基于MATLAB的FIR濾波器語音信號去噪_畢業(yè)設(shè)計

1、*實踐教學(xué)*蘭州理工大學(xué)計算機(jī)與通信學(xué)院信號處理課程設(shè)計題 目：基于MATLAB的FIR濾波器語音信號去噪摘要隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，現(xiàn)代信號處理正向著數(shù)字化發(fā)展，研究語音信號的濾波設(shè)計也成了現(xiàn)代信息處理的基本內(nèi)容。本次課程設(shè)計主要內(nèi)容是基于MATLAB的FIR濾波器語音信號去噪。主要運用麥克風(fēng)采集一段語音信號，對其進(jìn)行了時域分析和頻譜分析，分析語音信號的特性，并對語音信號加入了隨機(jī)噪聲，采用凱塞（Kaiser）窗函數(shù)法設(shè)計了一個FIR低通濾波器，然后對加噪的語音信號進(jìn)行濾波處理。最后對濾波前后的語音信號的時域和頻域特性進(jìn)行對比。關(guān)鍵詞: MATLAB；語音信號；FIR濾波器；凱塞(Kaise

2、r)窗 目錄 TOC o 1-3 h z u HYPERLINK l _Toc360116105 第一章 語音信號采樣和濾波器設(shè)計的基本原理 PAGEREF _Toc360116105 h 1 HYPERLINK l _Toc360116106 1.1語音信號采樣的基本原理 PAGEREF _Toc360116106 h 1 HYPERLINK l _Toc360116107 1.1.1 采樣定理 PAGEREF _Toc360116107 h 1 HYPERLINK l _Toc360116108 1.1.2 采樣頻率 PAGEREF _Toc360116108 h 1 HYPERLINK

3、l _Toc360116109 數(shù)字濾波器的基本理論和設(shè)計的基本原理 PAGEREF _Toc360116109 h 2 HYPERLINK l _Toc360116110 1.2.1 數(shù)字濾波器的類型 PAGEREF _Toc360116110 h 2 HYPERLINK l _Toc360116111 1.2.2 窗口設(shè)計法 PAGEREF _Toc360116111 h 3 HYPERLINK l _Toc360116112 第二章 語音信號去噪的總體設(shè)計 PAGEREF _Toc360116112 h 6 HYPERLINK l _Toc360116113 2.1 語音信號去噪的設(shè)計流

4、程圖 PAGEREF _Toc360116113 h 6 HYPERLINK l _Toc360116114 2.2 語音信號去噪的設(shè)計流程的介紹 PAGEREF _Toc360116114 h 6 HYPERLINK l _Toc360116115 第三章 語音信號去噪的仿真實現(xiàn)及結(jié)果分析 PAGEREF _Toc360116115 h 8 HYPERLINK l _Toc360116116 3.1 語音信號的采集 PAGEREF _Toc360116116 h 8 HYPERLINK l _Toc360116117 3.2 加噪語音信號的頻譜分析 PAGEREF _Toc360116117

5、 h 9 HYPERLINK l _Toc360116118 3.3 語音信號的濾波去噪 PAGEREF _Toc360116118 h 10 HYPERLINK l _Toc360116119 3.4 語音信號去噪的結(jié)果分析 PAGEREF _Toc360116119 h 12 HYPERLINK l _Toc360116120 總結(jié) PAGEREF _Toc360116120 h 13 HYPERLINK l _Toc360116121 參考文獻(xiàn) PAGEREF _Toc360116121 h 14 HYPERLINK l _Toc360116122 附錄 PAGEREF _Toc3601

6、16122 h 15 HYPERLINK l _Toc360116123 致謝 PAGEREF _Toc360116123 h 20第一章 語音信號采樣和濾波器設(shè)計的基本原理1.1語音信號采樣的基本原理現(xiàn)代所應(yīng)用的計算機(jī)所處理和傳送的都是數(shù)字信號，所以經(jīng)常要求對模擬信號采樣，將其轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號，然后對其進(jìn)行計算處理，最后再重建為模擬信號 。采樣在連續(xù)時間信號與離散時間信號之間起著至關(guān)重要的作用，模擬信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號的關(guān)鍵是確定合適的采樣頻率，使得既要能夠從采樣信號中無失真地恢復(fù)出原模擬信號，同時又盡量降低采樣頻率，減少編碼數(shù)據(jù)速率，有利于數(shù)據(jù)的存儲、處理和傳輸。 采樣定理在進(jìn)行模擬/數(shù)字信號

7、的轉(zhuǎn)換過程中，當(dāng)采樣頻率fs大于信號中，最高頻率fm的2倍時，即：fs=2fm,則采樣之后的數(shù)字信號完整地保留了原始信號中的信息，一般實際應(yīng)用中保證采樣頻率為信號最高頻率的510倍；采樣定理又稱奈奎斯特定理。 1924年奈奎斯特(Nyquist)就推導(dǎo)出在理想低通信道的最高大碼元傳輸速率的公式: 理想低通信道的最高大碼元傳輸速率=2W*log2 N (其中W是理想低通信道的帶寬,N是電平強(qiáng)度)為什么把采樣頻率設(shè)為8kHz?在數(shù)字通信中，根據(jù)采樣定理, 最小采樣頻率為語音信號最高頻率的2倍頻帶為F的連續(xù)信號 f(t)可用一系列離散的采樣值f(t1),f(t1t)，f(t12t)，.來表示,只要這

8、些采樣點的時間間隔t1/2F，便可根據(jù)各采樣值完全恢復(fù)原來的信號f(t)。 這是時域采樣定理的一種表述方式1。時域采樣定理的另一種表述方式是：當(dāng)時間信號函數(shù)f(t)的最高頻率分量為fm時,f(t)的值可由一系列采樣間隔小于或等于1/2fm的采樣值來確定,即采樣點的重復(fù)頻率f2fm。 時域采樣定理是采樣誤差理論、隨機(jī)變量采樣理論和多變量采樣理論的基礎(chǔ)。對于時間上受限制的連續(xù)信號f(t)（即當(dāng)tT時,f(t)=0,這里T=T2-T1是信號的持續(xù)時間），若其頻譜為F（）,則可在頻域上用一系列離散的采樣值，如式（1-1）： HYPERLINK :/baike.baidu /albums/472214/

9、472214/0/0.html l 0$5327ce16a651b159972b4393 o 查看圖片 t _blank （1-1）采樣值來表示,只要這些采樣點的頻率間隔，如式（1-2）： HYPERLINK :/baike.baidu /albums/472214/472214/0/0.html l 0$95afee1f5d5037b4e0fe0b9f o 查看圖片 t _blank （1-2） 采樣頻率采樣頻率，也稱為采樣速度或者采樣率，定義了每秒從連續(xù)信號中提取并組成離散信號的采樣個數(shù)，它用赫茲（Hz）來表示。采樣頻率的倒數(shù)是采樣周期或者叫作采樣時間，它是采樣之間的時間間隔。通俗的講采樣

10、頻率是指計算機(jī)每秒鐘采集多少個聲音樣本，是描述聲音文件的音質(zhì)、音調(diào)，衡量聲卡、聲音文件的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。采樣頻率只能用于周期性采樣的采樣器，對于非周期性采樣的采樣器沒有規(guī)則限制。 采樣頻率的常用的表示符號是 fs。 通俗的講采樣頻率是指計算機(jī)每秒鐘采集多少個聲音樣本，是描述聲音文件的音質(zhì)、音調(diào)，衡量聲卡、聲音文件的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。采樣頻率越高，即采樣的間隔時間越短，則在單位時間內(nèi)計算機(jī)得到的聲音樣本數(shù)據(jù)就越多，對聲音波形的表示也越精確。采樣頻率與聲音頻率之間有一定的關(guān)系，根據(jù)采樣定理，只有采樣頻率高于聲音信號最高頻率的兩倍時，才能把數(shù)字信號表示的聲音還原成為原來的聲音。這就是說采樣頻率是衡量聲卡采集、記錄

11、和還原聲音文件的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。 的基本理論和設(shè)計的基本原理1.2.1 數(shù)字濾波器的類型數(shù)字信號處理技術(shù)經(jīng)過幾十年的發(fā)展，在國內(nèi)外已經(jīng)取得了很大的成績。到目前為止，已經(jīng)比較成熟的去噪方法比較典型的有切比雪夫去噪法、雙線性變換去噪法、窗函數(shù)去噪法等有名的去噪方法。下面分別對濾波器中比較有代表性的FIR和IIR濾波器做一個簡單的介紹。（1）FIR濾波器有限長單位脈沖響應(yīng)數(shù)字濾波器（Finite Impulse Response Digital Filter,縮寫FIRDF）：有限長單位沖激響應(yīng)濾波器，是數(shù)字信號處理系統(tǒng)中最基本的元件，最大優(yōu)點是可以實現(xiàn)線性相性濾波，它可以在保證任意幅頻特性的同時具有嚴(yán)格

12、的線性相頻特性，同時其單位抽樣響應(yīng)是有限長的，因而濾波器是穩(wěn)定的系統(tǒng)。因此，F(xiàn)IR濾波器在通信、圖像處理、模式識別等領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。FIR濾波器的設(shè)計方法主要分為兩類：第一類是基于逼近理想濾波器器特性的方法包括窗函數(shù)法、頻率采樣法、和等波紋最佳逼近法；第二類是最優(yōu)設(shè)計法。設(shè)FIRDF的單位脈沖響應(yīng)的長度為，則其頻率響應(yīng)函數(shù)如式（1-3）： （1-3）一般將表示成如式（1-4）： （1-4）式中，是的實函數(shù)（可以去負(fù)值）。與前面的表示形式，即相比，與不同。與 不同。為了區(qū)別于幅頻響應(yīng)函數(shù)和相頻響應(yīng)函數(shù)，稱為幅頻特性函數(shù)，稱為相頻特性函數(shù)。第一類線性相位FIRDF的相位特性函數(shù)是的嚴(yán)格線性函

13、數(shù)如式（1-5）： （1-5）第二類線性相位FIRDF的相位特性函數(shù)如式（1-6）： （1-6）式中，是常數(shù)，是起始相位。在信號處理中很有實用價值（如希伯爾特變換器），這是FIRDF除了線性相位濾波外，還具有真正交變換作用2。（2）IIR濾波器從離散時間來看，若系統(tǒng)的單位抽樣(沖激)響應(yīng)延伸到無窮長，稱之為“無限長單位沖激響應(yīng)系統(tǒng)”，簡稱為IIR系統(tǒng)。無限長單位沖激響應(yīng)（IIR）濾波器有以下幾個特點:（1）系統(tǒng)的單位沖激響應(yīng)h(n)是無限長；（2）系統(tǒng)函數(shù)H(z)在有限z平面（0|z|）；（3）結(jié)構(gòu)上存在著輸出到輸入的反饋，也就是結(jié)構(gòu)上是遞歸型的。IIR濾波器采用遞歸型結(jié)構(gòu)，即結(jié)構(gòu)上帶有反饋環(huán)

14、路。同一種系統(tǒng)函數(shù)H（z）可以有多種不同的結(jié)構(gòu)，基本網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)有直接型、直接型、級聯(lián)型、并聯(lián)型四種，都具有反饋回路。同時，IIR數(shù)字濾波器在設(shè)計上可以借助成熟的模擬濾波器的成果，巴特沃斯(Butterworth)濾波器、切比雪夫(Chebyshev)濾波器、橢圓(Cauer)濾波器、貝塞爾(Bessel)濾波器等，這些典型的濾波器各有特點。有現(xiàn)成的設(shè)計數(shù)據(jù)或圖表可查，在設(shè)計一個IIR數(shù)字濾波器時，我們根據(jù)指標(biāo)先寫出模擬濾波器的公式，然后通過一定的變換，將模擬濾波器的公式轉(zhuǎn)換成數(shù)字濾波器的公式。1. 窗口設(shè)計法本設(shè)計采用凱塞（Kaiser）窗函數(shù)法設(shè)計FIR數(shù)字低通濾波器。FIR濾波器的設(shè)計方法有

15、許多種，如窗函數(shù)設(shè)計法、頻率采樣設(shè)計法和最優(yōu)化設(shè)計法等。窗口設(shè)計法的基本思想是用FIRDF逼近希望的濾波特性。設(shè)希望逼近的濾波器的頻率響應(yīng)為，其單位脈沖響應(yīng)用表示。為了設(shè)計簡單方便，通常選擇為具有片段常數(shù)特性的理想濾波器。因此是無限長非因果序列，不能直接作為FIRDF的單位脈沖響應(yīng)。窗口設(shè)計法就是截取為有限長的一段因果序列，并用合適的窗口函數(shù)進(jìn)行加權(quán)作為FIRDF的單位脈沖響應(yīng)。窗口設(shè)計法基本步驟如下3： （1）構(gòu)造希望逼近的頻率響應(yīng)函數(shù)。以低通線性相位FIRDF設(shè)計為例，一般選擇為線性理想低通濾波器，即 （1-7）（2）加窗得到FIRDF的單位脈沖響應(yīng)， （1-8）式中，稱為窗口函數(shù)，其長度

16、為。如果要求第一類線性相位FIRDF，則要求關(guān)于點偶對稱。而關(guān)于點偶對稱，所，同時要求關(guān)于點偶對稱。常見的窗函數(shù)，可以分為以下主要類型：（1）冪窗-采用時間變量某種冪次的函數(shù)，如矩形、三角形、梯形或其它時間t的高次冪；（2）三角函數(shù)窗-應(yīng)用三角函數(shù)，即正弦或余弦函數(shù)等組合成復(fù)合函數(shù)，例如漢寧窗、海明窗、Kaiser窗等；（3）指數(shù)窗-采用指數(shù)時間函數(shù)，例如高斯窗等。其性能如表1-1所示：表1-1 常見窗函數(shù)性能表名稱濾波器過渡帶寬最小阻帶衰減名稱濾波器過渡帶寬最小阻帶衰減矩形21dBPARZENWIN56dB巴特利特25dBFLATTOPWIN108dB漢寧44dBGAUSSWIN60dB漢明

17、51dBBARTHANNWIN40dB布萊克曼11/M74dBBLACKMANHARRIS109dB本設(shè)計采用的是凱塞窗（Kaiser）設(shè)計的濾波器，凱塞窗（Kaiser）通過改變參數(shù)可以達(dá)到不同的性能，正由于其優(yōu)良的窗函數(shù)特性，廣泛應(yīng)用于高通、低通、帶通、帶阻等各種濾波器的設(shè)計。凱塞窗（Kaiser）是利用貝塞爾函數(shù)來逼近需要的理想窗，其時域函數(shù)形式如式(1-9)： , (1-9)式中， 為零階第一類修正的貝賽爾函數(shù)，可用式(1-10)的級數(shù)表示。 (1-10)凱塞窗（Kaiser）的幅度如式（1-11）所示： (1-11)由公式可知，凱塞窗的值與貝賽爾函數(shù)級數(shù)項數(shù)n是兩個獨立的參數(shù)，但都會

18、對凱塞窗造成影響。第二章 語音信號去噪的總體設(shè)計2.1 語音信號去噪的設(shè)計流程圖 本課程設(shè)計主要是用麥克風(fēng)采集一段語音信號，通過進(jìn)行自編函數(shù)加入噪聲，然后采用凱塞(Kaiser)窗函數(shù)法設(shè)計FIR濾波器，并且對這段加入噪聲的語音信號函數(shù)進(jìn)行濾波去噪，用繪圖的程序畫出濾波前后時域和頻域的波形圖進(jìn)行對比分析。語音信號去噪的設(shè)計流程圖如下圖3-1所示： 語音信號的采集，畫時域和頻域圖加入隨機(jī)噪聲對語音信號進(jìn)行頻譜分析，畫出時域和頻域波形圖 用Kaiser窗設(shè)計FIR濾波器畫出其頻率響應(yīng)用FIR濾波器對語音信號進(jìn)行濾波畫出語音信號濾波前后波形并且進(jìn)行比較分析開始結(jié)束圖3-1語音信號去噪的設(shè)計流程圖2.

19、2 語音信號去噪的設(shè)計流程的介紹 首先是用麥克風(fēng)采集一段語音信號，將該語音信號作為分析的對象，用程序繪制原始語音信號的時域和頻域波形，觀察波形得出語音信號的通帶頻率和阻帶頻率，為后面濾波器的設(shè)計提供參數(shù)。然后調(diào)用系統(tǒng)函數(shù)rand產(chǎn)生一個隨機(jī)信號，對原始語音信號進(jìn)行加噪處理，加噪過程中必須計算信號長度，并產(chǎn)生和原始信號長度相同的隨機(jī)信號，否則軟件將提示錯誤。加噪之后對時域波形進(jìn)行傅里葉變換得到頻域波形，繪圖并將加噪前后信號的時域波形和頻域波形分別作對比，發(fā)現(xiàn)加噪后的語音信號的時域波形比原始語音信號要模糊得多，頻率也出現(xiàn)了明顯的變化。最后采用窗函數(shù)法設(shè)計FIR低通濾波器實現(xiàn)對加噪信號的濾波。由于凱

20、撒窗是一種參數(shù)可調(diào)的窗函數(shù)，是一種最優(yōu)窗函數(shù)，并且噪音大部分是頻率大于4000Hz的部分，所以本次課程設(shè)計采用凱塞窗對加噪信號進(jìn)行了濾波處理。對濾波后的信號進(jìn)行時域和頻域分析，觀察到濾波后的信號基本恢復(fù)成為原始語音信號，達(dá)到了濾波的目的。第三章 語音信號去噪的仿真實現(xiàn)及結(jié)果分析3.1 語音信號的采集利用wavread函數(shù)對語音信號進(jìn)行采樣，采集出原始信號波形與頻譜，x,fs,bits=wavread(D:4.wav)，用于讀取語音，采樣值放在向量x中，fs表示采樣頻率(Hz)，bits表示采樣位數(shù)。播放語音信號可以調(diào)用函數(shù)sound（x,fs,bits）4。原始語音信號的幅值和相位如圖3-1所

21、示：圖3-1 原始信號幅值和相位原始信號時域和頻域圖如圖3-2所示：圖3-2 原始信號時域圖和頻譜圖3.2 加噪語音信號的頻譜分析函數(shù)中的noise是加的隨機(jī)噪聲，語句y_z=y+noise實現(xiàn)了兩個信號的相加，然后繪制加噪后的語音信號時域波形和頻譜圖并回放加噪后的語音信號，并與原始時域波形和頻域波形對比如圖3-3和圖3-4。圖3-3原始信號和加噪信號時域圖圖3-4原始信號和加噪后信號的頻譜圖通過對原始語音信號的頻譜圖與加噪后的語音信號頻譜圖的對比可得，加噪后語音信號頻率幅值發(fā)生了明顯的變化。再通過對原始語音信號的回放效果與加噪后的語音信號回放的效果的對比，人耳可以明顯辨別出兩種語音信號不一樣

22、了，加噪后的語音信號在聽覺上比原始語音信號要渾濁很多，而且還有吱吱嘎嘎的混雜音。3.3 語音信號的濾波去噪用自己設(shè)計的FIR數(shù)字低通濾波器對加噪的語音信號進(jìn)行濾波時，在Matlab中，F(xiàn)IR濾波器利用函數(shù)fftfilt對信號進(jìn)行濾波5，并與原始時域波形和頻域波形對比如圖3-6和圖3-7。圖3-5 Kaiser窗頻率響應(yīng)圖圖3-6 信號的時域波形比較圖3-7 信號的頻譜圖比較通過比較加噪后的語音信號的時域波形比原始語音信號發(fā)生了很大的變化，再通過濾波前后的信號波形和頻譜圖的對比，可以明顯看出濾波后的波形開始變得清晰了，有點接近原始信號的波形圖了。3.4 語音信號去噪的結(jié)果分析從圖3-6和圖3-7

23、可以很明顯和直觀的看出原始語音信號和加噪語音信號時域波形和頻譜圖的區(qū)別。加噪后的語音信號的時域波形比原始語音信號要模糊得多，頻譜圖則是在頻率5000Hz以后出現(xiàn)了明顯的變化。語音信號經(jīng)過FIR濾波器的濾除噪聲的處理，在Matlab中，函數(shù)sound可以對聲音進(jìn)行回放。其調(diào)用格式：sound (x，fs，bits)我們可以明顯感覺濾波前后的聲音有變化。聲音中刺耳的聲音沒有了，幾乎恢復(fù)成原始的聲音，但較原始的聲音更平滑一些。這說明用kaiser窗設(shè)計FIR濾波器濾掉了語音中的噪聲同時，也把原始語音的很小的一部分也濾掉了，所以回放語音的時候聽起來比以前的更加平滑。 總結(jié)本次課程設(shè)計首先是用麥克風(fēng)采集

24、一段語音信號，將該語音信號作為分析的對象，對其進(jìn)行時域分析。在MATLAB中將隨機(jī)噪聲加入到語音信號中，比較被噪聲干擾的語音信號，并對其進(jìn)行時域分析。其次，對原始語音信號和加噪聲語音信號通過fft變換，得出了語音信號的頻譜圖；通過頻譜圖可以明確看到語音信號主要分布在低頻段，噪聲信號主要分布在高頻段；最后，運用數(shù)字信號處理理論設(shè)計FIR低通數(shù)字濾波器。本設(shè)計主要是從FIR濾波器入手采用凱塞（Kaiser）窗函數(shù)法來設(shè)計濾波器，實現(xiàn)了打開含噪語音文件、濾掉高頻段噪聲，并完成顯示濾波前后的波形圖，通過對濾波前后波形、頻譜圖比較分析，根據(jù)結(jié)果和學(xué)過的理論得出合理的結(jié)論。通過結(jié)論可看出雖然基本上達(dá)到了預(yù)

25、期的濾波效果，但也存在許多的不足，濾波效果不是特別理想。然后與不同信源相同濾波方法的同學(xué)比較各種信源的特點，與相同信源不同濾波方法的同學(xué)比較各種濾波方法性能的優(yōu)劣。參考文獻(xiàn)1王風(fēng)文，舒冬梅，趙宏才數(shù)字信號處理（第2版） M北京郵電大學(xué)出版社2006:33-36,192-193 M.電子工業(yè)出版社2006:29-33原理實現(xiàn)及應(yīng)用(第二版) M.電子工業(yè)出版社2010:178-192 M.電子工業(yè)出版社 2005 年7月:153-1625丁玉美,高西全.數(shù)字信號處理(第二版) M.西安電子科技大學(xué)出版社2000:175-193附錄源程序代碼：%語音信號采集程序設(shè)計fs=22050; %語音信號采

26、集頻率為22050 x,fs,bits=wavread(D:4.wav);sound(x);y=fft(x,1024); %對信號做1024點FFT變換magX=abs(y);%原始信號幅值angX=angle(y);%原始信號相位figure(1);subplot(211);plot(magX);title(原始信號幅值);subplot(212);plot(angX);title(原始信號相位);f=fs*(0:511)/512;figure(2);subplot(211);plot(x);title(原始語音信號時域波形圖);grid on;Subplot(212); %繪制原始語音信號

27、的頻率響應(yīng)圖 plot(f,abs(y(1:512);title(原始語音信號頻譜圖);xlabel(Hz);ylabel(fudu);grid on;%語音信號加噪程序設(shè)計fs=22050; %語音信號采集頻率為22050 x,fs,bits=wavread(D:4.wav);%加隨機(jī)噪聲并繪制時域波形和FFT頻譜圖，作對比L=length(x);noise=0.04*randn(L,2);x1=x+noise;y=fft(x,1024); %對信號做1024點FFT變換figure(1);subplot(211);plot(x); %做原始語音信號的時域圖形title(原始語音信號的時域圖

28、)subplot(212); plot(x1); %繪制加噪語音信號的時域圖形title(加噪語音信號的時域圖); xlabel(t);ylabel(x1);figure(2);y1=fft(x1,1024); %對加噪信號做1024點FFT變換f=fs*(0:511)/512;subplot(211);plot(f,abs(y(1:512);title(原始語音信號頻譜圖);xlabel(Hz);ylabel(fudu);grid on;Subplot(212);plot(f,abs(y1(1:512); %繪制原始語音信號頻率響應(yīng)圖title(加噪語音信號頻譜圖);xlabel(Hz);y

29、label(fudu);grid on;%語音信號濾波去噪程序設(shè)計fs=22050; %語音信號采集頻率為22050 x,fs,bits=wavread(D:4.wav); %加隨機(jī)噪聲L=length(x);noise=0.04*randn(L,2);x1=x+noise; %利用kaiser濾波器對語音信號濾波fp=1000;fm=1200;rs=100;Fs=8000; %濾波器設(shè)計wp=2*pi*fp/Fs;ws=2*pi*fm/Fs;Bt=ws-wp; %計算過渡帶寬度alph=0.112*(rs-8.7);%計算kaiser窗的控制參數(shù)alphM=ceil(rs-8)/2.285/

30、Bt);%計算kaiser窗所需階數(shù)Mwc=(wp+ws)/2/pi;hn=fir1(M,wc,kaiser(M+1,alph);%調(diào)用kaiser計算低通FIDF的h(n)figure(1);freqz(hn);y=fft(x);y1=fft(x1);x2=fftfilt(hn,x1); %利用kaiser濾波器對語音信號濾波繪圖y=fft(x,1024); %對原始信號做1024點FFT變換y1=fft(x1,1024); %對加噪信號做1024點FFT變換y2=fft(x2,1024); %對加噪濾波后的信號做1024點FFT變換figure(1);freqz(hn);grid on f

31、igure(2) %畫出時域波形subplot(311); axis(0 7 -1 1)； plot(x);title(原始語音信號的時域波形);subplot(312);plot(x1)title(加噪后語音信號的時域波形);subplot(313); plot(x2);title(加噪語音濾波后信號的時域波形);f=fs*(0:511)/512;figure(3) %畫出頻譜圖y1=fft(x1,1024); subplot(311); plot(f,abs(y(1:512);%畫出原始語音信號頻譜圖title(原始語音信號頻譜圖)xlabel(Hz);ylabel(fuzhi);subp

32、lot(312);plot(f,abs(y1(1:512); %畫出加噪后語音信號頻譜圖title(加噪后語音信號頻譜圖)xlabel(Hz);ylabel(fuzhi);subplot(313); plot(f,abs(y2(1:512); %畫出濾波后的信號頻譜圖title(加噪語音濾波后的信號頻譜圖)xlabel(Hz);ylabel(fuzhi);致謝本次設(shè)計是在陳老師的悉心指導(dǎo)下完成的，在整個課程設(shè)計的完成過程中，陳老師給予了精心的指導(dǎo)，每一個環(huán)節(jié)都注入了導(dǎo)師大量的心血。導(dǎo)師嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)態(tài)度、大公無私的品德和為科學(xué)獻(xiàn)身的精神都是我學(xué)習(xí)的榜樣，尤其是她的認(rèn)真塌實、實事求是、精益求精、刻苦

33、耐勞的工作作風(fēng)使我獲益良多。學(xué)生在老師身上學(xué)到的東西不僅僅是科學(xué)知識，更多的是學(xué)到了研究的方法及做人的道理，使我終生難忘，在此向?qū)熤乱猿绺叩木匆夂椭孕牡母兄x!精品資料9JWKffwvG#tYM*Jg&6a*CZ7H$dq8KqqfHVZFedswSyXTy#&QA9wkxFyeQ!djs#XuyUP2kNXpRWXmA&UE9aQGn8xp$R#͑GxGjqv$UE9wEwZ#QcUE%&qYpEh5pDx2zVkum&gTXRm6X4NGpP$vSTT#&ksv*3tnGK8!z89AmYWpazadNu#KN&MuWFA5uxY7JnD6YWRrWwcvR9CpbK!zn%Mz8

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42、K8!z89AmYWpazadNuGK8!z89AmYWpazadNu#KN&MuWFA5uxY7JnD6YWRrWwcvR9CpbK!zn%Mz849GxGjqv$UE9wEwZ#QcUE%&qYpEh5pDx2zVkum&gTXRm6X4NGpP$vSTT#&ksv*3tnGK8!z89AmYWpazadNu#KN&MuWFA5uxGjqv$UE9wEwZ#QcUE%&qYpEh5pDx2zVkum&gTXRm6X4NGpP$vSTT#&ksv*3tnGK8!z89AmYWpazadNu#KN&MuWFA5uxY7JnD6YWRrWwcvR9CpbK!zn%Mz849GxGjqv$UE9w

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