信號(hào)與系統(tǒng)綜合作業(yè)

13級(jí)工程信號(hào)與系統(tǒng)大作業(yè)題目語(yǔ)音信號(hào)采集與頻譜分析成績(jī)班級(jí)學(xué)號(hào)姓名日期-06-22語(yǔ)音信號(hào)采集與頻譜分析【摘要】本設(shè)計(jì)采集了一段語(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)特征。并應(yīng)用matlab平臺(tái)對(duì)語(yǔ)音信號(hào)加入噪聲，深入設(shè)計(jì)了一個(gè)低通濾波器，然后對(duì)加噪語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行濾波處理?！娟P(guān)鍵詞】語(yǔ)音信號(hào)；時(shí)域特征；頻域特征;濾波器1緒論1.1題目介紹利用本課程中關(guān)于信號(hào)處理相關(guān)內(nèi)容，進(jìn)行簡(jiǎn)單語(yǔ)音信號(hào)采集及頻譜分析工作，已達(dá)成加深對(duì)本課程信號(hào)與系統(tǒng)相關(guān)知識(shí)了解，熟悉matlab工具目標(biāo)，并初步建立系統(tǒng)設(shè)計(jì)概念。1.2詳細(xì)要求（1）自己語(yǔ)音采集自己唱一首歌，利用相關(guān)工具采集并存放為MATLAB可處理格式。（2）歌星語(yǔ)音采集將自己翻唱歌曲原曲處理為matlab可處理格式。注意：自己語(yǔ)音與歌星語(yǔ)音應(yīng)具備可比性，曲目、伴奏、時(shí)長(zhǎng)等應(yīng)相同（3）頻譜分析利用matlab軟件對(duì)兩段音樂(lè)分別進(jìn)行頻譜分析，分析特征。2基本原理2.1語(yǔ)音信號(hào)概述語(yǔ)言是人類創(chuàng)造，是人類區(qū)分于其余地球生命本質(zhì)特征之一。人類用語(yǔ)言交流過(guò)程能夠看成是一個(gè)復(fù)雜通信過(guò)程，為了獲取便于分析和處理語(yǔ)音信源，必須將在空氣中傳輸聲波轉(zhuǎn)變?yōu)榘Z(yǔ)音信息而且記載著聲波物理性質(zhì)模擬（或數(shù)字）電信號(hào)，即語(yǔ)音信號(hào)，所以語(yǔ)音信號(hào)就成為語(yǔ)音表現(xiàn)形式或載體。語(yǔ)音學(xué)和數(shù)字信號(hào)處理交叉結(jié)合便形成了語(yǔ)音信號(hào)處理。語(yǔ)音信號(hào)處理建立在語(yǔ)音學(xué)和數(shù)字信號(hào)處理基礎(chǔ)之上。2.2數(shù)字濾波器原理2.2.1數(shù)字濾波器概念數(shù)字濾波器實(shí)質(zhì)是用一有限精度算法實(shí)現(xiàn)離散時(shí)間線性時(shí)不變系統(tǒng)，以完成對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波處理過(guò)程。它是數(shù)字信號(hào)處理一個(gè)主要分支，具備穩(wěn)定性好、精度高、靈活性強(qiáng)、體積小、質(zhì)量輕等很多優(yōu)點(diǎn)。2.2.2數(shù)字濾波器分類數(shù)字濾波器依照不一樣分類標(biāo)準(zhǔn)能夠?qū)V波器分成不一樣類別。（1）依照單位沖激響應(yīng)h(n)時(shí)間特征分類無(wú)限沖激響應(yīng)（IIR）數(shù)字濾波器有限沖激響應(yīng)（FIR）數(shù)字濾波器（2）依照實(shí)現(xiàn)方法和形式分類遞歸型數(shù)字濾波器非遞歸型數(shù)字濾波器快速卷積型（3）依照頻率特征分類低通數(shù)字濾波器、高通數(shù)字濾波器、帶通數(shù)字波器、帶阻數(shù)字濾波器3詳細(xì)實(shí)現(xiàn)3.1聲音信號(hào)獲取使用軟件COOKEDITPRO進(jìn)行聲音信號(hào)采集。對(duì)于44100Hz、22050Hz、11025Hz三種不一樣采樣率共進(jìn)行三次采集。采集完成后使用COOLEDITPRO軟件進(jìn)行后期處理，加入背景音樂(lè)。原唱音樂(lè)經(jīng)過(guò)網(wǎng)絡(luò)取得全部音樂(lè)信號(hào)經(jīng)過(guò)COOLEDITPRO處理，統(tǒng)一音量大小、起始位置、時(shí)間長(zhǎng)度并轉(zhuǎn)換為matlab可處理格式。文件名originalmyvoicemyvoice_22050myvoice_11025錄音軟件—cooleditprocooleditprocooleditpro采樣率44100Hz44100Hz22050Hz11025Hz采樣精度16位16位16位16位聲道立體聲雙聲道立體聲雙聲道立體聲雙聲道立體聲雙聲道時(shí)長(zhǎng)24秒24秒24秒24秒格式WindowsPCM(*.wav)WindowsPCM(*.wav)windowsPCM(*.wav)windowsPCM(*.wav)大小4.03MB4.03MB2.01MB1.00MB3.2聲音信號(hào)讀取與打開MATLAB中，[x,Fs,bits]=wavread('DATA');用于讀取語(yǔ)音，采樣值放在向量y中，fs表示采樣頻率(Hz)，bits表示采樣位數(shù)。wavplay(x,Fs);用于對(duì)聲音回放。向量x則就代表了一個(gè)信號(hào)，也即一個(gè)復(fù)雜“函數(shù)表示式”，也能夠說(shuō)像處理一個(gè)信號(hào)表示式一樣處理這個(gè)聲音信號(hào)。程序代碼[x,Fs,nbits,readinfo]=wavread('e:\myvoice');t=(0:length(x)-1)/Fs;X=fft(x);%快速傅里葉變換Lx=length(X);fx=(0:Lx-1)'*(Fs-1)/Lx;figure(1);subplot(211);plot(t,x);gridon;holdon;title('我聲音信號(hào)波形');xlabel('t/s');ylabel('x(t)');subplot(212);plot(fx(1:length(fx)),abs(X(1:length(fx))));title('我聲音信號(hào)頻譜');xlabel('f/Hz');ylabel('幅值');gridon;holdon;原唱信號(hào)處理相同，只需將文件名更改即可。結(jié)果波形以下。分析：排除跑調(diào)，搶拍等原因，翻唱原唱差距依然存在。因?yàn)殇浺羝鞑木壒?，翻唱取得音?lè)左右聲道幾乎相同，圖中中藍(lán)綠色差異能夠看出。同時(shí)，因?yàn)殇浺舡h(huán)境不一樣，翻唱存在大量雜音干擾，原唱?jiǎng)t在專業(yè)錄音室中進(jìn)行，也造成了波形差異。而翻唱音樂(lè)頻譜更集中，而翻唱頻譜更離散。3.3聲道分離與合并因雙聲道處理后所得圖形顯示不直觀，故將雙聲道合并再進(jìn)行歸一化后再對(duì)音頻信號(hào)進(jìn)行處理。程序代碼x1=x(:,1);%提取第一聲道x2=x(:,2);%提取第二聲道x12=x1+x2;%兩聲道合并為單聲道x12m=max(max(x12),abs(min(x12))),X=x12/x12m;%歸一化處理注：因聲音信號(hào)讀取命令，繪制波形命令除文件名變量名外基本一致，此處省略。值得一提是，若使用x12=[x1,x2]進(jìn)行合并，則聲道合并后變?yōu)殡p聲道，與原音樂(lè)相同。結(jié)果波形以下。兩聲道直接相加合并為單聲道后聲音過(guò)大丟失細(xì)節(jié)信息，所以進(jìn)行歸一化處理，將音量縮小。3.4不一樣采樣率下聲音信號(hào)處理wav文件默認(rèn)采樣速率為44.1KHz，依然遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于我們通常說(shuō)語(yǔ)音信號(hào)需要頻譜寬度，比如在電話對(duì)語(yǔ)音信號(hào)采樣中，我們僅僅使用8KHz采樣速率。3.4.1錄音時(shí)使用不一樣采樣率共使用44100Hz、22050Hz、11025Hz三種不一樣采樣率進(jìn)行聲音采集。結(jié)果波形以下分析：在此分辨率下波形差異顯示不是很顯著，仔細(xì)分辨能夠發(fā)覺采樣率越小波形越稀疏。使用wavplay命令試聽后發(fā)覺采樣率越小聲音細(xì)節(jié)丟失越多，而44100Hz聲音還原度最高。不一樣采樣率下聲音信號(hào)會(huì)產(chǎn)生較大差異3.4.2對(duì)聲音信號(hào)進(jìn)行不一樣速率降采樣使用命令x1

=

x(1:2:length(x))，就能夠?qū)⒃蛄衳每隔1個(gè)采樣后放入序列x1中，這時(shí)x1序列對(duì)應(yīng)采樣頻率即為22KHz。程序代碼x1=x(1:2:length(x));%將采樣率降為22050Hzx2=x(1:4:length(x));%將采樣率降為11025Hzwavplay(x,Fs);wavplay(x1,Fs);wavplay(x2,Fs);分析：命令播放后發(fā)覺x1相當(dāng)于兩倍速快進(jìn)，x2則相當(dāng)于四倍速度。采樣率越低，聲音播放速度越快、越尖銳。若將程序改為wavplay(x1,Fs/2);則為原速度播放。相當(dāng)于3.4.1中22050Hz采集信號(hào)。一樣，采樣率越小聲音信號(hào)細(xì)節(jié)丟失越多，還原度越低。3.5加噪聲測(cè)試Matlab中能夠使用命令randn(A,B)產(chǎn)生一段高斯白噪聲，這里為圖方便使用命令y=awgn(A,B,'measured')在原聲音信號(hào)中直接加入噪聲信號(hào)。程序代碼y=awgn(x,5,'measured'); %’measured’表示噪聲加入前測(cè)定聲音信號(hào)強(qiáng)度結(jié)果波形以下聲音播放后發(fā)覺顯著多了許多雜音。噪聲信號(hào)由命令n=y-x獲取，分析以下3.6濾波器測(cè)試3.6.1濾波器設(shè)計(jì)設(shè)計(jì)為低通濾波器，性能參數(shù)為fp=1500;fc=1700;As=100;Ap=1;程序以下fp=1500;fc=1700;As=100;Ap=1;wc=2*pi*fc/Fs;wp=2*pi*fp/Fs;wdel=wc-wp;beta=0.112*(As-8.7);N=ceil((As-8)/2.285/wdel);wn=kaiser(N+1,beta);ws=(wp+wc)/2/pi;b=fir1(N,ws,wn);freqz(b,1);濾波器頻率特征以下3.6.2加噪濾波后分析程序代碼以下y=awgn(x,5,'measured');x_1=fftfilt(b,x);結(jié)果波形以下分析；因?yàn)榈屯V波器同低頻阻高頻，濾波后聲音變得低沉許多。同時(shí)也丟失了一些聲音細(xì)節(jié)。濾波實(shí)質(zhì)相當(dāng)于降噪。但實(shí)際操作中濾波器設(shè)計(jì)太過(guò)簡(jiǎn)單，所以效果相當(dāng)不理想4心得體會(huì)經(jīng)過(guò)此次綜合作業(yè)，深入了解了大量關(guān)于聲音信號(hào)處理知識(shí)。較為熟練地掌握了matlab中簡(jiǎn)單聲音信號(hào)處理使用。經(jīng)過(guò)直觀圖形對(duì)比，將復(fù)雜且不能量化聲音信號(hào)進(jìn)行比較。加深了對(duì)傅里葉變換了解，了解數(shù)字音頻信號(hào)處理一些原理，也深入了對(duì)課程了解。附錄程序源代碼聲音信號(hào)讀取*******************************************************************************[x,Fs,nbits,readinfo]=wavread('e:\myvoice');t=(0:length(x)-1)/Fs;X=fft(x);Lx=length(X);fx=(0:Lx-1)'*(Fs-1)/Lx;figure(1);subplot(211);plot(t,x);gridon;holdon;title('我聲音信號(hào)波形');xlabel('t/s');ylabel('x(t)');subplot(212);plot(fx(1:length(fx)),abs(X(1:length(fx))));title('我聲音信號(hào)頻譜');xlabel('f/Hz');ylabel('幅值');gridon;holdon;聲道分離與合并*******************************************************************************[x,Fs,nbits,readinfo]=wavread('e:\myvoice');t=(0:length(x)-1)/Fs;x1=x(:,1);x2=x(:,2);x12=x1+x2;x12m=max(max(x12),abs(min(x12))),X=x12/x12m;X4=fft(x);Lx=length(X);fx=(0:Lx-1)'*(Fs-1)/Lx;X1=fft(x1);Lx1=length(X1);fx1=(0:Lx1-1)'*(Fs-1)/Lx1;X2=fft(x2);Lx2=length(X2);fx2=(0:Lx2-1)'*(Fs-1)/Lx2;X3=fft(X);Lx3=length(X3);fx3=(0:Lx3-1)'*(Fs-1)/Lx3;figure(1);subplot(421);plot(t,x);gridon;holdon;title('我聲音信號(hào)波形');xlabel('t/s');ylabel('x(t)');subplot(422);plot(fx(1:length(fx)),abs(X4(1:length(fx))));title('我聲音信號(hào)頻譜');xlabel('f/Hz');ylabel('幅值');gridon;holdon;subplot(423);plot(t,x1);gridon;holdon;title('我聲音信號(hào)聲道1波形');xlabel('t/s');ylabel('x(t)');subplot(424);plot(fx1(1:length(fx1)),abs(X1(1:length(fx1))));title('我聲音信號(hào)聲道1波形');xlabel('f/Hz');ylabel('幅值');gridon;holdon;subplot(425);plot(t,x2);gridon;holdon;title('我聲音信號(hào)聲道2波形');xlabel('t/s');ylabel('x(t)');subplot(426);plot(fx2(1:length(fx2)),abs(X2(1:length(fx2))));title('我聲音信號(hào)聲道2頻譜');xlabel('f/Hz');ylabel('幅值');gridon;holdon;subplot(427);plot(t,X);title('我聲音聲道合并后信號(hào)波形');xlabel('t/s');ylabel('x(t)');gridon;holdon;subplot(428);plot(fx3(1:length(fx3)),abs(X3(1:length(fx3))));title('我聲音聲道合并后信號(hào)頻譜');xlabel('f/Hz');ylabel('幅值');gridon;holdon;不一樣采樣率下聲音信號(hào)分析*******************************************************************************[x,Fs,nbits,readinfo]=wavread('e:\original');t=(0:length(x)-1)/Fs;x1=x(1:2:length(x));%x1對(duì)應(yīng)采樣率為22050Hzx2=x(1:4:length(x));%x2對(duì)應(yīng)采樣率為11025Hzx3=x(1:8:length(x));%x3對(duì)應(yīng)采樣率為5512Hzwavplay(x,Fs);wavplay(x1,Fs);wavplay(x2,Fs);[x,Fs,nbits,readinfo]=wavread('e:\myvoice.wav');t=(0:length(x)-1)/Fs;[x_1,Fs_1,nbits_1,readinfo_1]=wavread('e:\myvoice_22050.wav');t_1=(0:length(x_1)-1)/Fs_1;[x_2,Fs_2,nbits_2,readinfo_2]=wavread('e:\myvoice_11025');t_2=(0:length(x_2)-1)/Fs_2;subplot(311);plot(t,x);title('我聲音信號(hào)(44100Hz)波形');xlabel('t/s');ylabel('x(t)');subplot(312);plot(t_1,x_1);title('我聲音信號(hào)(22050Hz)波形');xlabel('t/s');ylabel('x_1(t)');subplot(313);plot(t_2,x_2);title('我聲音信號(hào)(11025Hz)波形');xlabel('t/s');ylabel('x_2(t)');加噪聲后分析*******************************************************************************[x,Fs,nbits,readinfo]=wavread('e:\original');t=(0:length(x)-1)/Fs;x1=x(:,1);x2=x(:,2);x12=x1+x2;x12m=max(max(x12),abs(min(x12))),x=x12/x12m;y=awgn(x,5,'measured');X=fft(x);Lx=length(X);fx=(0:Lx-1)'*(Fs-1)/Lx;Y=fft(y);Ly=length(Y);fy=(0:Ly-1)'*(Fs-1)/Ly;figure(1);subplot(221);plot(t,x);gridon;holdon;title('我聲音信號(hào)波形');xlabel('t/s');ylabel('x(t)');subplot(222);plot(fx(1:length(fx)),abs(X(1:length(fx))));title('我聲音信號(hào)頻譜');xlabel('f/Hz');ylabel('幅值');gridon;holdon;subplot(223);plot(t,y);gridon;holdon;title('我聲音信號(hào)加噪聲后波形');xlabel('t/s');ylabel('x(t)');subplot(224);plot(fy(1:length(fy)),abs(Y(1:length(fy))));title('我聲音信號(hào)加噪聲后頻譜');xlabel('f/Hz');ylabel('幅值');gridon;holdon;加噪聲濾波*******************************************************************************[x,F