语音信号的滤波与频谱分析Word格式文档下载.docx
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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函数)
(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('
C:
\Users\刘冰\Desktop\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,’b’);
title('
原始语音信号时域波形'
y1=fft(x0);
y1=fftshift(y1);
d=Fs/length(x);
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
N=length(x);
w1=window(@hann,N);
w2=window(@blackman,N);
x1=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(x0)/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
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;
%通带上下两个频率
f2=400;
%带通滤波器的通带范围
w1=2*pi*f1/Fs;
%归一化
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
freqz(b1,1,512);
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;
Nw=N;
b2=FIR1(N-1,w,Windows);
%带通滤波器
freqz(b2,1,512);
汉宁窗带通(500~~650)滤波器的频率响应'
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
band1=fftfilt(b1,x0);
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);
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);
汉宁窗(500~650)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
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
E=q.*conj(q)/l;
%求出该段的功率
a(i)=mean(E(150~400));
%求平均
figure,plot(0:
0.05:
s-0.05,a);
150~400Hz汉宁窗滤波后的功率谱曲线'
)
b=zeros(s/0.05,1);
b(i)=mean(E(500:
650));
s-0.05,b);
500~650Hz汉宁窗滤波后的功率谱曲线'
(4)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次幂之间的最大值。
fs---采样频率,默认值归一化频率
程序:
figure,spectrogram(x0,512,500,512,Fs,'
yaxis'
colormap('
gray'
colorbar;
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。
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