对语音信号进行分析及处理Word文件下载.docx
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xlabel('
时间轴n'
ylabel('
幅值A'
(2)然后用函数fft对语音号进行快速傅里叶变换,得到信号的频谱特性;
y1=fft(x,6000);
%对信号做N=6000点FFT变换
figure
(2)
subplot(2,1,1),plot(k,abs(y1));
|X(k)|'
幅度谱'
subplot(2,1,2),plot(k,angle(y1));
arg|X(k)|'
相位谱'
(3)产生高斯白噪声,并且对噪声进行一定的衰减,然后把噪声加到信号中,再次对信号进行频谱特性分析,从而加深对频谱特性的理解;
d=randn(1,60000);
%产生高斯白噪声
d=d/100;
%对噪声进行衰减
x2=x+d;
%加入高斯白噪声
3、设计数字滤波器
(1)IIR低通滤波器性能指标通带截止频,阻带截止频率Hz?
1000fc?
Hz1200?
f。
,阻带最小衰减,通带最大衰减dB100?
?
dB?
1st21
(2)FIR低通滤波器性能指标通带截止频率,阻带截止频率Hz?
1000fc?
Hz?
1200f100dB,阻带衰减,通带衰减。
1dB12st(3)IIR高通滤波器的设计指标,,,阻带最小衰Hz?
2000fHz?
1000fzpA?
30dB,通带最大衰减减。
dB1A?
sPf?
2000Hz,阻带,4(4)()FIR高通滤波器的设计指标,Hz1000f?
zpA?
50dB,通带最大衰减。
最小衰减dB?
A1sP(5)用自己设计的各滤波器分别对采集的信号进行滤波,在Matlab中,FIR滤波器利用函数fftfilt对信号进行滤波,IIR滤波器利用函数filter对信号进行滤波。
比较滤波前后语音信号的波形及频谱,在一个窗口同时画出滤波前后2
的波形及频谱。
在Matlab中,函数sound可以对声音进行回放。
其调用格式:
sound(x,fs,bits);
可以感觉滤波前后的声音有变化。
三、结果分析
1、原始语音信号采样后的时域波形及FFT变换后频谱
图1.原始信号时域图
图2.原始信号的频谱图
3
2、加入噪声后信号的时域波形及FFT变换后频谱
加入噪声后的时域信号图3.分析:
由图可以看出加入噪声后有明显的不一样,运行sound(x2,fs);
播放加入高斯噪声后的语音,可以明显听出兹兹的噪声
加入噪声后的频谱图4.图
4
3IIR后的时域波形频谱变化滤波器及原始信号通过、IIR
5.IIR图低通滤波器
低通滤波器滤波前后时域波形图6.IIR分析:
经过滤波器后的信号和原始信号很近似5
图7.IIR低通滤波器滤波前后的频谱
分析:
从图7可以看出,经过IIR低通滤波器滤波后将高频部分滤除了。
4、FIR滤波器及原始信号通过FIR后的时域波形频谱变化
图8.FIR低通滤波器
6
低通滤波器滤波前后时域波形图9.FIR
10.FIR低通滤波器滤波前后频谱图
FIR可以看出,经过低通滤波器滤波后将高频部分滤除了。
10分析:
从图
7
5、IIR高通滤波器的设计
图11.IIR高通滤波器
图12.IIR高通滤波器滤波前后时域波形
8
图13.IIR高通滤波器滤波前后频谱
6、FIR高通滤波器的设计
高通滤波器图14.FIR9
15.FIR高通滤波器滤波前后时域波形图
16.FIR高通滤波器滤波前后频谱图
10
四、结束语
这次的数字信号处理大作业的题目是应用Matlab对语音信号进行频谱分析及滤波,首先通过网络和书籍查找有关本次作业所需的资料,编写相关程序,并通过Matlab软件运行得到相关波形频谱图。
在做作业的过程中,我将上课所学的理论知识运用到实践中。
通过这次应用Matlab对语音信号进行频谱分析及滤波,让我对Matlab的应用以及数字滤波器的设计有了更深层次的理解,每个程序中的语句表示什么意思也有了很清楚的了解。
在实践中增强了我的动手能力,并提高了我的综合能力,使自身得到了很大的锻炼。
另外,在设计滤波器的过程中由于个人知识学得不到位,后面的仿真结果不是很理想,我希望以后多查阅资料,多积累,多思考,只有这样,才能取得更大的进步,才能学有所用,学有所长。
11
五、程序附录
(1)采样+噪声
clear
clc
%读取语音信号的数据,赋给变量x1
sound(x1,fs);
%播放原始语音信号
N=length(x1)
fs%采样频率为44100Hz
bits%比特率为16
N1=length(x)
figure
(1)
sound(x,fs);
%播放截取后语音信号,仍能清晰地听到“数字信号”
k=0:
5999;
mean(x)%求得语音信号平均幅值-2.1368e-04
mean(d)
%对噪声进行衰减
sound(x2,fs);
%播放加入高斯噪声后的语音,可以明显听出噪声
figure(3)
plot(x2)
加入噪声后时域信号'
12
y2=fft(x2,6000);
%对信号做N点FFT变换
figure(4)
subplot(2,1,1),plot(k,abs(y2));
加入噪声后|X(k)|'
subplot(2,1,2),plot(k,angle(y2));
加入噪声后arg|X(k)|'
(2)IIR低通滤波器
%IIR低通滤波器
%读取语音信号的数据,赋给变量x1
mean(d);
%播放加入高斯噪声后的语音,可以明显听出噪声
fs=44100;
Ts=1/fs;
wp=2*pi*45000/fs;
%通带截止频率
ws=2*pi*50000/fs;
%阻带截止频率
Rp=1;
%通带衰减
Rs=100;
%阻带衰减
wp1=2/Ts*tan(wp/2);
%将模拟指标转换成数字指标
ws1=2/Ts*tan(ws/2);
[N,Wn]=buttord(wp1,ws1,Rp,Rs,'
s'
%选择滤波器的最小阶数
[Z,P,K]=buttap(N);
%创建butterworth模拟低通滤波器
[Bap,Aap]=zp2tf(Z,P,K);
[b,a]=lp2lp(Bap,Aap,Wn);
%将模拟原型低通滤波器转换为低通滤波器
[bz,az]=bilinear(b,a,fs);
%用双线性变换法实现模拟滤波器到数字滤波器的转换
[H,W]=freqz(bz,az);
%绘制频率响应曲线
plot(W*fs/(2*pi),abs(H))
grid
频率/Hz'
)
频率响应幅度'
IIR低通滤波器'
13
f1=filter(bz,az,x2);
subplot(2,1,1)
plot(x2)%画出滤波前的时域图
IIR低通滤波器滤波前的时域波形'
subplot(2,1,2)
plot(f1);
%画出滤波后的时域图
IIR低通滤波器滤波后的时域波形'
sound(f1,44100);
%播放滤波后的信号
F0=fft(f1,1024);
f=fs*(0:
511)/1024;
y2=fft(x2,1024);
subplot(2,1,1);
plot(f,abs(y2(1:
512)));
%画出滤波前的频谱图
IIR低通滤波器滤波前的频谱'
频率/Hz'
幅值'
F1=plot(f,abs(F0(1:
%画出滤波后的频谱图
IIR低通滤波器滤波后的频谱'
(3)FIR低通滤波
%FIR低通滤波
x1=wavread('
产生高斯白噪声d=randn(1,60000);
%%对噪声进行衰减d=d/100;
%加入高斯白噪声x2=x+d;
sound(x2,fs);
wp=2*pi*1000/fs;
ws=2*pi*1200/fs;
Rp=1;
Rs=100;
wdelta=ws-wp;
取整N=ceil(8*pi/wdelta);
%14
wn=(wp+ws)/2
[b,a]=fir1(N,wn/pi,hamming(N+1));
%选择窗函数,并归一化截止频率
freqz(b,a,512);
FIR低通滤波器'
f2=filter(b,a,x2);
plot(x2)
FIR低通滤波器滤波前的时域波形'
subplot(2,1,2)plot(f2);
'
FIR低通滤波器滤波后的时域波形播放滤波后的语音信号sound(f2,44100);
%F0=fft(f2,1024);
f=fs*(0:
figure(3)y2=fft(x2,1024);
subplot(2,1,1);
plot(f,abs(y2(1:
title('
FIR)低通滤波器滤波前的频谱'
);
'
xlabel();
subplot(2,1,2)F2=plot(f,abs(F0(1:
)title('
FIR低通滤波器滤波后的频谱);
ylabel('
高通滤波器4)IIR(wp=2*2000/fs;
ws=2*1000/fs;
ap=1;
as=30;
[N,Wc]=buttord(wp,ws,ap,as);
[B,A]=butter(N,Wc,'
high'
[H,W]=freqz(B,A);
figure
(1)plot(W,abs(H))高通滤波的幅值响应title('
)f1=filter(B,A,x2);
15
sound(f1,fs)
IIR高通滤波器滤波前的时域波形'
plot(f1)
IIR高通滤波器滤波后的时域波形'
f0=fft(f1,2048);
1023)/2048;
y=fft(x2,2048);
y0=fft(f1,2048);
plot(f,abs(y(1:
1024)))
IIR高通滤波前的幅频图'
plot(f,abs(y0(1:
1024)));
IIR高通滤波厚的幅频图'
(5)FIR高通滤波器
clc;
t=(0:
length(x1)-1)/fs;
Au=0.05;
d=[Au*cos(2*pi*11025*t)];
x2=x1'
+d;
T=1/fs;
wp=2*pi*2000/fs;
ws=2*pi*1000/fs;
as=50;
B=wp-ws;
N0=ceil(6.6*pi/B);
N=N0+mod(N0+1,2);
wc=(wp+ws)/2/pi;
hanning(N));
h=fir1(N-1,wc,'
t=1:
N;
figure
(1)plot(t,h)y=fftfilt(h,x2);
sound(y,fs)figure
(2)subplot(2,1,1)plot(x2)16
FIR高通滤波器滤波前的时域波形'
plot(y)
FIR高通滤波器滤波后的时域波形'
f0=fft(y,2048);
y0=fft(x2,2048);
FIR高通滤波前的幅频图'
plot(f,abs(f0(1:
FIR高通滤波厚的幅频图'
17
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- 语音 信号 进行 分析 处理