基于MATLAB的FIR滤波器语音信号去噪_课程设计

数字信号处理课程设计报告书课题名称基于MATLAB 的FIR 滤波器的设计及应用（信号去噪）姓 名 陈君诚 学 号 20106503 院、系、部 电气工程系 专 业 电子信息工程指导教师刘鑫淼2013年 6月28日※※※※※※※※※ ※※ ※※ ※※※※※※※※※※※2010级数字信号处理 课程设计基于MATLAB 的FIR 滤波器的设计及应用（信号去噪）20106503 陈君诚一、设计目的1．学会MATLAB 的使用，掌握MATLAB 的程序设计方法； 2．掌握数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法； 3. 在MATLAB 环境下产生噪声信号；4．掌握MATLAB 设计FIR 数字滤波器的窗函数设计方法； 5．学会用MATLAB 对信号进行分析和处理。

二、设计要求1．噪声信号的频谱分析2．设计数字滤波器和画出频率响应利用窗函数的方法和最佳逼近法设计FIR 滤波器；最后，利用MATLAB 中的函数freqz 画出各滤波器的频率响应。

3．用滤波器对噪声信号进行滤波4．比较几种滤波器去滤波前后噪声信号的波形及频谱三、设计原理3.1 窗函数设计原理如果所希望的滤波器的理想的频率响应函数为()ωj e H ，则其对应的单位脉冲相应为：()()ωπωωππd e e H n h j j d d ⎰-=21 （3.1） 窗函数设计法的基本原理是用有限长单位脉冲响应序列()n h 逼近()n h d 。

由于()n h d 往往是无限长序列，而且是非因果的，所以用窗函数()n ω将()n h d 截断，并进行加权处理，得到：()()()n n h n h d ω= （3.2）()n h 就作为实际设计的FIR 数字滤波器的单位脉冲响应序列，其频率响应函数()ωj e H 为()()nj N n j en h eH ωω∑-==1（3.3）式中，N 为所选窗函数()n ω的长度。

由此可知，用窗函数法设计的滤波器性能取决于窗函数()n ω的类型及窗口长度N 的取值。

基于MATLAB的有噪声的语音信号处理的课程设计要点一、设计背景随着科技的不断发展，语音信号处理愈发成为热门话题。

在语音数据中，常常会被噪声干扰，从而使得信号质量下降，影响了数据分析和处理的效果。

本课程设计旨在通过MATLAB来设计一套有噪声的语音信号处理方法，以提高对语音信号信噪比的分析和处理能力，为后续的语音处理研究奠定基础。

二、课程设计要点1. 语音信号的获取和预处理在本课程中，需要使用MATLAB语音处理工具箱中的audioread()函数获取.wav格式的语音信号，然后进行预处理操作，包括：•极化和采样：将语音信号从时间域转换到频域，并进行重采样处理，以适应后续处理操作的需求。

•去噪：根据信噪比的情况，选择合适的去噪算法对语音信号进行滤波，以减低信号的噪声干扰。

2. 基本的信号处理方法•频谱分析和频率域滤波：可以通过MATLAB处理语音信号的频域，进行谱分析、谱修复以及滤波的操作。

•时域滤波：应用IIR和FIR滤波器来消除噪声，提高信号质量。

•自适应滤波：通过模型建立和自适应滤波器设计，从语音信号中分离出噪声信号。

3. 压缩和解压缩•信号压缩：对语音信号进行压缩处理，以实现数据的高效管理和传输。

•信号解压缩：对压缩后的语音信号进行解压缩处理，还原原始的语音信号，以进行后续处理。

4. 语音识别•特征提取：通过分段处理，并进行特征提取，将信号的语音特征转换为相应的数字特征向量，为后续的语音识别做准备。

•语音识别：基于数字特征向量，采用各种识别算法，进行语音识别。

三、设计思路1.读入语音信号和噪声，可以通过audioread()函数和一些MATLAB工具箱实现。

同时，对输出语音信号进行噪声除去处理。

2.对语音信号进行频谱分析，并基于不同的SNR条件下，应用FIR和IIR滤波器对语音信号进行滤波处理。

进而利用多种去噪算法对含噪语音信号进行去噪处理。

3.对经过滤波处理的语音信号进行特征提取，并采用隐马尔可夫模型（HMM）对数字特征向量进行处理，进行不同说话人的识别。

FIR滤波器设计一.设计思路录取一个音频，导入MATLAB中。

然后，在MATLAB程序输入时加入一个噪声信号，利用窗函数法设计FIR滤波器低通滤波器把这个噪声滤去。

得到的图形有加噪前音频的时域图、频域图；加噪后音频的时域图、频域图；滤波器的增益响应图；滤波后的时域图、频域图。

具体的工作流程如下图所示：二.具体步骤第一步：采集语音信号用Windows 自带的录音程序录音:“开始--程序--附件--录音机”,随便播放一段音频（一般为5~6秒），并保存。

将此音频在千千静听中打开，并以W A V格式转换保存，以便在MATLAB中使用。

本设计采用的音频是陈奕迅的爱情转移（文件名aqzy），格式保存为W A V，时间为8秒。

第二步：输出加噪前的音频、及加噪后的音频f=5000;[Y,fs,bits]=wavread('F:\aqzy.wav');%利用wavread产生音频的函数及采样频率L=length(Y);t=0:1/fs:(L-1)/fs;%定义时间的范围及步长y=0.005*sin(3*pi*f*t);; n1=floor(L/3);%所加噪声f1=(0:n1)*fs/L;Y=Y(:,1);sound(Y,fs);%输出加噪前音频Y1=y+Y';%给音频加噪声FY1=abs(fft(Y1,L));FY=abs(fft(Y,L));sound(Y1,fs);%输出加噪后的音频第三部：加噪前音频的时域图、频域图figure(1)subplot(211)plot(t(1:1000),Y(1:1000)); grid on;%加噪前音频的时域图xlabel('时间(t)');ylabel('幅度(Y)');title('加噪前录音波形的时域图');subplot(212)plot(f1,FY(1:n1+1)); grid on;%加噪前音频的频域图 xlabel('频率(f)');ylabel('幅度(FY)'); title('加噪前录音波形的频域图'); figure(2)0.0050.010.0150.020.025-1-0.500.51时间(t)幅度(Y )加噪前录音波形的时域图050001000015000200040006000频率(f)幅度(F Y )加噪前录音波形的频域图第四步：加噪后音频的时域图、频域图subplot(211)plot(t(1:1000),Y1(1:1000)); grid on;%加噪后音频的时域图 xlabel('时间(t)');ylabel('幅度(Y1)'); title('加噪声后录音波形的时域图'); subplot(212)plot(f1,FY1(1:n1+1)); grid on;%加噪后音频的频域图 xlabel('频率(f)');ylabel('幅度(FY1)'); title('加噪声后录音波形的频域图');00.0050.010.0150.020.025-55x 10-3时间(t)幅度(Y 1)加噪声后录音波形的时域图050001000015000200040006000频率(f)幅度(F Y 1)加噪声后录音波形的频域图第五步：滤波器的增益响应图m=0.03; M=round(8/m); N=M-1;%定义滤波器的阶数 b=fir1(N,0.6); figure(3)[h,f]=freqz(b,1,512);%滤波器的幅频特性图plot(f*fs/(2*pi),20*log10(abs(h)))%参数分别是频率与幅值xlabel('频率/赫兹');ylabel('增益/分贝');title('滤波器的增益响应'); figure(4)00.511.522.5x 104-140-120-100-80-60-40-20020频率/赫兹增益/分贝滤波器的增益响应第六步：滤波后的时域图、频域图及滤波后的音频sf=filter(b,1,Y1);%使用filter 函数对信号进行滤波 Fsf=abs(fft(sf,L)); subplot(211)plot(t(1:1000),sf(1:1000)); grid on;%滤波后音频的时域图 xlabel('时间(t)');ylabel('幅度(sf)'); title('滤波后录音波形的时域图'); axis([0.01 0.05 -0.002 0.002]) subplot(212)plot(f1,Fsf(1:n1+1)); grid on;%滤波后音频的频域图 xlabel('频率(f)');ylabel('幅度(Fsf)');title('滤波后录音波形的频域图');sound(sf,fs);0.010.0150.020.0250.030.0350.040.0450.05-3时间(t)幅度(s f )滤波后录音波形的时域图050001000015000200040006000频率(f)幅度(F s f )滤波后录音波形的频域图三.小结用窗函数设FIR 滤波器的基本思路：从时域出发设计 h(n)逼近理想 hd(n)。

基于语音信号去噪处理的FIR滤波器设计概述：在许多语音处理应用中，如通信系统、语音识别和语音合成等，语音信号往往受到各种噪声的污染影响。

为了减少或去除这些噪声的影响，需要设计有效的滤波器。

本文将介绍基于语音信号去噪处理的FIR滤波器的设计方法。

1.FIR滤波器的原理FIR滤波器是一种线性时不变系统，由一组滤波器系数和延迟单元组成。

其输出信号为输入信号与滤波器系数之间的卷积运算。

根据语音信号的频谱特性，可以设计一组合适的滤波器系数，用于去除特定频段的噪声。

2.FIR滤波器的设计方法2.1频率采样法频率采样法是一种直接设计FIR滤波器的方法，它通过在频域中指定所需的频率响应来设计滤波器。

首先，根据信号的采样率和带宽要求，确定滤波器的阶数和过渡带宽。

然后，在频域中绘制所需的频率响应曲线，并进行插值得到滤波器的频率响应。

最后，通过傅立叶逆变换得到滤波器的时域响应，即滤波器系数。

2.2窗函数法窗函数法是一种常用的FIR滤波器设计方法，它通过在时域中选择适当的窗函数来设计滤波器的频率响应。

常用的窗函数有矩形窗、汉宁窗、汉明窗等。

首先，根据信号的采样率和带宽要求，确定滤波器的阶数和过渡带宽。

然后，选择合适的窗函数，并在时域中将滤波器的频率响应与窗函数相乘。

最后，通过傅立叶逆变换得到滤波器的时域响应，即滤波器系数。

3.基于语音信号的去噪处理基于语音信号的去噪处理可以通过FIR滤波器来实现。

首先，通过对语音信号进行时频分析，分析出语音信号的频谱特性和噪声的频谱特性。

然后，根据噪声的频谱特性设计一个合适的FIR滤波器，使其在噪声频段上具有较高的增益，而在语音频段上具有较低的增益。

最后，将噪声信号输入到设计好的FIR滤波器中，并将滤波器的输出与原始语音信号相减，得到去噪后的语音信号。

4.总结本文介绍了基于语音信号去噪处理的FIR滤波器设计方法。

通过选择合适的设计方法和滤波器系数，可以有效地去除语音信号中的噪声。

在实际应用中，可以根据具体的需求和信号特性，选择合适的设计方法和优化算法，以获得更好的去噪效果。

在Matlab平台上实现对语音信号的去噪研究和仿真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Speech signle denoising and simulation inMATLAB platformABSTRACTDigital signal processing can not be separated from the filter, the filter design occupies an extremely important role in signal processing. The MATLAB software toolbox provides a variety of digital filter design. The subject of the use of basic knowledge of digital signal processing, speech signal and the noisy speech signal specctral snalysis and filtering,By the theoretical derivation of the corresponding conclusions, then to the computer through the use of MATLAB as a programming tool To achieve parity to verify the conclusions derived. In the design process, using the windoow function design FIR digital filter,IIR digital filter using cut design than Chebyshev, Butterworth and bilinear variation method. In the design process,the use of computer and simulation of MATLAB the entire design, graphics rendering,and some date.Key words filter；MATLAB；simulation；filtering目录摘要 (I)ABSTRACT (II)第1章前言 (1)1.1 研究的意义 (1)1.2 国内外研究现状 (1)1.3 研究的内容 (2)第2章语音信号去噪方法的研究 (4)2.2 去噪的原理 (4)2.2.1 采样定理 (4)2.2.2 采样频率 (5)2.2 去噪的方法 (5)FIR滤波器基本结构： (7)IIR数字滤波器的设计 (8)第3章滤波器的设计及实现 (10)3.1数字滤波器设计的基本原理 (10)3.3 IIR数字滤波器的设计及实现 (13)第四章去噪及仿真的研究 (16)4.1 语音文件在MATLAB平台上的录入与打开 (16)4.2 原始语音信号频谱分析及仿真 (16)4.3 加噪语音信号频谱分析及仿真 (20)(1)正弦波信号加入原始语音信号 (20)4.4 去噪及仿真 (23)4.5 结合去噪后的频谱图对比两种方式滤波的优缺点 (25)总结 (26)致谢 ................................................................................................................... 错误!未定义书签。

摘要本次课程设计分析了FIR数字滤波器的基本原理，在MATLAB环境下利用窗函数设计FIR低通滤波器，实现了FIR低通滤波器的设计仿真。

本文根据滤波后的时域图和原始语音信号时域图的比较，以及滤波后信号的频谱图和原始语音信号频谱图的比较，最后回放滤波后语音信号，滤波后的语音信号与原始语音信号一样清晰，仿真结果表明，设计的FIR滤波器的各项性能指标均达到了指定要求，设计过程简便易行。

该方法为快速、高效地设计FIR滤波器提供了一个可靠而有效的途径。

关键词：DSP ；FIR；低通滤波器；语音信号；MATLAB目录第一章引言 (1)1.1 设计目的及意义 (1)1.2 设计任务及要求 (2)1.3 课程设计平台 (2)第二章基本原理 (3)2.1 FIR滤波器的基本概念 (3)2.2 FIR滤波器的特点 (3)2.3 FIR滤波器的种类 (4)第三章FIR数字低通滤波器的设计 (5)3.1 FIR低通滤波器设计原理 (5)3.2 FIR低通滤波器的设计方法 (5)3.2.1 频率采样法 (5)3.2.2 最优化设计 (6)3.2.3 窗函数法 (6)3.3 窗函数法设计步骤 (8)第四章详细设计 (9)4.1 语音信号的采集 (9)4.2 语音信号的读入与打开 (10)4.3 语音信号的FFT变换 (11)4.4 含噪信号的合成 (12)4.5 利用FIR滤波器滤波 (13)4.6 结果分析 (14)总结 (15)参考文献 (16)附录 (17)致谢 (21)第一章引言随着信息科学和计算机技术的不断发展，数字信号处理(DSP，Digital Signal Processing)的理论和技术也得到了飞速的发展，并逐渐成为一门重要的学科，它的重要性在日常通信、图像处理、遥感、声纳、生物医学、地震、消费电子、国防军事、医疗方面等显得尤为突出。

在我们面临的信息革命中，数字信号处理几乎涉及了所有的工程技术领域。

数字信号处理是一种将信号以数字形式进行处理的一种理论和技术，它的目的是将真实世界中的一些信号进行分析并滤波，最后得出其中的有用的信号。

数字信号处理课程设计报告--基于MATLAB的语音去噪处理《数字信号处理》课程设计报告基于MATLAB的语音去噪处理专业: 通信工程班级: 通信1101班组次: 第7组姓名及学号: 胡政权(2011013825) 姓名及学号: 潘爽(2011013836)第1页组员承担任务负责程序的编写，并检验程序是否错误，利用课余时间去图书馆或上网查阅课题相关资料，深入理解课题含义及设计要求，注意材料收集胡政权与整理，对课程设计要求进行最后审核。

负责课程设计实验MATLAB仿真对实验结果进行分析，上网查阅材料对实验发表自己看法同时对实验要求进行扩展。

对论文进行抒写，排版潘爽使实验课程设计更加完善。

指导教师评价意见第2页基于MATLAB的语音去噪处理1、设计目的(1)巩固所学的数字信号处理理论知识，理解信号的采集、处理、加噪、去噪过程; (2)综合运用专业及基础知识，解决实际工程技术问题的能力; (3)学习资料的收集与整理，学会撰写课程设计报告。

2、设计任务(1)语音信号的录制。

(2)在MATLAB平台上读入语音信号。

(3)绘制频谱图并回放原始语音信号。

(4)利用MATLAB编程加入一段正弦波噪音，设计滤波器去噪。

(5)利用MATLAB 编程加入一段随机噪音信号，设计FIR和IIR滤波器去噪，并分别绘制频谱图、回放语音信号。

(6)通过仿真后的图像以及对语音信号的回放，对比两种去噪方式的优缺点。

其大概流程框图可如下表示:(图2-1)图2-1 课程设计的流程第3页3、设计原理3.1 去噪原理3.1.1 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，即:fs.max>=2fmax,则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。

1924年奈奎斯特(Nyquist)就推导出在理想低通信道的最高大码元传输速率的公式: 理想低通信道的最高大码元传输速率=2W*log2 N (其中W是理想低通信道的带宽,N是电平强度)为什么把采样频率设为8kHz?在数字通信中，根据采样定理, 最小采样频率为语音信号最高频率的2倍频带为F的连续信号 f(t)可用一系列离散的采样值f(t1),f(t1?Δt)，f(t1?2Δt)，...来表示,只要这些采样点的时间间隔Δt?1/2F，便可根据各采样值完全恢复原来的信号f(t)。

*****************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：姓名：学号：指导教师：成绩：摘要本次课程设计是基于MATLAB的FIR滤波器语音信号去噪，在设计过程中，首先录制一段不少于10秒的语音信号，并对录制的信号进行采样；其次使用MATLAB会出采样后的语音信号的时域波形和频谱图；然后在给原始的语音信号叠加上噪声，并绘出叠加噪前后的时域图及频谱图；再次设计FIR滤波器，针对语音信号的性质选取一种适合的窗函数设计滤波器进行滤波；最后对仿真结果进行分析。

设计出的滤波器可以满足要求。

关键词: FIR滤波器；语音信号；MATLAB仿真目录一 FIR滤波器设计的基本原理 (1)1.1滤波器的相关介绍 (1)1.1.1数字滤波器的概念 (1)1.1.2 IIR和FIR滤波器 (1)1.2利用窗函数法设计FIR滤波器 (1)1.2.1窗函数法设计FIR滤波器的基本思想 (1)1.2.2窗函数法设计FIR滤波器的步骤 (2)1.2.2窗函数法设计FIR滤波器的要求 (2)1.2.3常用窗函数的性质和特点 (3)1.2.4 语音处理中的采样原理 (3)二语音信号去噪实现框图 (5)三详细设计 (7)3.1 信号的采集 (7)3.2 语音信号的读入与打开 (7)3.3 语音信号的FFT变换 (8)3.4含噪信号的合成 (9)3.5 FIR滤波器的设计 (10)3.6 利用FIR滤波器滤波 (11)3.7 结果分析 (14)总结 (15)参考文献 (16)附录 (17)致谢 (21)一 FIR滤波器设计的基本原理1.1滤波器的相关介绍1.1.1数字滤波器的概念数字滤波器(Digital Filter，简称为DF)是指用来对输入信号进行滤波的硬件和软件。

所谓数字滤波器，是指输入、输出均为数字信号，通过一定运算关系改变输入信号所含频率成分的相对比例或者滤除某些频率成分的器件。

数字信号处理课程设计课程名称数字信号处理基于MATLAB 的语音去噪处理题目名称专业班级13级通信工程本一学生姓名学号指导教师二○一五年十二月二十七日引言滤波器设计在数字信号处理中占有极其重要的地位，FIR数字滤波器和IIR滤波器是滤波器设计的重要组成部分。

利用MATLAB信号处理工具箱可以快速有效地设计各种数字滤波器。

课题基于MATLAB有噪音语音信号处理的设计与实现，综合运用数字信号处理的理论知识对加噪声语音信号进行时域、频域分析和滤波。

通过理论推导得出相应结论，再利用MATLAB 作为编程工具进行计算机实现。

在设计实现的过程中，使用窗函数法来设计FIR数字滤波器，用巴特沃斯、切比雪夫和双线性变法设计IIR数字滤波器，并利用MATLAB 作为辅助工具完成设计中的计算与图形的绘制。

通过对对所设计滤波器的仿真和频率特性分析，可知利用MATLAB信号处理工具箱可以有效快捷地设计FIR和IIR数字滤波器，过程简单方便，结果的各项性能指标均达到指定要求。

关键词数字滤波器 MATLAB 窗函数法巴特沃斯切比雪夫双线性变换目录1 绪论 (4)2 课程设计内容 (5)3 课程设计的具体实现 (5)3.1 语音信号的采集 (4)3.2 语音信号的时频分析 (4)3.3 语音信号加噪与频谱分析 (6)3.4 利用双线性变换法设计低通滤波器 (8)3.5 用滤波器对加噪语音信号进行滤波 (9)3.6 分析滤波前后语音信号波形及频谱的变化 (10)3.7回放语音信号 (10)3.8小结 (11)结论 ···········································································错误！未定义书签。

2013届本科生毕业设计题目：基于matlab声音信号的滤波去噪处理作者姓名：柯运生学号： **********院（系）：机械与电子工程学院专业：电子信息工程指导教师：邵毅蒋明曦指导教师职称：讲师工程师2013年4月8日SuZhou CollegeYear 2013 Bachelor Graduation DesignTitle:Based on Matlab Voice Signal Filtering Denoising ProcessingAuthor: Ke YunshengStudent ID: 2009080313Department: Collage of Mechanical and Electronic Engineering Major: Electronic and Information Engineering Instructor: Shao Yi Jiang MingxiProfessional Title: Lecture EngineerApril 8th, 2013摘要在数字信号处理中,滤波器的设计占有极其重要的地位。

而其中，FIR数字滤波器和IIR数字滤波器是重要组成部分。

Matlab具有功能强大、简单易学、编程效率高等特点,深受广大科技工作者的喜爱。

特别是Matlab中还具有信号分析工具箱,所以对于使用者，不需要具备很强的编程能力,就可以方便地进行信号分析、处理和设计。

利用Matlab中的信号处理工具箱，可以快速有效的设计各种数字滤波器。

本论文基于Matlab语音信号处理的设计与实现，综合运用数字信号处理的相关理论知识，对加噪声语音信号进行时域、频域分析并滤波。

而后通过理论推导得出相应结论，再利用Matlab作为编程工具进行计算机实现工作。

在设计实现的过程之中，使用巴特沃斯、切比雪夫和双线性变法设计IIR数字滤波器，使用窗函数法来设计FIR数字滤波器，并利用Matlab作为辅助工具，完成设计中的计算与图形的绘制。