DSP課程設(shè)計報告-基于MATLAB的語音信號的頻譜分析

DSP課程設(shè)計——基于MATLAB的聲音信號頻譜分析課程設(shè)計目的綜合運(yùn)用數(shù)學(xué)信號處理的理論知識進(jìn)行語音信號的頻譜分析，通過理論推導(dǎo)得出相應(yīng)結(jié)論，再利用MATLAB作為編程工具進(jìn)行計算機(jī)實現(xiàn)，從而加深對所學(xué)知識的理解，建立概念。理解設(shè)計根本要求熟悉離散信號和系統(tǒng)的時域特性。熟悉線性卷積和相關(guān)的計算編程方法。掌握序列傅里葉變換的計算機(jī)實現(xiàn)方法，利用序列傅里葉變換對離散信號、系統(tǒng)和系統(tǒng)的響應(yīng)進(jìn)行頻域分析。學(xué)會MATLAB的使用，掌握MATLAB的程序設(shè)計方法。利用MATLAB對wav文件進(jìn)行頻譜分析。分別用不同的濾波器對加噪語音信號進(jìn)行濾波，選擇最正確濾波器。課程設(shè)計內(nèi)容選擇一個wav文件作為分析的對象，或錄制一段語音信號，對其進(jìn)行頻譜分析，分別對加噪前后的語音信號進(jìn)行頻譜分析，再通過不同濾波器根據(jù)信號的頻譜特點(diǎn)重構(gòu)語音信號，選出最正確濾波方案。課程設(shè)計實現(xiàn)步驟(1)語音信號的獲取選擇一個wav文件作為分析的對象，可以利用Windows下的錄音機(jī)或其他軟件，錄制一段自己的話音，在MATLAB中，[y,fs,bits]=wavread('Blip',[N1N2]);用于讀取語音，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)。[N1N2]表示讀取的值從N1點(diǎn)到N2點(diǎn)的值。sound(y);用于對聲音的回放。向量y那么就代表了一個信號，也即一個復(fù)雜的“函數(shù)表達(dá)式〞，也可以說像處理一個信號的表達(dá)式一樣處理這個聲音信號。下面是語音信號在MATLAB中的語言程序，它實現(xiàn)了語音的讀入與翻開，并繪出了語音信號時域波形，然后對語音信號進(jìn)行頻譜分析。在MATLAB中，可以利用函數(shù)fft對信號進(jìn)行快速傅里葉變化，得到信號的頻譜特性。在頻譜特性中分析最大值的位置〔可能有幾個〕，它代表的頻率和時域的采樣時間有關(guān)，相鄰的兩點(diǎn)之間的距離為。其中，N是離散傅里葉變換用的點(diǎn)數(shù)，是采樣的時間，前面在讀取wav文件時得到了采樣頻率。既然知道了該聲波的頻譜，按頻率就可以反演它的時域值，利用以上分析的主要峰值來重構(gòu)聲波。由于沒有考慮相位和其他的頻譜分量，所以波形和原來的波形相差甚大，但大體的頻率是沒有錯的。fs=25600;%語音信號采樣頻率為25600[x,fs,bits]=wavread('C:\DocumentsandSettings\Administrator\桌面\語音\音頻.wav');sound(x,fs,bits);%播放語音信號y1=fft(x,4096);%對信號做2048點(diǎn)FFT變換f=fs*(0:2047)/4096;figure(1)magy1=abs(y1);angy1=angle(y1);subplot(3,1,1),plot(x);title('原始信號波形')subplot(3,1,2),plot(magy1);title('原始信號幅值')subplot(3,1,3),plot(angy1);title('原始信號相位')figure(2)freqz(x)%繪制原始語音信號的頻率響應(yīng)圖title('頻率響應(yīng)圖')figure(3)plot(f,abs(y1(1:2048)));title('原始語音信號頻譜')xlabel('Hz');ylabel('fudu');axis([045000400])wav語音信號加噪聲在MATLAB軟件平臺下，給原始的語音信號疊加上噪聲，噪聲類型分為如下幾種：〔1〕單頻噪色〔正弦干擾〕；〔2〕高斯隨機(jī)噪聲。繪出加噪聲后的語音信號時域和頻譜圖，在視覺上與原始語音信號圖形比照，也可通過Windows播放軟件從聽覺上進(jìn)行比照，分析并體會含噪語音信號頻譜和時域波形的改變。本實驗采用正弦干擾。clc;clear;fs=22050;%語音信號采樣頻率為22050[x,fs,bits]=wavread('C:\DocumentsandSettings\Administrator\桌面\語音\音頻.wav');%讀取語音信號的數(shù)據(jù)，賦給變量xy1=fft(x,4096);%對信號做4096點(diǎn)FFT變換f=fs*(0:511)/4096;t=(0:length(x)-1)/22050;x1=[0.05*sin(2*pi*10000*t)]';x2=x+x1;sound(x2,fs,bits);figure(1)subplot(2,1,1)plot(x)%做原始語音信號的時域圖形title('原語音信號時域圖')subplot(2,1,2)plot(x2)%做原始語音信號的時域圖形title('加高斯噪聲后語音信號時域圖')xlabel('timen');ylabel('fudu');y2=fft(x2,4096);figure(2)subplot(2,1,1)plot(abs(y1))title('原始語音信號頻譜');xlabel('Hz');ylabel('fudu');subplot(2,1,2)plot(abs(y2))title('加噪語音信號頻譜');xlabel('Hz');ylabel('fudu');axis([045000300]);wavwrite(x2,fs,'C:\DocumentsandSettings\Administrator\桌面\語音\加噪.wav');巴特沃斯低通濾波對參加高斯隨機(jī)噪聲和正弦噪聲的語音信號進(jìn)行濾波。用雙線性變換法設(shè)計了巴特沃斯數(shù)字低通IIR濾波器對兩加噪語音信號進(jìn)行濾波，并繪制了巴特沃斯低通濾波器的幅度圖和兩加噪語音信號濾波前后的時域圖和頻譜圖。clearall;fb=1000;fc=1200;fs=22050;wp=0.1*pi;ws=0.4*pi;Rp=1;Rs=15;Fs=22050;Ts=1/Fs;wp1=2/Ts*tan(wp/2);%將模擬指標(biāo)轉(zhuǎn)換成數(shù)字指標(biāo)ws1=2/Ts*tan(ws/2);[N,Wn]=buttord(wp1,ws1,Rp,Rs,'s');%選擇濾波器的最小階數(shù)[Z,P,K]=buttap(N);%創(chuàng)立butterworth模擬濾波器[Bap,Aap]=zp2tf(Z,P,K);[b,a]=lp2lp(Bap,Aap,Wn);[bd,ad]=bilinear(b,a,Fs);%用雙線性變換法實現(xiàn)模擬濾波器到數(shù)字濾波器的轉(zhuǎn)換[h,w]=freqz(bd,ad);figure(1)subplot(111);plot(w*fs/(2*pi),abs(h))grid;title('濾波器的性能分析');pause;figure(2)[x,fs,bits]=wavread('C:\DocumentsandSettings\Administrator\桌面\語音\加噪.wav');n=length(x);f=fs*(0:(n/2-1))/n;X=fft(x);z=filter(bd,ad,x);subplot(211);plot(x);title('原始信號的波形');subplot(212);plot(z);title('濾波后信號的波形');pause;figure(3)sound(z,fs,bits);subplot(211);plot(f,abs(X(1:n/2)));title('原始信號的頻譜');xlabel('Hz');Z=fft(z);subplot(212);plot(f,abs(Z(1:n/2)));title('濾波后的信號頻譜');xlabel('Hz');wavwrite(z,fs,'C:\DocumentsandSettings\Administrator\桌面\語音\巴濾.wav');漢明窗的FIR低通濾波使用窗函數(shù)法,選用海明窗設(shè)計了數(shù)字FIR低通濾波器對加了正弦噪聲的語音信號進(jìn)行濾波，并繪制了濾波器濾波后的語音信號時域圖和頻譜圖。%FIR濾波fs=22050;[x,fs,bits]=wavread('C:\DocumentsandSettings\Administrator\桌面\語音\加噪.wav');wp=0.25*pi;ws=0.3*pi;wdelta=ws-wp;N=ceil(6.6*pi/wdelta);%取整t=0:(size(x)-1);wn=(0.2+0.3)*pi/2;b=fir1(N,wn/pi,hamming(N+1));%選擇窗函數(shù)，并歸一化截止頻率f1=fftfilt(b,x);figure(1)freqz(b,1,512)[h1,w1]=freqz(b,1);plot(w1*fs/(2*pi),20*log10(abs(h1)));figure(2)subplot(2,1,1)plot(t,x)title('濾波前的時域波形');subplot(2,1,2)plot(t,f1);title('濾波后的時域波形');sound(f1);%播放濾波后的語音信號F0=fft(f1,1024);f=fs*(0:511)/1024;figure(3)y2=fft(x,1024);subplot(2,1,1);plot(f,abs(y2(1:512)));%畫出濾波前的頻譜圖title('濾波前的頻譜')xlabel('Hz');ylabel('fuzhi');subplot(2,1,2)F1=plot(f,abs(F0(1:512)));%畫出濾波后的頻譜圖title('濾波后的頻譜')xlabel('Hz');ylabel('fuzhi');wavwrite(f1,fs,'C:\DocumentsandSettings\Administrator\桌面\語音\F濾.wav');課程設(shè)計心得體會本設(shè)計采用了高效快捷的開發(fā)工具——MATLAB，實現(xiàn)了語音信號的采集，對語音信號加噪聲及設(shè)計濾波器濾除噪聲的一系列工作。從頻率響應(yīng)圖中可以看出:巴特沃斯濾波器具有單調(diào)下降的幅頻特性，通帶內(nèi)是平滑的。海明窗設(shè)計的FIR濾波器的頻率特性幾乎在任何頻帶上都比巴特沃斯濾波器的頻率特性好，過渡帶也比擬小，只是海明窗設(shè)計的濾波器下降斜度較小對語言的過渡失真進(jìn)行了補(bǔ)償。我們小組初步完成了設(shè)計