基于MATLAB对语音信号进行分析和处理Word下载.docx

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1、用MATLAB对原始语音信号进行分析，画出它的时域波形和频谱

时域波形和频谱：

图1原始语音信号

图2语音信号频率响应图

图3原始语音信号FFT与信号频谱

2、给原始的语音信号加上一个高频余弦噪声，频率为5500hz。

对加噪后的语音进行分析，并画出其信号时域和频谱图。

与原始信号对比，区别：

先原始信号没加噪音之前0到2000有幅值，在4000到6000之间没有幅值，但是在加了噪音之后4000到6000之间出现最大幅值12，超出正常值。

如图5原始信号与加噪后信号频谱对比图所示。

3、设计ＩＩＲ数字低通、高通滤波器

1）butter设计数字低通滤波器

2）butter设计数字高通滤波器

3）cheby1设计模拟低通滤波器再经双线性变换法设计成低通数字滤波器

4）cheby1设计模拟高通滤波器再经双线性变换法设计成高通数字滤波器

3、设计ＦＩＲ数字低通、高通滤波器

1）用凯瑟窗设计FIR低通滤波器

2）用凯瑟窗设计FIR高通滤波器

3）等波纹逼近法设计ＦＩＲ低通滤波器及滤波

4）等波纹逼近法设计ＦＩＲ高通滤波器及滤波

4、实验结论

通过对比分析可知，滤波后的输出波形和原始语音加噪声信号的图形发生了一些变化：

滤波后的输出波形明显在对应时间幅度比原语音加噪声信号的要小，而且滤波的效果也与滤波器的选择有关，可以看出滤波器的性能差异以及参数的调节会对滤波器产生一定的影响，并且通过回放可以发现滤波前后的声音有变化.低通滤波后,已很接近原来的声音。

从频谱图中我们还可以看出声音的能量信号主要集中在低频部分，说明高频语音信号被滤出，滤波器达到既定要求。

在采样时要注意音频要为单声道，否则会提示出错，无法利用freqz绘制原始语音信号的频率响应图。

由结果可知实验中的各种数字低通滤波器（butter设计模拟滤波器再经双线变化法设计的数字低通滤波器除外）在相同采样频率下，对语音信号都有较好的过滤作用，让声音变得低沉、圆润，音质较好；

而实验中各种数字高通滤波器则对高音部分有较好的保留作用，滤掉了低音部分，让声音变得嘶哑、高亢。

总之，无论是哪种数字滤波器都有自己独特的作用，要根据实际需要选择。

四、程序附录

（1）时域波形和频谱

fs=22050;

%语音信号采样频率为22050

x1=wavread（'

E:

\数字信号处理\recording.wav'

）;

%读取语音信号的数据，赋给变量x1，

sound（x1,22050）;

%播放语音信号

y1=fft（x1,1024）;

%对信号做1024点FFT变换

f=fs*（0:

511）/1024;

%将0到511，步长为1的序列的值与fs相乘并除以1024的值，赋值给f

figure

（1）%创建图形窗1

plot（x1）%做原始语音信号的时域图形

title（'

原始语音信号'

xlabel（'

timen'

%x轴的名字是“timen”

ylabel（'

fuzhin'

%y轴的名字是“fuzhin”

figure

（2）

freqz（x1）%绘制原始语音信号的频率响应图

频率响应图'

）

figure（3）

subplot（2,1,1）;

%创建两行一列绘图区间的第1个绘图区间

plot（abs（y1（1:

512）））%做原始语音信号的FFT频谱图

原始语音信号FFT频谱'

subplot（2,1,2）;

plot（f,abs（y1（1:

512）））;

%abs是绝对值，plot是直角坐标下线性刻度曲线

原始语音信号频谱'

Hz'

幅值'

（2）加噪声后信号时域和频谱图

%读取语音信号的数据，赋给变量x1

t=0:

1/fs:

（length（x1）-1）/fs;

%将0到x1的长度减1后的值除以fs的值，且步长为1/fs的值，的序列的值，赋予t

Au=0.03;

%噪声幅值

d=[Au*sin（2*pi*5500*t）]'

;

%所加的噪声是正弦信号

x2=x1+d;

%将正弦信号噪声加在语音信号上

sound（x2,22050）;

%播放语音信号

%对信号y1做1024点FFT变换

y2=fft（x2,1024）;

%对信号y2做1024点FFT变换

figure

（1）;

%创建图形窗1

plot（t,x2）;

%做加噪后的信号时域图形（绘出t对x2的线性图）

加噪后的信号'

%x轴的名字是“timen”

%y轴的名字是“fuzhin”

figure

（2）%创建图形窗2

%创建两行一列绘图区间的第1个绘图区间

%做原始语音信号的频谱图

fuzhi'

%y轴的名字是“fuzhi”

%创建两行一列绘图区间的第2个绘图区间

plot（f,abs（y2（1:

%做加噪后的语音信号的频谱图（abs是绝对值，plot是直角坐标下线性刻度曲线）

加噪后的信号频谱'

%y轴的名字是“fuzhi”

（3）设计ＩＩＲ数字滤波器

%butter设计模拟低通滤波器再用双线性变换法设计IIR数字低通滤波器

clearall;

closeall;

clc;

fp=1000;

fc=1200;

FS=8000;

rp=1;

rs=100;

wpz=2*pi*1000/FS;

wsz=2*pi*1200/FS;

wp=2*tan（wpz/2）*FS;

ws=2*tan（wsz/2）*FS;

%预畸校正转换指标

[N,wc]=buttord（wp,ws,rp,rs,'

s'

[B,A]=butter（N,wc,'

[Bz,Az]=bilinear（B,A,FS）;

w=0:

0.01*pi:

pi;

[h,w]=freqz（Bz,Az,w）;

plot（w/pi,20*log（abs（h））,'

k'

axis（[0,1,-800,100]）;

w/pi'

幅度/dB'

grid;

butter数字低通滤波器'

[y,fn,nbits]=wavread（'

Y=fft（y）;

y1=filter（Bz,Az,y）;

Y1=fft（y1）;

n=0:

length（y）-1;

figure

（2）;

subplot（221）;

plot（y）;

未滤波语音波形'

subplot（222）;

plot（y1）;

滤波后语音波形'

subplot（223）;

plot（n,Y）;

未滤波语音频谱'

subplot（224）;

plot（n,Y1）;

滤波后语音频谱'

sound（y1,fn,nbits）;

%滤波后语音回放

%butter设计数字高通滤波器（此处直接运用了butter设计数字高通滤波器）

fp=3000;

fc=2800;

wp=2*pi*1000/FS;

ws=2*pi*1200/FS;

[N,wc]=buttord（wp,ws,rp,rs）;

high'

[h,w]=freqz（B,A,w）;

butter数字高通滤波器'

y1=filter（B,A,y）;

%cheby1设计模拟低通滤波器再经双线性变换法设计成低通数字滤波器

wpz=2*pi*fp/FS;

wsz=2*pi*fc/FS;

%预畸校正转换指标

[N,wpo]=cheb1ord（wp,ws,rp,rs,'

[BH,AH]=cheby1（N,rp,wpo,'

[Bz,Az]=bilinear（BH,AH,FS）;

cheby1数字低通滤波器'

%cheby1设计模拟高通滤波器再经双线性变换法设计成数字高通滤波器

'

cheby1数字高通滤波器'

4设计ＩＩＲ数字滤波器

%用凯瑟窗设计FIR低通滤波器

clearall；

closeall；

clc；

fs=1200;

Fs=8000;

%kaiser滤波器设计

wp=2*pi*fp/Fs;

ws=2*pi*fs/Fs;

Bt=ws-wp;

alph=0.112*（rs-8.7）;

M=ceil（（rs-8）/2.285/Bt）;

wc=（wp+ws）/2/pi;

hn=fir1（M,wc,kaiser（M+1,alph））;

freqz（hn）;

y1=fftfilt（hn,y）;

%利用kaiser滤波器对语音信号滤波

%用凯瑟窗设计FIR数字高通滤波器

fs=2800;

as=100;

wp=2*pi*fp/FS;

ws=2*pi*fs/FS;

Bt=wp-ws;

alph=0.112*（as-8.7）;

M=ceil（as-8/2.285/Bt）;

hn=fir1（M,wc,'

kaiser（M+1,alph））;

freqz（hn）

%用kaiser滤波器进行滤波

%等波纹逼近法设计ＦＩＲ低通滤波器及滤波

f=[fp,fs];

m=[1,0];

dat1=（10^（rp/20）-1）/（10^（rp/20）+1）;

dat2=10^（-rs/20）;

rip=[dat1,dat2];

[M,fo,mo,w]=remezord（f,m,rip,FS）;

M=M+1;

hn=remez（M,fo,mo,w）;

%用ｒｅｍｅｚ设计的滤波器进行滤波

figure

（2）;

%等波纹逼近法设计ＦＩＲ高通滤波器及滤波

f=[fs,fp];

m=[0,1];

rip=[dat2,dat1];