dsp語音信號處理課程設計

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文檔簡介

1、　　目錄　　摘要1　　第一章緒論2　　1.1 簡析數(shù)字信號2　　1.2 課程設計的目標2

2、　　1.3課程設計的內容及要求2　　第二章語音信號處理理論基礎4　　2.1簡述語音信號4　　2.2基礎知識概述4　　第三章系統(tǒng)方案論證5　　3．1 設計方案分析5<

3、;b>　　3．2實驗原理5　　第四章 GUI設計實現(xiàn)8　　4.1原理圖及程序8　　第五章總結與心得體會17　　參考文獻18　　摘要<

4、;/b>　　數(shù)字信號處理(Digital Signal Processing)技術，從20世紀60年代以來，隨著計算機科學和信息科學、集成芯片制造工藝的飛速發(fā)展，數(shù)字處理技術應運而生并得以快速發(fā)展。語言是人們進行信息溝通的主要方式之一，它具有直接、自然、方便等優(yōu)點。語音則是語言的物理層表達方式。語音處理主要是對語音進行機器處理，以達到傳輸、自動識別、機器理解等目的。本文首先對語音信號處理

5、進行了概述，其中包括各種處理技術、發(fā)展及應用。接下來主要介紹了語音識別方面的知識。根據(jù)語音識別系統(tǒng)的基本構成模型，介紹了預處理、端點檢測到模板匹配各個部分所涉及到的語音數(shù)字信號處理原理和方法。重點研究了孤立詞識別系統(tǒng)的原理、構成及各部分的實現(xiàn)算法。　　論文中首先對語音信號的基本處理問題進行了分析和對比，然后在自己設計的基于TMS320VC5402的DSP實際系統(tǒng)上，進行了語音處理過程的濾波、采樣

6、、傅立葉變換和譜包絡提取的算法實現(xiàn)研究，討論了在算法的DSP實現(xiàn)方法，分析了運行實驗結果。在此基礎上，對GSM系統(tǒng)中的編碼、回聲抵消、說話人識別和交通車輛內部的噪聲抵消應用進行了研究。最后對DSP實現(xiàn)語音信號處理的存在的問題和發(fā)展前景進行了展望。　　緒論　　1.1 簡析數(shù)字信號

7、;　　數(shù)字信號處理(Digital Signal Processing，簡稱DSP)是一門涉及多門學科并廣泛應用于很多科學與工程領域的新興學科。20世紀60年代以來，隨著計算機和信息技術的飛速發(fā)展，有力地推動和促進了DSP技術的發(fā)展進程。在過去的二十多年時間里，DSP技術已經在通信等領域得到了極為廣泛的應用。步入2l世紀以后，信息社會已經進入了數(shù)字化時代，DSP技術已成為數(shù)字化社會最重要的技術之一。DSP可以代表數(shù)字信號處理(DigJt

8、al Signal Processing)，也可以代表數(shù)字信號處理器(Digital Signal Processor)，其實兩者是不可分割的。前者是理論與計算方法的技術，后者是實現(xiàn)這些技術的通用或專用可編程微處理器：蒼：片。隨著DSP芯片的快速發(fā)展，應用越來越廣泛，DSP這一英文縮寫己被大家公認為數(shù)字信號處理器的代名詞。　　1.2 課程設計的目標　　D

9、SP作為專用的微處理器，它主要的目標，尤其是早期誕生的時候，主要是用于數(shù)字信號處理，內部結構一丌始采用了和普通的MCU不太一樣的哈佛結構，主要特點就是分離數(shù)據(jù)流和指令流，并且在內部使用乘法累加器的運算內核和流水線結構。在MCU做乘法運算，需要數(shù)十個指令周期的時候，DSP一開始就擁有使用單指令的乘法運算能力。所以自從一出現(xiàn)，就被一些運算密集型的嵌入式或者脫機應用所關注。經過這么多年的發(fā)展，DSP的內部結構發(fā)生了很多的變化llJ，比如說與通

10、用處理器的結合、并行化和專業(yè)化。與通用處理器的結合，就是在DSP芯片早面，用DSP的內核做運算密集型的數(shù)字信號處理的運算，在芯片內同時有通用的處理器內核做管理運算，這樣形成的新的DSP產品，不僅有強的運算能力，還有好的事務處理能力。Dsp的應用現(xiàn)在已經很廣泛了，像汽車、嵌入式的通信系統(tǒng)和安全加密，很多的安全加密產品，實際上加密算法是不占用計算機資源，是用DSP做的一個板子插到計算機里進行加密運算。隨著DSP技術的不斷發(fā)展，DSP處理器的

11、性能也在不斷提高。　　1.3課程設計的內容及要求　　課程設計內容：　　根據(jù)設計要求分析系統(tǒng)功能，掌握設計中所需理論（采樣頻率、采樣位數(shù)的概念，采樣定理；時域信號的FFT分析；數(shù)字濾波器設計原理和方法，各種不同類型濾波器的性能比較），闡明設計原理。集語音信號，并對其

12、進行FFT頻譜分析，畫出信號的時域波形圖和頻譜圖。對所采集的語音信號加入干擾噪聲，對語音信號進行回放，感覺加噪前后聲音的變化，分析原因，得出結論。并對其進行FFT頻譜分析，比較加噪前后語音信號的波形及頻譜，對所得結果進行分析，闡明原因，得出結論。根據(jù)待處理信號特點，設計合適數(shù)字濾波器，繪制所設計濾波器的幅頻和相頻特性。用所設計的濾波器對含噪語音信號進行濾波。對濾波后的語音信號進行FFT頻譜分析。畫出處理過程中所得各種波形及頻譜圖。對語

13、音信號進行回放，感覺濾波前后聲音的變化。比較濾波前后語音信號的波形及頻譜，對所得結果和濾波器性能進行頻譜分析，闡明原因，得出結論。設計處理系統(tǒng)的用戶界面,在所設計的系統(tǒng)界面上可以選擇濾波器的參數(shù),顯示濾波器的頻率響應,選擇信號等。　　課程設計要求：　　1.本次課程設計要求利用MATLAB對語音信號進行數(shù)字信號處理和分

14、析，要求學生采集語音信號后，在MATLAB軟件平臺進行頻譜分析；并對所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，設計合適的濾波器濾除噪聲，恢復原信號。 　　2．基本教學要求：每組一臺電腦（附話筒和耳機），電腦安裝MATLAB7.1版本以上軟件。　　語音信號處理理論基礎　　2.1

15、簡述語音信號　　語音信號處理是研究用數(shù)字信號處理技術對語音信號進行處理的一門學科，它是一門新興的學科，同時又是綜合性的多學科領域和涉及面廣的交叉學科。語音信號處理是許多信息領域應用的核心技術之一，是目前發(fā)展速度最快的信息科學技術領域中的一個。　　2.2基礎知識概述<p

16、>　　在研究分析各種語音信號處理技術集應用之前，必須了解有關語音信號的一些基本特性。為了對語音信號進行數(shù)字處理，需要建立一個能夠精確描述語音產生過程和語音全部特征的數(shù)字模型，即根據(jù)語音的長生過程建立一個又實用又便于分析的語音信號模型。發(fā)音語音學只要研究語音產生機理，借助儀器觀察發(fā)音器官，以確定發(fā)音部位和發(fā)音方法。聲音是一種波，能被人耳聽到，它的振動頻率在20~20000hz之間。自然界中包含各種各樣的聲音，如風聲、雷聲、雨聲等。&

17、lt;/p>　　根據(jù)語音信號的產生模型，可以將其豕一個線性非時變系統(tǒng)的輸出表示，即看做是聲門激勵信號和聲道沖激響應的卷積。在語音信號數(shù)字處理所涉及的各個領域中，根據(jù)語音信號求解聲門激勵和聲道響應具有非常重要的意義。　　同態(tài)稱為同態(tài)濾波，它實現(xiàn)了將卷積關系變換為求和關系的分享處理。眾所周知，為了分離加性組合信號，常用采用線性濾波方法。而為了分離非加性組合信號，常采用同態(tài)

18、濾波技術。同態(tài)濾波是一咱非線性濾波，但它服從廣義疊加原理。　　加性信號可以用線性系統(tǒng)來處理，這種系統(tǒng)滿足疊加性。但是許多信號，其組成各分量不是按加法原則組合起來的。如語音信號、圖像信號、地震信號、通信中的衰落信號、調制信號都不是加性信號，而是乘積性信號或卷積性信號。此時不能用線性系統(tǒng)，而必須用滿足其相應組合原則的非線性系統(tǒng)來處理。而同態(tài)信號處理就是非線性問題轉化為線性問題來處理。按被處理的信號來

19、分類，大體分為乘積同態(tài)處理和卷積同態(tài)處理和卷積同態(tài)處理兩種。第三章系統(tǒng)方案論證　　3．1 設計方案分析 　　信號的傅立葉表示在信號的分析與處理中起著重要的作用。因為對于線性系統(tǒng)來說，可以很方便地確定其對正弦或復指數(shù)和的響應，所以傅立葉分析方法能完善地解決許多信號分析和處理問題。另外，傅立葉表示使信號的某些特性變得更明顯，因此，它能更深入地說明信號的

20、各項紅物理現(xiàn)象。　　由于語音信號是隨著時間變化的，通常認為，語音是一個受準周期脈沖或隨機噪聲源激勵的線性系統(tǒng)的輸出。輸出頻譜是聲道系統(tǒng)頻率響應與激勵源頻譜的乘積。聲道系統(tǒng)的頻率響應及激勵源都是隨時間變化的，因此一般標準的傅立葉表示雖然適用于周期及平穩(wěn)隨機信號的表示，但不能直接用于語音信號。由于語音信號可以認為在短時間內，近似不變，因而可以采用短時分析法。

21、　　本實驗要求掌握傅里葉分析原理，會利用已學的知識，編寫程序估計短時譜、倒譜，畫出語譜圖，并分析實驗結果，在此基礎上，借助頻域分析方法所求得的參數(shù)分析語音信號的基音周期或共振峰。　　3．2實驗原理　　1、短時傅立葉變換　　由于語音信號是短

22、時平穩(wěn)的隨機信號，某一語音信號幀的短時傅立葉變換的定義為：　?。?.1）　　其中w(n-m)是實窗口函數(shù)序列，n表示某一語音信號幀。令n-m=k'，則得到　?。?.2）

23、　于是可以得到　　（2.3）　　假定　?。?）　　則可以得到

24、;　　（5）　　同樣，不同的窗口函數(shù)，將得到不同的傅立葉變換式的結果。由上式可見，短時傅立葉變換有兩個變量：n和ω，所以它既是時序n的離散函數(shù)，又是角頻率ω的連續(xù)函數(shù)。與離散傅立葉變換逼近傅立葉變換一樣，如令ω=2πk/N，則得離散的短時傅立葉吧如下：　　(6)

25、;　　2、語譜圖　　水平方向是時間軸，垂直方向是頻率軸，圖上的灰度條紋代表各個時刻的語音短時譜。語譜圖反映了語音信號的動態(tài)頻率特性，在語音分析中具有重要的實用價值。被成為可視語言。　　語譜圖的時間分辨率和頻率分辨率是由窗函數(shù)的特性決定的。時間分辨率高，可以看出時間波形的每個周期及共振峰隨時間的變

26、化，但頻率分辨率低，不足以分辨由于激勵所形成的細微結構，稱為寬帶語譜圖；而窄帶語譜圖正好與之相反。　　寬帶語譜圖可以獲得較高的時間分辨率，反映頻譜的快速時變過程；窄帶語譜圖可以獲得較高的頻率分辨率，反映頻譜的精細結構。兩者相結合，可以提供帶兩與語音特性相關的信息。語譜圖上因其不同的灰度，形成不同的紋路，稱之為“聲紋”。聲紋因人而異，因此可以在司法、安全等場合得到應用。&l

27、t;p>　　3、復倒譜和倒譜　　復倒譜是x(n)的Z變換取對數(shù)后的逆Z變換，其表達式如下:　　（7）　　倒譜c(n)定義為x(n)取Z變換后的幅度對數(shù)的逆Z變換，即　?。?

28、）　　在時域上，語音產生模型實際上是一個激勵信號與聲道沖激響應的卷積。對于濁音，激勵信號可以由周期脈沖序列表示；對于清音，激勵信號可以由隨機噪聲序列表示。聲道系統(tǒng)相當于參數(shù)緩慢變化的零極點線性濾波器。這樣經過同態(tài)處理后，語音信號的復倒譜，激勵信號的復倒譜，聲道系統(tǒng)的復倒譜之間滿足下面的關系：　?。?）</b&g

29、t;　　由于倒譜對應于復倒譜的偶部，因此倒譜與復倒譜具有同樣的特點，很容易知道語音信號的倒譜，激勵信號的倒譜以及聲道系統(tǒng)的倒譜之間滿足下面關系：　　（10）　　濁音信號的倒譜中存在著峰值，它的出現(xiàn)位置等于該語音段的基音周期，而清音的倒譜中則不存在峰值。利用這個特點我們可以進行

30、清濁音的判斷，并且可以估計濁音的基音周期。　　第四章 GUI設計實現(xiàn)　　4.1原理圖及程序　　一按鈕放置　　function varargout = jy01(varargin)</p&g

31、t;　　% JY01 M-file for jy01.fig　　% JY01, by itself, creates a new JY01 or raises the existing　　% singleton*.　　%</p&

32、gt;　　% H = JY01 returns the handle to a new JY01 or the handle to　　% the existing singleton*.　　%　　% JY01('CA

33、LLBACK',hObject,eventData,handles,...) calls the local　　% function named CALLBACK in JY01.M with the given input arguments.　　%　　%

34、 JY01('Property','Value',...) creates a new JY01 or raises the　　% existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are　　% applied

35、 to the GUI before jy01_OpeningFcn gets called. An　　% unrecognized property name or invalid value makes property application　　% stop. All inputs are passed to jy01_Op

36、eningFcn via varargin.　　%　　% *See GUI Options on GUIDE's Tools menu. Choose "GUI allows only one　　% instance to run (s

37、ingleton)".　　%　　% See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES　　% Edit the above text to modify the response to help jy01

38、;　　% Last Modified by GUIDE v2.5 01-Jul-2005 13:30:37　　% Begin initialization code - DO NOT EDIT　　gui_Singleton = 1;　　gui_State = struct('gui_Name',

39、 mfilename, ...　　'gui_Singleton', gui_Singleton, ...　　'gui_OpeningFcn', @jy01_OpeningFcn, ...　　'gui_OutputFcn', @jy01_OutputFc

40、n, ...　　'gui_LayoutFcn', [] , ...　　'gui_Callback', []);　　if nargin && ischar(varargin{1})　　gui_State.gui_Call

41、back = str2func(varargin{1});　　end　　if nargout　　[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});

42、;　　else　　gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});　　end　　% End initialization code - DO NOT EDIT　　% --- Executes

43、 just before jy01 is made visible.　　圖4-1 放置按鈕　　二修改屬性 　　function jy01_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)

44、　　% This function has no output args, see OutputFcn.　　% hObject handle to figure　　% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB</

45、p>　　% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)　　% varargin command line arguments to jy01 (see VARARGIN)　　% Choose default command line outpu

46、t for jy01　　handles.output = hObject;　　% Update handles structure　　guidata(hObject, handles);　　% UIWAIT makes jy01 wait for user respons

47、e (see UIRESUME)　　% uiwait(handles.figure1);　　% --- Outputs from this function are returned to the command line.　　圖4-2 修改程序<

48、;p>　　三運行程序 　　function varargout = jy01_OutputFcn(hObject, eventdata, handles) 　　% varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT);

49、;　　% hObject handle to figure　　% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB　　% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)&

50、lt;/p>　　% Get default command line output from handles structure　　varargout{1} = handles.output;　　% --- Executes on button press in pushbutton2.

51、;　　圖4-3 運行程序　　四各按鈕相應功能展示及程序　　圖4-4 運行結果組圖　　程序：　　function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata,

52、handles)　　% hObject handle to pushbutton2 (see GCBO)　　% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB　　% handles structure with han

53、dles and user data (see GUIDATA)　　[x]=wavread('01.wav');　　sound(x);　　subplot(4,1,1);　　plot(x);</b

54、>　　axis([1 length(x) -1 1]);　　ylabel('Speech');　　enhance=filter([1-0.9375],1,x);　　FrameLen=240; FrameInc=80;<

55、p>　　yframe=enframe(x,FrameLen,FrameInc);　　amp1=sum(abs(yframe),2);　　subplot(4,1,2);　　plot(amp1);　　axis([1 length(amp1) 0 max(amp1)]);

56、　　ylabel('Amp');　　legend('amp1=¡Æ©¦x©¦');　　amp2=sum(abs(yframe.*yframe),2);　　subplot(4,1,3

57、);　　plot(amp2);　　axis([1 length(amp2) 0 max(amp2)]);　　ylabel('Energy');　　legend('amp1=¡Æ©¦x*x©¦

58、;');　　tmp1=enframe(x(1:end-1),FrameLen,FrameInc);　　tmp2=enframe(x(2:end),FrameLen,FrameInc);　　signs=(tmp1.*tmp2)<0;　　diffs=(tmp1-

59、tmp2)>0.02;　　zcr=sum(signs.*diffs,2);　　subplot(4,1,4);　　plot(zcr);　　axis([1 length(zcr) 0 max(zcr)]);　　ylabel(&#

60、39;ZCR');　　legend('zcr');　　function f=enframe(x,win,inc)　　nx=length(x(:));　　nwin=length(win);　　if (nwin

61、 == 1)　　len = win;　　else　　len = nwin;　　end　　if (nargin < 3)<

62、;p>　　inc = len;　　end　　nf = fix((nx-len+inc)/inc);　　f=zeros(nf,len);　　indf= inc*(0:(nf-1)).';<p&

63、gt;　　inds = (1:len);　　f(:) = x(indf(:,ones(1,len))+inds(ones(nf,1),:));　　if (nwin > 1)　　w = win(:)';　　f = f .* w(ones(nf,1),:);&l

64、t;/p>　　end　　% --- Executes on button press in pushbutton3.　　function pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles)　　% hO

65、bject handle to pushbutton3 (see GCBO)　　% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB　　% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)<

66、;/p>　　[our]=wavread('01.wav');　　specgram_hw3p20(our,1024,512,10000);　　specgram_hw3p20(our,512,256,10000);　　function [spec] = specgram_h

67、w3p20(x, winlgh, frmlgh, sampling_rate); 　　% specgram_hw3p20(x, winlgh, frmlgh, sampling_rate)　　%　　% function to compute a spectrogram <

68、;/p>　　%　　% x = input waveform 　　% winlgh = window length in samples　　% frmlgh = frame length in samples<p&g

69、t;　　% sampling_rate = samples/sec　　% PARAMETERS　　%sampling_rate = 10000; % sampling rate　　lfft = 1024; % FFT length 　　lfft2 =

70、lfft/2;　　%winlgh = 200; % (128) window length (in samples)　　%frmlgh = 10; % frame interval (in samples)　　noverlap = winlgh - frmlgh;&l

71、t;p>　　% x = x(1:4500);　　x = 2.0*x/max(abs(x));　　etime = length(x)/sampling_rate;　　%-----------------------------------------------------------------------

72、----%　　spec = abs(specgram(x, lfft, sampling_rate, winlgh, noverlap));　　subplot(211);　　plot((1:length(x))/sampling_rate,x)　　xlabel('

73、Time (s)');　　title('SPEECH');　　axis([0 etime -2.5 2.5]);　　grid;　　subplot(212)　　image

74、sc(0:.010:etime, 0:1000:(sampling_rate/2), log10(abs(spec)));axis('xy')　　xlabel('Time (ms)'),ylabel('Frequency (Hz)');　　title('SPECTROGRAM');<

75、;/p>　　--- Executes on button press in pushbutton4.　　function pushbutton4_Callback(hObject, eventdata, handles)　　% hObject handle to pushbutton4 (see GCBO)</p&

76、gt;　　% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB　　% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)　　clc; <

77、;/p>　　clear;　　tic, 　　[y,fs]=wavread('01.wav'); 　　L=length(y); 　　fw=y.*hammin

78、g(L);　　r=real(log(fft(fw,L)))　　pfw=cceps(fw);　　rpfw=rceps(fw);　　z=rpfw(1:30);　　p=pfw(31:L)　　lo

79、gz=real(exp(fft(z,L)));　　logp=real(fft(p));　　subplot(3,2,1);plot(y);title('ÔÊ¼²¨ÐÎ')　　subplot(3,2,3);plot(pf

80、w);title('¸´µ¹Æ×')　　subplot(3,2,5);plot(rpfw);title('Êµµ¹Æ×')　　subplot(3,2,6);plot(logz);title('&#

81、181;¹Æ×ÓòÂË²¨ºóµÄ¶ÔÊý·ù¶ÈÆ×')　　subplot(3,2,4);plot(r);title('¶Ô

82、02;ý·ù¶ÈÆ×')　　subplot(3,2,2);plot(fw);title('¼Óº£Ã÷´°ºóµÄ²¨ÐÎ')

83、;　　% --- Executes on button press in pushbutton5.　　function pushbutton5_Callback(hObject, eventdata, handles)　　% hObject handle to pushbutton5 (see GCBO)

84、　　% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB　　% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)　　speech1_10k=wavread('01.wav&

85、#39;,[1024 1273]);%È¡250µãµÄÓïÒôÐÅºÅ　　sw=speech1_10k.*hamming(250);%a¼ÓººÃ÷´°

86、　　Rsw=xcorr(sw');%a×ÔÏà¹Ø 　　t=0.1:0.1:25;subplot(1,2,1);plot(t,sw);xlabel('ms');title('¼Ó´°ºóÊ±Ó&#

87、242;²¨ÐÎ'); 　　subplot(1,2,2); t=0.1:0.1:length(Rsw)/10;plot(t,Rsw);xlabel('ms');title('¼Ó´°ºó×Ô¹Ø²¨

88、8;Î'); 　　Rsw4=[Rsw(250:253);Rsw(249:252);Rsw(248:251);Rsw(247:250)];%Éú³É4*4 ×ÔÏà¹ØÕó 　　Rsw6=[Rsw(250:255);Rs

89、w(249:254);Rsw(248:253);Rsw(247:252);Rsw(246:251);Rsw(245:250)];%Éú³É6*6×ÔÏà¹ØÕó 　　rea4=inv(Rsw4)*Rsw(251:254)';%ÇóÔ

90、4;²âÏµÊý4 　　rea6=inv(Rsw6)*Rsw(251:256)';%ÇóÔ¤²âÏµÊý6 　　A4=sqrt(Rsw(250)-Rsw(251:254)*rea4);%&

91、#199;óÔöÒæ 　　A6=sqrt(Rsw(250)-Rsw(251:256)*rea6);%ÇóÔöÒæ 　　w=pi/512:pi/512:pi;%Éú³ÉÊä³&#

92、246;ÆµÂÊ·¶Î§ 　　j=sqrt(-1); 　　FW4=rea4'*[exp(-j*w);exp(-j*w*2);exp(-j*w*3);exp(-j*w*4)];%ÔÚÆµÂÊ·

93、2;Î§ÇóÔ¤²âÆµÏì 　　FW6=rea6'*[exp(-j*w);exp(-j*w*2);exp(-j*w*3);exp(-j*w*4);exp(-j*w*5);exp(-j*w*6)];%ÔÚÆµÂÊ

94、;·¶Î§ÇóÔ¤²âÆµÏì 　　HW4=A4./(1-FW4);%ÓÉÔ¤²âÆµÏìÇó

95、　　HW6=A6./(1-FW6);%ÓÉÔ¤²âÆµÏìÇó 　　FW2=fft(sw,1024);%ÐÅºÅ¸µÁ¢Ò¶±ä»» &l

96、t;/p>　　FW3=FW2(1:512); 　　w=(1/1024:1/1024:0.5)*10000; 　　subplot(2,2,1);plot(w,log(abs(FW3)));xlabel('ÆµÂÊhz');title('¼Ó

97、80;°ºóÐÅºÅÆµÆ×'); 　　subplot(2,2,2);plot(w,log(abs(HW4)),'g');xlabel('ÆµÂÊhz');title('4¼«&#

98、181;ãÄ£ÐÍÆµÂÊÏìÓ¦'); 　　subplot(2,2,3);plot(w,log(abs(HW6)),'r');xlabel('ÆµÂÊhz');title('6&

99、#188;«µãÄ£ÐÍÆµÂÊÏìÓ¦'); 　　subplot(2,2,4);plot(w,log(abs(FW3)),w,log(abs(HW4)),w,log(abs(HW6)));xlabel('Æµ&

100、#194;Êhz');title('ÈýÕß±È½Ï');　　% --- Executes on button press in pushbutton6.　　function pushbutton6_Callback(hObject, eve

101、ntdata, handles)　　% hObject handle to pushbutton6 (see GCBO)　　% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB　　% handles structure

102、with handles and user data (see GUIDATA)　　clear　　Y=wavread('01.wav',[1 1800]);　　x1=Y(271:510);x2=Y(271:510);x3=Y(271:510);</p&g

103、t;　　%×ÔÏà¹Ø·¨　　r=zeros(1,240);　　for k=1:240　　for n=1:240-k　　r(k)=r

104、(k)+x1(n)*x1(n+k);　　end　　end　　j=1:240;　　subplot(2,2,2);plot(j,r);title('

105、15;ÔÏà¹Ø·¨´¦ÀíºóµÄ²¨ÐÎ')　　subplot(2,2,1);plot(j,x1);title('Ôº¯Êý&

106、#39;)　　%ÈýµçÆ½·¨　　for k1=1:1:240　　if x2(k1)>0　　x2(k1)=1;

107、;　　else if x2(k1)==0　　x2(k1)=0;　　else if x2(k1)<0　　x2(k1)=-1;　　end</p&g

108、t;　　end　　end　　end　　j=1:240;　　subplot(2,2,3);plot(

109、j,x2);title('ÈýµçÆ½·¨´¦ÀíºóµÄ²¨ÐÎ')　　%ÖÐÐÄÏû²¨·

110、;¨　　for k1=1:1:240　　ma=abs(max(x3));　　tc=0.6*ma;　　if x3(k1)>tc　　x3(k1)=x3(k1)-tc;　　els

111、e if x3(k1)<-tc　　x3(k1)=x3(k1)+tc;　　else　　x3(k1)=0;　　end

112、;　　end　　end　　j=1:240;　　subplot(2,2,4);plot(j,x3);title('ÖÐÐÄÏû

113、8;¨·¨´¦ÀíºóµÄ²¨ÐÎ')　　% --- Executes on button press in pushbutton7.　　function pushbutton7_Callback(

114、hObject, eventdata, handles)　　% hObject handle to pushbutton7 (see GCBO)　　% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB　　% handles

115、 structure with handles and user data (see GUIDATA)　　clear　　clc　　winsize=256; % ´°³¤ &

116、lt;p>　　winsize=256; % ´°³¤ 　　n=0.04; % ÔëÉùË®Æ½ 　　[speech,fs,nbits]=wavread('01.wav'); % ¶ÁÈ

117、ëÊý¾Ý 　　size=length(speech); 　　numofwin=floor(size/winsize); % Ö¡Êý 　　%¼Ó´° </b&

118、gt;　　ham=hamming(winsize)'; %Generates Hamming Window 　　hamwin=zeros(1,size); %Vector for window gain 　　enhanced=zeros(1,size); %Vector for enhanced spee

119、ch 　　%²úÉú´øÔëÐÅºÅ 　　x=speech'+ n*randn(1,size); %Contaminates signal with white noise 　　%

120、12;ëÉù¹À¼Æ 　　noisy=n*randn(1,winsize); %Sample of noise 　　N = fft(noisy); 　　nmag= abs(N); %Estimated noise magnitude spect

121、rum 　　for q=1:2*numofwin-1 　　frame=x(1+(q-1)*winsize/2:winsize+(q-1)*winsize/2); %50 percent overlap 　　hamwin(1+(q-1)*winsize/2:winsize+(q-1)*winsize/2)=hamw

122、in(1+(q-1)*winsize/2:winsize+(q-1)*winsize/2)+ham; %Window gain 　　%¶Ô´øÔëÓïÒô½øÐÐDFT 　　y=fft(frame.*ham); &

123、lt;/p>　　mag = abs(y); %Magnitude Spectrum 　　phase = angle(y); %Phase Spectrum 　　%·ù¶ÈÆ×¼õ 　　for i=1:win

124、size 　　if mag(i)-nmag(i)>0 　　clean(i)= mag(i)-nmag(i); 　　else;clean(i)=0; 　　end 　　en

125、d 　　%ÔÚÆµÓòÖÐÖØÐÂºÏ³ÉÓïÒô 　　fff=exp(j*phase);

126、spectral=clean.*fff; 　　%IDFT²¢ÖØµþÏà¼Ó 　　enhanced(1+(q-1)*winsize/2:winsize+(q-1)*winsize/2)=enhanced(1+(q-1)*winsize/2:winsize+

127、(q-1)*winsize/2)+real(ifft(spectral)); 　　end 　　% ³ýÈ¥Hamming´°ÒýÆðµÄÔöÒæ </p

128、>　　for i=1:size 　　if hamwin(i)==0 　　enhanced(i)=0; 　　else 　　enhanced(i)=enhanced(i)/hamwin(i); </p&g

129、t;　　end 　　end 　　SNR1 = 10*log10(var(speech')/var(noisy)); %¼ÓÔëÓïÒôÐÅÔ

130、ë±È 　　SNR2 = 10*log10(var(speech')/var(enhanced-speech')); %ÔöÇ¿ÓïÒôÐÅÔë±È 　　wavwrite

131、(x,fs,nbits,'noisy.wav'); %Êä³ö´øÔëÐÅºÅ 　　wavwrite(enhanced,fs,nbits,'enhanced.wav'); %Êä³öÔö

132、Ç¿ÓïÒô 　　subplot(3,1,1);plot(speech'); %ÔÊ¼ÓïÒô²¨ÐÎ 　　title(['Original Voice (n

133、=',num2str(n),')' ]); 　　specgram(speech'); %ÔÊ¼ÓïÒôÓïÆ× 　　title(['Original Voice (n=',num2str

134、(n),')' ]); 　　subplot(3,1,2); plot(x); 　　title(['Noise Added (SNR=',num2str(SNR1),'dB)']); 　　specgram(x); %¼ÓÔë&#

135、211;ïÒôÓïÆ× 　　title(['Noise Added (SNR=',num2str(SNR1),'dB)']); 　　subplot(3,1,3);plot(enhanced); 　　title([

136、'Improved Voice (SNR=',num2str(SNR2),'dB SNR=',num2str(SNR2-SNR1),'dB)']); 　　specgram(enhanced); 　　title(['Improved Voice (SNR=',num2str(SNR2),

137、9;dB SNR=',num2str(SNR2-SNR1),'dB)']); pause; 　　sound(speech);pause;　　sound(x);pause;　　sound(enhanced);　　% --- Executes on b

138、utton press in pushbutton8.　　function pushbutton8_Callback(hObject, eventdata, handles)　　% hObject handle to pushbutton8 (see GCBO)　　% eventdata reserved

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