云南大學(xué)信息學(xué)院數(shù)字信號處理期末實驗報告

1、數(shù)字信號處理課程設(shè)計報告數(shù)字信號處理期末實驗報告題目:基于MATLAB語音數(shù)字信號處理一、實驗?zāi)康模?. 選擇一個語音信號對其進行頻譜分析。2. 利用MATLAB產(chǎn)生噪聲加入到語音信號中，模仿語音信號被污染，并對其進行頻譜分析。3. 設(shè)計多種濾波器濾除語言信號中的噪聲，分析對比濾波前后信號的時域和頻域波形特征。并對不不同濾波器的濾波效果。二、實驗內(nèi)容：（一） 語音信號的采集（二） 語言信號時域分析（五） 小波去噪1. 小波去噪原理分析在噪聲模型中，高斯白噪聲通常表現(xiàn)為高頻信號，而有用信號則表現(xiàn)為低頻信號或較平穩(wěn)的信號，小波去噪就是利用這一特性進行消噪的過程。即對原信號進行小波分解，選擇小波并確

2、定分解層次為N，則噪聲部分通常包含在高頻中；然后對小波分解的高頻系數(shù)進行門限閾值量化處理；最后根據(jù)小波分解的第N層低頻系數(shù)和經(jīng)過量化后的1N層高頻系數(shù)進行小波重構(gòu)，達到消除噪聲的目的，對信號降噪實質(zhì)上是抑制信號的噪聲，最后在實際信號中恢復(fù)真實信號。2. 小波去噪濾除信號噪聲在本實驗中采用固定閾值和啟發(fā)式閾值兩種方法對加噪聲的語言信號進行去噪。且分解層次的為6層分解，用軟門限閾值處理。通過Matlab處理，小波去噪前后對比如圖【】所示。圖【】小波去噪前后波形對比圖由圖驗證：觀察圖中去噪前后的頻譜，可以看出噪聲幅值明顯降低。所以小波去噪方法能很好地把信號中的有用部分和噪聲分離。從而較好地恢復(fù)原信號

3、。不同分解層次的去噪效果不同，通常隨著小波分解層次的增加去噪效果變好，但是分解層次增加到6層以上后去噪效果改善已經(jīng)不明顯，所以本實驗選取6層分解，得到如圖所示較好的效果。小波去噪門限閾值可選取軟門限閾值和硬門限閥值處理。而通過實驗得出，軟閾值處理將較小的小波系數(shù)置零但對較大的小波系數(shù)向零作了收縮，所以一般能夠取得更為平滑和理想的波形。進一步分析對比了兩種小波去噪方法的效果，如圖【】所示。圖【】兩種方法小波去噪結(jié)果對比圖由圖驗證：固定閾值形式（sqtwolog）和啟發(fā)式閾值形式（heursure）的去噪都比較徹底。而通過進一步分析，可以看出啟發(fā)式閾值形式濾除噪聲效果更好。3.9小結(jié)通過本次實驗設(shè)

4、計，我們完成了從信號的提取采樣、合成噪聲信號到濾除噪聲整個過程。提取到信號后，通過FFT變換，得出了信號的頻譜圖。然后分別給信號加上正弦噪聲和隨機噪聲。在濾波這一部分，采樣多種方法進行濾波，實現(xiàn)了預(yù)期的濾波效果。但實驗中也存在許多的不足，比如經(jīng)過多次改進濾波器設(shè)計參數(shù)后，還是不能更徹底地把噪聲濾除?？傊ㄟ^本次實驗，我們更加全面地掌握了MATLAB設(shè)計數(shù)字濾波器的方法，深刻地理解了整個音頻信號處理體系和數(shù)字濾波器的工作原理，認(rèn)識到了音頻數(shù)字信號處理技術(shù)的強大。結(jié) 論語音信號處理是語音學(xué)與數(shù)字信號處理技術(shù)相結(jié)合的交叉學(xué)科，課題在這里不討論語音學(xué)，而是將語音當(dāng)做一種特殊的信號，即一種“復(fù)雜向量”

5、來看待。也就是說，課題更多的還是體現(xiàn)了數(shù)字信號處理技術(shù)。從課題的中心來看，課題“基于MATLAB的有噪聲語音信號處理”是希望將數(shù)字信號處理技術(shù)應(yīng)用于某一實際領(lǐng)域，這里就是指對語音及加噪處理。作為存儲于計算機中的語音信號，其本身就是離散化了的向量，我們只需將這些離散的量提取出來，就可以對其進行處理了。這一過程的實現(xiàn)，用到了處理數(shù)字信號的強有力工具MATLAB。通過MATLAB里幾個命令函數(shù)的調(diào)用，很輕易的在實際語音與數(shù)字信號的理論之間搭了一座橋。課題的特色在于它將語音信號看作一個向量，于是就把語音數(shù)字化了。那么，就可以完全利用數(shù)字信號處理的知識來解決語音及加噪處理問題。我們可以像給一般信號做頻譜

6、分析一樣，來對語音信號做頻譜分析，也可以較容易的用數(shù)字濾波器來對語音進行濾波處理。通過比較加噪前后，語音的頻譜和語音回放，能明顯的感覺到加入噪聲后回放的聲音與原始的語音信號有很大的不同,前者隨較尖銳的干擾嘯叫聲。從含噪語音信號的頻譜圖中可以看出含噪聲的語音信號頻譜,在整個頻域范圍內(nèi)分是布均勻。其實，這正是干擾所造成的。通過濾波前后的對比，低通濾波后效果最好，高通濾波后的效果最差。由此可見，語音信號主要分布在低頻段，而噪聲主要分布在高頻段。最后，還利用了MATLAB的另一強大功能GUI界面設(shè)計。設(shè)計出了一個簡易的用戶應(yīng)用界面，可以讓人實現(xiàn)界面操作，更加方便的進行語音的頻譜分析與加噪濾波處理。致

7、謝本次課程設(shè)計選題及進行過程中得到老師等的悉心指導(dǎo)。對報告的書寫格式及內(nèi)容，老師多次幫助我分析思路，開拓視角。在我遇到困難的時候，老師給予我最大的支持和鼓勵。指導(dǎo)老師嚴(yán)謹(jǐn)求實的治學(xué)態(tài)度，踏實堅韌的工作精神，值得我學(xué)習(xí)。在此，謹(jǐn)向常波、胡榮林老師、劉虎老師和顧相老師平等致以誠摯的謝意。同時還要學(xué)感謝我的同，尤其是我們同一課題的幾個同學(xué)，我們花費課很多的時間和精力。相互之間幫忙協(xié)作，上網(wǎng)搜索相關(guān)資料，到圖書館查閱相關(guān)文獻，遇到難題，共同商討。解決不了的問題，我們就像老師和其他同學(xué)虛心請教。最終，我們一起解決了一個又一個難題，雖然，我們有過爭吵，但是在真理面前，我們的行動是一致的。在一周的課程設(shè)計過

8、程中， 學(xué)院的機房工作人員給我們提供的便利的條件，天氣寒冷，實驗室空調(diào)一直開放，我們覺得很溫暖，在此，表達對工作人員的謝意。在遇到課題技術(shù)難題時，我和同組的同學(xué)到圖書館廣泛查閱相關(guān)資料，圖書館也熱情地老師幫助，在此，向他們表示致謝。當(dāng)然，我也要感謝計算機工程學(xué)院，感謝他們給我提供這次實習(xí)的機會。我院采取把理論知識與實踐相結(jié)合教學(xué)模式，讓學(xué)生的知識源于課堂而走出課堂，真正做到了“為了學(xué)生的一切，一切為了學(xué)生”。 最后，再次感謝所有幫助過我的老師和同學(xué)！參考文獻1高西全，丁玉美數(shù)字信號處理第3版北京：西安電子科技大學(xué)出版社，20082 劉泉，闕大順數(shù)字信號處理原理與實現(xiàn)北京：電子工業(yè)出版社，20053 張磊，畢靖，郭蓮英MATLAB實用教程北京：人民郵電出版社，20084 張威MATLAB基礎(chǔ)與編程入門西安：西安電子科技大學(xué)出版社，20065 周利清，蘇菲數(shù)字信號處理基礎(chǔ)北京：北京郵電大學(xué)出版社，20057指導(dǎo)教師評語學(xué)號1071302126姓名班級通信1071選題名稱基于MATLAB有噪聲語音信號的處理序號評價內(nèi)容權(quán)重（%）得分1考勤記錄、學(xué)習(xí)態(tài)度、工作作風(fēng)與表現(xiàn)。52自學(xué)情況：上網(wǎng)檢索機時數(shù)、文獻閱讀情況（筆記）。103論文選題是否先進，是否具有前沿性或前瞻性。54成果驗收：是否完成設(shè)計任務(wù)；能否運行、可操作性如何等。205報告的格式規(guī)范程