信号与噪声

应用Matlab对含噪声语音信号进行频谱分析及滤波

应用Matlab对含噪声的语音信号进行频谱分析及滤波 一、实验内容 录制一段个人自己的语音信号，并对录制的信号进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图；在语音信号中增加正弦噪声信号(自己设置几个频率的正弦信号)，对加入噪声信号后的语音信号进行频谱分析；给定滤波器的性能指标，采用窗函数法和双线性变换设计数字滤波器，并画出滤波器的频率响应；然后用自己设计的滤波器对采集的信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形和频谱，并对滤波前后的信号进行对比试听，分析信号的变化。 二、实现步骤 1．语音信号的采集 利用Windows下的录音机，录制一段自己的话音，时间在1 s内。然后在Matlab软件平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，（可用默认的采样频率或者自己设定采样频率）。 2．语音信号的频谱分析 要求首先画出语音信号的时域波形；然后对语音号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性。 在采集得到的语音信号中加入正弦噪声信号，然后对加入噪声信号后的语音号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性。并利用sound试听前后语音信号的不同。

分别设计IIR和FIR滤波器，对加入噪声信号的语音信号进行去噪，画出并分析去噪后的语音信号的频谱，并进行前后试听对比。 3.数字滤波器设计 给出数字低通滤波器性能指标:如，通带截止频率fp＝10000 Hz，阻带截止频率fs＝12000 Hz（可根据自己所加入噪声信号的频率进行阻带截止频率设置），阻带最小衰减Rs＝50 dB，通带最大衰减Rp＝3 dB（也可自己设置），采样频率根据自己语音信号采样频率设定。

报告内容 一、实验原理 含噪声语音信号通过低通滤波器，高频的噪声信号会被过滤掉，得到清晰的无噪声语音信号。 二、实验内容 录制一段个人自己的语音信号，并对录制的信号进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图；在语音信号中增加正弦噪声信号(自己设置几个频率的正弦信号)，对加入噪声信号后的语音信号进行频谱分析；给定滤波器的性能指标，采用窗函数法和双线性变换设计数字滤波器，并画出滤波器的频率响应；然后用自己设计的滤波器对采集的信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形和频谱，并对滤波前后的信号进行对比试听，分析信号的变化。给出数字低通滤波器性能指标:如，通带截止频率fp＝10000 Hz，阻带截止频率fs＝12000 Hz （可根据自己所加入噪声信号的频率进行阻带截止频率设置），阻带最小衰减Rs＝50 dB，通带最大衰减Rp＝3 dB（也可自己设置），采样频率根据自己语音信号采样频率设定。 三、实验程序 1、原始信号采集和分析 clc;clear;close all; fs=10000; %语音信号采样频率为10000 x1=wavread('C:\Users\acer\Desktop\voice.wav'); %读取语音信号的数据，赋给x1 sound(x1,40000); %播放语音信号 y1=fft(x1,10240); %对信号做1024点FFT变换 f=fs*(0:1999)/1024; figure(1); plot(x1) %做原始语音信号的时域图形 title('原始语音信号'); xlabel('time n'); ylabel('fuzhi n'); figure(2); plot(f,abs(y1(1:2000))); %做原始语音信号的频谱图形 title('原始语音信号频谱') xlabel('Hz'); ylabel('fuzhi');

全变分信号去噪的最佳参数选择方法

全变分信号去噪的最佳参数选择方法 摘要：基于现有的全变分信号去噪过程中依靠经验选择参数使得去噪效果精确度低的问题，本文提出一种新颖的全变分信号去噪的最佳参数选择方法，将粒子群优化算法（PSO，Particle Swarm Optimization）运用其中，首先研究了全变分 图像去噪模型，介绍标准PSO算法过程，结合粒子群优法来选择最佳参数，分析了粒子群优法选择参数的过程，实验结果显示了本文所提出的参数选择方法有效性和可靠性。 关键词：全变分；信号去噪；粒子群优化算法 DOI：10.16640/https://www.360docs.net/doc/7f14878330.html,ki.37-1222/t.2016.12.127 0 引言 在图像获取或传输的过程中，由于受到各种因素的影响，图像不可避免地受到了噪声的污染，给后续图像处理过程带来了极大的困难。因此图像去噪是图像处理中一个重要环节，图像的噪声去除和细节保护是一对矛盾关系，图像的低通滤波在去除噪声的同时，产生图像边缘的模糊，而人对图像的高频成分是敏感的。近年来，全变分法的图像降噪技术得到了应用，我们在运用全变分模型来去噪时候会用到很多参数。而在以前的研究中，在选取这些参数的最佳数值时，通常是依赖经验来选取的。也就是依靠经验在某个数值范围中选取

适当参数值，然后去尝试处理图像。参数少的话，其组合还可以罗列。而如果参数多的话，这显然是不太方便的。运用PSO来选取最佳参数正是基于这样的背景下提出的。 1 研究现状 1992年，Rudin、Osher和Fatemi提出了一种基于全变 分（TV，Total Variation ）模型的去噪方法[1]。该方法实质 上就是各向异性扩散，它能在去噪的同时很好地保持图像的边缘。由于全变分方法引入偏微分方程的各向异性扩散方程用于图像去噪，在平滑噪声的同时，可以使边缘得到保持，较好地解决了恢复图像细节和抑制噪声之间的矛盾[2]。基于偏微分方程的变分模型方法高质量的处理效果已引起国内 外研究学者的广泛重视[3]。近年来又有其他研究者发现全变分模型存在的不足，提出了一种基于平滑核的广义变分模型[4]。实验结果表明，该模型对于高斯噪声污染的图像能取得良好的恢复效果，相比于全变分模型，该模型获得的去噪后的图像具有更好的客观评价指标和细节保护能力，同时还有效避免了阶梯效应[5]。Bing S提出了一种基于范数的广义的TV 去噪模型该模型能克服假边缘的产生，且在去噪的同时 保持了边缘，但该模型的峰值信噪比较低[6]。鉴于上述存在的局限，本文在前人研究变分问题直接解法的基础上，建立求解含一阶导数的变分问题优化模型，构造出了适应度函数，从而使得PSO算法成功应用到变分问题的求解当中。

滤波器语音信号去噪讲解

******************* 实践教学 ******************* 兰州理工大学 计算机与通信学院 2013年春季学期 信号处理课程设计 题目：基于MATLAB的FIR滤波器语音信号去噪专业班级：通信工程（1）班 姓名：王兴栋 学号：10250114 指导教师：陈海燕 成绩：

摘要 语音信号在数字信号处理中占有极其重要的地位，因此选择通过对语音信号的研究来巩固和掌握数字信号处理的基本能力十分具有代表性。对数字信号处理离不开滤波器，因此滤波器的设计在信号处理中占有极其重要的地位。而MATLAB 软件工具箱提供了对各种数字滤波器的设计。本论文“在MATLAB平台上实现对语音信号的去噪研究与仿真”综合运用了数字信号处理的各种基本知识，进而对不带噪语音信号进行谱分析以及带噪语音信号进行谱分析和滤波处理。通过理论推导得出相应的结论，再通过利用MATLAB作为编程工具来进行计算机实现比价已验证推导出来的结论。在设计过程中，通过设计FIR数字滤波器和IIR数字滤波器来完成滤波处理。在设计过程中，运用了MATLAB对整个设计中的图形的绘制和一些数据的计算以及仿真。 关键字滤波器；MATLAB；仿真；滤波

前言 语音是语言的声学表现，是人类交流信息最自然、最有效、最方便的手段。随着社会文化的进步和科学技术的发展，人类开始进入了信息化时代，用现代手段研究语音处理技术，使人们能更加有效地产生、传输、存储、和获取语音信息，这对于促进社会的发展具有十分重要的意义，因此，语音信号处理正越来越受到人们的关注和广泛的研究。 语音信号是信息技术处理中最重要的一门科学，是人类社会几步的标志。那么什么是语音？语音是人类特有的功能，也是人类获取外界信息的重要工具，也是人与人交流必不可少的重要手段。那么什么又是信号？那信号是什么呢？信号是传递信息的函数。离散时间信号——序列——可以用图形来表示。 语音信号处理是一门用研究数字信号处理研究信号的科学。它是一新兴的信息科学，同时又是综合多个学科领域的一门交叉科学。语音在我们的日常生活中随时可见，也随处可见，语音很大程度上可以影响我们的生活。所以研究语音信号无论是在科学领域上还是日常生活中都有其广泛而重要的意义。 本论文主要介绍的是的语音信号的简单处理。本论文针对以上问题，运用数字信号学基本原理实现语音信号的处理，在matlab7.0环境下综合运用信号提取，幅频变换以及傅里叶变换、滤波等技术来进行语音信号处理。我所做的工作就是在matlab7.0软件上编写一个处理语音信号的程序，能对语音信号进行采集，并对其进行各种处理，达到简单语音信号处理的目的。 对语音信号的研究，本论文采用了设计两种滤波器的基本研究方法来达到研究语音信号去噪的目的，最终结合图像以及对语音信号的回放，通过对比，得出结论。

信号与噪声分析

第2章信号与噪声分析 知识点及层次 1. 确知信号时－频域分析 (1) 现代通信系统周期信号的傅氏级数表示和非周期信号的傅氏积分。 (2) 几个简单且常用的傅氏变换对及其互易性。 (3) 信号与系统特征－卷积相关－维钠－辛钦定理。 2. 随机过程统计特征 (1) 二维随机变量统计特征。 (2) 广义平稳特征、自相关函数与功率谱特点。 (3) 高斯过程的统计特征。 3. 高斯型白噪声统计特征 (1) 理想白噪声及限带高斯白噪声特征。 (2) 窄带高斯白噪声主要统计特征。 以上三个层次是一个层层深入的数学系统，最终旨在解决信号、系统及噪声性能分析，是全书各章的基本理论基础，也是系统分析的最主要的数学方法。 2.1信号与系统表示法 2.1.1通信系统常用信号类型 通信系统所指的信号在不加声明时，一般指随时间变化的信号。通常主要涉及以下几种不同类型的信号： 1.周期与非周期信号 周期信号满足下列条件： 全部时域 (2-1) ——的周期，是满足（2-1）式条件的最小时段。 因此，该也可表示为：

(2-2) ——是在一个周期内的波形（形状）。 若对于某一信号，不存在能满足式（2-1）的任何大小的值，则不为周期信号（如随机信号）。从确知信号的角度出发，非周期信号一般多为有限持续时间的特定时间波形。 2．确知和随机信号 确知信号的特征是：无论是过去、现在和未来的任何时间，其取值总是唯一确定的。如一个正弦波形，当幅度、角频和初相均为确定值时，它就属于确知信号，因此它是一个完全确定的时间函数。 随机信号是指其全部或一个参量具有随机性的时间信号，亦即信号的某一个或更多参量具有不确定取值，因此在它未发生之前或未对它具体测量之前，这种取值是不可预测的。如上述正弦波中某一参量（比如相位）在其可能取值范围内没有固定值的情况，可将其表示为： (2-3) 其中和为确定值，可能是在（0，2π）内的随机取值。 3．能量与功率信号 在我们常用的电子通信系统中，信号以电压或电流（变化）值表示，它在电阻上的瞬时功率为： 或 (2-4) 功率正比于信号幅度的平方。其归一化瞬时功率或能量（=1Ω）表示式为： (2-5)

基于MATLAB的信号去噪研究

江西理工大学应用科学学院毕业设计 基于MATLAB的信号去噪研究 摘要 随着现代计算机技术的研究和发展，人们对波形去噪技术的要求越来越高。为了满足此要求，语音识别技术应运而生。这在过去的几十年中，波形去噪发展得很快，在很多方面都有很大的进展。但是要将小波去噪真正运用于实际，还有许多问题需要解决，主要为外界去噪问题和去噪精度问题。 本论文对小波分别进行了时域分析、频域分析和波形分析，分析了去噪语音信号预处理问题。预处理过程包括数字化去噪信号小波去噪。文中介绍了小波分析的基本理论，小波阈值去噪法的主要思想，比较了不同阈值规则情况下不同阈值不同小波函数的去噪结果。 小波分析理论是一种新兴的信号处理理论，它在时间上和频率上都有很好的局部性，这使得小波分析非常适合于时-频分析，借助时- 频局部分析特性，小波分析理论已经成为信号去噪中的一种重要的工具。利用小波方法去噪，是小波分析应用于实际的重要方面。小波去噪的关键是如何选择阈值和如何利用阈值来处理小波系数，通过对小波阈值化去噪的原理介绍,运用MA TLAB中的小波工具箱，对一个含噪信号进行阈值去噪，实例验证理论的实际效果，证实了理论的可靠性。本文简述了几种小波去噪方法，其中的阈值去噪的方法是一种实现简单、效果较好的小波去噪方法。 关键词：小波变化；滤波；去噪

杨燕：基于MA TLAB的信号去噪研究 The Study of De-noising Based on the MATLAB Signal Abstract With the development of modern computer technology, the demands on man-machine communication technologies has increased greatly. V oice-recognition technology appeared on the scene in order to satisfy this requirement. This technology which can recognition humanity's voice accuracy and execute command will be widely used and of important research value. In the past decades of years , voice-recognition technology had made a great improvement in many areas(such as Time ranging from long-Match, establish recognition model, running time, etc). The recognition rate of voice-recognition system has reached a very high standard, especially in a quiet environment. However, the practical applications of calculus voice-recognition system existed many problem which mainly focus on de-noising and accurately-recogniting. In this paper, a voice-recognition system of non-specific people with isolated word in noisy environments is proposed. The research which based on the theoretical of Speech signal, meet a practical applications require of voice-recognition system. The wavelet analysis theory is a new signal processing theory. It has a very good topicality in time and frequency, which makes the wavelet analysis very suitable for the time - frequency analysis. With the time - frequency?s local analysis characteristics, the wavelet analysis theory has become an important tool in the signal de-noising. Using wavelet methods in de-noising, is an important aspect in the application of wavelet analysis. The key of wavelet de-noising is how to choose a threshold and how to use thresholds to deal with wavelet coefficients. It confirms the reliability of the theory through the wavelet threshold de-noising principle, the use of the wavelet toolbox in MATLAB, carrying on threshold de-noising for a signal with noise and actual results of the example confirmation theory. This paper has summarized several methods about the wavelet de-noising, in which the threshold de-noising is a simple, effective method of wavelet de-noising. Key Word:Wavelet change；Filtering；Denoisin

基于matlab声音信号的滤波去噪处理

基于matlab声音信号的滤波去噪处理 摘要 滤波器设计在数字信号处理中占有极其重要的地位FIR数字滤波器和IIR滤波器是滤波器设计的重要组成部分Matlab功能强大简单易学编程效率高深受广大科技工作者的欢迎特别是Matlab还具有信号分析工具箱不需具备很强的编程能力就可以很方便地进行信号分析处理和设计利用MATLAB信号处理工具箱可以快速有效地设计各种数字滤波器课题基于MATLAB有噪音语音信号处理的设计与实现综合运用数字信号处理的理论知识对加噪声语音信号进行时域频域分析和滤波通过理论推导得出相应结论再利用MATLAB作为编程工具进行计算机实现在设计实现的过程中使用窗函数法来设计FIR数字滤波器用巴特沃斯切比雪夫和双线性变法设计IIR数字滤波器并利用MATLAB作为辅助工具完成设计中的计算与图形的绘制通过对对所设计滤波器的仿真和频率特性分析可知利用MATLAB信号处理工具箱可以有效快捷地设计FIR和IIR数字滤波器过程简单方便结果的各项性能指标均达到指定要求 目录 摘要 ABSTRACT 绪论 11研究的目的和意义 12国内外同行的研究状况 13本课题的研究内容和方法语音信号去噪方法的研究 21去噪的原理 22去噪的方法去噪和仿真的研究 31语音文件在MATLAB平台上的录入与打开 32 原始语音信号频谱分析及仿真 33 加噪语音信号频谱分析及仿真 34 去噪及仿真 35 结合去噪后的频谱图对比两种方式滤波的优缺点总结致谢 参考文献 1绪论 11研究的目的和意义 语音信号的采集与分析技术是一门涉及面很广的交叉科学它的应用和发展与语音学声音测量学电子测量技术以及数字信号处理等学科紧密联系语音是人类获取信息的重要来源和利用信息的重要手段在信号传输过程中由于实验条件或各种其他主观或客观条件的原因语音处理系统都不可避免地要受到各种噪声的干扰噪声不但降低了语音质量和语音的可懂度而且还将导致系统性能的急剧恶化严重时使整个系统无法正常工作 MATLAB是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境它将数值分析矩阵计算科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中为科学研究工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言如CFortran的编辑模式代表了当今国际科学计算软件的先进水平其强大的数据处理能力可以极大程度上削弱噪声影响还原出真实的语音信号相符度在90以上 12 国内外同行研究现状 20世纪60年代中期形成的一系列数字信号处理的理论和算法如数字滤波器快速傅立叶变换FFT等是语音信号数字处理的理论和技术基础随着信息科学技术的

信号阈值去噪实例

信号阈值去噪实例 例1：信号阈值去噪一 程序daimaru代码如下： load leleccum; indx=1:1024; x=leleccum(indx); %产生噪声信号 init=2055615866; randn('seed',init); nx=x+18*randn(size(x)); %获取消噪的阈值 [thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',nx); %对信号进行消噪 xd=wdencmp('gbl',nx,'db4',2,thr,sorh,keepapp); subplot(221); plot(x); title('原始信号'); subplot(222); plot(nx); title('含噪信号'); subplot(223); plot(xd); title('消噪后的信号'); 例2：信号阈值去噪二 在本例中，首先使用函数wnoiset获取噪声方差，然后使用函数wbmpen获取小波去噪阈值，最后使用函数wdencmp实现信号消噪。

程序代码如下： load leleccum; indx=1:1024; x=leleccum(indx); %产生含噪信号 init=2055615866; randn('seed',init); nx=x+18*randn(size(x)); %使用小波函数'db6'对信号进行3层分解 [c,l]=wavedec(nx,3,'db6'); %估计尺度1的噪声标准差 sigma=wnoiset(c,l,1); alpha=2; %获取消噪过程中的阈值 thr=wbmpen(c,l,sigma,alpha); keepapp=1; %对信号进行消噪 xd=wdencmp('gbl',c,l,'db6',3,thr,'s',keepapp); subplot(221); plot(x); title('原始信号'); subplot(222); plot(nx); title('含噪信号'); subplot(223); plot(xd); title('消噪后的信号'); 例3：信号阈值去噪三 在本例中，对小波分解系数使用函数wthcoef进行阈值处理，然后利用阈值处理后的小波系数进行重构达到去噪目的。

基于小波变换的语音信号去噪(详细)

测试信号处理作业 题目：基于小波变换的语音信号去噪 年级：级 班级：仪器科学与技术 学号： 姓名： 日期：2015年6月

基于小波变换的语音信号去噪 对于信号去噪方法的研究是信号处理领域一个永恒的话题。经典的信号去噪方法，如时域、频域、加窗傅立叶变换、维纳分布等各有其局限性，因此限制了它们的应用范围。小波变换是八十年代末发展起来的一种新时-频分析方法，它在时-频两域都具有良好的局部化特性；并且在信号去噪领域获得了广泛的应用。 目前已经提出的小波去噪方法主要有三种：模极大值去噪、空域相关滤波去噪以及小波阈值去噪法。阈值法具有计算量小、去噪效果好的特点，取得了广泛的应用。然而在阈值法中，阈值的选取直接关系到去噪效果的优劣。如果阈值选取过小，那么一部分噪声小波系数将不能被置零，从而在去噪后的信号中保留了部分噪声信息；如果阈值选的偏大，则会将一部分有用信号去掉，使得去噪后的信号丢失信息。 1、语音信号特性 由于语音的生成过程与发音器宫的运动过程密切相关，而且人类发音系统在产生不同语音时的生理结构并不相同，因此使得产生的语音信号是一种非平稳的随机过程(信号)。但由于人类发生器官变化速度具有一定的限度而且远小于语音信号的变化速度，可以认为人的声带、声道等特征在一定的时间内(10- 30ms)基本不变，因此假定语音信号是短时平稳的，即语音信号的某些物理特性和频谱特性在10-30ms的时间段内近似是不变的，具有相对的稳定性，这样可以运用分析平稳随机过程的方法来分析和处理语音信号。在语音增强中就是利用了语音信号短时谱的平稳性。 语音信号基本上可以分为清音和浊音两大类。清音和浊音在特性上有明显的区别，清音没有明显的时域和频域特性，看上去类似于白噪声，并具有较弱的振幅；而浊音在时域上有明显的周期性和较强的振幅，其能量大部分集中在低频段内，而且在频谱上表现出共振峰结构。在语音增强中可以利用浊音所具有的明显的周期性来区别和抑制非语音噪声，而清音由于类似于白噪声的特性，使其与宽带平稳噪声很难区分。 由于语音信号是一种非平稳、非遍历的随机过程，因此长时间时域统计特性对语音信号没有多大的意义，而短时谱的统计特性对语音信号和语音增强有着十分重要的作用。语音信号短时谱幅度统计特性的时变性，使得语音信号的分析帧在趋于无穷大时，根据中心极限定理，其短时谱的统计特性服从高斯(Gauss)分布，而在实际应用时只能在有限帧长下进行处理，因此，在有限帧时这种高斯分布的统计特性是一种近似的描述，这样就可以作为分析宽带噪声污染的带噪语音信号增强应用时的前提和假设。

语音信号的噪声分析及滤波的过程研究

电网络理论 课程设计与报告 题目：语音信号的噪声分析及滤波的过程研究

一、语音信号的噪声分析及滤除一般过程 选择一个语音信号作为分析的对象，或录制一段格式为 *.wav各人自己的语音信号，对其进行频谱分析；利用MATLAB中的随机函数产生噪声加入到语音信号中，模仿语音信号被污染，并对其进行频谱分析；设计数字滤波器，并对被噪声污染的语音信号进行滤波，分析滤波后信号的时域和频域特征，回放语音信号。其流程图如下所示： 二、音频信号、噪声的分析 (一）、音频信号分析 音频信号的频率范围在20Hz-20000Hz，是人耳可以听到的频率范围，超过这个范围的音频信号没有意义。语音的频率范围在30-1000Hz之间。 (二)、噪声的产生 噪声的来源一般有环境设备噪声和电气噪声。环境噪声一般指在录音时外界环境中的声音，设备噪声指麦克风、声卡等硬件产生的噪声，电气噪声有直流电中包含的交流声，三极管和集成电路中的无规则电子运动产生的噪声，滤波不良产生的噪声等。这些噪声虽然音量不大(因为在设备设计中已经尽可能减少噪声)，但参杂在我们的语音中却感到很不悦耳，尤其中在我们语音的间断时间中，噪声更为明显。

三、A/D转换 A/D转换可分为4个阶段：即采样、保持、量化和编码。 采样就是将一个时间上连续变化的信号转换成时间上离散的信号，根据奈奎斯特采样定理fsZZfh，如果采样信号频率大于或等于2倍的最高频率成分，则可以从采样后的信号无失真地重建恢复原始信号。考虑到模数转换器件的非线性失真、量化噪声及接收机噪声等因素的影响，采样频率一般取2．5～3倍的最高频率成分。 要把一个采样信号准确地数字化，就需要将采样所得的瞬时模拟信号保持一段时间，这就是保持过程。保持是将时间离散、数值连续的信号变成时间连续、数值离散信号，虽然逻辑上保持器是一个独立的单元，但是，实际上保持器总是与采样器做在一起，两者合称采样保持器。图给出了A/D采样电路的采样时序图，采样输出的信号在保持期间即可进行量化和编码。 量化是将时间连续、数值离散的信号转换成时间离散、幅度离散的信号；编码是将量化后的信号编码成二进制代码输出。到此，也就完成了A/D转换，这些过程通常是合并进行的。例如，采样和保持就经常利用一个电路连续完成，量化和编码也是在保持过程中实现的。 四、通用串行总线 (一)、USB总线的分析 USB标准采用NRZI方式（翻转不归零制）对数据进行编码。翻转不归零制（non-return to zero,inverted），电平保持时传送逻辑1，电平翻转时传送逻辑0。USB 接头提供一组5伏特的电压，可作为相连接USB设备的电源。实际上，设备接收到的电源可能会低于5V，只略高于4V。USB规范要求在任何情形下，电压均不能超过5.25V；在最坏情形下（经由USB供电HUB所连接的LOW POWER 设备）电压均不能低于4.375V，一般情形电压会接近5V。

语音信号去噪

语音信号去噪 摘要：在现代各种通信系统中，由于自然界中的各种各样的复杂噪声不免会掺杂在其中，数 字信号处理这门经典学科恰好能够解决这个问题，其中最通用的方法就是利用滤波器来滤除 这些杂波噪声，FIR数字滤波器就是滤波器设计的基本部分。本论文研究的主要内容就是基 于Matlab软件仿真设计一个数字滤波器，将掺杂在语音信号中的高频噪音消除，在此将分 析消除高频噪音前后语音信号的时域及频域特性，对比分析即可验证滤波前后特性差别。在 本课题中，将利用简单的窗函数法来设计FIR数字滤波器，通过Matlab仿真说明所设计滤 波器的正确性。通过这次毕业设计，将会进一步理解语音信号原理分析及滤波处理，为更好 的设计滤波器打好基础。 关键词：Matlab；窗函数法；FIR数字滤波器 目录 1 引言 (2) 1.1 课题研究现状 (2) 1.2 课题研究目的 (2) 1.3 课题研究内容 (2) 1.4 MATLAB软件设计平台简介 (3) 2 原始语音信号采集与处理 (3) 2.1 课题设计步骤及流程图 (3) 2.2 语音信号处理 (4) 2.2.1 语音信号的采集 (4) 2.2.2 语音信号的时域频谱分析 (5) 2.2.3 语音信号加噪与频谱分析 (7) 3 FIR数字滤波器的设计 (9) 3.1 数字滤波器基本概念 (9) 3.2 常用窗函数介绍 (10) 3.3 FIR数字滤波器概述 (10) 3.4 FIR滤波器的窗函数设计 (10) 3.5 滤波器的编程实现 (13) 3.6 用滤波器对加噪语音信号进行滤波 (14) 3.7 回放语音信号 (17) 4 结论 (18) 致谢 (19) 参考文献 (20)

应用Matlab对含噪声语音信号进行频谱分析及滤波

一、实验内容 录制一段个人自己的语音信号，并对录制的信号进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图；在语音信号中增加正弦噪声信号(自己设置几个频率的正弦信号)，对加入噪声信号后的语音信号进行频谱分析；给定滤波器的性能指标，采用窗函数法和双线性变换设计数字滤波器，并画出滤波器的频率响应；然后用自己设计的滤波器对采集的信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形和频谱，并对滤波前后的信号进行对比试听，分析信号的变化。 二、实现步骤 1．语音信号的采集 利用Windows下的录音机，录制一段自己的话音，时间在1 s内。然后在Matlab软件平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，（可用默认的采样频率或者自己设定采样频率）。 2．语音信号的频谱分析 要求首先画出语音信号的时域波形；然后对语音号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性。 在采集得到的语音信号中加入正弦噪声信号，然后对加入噪声信号后的语音号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性。并利用sound试听前后语音信号的不同。 分别设计IIR和FIR滤波器，对加入噪声信号的语音信号进行去噪，

画出并分析去噪后的语音信号的频谱，并进行前后试听对比。 3.数字滤波器设计 给出数字低通滤波器性能指标:如，通带截止频率fp＝10000 Hz，阻带截止频率fs＝12000 Hz（可根据自己所加入噪声信号的频率进行阻带截止频率设置），阻带最小衰减Rs＝50 dB，通带最大衰减Rp ＝3 dB（也可自己设置），采样频率根据自己语音信号采样频率设定。

报告内容 一、实验原理 含噪声语音信号通过低通滤波器，高频的噪声信号会被过滤掉，得到清晰的无噪声语音信号。 二、实验内容 录制一段个人自己的语音信号，并对录制的信号进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图；在语音信号中增加正弦噪声信号(自己设置几个频率的正弦信号)，对加入噪声信号后的语音信号进行频谱分析；给定滤波器的性能指标，采用窗函数法和双线性变换设计数字滤波器，并画出滤波器的频率响应；然后用自己设计的滤波器对采集的信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形和频谱，并对滤波前后的信号进行对比试听，分析信号的变化。给出数字低通滤波器性能指标:如，通带截止频率fp＝10000 Hz，阻带截止频率fs＝12000 Hz （可根据自己所加入噪声信号的频率进行阻带截止频率设置），阻带最小衰减Rs＝50 dB，通带最大衰减Rp＝3 dB（也可自己设置），采样频率根据自己语音信号采样频率设定。 三、实验程序 1、原始信号采集和分析 clc;clear;close all; fs=10000; %语音信号采样频率为10000 x1=wavread('C:\Users\acer\Desktop\'); %读取语音信号的数据，赋给x1 sound(x1,40000); %播放语音信号 y1=fft(x1,10240); %对信号做1024点FFT变换 f=fs*(0:1999)/1024; figure(1); plot(x1) %做原始语音信号的时域图形 title('原始语音信号'); xlabel('time n'); ylabel('fuzhi n'); figure(2); plot(f,abs(y1(1:2000))); %做原始语音信号的频谱图形 title('原始语音信号频谱') xlabel('Hz'); ylabel('fuzhi');

信号去噪方法综述

信号去噪方法综述 【摘要】在信号传输过程中往往会因为噪声的干扰而影响信号的质量，为了改善这种情况，往往需要对信号进行噪声处理。本文对空域相关法，阈值法等与小波相关的典型算法进行了论述，并将其和传统的滤波器法进行对比，总结出了这些方法在信号去噪方面的优缺点。 【关键词】小波；阈值；空域；信号去噪 The Summarization of signal denoising methods A bstract:In the process of signal transmission because of the interference of noise ,the quality of the signal often be affected. in order to improve the situation, We need to dispose the noise that mixed in the signal.In this paper ,several typical methods are introduced ,including the spatial filtering method,the threshold method and so on.Those methods were compared with the traditional filter method and the advantages and disadvantages in these methods are summarized in this paper. Key words: The wavelet ;The threshold value; Airspace;Signal denoising 引言 如何获得一个高质量的信号是信号处理领域一个孜孜不倦的研究方向，而人们在这一领域也取得了巨大的成就。长久以来，人们用傅里叶变换对信号进行相关的处理，并且也取得了一系列的成就。但是，一种方法并不能在任何情况下都适用，傅里叶变换在信号去噪方面也有很多的局限性。其中傅里叶变换在处理这类问题时的一个缺陷就是，用傅里叶进行分析时，它的构造函数是周期性的正弦波和余弦波[1]。鉴于其局限性，它只适合对那些具有周期性或者是具有近似周期性的信号进行滤波或压缩，而在对那些具有非周期或者局部特征很明显的信号的处理上效果就不是很好。 虽然傅里叶变换在信号去噪方面存在局限性，但是由其发展来的小波变换则能很好地解决上述问题。作为在信号处理领域中的一种新的分析方法，它不仅保留了傅里叶变换的许多优点，而且在原来的基础上进行了改进和发展，使其能够在时频域对信号进行处理。小波变换的显著特优点是通过变换可以将信号进行更细微的处理，并且能够将信号的某些特征较好的表现出来，实现了在时频域对信号进行局部化、多尺度的分析的要求。在小波基础上发展来的信号去噪方法表现出了良好的去噪效果，是Fourier变换在信号处理领域的完善和发展。1小波基础知识 1.1小波变换原理 定义1：) ( )(2R L t f∈ ?平方平方可积空间，连续小波变换为： dt a t t f a a W R R f) ( ) ( 1 ) , (?-- = τ ψ τ（1） 其中：) , (τ a w f是小波变换系数；) (t ψ是小波函数。 离散小波变换式定义为： ) 2( ) ( 2 ) , ( 1 2k n n f k j W j N n j f- =- - = - ∑ψ（2）其中，) , (k j W f表示小波系数，N是采样点数，j为分解层数。 在使用小波对信号进行处理的过程中，任何一个信有效信号都可以用下式来表示： ∑∑ ∑ =∈ ∈ + = j m z k k m f z k k j f k m W t k j A t f 1 , ,) , ( )( ) , ( )(ψ φ (3) 其中，f(t)是原信号，) , (k j A f表示尺度系数，) , (k j W f表示小波系数。 1.2多分辨率分析 定义2：令j V，j=…，-2，-1,0,1,2，…为

音频信号的谱分析及滤波

数字信号处理课程设计报告书 课题名称 音频信号的谱分析及滤波 姓 名 学 号 院、系、部 物理与电信工程系 专 业 通信工程 指导教师 2011年 06月24日 ※※※※※※※※※ ※※ ※ ※ ※ ※ ※※ ※※※※※※※ 2008级学生数字信号 处理课程设计

一、设计任务及要求： 设计任务： 录制一段音频（如歌曲，说话声等），采用MATLAB工具对此音频信号用FFT作谱分析。录制一段加入噪声的音频（如在歌声中加入尖锐的口哨声或者其他噪声），采用MATLAB工具对此音频信号用FFT作谱分析。选择合适的指标，设计FIR数字滤波器，将音频中加入的噪声信号减弱或滤除。 设计要求： (1) 掌握数字信号处理的基本概念，基本理论和基本方法。 (2) 掌握序列快速傅里叶变换方法。 (3) 掌握利用MATLAB对语音信号进行频谱分析。 (4) 掌握MATLAB设计IIR对信号进行滤波的方法。 指导教师签名： 2011 年06月14 日二、指导教师评语： 指导教师签名： 2011年06月26 日三、成绩 验收盖章 2011年06 月26日

音频信号的谱分析及滤波 刘娟 （湖南城市学院物理与电信工程系通信工程专业,益阳,413000） 1设计目的 (1) 采用MATLAB工具对音频信号用FFT作谱分析,熟悉MA TLAB在通信原理和数字信号处理中的运用。 (2) 熟悉FFT算法原理和FFT的基本性质。 (3) 设计数字滤波器，滤除音频信号中的噪声，通过观察对音频信号去噪的滤波作用，获得数字滤波器的感性认识。 (4) 通过本课程设计的实践使学生具有一定的实践操作能力，为学生完成毕业设计打下基础。 2设计要求 录制一段音频（如歌曲，说话声等），采用Matlab工具对此音频信号用FFT 作谱分析。录制一段加入噪声的音频（如在歌声中加入尖锐的口哨声或者其他噪声），采用Matlab工具对此音频信号用FFT作谱分析。选择合适的指标，设计FIR数字滤波器，将音频中加入的噪声信号减弱或滤除。将处理后的音频信号重新生成.wav文件，收听该音频，根据效果调整滤波器指标重新设计滤波器。 3设计原理 傅立叶变换和信号的采样是进行音频分析时用到的最基本的技术。傅立叶变换是进行频谱分析的基础，信号的频谱分析是指按信号的频率结构，求取其分量的幅值、相位等按频率分布规律，建立以频率为横轴的各种“谱”，如幅度谱、相位谱。我们经常通过观察幅度谱来对信号进行谱分析。 3.1 FFT算法 快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT）有广泛的应用，如数字信号处理、计算大整数乘法、求解偏微分方程等等。它是根据离散傅氏变换的奇、偶、

语音信号的去噪方法 六

语音信号的去噪方法六 1、采样过程：就是按一定的频率，即每个一小段时间，测得模拟信号的模拟量值。 2、量化过程：通过采样时测的的模拟电压值，要进行分级量化，按整个电压变化的最大幅度划分成几个区段，把落在某区段的采样到的样品值归成一类，并给出相应的量化值。 3、“采样频率”是指将模拟声音波形数字化后每秒钟所抽取的声波幅度的样本次数，其单位为kHz(千赫兹)。采样频率高低决定了声音失真程度的大小，为保证声音不失真，采样频率应该在40kHz左右。采样频率一般有三种，44.1kHz是最常见的采样率标准（每秒取样44100次，用于CD品质的音乐）；22.05kHz（适用于语音和中等品质的音乐）； 11.25kHz（低品质）。对于高于48KHz的采样频率人耳已无法辨别出来了，所以在电脑上没有多少使用价值。 5kHz的采样率仅能达到人们讲话的声音质量。 11kHz的采样率是播放小段声音的最低标准，是CD音质的四分之一。22kHz采样率的声音可以达到CD音质的一半，目前大多数网站都选用这样的采样率。 44kHz的采样率是标准的CD音质，可以达到很好的听觉效果。 4、量化数据位数（也称量化级、样本尺寸）：量化位数是每个采样点

能够表示的数据范围，常用的有8位、12位、16位等，8位字长量化（低品质）和16位字长量化（高品质），16 bit 是最常见的采样精度。 5、“采样频率”和“量化级”是数字化声音的两个最基本要素，相当于视频中的屏幕大小（例如800*600）和颜色分辨率（例如24bit）。 由于计算机技术和网络技术的迅猛发展，多媒体技术扮演着日益重要的角色，作为多媒体技术之一的语音技术，表现出了极大的潜力和优势。在小波分析出现之前，信号处理的主要工具是Fourier分析。Fourier 分析在处理平稳随机信号方面有着不可替代的作用，而大量的现实存在的信号是非平稳时变的信号，这样Fourier分析显得能力不足。小波分析的出现，是传统信号处理方法的发展。多年的理论与实践证明，小波分析在处理时变信号方面有着得天独厚的优势。作为时变信号的语音信号，当然不可避免的成为小波分析处理的热点。在本文中，作者通过对小波分析和语音处理的研究，并在大量的上机实践的基础上对小波分析在语音处理中的应用做了一些有益的探索。本论文所做的工作如下：* 小波分析在语音基音周期检测的应用。* 小波分析在语音波形编码中的应用。* 小波分析在语音混合编码中的应用。研究结果表明，小波分析对语音基音周期的检测是非常有效的，对语音压缩基本可达到满意的程度。本论文的所有程序是在Matlab5.2上实

音频信号的谱分析及去噪

课程设计任务书 课程设计学生日志

课程设计考勤表 课程设计评语表

音频信号的谱分析及去噪 一、研究背景：……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… 二、设计方案…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………

三、设计目的和意义 通过MATLAB编程，用FFT函数绘制出音频信号的频谱。用噪音去干扰音频信号，画出干扰后信号的频谱。这样观察对比，便可分析出噪声对音频信号的干扰。主要目的是通过设计FIR 数字滤波器滤除噪音信号，体会滤波器可提取有用信号消除干扰的作用。去噪，可以减少或消除信号传输过程中的干扰，从而达到有效传输。…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… 四、设计原理 1、FFT原理：运用快速傅里叶变换得信号的频谱，快速傅里叶变换是可以用计

算机编程实现的一种快速求得信号频谱的方法。在MATLAB 编程中可以直接调用FFT 函数。 2、FIR 数字滤波器的设计步骤： 1）将给定的数字滤波器性能指标转化成相应的模拟滤波器性能指标。 2）将模拟滤波器的性能指标变换成模拟低通滤波器的性能指标。 3）用所得的模拟低通滤波器的性能指标，利用某种模拟滤波器逼近方法，设计得出该滤波器。 低通滤波器的频率响应： 设计滤波器时主要考虑四个指标：通带截止频率、阻带起始频率、通带衰减、阻带衰减。 五、 详细设计步骤 1. 用Windows 附件中的录音机录制了一段歌曲，并且由MATLAB 中的FFT 函数绘制出它的频谱图和时域波形。 N=1024;%采样点数 fs=20000; %语音信号采样频率为20000 [x0,fs,NBTS]=wavread('d:\输入噪声\ly.wav'); % ly 为原始语音信号 [m0,n0]=size(x0); x0=wavread('d:\ 输 入 噪 声 \ly.wav'); %读取音频信号 sound(x0,fs); %播放音频信号 figure(1) 阻带 过渡带 通带