MATLAB語音信號處理

1、基于 MATLAB的語音信號采集與處理一、實驗的目的和要求1. MATLAB軟件功能簡介MATLAB的名稱源自 Matrix Laboratory,1984 年由美國 Mathworks 公司推向市場。它是 一種科學(xué)計算軟件，專門以矩陣的形式處理數(shù)據(jù)。MATLAB將高性能的數(shù)值計算和可視化集成在一起， 并提供了大量的內(nèi)置函數(shù)， 從而被廣泛的應(yīng)用于科學(xué)計算、 控制系統(tǒng)和信息處理 等領(lǐng)域的分析、仿真和設(shè)計工作。MATLAB軟件包括五大通用功能， 數(shù)值計算功能 ( Nemeric )、符號運算功能 (Symbolic )、 數(shù)據(jù)可視化功能 ( Graphic )、數(shù)字圖形文字統(tǒng)一處理功能( Note

2、book )和建模仿真可視化功 能( Simulink )。其中，符號運算功能的實現(xiàn)是通過請求MAPLE內(nèi)核計算并將結(jié)果返回到MATLAB命令窗口。該軟件有三大特點，一是功能強大；二是界面友善、語言自然；三是開 放性強。目前， Mathworks 公司已推出 30 多個應(yīng)用工具箱。 MATLAB在線性代數(shù)、矩陣分析、 數(shù)值及優(yōu)化、數(shù)值統(tǒng)計和隨機信號分析、電路與系統(tǒng)、系統(tǒng)動力學(xué)、次那好和圖像處理、控 制理論分析和系統(tǒng)設(shè)計、 過程控制、 建模和仿真、 通信系統(tǒng)以及財政金融等眾多領(lǐng)域的理論 研究和工程設(shè)計中得到了廣泛應(yīng)用。MATLAB在信號與系統(tǒng)中的應(yīng)用主要包括符號運算和數(shù)值計算仿真分析。由于信號與

3、系 統(tǒng)課程的許多內(nèi)容都是基于公式演算， 而 MATLAB借助符號數(shù)學(xué)工具箱提供的符號運算功能， 能基本滿足信號與系統(tǒng)課程的需求。 例如解微分方程、 傅里葉正反變換、 拉普拉斯正反變換 和 z 正反變換等。 MATLAB在信號與系統(tǒng)中的另一主要應(yīng)用是數(shù)值計算與仿真分析，主要包 括函數(shù)波形繪制、函數(shù)運算、沖擊響應(yīng)與階躍響應(yīng)仿真分析、 信號的時域分析、信號的頻譜 分析、系統(tǒng)的 S 域分析和零極點圖繪制等內(nèi)容。 數(shù)值計算仿真分析可以幫助學(xué)生更深入地理 解理論知識，并為將來使用 MATLAB進行信號處理領(lǐng)域的各種分析和實際應(yīng)用打下基礎(chǔ)。2. 本題目的意義本次課程設(shè)計的課題為基于MATLAB的語音信號采集

4、與處理，學(xué)會運用MATLAB的信號處理功能，采集語音信號，并對語音信號進行濾波及變換處理，觀察其時域和 頻域特性，加深對信號處理理論的理解，并為今后熟練使用MATLAB進行系統(tǒng)的分析仿真和設(shè)計奠定基礎(chǔ)。二、實驗原理：1. 理論原理利用 MATLAB對語音信號進行分析和處理， 采集語音信號后， 利用 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(shè)計合 適的濾波器濾除噪聲，恢復(fù)原信號。2. 具體流程（1）語音信號的采集及分析 基于聲卡進行數(shù)字信號的采集。將話筒插入計算機的語音輸入插口上 , 啟動錄音機。按 下錄音按鈕，對話筒說話 , 說

5、完后停止錄音。要保存文件時 ,利用了計算機上的 A/D 轉(zhuǎn)換器 , 把模擬的聲音信號變成了離散的量化了的數(shù)字信號 ,放音時 ,它又通過 D/A轉(zhuǎn)換器 ,把保存的 數(shù)字數(shù)據(jù)恢復(fù)為原來的模擬的聲音信號。 在 Matlab 軟件平臺下可以利用函數(shù) wavread 對語 音信號進行采樣 , 得到了聲音數(shù)據(jù)變量。下面介紹 Wavread 函數(shù)幾種調(diào)用格式。（ 1） y=wavread （ file ）功能說明：讀取 file 所規(guī)定的 wav 文件，返回采樣值放在向量 y 中。（ 2） y,fs,nbits=wavread（file） 功能說明：采樣值放在向量 y 中， fs 表示采樣頻率（ hz），

6、nbits 表示采樣位數(shù)。（ 3） y=wavread （ file ， N） 功能說明：讀取錢 N點的采樣值放在向量 y 中。（ 4） y=wavread （ file ， N1,N2 ） 功能說明：讀取從 N1到 N2點的采樣值放在向量 y 中。 錯誤說明：如果自己錄制的 wav 文件不能讀取，可以自己找一段 wav 聲音文件。（2）給原始信號加上一個高頻噪聲在 Matlab 中人為設(shè)計一個高頻 f 噪聲干擾信號。 噪聲信號通常為隨機序列 , 在本設(shè)計中 可用正弦序列代替 , 干擾信號構(gòu)建命令函數(shù)為nosie=Au*sin（2*pi*f*t）', 給出的干擾信號為一個正弦信號， 針

7、對上面的語音信號 , 采集了其中一段。 再對噪音信號進行頻譜變換得 到其頻譜圖。在 MATLAB中把語音信號與噪聲信號進行疊加，并對其進行播放，然后對加入噪聲后的 語音信號進行頻譜分析，在 MATLAB中可以利用函數(shù) FFT 對信號進行快速傅里葉變換。將原語音信號與 noise 疊加，調(diào)用的形式為：s=y+noise;其中， y 為原語音信號， noise 為所構(gòu)造的隨機高斯噪聲， s 即為兩者的疊加后的語音 信號。(3) 設(shè)計一個濾波器，濾除高頻噪聲在 MATLAB 中 , 可以利用函數(shù) butterworth, 設(shè)計 FIR 濾波器 , 利用 MATLAB 中的函數(shù) freqz 畫出各濾波

8、器的頻率響應(yīng)。用設(shè)計好的濾波器對含噪語音信號進行濾波 , 在 Matlab 中 ，F(xiàn)IR 濾波器利用函數(shù) filter 對信號進行濾波。3. 實驗記錄：(1) 通過計算機錄音文件采集的一段聲音文件，然后使用 wav=wavread(file) 函數(shù)讀取 該 文 件 。 使 用 wavfft=fft(wav) 獲 得 原 始 信 號 的 傅 里 葉 變 換 ， 使 用 wavfftsh=fftshift(wavfft) 來得到信號的頻譜圖。使用執(zhí)行結(jié)果如下：分別為聲音文件的 時域圖形，傅里葉變換和頻譜圖。原始語音信號時域波形原始信號的頻譜圖像500原始語音傅里葉變換400300200100-10

9、0-200-300-400-50-0400 -300 -200 -100 0 100 200 300 400 5005x 10 52)創(chuàng)建一個噪聲信號，該噪聲信號為noise=800000000*sin(2*pi*fs*t) 。其中噪聲信號噪聲信號5 x 10噪聲信號傅里葉變換-8000-6000 -4000-200020004000-8000-10000噪聲信號頻域分析Au=800000000；pi 為圓周率 3.14 ；fs 為提取的原始聲音信號的頻率值，時間 t 為從 0 到(n-1)/fs 的每隔 1/fs 取一個值的一個函數(shù)， 即 t=0:1/fs:(n-1)/fs ( 其中 n=l

10、ength(wav) ， 為原始信號波的長度) ，時間長度和原始信號的長度一樣。獲得的噪聲不是一個標準的正弦 波，而是一個幅值隨時間非線性增大的波， 這樣的波比較符合現(xiàn)實中嘈雜的環(huán)境。 采用步驟 1 中同樣的方法獲得噪聲信號的傅里葉變換和頻譜圖形。具體波形如下圖所示：80006000400020000-2000-4000-6000(3)將噪聲信號和原始信號進行疊加。 因為原始聲音信號 wav為n,2n 行 2 列的矩陣， 而噪聲信號為 1,n1 行 n 列的矩陣，所以要想這兩個矩陣相加，必須做一些基本變換。首 先對噪聲 信號進 行轉(zhuǎn)置： noiseT=noise '，然 后在對新的信

11、號加上一列空 值， 即 wavch=noise',zeros(n,1) 其中 n 為聲音信號的長度。之后將聲音信號和噪聲信號疊加， 即將兩個矩陣相加 wavbo=wavch+wav。重復(fù)采用步驟 1 中同樣的方法獲得噪聲信號的傅里葉變換和頻譜圖形。具體波形如下圖所示：0.5混合信號傅里葉分析疊加信號80000.460000.30.20.10-0.1-2000-0.2-4000-0.3-6000-0.41.52.53.52000 40000 0.5-80004.5 -10000 -8000 -6000 -4000 -2000 5x 10-0.540002000混合信號頻譜分析(4) 設(shè)計

12、濾波器對添加噪聲信號的混合信號進行濾波。由于添加的噪聲為高頻噪聲，所以 該濾波器為截止頻率為 5kHz 的四階巴特沃斯低通濾波器，并用此濾波器對錄音信號進行濾 波。四階巴特沃斯低通濾波器的設(shè)計格式是 B,A=butter(N,Wn), 其中 n 為濾波器階數(shù)， Wnfcoff2 coff 為截止頻率參數(shù)。 這里的 Wn并不是真正的截止角頻率， 它與真正角頻率的關(guān)系是 Wn= f s ， 因此在 22.05kHz 的取樣頻率下，截止頻率為 5kHz 的低通濾波器 Wn=0.45。對混合信號進行 濾波以后， 采用同樣的方法對濾波后的聲音信號進行時域波形的顯示， 還有聲音圖像的傅里 葉變換和頻譜圖像

13、的顯示。 通過對比可以發(fā)現(xiàn)進行濾波后的聲音波形， 傅里葉變換以及頻譜 圖和原聲音信號基本上相同， 說明該濾波器的選取基本上還是比較符合要求的。 具體圖形如 精彩文檔下：濾波后信號時域波形濾波 后 信 號 的 傅里 葉 變 換0.20.150.10.050-0.05-0.1-0.15-0.2500400300200100-4000.51.52.53.54100 200 300 400 5004.5-5004.5 -400 -300 -200 -100 5x 10-100-200-300濾波后信號的頻譜分析4. 心得體會：通過這次語音信號處理的課程設(shè)計，使我對聲波信號有了一個新的認識，還有生活中

14、聽到的各種聲波都有了一個新的了解。 我們所聽到的各種波， 都是不同的波的組合， 改變波 的頻率以及幅值， 其發(fā)出的聲音就會改變。 生活中需要聽到很多聲音， 當然也會有很多噪音 出現(xiàn)， 有效地濾除這些噪聲，對我們提取特定聲音都有很大的幫助。在一般情況下，我們聽 到的噪聲都是一定頻率的波，通過設(shè)定特定的濾波器，我們就可以有效地把這些波濾除掉， 從而提取我們需要的信息。 本例中通過對原始聲音添加噪聲， 添加的噪聲為頻率變化并且音 調(diào)也變化的波， 和現(xiàn)實生活中的噪聲有很大相似性。 并且這種噪聲是一種高頻噪聲， 所以在 設(shè)計濾波器是采用低頻濾波器，將信號中的高頻噪聲濾除掉從而得到我們想要的聲音信號。 這

15、次設(shè)計， 是我對聲音的波形還有氣頻率特性有了一個直觀的了解， 揭開了音波的那份神秘 的面紗，并在對波的處理上提高了一個認識。5. 實驗源代碼：%-(1)%提取聲音n=length(wav)%t=0:1/fs:(n-1)/fs;%sound(wav,fs) ;%figure(1);plot(wav);%title(' 原始語音信號時域波形軟件 WavPro.wav ') ; 求出聲音長度 時間 t 從0到 n-1 對加載的語音信號進行回放做原始語音信號的時域圖形 ');%傅里葉變換y1=fft(wav,n) ;figure(2);做原始語音信號的傅里葉變換);原始信號的頻

16、譜圖像);plot(y1); % title(' 原始語音傅里葉變換%對原始信號頻域分析y2=fftshift(y1);figure(3);plot(abs(y2); % title(' 原始信號的頻譜圖像 %-(2) %噪聲信號 為正弦波 noise=800000000*sin(2*pi*fs*t); figure(4);plot(noise); % 噪聲信號 title(' 噪聲信號 ');%噪聲信號傅里葉變換sound(noise,fs) ; % 對噪聲信號進行回放 noifft=fft(noise);figure(5);plot(noifft); % 做

17、噪聲信號傅里葉變換圖形 title(' 噪聲信號傅里葉變換 ');%對噪聲信號頻域分析noifftsh=fftshift(noifft);figure(6);做噪聲信號頻譜分析plot(abs(noifftsh); % title(' 噪聲信號頻域分析 ');%-(3)%對噪聲進行變換 n2=length(noise);wavch=noise',zeros(n2,1); % wavbo=wavch+wav; % sound(wavbo,fs);figure(7);plot(wavbo); % title(' 疊加信號 ');對噪聲進行變換

18、，轉(zhuǎn)換成為和原始信號一樣的矩陣噪聲疊加%加入噪聲的信號頻譜分析 wavbofft=fft(wavbo,n);figure(8);plot(wavbofft); %title(' 混合信號傅里葉分析 ');%混合信號頻譜分析 wavbofftshift=(wavbofft);figure(9); plot(abs(wavbofftshift); % title(' 混合信號頻譜分析 ');做混合信號的傅里葉變換混合信號的頻譜分析%-(4)%濾波器 - 低通濾波器 b,a=butter(4,0.45); wav1=filter(b,a,wav); %sound(wav1,fs); %得到濾波后的信號回放原信號%顯示濾波后的信號時域圖形fig