數(shù)字信號(hào)處理在語(yǔ)音信號(hào)分析中的應(yīng)用[共15頁(yè)]

1、數(shù)字信號(hào)處理課程設(shè)計(jì)報(bào)告數(shù)字信號(hào)處理在語(yǔ)音信號(hào)分析中的應(yīng)用專業(yè)班級(jí)： 姓 名： 學(xué) 號(hào)： 目 錄摘 要31、緒論32、課程設(shè)計(jì)的具體內(nèi)容42.1.1、讀取語(yǔ)音信號(hào)的任務(wù)42.1.2、任務(wù)分析和解決方案52.1.4、運(yùn)行結(jié)果和相應(yīng)的分析52.2、IIR濾波器設(shè)計(jì)和濾波處理62.2.1、設(shè)計(jì)任務(wù)62.2.2、任務(wù)分析和解決方案72.2.3、編程得到的MATLAB代碼72.2.4、運(yùn)行結(jié)果和相應(yīng)的分析72.3、FIR濾波器設(shè)計(jì)和濾波處理92.3.1、設(shè)計(jì)任務(wù)92.3.2、任務(wù)分析和解決方案92.3.3、編程得到的MATLAB代碼92.3.4、運(yùn)行結(jié)果和相應(yīng)的分析113、總結(jié)134、存在的不足及建議1

2、35、參考文獻(xiàn)13數(shù)字信號(hào)處理設(shè)計(jì)任務(wù)書摘 要語(yǔ)音信號(hào)濾波處理是研究用數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)和語(yǔ)音學(xué)知識(shí)對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)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(guò)語(yǔ)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。 Matlab語(yǔ)言是一種數(shù)據(jù)分析和處理功能十分強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)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(qiáng)大的矩陣運(yùn)算能力處理數(shù)據(jù)，如數(shù)字濾波、傅里葉變換、時(shí)域和頻域分析、聲音回放以及各種圖的呈現(xiàn)等，它的信號(hào)處理與分析工具箱為語(yǔ)音信號(hào)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(yǔ)音信號(hào)的處理和分析以及信號(hào)的可視化

3、，使人機(jī)交互更加便捷。信號(hào)處理是Matlab重要應(yīng)用的領(lǐng)域之一。 本設(shè)計(jì)通過(guò)錄制一段語(yǔ)音，對(duì)其進(jìn)行了時(shí)域分析，頻譜分析,分析語(yǔ)音信號(hào)的特性。并應(yīng)用matlab平臺(tái)對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行加噪然后再除去噪聲，進(jìn)一步設(shè)計(jì)兩種種濾波器即高通濾波器、帶通濾波器，基于這兩種濾波器設(shè)計(jì)原理，對(duì)含加噪的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行濾波處理。最后對(duì)比濾波前后的語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域和頻域特性，回放含噪語(yǔ)音信號(hào)和去噪語(yǔ)音信號(hào)。論文從理論和實(shí)踐上比較了不同數(shù)字濾波器的濾波效果。1 緒論通過(guò)語(yǔ)音傳遞倍息是人類最重要、最有效、最常用和最方便的交換信息的形式。語(yǔ)言是人類持有的功能，聲音是人類常用的工具，是相互傳遞信息的最主要的手段。因此，語(yǔ)音信號(hào)是人們

4、構(gòu)成思想疏通和感情交流的最主要的途徑。并且，由于語(yǔ)言和語(yǔ)音與人的智力活動(dòng)密切相關(guān)，與社會(huì)文化和進(jìn)步緊密相連，所以它具有最大的信息容量和最高的智能水平?，F(xiàn)在，人類已開(kāi)始進(jìn)入了信息化時(shí)代，用現(xiàn)代手段研究語(yǔ)音信號(hào)，使人們能更加有效地產(chǎn)生、傳輸、存儲(chǔ)、獲取和應(yīng)用語(yǔ)音信息，這對(duì)于促進(jìn)社會(huì)的發(fā)展具有十分重要的意義。讓計(jì)算機(jī)能聽(tīng)懂人類的語(yǔ)言，是人類自計(jì)算機(jī)誕生以來(lái)夢(mèng)寐以求的想法。隨著計(jì)算機(jī)越來(lái)越向便攜化方向發(fā)展，隨著計(jì)算環(huán)境的日趨復(fù)雜化，人們?cè)絹?lái)越迫切要求擺脫鍵盤的束縛而代之以語(yǔ)音輸人這樣便于使用的、自然的、人性化的輸人方式。作為高科鼓應(yīng)用領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，語(yǔ)音信號(hào)采集與分析從理論的研究到產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)已經(jīng)走過(guò)了

5、幾十個(gè)春秋并且取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步。它正在直接與辦公、交通、金融、公安、商業(yè)、旅游等行業(yè)的語(yǔ)音咨詢與管理工業(yè)生產(chǎn)部門的語(yǔ)聲控制，電話、電信系統(tǒng)的自動(dòng)撥號(hào)、輔助控制與查詢以及醫(yī)療衛(wèi)生和福利事業(yè)的生活支援系統(tǒng)等各種實(shí)際應(yīng)用領(lǐng)域相接軌，并且有望成為下一代操作系統(tǒng)和應(yīng)用程序的用戶界面?？梢?jiàn)，語(yǔ)音信號(hào)采集與分析的研究將是一項(xiàng)極具市場(chǎng)價(jià)值和挑戰(zhàn)性的工作。我們今天進(jìn)行這一領(lǐng)域的研究與開(kāi)拓就是要讓語(yǔ)音信號(hào)處理技術(shù)走人人們的日常生活當(dāng)中，并不斷朝更高目標(biāo)而努力。數(shù)字濾波器是數(shù)字信號(hào)處理的基礎(chǔ)，用來(lái)對(duì)信號(hào)進(jìn)行過(guò)濾、檢測(cè)和參數(shù)估計(jì)等處理。IIR數(shù)字濾波器最大的優(yōu)點(diǎn)是給定一組指標(biāo)時(shí)，它的階數(shù)要比相同組的FIR濾波器的低的

6、多。信號(hào)處理中和頻譜分析最為密切的理論基礎(chǔ)是傅立葉變換（FT）。離散傅立葉變換（DFT）和數(shù)字濾波是數(shù)字信號(hào)處理的最基本內(nèi)容通過(guò)數(shù)字信號(hào)處理的課程設(shè)計(jì)，使學(xué)生對(duì)信號(hào)的采集，處理，傳輸，顯示，存儲(chǔ)和分析等有一個(gè)系統(tǒng)的掌握和理解。鞏固和運(yùn)用數(shù)字信號(hào)處理課程中的理論知識(shí)和實(shí)驗(yàn)技能，掌握最基本的數(shù)字信號(hào)處理的理論和方法，培養(yǎng)學(xué)生發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，分析問(wèn)題和解決問(wèn)題的能力。2、課程設(shè)計(jì)的具體內(nèi)容用MATLAB對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行分析與處理，采集語(yǔ)音信號(hào)后，在MATLAB軟件平臺(tái)進(jìn)行頻譜分析;并對(duì)所采集的語(yǔ)音信號(hào)加入干擾噪聲，對(duì)加入噪聲的信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，設(shè)計(jì)合適的濾波器濾除噪聲，恢復(fù)原信號(hào)。對(duì)一段語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行采樣；畫

7、出采樣后語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域波形和頻譜圖；用自己設(shè)計(jì)的濾波器對(duì)采集的信號(hào)進(jìn)行濾波，畫出濾波后信號(hào)的時(shí)域波形和頻譜，并對(duì)濾波前后的信號(hào)進(jìn)行對(duì)比，分析信號(hào)的變化；回放語(yǔ)音信號(hào)；最后，設(shè)計(jì)一個(gè)信號(hào)處理系統(tǒng)界面。設(shè)計(jì)內(nèi)容：采樣一段語(yǔ)音信號(hào)；畫出語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域波形和頻譜圖；給定濾波器的性能指標(biāo)，設(shè)計(jì)數(shù)字濾波器，并畫出濾波器的頻率響應(yīng)；然后用設(shè)計(jì)的濾波器對(duì)采集的信號(hào)進(jìn)行濾波，畫出濾波后信號(hào)的時(shí)域波形和頻譜。關(guān)鍵技術(shù)：頻譜圖的理解；設(shè)計(jì)數(shù)字濾波器；數(shù)字濾波的方法；解決思路：對(duì)語(yǔ)音號(hào)進(jìn)行快速傅里葉變換，得到信號(hào)的頻譜特性；在MATLAB環(huán)境中可以利用函數(shù)fir設(shè)計(jì)FIR濾波器，可以利用函數(shù)butter設(shè)計(jì)IIR濾波

8、器；利用MATLAB中的函數(shù)freqz畫出各濾波器的頻率響應(yīng)。2.1.1、讀取語(yǔ)音信號(hào)的任務(wù)自制一段語(yǔ)音信號(hào)（要求：我叫*，學(xué)號(hào)*，是東莞理工學(xué)院電子信息工程學(xué)院2012級(jí)電子卓越班的學(xué)生）。2.1.2、任務(wù)分析和解決方案在MATLAB軟件平臺(tái)下，利用函數(shù)wavread對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行采樣，記住采樣頻率和采樣點(diǎn)數(shù)。通過(guò)wavread函數(shù)的使用，要求理解掌握采樣頻率、采樣位數(shù)等概念。2.1.3、編程得到的MATLAB代碼z1,Fs=audioread(F:cjlchenjunlin.wma);sound(z1,Fs);%播放語(yǔ)音信號(hào)figure(1)plot(z1);figure(1);plot(

9、z1);title(時(shí)域圖);xlabel(時(shí)間（n）);ylabel(幅值（n）);頻域程序：z2,Fs=audioread(F:cjlchenjunlin.wma);y1=fft(z2);y1=fftshift(y1); sound(z2,Fs); %播放語(yǔ)音信號(hào)figure(2);derta_Fs = Fs/length(z2);plot(-Fs/2:derta_Fs: Fs/2-derta_Fs,abs(y1);title(頻譜圖); xlabel(時(shí)間（n）);ylabel(幅值（n）);2.1.4、運(yùn)行結(jié)果和相應(yīng)的分析 由圖可知人的聲音分布在低頻。而聲音比較底和深沉。2.2、IIR

10、濾波器設(shè)計(jì)和濾波處理2.2.1、設(shè)計(jì)任務(wù)要求用自己設(shè)計(jì)的各種濾波器(高通、低通)分別對(duì)采集的信號(hào)進(jìn)行濾波。 2.2.2、任務(wù)分析和解決方案在MATLAB中，利用函數(shù)filter對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波。利用MATLAB中的函數(shù)freqz畫出各濾波器的頻率響應(yīng)。2.2.3、編程得到的MATLAB代碼IIR數(shù)字低通濾波器fs=22050;z3,Fs=audioread(F:cjlchenjunlin.wma);Ts=1/fs;R1=10;wp=2*pi*1000/fs;%通帶截止頻率?ws=2*pi*1200/fs;%阻帶截止頻率Rp=1;%通帶衰減?Rl=100;%阻帶衰減?wp1=2/Ts*tan(wp

11、/2);%將模擬指標(biāo)轉(zhuǎn)換成數(shù)字指標(biāo)?ws1=2/Ts*tan(ws/2);N,Wn=buttord(wp1,ws1,Rp,R1,s);%選擇濾波器的最小階數(shù)Z,P,K=buttap(N);%創(chuàng)建butterworth模擬低通濾波器?Bap,Aap=zp2tf(Z,P,K);b,a=lp2lp(Bap,Aap,Wn);%將模擬原型低通濾波器轉(zhuǎn)換為低通濾波器bz,az=bilinear(b,a,fs);%用雙線性變換法實(shí)現(xiàn)模擬濾波器到數(shù)字濾波器的轉(zhuǎn)換?H,W=freqz(bz,az);%繪制頻率響應(yīng)曲線?figure(1)plot(W*fs/(2*pi),abs(H)gridxlabel(頻率Hz

12、)ylabel(頻率響應(yīng)幅度)title(IIR低通濾波器)f1=filter(bz,az,z3);figure(2)subplot(2,1,1)plot(z3)%畫出濾波前的時(shí)域圖?title(IIR低通濾波器濾波前的時(shí)域波形);subplot(2,1,2)plot(f1);%畫出濾波后的時(shí)域圖?title(IIR低通濾波器濾波后的時(shí)域波形);sound(f1,44100);%播放濾波后的信號(hào)?F0=fft(f1);f=fs*(0:511)/1024;figure(3)y2=fft(z3);subplot(2,1,1);derta_Fs = Fs/length(z3);plot(-Fs/2:

13、derta_Fs: Fs/2-derta_Fs,abs(y2);%畫出濾波前的頻譜圖?title(IIR低通濾波器濾波前的頻譜)xlabel(頻率/Hz);ylabel(幅值);subplot(2,1,2)derta_Fs = Fs/length(z2);plot(-Fs/2:derta_Fs: Fs/2-derta_Fs,abs(F0);%畫出濾波后的頻譜圖?title(IIR低通濾波器濾波后的頻譜)xlabel(頻率/Hz);ylabel(幅值);IIR數(shù)字高通濾波器fc1=4000;z2,Fs=audioread(F:cjlchenjunlin.wma);N2=2*pi*3.1/(0.1

14、*pi)wc2=2*pi*fc1/fs;N2=N2+mod(N2,2);Window=hanning(N2+1);b2=fir1(N2,wc2/pi,high,Window);x1_high = filter(b2,1,x1);%對(duì)信號(hào)進(jìn)行高通濾波figure(1);plot(x1_high);title(信號(hào)經(jīng)過(guò)高通濾波器(時(shí)域);figure(2);derta_fs = fs/length(z2);plot(-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs,abs(fftshift(fft(x1_high);title(信號(hào)經(jīng)過(guò)高通濾波器（頻域）)2.2.4、運(yùn)行結(jié)果和相應(yīng)的分析語(yǔ)

15、音高頻成分音質(zhì)非常尖銳，齒音中，聲音有些暗淡。語(yǔ)音低頻成分音質(zhì)沉穩(wěn)，空間感覺(jué)強(qiáng)，語(yǔ)音渾厚。IIR的設(shè)計(jì)理念是這樣的：根據(jù)所要設(shè)計(jì)濾波器的參數(shù)去確定一個(gè)模擬濾波器的傳輸函數(shù)，然后再根據(jù)這個(gè)傳輸函數(shù)，通過(guò)雙線性變換、或脈沖響應(yīng)不變法來(lái)進(jìn)行數(shù)字濾波器的設(shè)計(jì)。它的設(shè)計(jì)比較復(fù)雜，復(fù)雜在于它的模擬濾波器傳輸函數(shù)H（s）的確定。這一點(diǎn)我們可以讓軟件來(lái)實(shí)現(xiàn)。然后，我們說(shuō)一下它的具體實(shí)現(xiàn)步驟：首先你要先確定你需要一個(gè)什么樣的濾波器，巴特沃斯型，切比雪夫型，還是其它什么型的濾波器。當(dāng)你選定一個(gè)型號(hào)后，你就可以根據(jù)設(shè)計(jì)參數(shù)和這個(gè)濾波器的計(jì)算公式來(lái)確定其階數(shù)、傳輸函數(shù)的表達(dá)式。通常這個(gè)過(guò)程中還存在預(yù)扭曲的問(wèn)題。IIR

16、數(shù)字低通濾波器波形IIR數(shù)字高通濾波器波形2.3、FIR濾波器設(shè)計(jì)和濾波處理2.3.1、設(shè)計(jì)任務(wù)要求用自己設(shè)計(jì)的各種濾波器(高通、低通)分別對(duì)采集的信號(hào)進(jìn)行濾波2.3.2、任務(wù)分析和解決方案在MATLAB中，F(xiàn)IR濾波器利用函數(shù)fftfilt對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波，IIR濾波器利用函數(shù)filter對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波。利用MATLAB中的函數(shù)freqz畫出各濾波器的頻率響應(yīng)。2.3.3、編程得到的MATLAB代碼FIR低通濾波器fs=10000;x1,Fs=audioread(F:cjlchenjunlin.wma);wp=2*pi*1000/fs;ws=2*pi*1200/fs;sound(x1,Fs);

17、 Rp=1;Rs=100;wdelta=ws-wp;N=ceil(8*pi/wdelta);%取整wn=(wp+ws)/2;b,a=fir1(N,wn/pi,hamming(N+1);%選擇窗函數(shù)，并歸一化截止頻率figure(1)freqz(b,a,512);title(FIR低通濾波器);f2=filter(b,a,x1);figure(2)subplot(2,1,1)plot(x1)title(FIR低通濾波器濾波前的時(shí)域波形);subplot(2,1,2)plot(f2);title(FIR低通濾波器濾波后的時(shí)域波形);sound(f2,44100);%播放濾波后的語(yǔ)音信號(hào)F0=fft

18、(f2);f=fs*(0:511)/1024;figure(3)y2=fft(x1);subplot(2,1,1);derta_Fs = Fs/length(x1);plot(-Fs/2:derta_Fs: Fs/2-derta_Fs,abs(y2);title(FIR低通濾波器濾波前的頻譜)xlabel(頻率/Hz);ylabel(幅值);subplot(2,1,2)derta_Fs = Fs/length(x1);plot(-Fs/2:derta_Fs: Fs/2-derta_Fs,abs(F0);title(FIR低通濾波器濾波后的頻譜)xlabel(頻率/Hz);ylabel(幅值);

19、FIR高通濾波器y,Fs=audioread(F:cjlchenjunlin.wma);sound(y,Fs); %播放語(yǔ)音信號(hào)y_after_fir=filter(b,1,y);figure;plot(y_after_fir);sound(y_after_fir,44100);%播放濾波后的語(yǔ)音信號(hào)?title(濾波后信號(hào)時(shí)域);xlabel(t/s);ylabel(幅度);fft_y1=fftshift(fft(y_after_fir);figure;derta_Fs = Fs/length(y);plot(-Fs/2:derta_Fs: Fs/2-derta_Fs,abs(fftshif

20、t(fft(y_after_fir);title(濾波后信號(hào)頻譜);xlabel(f/Hz);ylabel(幅度);FIR低通濾波器波形FIR高通濾波器波形2.3.4、運(yùn)行結(jié)果和相應(yīng)的分析 FIR濾波的效果不如IIR因?yàn)槠錇V波后還能聽(tīng)到很多噪聲。FIR：有限脈沖響應(yīng)濾波器。有限說(shuō)明其脈沖響應(yīng)是有限的。與IIR相比，它具有線性相位、容易設(shè)計(jì)的優(yōu)點(diǎn)。這也就說(shuō)明，IIR濾波器具有相位不線性，不容易設(shè)計(jì)的缺點(diǎn)。而另一方面，IIR卻擁有FIR所不具有的缺點(diǎn)，那就是設(shè)計(jì)同樣參數(shù)的濾波器，F(xiàn)IR比IIR需要更多的參數(shù)。這也就說(shuō)明，要增加DSP的計(jì)算量。DSP需要更多的計(jì)算時(shí)間，對(duì)DSP的實(shí)時(shí)性有影響。以下都是低通濾波器的設(shè)計(jì)。FIR濾波器的設(shè)計(jì)比較簡(jiǎn)單，就