語音信號處理相關論文

1、摘 要語音信號處理包括語音通信、語音增強、語音合成、語音識別和說話人識別等方面。只有通過語音信號的數(shù)字處理，語音信號的好壞、語音識別率的高低，都取決于語音信號處理的好壞。因此，語音信號處理是一項非常有意義的研究課程。語音，即語言的聲音，是語言符號系統(tǒng)的載體。它由人的發(fā)音器官發(fā)出，負載著一定的語言意義。語言依靠語音實現(xiàn)它的社會功能。語言是音義結合的符號系統(tǒng)，語言的聲音和語言的意義是緊密聯(lián)系著的，因此，語言雖是一種聲音，但又與一般的聲音有著本質的區(qū)別語音是人們交流思想和進行社會活動的最基本手段,因此我們要對語音信號進行處理分析，優(yōu)化人類通信交流。本次實訓用windows的錄音機錄制一段自己說的話（

2、語音信號），并畫出語音信號的時域波形和頻譜圖；在MATLAB軟件平臺下，給語音信號加上噪聲，繪出加噪聲后的語音信號時域波形和頻譜；采用雙線性變換法，設計一個濾波器，并畫出濾波器的頻率響應；用自己設計的濾波器對語音信號進行濾波，畫出濾波后信號的時域波形和頻譜圖，并對濾波前、后的信號進行對比，畫出時域波形差，分析語言信號濾波前后的變化。本次實訓是利用MATLAB對語音信號進行時域和頻域分析，通過MATLAB對語音進行數(shù)字處理。 關鍵詞：語音；噪聲；MATLAB；濾波器；信號處理AbstractSpeech signal processing including voice communicatio

3、ns, speech enhancement, speech synthesis, speech recognition and speaker recognition and so on. Only through the digital processing of voice signals, voice signals good or bad, high and low speech recognition rate are good or bad depends on the voice signal process .Therefore, the voice signal proce

4、ssing is a very significant research programs.Voice, the voice of the language is the carrier of linguistic sign systems. It is issued by the human vocal organs, load a certain amount of linguistic meaning. Language dependent voice to achieve its social function. Language is the combination of sound

5、 and meaning of the symbol system, language, the meaning of the voice and language are closely linked, and therefore, although the language is a voice, but the sound in general is essentially different. Voice that people exchange ideas and conduct the most basic means of social activities, so we hav

6、e to deal with the speech signal analysis and optimization of human communication exchange. The training record a tape recorder with windows own words (audio signal), and draw the speech signal in time domain waveform and frequency spectrum; In the MATLAB software platform, to the speech signal with

7、 noise, drawn after the speech signal plus noise time domain waveform and frequency spectrum; Bilinear transform method, to design a filter, and draw the frequency response filter; Designed to filter their own filtering of the speech signal, draw the filtered signal in time domain waveform and frequ

8、ency spectrum, and filter before and after the signals are compared to draw difference time-domain waveform analysis language signal changes before and after filtering . The training is the use of MATLAB on the voice signal in time domain and frequency domain analysis, carried out by MATLAB digital

9、processing of speech. Key word: Voice ; Noise; MATLAB; Filter ;Signal Processing引言語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。語音信號是人們構成思想疏通和感情交流的最主要的途徑，通過語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?，F(xiàn)在隨著時代的發(fā)展，人類已開始進入了信息化時代，用現(xiàn)代手段研究語音信號，使人們能更加有效地產(chǎn)生、傳輸、存儲、獲取和應用語音信息，這對于促進社會的發(fā)展具有十分重要的意義。在本次實訓中我設計的題目是：語音信號的數(shù)字處理。實訓的設計是對語音信號的數(shù)

10、字處理，通過對所采集的語音信號進行時域波形和頻譜圖分析，采用雙線性變換法設計濾波器，語音信號通過對濾波器進行濾波，然后回放語音信號，并對其濾波前和濾波后的語音變化進行分析。現(xiàn)在社會衍生了很多現(xiàn)代的語音通信方式，手機語音、語音聊天軟件以及語音小說等，涉及語音的方面幾乎遍及了我們的大部分生活，和我們生活息息相關，因此語音信號處理是具有現(xiàn)實意義的研究課程。1. 語音信號降噪處理分析MATLAB介紹1.1 語音信號 語音信號的采集與分析作為一個重要的研究領域, 20世紀60年代中期形成的一系列數(shù)字信號處理方法和技術，如數(shù)字濾波器、快速博里葉變換(FFT)等成為語音信號數(shù)字處理的理論和技術基礎。在方法上

11、，隨著電子計算機的發(fā)展，以往的以硬件為中心的研究逐漸轉化為以軟件為主的處理研究。然而，在語音識別領域內(nèi)，初期有幾種語音打字機的研究也很活躍，但后來已全部停了下來，這說明了當時人們對話音識別難度的認識得到了加深。所以1969年美國貝爾研究所的Pierce感嘆地說“語音識別向何處去?”1971年，以美國ARPA(American Research Projects Agency)為主導的“語音理解系統(tǒng)”的研究計劃也開始起步。這個研究計劃不僅在美國園內(nèi)，而且對世界各國都產(chǎn)生了很大的影響，它促進了連續(xù)語音識別研究的興起。 進入20世紀90年代以來，語音信號采集與分析在實用化方面取得了許多實質性的研究進

12、展。其中，語音識別逐漸由實驗室走向實用化。一方面，對聲學語音學統(tǒng)計模型的研究逐漸深入，魯棒的語音識別、基于語音段的建模方法及隱馬爾可夫模型與人工種經(jīng)網(wǎng)絡的結合成為研究的熱點。另一方面，為了語音識別實用化的需要，講者自適應、聽覺模型、快速搜索識別算法以及進一步的語言模型的研究等課題倍受關注。 其中MATLAB音頻信號的分析與合成，采用MATLAB分析WAV文件。首先選擇一個WAV文件作為分析的對象 。繼而進行 FFT變換并畫頻域圖形 ，進行該聲波主要頻譜的分析，根據(jù)該聲音的頻譜，反演時域圖形 ，最后進行付立葉逆變換IFFT并畫頻域圖形 。1.2 語音信號的特點通過對大量語音信號的觀察和分析發(fā)現(xiàn)，

13、語音信號主要有下面兩個特點：第一、在頻域內(nèi)，語音信號的頻譜分量主要集中在3003400Hz的范圍內(nèi)。利用這個特點，可以用一個防混迭的帶通濾波器將此范圍內(nèi)的語音信號頻率分量取出，然后按8kHz的采樣率對語音信號進行采樣，就可以得到離散的語音信號。第二、在時域內(nèi)，語音信號具有“短時性”的特點，即在總體上，語音信號的特征是隨著時間而變化的，但在一段較短的時間間隔內(nèi)，語音信號保持平穩(wěn)。在濁音段表現(xiàn)出周期信號的特征，在清音段表現(xiàn)出隨機噪聲的特征。下面是一段語音信號的時域波形圖(圖2-1)和頻域圖(圖2-2)，由這兩個圖可以看出語音信號的兩個特點。圖1-1語音信號時域波形圖1-2 語音信號頻域波形1.3

14、語音信號的采集在將語音信號進行數(shù)字化前，必須先進行防混疊預濾波，預濾波的目的有兩個：（1）抑制輸入信導各領域分量中頻率超出的所有分量（為采樣頻率），以防止混疊干擾。（2）抑制50Hz的電源工頻干擾。為了將原始模擬語音信號變?yōu)閿?shù)字信號，必須經(jīng)過采樣和量化兩個步驟，從而得到時間和幅度上均為離散的數(shù)字語音信號。采樣也稱抽樣，是信號在時間上的離散化，即按照一定時間間隔在模擬信號上逐點采取其瞬時值。采樣時必須要注意滿足奈奎斯特定理，即采樣頻率必須以高于受測信號的最高頻率兩倍以上的速度進行取樣，才能正確地重建波它是通過采樣脈沖和模擬信號相乘來實現(xiàn)的。下圖是一段語音信號在采樣頻率44.1KHz情況下的頻譜圖

15、。圖1-3 語音信號頻譜圖 由圖可知，這段語音信號的頻率主要集中在1KHz左右，當采樣頻率為44.1KHz時，由于采樣頻率比較大，所以采樣點數(shù)就越密，所得離散信號就越逼近于原信號，頻譜也沒有發(fā)生混疊。對上述信號進行1/80采樣頻率抽取，即采樣頻率變?yōu)閷⒔?00Hz時，由于采樣頻率比較小，所以采樣點數(shù)就稀疏，所得離散信號就越偏離于原信號，頻譜也發(fā)生了混疊。在采樣的過程中應注意采樣間隔的選擇和信號混淆：對模擬信號采樣首先要確定采樣間隔。如何合理選擇涉及到許多需要考慮的技術因素。一般而言，采樣頻率越高，采樣點數(shù)就越密，所得離散信號就越逼近于原信號。但過高的采樣頻率并不可取，對固定長度（T）的信號，采

16、集到過大的數(shù)據(jù)量，給計算機增加不必要的計算工作量和存儲空間；若數(shù)據(jù)量（N）限定，則采樣時間過短，會導致一些數(shù)據(jù)信息被排斥在外。采樣頻率過低，采樣點間隔過遠，則離散信號不足以反映原有信號波形特征，無法使信號復原，造成信號混淆。根據(jù)采樣定理，當采樣頻率大于信號的兩倍帶寬時，采樣過程不會丟失信息，利用理想濾波器可從采樣信號中不失真地重構原始信號波形。量化是對幅值進行離散化，即將振動幅值用二進制量化電平來表示。量化電平按級數(shù)變化，實際的振動值是連續(xù)的物理量。具體振值用舍入法歸到靠近的量化電平上。 語音信號經(jīng)過預濾波和采樣后，由A/D變換器變換為二址制數(shù)字碼。這種防混疊濾波通常與模數(shù)轉換器做在一個集成塊

17、內(nèi)，因此目前來說，語音信號的數(shù)字化的質量還是有保證的。市面上購買到的普通聲卡在這方面做的都很好，語音聲波通過話筒輸入到聲卡后直接獲得的是經(jīng)過防混疊濾波、A/D變換、量化處理的離散的數(shù)字信號。在實際工作中，我們可以利用windows自帶的錄音機錄制語音文件，基于PC機的語音信號采集過程，聲卡可以完成語音波形的A/D轉換，獲得WAVE文件，為后續(xù)的處理儲備原材料。調(diào)節(jié)錄音機保存界面的“更改”選項，可以存儲各種格式的WAV文件。采集到語音信號之后，需要對語音信號進行分析，如畫出采樣后語音信號的時域波形和頻譜圖；雙線性變換設計濾波器，并畫出濾波器的頻率響應；然后用自己設計的濾波器對采集的語音信號進行濾

18、波，畫出濾波后信號的時域波形和頻譜，并對濾波前后的信號進行對比，分析信號的變化；回放語音信號。1.4 信號頻譜分析 信號的頻譜分析是將信號源發(fā)出的信號強度按頻率順序展開，使其成為頻率的函數(shù)，并考察變化規(guī)律，稱為頻譜分析。頻譜分析主要分析信號是由哪些頻率的正弦信號疊加得到的，以及這些正弦信號的振幅。信號的頻譜可分為幅值譜、相位譜、功率譜、對數(shù)譜等等。對信號作頻譜分析的設備主要是頻譜分析儀，它把信號按數(shù)學關系作為頻率的函數(shù)顯示出來，其工作方式有模擬式和數(shù)字式二種。模擬式頻譜分析儀以模擬濾波器為基礎，從信號中選出各個頻率成分的量值；數(shù)字式頻譜分析儀以數(shù)字濾波器或快速傅立葉變換為基礎，實現(xiàn)信號的時頻關

19、系轉換分析。傅立葉變換是信號頻譜分析中常用的一個工具，它把一些復雜的信號分解為無窮多個相互之間具有一定關系的正弦信號之和，并通過對各個正弦信號的研究來了解復雜信號的頻率成分和幅值。信號頻譜分析是采用傅立葉變換將時域信號x(t)變換為頻域信號X(f)，從而幫助人們從另一個角度來了解信號的特征。時域信號x(t)的傅氏變換為： 式中X(f)為信號的頻域表示，x(t)為信號的時域表示，f為頻率。頻譜分析主要用于識別信號中的周期分量，是信號分析中最常用的一種手段。典型信號正弦波、方波、三角波和白噪聲信號是實際工程測試中常見的典型信號，這些信號時域、頻域之間的關系很明確，并且都具有一定的特性，通過對這些典

20、型信號的頻譜進行分析，對掌握信號的特性，熟悉信號的分析方法大有益處，并且這些典型信號也可以作為實際工程信號分析時的參照資料。本次實驗利用DRVI快速可重組虛擬儀器平臺可以很方便的對上述典型信號作頻譜分析。1.5 信號的時域分析語音信號的時域分析就是分析和提取語音信號的時域參數(shù)。進行語音分析時，最先接觸到并且也是最直觀的是它的時域波形。語音信號本身就是時域信號，因而時域分析是最早使用，也是應用最廣泛的一種分析方法，這種方法直接利用語音信號的時域波形。時域分析通常用于最基本的參數(shù)分析及應用，如語音的分割、預處理、大分類等。這種分析方法的特點是：（1）表示語音信號比較直觀、物理意義明確；（2）實現(xiàn)起

21、來比較簡單、運算且少；（3）可以得到語音的一些重要的參數(shù)；（4）只使用示波器等通用設備，使用較為簡單等。語音信號的時域參數(shù)有短時能量、短時過零率、短時白相關函數(shù)和短時平均幅度差函數(shù)等，這是語音信號的一組最基本的短時參數(shù)，在各種語音信號數(shù)字處理技術中都要應用。在計算這些參數(shù)時使用的一般是凱澤窗或漢明窗。2. MATLAB軟件功能介紹2.1 matlab簡介MATLAB是矩陣實驗室（Matrix Laboratory）的簡稱，是美國MathWorks公司出品的商業(yè)數(shù)學軟件，用于算法開發(fā)、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)值計算的高級技術計算語言和交互式環(huán)境，主要包括MATLAB和Simulink兩大部分。

22、MATLAB和Mathematica、Maple并稱為三大數(shù)學軟件。它在數(shù)學類科技應用軟件中在數(shù)值計算方面首屈一指。MATLAB可以進行矩陣運算、繪制函數(shù)和數(shù)據(jù)、實現(xiàn)算法、創(chuàng)建用戶界面、連接其他編程語言的程序等，主要應用于工程計算、控制設計、信號處理與通訊、圖像處理、信號檢測、金融建模設計與分析等領域。MATLAB 的應用范圍非常廣，包括信號和圖像處理、通訊、控制系統(tǒng)設計、測試和測量、財務建模和分析以及計算生物學等眾多應用領域。附加的工具箱（單獨提供的專用 MATLAB 函數(shù)集）擴展了 MATLAB 環(huán)境，以解決這些應用領域內(nèi)特定類型的問題。Matlab優(yōu)勢：（1）友好的工作平臺和編程環(huán)境；（

23、2）簡單易用的程序語言；（3）強大的科學計算機數(shù)據(jù)處理能力；（4）出色的圖形處理功能；（5）應用廣泛的模塊集合工具箱；（6）實用的程序接口和發(fā)布平臺；（7）應用軟件開發(fā)（包括用戶界面）；2.2基于MATLAB的語音處理Matlab是一個非常好的語音處理工具箱,對學習語音處理的讀者非常有用?；贒SP和MATLAB的語音數(shù)據(jù)采集和處理系統(tǒng)-MATLAB，該工具包主要應用于語音處理中聽覺模型的建立和分析，其中也包含了語音處理的各種基本功能如語譜圖，線性預測，識別和合成等等語音信號的頻域處理,語音雖然是一個時變、非平穩(wěn)的隨機過程。但在短時間內(nèi)可近似看作是平穩(wěn)的。因此如果能從帶噪語音的短時譜中估計出“

24、純凈”語音的短時譜，即可達到語音增強的目的。由于噪聲也是隨機過程，因此這種估計只能建立在統(tǒng)計模型基礎上。利用人耳感知對語音頻譜分量的相位不敏感的特性，這類語音增強算法主要針對短時譜的幅度估計。3.MATLAB濾波器設計3.1 matlab濾波器設計法介紹3.3 模擬濾波器設計設計指標模擬低通濾波器的設計指標有，和。其中和分別稱為通帶截止頻率和阻帶截止頻率，是通帶)中的最大衰減系數(shù)，是阻帶的最小衰減系數(shù)，和一般用dB數(shù)表示。在本次實訓中%用切比雪夫低通濾波器>> t=1;fs=1/t; fp=0.2; fr=0.3;Ap=1;Ar=25;wp=2*pi*fp/fs;wr=2*pi*f

25、r/fs;wpp=2/t*tan(wp/2);wrr=2/t*tan(wr/2);n,wn=cheb1ord(wpp,wrr,Ap,Ar,'s');b,a=cheby1(n,Ap,wn,'low','s');bz,az=bilinear(b,a,fs);freqz(bz,az,512,fs)巴特沃斯濾低通濾波器的設計%用巴特沃斯低通濾波器>> t=1;fs=1/t;fp=0.2;fr=0.3;Ap=1;Ar=20;wp=2*pi*fp/fs;wr=2*pi*fr/fs;wpp=2/t*tan(wp/2);wrr=2/t*tan(wr/

26、2);n,wn=buttord(wpp,wrr,Ap,Ar,'s');b,a=butter(n,wn,'low','s');bz,az=bilinear(b,a,fs);freqz(bz,az,512,fs)典型的模擬濾波器有多種，常用的有巴特沃斯濾波器和切比雪夫濾波器。其設計步驟如下：根據(jù)技術指標，和，求出濾波器的階數(shù)N。求出歸一化極點,將代入傳輸函數(shù)中，得到歸一化傳輸函數(shù)Ha(p)。 將Ha(p)去歸一化。將代入Ha(p)，得到實際的濾波器傳輸函數(shù)Ha(s)。以上是巴特沃斯低通濾波器，通過頻率變換法我們還可以靈活地設計高通，帶通等模擬濾波器。

27、3.4 數(shù)字濾波器IIR濾波器的設計IIR濾波器常用的一類設計方法是借助于模擬濾波器的設計方法進行的。通過模擬濾波器得到傳輸函數(shù)Ha(s)后，再將Ha(s)按某種方法轉換成數(shù)字濾波器的系統(tǒng)函數(shù)H(z)。轉換方法有脈沖響應不變法和雙線性變換法。脈沖響應不變法所謂脈沖響應不變法就是使數(shù)字濾波器的單位脈沖響應序列h(n)等于模擬濾波器的單位沖激響應和(t)的采樣值，即：，其中，T為采樣周期。在MATLAB中，可用函數(shù)impinvar實現(xiàn)從模擬濾波器到數(shù)字濾波器的脈沖響應不變映射，調(diào)用格式為：Bz,Az=impinvar(B,A,Fs(3.6)Bz,Az=impinvar(B,A)(3.7)其中，B、

28、A分別為模擬濾波器的分子和分母多項式系數(shù)向量；Fs為采樣頻率（Hz），缺省值Fs=1Hz；Bz、Az分別為數(shù)字濾波器分子和分母多項式系數(shù)向量。雙線性變換法圖3.3 s平面和z平面的單值雙線性映射關系示意圖平面和z平面的單值雙線性映射關系如圖3.3所示由于s平面和z平面的單值雙線性映射關系為s=，其中T為采樣周期。因此，若已知模擬濾波器的傳遞函數(shù)，將上式代入即可得到數(shù)字濾波器的系統(tǒng)函數(shù)H(z)。在雙線性變換中，模擬角頻率和數(shù)字角頻率的變換關系為：(3.8)可見，和w之間的變換關系為非線性的。設計步驟3.2.1 IIR數(shù)字濾波器的設計步驟由于采用了級聯(lián)結構，因此如何將濾波器的每一個極點和零點相組合

29、，從而使得數(shù)字濾波器輸出所含的噪聲最小是個十分關鍵的問題。為了產(chǎn)生最優(yōu)的量化后的IIR數(shù)字濾波器，采用如下步驟進行設計。 (1)、首先計算整體傳遞函數(shù)的零極點； (2)、選取具有最大幅度的極點以及距離它最近的零點，使用它們組成一個二階基本節(jié)的傳遞函數(shù)； (3)、對于剩下的極點和零點采用與3.2相類似的步驟，直至形成所有的二階基本節(jié)。 通過上面三步法進行的設計可以保證IIR數(shù)字濾波器中N位乘法器產(chǎn)生的量化舍入誤差最小。利用模擬濾波器設計IIR數(shù)字低通濾波器的步驟如下：確定數(shù)字低通濾波器的技術指標：通帶截止頻率p、通帶衰減p、阻帶截止頻率s、阻帶衰減s。將數(shù)字低通濾波器的技術指標轉換成模擬低通濾波

30、器的技術指標。(3.9)如果采用雙線性變換法，邊界頻率的轉換關系為（3.10)按照模擬低通濾波器的技術指標設計模擬低通濾波器。 將模擬濾波器Ha(s)，從s平面轉換到z平面，得到數(shù)字低通濾波器系統(tǒng)函數(shù)H(z)?；贐utterworth模擬濾波器原型，使用雙線性狀換設計數(shù)字濾波器：各參數(shù)值為：通帶截止頻率Ap=0.2*pi,阻帶截止頻率Ar=0.3*pi,通帶波動值Rp=1dB,阻帶波動值Rs=15dB,設Fs=3400Hz。代碼：%用巴特沃斯數(shù)字低通濾波器>> wp=0.2*pi;ws=0.3*pi;Fs=3400;T=1/Fs; Ap=(2/T)*tan(wp/2);Ar=(2

31、/T)*tan(ws/2);rp=0.6;rs=8;as=50;ripple=10(-rp/20);attn=10(-rs/20);n,wn=buttord(Ap,Ar,rp,rs,'s');z,p,k=Buttap(n);b,a=zp2tf(z,p,k);bt,at=lp2lp(b,a,wn);b,a=bilinear(bt,at,Fs); 濾波器的MATLAB實現(xiàn)MATLAB設計FIR濾波器的相關文件buttord.m用來確定數(shù)字低通或模擬低通濾波器的階次，其調(diào)用格式分別是 N,Wn=buttord(Wp,Ws,Rp,Rs)(3.14) N,Wn=buttord(Wp,Ws

32、,Rp,Rs, 's')(3.15)格式3.14中的Wn，Wp，Ws為歸一化頻率，其值在01之間，1對應抽樣頻率的一半；格式3.15中Wn，Wp，Ws單位為rad/s，因此，它們實際上是頻率。對于不同類型的濾波器，參數(shù)Wp和Ws有一些限制：對于低通濾波器，Wp<Ws；對于高通濾波器，Wp>Ws；對于帶通濾波器，wp和ws分別為具有兩個元素的矢量，Wp=Wp1,Wp2和Ws=Ws1,Ws2，并且Ws1<Wp1<Wp2<Ws2；對于帶阻濾波器Wp1<Ws1<Ws2<Wp2。buttap.m用來設計模擬低通原型濾波器，其調(diào)用格式是Z,P

33、,K=buttap(N);(3.16)N是欲設計的低通原型濾波器的階次, Z、P和K分別是極點、零點及增益。lp2hl.mlp2hp.m lp2bp.m lp2bs.m以上四個文件用來將模擬低原型濾波器分別轉換為低通、高通、帶通及帶阻濾波器。其調(diào)用格式分別是B,A= p2lp(b,a,W0) 或 B,A= p2lh(b,a,W0)(3.17)B,A= p2bp(b,a,W0,Bw) 或 B,A= p2bp(b,a,W0,Bw)(3.18)式中b，a分別是模擬低通原型濾波器有分子、分母多項式的系數(shù)向量；B，A分別是轉換后的H(s) 有分子、分母多項式的系數(shù)向量；在格式3.17中，W0是低通或高通

34、濾波器的截止頻率；在格式3.18中，W0是帶通或帶阻濾波器的中心頻率，Bw是其帶寬。 bilinear 實現(xiàn)雙線性變換，即由模擬濾波器H(s)到數(shù)字濾波器H(z)。其調(diào)用格式是Bz,Az=bilinear(B,A,Fs)(3.19)式中B,A分別是H(s)的分子、分母多項式的系數(shù)向量；Bz,Az分別是H(z)的分子、分母多項式的系數(shù)向量，F(xiàn)s是抽樣頻率。butter.m用來直接設計巴特沃斯數(shù)字濾波器，實際上它把buttord.m，buttap.m，lp2lp.m及butter.m等文件都包含進去了，從而使設計過程更簡捷。其調(diào)用格式是B,A=butter(N,Wn)(3.20)B,A=butte

35、r(N, Wn,'high')(3.21)B,A=butter(N, Wn,' stop ')(3.22)B,A=butter(N,Wn, 's')(3.23)格式3.203.22用來設計數(shù)字濾波器，B,A分別是H(z)的分子、分母多項式的系數(shù)向量，Wn是帶通截止頻率，范圍在01之間；1對應抽樣頻率的一半。 4.語音信號降噪程序軟件分析4.1 語音信號相關調(diào)用函數(shù)介紹. Wavread函數(shù)介紹選取一段語音信號，然后在matlab軟件平臺下，利用wavread函數(shù)對語音信號進行采樣，記住采樣頻率和采樣點數(shù)。通過使用wavread函數(shù)，理解采樣頻率、

36、采樣位數(shù)等概念。wavread函數(shù)調(diào)用格式：y=wavread（file），讀取file所規(guī)定的wav文件，返回采樣值放在響亮y中。y,fs,nbits=wavread(file)，采樣值放在向y中，表示采樣頻率（），nbits表示采樣位數(shù)。y=wavread（file，N），讀取錢N點的采樣值放在向量y中。y=wavread（file，,），讀取從到點的采樣值放在向量y中。對語音信號ermiao.wav進行采樣其程序如下：y,fs,nbits=wavread(ermiao)其中：fs =44100；（fs=44100為雙聲道設置頻率，fs=22050為單聲道設置頻率）nbits =16；y=

37、wavread（file，20000,65000） 其他相關函數(shù)介紹（1）. 函數(shù)fftfilt的調(diào)用函數(shù)fftfilt的調(diào)用格式為y=fftfilt(b,x)該格式是利用基于FFT的重疊相加法對數(shù)據(jù)進行濾波，這種頻域濾波技術只對FIR濾波器有效。該函數(shù)是通過向量b描述的濾波器對x數(shù)據(jù)進行濾波。（2）. 函數(shù)sound的調(diào)用函數(shù)sound可以對聲音進行回放。其調(diào)用格式為:Sound(x,fs,bits)（3）. 函數(shù)filter的調(diào)用函數(shù)filter的調(diào)用格式為y=filter(b,a,x)該格式采用數(shù)字濾波器對數(shù)據(jù)進行濾波，既可以用于IIR濾波器，也可以用于FIR濾波器。其中向量b和a分別表

38、示系統(tǒng)函數(shù)的分子、分母多項式的系數(shù)，若a1，此時表示FIR濾波器，否則就是IIR濾波器。該函數(shù)是利用給出的向量b和a，對x中的數(shù)據(jù)進行濾波，結果放入向量y。（4）.randn函數(shù)調(diào)用rand產(chǎn)生的是0，1上的均勻分布的隨機序列 ，randn產(chǎn)生均值為0，方差為1的高斯隨機序列，也就是白噪聲序列；也就是說，可以直接使用上面兩個函數(shù)對原始信號添加噪聲，調(diào)用格式：y=x+rand(length(x),1)或者y=x+randn(length(x),1)（5）. FFT函數(shù)調(diào)用在MATLAB的信號處理工具箱中函數(shù)FFT用于序列快速傅立葉變換。FFT函數(shù)的一種調(diào)用格式為其中，x是序列，y是序列的FFT，

39、x可以為一向量或矩陣，若x為一向量，y是x的FFT。且和x相同長度。FFT函數(shù)的另一種調(diào)用格式為式中，x，y意義同前，N為正整數(shù)4.2 語音信號降噪程序設計 原始語音分析用windows的錄音機錄制一段自己說的話（語音信號），并畫出語音信號的時域波形和頻譜圖；在MATLAB中使用Wavread函數(shù),可得出聲音的采樣頻率fs為44100Hz, 且聲音是雙聲道的。利用sound函數(shù), 可清晰地聽到句子:“MATLAB實訓第一題，語音信號的降噪分析?！痹O計程序如下：%原始信號時域波形頻譜y,fs,bits=wavread('C:Documents and SettingsAdministra

40、tor.COMPUTER桌面1.wav');sound(y,fs,bits);Y=fft(y,3000);figure(1)subplot(111);plot(y);title('原始信號時域波形');xlabel('time(s)');ylabel('幅度');figure(2)subplot(111);plot(abs(Y);title('原始信號頻譜波形');xlabel('Hz');ylabel('幅度');時域波形和頻譜圖如下：加噪語音信號分析在MATLAB軟件平臺下，給語音信號加

41、上噪聲，繪出加噪聲后的語音信號時域波形和頻譜。高斯白噪聲加噪設計程序如下：%加噪 clc;x0=wavread('C:Documents and SettingsAdministrator.COMPUTER桌面1.wav');x=x0(:,1);%單聲道x1=x'z=0.05*randn(1,length(x1);%加噪%whos;x2=x1+z;sound(x2,fs,bits);y2=fft(x2,3000);figure(3)subplot(1,1,1);plot(x2);grid on;axis tight;title('加噪后的信號時域波形')

42、;xlabel('time(s)');ylabel('幅度');figure(4)subplot(1,1,1);plot(abs(y2(1:3000);grid on;axis tight;title('加噪后的語音信號頻譜');xlabel('Hz');ylabel('幅值');加噪聲后的語音信號時域波形和頻譜圖如下：圖1-6 加噪后時域頻譜圖 用巴特沃斯數(shù)字低通濾波器用巴特沃斯數(shù)字低通濾波器，設計一個低通濾波器，并畫出濾波器的頻率響應。%用巴特沃斯數(shù)字低通濾波器>> wp=0.2*pi;ws=0.3

43、*pi;Fs=3400;T=1/Fs; Ap=(2/T)*tan(wp/2);Ar=(2/T)*tan(ws/2);rp=0.6;rs=8;as=50;ripple=10(-rp/20);attn=10(-rs/20);n,wn=buttord(Ap,Ar,rp,rs,'s');z,p,k=Buttap(n);b,a=zp2tf(z,p,k);bt,at=lp2lp(b,a,wn);b,a=bilinear(bt,at,Fs);濾波器的頻率響應圖如下圖1-8 濾波器的頻率響應圖 語音信號進行濾波對比分析用自己設計的濾波器對語音信號進行濾波，畫出濾波后信號的時域波形和頻譜圖，并對

44、濾波前、后的信號進行對比，畫出時域波形差，分析信號的變化。在MATLAB中，用巴特沃斯數(shù)字低通濾波器，其程序設計如下：%用巴特沃斯數(shù)字低通濾波器>> wp=0.2*pi;ws=0.3*pi;Fs=3400;T=1/Fs; Ap=(2/T)*tan(wp/2);Ar=(2/T)*tan(ws/2);rp=0.6;rs=8;as=50;ripple=10(-rp/20);attn=10(-rs/20);n,wn=buttord(Ap,Ar,rp,rs,'s');z,p,k=Buttap(n);b,a=zp2tf(z,p,k);bt,at=lp2lp(b,a,wn);b,

45、a=bilinear(bt,at,Fs);y,fs,bits=wavread('C:Documents and SettingsAdministrator.COMPUTER桌面1.wav');d=0.02*randn(length(y),2);x1=y+d;y1=fft(x1,2048);d=filter(b,1,x1); D=fft(d); subplot(221);plot(x1);grid on;axis tight;title('濾波前的加噪語音信號');xlabel('time(s)');ylabel('幅度');sub

46、plot(222);plot(abs(y1);grid on;axis tight;title('濾波前的加噪語音信號頻譜');xlabel('Hz');ylabel('幅度');subplot(223);plot(d);grid on;axis tight;title('濾波后的語音信號'); xlabel('time(s)');ylabel('幅度');subplot(224);plot(abs(D);grid on;axis tight;title('濾波后的語音信號頻譜');xlabel('Hz');ylabel('幅度');sound(y,fs,bits);濾波前后信號的時域波形和頻譜圖對比圖如下：5. 總結通過本次數(shù)字信號處理實訓，我對MATLAB的相關知識有了更深了學習了解，MATLA是一種以數(shù)值