matlab課程設(shè)計--利用matlab對語音信號進行處理和分析

1、<p><b>　　目 錄</b></p><p><b>　　摘 要Ⅰ</b></p><p><b>　　1. 設(shè)計原理1</b></p><p>　　1.1 設(shè)計的目的及要求2</p><p>　　1.2 課題的研究意義 2</p>&l

2、t;p><b>　　2. 設(shè)計原理3</b></p><p>　　2.1 采樣頻率3</p><p>　　2.2 采樣位數(shù)3</p><p>　　2.3 采樣定理3</p><p>　　2.4 時域信號的FFT分析3 </p><p>　　2.5 數(shù)字濾波器設(shè)計原理和方法4 &l

3、t;/p><p>　　2.6 各種不同類型濾波器的性能比較4</p><p>　　3. 設(shè)計內(nèi)容 4</p><p>　　3.1語音信號的錄入與提取 5</p><p>　　3.2 加噪處理（高頻噪音）6</p><p>　　3.3 設(shè)計窗函數(shù)帶阻濾波器8</p><p>　　3.4 濾波

4、處理9</p><p>　　3.5 加躁處理（低頻噪音）11</p><p>　　3.6 設(shè)計橢圓函數(shù)高通濾波器濾波處理13</p><p><b>　　參考文獻15</b></p><p><b>　　摘 要</b></p><p>　　語音信號處理是研究用數(shù)字信號

5、處理技術(shù)和語音學(xué)知識對語音信號進行處理的新興的學(xué)科，是目前發(fā)展最為迅速的信息科學(xué)研究領(lǐng)域的核心技術(shù)之一。通過語音傳遞信息是人類最重要、最有效、最常用和最方便的交換信息形式。</p><p>　　Matlab語言是一種數(shù)據(jù)分析和處理功能十分強大的計算機應(yīng)用軟件，它可以將聲音文件變換為離散的數(shù)據(jù)文件，然后利用其強大的矩陣運算能力處理數(shù)據(jù)，如數(shù)字濾波、傅里葉變換、時域和頻域分析、聲音回放以及各種圖的呈現(xiàn)等，它的信號處理

6、與分析工具箱為語音信號分析提供了十分豐富的功能函數(shù)，利用這些功能函數(shù)可以快捷而又方便地完成語音信號的處理和分析以及信號的可視化，使人機交互更加便捷。信號處理是Matlab重要應(yīng)用的領(lǐng)域之一。</p><p>　　本實驗設(shè)計用電腦自帶的錄音機采集了一段語音，對其進行了時域分析，頻譜分析,分析語音信號的特性。并應(yīng)用matlab平臺對語音信號加入了不同的噪聲，進一步用窗函數(shù)法，橢圓函數(shù)法分別設(shè)計了一個帶阻濾波器和一個高

7、通濾波器，然后對加噪的語音信號進行濾波處理。最后對比濾波前后的語音信號的時域和頻域特性，回放加噪語音信號和去噪語音信號。對比研究處理前和處理后的聲音的不同。</p><p>　　【關(guān)鍵詞】 語音信號；頻域特性; 時域特性; 濾波器</p><p><b>　　1.設(shè)計目的和要求</b></p><p>　　1.1 設(shè)計目的及要求</p&g

8、t;<p>　　本次課程設(shè)計要求利用MATLAB對語音信號進行處理和分析，要求學(xué)生采集語音信號后，在MATLAB軟件平臺進行頻譜分析，并對速配采集的語音信號加入干擾噪聲，對加入噪聲的信號進行頻譜分析，設(shè)計合適的濾波器濾除噪音，恢復(fù)信號。</p><p>　　1.2 課題的研究意義</p><p>　　語言是我們?nèi)祟愃赜械墓δ?，它是傳承和記載人類幾千年文明史，沒有語言就沒有我

9、們今天人類的文明。語音是語言最基本的表現(xiàn)形式，是相互傳遞信息最重要的手段，是人類最重要、最有效、最常用和最方便的交換信息的形式。</p><p>　　語音信號處理屬于信息科學(xué)的一個重要分支，大規(guī)模集成技術(shù)的高度發(fā)展和計算機技術(shù)的飛速前進，推動了這一技術(shù)的發(fā)展；它是研究用數(shù)字信號處理技術(shù)對語音信號進行處理的一門新興學(xué)科，同時又是綜合性的多學(xué)科領(lǐng)域和涉及面很廣的交叉學(xué)科，因此我們進行語言信號處理具有時代的意義。<

10、;/p><p><b>　　2.設(shè)計原理</b></p><p><b>　　2.1 采樣頻率</b></p><p>　　采樣頻率，也稱為采樣速度或者采樣率，定義了每秒從連續(xù)信號中提取并組成離散信號的采樣個數(shù)，它用赫茲（Hz）來表示。采樣頻率的倒數(shù)是采樣周期或者叫作采樣時間，它是采樣之間的時間間隔。通俗的講采樣頻率是指計算機

11、每秒鐘采集多少個聲音樣本，是描述聲音文件的音質(zhì)、音調(diào)，衡量聲卡、聲音文件的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。采樣頻率越高，即采樣的間隔時間越短，則在單位時間內(nèi)計算機得到的聲音樣本數(shù)據(jù)就越多，對聲音波形的表示也越精確。采樣頻率與聲音頻率之間有一定的關(guān)系，根據(jù)奎斯特理論，只有采樣頻率高于聲音信號最高頻率的兩倍時，才能把數(shù)字信號表示的聲音還原成為原來的聲音。這就是說采樣頻率是衡量聲卡采集、記錄和還原聲音文件的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。</p><p><

12、;b>　　2.2 采樣位數(shù)</b></p><p>　　采樣位數(shù)即采樣值或取樣值，用來衡量聲音波動變化的參數(shù)，是指聲卡在采集和播放聲音文件時所使用數(shù)字聲音信號的二進制位數(shù)。采樣頻率是指錄音設(shè)備在一秒鐘內(nèi)對聲音信號的采樣次數(shù)，采樣頻率越高聲音的還原就越真實越自然。</p><p>　　采樣位數(shù)和采樣率對于音頻接口來說是最為重要的兩個指標(biāo)，也是選擇音頻接口的兩個重要標(biāo)準(zhǔn)。無論

13、采樣頻率如何，理論上來說采樣的位數(shù)決定了音頻數(shù)據(jù)最大的力度范圍。</p><p><b>　　2.3 采樣定理</b></p><p>　　在進行模擬/數(shù)字信號的轉(zhuǎn)換過程中，當(dāng)采樣頻率最大值大于信號中最高頻率fmax的2.56倍時，即：fs.max>=2.56fmax,則采樣之后的數(shù)字信號完整地保留了原始信號中的信息. </p><p>

14、　　2.4 時域信號的FFT分析</p><p>　　FFT即為快速傅氏變換，是離散傅氏變換的快速算法，它是根據(jù)離散傅氏變換的奇、偶、虛、實等特性，對離散傅立葉變換的算法進行改進獲得的。</p><p>　　在MATLAB的信號處理工具箱中函數(shù)FFT和IFFT用于快速傅立葉變換和逆變換。函數(shù)FFT用于序列快速傅立葉變換，其調(diào)用格式為y=fft(x)，其中，x是序列，y是序列的FFT，x可以

15、為一向量或矩陣，若x為一向量，y是x的FFT且和x相同長度；若x為一矩陣，則y是對矩陣的每一列向量進行FFT。如果x長度是2的冪次方，函數(shù)fft執(zhí)行高速基－2FFT算法，否則fft執(zhí)行一種混合基的離散傅立葉變換算法，計算速度較慢。函數(shù)FFT的另一種調(diào)用格式為y=fft(x,N)，式中，x，y意義同前，N為正整數(shù)。函數(shù)執(zhí)行N點的FFT，若x為向量且長度小于N，則函數(shù)將x補零至長度N；若向量x的長度大于N，則函數(shù)截短x使之長度為N；若x 為

16、矩陣，按相同方法對x進行處理。</p><p>　　2.5 數(shù)字濾波器的設(shè)計原理和方法</p><p>　　數(shù)字濾波是數(shù)字信號分析中最重要的組成部分之一，與模擬濾波相比，它具有精度和穩(wěn)定性高、系統(tǒng)函數(shù)容易改變、靈活性強、便于大規(guī)模集成和可實現(xiàn)多維濾波等優(yōu)點。在信號的過濾、檢測和參數(shù)的估計等方面，經(jīng)典數(shù)字濾波器是使用最廣泛的一種線性系統(tǒng)。</p><p>　　數(shù)字濾波

17、器的作用是利用離散時間系統(tǒng)的特性對輸入信號波形(或頻譜)進行加工處理，或者說利用數(shù)字方法按預(yù)定的要求對信號進行變換。</p><p>　　2.6 各種濾波器的性能比較</p><p>　　IIR濾波器與FIR濾波器的性能比較</p><p>　　FIR:Finite Impulse response，有限沖擊響應(yīng)</p><p>　　IIR:

18、Infinite Impulse response，無限沖擊響應(yīng)</p><p>　　從性能上來說，IIR濾波器傳輸函數(shù)的極點可位于單位圓內(nèi)的任何地方，因此可用較低的階數(shù)獲得高的選擇性，所用的存貯單元少，所以經(jīng)濟而效率高。但是這個高效率是以相位的非線性為代價的。選擇性越好，則相位非線性越嚴(yán)重。相反，F(xiàn)IR濾波器卻可以得到嚴(yán)格的線性相位，然而由于FIR濾波器傳輸函數(shù)的極點固定在原點，所以只能用較高的階數(shù)達到高的選擇

19、性；對于同樣的濾波器設(shè)計指標(biāo)，F(xiàn)IR濾波器所要求的階數(shù)可以比IIR濾波器高5~10倍，結(jié)果，成本較高，信號延時也較大；如果按相同的選擇性和相同的線性要求來說，則IIR濾波器就必須加全通網(wǎng)絡(luò)進行相位較正，同樣要大增加濾波器的節(jié)數(shù)和復(fù)雜性。</p><p>　　整體來看，IIR濾波器達到同樣效果階數(shù)少，延遲小，但是有穩(wěn)定性問題，非線性相位；FIR濾波器沒有穩(wěn)定性問題，線性相位，但階數(shù)多，延遲大</p>

20、<p><b>　　3.設(shè)計內(nèi)容</b></p><p>　　3.1語音信號的錄入與提取</p><p>　　用電腦所帶的錄音工具錄制一段錄音，時間約為1s，并將聲音保存成擴展名為(.wav)格式，并且應(yīng)注意，錄取的聲音應(yīng)為單聲道的，否則圖形會出不來。</p><p>　　對采集的信號進行FFT分析，并且畫出源信號的時域波形圖形和頻域

21、圖形。</p><p><b>　　fs=16000;</b></p><p>　　x0=wavread('E:\xinhao1');</p><p>　　t=(0:length(x0)-1)/16000;</p><p>　　f=fs*(0:10239)/20480; </p><p

22、>　　y1=fft(x0,20480);</p><p><b>　　%畫語音信號時域圖</b></p><p><b>　　figure(1)</b></p><p>　　subplot(1,1,1);</p><p>　　plot(t,x0)</p><p><

23、;b>　　grid on; </b></p><p>　　axis tight;</p><p>　　title('原始語音信號時域');</p><p>　　xlabel('time(s)');</p><p>　　ylabel('幅度');</p><p

24、><b>　　%畫語音信號頻域圖</b></p><p><b>　　figure(2)</b></p><p>　　subplot(1,1,1);</p><p>　　plot(f,abs(y1(1:10240))); </p><p><b>　　grid on; </b&

25、gt;</p><p>　　axis([0,8000,0,20]);</p><p>　　title('原始語音信號頻譜');</p><p>　　xlabel('Hz'); </p><p>　　ylabel('幅度');</p><p><b>　　程序運行

26、結(jié)果如下：</b></p><p>　　3.2 加噪處理，對信號加高頻噪音</p><p>　　在MATLAB軟件平臺下，給原始的語音信號疊加上噪聲，繪出加噪聲后的語音信號時域和頻譜圖，在視覺上與原始語音信號圖形對比，也可通過Windows播放軟件從聽覺上進行對比，分析并體會含噪語音信號頻譜和時域波形的改變。程序代碼如下：</p><p>　　%加噪后語

27、音信號變化</p><p>　　d=[0.15*cos(2*pi*4000*t)]'; %加噪</p><p><b>　　x1=x0+d;</b></p><p>　　y2=fft(x1,20480);</p><p>　　%加噪后語音信號的時域圖</p><p><b>　　

28、figure(3)</b></p><p>　　subplot(1,1,1);</p><p>　　plot(t,x0)</p><p><b>　　grid on;</b></p><p>　　axis tight;</p><p>　　title('加噪后的信號時域'

29、;);</p><p>　　xlabel('time(s)');</p><p>　　ylabel('幅度');</p><p>　　%加噪后語音信號的頻域圖</p><p><b>　　figure(4)</b></p><p>　　subplot(1,1,1);

30、</p><p>　　plot(f,abs(y2(1:10240)));</p><p><b>　　grid on;</b></p><p>　　axis([0,8000,0,20]);</p><p>　　title('加噪語音信號頻譜');</p><p>　　xlabel(

31、'Hz');</p><p>　　ylabel('幅度');</p><p><b>　　程序運行結(jié)果如下：</b></p><p>　　加噪聲后，聽起來明顯感覺嘈雜。通過圖形比較也可以看出，時域波形圖的變化不大，但頻譜圖的變化明顯，顯示出加了干擾。</p><p>　　3.3 設(shè)計窗函數(shù)

32、帶阻濾波器</p><p>　　要對加入噪聲的語音信號進行濾波，需設(shè)計合適的濾波器。由圖形可看出，用窗函數(shù)法設(shè)計帶阻濾波器可對對加噪語音信號進行濾波。設(shè)計帶阻濾波器，并繪制濾波器的圖形。</p><p><b>　　程序設(shè)計如下：</b></p><p><b>　　%設(shè)計帶阻濾波器</b></p><

33、p>　　wlp=2850*pi*2/fs;wls=3400*pi*2/fs;</p><p>　　wup=4900*pi*2/fs;wus=4600*pi*2/fs;</p><p>　　B=(wus-wls);</p><p>　　M=ceil(12*pi/B)-1;</p><p>　　wp=[(wls+wlp)/2/pi,(wus

34、+wup)/2/pi];</p><p>　　[bz,az]=fir1(M,wp,'stop',blackman(M+2));</p><p>　　hn=fir1(M,wp,'stop',blackman(M+2));</p><p>　　%帶阻濾波器窗函數(shù)圖像</p><p><b>　　figur

35、e(5)</b></p><p>　　subplot(1,1,1);</p><p>　　freqz(hn);</p><p><b>　　grid on;</b></p><p>　　axis tight;</p><p>　　title('窗函數(shù)圖像');</

36、p><p>　　xlabel('Hz');</p><p>　　ylabel('幅度');</p><p><b>　　程序運行結(jié)果如下：</b></p><p>　　3.4 對信號進行濾波處理</p><p>　　對加入噪聲的語音信號進行濾波。用加窗函數(shù)的方法設(shè)計了巴

37、帶阻濾波器對加噪語音信號進行濾波，并繪制了加噪語音信號濾波后的時域圖和頻譜圖。</p><p><b>　　程序設(shè)計如下：</b></p><p><b>　　%畫濾波后的圖</b></p><p><b>　　figure(6)</b></p><p>　　freqz(bz,

38、az);</p><p>　　grid on; axis tight;</p><p>　　y3=filter(bz,az,x1);</p><p>　　X=fft(y3,20480);</p><p><b>　　%濾波后時域圖</b></p><p>　　subplot(2,1,1);<

39、/p><p>　　plot(y3); </p><p><b>　　grid on;</b></p><p>　　ylim([-0.03 ,0.03]);</p><p>　　title('濾波后信號時域波形'); </p><p>　　xlabel('time(s)'

40、);</p><p>　　ylabel('幅度');</p><p><b>　　%濾波后頻譜</b></p><p>　　subplot(2,1,2);</p><p>　　plot(abs(X(1:10240))); </p><p>　　title('濾波后信號頻譜&

41、#39;);</p><p><b>　　grid on;</b></p><p>　　ylim([0,20]);</p><p>　　xlabel('Hz');</p><p>　　ylabel('幅度');</p><p><b>　　程序運行結(jié)果如下

42、;</b></p><p>　　經(jīng)過濾波后得出的語音信號相比較，低通濾波后，聲音稍微有些發(fā)悶，但是很接近原來的聲音。</p><p>　　3.5對信號加低頻噪音</p><p><b>　　程序如下：</b></p><p><b>　　%加低頻噪音</b></p><

43、;p>　　d1=[0.5*cos(2*pi*200*t)]'; %加噪</p><p><b>　　x4=x0+d1;</b></p><p>　　y4=fft(x4,20480);</p><p>　　%加噪后語音信號的時域圖</p><p><b>　　figure(7)</b>&

44、lt;/p><p>　　subplot(1,1,1);</p><p>　　plot(t,x4)</p><p><b>　　grid on;</b></p><p>　　axis tight;</p><p>　　title('加噪后的信號時域');</p><p

45、>　　xlabel('time(s)');</p><p>　　ylabel('幅度');</p><p>　　%加噪后語音信號的頻域圖</p><p><b>　　figure(8)</b></p><p>　　subplot(1,1,1);</p><p>

46、;　　plot(f,abs(y4(1:10240)));</p><p><b>　　grid on;</b></p><p>　　axis([0,8000,0,20]);</p><p>　　title('加噪語音信號頻譜');</p><p>　　xlabel('Hz');</p

47、><p>　　ylabel('幅度');</p><p><b>　　運行結(jié)果：</b></p><p>　　3.6對加高頻噪音的程序進行濾波處理</p><p>　　用橢圓濾波器對信號的高頻噪音進行濾波，程序如下：</p><p><b>　　%加高通濾波</b>

48、;</p><p>　　wp1=100*pi*2/fs;</p><p>　　ws1=60*pi*2/fs;</p><p><b>　　Rp1=1;</b></p><p><b>　　As1=100;</b></p><p>　　[N1,wso]=ellipord(wp1

49、,ws1,Rp1,As1);</p><p>　　[B1,A1]=ellip(N1,Rp1,As1,wso,'high');</p><p><b>　　figure(9)</b></p><p>　　freqz(B1,A1);</p><p><b>　　grid on; </b>

50、</p><p>　　ylim([0,1]);</p><p>　　y4=filter(B1,A1,x4);</p><p>　　X1=fft(y4,20480);</p><p><b>　　%濾波后時域圖</b></p><p>　　subplot(2,1,1);</p><

51、;p>　　plot(y4); </p><p><b>　　grid on;</b></p><p>　　%axis tight;</p><p>　　ylim([-0.03,0.03]);</p><p>　　title('濾波后信號時域波形'); </p><p>　　x

52、label('time(s)');</p><p>　　ylabel('幅度');</p><p><b>　　%濾波后頻譜</b></p><p>　　subplot(2,1,2);</p><p>　　plot(abs(X1(1:10240))); </p><p&

53、gt;　　title('濾波后信號頻譜');</p><p><b>　　grid on;</b></p><p>　　%ylim([0,20]);</p><p>　　axis tight;</p><p>　　xlabel('Hz');</p><p>　　yl

54、abel('幅度');</p><p><b>　　程序運行結(jié)果：</b></p><p><b>　　橢圓高通濾波器圖像</b></p><p><b>　　%濾波器圖像</b></p><p>　　figure(10)</p><p>

55、;　　hn1=ellip(N1,Rp1,As1,wso,'high');</p><p>　　subplot(1,1,1);</p><p>　　freqz(hn1);</p><p><b>　　grid on;</b></p><p>　　xlim([0,0.2]);</p><p

56、>　　%axis tight;</p><p>　　title('橢圓函數(shù)圖像');</p><p>　　xlabel('Hz');</p><p>　　ylabel('幅度');</p><p><b>　　運行結(jié)果：</b></p><p>

57、;<b>　　參考文獻</b></p><p>　　[1] 高西全、丁玉美編著，數(shù)字信號處理。西安：西安電子科技大學(xué)出版社，2008.</p><p>　　[2]丁玉美、高西全編著，數(shù)字信號處理學(xué)習(xí)指導(dǎo)。西安：西安電子科技大學(xué)出版社，2001.</p><p>　　[3]鄭君里等編，信號與系統(tǒng)。北京：高等教育出版社，2000.</p>

58、;<p>　　[4]劉樹棠譯，數(shù)字信號處理——使用MATLAB。西安：西安交通大學(xué)出版社，2002.</p><p>　　[5]導(dǎo)向科技編著，MATLAB程序設(shè)計與實例應(yīng)用。北京：中國鐵道出版社，2001.</p><p>　　[6]羅軍輝等編著，MATLAB7.0在數(shù)字信號處理中的應(yīng)用。北京：機械工程出版社，2005.</p><p>　　[7]陳懷

59、琛等編著，MATLAB及在電子信息課中的應(yīng)用。北京：電子工業(yè)出版社，2002.</p><p>　　[8]胡廣書編組，數(shù)字信號處理——理論、算法與實現(xiàn)。北京：清華大學(xué)出版社，2002.</p><p>　　[9]梁虹等編，信號與線性系統(tǒng)分析——機遇MATLAB的方法與實現(xiàn)。北京：高等教育出版社，2006.</p><p>　　[10]劉衛(wèi)國主編，MATLAB程序設(shè)計