语音信号处理毕业设计论文

【毕业设计】语音信号的采集与分析河南农业大学本科生毕业论文（设计）任务书论文（设计）题目语音信号的采集与分析学院专业班级学号姓名2009年月日语音信号的采集与分析作者：123 指导老师：456摘要语音信号的采集与分析技术是一门涉及面很广的交叉科学，它的应用和发展与语音学、声音测量学、电子测量技术以及数字信号处理等学科紧密联系。

其中语音采集和分析仪器的小型化、智能化、数字化以及多功能化的发展越来越快，分析速度较以往也有了大幅度的高。

本文简要介绍了语音信号采集与分析的发展史以及语音信号的特征、采集与分析方法，并通过PC机录制自己的一段声音，运用Matlab进行仿真分析，最后加入噪声进行滤波处理，比较滤波前后的变化。

关键词：语音信号，采集与分析，MatlabAudio signal acquisition and analysisAuthor：zhuyousong Teacher guidance：lifuqiangAbstractSpeech signal acquisition and analysis techniques are a wide range of cross-scientific，Its application and development of voice study, sound measurement study, electronic measuring technology, and digital signal processing disciplines, such as close contact。

Collection and analysis of voice one of the small-scale equipment, intelligence, digital and multi-functional development of more and more quickly, faster than the previous analysis has been substantially high。

信号与线性系统课程设计报告课题三语音信号处理系统设计班级：姓名：学号：成绩：指导教师：日期：目录摘要---------------------------------------------------------------------------------------------- 2关键词 ------------------------------------------------------------------------------------------- 2 1课程设计的目的、意义----------------------------------------------------------------- 3 2设计任务及技术指标 -------------------------------------------------------------------- 3 3 设计方案论证 ----------------------------------------------------------------------------- 3 3.1 设计理论依据----------------------------------------------------------------------------------- 33.1.1 采样定理 -------------------------------------------------------------------------------- 33.1.2 采样频率 -------------------------------------------------------------------------------- 33.1.3 采样位数与采样频率 ---------------------------------------------------------------- 4 3.2 语音信号的分析及处理方法 --------------------------------------------------------------- 43.2.1 语音的录入与打开 ------------------------------------------------------------------- 43.2.2 时域信号的FFT分析 ---------------------------------------------------------------- 43.2.3 滤波器设计 ----------------------------------------------------------------------------- 53.2.4 IIR滤波器与FIR滤波器的性能比较---------------------------------------------- 73.2.5语音信号特征参数提取-------------------------------------------------------------- 74 设计内容------------------------------------------------------------------------------------ 8 4.1语音信号分析 ----------------------------------------------------------------------------------- 84.1.1 原始语音信号分析 ------------------------------------------------------------------- 84.1.2对原始信号重采样并回放----------------------------------------------------------- 94.1.3对原始信号加入干扰噪声并分析----------------------------------------------- 114.1.4滤波器设计及其特性分析--------------------------------------------------------- 124.1.5对带噪信号滤波并分析------------------------------------------------------------ 13 4.2 图形用户界面--------------------------------------------------------------------------------- 154.2.1图形用户界面概念 ------------------------------------------------------------------ 154.2.2图形用户界面设计 ------------------------------------------------------------------ 154.2.3图形用户界面制作 ------------------------------------------------------------------ 154.2.4图形用户界面的设计程序--------------------------------------------------------- 16 4.3 对语音信号部分时域参数计算 ---------------------------------------------------------- 234.3.1对语音信号进行分帧 --------------------------------------------------------------- 234.3.2计算语音信号的短时能量--------------------------------------------------------- 244.3.3计算语音信号的短时平均过零率----------------------------------------------- 254.3.4计算语音信号的短时自相关函数----------------------------------------------- 265 实验结果与分析 ------------------------------------------------------------------------- 276 总结----------------------------------------------------------------------------------------- 28参考文献 -------------------------------------------------------------------------------------- 28课题三语音信号处理系统设计摘要：数字信号处理是将信号以数字方式表示并处理的理论和技术。

语⾳信号采集系统的设计论⽂毕业设计（论⽂）原创性声明和使⽤授权说明原创性声明本⼈郑重承诺：所呈交的毕业设计（论⽂），是我个⼈在指导教师的指导下进⾏的研究⼯作及取得的成果。

尽我所知，除⽂中特别加以标注和致谢的地⽅外，不包含其他⼈或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历⽽使⽤过的材料。

对本研究提供过帮助和做出过贡献的个⼈或集体，均已在⽂中作了明确的说明并表⽰了谢意。

作者签名：⽇期：指导教师签名：⽇期：使⽤授权说明本⼈完全了解⼤学关于收集、保存、使⽤毕业设计（论⽂）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论⽂）的印刷本和电⼦版本；学校有权保存毕业设计（论⽂）的印刷本和电⼦版，并提供⽬录检索与阅览服务；学校可以采⽤影印、缩印、数字化或其它复制⼿段保存论⽂；在不以赢利为⽬的前提下，学校可以公布论⽂的部分或全部内容。

作者签名：⽇期：学位论⽂原创性声明本⼈郑重声明：所呈交的论⽂是本⼈在导师的指导下独⽴进⾏研究所取得的研究成果。

除了⽂中特别加以标注引⽤的内容外，本论⽂不包含任何其他个⼈或集体已经发表或撰写的成果作品。

对本⽂的研究做出重要贡献的个⼈和集体，均已在⽂中以明确⽅式标明。

本⼈完全意识到本声明的法律后果由本⼈承担。

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涉密论⽂按学校规定处理。

作者签名：⽇期：年⽉⽇导师签名：⽇期：年⽉⽇注意事项1.设计（论⽂）的内容包括：1）封⾯（按教务处制定的标准封⾯格式制作）2）原创性声明3）中⽂摘要（300字左右）、关键词4）外⽂摘要、关键词5）⽬次页（附件不统⼀编⼊）6）论⽂主体部分：引⾔（或绪论）、正⽂、结论7）参考⽂献8）致谢9）附录（对论⽂⽀持必要时）2.论⽂字数要求：理⼯类设计（论⽂）正⽂字数不少于1万字（不包括图纸、程序清单等），⽂科类论⽂正⽂字数不少于1.2万字。

语音信号处理毕业论文中英文资料外文翻译文献语音识别在计算机技术中，语音识别是指为了达到说话者发音而由计算机生成的功能，利用计算机识别人类语音的技术。

（例如，抄录讲话的文本，数据项;经营电子和机械设备;电话的自动化处理），是通过所谓的自然语言处理的计算机语音技术的一个重要元素。

通过计算机语音处理技术，来自语音发音系统的由人类创造的声音，包括肺，声带和舌头，通过接触，语音模式的变化在婴儿期、儿童学习认识有不同的模式，尽管由不同人的发音，例如，在音调，语气，强调，语调模式不同的发音相同的词或短语，大脑的认知能力，可以使人类实现这一非凡的能力。

在撰写本文时（2008年），我们可以重现，语音识别技术不只表现在有限程度的电脑能力上，在其他许多方面也是有用的。

语音识别技术的挑战古老的书写系统,要回溯到苏美尔人的六千年前。

他们可以将模拟录音通过留声机进行语音播放，直到1877年。

然而，由于与语音识别各种各样的问题，语音识别不得不等待着计算机的发展。

首先,演讲不是简单的口语文本——同样的道理,戴维斯很难捕捉到一个note-for-note曲作为乐谱。

人类所理解的词、短语或句子离散与清晰的边界实际上是将信号连续的流,而不是听起来: I went to the store yesterday昨天我去商店。

单词也可以混合,用Whadd ayawa吗?这代表着你想要做什么。

第二,没有一对一的声音和字母之间的相关性。

在英语,有略多于5个元音字母——a,e,i,o,u,有时y和w。

有超过二十多个不同的元音, 虽然,精确统计可以取决于演讲者的口音而定。

但相反的问题也会发生,在那里一个以上的信号能再现某一特定的声音。

字母C可以有相同的字母K的声音，如蛋糕，或作为字母S，如柑橘。

此外,说同一语言的人使用不相同的声音,即语言不同,他们的声音语音或模式的组织，有不同的口音。

例如“水”这个词,wadder可以显著watter，woader wattah等等。

语音识别的特征参数提取与研究-毕业论文毕业设计题目：基于语音识别的特征参数提取研究专业：电子信息工程技术姓名：学号：指导教师：20 13 年 4 月 1 日毕业设计（论文）评语指导教师评语签字： 20 年月日评阅教师评语签字： 20 年月日毕业设计（论文）答辩记录成绩及评语答辩提问记录记录人： 20 年月日答辩委员会评语成绩：主任签字： 20 年月日桂林航天工业学院电子工程系毕业设计任务书专业：电子信息工程技术年级：2010级姓名学号指导教师（签名）毕业设计题目基于语音识别的特征参数提取研究任务下达日期2012年 11月10 日设计提交期限7>2013年6月10日设计主要内容本毕业论文的主要内容首先是分析语音识别的基本原理及语音识别的方法；然后讨论了语音信号的预处理、端点检测及语音特征参数：Mel倒谱系数和LPC倒谱系数；最后针对MEL频率倒谱系数及LPC倒谱系数的提取进行研究，并对仿真结果进行分析。

主要技术参数指标Mel倒谱系数和LPC倒谱系数的提取方法, 语音信号的预处理、端点检测方法的分析，Matlab仿真。

成果提交形式将论文装订成册，提交全部毕业文档设计进度安排1、课题的准备阶段:（2012年11月-2013年12月）2、课题研究与系统开发阶段：（2013年1月-2013年3月）3、撰写阶段（2013年4月-2013年5月）4、提交论文准备答辩阶段：（2013年5月－2013年6月）教研室意见签名：20 年月日系主任意见签名： 20 年月日桂林航天工业学院电子工程系毕业设计开题报告姓名学号指导教师毕业设计题目基于语音识别的特征参数提取研究同组设计目的意义语音信号处理是一门新兴的边缘学科，它是语音学和数字信号处理两个学科相结合的产物。

它和认知科学、心理学、语言学、计算机科学、模式识别和人工智能等学科有着紧密的联系。

语音信号处理的发展依赖于这些学科的发展，而语音信号处理技术的进步也会促进这些领域的进步。

语音识别毕业论文语音识别毕业论文语音识别是一项旨在将人类语音转化为可被计算机理解和处理的技术。

它在人工智能领域中扮演着重要的角色，被广泛应用于语音助手、语音控制和语音翻译等领域。

本篇论文将探讨语音识别的原理、应用和未来发展趋势，以及相关的挑战和解决方案。

一、语音识别的原理语音识别的核心原理是将语音信号转化为文本信息。

这个过程可以分为三个主要步骤：信号预处理、特征提取和模型训练。

首先，语音信号经过预处理，包括降噪、去除不相关的信号和语音分割等。

然后，从预处理后的语音信号中提取特征，常用的特征包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）和线性预测编码（LPC）。

最后，使用机器学习算法，如隐马尔可夫模型（HMM）和深度学习模型，对提取的特征进行训练和识别，得到最终的文本输出。

二、语音识别的应用语音识别技术在各个领域都有广泛的应用。

其中最为人熟知的是语音助手，如苹果的Siri和亚马逊的Alexa。

通过语音识别，用户可以通过语音指令控制智能设备，进行日常操作，如发送短信、播放音乐和查询天气等。

此外，语音识别还被应用于语音翻译、语音识别课堂、语音控制汽车等领域，极大地方便了人们的生活。

三、语音识别的挑战尽管语音识别技术已经取得了巨大的进步，但仍然存在一些挑战。

首先，语音识别需要处理各种不同的语音信号，如不同的语言、口音和噪声环境等。

这使得模型的训练和适应变得更加困难。

其次，语音识别需要处理大量的数据，这对计算资源和存储空间提出了巨大的要求。

此外，语音识别还需要解决语义理解和上下文推理等问题，以提高识别的准确性和可靠性。

四、语音识别的解决方案为了应对语音识别的挑战，研究者们提出了一系列的解决方案。

首先，通过使用更加先进的特征提取算法和模型训练方法，可以提高语音识别的准确性和鲁棒性。

其次，结合其他的人工智能技术，如自然语言处理和知识图谱，可以进一步提高语音识别的语义理解和上下文推理能力。

此外，利用云计算和分布式计算等技术，可以解决语音识别中的计算和存储问题。

内蒙古科技大学本科生毕业设计说明书（毕业论文）题目:利用HMM技术实现基于文本相关的语音识别学生姓名:学号:专业:电子信息工程班级:信息2003-4班指导教师:摘要语音识别作为一个交叉学科，具有深远的研究价值。

语音识别和语音合成技术已经成为现代技术发展的一个标志，也是现代计算机技术研究和发展的一个重要领域。

虽然语音识别技术已经取得了一些成就，也有部分产品面世，但是，大多数语音识别系统仍局限于实验室，远没有达到实用化要求。

制约实用化的根本原因可以归为两类，识别精度和系统复杂度。

HMM是一种用参数表示的用于描述随机过程统计特性的概率模型，它是由马尔可夫链演变来的，所以它是基于参数模型的统计识别方法。

它是一个双重随机过程——具有一定状态数的隐马尔可夫链和显示随机函数集，每个函数都与链中一个状态相关联。

“隐”的过程通过显示过程所产生的观察符号序列来表示，这就是隐马尔可夫模型。

本文主要介绍了语音识别的预处理，隐马尔可夫模型（Hidden Markov Models，HMM）和语音识别的基础理论和发展方向。

对数字0～9的识别进行了详细的Matlab 语言实现。

关键词：HMM；文本相关；语音识别AbstractAs an interdisciplinary field, speech recognition is theoretically very valued .Speech recognition has become one of the important research fields and a mark of the development of science. Although speech technology has got some achievements, most speech recognition systems are still limited in lab and would have problems if migrated from lab which are much far from practicality. The ultimate reasons for restricting practicality can be classified to two kinds, one is precision for recognition and the other is complexity of the system.HMM is one kind expresses with the parameter uses in the description stochastic process statistical property probabilistic model, it is may the husband chain evolve by Mar, therefore it based on parameter model statistics recognition method. It is a dual stochastic process – has the certain condition number to hide type Markov to be possible the husband chain and the demonstration stochastic function collection, each function all a condition is connected with the chain in. Hidden Markov process the observation mark sequence which produces through the demonstration process to indicate that, this is hides type Markov to be possible the husband model.This article mainly introduced the speech recognition pretreatment, hides Mar to be possible the husband model (Hidden Markov Models, HMM) and the speech recognition basic theory and the development direction. Has carried on the detailed Matlab language realization to the number 0~9 recognitions.Key word: HMM; Text Correlation; Speech recognition目录摘要 (I)ABSTRACT ........................................................................................................................ I I 第一章绪论.. (1)1.1 背景、目的和意义 (1)1.2 发展历史和国内外现状 (1)1.3 语音识别系统概述 (3)1.3.1语音识别系统构成 (3)1.3.2语音识别的分类 (4)1.3.3 识别方法介绍 (5)第二章语音信号的预处理及特征提取 (8)2.1 语音信号的产生模型 (9)2.2 语音信号的数字化和预处理 (9)2.2.1 语音采样 (10)2.2.2 预加重 (10)2.2.3 语音信号分帧加窗 (11)2.3 端点检测 (13)2.3.1 短时能量 (13)2.3.2 短时平均过零率 (14)2.3.3 端点检测——“双门限”算法 (15)2.4 语音信号特征参数的提取 (16)2.4.1线性预测倒谱系数LPCC (16)2.4.2 Mel倒谱系数MFCC (17)2.4.3 LPCC系数和MFCC系数的比较 (18)第三章隐马尔可夫模型(HMM) (20)3.1 隐马尔可夫模型 (20)3.1.1 隐马尔可夫(HMM)基本思想 (20)3.1.2 语音识别中的HMM (24)3.1.3 隐马尔可夫的三个基本问题[10] (24)3.1.4 HMM的基本算法 (25)3.2 HMM模型的一些问题 (28)3.2.1 HMM溢出问题的解决方法 (28)3.2.2 参数的初始化问题 (29)3.2.3提高HMM描述语音动态特性的能力 (31)3.2.4直接利用状态持续时间分布概率的HMM系统 (31)第四章基于文本相关的语音识别 (33)4.1 引言 (33)4.2 HMM模型的语音实现方案 (33)4.2.1初始模型参数设定 (34)4.2.2 HMM模型状态分布B的估计 (34)4.2.3 多样本训练 (35)4.2.4 识别过程 (36)4.3 仿真过程及系统评估 (37)4.3.1 语音数据的采集及数据库的建立 (37)4.3.2 仿真实验——HMM用于语音识别 (38)4.3.3 Matlab编程实现 (40)4.4系统仿真中的若干问题 (43)总结展望 (44)参考文献 (45)附录 (46)致谢 (54)第一章绪论1.1 背景、目的和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。

目录第一章绪论 (1)1.1课题的来源与意义 (1)1.2.噪声对语音信号的影响 (1)1.3语音信号去噪的发展状况 (2)1。

4去噪效果评价方法 (2)1.5本文主要内容 (3)第二章小波变换原理 (4)2.1小波基本理论 (4)2。

1。

1小波变换的定义 (4)2。

1。

2小波变换的时域分辨特性 (4)2。

1.3几种常用的小波 (5)2.2小波去噪的基本原理 (7)2。

3小波去噪方法 (7)2。

4小波阈值法去噪 (9)2。

4.1小波阈值降噪原理 (9)2.4.2小波阈值去噪方法 (10)2.4.3小波阈值选取规则 (10)2.5小波阈值法去噪仿真实验及结果分析 (12)第三章小波包变换去噪 (19)3.1小波包理论 (19)3。

2小波包分析 (19)3.3小波包去噪原理 (20)3.4小波包去噪法仿真实验及结果分析 (21)结论 (25)谢辞 ............................................................................................................................. 错误!未定义书签。

参考文献 (26)第一章绪论1.1课题的来源与意义随着3G时代的到来, 移动电话正成为人们信赖的得力助手。

而移动终端最基本的功能--语音通信则还在受到环境噪声和其他语音的干扰,使通话质量受到制约。

所以，语音信号在传输之前尽可能得到净化，对于提高语音通信质量是非常关键的.传统的语音降噪方法大体分为四大类：噪音对消法、谐波增强法、基于语音生成模型的增强法和基于短时谱的增强法。

但由于语信号的复杂性和非平稳性, 特别是清音没有明显的时域和频域特征，非常类似于白噪音，这些传统的降噪算法还不尽人意。

噪音对消法要求采集到的噪声能够足够“逼真"含噪语音中的噪声，这在实际应用中是非常困难的。

谐波增强法必须精确地估计出语音信号的基音周期，这在强噪音干扰下也非易事;基于语音生成模型虽然能够大幅度地提高信噪比，但会使语音信号有不同程度的失真；基于短时谱的增强算法以短时傅立叶变换（STFT)为基础,而STFT从本质上是一种单分辨率的信号分析方法。

太原理工大学毕业设计（论文）任务书第1页第2页第3页第4页情感语音信号中共振峰参数的提取方法摘要语音情感识别是新型人机交互技术的研究热点之一，在人工智能方面有着较广泛的应用前景。

共振峰频率是反映声道谐振特性的重要特征，它代表了发音信息的最直接的来源。

所以研究情感语音信号中共振峰参数是有很大意义的。

基于共振峰参数在情感语音信号中的重要性，本文主要研究了情感语音信号中共振峰参数的提取方法。

提取共振峰的常用方法包括：谱包络提取法、倒谱法和LPC法。

由于倒谱法根据对数功率谱的逆傅立叶变换，能够分离频谱包络和细微结构，很精确地得到共振峰信息，所以本文重点研究倒谱法提取共振峰。

本文通过MATLAB软件利用倒谱法实现了对高兴、生气、中立三种情感状态的共振峰参数的提取。

分析提取结果，得到了下面的一些结论：相对于中立发音而言，高兴和生气的第一共振峰频率相对升高，从人的发音特点来看，人们在表达高兴和生气时，嘴比平静发音时张得更大，因此会出现这样的结果。

所以说，可以用共振峰作为区分不同情感语音的手段。

关键词：语音情感识别；共振峰参数；共振峰提取方法；倒谱法Extraction method of emotional speech signal of the formantparametersAbstractSpeech emotion recognition is one of the hot research of new human-computer interaction technology, which has a wide application prospect in artificial intelligence. Formant frequency is an important characteristic of reflecting the resonant characteristics of channel, it represents the pronunciation of the most direct source of information. So the research of emotional speech signal of the formant parameters is of great significance.Based on the importance of formant parameter in the emotional speech signals, this paper mainly studied the extraction method of emotional speech signal of the formant parameters. Several main methods of extraction of formant are: spectral envelope extraction, cepstrum method and LPC method. Since cepstrum based on the number of inverse Fourier transform power spectrum, it can separate spectral envelope and the fine structure and get very precise information on the formant, so this paper focuses on research cepstrum formant extraction.This paper use MATLAB software cepstrum emotional state to achieve happy, angry and neutral three formant parameter extraction. Analysis to extract a result, I get some of the following conclusions: Relative to the neutral pronunciation, the happy and angry the first formant frequency is relatively increased. Pronunciation features from the human point of view, people are happy and angry expression, mouth to pronounce than when Zhang was more calm, so there will be such an outcome. So, you can use the formant speech as a means to distinguish between different emotions.Key Words: Speech Emotion Recognition; Formant parameters; Formant extraction method; Cepstrum目录摘要 ..................................................................... Abstract .. (I)第1章绪论 0选题意义 0情感语音识别技术的国内外发展现状 0国际情感语音识别发展现状 0国内情感语音识别发展现状 (1)本文的主要研究内容及结构安排 (2)本文的主要研究内容 (2)本文的结构安排 (2)第2章情感的分类与语音情感识别 (3)情感的分类 (3)情感语音数据库 (4)语音情感识别系统 (5)第3章共振峰的基本概念 (5)共振峰参数的概念及产生原理 (5)共振峰参数的研究意义 (6)提取共振峰参数所遇到的问题 (6)第4章共振峰的提取方法及分析 (7)谱包络提取法 (7)倒谱法提取共振峰 (8)LPC法提取共振峰 (9)求根法提取共振峰 (10)LPC倒谱法提取共振峰 (10)几种提取方法分析比较 (12)同类文章提取方法比较 (13)第5章倒谱法提取共振峰的实现 (15)倒谱的定义 (15)倒谱法提取共振峰原理 (16)倒谱法提取情感语音共振峰具体实现过程 (16)共振峰提取结果及结论分析 (18)情感语音原始波形 (18)情感语音共振峰提取结果 (19)结论分析 (21)第6章总结与展望 (22)全文总结 (22)展望 (22)参考文献 (23)致谢 (24)外文原文 (25)中文翻译 (35)第1章绪论选题意义随着多模态人机交互技术的发展，新型人机交互模式的应用前景更加广阔。

单位代码01学号分类号TN912.3密级毕业设计论文语音信号增强技术的研究与仿真实现院（系）名称信息工程学院专业名称通信工程学生姓名指导教师2011年5月15日语音信号增强技术的研究与仿真实现摘要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新兴学科。

语音信号处理的应用极为广泛，其中的主要技术包括语音编码、语音合成、语音识别和语音增强等，实际中，语音常常受到环境噪声的干扰而使通话质量下降，严重时使语音处理系统不能正常工作。

在这种情况下，必须采用信号处理方法进行语音增强，抑制背景噪声，以提高语音通信质量。

因此，就语音增强技术本文着重在抑制背景噪声上进行了研究和仿真。

首先，对语音信号的各种处理技术进行了较为详细地介绍；其次根据对语音信号增强处理技术的分析，设计了一个用于抑制噪声的数字滤波器，从而达到了语音增强的目的。

最后在MATLAB的环境中，对含噪声语音信号读入，然后通过设计的滤波器进行了仿真实现，使语音信号得到了增强。

关键词：语音信号处理，语音增强，MATLABSpeech signal processing technology research and simulationAuthor:Zhu ChaojunTutor:Tang HailingAbstractSpeech signal processing is a new developing discipline which has a research on the speech signal using the technology of digital signal processing. The application is very widespread. Speech coding, speech synthesis, speech recognition and speech enhancement are the primary kinds of technology of speech signal processing. Actually, speech is often disturbed by environmental noise.So that the speech quality will drop down. If it is serious,the speech processing system will work unnormally. Under this kind of circumstances, we must adopt signal handling mathod to enhance speech so that the noise from background can be controled. If we do this, the speech quality can be improved. So about speech enhancement technology, this text emphasizes on research and simulation about the control of background noise.Firstly, we have introduced various kinds of processing technology in detail. Secondly, on the basis of analysis about the technology of speech signal enhancement processing, we have designed a transform for digital filter to control noise so that the objective of speech enhancement can be made. Finally, in the environment of MATLAB, the speech signal that contains noise will be readed-in. Then through the transform for digital filter that has been devesed the simulation can be realized. By means of this, speech signal was enhanced in deed.Key words: Speech signal processing, speech enhancement, MATLAB目录1 绪论 (1)1.1语音处理技术的概述 (1)1.1.1语音编码技术 (2)1.1.2语音合成技术 (3)1.1.3语音识别技术 (3)1.1.4语音增强技术 (5)1.2课题研究背景及意义 (6)1.3本文主要研究内容 (6)2 语音及语音增强研究的基础 (8)2.1语音增强概述 (8)2.2语音增强技术的基本理论 (9)2.3常用的语音增强算法 (10)2.4小结 (11)3 语音信号增强的实现 (12)3.1语音信号的获取及相应处理 (12)3.1.1时域信号的FFT分析 (12)3.1.2语音信号的获取 (12)3.2针对语音信号的FIR数字滤波器的设计 (15)3.2.1数字滤波器设计原理 (15)3.2.2数字滤波器的设计步骤 (15)3.2.3FIR滤波器与IIR滤波器的性能比较 (15)3.2.4FIR数字滤波器的设计 (16)3.2.5针对语音信号的FIR数字滤波器的设计 (16)3.3语音信号的增强处理 (18)3.4小结 (19)4结论 (20)致谢 (21)参考文献 (22)1 绪论1.1语音处理技术的概述通过语音来与人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；声音是人类常用的工具，是相互传递信息的最为重要的手段。