数字信号处理课程设计 江汉大学Word文档下载推荐.docx
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1.设计内容3
2.设计原理3
2.1语音信号的时域分析4
2.1.1信号提取4
2.1.2信号调整4
2.2语音信号的频域分析4
2.2.1信号变换4
2.2.2信号滤波4
3.设计过程4
3.1实验程序源代码4
3.1.1设计低通滤波器5
3.1.2设计高通滤波器5
3.1.3设计带通滤波器6
3.2调试分析过程描述6
4.设计总结12
5.参考文献12
0.摘要
语音信号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。
1.设计内容
本设计要求自己录制一段自己的语音信号后,在MATLAB软件中采集语音信号、回放语音信号并画出语音信号的时域波形和频谱图;
对所采集的语音信号经过不同的滤波器后,观察不同的波形,并进行时域和频谱分析;
对比处理前后的时域图和频谱图,分析讨论采用什么样的滤波器进行滤除噪声。
2.设计原理
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与方便有效的提取并表示语音信号所携带的信息。
语音信号分析可以分为时域和变换域等处理方法,其中时域分析是最简单的方法,直接对语音信号的时域波形进行分析,提取的特征参数主要有语音的短时能量,短时平均过零率,短时自相关函数等。
2.1语音信号的时域分析
2.1.1信号提取通过图形用户界面上的菜单功能按键采集电脑设备上的一段音频信号,完成音频信号的频率,幅度等信息的提取,并得到该语音信号的波形图。
2.1.2信号调整在设计的用户图形界面下对输入的音频信号进行各种变化,如变化幅度、改变频率等操作,以实现对语音信号的调整。
2.2语音信号的频域分析
信号的傅立叶表示在信号的分析与处理中起着重要的作用。
因为对于线性系统来说,可以很方便地确定其对正弦或复指数和的响应,所以傅立叶分析方法能完善地解决许多信号分析和处理问题。
另外,傅立叶表示使信号的某些特性变得更明显,因此,它能更深入地说明信号的各项红物理现象。
由于语音信号是随着时间变化的,通常认为,语音是一个受准周期脉冲或随机噪声源激励的线性系统的输出。
输出频谱是声道系统频率响应与激励源频谱的乘积。
声道系统的频率响应及激励源都是随时间变化的,因此一般标准的傅立叶表示虽然适用于周期及平稳随机信号的表示,但不能直接用于语音信号。
由于语音信号可以认为在短时间内,近似不变,因而可以采用短时分析法。
2.2.1信号变换在用户图形界面下对采集的语音信号进行Fourier等变换,并画出变换前后的频谱图和变换后的倒谱图。
2.2.2信号滤波滤除语音信号中的噪音部分,可采用低通滤波、高通滤波、带通滤波和帯阻滤波,并比较各种滤波后的效果。
3.设计过程
3.1实验程序源代码
clc;
clearall;
[x1,Fs,bits]=wavread('
d:
\林峰-我们很好.wav'
);
sound(x1,Fs);
figure
(1);
plot(x1);
%做原始语音信号的时域图形
title('
原始语音信号'
xlabel('
timen'
ylabel('
yinliangn'
figure
(2);
y1=fft(x1);
%做length(x1)点的FFT
y1=fftshift(y1);
%平移,是频率中心为0
derta_Fs=Fs/length(x1);
%设置频谱的间隔,分辨率
plot([-Fs/2:
derta_Fs:
Fs/2-derta_Fs],abs(y1));
%画出原始语音信号的频谱图
原始语音信号的频谱'
gridon;
3.1.1设计低通滤波器
%以下设计低通滤波器
fs=50000;
fc1=1100;
wc1=2*pi*fc1/fs;
wp1=2*pi*1000/fs;
ws1=2*pi*1200/fs;
N1=ceil(200*2*pi/ws1-wp1);
Window=boxcar(N1+1);
%长度为N1的矩形窗Window
b1=fir1(N1,wc1/pi,Window);
figure(3);
freqz(b1,1,512);
低通滤波器的频率响应'
x1_low=filter(b1,1,x1);
%对信号进行低通滤波
figure(4);
plot(x1_low);
信号经过低通滤波器(时域)'
figure(5);
Fs/2-derta_Fs],abs(fftshift(fft(x1_low))));
信号经过低通滤波器(频域)'
3.1.2设计高通滤波器
%以下设计高通滤波器
fc2=4900;
wc2=2*pi*fc2/fs;
wp2=2*pi*4800/fs;
ws2=2*pi*5000/fs;
N2=ceil(4*pi/(ws2-wp2));
Window=boxcar(N2+1);
b2=fir1(N2,wc2/pi,Window);
figure(6);
freqz(b2,1,512);
%数字滤波器频率响应
高通滤波器的频率响应'
x1_high=filter(b2,1,x1);
%对信号进行高通滤波
figure(7);
plot(x1_high);
信号经过高通滤波器(时域)'
figure(8);
Fs/2-derta_Fs],abs(fftshift(fft(x1_high))));
信号经过高通滤波器(频域)'
3.1.3设计带通滤波器
%以下设计带通滤波器
f1=1100;
f2=3100;
%带通滤波器的通带范围
w1=2*pi*f1/fs;
%0.1567=0.0499pi
w2=2*pi*f2/fs;
%0.4417=0.1407pi
w=[w1,w2];
N3=ceil(4*pi/(2*pi*200/fs));
b3=fir1(N3,w/pi,'
high'
%带通滤波器
figure(9);
freqz(b3,1,512);
%数字滤波器频率响应
带通滤波器的频率响应'
x1_daitong=filter(b3,1,x1);
%对信号进行带通滤波
figure(10);
plot(x1_daitong);
信号经过带通滤波器(时域)'
figure(11);
Fs/2-derta_Fs],abs(fftshift(fft(x1_daitong))));
信号经过带通滤波器(频域)'
sound(x1_low,Fs);
sound(x1_high,Fs);
sound(x1_daitong,Fs);
3.2调试分析过程描述
原始语音信号的时域图形:
原始语音信号频谱
低通滤波器的频率响应
信号经过低通滤波器后的波形(时域)
信号经过低通滤波器后的波形(频域)
高通滤波器的频率响应
信号经过高通滤波器后的波形(时域)
信号经过高通滤波器后的波形(频域)
带通滤波器的频率响应
信号经过带通滤波器后的波形(时域)
信号经过带通滤波器后的波形(频域)
4.设计总结
经过本次DSP的课程设计,再一次深刻体会到MATLAB的强大之处,也进一步深刻认识和学习了DSP和MATLAB,软件提供的许多工具箱,只是用到了冰山一角,以后会继续学习MATLAB。
计中遇到了许多难题,通过同学,通过上网,或通过请教老师,都被慢慢解决了。
5.参考文献
钱同惠主编数字信号处理机械工业出版社
- 配套讲稿:
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- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 数字信号处理课程设计 江汉大学 数字信号 处理 课程设计 大学
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