页面设置纸张大小设置为纵向A4，页边距设置为：上3.8厘米，下 3.5厘米，左3厘米，右3厘米，页眉设置为3厘米，页脚设置为2.7厘米，文档网络设置为指定行和字符网格，每行34字，每页34行。
2、段落及字体设置除各级标题外，首行缩进2字符；图、表及图题、表题首行不缩进，居中放置；图表不应超出版心范围；行距采用单倍行距。
正文中文采用小四号宋体，英文采用新罗马字体（Times New Roman），段前0磅，断后0磅；一级标题采用小二号黑体，段前12磅，段后12磅二级标题采用小三号黑体，段前6磅，段后6磅三级标题采用四号黑体，段前6磅，段后0磅3、装订要求采用左侧装订，订两钉。
目录一. 课程设计任务 (1)二. 课程设计原理及设计方案 (2)三. 课程设计的步骤和结果 (6)四. 课程设计总结 (39)五. 设计体会 (40)六. 参考文献 (41)哈尔滨工业大学（威海）课程设计报告一. 课程设计任务1、语音信号的采集利用Windows下的录音机，录制一段自己的话音，时间在1s内，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。
2、语音信号的频谱分析在Matlab中，可以利用函数fft对信号进行快速傅立叶变换，得到信号的频谱特性，要求学生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。
3、设计数字滤波器和画出其频率响应给出各滤波器的性能指标；给定滤波器的性能指标如下：(1)低通滤波器的性能指标：fb=1000Hz,fc=1200Hz,As=100dB,Ap=1dB.(2)高通滤波器的性能指标：fc=4800Hz,fb=5000Hz,As=100dB,Ap=1dB.(3)带通滤波器的性能指标：fb1=1200Hz, fb2=3000Hz,fc1=1000Hz, fc2=3200Hz,As=100dB,Ap=1dB.采用窗函数法和双线性变换法设计上面要求的3种滤波器，并画出滤波器的频率响应；4、用滤波器对信号进行滤波然后用自己设计的滤波器对采集到的信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形及频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化；5、回放语音信号，分析滤波前后的语音变化；6、设计系统界面为了使编制的程序操作方便，设计处理系统的用户界面，在所设计的系统界面上可以选择滤波器的类型，输入滤波器的参数、显示滤波器的频率响应，选择信号等。
- 1 -哈尔滨工业大学（威海）课程设计报告- 2 -二. 课程设计原理及设计方案1．用窗函数法设计FIR 滤波器根据过渡带宽及阻带衰减要求，选择窗函数的类型并估计窗口长度N （或阶数M=N-1），窗函数类型可根据最小阻带衰减As 独立选择，因为窗口长度N 对最小阻带衰减As 没有影响，在确定窗函数类型以后，可根据过渡带宽小于给定指标确定所拟用的窗函数的窗口长度N ，设待求滤波器的过渡带宽为Δw ，它与窗口长度N 近似成反比，窗函数类型确定后，其计算公式也确定了，不过这些公式是近似的，得出的窗口长度还要在计算中逐步修正，原则是在保证阻带衰减满足要求的情况下，尽量选择较小的N ，在N 和窗函数类型确定后，即可调用MATLAB 中的窗函数求出窗函数wd （n ）。
根据待求滤波器的理想频率响应求出理想单位脉冲响应hd(n)，如果给出待求滤波器频率应为Hd ，则理想的单位脉冲响应可以用下面的傅里叶反变换式求出：在一般情况下，hd(n)是不能用封闭公式表示的，需要采用数值方法表示；从w=0到w=2π采样N 点，采用离散傅里叶反变换（IDFT ）即可求出。
用窗函数wd(n)将hd(n)截断，并进行加权处理，得到如果要求线性相位特性， 则h(n)还必须满足：根据上式中的正、 负号和长度N 的奇偶性又将线性相位FIR 滤波器分成四类。
要根据所设计的滤波特性正确选择其中一类。
例如， 要设计线性相位低通特性可选择h(n)=h(N-1-n)一类，而不能选h(n)=-h(N-1-n)一类。
验算技术指标是否满足要求，为了计算数字滤波器在频域中的特性，可调用freqz 子程序，如果不满足要求，可根据具体情况，调整窗函数类型或长度，直到满足要求为止。
2.用双线性变换法设计IIR 数字滤波器 1()()2j j n d d h n H e e d πωωπωπ-=⎰()()()d h n h n n ω=()(1)h n h N n =±--哈尔滨工业大学（威海）课程设计报告脉冲响应不变法的主要缺点是产生频率响应的混叠失真。
这是因为从S平面到Ｚ平面是多值的映射关系所造成的。
为了克服这一缺点，可以采用非线性频率压缩方法，将整个频率轴上的频率范围压缩到-π/T～π/T之间，再用z=esT 转换到Z平面上。
也就是说，第一步先将整个S平面压缩映射到S1平面的-π/T～π/T一条横带里；第二步再通过标准变换关系z=es1T将此横带变换到整个Z平面上去。
这样就使S平面与Z平面建立了一一对应的单值关系，消除了多值变换性，也就消除了频谱混叠现象，映射关系如图1所示。
图1双线性变换的映射关系为了将S平面的整个虚轴jΩ压缩到S1平面jΩ1轴上的-π/T到π/T段上，可以通过以下的正切变换实现（1）式中,T仍是采样间隔。
当Ω1由-π/T经过0变化到π/T时，Ω由-∞经过0变化到+∞，也即映射了整个jΩ轴。
将式（1）写成将此关系解析延拓到整个S平面和S1平面，令jΩ=s，jΩ1=s1，则得再将S1平面通过以下标准变换关系映射到Z平面z=es1T从而得到S平面和Z平面的单值映射关系为：(2)- 3 -哈尔滨工业大学（威海）课程设计报告(3)式（2）与式（3）是S平面与Z平面之间的单值映射关系，这种变换都是两个线性函数之比，因此称为双线性变换式（1）与式（2）的双线性变换符合映射变换应满足的两点要求。
首先,把z=ejω，可得(4)即S平面的虚轴映射到Z平面的单位圆。
其次，将s=σ+jΩ代入式（4），得因此由此看出，当σ<0时，|z|<1；当σ>0时，|z|>1。
也就是说，S平面的左半平面映射到Z平面的单位圆内，S平面的右半平面映射到Z平面的单位圆外，S平面的虚轴映射到Z平面的单位圆上。
因此，稳定的模拟滤波器经双线性变换后所得的数字滤波器也一定是稳定的。
双线性变换法优缺点双线性变换法与脉冲响应不变法相比，其主要的优点是避免了频率响应的混叠现象。
这是因为S平面与Z平面是单值的一一对应关系。
S平面整个jΩ轴单值地对应于Z平面单位圆一周，即频率轴是单值变换关系。
这个关系如式（4）所示，重写如下：- 4 -哈尔滨工业大学（威海）课程设计报告上式表明，S平面上Ω与Z平面的ω成非线性的正切关系，如图2所示。
由图2看出，在零频率附近，模拟角频率Ω与数字频率ω之间的变换关系接近于线性关系；但当Ω进一步增加时，ω增长得越来越慢，最后当Ω→∞时，ω终止在折叠频率ω=π处，因而双线性变换就不会出现由于高频部分超过折叠频率而混淆到低频部分去的现象，从而消除了频率混叠现象。
图2双线性变换法的频率变换关系但是双线性变换的这个特点是靠频率的严重非线性关系而得到的，如式（4）及图2所示。
由于这种频率之间的非线性变换关系，就产生了新的问题。
首先，一个线性相位的模拟滤波器经双线性变换后得到非线性相位的数字滤波器，不再保持原有的线性相位了；其次，这种非线性关系要求模拟滤波器的幅频响应必须是分段常数型的，即某一频率段的幅频响应近似等于某一常数（这正是一般典型的低通、高通、带通、带阻型滤波器的响应特性），不然变换所产生的数字滤波器幅频响应相对于原模拟滤波器的幅频响应会有畸变，如图3所示。
图3双线性变换法幅度和相位特性的非线性映射对于分段常数的滤波器，双线性变换后，仍得到幅频特性为分段常数的滤波器，但是各个分段边缘的临界频率点产生了畸变，这种频率的畸变，可以通过频率的预畸来加以校正。
也就是将临界模拟频率事先加以畸变，然后经变换后正好映射到所需要的数字频率上。
- 5 -哈尔滨工业大学（威海）课程设计报告三. 课程设计的步骤和结果1、语音信号的采集利用Windows下的录音机，录制一段自己的话音，时间在1s内，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。
程序：[y,fs,nbits]=wavread(' E:\matlab_yuyin\my voice.wav ')得到：fs =22050nbits =16由此可知，采样频率为22050Hz，采样点数为16bit2、语音信号的频谱分析在Matlab中，利用函数fft对信号进行快速傅立叶变换，得到信号的频谱特性，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。
程序：[y,fs,nbits]=wavread('E:\matlab_yuyin\my voice.wav');sound(y,fs,nbits);y = y - mean(y); %去直流成分Y = fftshift(abs(fft(y)));w = linspace(-fs/2,fs/2,length(Y));subplot(2,1,1),plot(y);title('原始信号波形');subplot(2,1,2),plot(w,Y);title('原始信号频谱');axis([0,2000,-inf,inf]);- 6 -哈尔滨工业大学（威海）课程设计报告3、设计数字滤波器和画出其频率响应给出各滤波器的性能指标；给定滤波器的性能指标如下：(1)低通滤波器的性能指标：fb=1000Hz,fc=1200Hz,As=100dB,Ap=1dB.(2)高通滤波器的性能指标：fc=4800Hz,fb=5000Hz,As=100dB,Ap=1dB.(3)带通滤波器的性能指标：fb1=1200Hz, fb2=3000Hz,fc1=1000Hz, fc2=3200Hz,As=100dB,Ap=1dB.采用窗函数法和双线性变换法设计上面要求的3种滤波器，并画出滤波器的频率响应；4、用滤波器对信号进行滤波用自己设计的滤波器对采集到的信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形及频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化；窗函数法设计FIR滤波器：（1）低通滤波器clear all;Ft=22050;Fp=1000;Fs=1200;- 7 -哈尔滨工业大学（威海）课程设计报告[y,fs,nbits]=wavread('my voice.wav');%sound(y,fs,nbits);y=y-mean(y);wp=2*Fp/Ft;ws=2*Fs/Ft;As=100;wdel = ws - wp; %过渡带宽N= ceil( 8*pi/wdel );%取整Wn = (wp + ws)/2 %截止频率即Wc% N取奇数if mod(N,2)==0N= N + 1; %若为偶数则加1endfcuts=[1000*2/Ft 1200*2/Ft]; %归一化频率mags=[1 0];devs=[1-10^(1/-20) 10^(40/-20)];[N,Wn,beta,ftype]=kaiserord(fcuts,mags,devs); %计算出凯塞窗N，beta的值b= fir1(N,Wn,ftype,kaiser(N+1,beta),'noscale');freq_axis = [0:pi/512:pi-pi/512];freq_norm = [0:511]/512; %归一化的频率轴H= freqz( b);%变成频率响应%b为h[n]系数，1表示无极点（因为是FIR），512表示点数）subplot(2,1,1);plot( freq_norm,20*log10(abs(H)) ); %画对数幅度谱hold on;xlabel( '归一化频率w/pi' ); ylabel( '幅度(dB)' );title( 'FIR-幅度响应');subplot(2,1,2);plot( freq_norm,angle(H) ); hold on;xlabel( '归一化频率w/pi' ); ylabel( '相位' );title( 'FIR-相位响应');- 8 -哈尔滨工业大学（威海）课程设计报告f2=filter(b,1,y); %滤波figure(2)subplot(2,1,1)plot(y)title('FIR低通滤波器滤波前的时域波形');subplot(2,1,2)plot(f2);title('FIR低通滤波器滤波后的时域波形');sound(f2); %播放滤波后的语音信号F0=fftshift(abs(fft(f2)));figure(3)y2 = fftshift(abs(fft(y)));w = linspace(-Ft/2,Ft/2,length(y2));subplot(2,1,1);plot(w,y2);title('FIR低通滤波器滤波前的频谱')xlabel('频率/Hz');ylabel('幅值');w = linspace(-Ft/2,Ft/2,length(F0));subplot(2,1,2)plot(w,F0);title('FIR低通滤波器滤波后的频谱')xlabel('频率/Hz');ylabel('幅值');- 9 -哈尔滨工业大学（威海）课程设计报告- 10 -哈尔滨工业大学（威海）课程设计报告分析：由频率响应可看出为低通，与题目要求的fp1=1000，fs1=1200基本吻合，阻带衰减近似为100，且为线性相位。
