语音信号的滤波与频谱分析.docx

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语音信号的滤波与频谱分析

晁洋尢募

生物医学信号处理大作业

题目：

语音信号的滤波与频谱分析

学生姓名

学院名称精密仪器与光电子工程

专业

学号

一、实验目的

语音信号的滤波与频谱分析

录制自己的一段语音：

“天津大学精密仪器与光电子工程学院生物医学工程X班XXX,Collegeofprecisioninstrumentandopto-electronicsengineering,biomedicalengineering，”时间控制在15秒到30秒左右；利用wavread函数读入语言信号，记住采样频率。

二、实验过程

（1）求原始语音信号的特征频带：

可以分别对一定时间间隔内，求功率谱（傅里叶变换结果取模的平方）并画出功率谱。

（2）根据语音信号频谱特点，设计FIR或IIR滤波器，

分别画出滤波器幅频和相频特性曲线。

说明滤波器特性参数。

用设计的滤波器对信号滤波，画出滤波后时域波形。

用sound函数回放语音信号。

（3）求出特征频段语音信号随时间变化的曲线（每隔0.05秒求一次功率谱，连接成曲线）。

（4）选做：

语谱图：

横轴为时间，纵轴为频率，灰度值大小表示功率谱值的大小。

（提示，可以采用spectrogram函

（1）读入语音文件并画出其时域波形和频域波形，实现

加窗fft并求出其功率谱。

clc

clearall;closeall;

[x,Fs,bits]=wavread（'刘冰数字信号处理

\liubing'）;

x0=x（:

1）;%将采集来的语音信号转换为一个数组

sound（x0,Fs,bits）;

y=fft（x）;

figure;plot（x,'原始语音信号时域波形’）;

y1=fft（x0）;

y1=fftshift（y1）;d=Fs/length（x）;

1

原始语音信号时域波形

0.8

0.6

0.4

0.2

0

-0.2

-0.4

-0.6

-0.8

1

234

56

789

figure;plot（[-Fs/2:

d:

Fs/2-d],abs（y1）,'b''）原始语音信号的频域信号'）

%画出原始语音信号的频谱图

x10

3000

x10

N=length（x）;

w1=window（@hann,N）;

w2=window（@blackman,N）;

x仁x0.*w1;%对原始信号加汉宁窗处理

x2=x0.*w2;%对原始信号加布兰克曼窗处理

figure,plot（x1）;title（加汉宁窗后的语音信号）％显示加窗后的时域语音信号s=floor（length（xO）/Fs）;

%计算原始语音信号的时间长度，这里得到的结果是18秒，因为floor是向

下取整，所以信号的末尾一点会被去掉，但是因为最后一点没有声音信号，所以影响可以忽略。

%加汉宁窗后功率谱，加布兰克曼窗后又可以得到一组图，只需要将下列循环中的x1改为x2，这里就不再显示

%每两秒对语音信号求一次功率谱并显示

fori=1:

1:

s/2

f=x1（（i-1）*Fs*2+1:

i*Fs*2）;%每两秒取出一段信号

l=length（f）;

q=fft（f,l）;

E=abs（q）.*abs（q）;%傅里叶变换结果取模的平方

figure,plot（E（1:

3000）,'b'）;title（['第',num2str（i*2-1）,'~',num2str（i*2）,'秒语音功率谱']）;

%因为语音信号主要集中在低频段，所以这里只需要显示低频段即可，取

（1:

3000）

end

加窗后的时域波形

第1〜2秒语音功率谱

x104第3~4秒语音功率谱

x105第7~8秒语音功率谱

x105

7

00

第9~10秒语音功率谱

500

1000

1500

・_一一

20002500

3000

5

x10

6

500

第13~14秒语音功率谱

1000

1500

2000

2500

3000

频谱分析：

人说话的频率基本集中在1200Hz以内的低频段，但我这里可以在高频段（2000Hz左右）可以观察到部分能量，这应该是在录音的时候电脑本身的噪音以及录音设备的误差造成

（2）根据功率谱线，大致可观察到语音信号在150~400

和500~650之间有两个波峰，因此取这两个频宽作为我语音信号的特征频带，根据要求选择汉宁窗作为滤波器滤波。

1）汉宁窗滤波器的幅频特性显示

%汉宁窗f1=150;f2=400;w1=2*pi*f1/Fs;

w2=2*pi*f2/Fs;w=[w1,w2];

N=ceil（4*pi/（2*pi*200/Fs））;%求出所需滤波器的阶数

Windows=HANNING（N）;

b1=FIR1（N-1,w,Windows）;%带通滤波器

figure;freqz（b1,1,512）;title（'汉宁窗带通（150~400）滤波器的频率响应'）;

%数字滤波器频率响应

f1=500;

f2=650;%带通滤波器的通带范围

w1=2*pi*f1/Fs;

w2=2*pi*f2/Fs;w=[w1,w2];

N=ceil（4*pi/（2*pi*200/Fs））;

Nw=N;

Windows=HANNING（N）;

b2=FIR1（N-1,w,Windows）;%带通滤波器

figure;freqz（b2,1,512）;title（'汉宁窗带通（500~~650）滤波器的频率响应'）;%数字滤波器频率响应

00

T—

-300

」I

•

1呻飞貲

5丁kF

hr-

j

00.10.20.30.40.50.60.70.80.9

NormalizedFrequency（

rad/sample）

o

00

T—

00

-2

1000

\lseATgeflreS9h

-2000

0.10.20.30.40.5

NormalizedFrequency（

1

1

fi'i■

-1000

0.60.70.80.9

rad/sample）

ea^ngaM

\lseeLagdresahp

I\

f

怙.

—1―rr^-

丫:

m・

半种1穴Fr卜酣

''：

1

1f

1

w■中

'■-

汉宁窗带通（500~~650）

滤波器的频率响应

00

-2

00

4—

-300

00.10.20.30.40.50.60.70.80.91

NormalizedFrequency（rad/sample）

500

0

—

La'Jd・

<■枇M

■：

'■!

时

詁•?

•!

/J

1琳.■;?

*'>'

■

i

-500

-1000

0.10.20.30.40.50.60.70.80.9

NormalizedFrequency（rad/sample）

2）将原始语音信号分别通过两个频带，以下是滤波后的时域波形

band仁fftfilt（b1,xO）;

sound（band1,Fs,bits）%滤波后听到的声音有了明显的变化

subplot（2,1,1）;plot（band1）;title（'汉宁窗（150~400）滤波后的时域波形'）;band2=fftfilt（b2,x0）;

sound（band2,Fs,bits）;

subplot（2,1,2）;plot（band2）;title（'汉宁窗（500~650）滤波后的时域波形'）;

汉宁窗（150~400）滤波后的时域波形

（3）特征频段语音信号随时间变化的曲线，分别作出

150~400和500~650特征频带的语音信号曲线

a=zeros（s/0.05,1）%这一步是为了求出所画信号曲线的长度，并定义空数组fori=1:

s/0.05

f=x0（（i-1）*Fs*0.05+1:

i*Fs*0.05）;%每0.05秒取出一段数据

l=length（f）;

q=fft（f,l）;

E=q*conj（q）/I;a（i）=mean（E（150~400））;end

%求出该段的功率

%求平均

figure,plot（0:

0.05:

s-0.05,a）;title（'150~400Hz汉宁窗滤波后的功率谱曲线'）

b=zeros（s/0.05,1）;

fori=1:

s/0.05

f=x0（（i-1）*Fs*0.05+1:

i*Fs*0.05）;

l=length（f）;

q=fft（f,l）；

E=q*conj（q）/I;b（i）=mean（E（500:

650））;

end

figure,plot（0:

0.05:

s-0.05,b）;title（'500~650Hz汉宁窗滤波后的功率谱曲线'）

⑷语谱图，

也叫频谱分析视图，如果针对语音数据的话，叫语谱图。

语

谱图的横坐标是时间，纵坐标是频率，坐标点值为语音数据能量。

由于是采用二维平面表达三维信息，所以能量值的大小是通过颜色来表示的，颜色深，表示该点的语音能量越强。

所有函数：

spectrogram

功能：

使用短时傅里叶变换得到信号的频谱图语法：

[S,F,T,P]=spectrogram（x,window,noverlap,nfft,fs）

x---输入信号的向量。

默认情况下，即没有后续输入参数，x将被分成8段

分别做变换处理，

如果x不能被平分成8段，则会做截断处理。

默认情况下，其他参数的默认值为

window---窗函数，默认为nfft长度的海明窗Hamming

noverlap---每一段的重叠样本数，默认值是在各段之间产生50%的重叠

nfft---做FFT变换的长度，默认为256和大于每段长度的最小2次幕之间的最大值。

fs---采样频率，默认值归一化频率

程序：

figure,spectrogram（x0,512,500,512,Fs,'yaxis'）;colormap（'g

ray'）;colorbar;

title（'语谱图'）;

这里由于语谱图的数据量太大，很容易造成死机，因此这里采用

截屏得到。

（»