语音信号滤波去噪——使用双线性变换法设...综述

语音信号滤波去噪——使用双线性变换法设...综述
语音信号滤波去噪——使用双线性变换法设...综述

语音信号滤波去噪

——使用双线性变换法设计的并联型切比雪夫I型滤波器学生姓名:欧晓燕指导老师:吴志敏

摘要本课程设计是采用双线性变换法设计的切比雪夫I型滤波器对双音频信号滤波去噪。在网上下载一段双音频信号,在MATLAB集成环境下,首先用wavread函数求出双音频信号的相关参数,对双音频信号进行读取和加噪;然后再给定相应技术指标,设计一个满足指标的切比雪夫I型滤波器,对该双音频信号进行滤波去噪处理,并绘制对比图,比较滤波前后的波形和频谱并进行分析;最后通过回放双音频信号,对比滤波前后的信号变换。本课程设计成功的对双音频信号进行滤波去噪,初步完成了设计指标。

关键词双音频信号;滤波设计;MATLAB;切比雪夫I型滤波器

1 引言

用麦克风采集一段8000Hz,8k的双音频信号,绘制波形并观察其频谱,给定通带截止频率为2000Hz,阻带截止频率为2150Hz,通带波纹为1dB,阻带波纹为35dB,用双线性变换法设计的一个满足上述指标的切比雪夫I型IIR滤波器,对该双音频信号进行滤波去噪处理。

1.1 课程设计目的

《数字信号处理》课程设计是在学生完成数字信号处理和MATLAB的结合后的基本实验以后开设的。本课程设计的目的是为了让学生综合数字信号处理和MATLAB并实现一个较为完整的小型滤波系统。这一点与验证性的基本实验有本质性的区别。开设课程设计环节的主要目的是通过系统设计、软件仿真、程序安排与调试、写实习报告等步骤,使学生初步掌握工程设计的具体步骤和方法,提高分析问题和解决问题的能力,提高实际应用水平。

1.2 课程设计的要求

(1)学会MATLAB 的使用,掌握MATLAB 的程序设计方法;

(2)滤波器指标必须符合工程实际,根据模拟滤波器的性能指标,确定数字滤波器指标;(3)采用双线性变换法,设计满足上述性能指标要求的ChebyshevI型数字低通滤波器;(4)设计完后应检查其频率响应曲线是否满足指标;

(5)处理结果和分析结论应该一致,而且应符合理论;

(6)独立完成课程设计并按要求编写课程设计报告书;

1.3 设计平台

本次课程设计是在MATLAB软件平台上进行的。MATLAB是矩阵实验室(MATRIX LABORATORY)的简称,是美国MATHWORKS公司推出的具有强大数值分析、矩阵运算、图形绘制和数据处理等功能的软件,现已广泛应用到教学、科研、工程设计等领域[2]。随着MATLAB软件信号处理工具箱的推出,MATLAB已成为信息处理,特别是数字信号处理DSP应用中分析和设计的主要工具。就MATLAB信号处理中的滤波器设计而言,在很大程度上能快速有效地实现滤波器的分析、设计及仿真,大大节约了设计时间,相对传统设计而言,简化了滤波器设计的难度。

2 设计原理

用麦克风采集一段双音频信号,绘制波形并观察其频谱,给定相应技术指标,用双线性变换法设计的切比雪夫I型IIR滤波器,对该双音频信号进行滤波去噪处理,比较滤波前后的波形和频谱并进行分析。

2.1 IIR滤波器

从离散时间来看,若系统的单位抽样(冲激)响应延伸到无穷长,称之为“无限长单位冲激响应系统”,简称为IIR系统。

无限长单位冲激响应(IIR)滤波器有以下几个特点:

(1)系统的单位冲激响应h(n)是无限长;

(2)系统函数H(z)在有限z平面(0

(3)结构上存在着输出到输入的反馈,也就是结构上是递归型的。

IIR滤波器采用递归型结构,即结构上带有反馈环路。同一种系统函数H(z)可以有多种不同的结构,基本网络结构有直接Ⅰ型、直接Ⅱ型、级联型、并联型四种,都具有反馈回路。同时,IIR数字滤波器在设计上可以借助成熟的模拟滤波器的成果,巴特沃斯(Butterworth)滤波器、切比雪夫(Chebyshev)滤波器、椭圆(Cauer)滤波器、贝塞尔(Bessel)滤波器等,这些典型的滤波器各有特点。有现成的设计数据或图表可查,在设计一个IIR数字滤波器时,我们根据指标先写出模拟滤波器的公式,然后通过一定的变换,将模拟滤波器的公式转换成数字滤波器的公式。

2.2 切比雪夫I型滤器

切比雪夫滤波器(又译车比雪夫滤波器)是在通带或阻带上频率响应幅度等波纹波动的滤波器。在通带波动的为“I型切比雪夫滤波器”,在阻带波动的为“II型切比雪夫滤波器”。切比雪夫滤波器在过渡带比巴特沃斯滤波器的衰减快,但频率响应的幅频特性不如后者平坦。切比雪夫滤波器和理想滤波器的频率响应曲线之间的误差最小,但是在通频带内存在幅度波动。

这种滤波器来自切比雪夫多项式,因此得名,用以纪念俄罗斯数学家巴夫尼提·列波维其·切比雪夫

巴特沃兹滤波器在通带内幅度特性是单调下降的,如果阶次一定,则在靠近截止

处,幅度下降很多,或者说,为了使通带内的衰减足够小,需要的阶次N很高,为了克服

这一缺点,采用切比雪夫多项式来逼近所希望的。切比雪夫滤波器的在通带范围内是等幅起伏的,所以在同样的通常内衰减要求下,其阶数较巴特沃兹滤波器要小。切比雪夫滤波器的振幅平方函数为

(2-1)

式中

Ωc—有效通带截止频率

—与通带波纹有关的参量, 大,波纹大 0<

<1

V N (x )—N 阶切比雪夫多项式

(2-2)

|x|≤1时,|V N (x)|≤1 |x|>1时, |x|↗, V N (x)↗

切比雪夫滤波器的振幅平方特性如图所示,通带内的变化范围为

1(max) →

2

11

ε+

(min)

时,|x|>1,随

↗,

→0 (迅速趋于零)

=0时,

(2-3)

N 为偶数,cos 2(

)=1,得到min ,

, (2-4)

N 为奇数,cos 2(

,得到max ,

(2-5)

切比雪夫滤波器的振幅平方特性如图2.1所示。

图2.1 切比雪夫滤波器的振幅平方特性

2.3 双线性变换法

双线性变换法是使数字信号滤波器的频率响应与模拟滤波器的频率响应相似的一种变换方法。为了客服多值映射这一缺点,我们首先把整个s 平面压缩变换到某一中介的s1平面的一条横带里(宽度为

T π2,即从T

π

-到T π),其次再通过上面讨论过的标准变换关系

T s e z 1=将此横带变换到这个z 平面上去,这样就使s 平面与z 平面式一一对应的关系,消

除了多值变换性,也就消除了频谱混叠现象。

将s 平面整个Ωj 轴压缩变换到s1平面Ωj 轴上的T

π

-到

T

π

一段,可以采用以下变换关系:

)2

t a n (1T

Ω=Ω (2-6)

这样,±∞=Ω变换到T

π

±=Ω1,0=Ω变到01=Ω可将(6)式写成

2

2

221111T j

T j T j

T j

e

e

e e j Ω-ΩΩ-Ω--=

Ω (2-7)

解析延拓到整个s 平面和s1平面,令s j =Ω,11s j =Ω,则得

T

s T

s T j

T j T j T j e e T s th e

e

e e j 11

111111212

2

22--Ω-ΩΩ-Ω+-=??

????=--=

Ω (2-8) 再将s1平面通过以下标准变换关系映射到z 平面:

T s e z 1= (2-9) 从而得到s 平面和z 平面的单值映射的关系为

1

1

11--+-=z

z s (2-10) s

s

z -+=

11 (2-11) 一般来说,为了使模拟滤波器的某一频率与数字滤波器的任一频率有对应的关系,可以引入待定常数c ,使(6)式和(7)式变换成

)2

t a n (1T

c Ω=Ω (2-12)

T s T s e e c T s c t h s 111121--+-=???

???= (2-13)

仍将T s e z 1=代入(13)式,可得

1

1

11--+-=z

z c s (2-14) s

c s

c z -+=

(2-15) (14)式和(15)式是s 平面与z 平面之间的单值映射关系,这种变换就称为双线性变+换。

3 设计步骤

3.1设计流程图

语音信号滤波去噪——使用双线性变换法设计的切比雪夫I 型滤波器的设计流程如图3.1所示:

图3.1 双线性变换法切比雪夫I型滤波器对双音频信号去噪流程图

3.2语音信号的采集

点击windows系统桌面的“开始”按钮,点击开始菜单栏里的“附件”,选择“录音机”选项,点击录音机“文件”选项,进入“声音选定”设置,把属性一栏设置成“8000Hz,8位,单声道,7KB/秒”(见图3.2)。点击确定,然后开始双音频信号的采集,采集时间为2—3秒左右为最佳。采集的声音文件以“.wav”格式存储(见图3.3)。

图3.2 采集声音的参数设置

图3.3 采集声音

3.3语音信号的频谱分析

在MATLAB中编辑m函数,使用wavread函数读取采集的声音文件(.wav)将它赋值给某一向量,再对其进行采样,然后使用plot语句画出相关的频谱图形。

(1)Wavread函数调用格式:

[y,fs,nbits]=wavread(file)

功能说明:采样值放在向量x中,fs表示采样频率(Hz),bits表示采样位数。

(2)快速傅里叶变换算法FFT计算DFT的函数fft,其调用格式如下:

Xk=fft(x,n)

参数x为被变换的时域序列向量,N是DFT变换区间长度,当n大于x的长度时,fft 函数自动在x后面补零。,当n小于xn的长度时,fft函数计算x的前n个元素,忽略其后

面的元素。

在本次课程设计中,我们利用fft函数对双音频信号进行快速傅里叶变换,就可以得到信号的频谱特性。

(3)声音采样文件读取的程序(文件名:xiaomiao.wav);

双音频信号的提取:

[x,fs,bits]=wavread('D:\MATLAB7\work\xiaomiao.wav'); % 输入参数为文件的全路径和文

件名,输出的第一个参数是每个样本的值,fs是生成该波形文

件时的采样率,bits是波形文件每样本的编码位数。

sound(x,fs,bits); % 按指定的采样率和每样本编码位数回放

N=length(x); % 计算信号x的长度

fn=2200; %单频噪声频率,此参数可改

t=0:1/fs:(N-1)/fs; % 计算时间范围,样本数除以采样频率

x=x(:,1)'; y=x+sin(fn*2*pi*t);

sound(y,fs,bits);% 应该可以明显听出有尖锐的单频啸叫声

X=abs(fft(x)); Y=abs(fft(y));% 对原始信号和加噪信号进行fft变换,取幅度谱

X=X(1:N/2); Y=Y(1:N/2); % 截取前半部分

deltaf=fs/N; %计算频谱的谱线间隔

f=0:deltaf:fs/2-deltaf; %计算频谱频率范围

得到的原始语音信号和加上噪音后的语音信号的时域波形和频谱图如图3.4所示。

图3.4 原始双音频信号和加噪后信号的时域和频谱图

3.4滤波器设计

设计指标:通带截止频率为2000Hz,阻带截止频率为2150Hz,通带波纹为1dB,阻带波纹为35dB,用双线性变换法设计的一个满足上述指标的切比雪夫I型滤波器双线性变换法设计切比雪夫I型滤波器

fp=fn-200;fc=fn-50; %定义通带和阻带截止频率

Rp=1;As=35; %定义通带波纹和阻带衰减

wp=fp/fs*2*pi; ws=fc/fs*2*pi; %计算对应的数字频率

T=1;Fs = 1/T;%定义采样间隔

Omegap=(2/T)*tan(wp/2);

Omegas=(2/T)*tan(ws/2);%截止频率预畸变

[cs,ds] = afd_chb1(Omegap,Omegas,Rp,As); %选择滤波器最小阶数

[b,a] = bilinear(cs,ds,Fs);[C,B,A] = dir2cas(b,a) %双线性变换法实现模拟滤波器到

数字滤波器的转换

[db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(b,a); %绘制数字滤波器频率响应幅度图delta=[1,zeros(1,99)];ha=filter(b,a,delta);

得到切比雪夫滤波器的幅度和相位谱如图3.5所示。

图3.5 切比雪夫滤波器的幅度和相位谱

3.5双音频的滤波程序及滤波效果图

滤波程序:

y_fil=filter(b,a,y); % 用设计好的滤波器对y进行滤波

Y_fil=abs(fft(y_fil));Y_fil=Y_fil(1:N/2); % 计算频谱取前一半

画出滤波前后双音频信号的时域和频谱图如图3.6所示。

图3.6 滤波前后双音频信号的时域和频谱图

3.6结果分析

在MATLAB中,经sound函数,对经过切比雪夫I型滤波器之后的信号进行回放,可以听出滤波之后的信号比原始信号更清晰一些,清除了环境噪音。

通过以下语句来进行语音信号回放比较:

sound(x,fs,bits)%播放原始双音频信号

sound(y,fs,bits)%播放加噪后的双音频信号

sound(y_fil,fs,bits)%播放经过滤波处理后的双音频信号

所得结果证明了切比雪夫I型滤波器去噪设计成功。

4 出现的问题及解决方法

在这次的课程设计中,由于理论知识的不踏实以及其他各种原因,我们遇到了不少问题。

(1)在进行双音频信号提取时,进过多次录取才得到理想的双音频信号,在得到理想的波形时,通过多次尝试,和查找书籍及同学讨论,最后猜得到理想的双音频信号的时域图和频谱图

(2)在运用Matlab设计滤波器时,当编辑完前面两条程序时无法放出声音,后来发现我们应当把采集的双音频信号wav文件放到Matlab的work文件夹中。

(3)还要在滤波器性能曲线的As处画一根竖线,这样更方便看出结果。

(4)所有的时间波形横坐标都要化为时间,滤波前后频谱的横坐标应是频率,这样在观察通带截止频率和阻带截止频率时更加精确,误差较小。

5 课程设计心得体会

采用MATLAB设计滤波器,使原来非常繁琐复杂的程序设计变成了简单的函数调用,为滤波器的设和实现开辟了广阔的天地,尤其是MATLAB工具箱使各个领域的研究人员可以直观方便地进行科学研究与工程应用。其中的信号处理工具箱、图像处理工具箱、小波工具箱等更是为数字滤波研究的蓬勃发展提供了可能。MATLAB 信号处理工具箱为滤波器设计及分析提供了非常优秀的辅助设计工具, 在设计数字滤波器时, 善于应用MATLAB进行辅助设计, 能够大大提高设计效率。两周的课程设计让我对MATLAB软件的使用更加的熟练,对切比雪夫滤波器的滤波原理有了更深刻的认识。

6 参考文献

[1]程佩青.数字信号处理教程[M].北京:清华大学出版社,2002

[2] 薛年喜主编.MATLAB 在数字信号处理中的应用[M].北京:清华大学出版社,2002

[3] 维纳?K?恩格尔,约翰?G?普罗克斯.《数字信号处理》[M].西安交通大学出版社,2002

[4]董长虹等. MATLAB信号处理与应用[M].北京:国防工业出版社,2005

[5] [美] M.H.海因斯著,张建华等译.数字信号处理[M].北京:科学出版社,2002

[6]张葛祥,李娜. MATLAB仿真技术与应用[M].北京:清华大学出版社,2007

附录一: 源程序设计清单

原始双音频信号的采集及加噪:

[x,fs,bits]=wavread('D:\MATLAB7\work\xiaomiao.wav'); % 输入参数为文件的全路径和文

件名,输出的第一个参数是每个样本的值,fs是生成该波形文

件时的采样率,bits是波形文件每样本的编码位数。

sound(x,fs,bits); % 按指定的采样率和每样本编码位数回放

N=length(x); % 计算信号x的长度

fn=2200; %单频噪声频率,此参数可改

t=0:1/fs:(N-1)/fs; % 计算时间范围,样本数除以采样频率

x=x(:,1)'; y=x+sin(fn*2*pi*t);

sound(y,fs,bits);% 应该可以明显听出有尖锐的单频啸叫声

X=abs(fft(x)); Y=abs(fft(y));% 对原始信号和加噪信号进行fft变换,取幅度谱

X=X(1:N/2); Y=Y(1:N/2); % 截取前半部分

Warning: Integer operands are required for colon operator when used as index.

Warning: Integer operands are required for colon operator when used as index.

deltaf=fs/N; %计算频谱的谱线间隔

f=0:deltaf:fs/2-deltaf; %计算频谱频率范围

subplot(2,2,1);plot(t,x);xlabel('时间(单位:s)');ylabel('幅度');title('原始双音频信号');grid subplot(2,2,2);plot(f,X);xlabel('频率(单位:Hz)');ylabel('幅度谱');title('原始双音频信号幅度谱图'); axis([0,6*10^3,0,6000]);grid

subplot(2,2,3);plot(t,y);xlabel('时间(单位:s)');ylabel('幅度');title('加噪后的双音频信号');grid subplot(2,2,4);plot(f,Y);xlabel('频率(单位:Hz)');ylabel('幅度谱');title('加噪后的双音频信号幅度谱图'); axis([0,6*10^3,0,6000]);grid

使用双线性变换法设计切比雪夫I型滤波器:

fp=fn-200;fc=fn-50; %定义通带和阻带截止频率

Rp=1;As=35; %定义通带波纹和阻带衰减

wp=fp/fs*2*pi; ws=fc/fs*2*pi; %计算对应的数字频率

T=1;Fs = 1/T;%定义采样间隔

Omegap=(2/T)*tan(wp/2);

Omegas=(2/T)*tan(ws/2);%截止频率预畸变

[cs,ds] = afd_chb1(Omegap,Omegas,Rp,As); %选择滤波器最小阶数

Warning: Function call afd_chb1 invokes inexact match d:\MATLAB7\work\AFD_CHB1.M. *** 切比雪夫-1 滤波器阶次= 14

Warning: Function call u_chb1ap invokes inexact match d:\MATLAB7\work\U_CHB1AP.M. > In AFD_CHB1 at 29

[b,a] = bilinear(cs,ds,Fs);[C,B,A] = dir2cas(b,a) %双线性变换法实现模拟滤波器到

数字滤波器的转换

Warning: Function call dir2cas invokes inexact match d:\MATLAB7\work\DIR2CAS.M.

C =

3.3307e-016

B =

1.0000 -0.0321 0.4021

1.0000 -0.2091 0.0238

1.0000 -0.2206 5.8342

1.0000 -0.3400 0.1487

1.0000 -0.5438 0.7109

1.0000 -

2.1153 8.5100

1.0000 -1

2.5391 364.1406

A =

1.0000 -1.9050 0.9776

1.0000 -1.9116 0.9540

1.0000 -1.9147 0.9950

1.0000 -1.9185 0.9754

1.0000 -1.9315 0.9425

1.0000 -1.9354 0.9570

1.0000 -1.9430 0.9444

[db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(b,a); %绘制数字滤波器频率响应幅度图

Warning: Function call freqz_m invokes inexact match d:\MATLAB7\work\FREQZ_M.M. delta=[1,zeros(1,99)];ha=filter(b,a,delta);

figure

Subplot(221);plot(w/pi,db); title('切比雪夫I 滤波器幅度(dB)');

xlabel('w');ylabel('dB');axis([0,1,-150,10]);grid

Subplot(222);plot(w/pi,mag);title('切比雪夫I滤波器幅度响应');xlabel('w');ylabel('幅值|H|'); axis([0,1,0,1]);grid

Subplot(223);plot(w/pi,pha);title('切比雪夫I 滤波器相位响应'); xlabel('w');ylabel('相位(单位:π )');axis([0,1,-4,4]);grid

对加噪信号进行滤波处理并画出加噪前后的信号时域和频谱:

y_fil=filter(b,a,y); % 用设计好的滤波器对y进行滤波

Y_fil=abs(fft(y_fil));Y_fil=Y_fil(1:N/2); % 计算频谱取前一半

Warning: Integer operands are required for colon operator when used as index.

figure

subplot(3,2,1);plot(t,x);xlabel('时间(单位:s)');ylabel('幅度');title('原始双音频信号');grid subplot(3,2,2);plot(f,X);xlabel('频率(单位:Hz)');ylabel('幅度谱');title('原始双音频信号幅度谱图');grid

axis([0,6*10^3,0,6000])

subplot(3,2,3);plot(t,y);xlabel('时间(单位:s)');ylabel('幅度');title('加噪后的双音频信号');grid subplot(3,2,4);plot(f,Y);xlabel('频率(单位:Hz)');ylabel('幅度谱');title('加噪后的双音频信号幅度谱图');grid

axis([0,6*10^3,0,6000])

subplot(3,2,5);plot(t,y_fil);xlabel('时间(单位:s)');ylabel('幅度');title('滤波后的双音频信号');grid

axis([0,6,-1,1])

subplot(3,2,6);plot(f,Y_fil);xlabel('频率(单位:Hz)');ylabel('幅度谱');title('滤波后的双音频信号幅度谱图');grid

axis([0,6*10^3,0,6000])

附录二:afd_chb1函数

function [b,a] = afd_chb1(Wp,Ws,Rp,As);

% 切比雪夫-1型模拟低通滤波器设计

% -----------------------------------------

% [b,a] = afd_chb1(Wp,Ws,Rp,As);

% b = Ha(s) 分子的系数

% a = Ha(s) 分母的系数

% Wp = 以弧度/秒为单位的通带边缘频率; Wp > 0

% Ws = 以弧度/秒为单位的阻带边缘频率; Ws > Wp > 0

% Rp =通带中的振幅波动的+dB数; (Rp > 0)

% As = 阻带衰减的+dB数; (As > 0)

%

if Wp <= 0

error('通带边缘必须大于0')

end

if Ws <= Wp

error('阻带边缘必须大于通带边缘')

end

if (Rp <= 0) | (As < 0)

error('通带波动或阻带衰减必须大于0')

end

ep = sqrt(10^(Rp/10)-1);

A = 10^(As/20);

OmegaC = Wp;

OmegaR = Ws/Wp;

g = sqrt(A*A-1)/ep;

N = ceil(log10(g+sqrt(g*g-1))/log10(OmegaR+sqrt(OmegaR*OmegaR-1))); fprintf('\n*** 切比雪夫-1 滤波器阶次= %2.0f \n',N)

[b,a]=u_chb1ap(N,Rp,OmegaC);

附录三:freqz.m.m函数

function [db,mag,pha,grd,w] = freqz_m(b,a);

% freqz 子程序的改进版本

% ------------------------------------

% [db,mag,pha,grd,w] = freqz_m(b,a);

% db = [0 到pi弧度]区间内的相对振幅(db)

% mag = [0 到pi弧度]区间内的绝对振幅

% pha = [0 到pi弧度]区间内的相位响应

% grd = [0 到pi弧度]区间内的群迟延

% w = [0 到pi弧度]区间内的501个频率样本向量% b = Ha(z)的分子多项式系数(对FIR b=h)

% a = Ha(z)的分母多项式系数(对FIR: a=[1])

%

[H,w] = freqz(b,a,1000,'whole');

H = (H(1:1:501))'; w = (w(1:1:501))';

mag = abs(H);

db = 20*log10((mag+eps)/max(mag));

pha = angle(H);

% pha = unwrap(angle(H));

grd = grpdelay(b,a,w);

% grd = diff(pha);

% grd = [grd(1) grd];

% grd = [0 grd(1:1:500); grd; grd(2:1:501) 0];

% grd = median(grd)*500/pi;

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。

信号系统处理 语音信号滤波处理

数字信号处理实验报告 实验名称:基于MATLAB对语音信号 进行分析及滤波处理 院系:物联网工程学院 班级:电子信息工程1101 姓名:

一、实验目的 综合计算运用数字信号处理的理论知识进行频谱分析和滤波器设计,通过理论推导得出相应的结论,培养发现问题、分析问题和解决问题的能力。并利用MATLAB作为工具进行实现,从而复习巩固课堂所学的理论知识,提高对所学知识的综合应用能力,并从实践上初步实现对数字信号的处理。此外,还系统的学习和实现对语音信号处理的整体过程,从语音信号的采集到分析、处理、频谱分析、显示和储存。 二、实验要求 1.分析原始语音信号的时域特性和频谱特性。 2.设计一个IIR滤波器,用该滤波器对语音信号进行滤波处理,分析滤波后信号的时域特性和频谱特性。 3.设计一个FIR滤波器,用该滤波器对语音信号进行滤波处理,分析滤波后信号的时域特性和频谱特性。 三、实验原理 1.采样定理:在进行模拟/数字信号的转换过程中,当采样频率fs.max大于信号中最高频率fmax的2倍时(fs.max>=2fmax),采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息,一般实际应用中保证采样频率为信号最高频率的5~10倍;采样定理又称奈奎斯特定理。 采样频率越高,即采样的时间间隔越短,对声音波形的表示越精确。 2.时域信号的FFT分析:信号的频谱分析就是计算机信号的傅里叶变换。连续信号与系统的傅里叶分析显然不便于用计算机进行计算,使其应用受到限制。而FFT是一种时域和频域均离散化的变换,适合数值运算,成为用计算机分析离散信号和系统的有力工具。对连续信号和系统,可以通过时域采样,应用DFT进行近似谱分析。 3.IIR数字滤波器设计原理利用双线性变换设计IIR滤波器(巴特沃斯数字低通滤波器的设计),首先要设计出满足指标要求的模拟滤波器的传递函数Ha(s),然后由Ha(s)通过双线性变换可得所要设计的IIR滤波器的系统函数H(z)。如果给定的指标为数字滤波器的指标,则首先要转换成模拟滤波器的技术指标,这里主要是边界频率Wp和Ws的转换,对ap和as指标不作变化。边界频率的转换关系为∩=2/T tan(w/2)。接着,按照模拟低通滤波器的技术指标根据相应设计公式

语音信号滤波去噪——使用双线性变换法设计的切比雪夫II型滤波器

课程设计任务书

语音信号滤波去噪——使用脉冲响应不变法设计的巴特沃斯滤波器 摘要本课程设计主要运用麦克风采集一段语音信号,绘制波形并观察其频谱,给定相应技术指标,用脉冲响应不变法设计的一个满足指标的巴特沃斯IIR滤波器,对该语音信号进行滤波去噪处理,比较滤波前后的波形和频谱并进行分析,根据结果和学过的理论得出合理的结论。 关键词课程设计;滤波去噪;巴特沃斯滤波器;脉冲响应不变法;MATLAB 1 引言 本课程设计主要利用麦克风采集一段8000Hz,8k的单声道语音信号,并绘制波形观察其频谱,再用MATLAB利用脉冲响应不变法设计一个巴特沃斯滤波器,将该语音信号进行滤波去噪处理。 1.1 课程设计目的 《数字信号处理》课程设计是在学生完成数字信号处理和MATLAB的结合后的基本实验以后开设的。本课程设计的目的是为了让学生综合数字信号处理和MATLAB并实现一个较为完整的小型滤波系统。这一点与验证性的基本实验有本质性的区别。开设课程设计环节的主要目的是通过系统设计、软件仿真、程序安排与调试、写实习报告等步骤,使学生初步掌握工程设计的具体步骤和方法,提高分析问题和解决问题的能力,提高实际应用水平。 1.2课程设计的要求 (1)滤波器指标必须符合工程设计。 (2)设计完后应检查其频率响应曲线是否满足指标。

(3)处理结果和分析结论应该一致,而且应符合理论。 (4)独立完成课程设计并按要求编写课程设计报告。 2 设计原理 用麦克风采集一段语音信号,绘制波形并观察其频谱,给定相应技术指标,用脉冲响应不变法设计的一个满足指标的巴特沃斯IIR滤波器,对该语音信号进行滤波去噪处理,比较滤波前后的波形和频谱并进行分析。 2.1 IIR滤波器 I IR滤波器设计方法有间接法和直接法,间接法是借助于模拟滤波器的设计方法进行的。其设计步骤是:先设计过渡模拟滤波器得到系统函数H(s),然后将H(s)按某种方法转换成数字滤波器的系统函数H(z)。FIR滤波器比鞥采用间接法,常用的方法有窗函数法、频率采样发和切比雪夫等波纹逼近法。对于线性相位滤波器,经常采用FIR 滤波器。 对于数字高通、带通滤波器的设计,通用方法为双线性变换法。可以借助于模拟滤波器的频率转换设计一个所需类型的过渡模拟滤波器,再经过双线性变换将其转换策划那个所需的数字滤波器。具体设计步骤如下: (1)确定所需类型数字滤波器的技术指标。 (2)将所需类型数字滤波器的边界频率转换成相应的模拟滤波器的边界频率,转换公式为Ω=2/T tan(0.5ω) (3)将相应类型的模拟滤波器技术指标转换成模拟低通滤波器技术指标。 (4)设计模拟低通滤波器。 (5)通过频率变换将模拟低通转换成相应类型的过渡模拟滤波器。 (6)采用双线性变换法将相应类型的过渡模拟滤波器转换成所需类型的数字滤波器。 我们知道,脉冲响应不变法的主要缺点是会产生频谱混叠现象,使数字滤波器的频响偏离模拟滤波器的频响特性。为了克服之一缺点,可以采用双线性变换法。 下面我们总结一下利用模拟滤波器设计IIR数字低通滤波器的步骤: (1)确定数字低通滤波器的技术指标:通带边界频率、通带最大衰减,阻带截止频率、阻带最小衰减。

语音信号的处理与滤波

广西工学院 数字信号处理课程设计设计题目:语音信号的处理与滤波 系别: 学号: 姓名: 班级: 指导教师: 完成日期:

目录 1. 摘要 (3) 2.MATLAB简介 (3) 3.设计目的 (4) 4.设计内容 (4) 5.设计原理 (4) 6.设计步骤 (5) 7.总结与分析 (10) 8.参考资料 (10)

摘要 本课题分析了数字信号处理课程的重要性及特点,可以帮助理解与掌握课程中的基本概念、基本原理、基本分析方法;并利用MATLAB对语音信号进行分析和处理,要求采集语音信号后,在MATLAB软件平台进行频谱分析。用设计的数字滤波器对语音信号进行了滤波 MATLAB简介 MATLAB 是一种对技术计算高性能的语言。它集成了计算,可视化和编程于一个易用的环境中,在此环境下,问题和解答都表达为我们熟悉的数学符号。典型的应用有: ?数学和计算 ?算法开发 ?建模,模拟和原形化 ?数据分析,探索和可视化 ?科学与工程制图 ?应用开发,包括图形用户界面的建立 MATLAB是一个交互式的系统,其基本数据元素是无须定义维数的数组。这让你能解决很多技术计算的问题,尤其是那些要用到矩阵和向量表达式的问题。而要花的时间则只是用一种标量非交互语言(例如C或Fortran)写一个程序的时间的一小部分。 . 名称“MATLAB”代表matrix laboratory(矩阵实验室)。MATLAB最初是编写来提供给对由LINPACK和EINPACK工程开发的矩阵软件简易访问的。今天,MATLA B使用由LAPACK和ARPACK工程开发的软件,这些工程共同表现了矩阵计算的软件中的技术发展。 MATLAB已经与许多用户输入一同发展了多年。在大学环境中,它是很多数学类、工程和科学类的初等和高等课程的标准指导工具。在工业上,MATLAB是高产研究、开发和分析所选择的工具。 MATLAB以一系列称为工具箱的应用指定解答为特征。对多数用户十分重要的是,工具箱使你能学习和应用专门的技术。工具箱是是MATLAB函数(M-文件)的全面的综合,这些文件把MATLAB的环境扩展到解决特殊类型问题上。具有可用工具箱的领域有:信号处理,控制系统神经网络,模糊逻辑,小波分析,模拟等等。

语音信号处理实验报告

通信与信息工程学院 信息处理综合实验报告 班级:电子信息工程1502班 指导教师: 设计时间:2018/10/22-2018/11/23 评语: 通信与信息工程学院 二〇一八年 实验题目:语音信号分析与处理 一、实验内容 1. 设计内容 利用MATLAB对采集的原始语音信号及加入人为干扰后的信号进行频谱分析,使用窗函数法设计滤波器滤除噪声、并恢复信号。 2.设计任务与要求 1. 基本部分

(1)录制语音信号并对其进行采样;画出采样后语音信号的时域波形和频谱图。 (2)对所录制的语音信号加入干扰噪声,并对加入噪声的信号进行频谱分析;画出加噪后信号的时域波形和频谱图。 (3)分别利用矩形窗、三角形窗、Hanning窗、Hamming窗及Blackman 窗几种函数设计数字滤波器滤除噪声,并画出各种函数所设计的滤波器的频率响应。 (4)画出使用几种滤波器滤波后信号时域波形和频谱,对滤波前后的信号、几种滤波器滤波后的信号进行对比,分析信号处理前后及使用不同滤波器的变化;回放语音信号。 2. 提高部分 (5)录制一段音乐信号并对其进行采样;画出采样后语音信号的时域波形和频谱图。 (6)利用MATLAB产生一个不同于以上频段的信号;画出信号频谱图。 (7)将上述两段信号叠加,并加入干扰噪声,尝试多次逐渐加大噪声功率,对加入噪声的信号进行频谱分析;画出加噪后信号的时域波形和频谱图。 (8)选用一种合适的窗函数设计数字滤波器,画出滤波后音乐信号时域波形和频谱,对滤波前后的信号进行对比,回放音乐信号。 二、实验原理 1.设计原理分析 本设计主要是对语音信号的时频进行分析,并对语音信号加噪后设计滤波器对其进行滤波处理,对语音信号加噪声前后的频谱进行比较分析,对合成语音信号滤波前后进行频谱的分析比较。 首先用PC机WINDOWS下的录音机录制一段语音信号,并保存入MATLAB软件的根目录下,再运行MATLAB仿真软件把录制好的语音信号用audioread函数加载入MATLAB仿真软件的工作环境中,输入命令对语音信号进行时域,频谱变换。 对该段合成的语音信号,分别用矩形窗、三角形窗、Hanning窗、Hamming窗及Blackman窗几种函数在MATLAB中设计滤波器对其进行滤波处理,滤波后用命令可以绘制出其频谱图,回放语音信号。对原始语音信号、合成的语音信号和经过滤波器处理的语音信号进行频谱的比较分析。 2.语音信号的时域频域分析 在Matlab软件平台下可以利用函数audioread对语音信号进行采样,得到了声音数据变量y,同时把y的采样频率Fs=44100Hz放进了MATALB的工作空间。

基于MATLAB的语音信号滤波处理

基于MATLAB的语音信号滤波处理 题目:基于MATLAB的语音信号滤波处理 课程:数字信号处理 学院:电气工程学院 班级: 学生: 指导教师: 二O一三年十二月

目录CONTENTS 摘要 一、引言 二、正文 1.设计要求 2.设计步骤 3.设计内容 4.简易GUI设计 三、结论 四、收获与心得 五、附录

一、引言 随着Matlab仿真技术的推广,我们可以在计算机上对声音信号进行处理,甚至是模拟。通过计算机作图,采样,我们可以更加直观的了解语音信号的性质,通过matlab编程,调用相关的函数,我们可以非常方便的对信号进行运算和处理。 二、正文 2.1 设计要求 在有噪音的环境中录制语音,并设计滤波器去除噪声。 2.2 设计步骤 1.分析原始信号,画出原始信号频谱图及时频图,确定滤波器类型及相关指标; 2.按照类型及指标要求设计出滤波器,画出滤波器幅度和相位响应,分析该滤波器是否符合要求; 3.用所设计的滤波器对原始信号进行滤波处理,画出滤波后信号的频谱图及时频图; 4.对滤波前的信号进行分析比对,评估所设计滤波器性能。 2.3 设计内容 1.原始信号分析

分析信号的谱图可知,噪音在1650HZ和3300HZ附近的能量较高,而人声的能量基本位于1000HZ以下。因此,可以设计低通滤波器对信号进行去噪处理。 2.IIR滤波器设计 用双线性变换法分别设计了巴特沃斯低通滤波器和椭圆低通滤波器和带阻滤波器: ①巴特沃斯滤波器 fp=800;fs=1300;rs=35;rp=0.5; 程序代码如下: fp=800;fs=1300;rs=35;rp=0.5;Fs=44100; wp=2*Fs*tan(2*pi*fp/(2*Fs));ws=2*Fs*tan(2*pi*fs/(2*Fs)); [n,wn]=buttord(wp,ws,rp,rs,'s'); [b,a]=butter(n,wn,'s'); [num,den]=bilinear(b,a,Fs); [h,w]=freqz(num,den,512,Fs);

根据MATLAB的加噪语音信号的滤波

《计算机仿真技术》 基于MATLAB的加噪语音信号的滤波学生姓名: 专业:电子信息工程 班级: 学号: 指导教师: 完成时间:2017年12月

一.滤波器的简述 在MATLAB环境下IIR数字滤波器和FIR数字滤波器的设计方法即实现方法,并进行图形用户界面设计,以显示所介绍迷你滤波器的设计特性。 在无线脉冲响应(IIR)数字滤波器设计中,先进行模拟滤波器的设计,然后进行模拟-数字滤波器转换,即采用脉冲响应不变法及双线性Z变化法设计数字滤波器,最后进行滤波器的频带转换。在有限脉冲响应(FIR)数字滤波器设计中,讨论了FIR线性相位滤波的特点和用窗口函数设计FIR数字滤波器两个问题。两类滤波器整个过程都是按照理论分析、编程设计、集体实现的步骤进行的。为方便分析直观者直观、形象、方便的分析滤波器的特性,创新的设计出图形用户界面---滤波器分析系统。整个系统分为两个界面,其内容主要包括四个部分:System(系统)、Analysis(分析)、Tool(工具)、Help(帮助)。 数字滤波在DSP中占有重要地位。数字滤波器按实现的网络结构或者从单位脉冲响应,分为IIR(无限脉冲响应)和FIR(有限脉冲响应)滤波器。如果IRR 滤波器和FIR滤波器具有相同的性能,那么通常IIR滤波器可以用较低的阶数获得高的选择性,执行速度更快,所有的存储单元更少,所以既经济又高效。二.设计要求 1.在matlab平台上录制一段语音信号; 2.完成语音信号的谱分析; 3.对语音信号进行加噪以及加噪后信号的谱分析; 4.选择合适的滤波器进行滤波,确定相关指标; 5.实现滤波过程,显示滤波后的结果,并进行谱分析。 三.实验内容与步骤 1、语音信号的录入

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

《语音信号滤波去噪》word版

一、设计的目的和意义 数字滤波器和快速傅立叶变换(FFT)等是语音信号数字处理的理论和技术基础,是20世纪60年代形成的一系列数字信号处理的理论和算法。在数字信号处理中,滤波器的设计占有极其重要的地位。而其中,FIR数字滤波器和IIR数字滤波器是重要组成部分。Matlab具有功能强大、简单易学、编程效率高等特点,深受广大科技工作者的喜爱。特别是Matlab中还具有信号分析工具箱,所以对于使用者,不需要具备很强的编程能力,就可以方便地进行信号分析、处理和设计。利用Matlab中的信号处理工具箱,可以快速有效的设计各种数字滤波器。本论文基于Matlab语音信号处理的设计与实现,综合运用数字信号处理的相关理论知识,对加噪声语音信号进行时域、频域分析并滤波。而后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工作。 本次课程设计的课题为《基于DSP的语音信号滤波去噪》,运用麦克风采集一段语音信号,绘制波形并观察其频谱,给定相应技术指标,用脉冲响应不变法设计的一个满足指标的巴特沃斯IIR滤波器,对该语音信号进行滤波去噪处理,比较滤波前后的波形和频谱并进行分析,根据结果和学过的理论得出合理的结论。 二、设计原理: 2.1 巴特沃斯滤波器 巴特沃斯滤波器是电子滤波器的一种。巴特沃斯滤波器的特点是通频带的频率响应曲线最平滑。巴特沃斯滤波器的特性是通频带内的频率响应曲线最大限度平坦,没有起伏,而在组频带则逐渐下降为零。在振幅的对数对角频率的波得图上,从某一边界角频率开始,振幅随着角频率的增加而逐步减少,趋向负无穷大。 其振幅平方函数具有如2-1式:

(2-1) 式中,N为整数,称为滤波器的阶数,N越大,通带和阻带的近似性越好,过渡带也越陡。如下图2.1所示: 图2.1 巴特沃兹filter 振幅平方函数 过渡带:通带→阻带间过渡的频率范围,Ω c :截止频率。 理想滤波器的过渡带为Ω,阻带|H(jΩ)|=0,通带内幅度|H (jΩ)|=常数,H(jΩ)线性相位。通带内,分母Ω/Ω c <1,相应(Ω /Ω c )2N随N的增加而趋于0,A(Ω2)→1,在过渡带和阻带,Ω/ Ω c >1,随N的增加,Ω e /Ω c >>1,所以A(Ω2)快速下降。 Ω=Ω c 时,,幅度衰减,相当于3bd衰减点。振幅平方函数的极点可写成如式2-2:

数字信号处理期末实验 语音信号分析与处理

山东建筑大学信电学院课程设计说明书 语音信号分析与处理 摘要 用MATLAB对语音信号进行分析与处理,采集语音信号后,在MATLAB软件平台进行频谱分析;并对所采集的语音信号加入干扰噪声,对加入噪声的信号进行频谱分析,设计合适的滤波器滤除噪声,恢复原信号。 数字滤波器是数字信号处理的基础,用来对信号进行过滤、检测和参数估计等处理。IIR数字滤波器最大的优点是给定一组指标时,它的阶数要比相同组的FIR 滤波器的低的多。信号处理中和频谱分析最为密切的理论基础是傅立叶变换(FT)。离散傅立叶变换(DFT)和数字滤波是数字信号处理的最基本内容。 关键词:MATLAB;语音信号;加入噪声;滤波器;滤波 1. 设计目的与要求 (1)待处理的语音信号是一个在20Hz~20kHz频段的低频信号。 (2)要求MATLAB对语音信号进行分析和处理,采集语音信号后,在MATLAB平台进行频谱分析;并对所采集的语音信号加入干扰噪声,对加入噪声的信号进行频谱分析,设计合适的滤波器进行滤除噪声,恢复原信号。 1 山东建筑大学信电学院课程设计说明书

2. 设计步骤 (1)选择一个语音信号或者自己录制一段语音文件作为分析对象; (2)对语音信号进行采样,并对语音信号进行FFT频谱分析,画出信号的时域波形图和频谱图; (3)利用MATLAB自带的随机函数产生噪声加入到语音信号中,对语音信号进行回放,对其进行FFT频谱分析; (4)设计合适滤波器,对带有噪声的语音信号进行滤波,画出滤波前后的时域波形图和频谱图,比较加噪前后的语音信号,分析发生的变化; (5)对语音信号进行回放,感觉声音变化。 3. 设计原理及内容 3.1 理论依据 (1)采样频率:采样频率(也称采样速度或者采样率)定义了每秒从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数,它用赫兹(Hz)来表示。采样频率只能用 于周期性采样的采样器,对于非周期采样的采样器没有规则限制。通俗的讲,采样频率是指计算机每秒钟采集多少个声音样本,是描述声音文件的音质、音调,衡量声卡、声音文件的质量标准。采样频率越高,即采样的间隔时间越短,则在单位之间内计算机得到的声音样本数据就越多,对声音波形的表示也越精确。(2)采样位数:即采样值或取样值,用来衡量声音波动变化的参数。 (3)采样定理:在进行模拟/数字信号的的转换过程中,当采样频率f大于信s.max 号中,最高频率f的2倍时,即:f>=2f,则采样之后的数字信号完整的maxmaxs.max 保留了原始信号中的信息,一般实际应用中保证采样频率为信号最高频率的 5~10倍;采样频率又称乃奎斯特定理。 (4)时域信号的FFT分析:信号的频谱分析就是计算信号的傅立叶变换。连续信号与系统的傅立叶分析显然不便于直接用计算机进行计算,使其应用受到限制。而FFT是一种时域和频域均离散化的变换,适合数值计算,成为用计算机分析 离2 山东建筑大学信电学院课程设计说明书 散信号和系统的的有力工具。对连续信号和系统,可以通过时域采样,应用DFT 进行近似谱分析。

:基于MATLAB的IIR滤波器的语音信号去噪.

滤波器设计在数字信号处理中占有极其重要的地位,本次课程设计主要是录制一段语音信号对其进行加噪处理,然后利用IIR低通滤波器对加有随机噪声的语音信号进行滤波处理及时频谱分析,画出滤波之后的频谱图与时域波形,并对信号滤波处理前后进行分析比较,分析信号的变化。通过对对所设计滤波器的仿真和频率特性分析,由仿真结果可以看出,所设计的滤波器能够实现对语音信号的语音有效去噪,并对滤波前后的语音信号进行对比。 关键词:去噪;滤波器;MATLAB

一语音信号去噪的设计任务................................................................................................ 错误!未定义书签。二语音信号去噪的基本原理. (3) 2.1 数字滤波器的基本设计方法 (3) 2.2 双线性变换法 (4) 2.3数字滤波器设计基本思想 (5) 2.4 数字滤波器的设计步骤 (6) 2.5采样定理 (7) 三基于MATLAB的仿真结果及结果分析 (10) 3.1 IIR高通滤波器的仿真 (10) 3.2 原始语音信号的录制 (10) 3.3 语音信号的时频域分析 (11) 3.4 加随机噪声后的时频域分析 (12) 3.5 滤波前后的时频域比较 (15) 总结 (17) 参考文献 (18) 致谢 (19) 附录 (20)

一 基本原理 1.1 数字滤波器的基本设计方法 IIR 数字滤波器的设计一般有两种方法:一个是借助模拟滤波器的设计方法进行。其设计步骤是,先设计模拟滤波器,再按照某种方法转换成数字滤波器。这种方法比较容易一些,因为模拟滤波器的设计方法已经非常成熟,不仅有完整的设计公式,还有完善的图表供查阅;另外一种直接在频率或者时域内进行,由于需要解联立方程,设计时需要计算机做辅助设计。其设计步骤是:先设计过渡模拟滤波器得到系统函数)(s H a ,然后将)(s H a 按某种方法转换成数字滤波器的系统函数)(z H [1]。为了保证转换后的)(z H 稳定且满足技术指标要求,对转换关系提出两点要求: (1)因果稳定的模拟滤波器转换成数字滤波器,仍是因果稳定的。 (2)数字滤波器的频率相应模仿模拟滤波器的频响特性,s 平面的虚轴映射为z 平面的单位圆,相应的频率之间呈线性关系。 利用模拟滤波器成熟的理论设计IIR 数字滤波器的过程是: (1)确定数字低通滤波器的技术指标:通带边界频率p ω、通带最大衰减p α、阻带截止频率s ω、阻带最小衰减s α。 (2)将数字低通滤波器的技术指标转换成相应的模拟低通滤波器的技术指标。 (3)按照模拟低通滤波器的技术指标设计过渡模拟低通滤波器。 (4)用所选的转换方法,将模拟滤波器)(s H a 转换成数字低通滤波器系统函数)(z H 。 IIR 数字滤波器的设计流程图2-1如下: 变换 Ω Ω=g(ω ) 变换 S=f (Z ) 图2-1 IIR 数字滤波器的设计步骤流程图[1] 成熟的模拟滤波器设计方法主要有脉冲响应不变法和双线性变换法。 模拟滤波器 技术指标 数字滤波器 技术指标 模拟滤波器 设计方法 模拟滤波器 )(S Ha 数字滤波器 )(Z H

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

含噪声的语音信号分析与处理设计讲解

课程设计任务书 学生姓名:苗强强专业班级:电信1204 指导教师:阙大顺沈维聪工作单位:信息工程学院 题目: 程控宽带放大器的设计 初始条件: 程控宽带放大器是电子电路中常用模块,在智能仪器设备及嵌入式系统中有广 泛的应用。因此对于电子信息专业的技术人员来说,熟练掌握该项技术很有必要。 要求完成的主要任务:(包括课程设计工作量及其技术要求,以及说明书撰写等具体 要求) (1)输入阻抗>1KΩ,单端输入,单端输出,放大器负载电阻为600Ω; (2)3dB通频带10kHz~6MHz,在20kHz~5MHz频带内增益起伏<1dB。 (3)增益调节范围10 dB~40 dB,(通过键盘操作调节)。 (4)发挥部分:当输入频率或输出负载发生变化时,通过微处理器自动调节,保持 放大器增益不变。 (5)电路通过仿真即可。 时间安排: 1. 任务书下达,查阅资料 1天 2. 制图规范、设计说明书讲解 2天 3. 设计计算说明书的书写 5天 4. 绘制图纸 1天 5. 答辩 1天 指导教师签名:年月日 系主任(或责任教师)签名:年月日

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。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。 关键词数字滤波器 MATLAB IIR滤波器 FIR滤波器

基于matlab的语音信号滤波处理——数字信号处理课程设计

数字信号处理课程设计 题目:基于matlab的语音信号滤波处理学院:物理与电子信息工程 专业:电子信息工程 班级: B07073041 学号: 200932000066 姓名:高珊 指导教师:任先平

摘要: 语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴学科,是目前发展最为迅速的学科之一,通过语音传递信息是人类最重要,最有效,最常用和最方便的交换信息手段,所以对其的研究更显得尤为重要。 Matlab语言是一种数据分析和处理功能十分强大的计算机应用软件,它可以将声音文件变换成离散的数据文件,然后用起强大的矩阵运算能力处理数据。这为我们的本次设计提供了强大并良好的环境! 本设计要求自己录制一段自己的语音后,在MATLAB软件中采集语音信号、回放语音信号并画出语音信号的时域波形和频谱图。再在Matlab中分别设计不同形式的FIR数字滤波器。之后对采集的语音信号经过不同的滤波器(低通、高通、带通)后,观察不同的波形,并进行时域和频谱的分析。对比处理前后的时域图和频谱图,分析各种滤波器对于语音信号的影响。最后分别收听进行滤波后的语音信号效果,做到了解在怎么样的情况下该用怎么样的滤波器。

目录 1.设计内容 (4) 2.设计原理 (4) 2.1语音信号的时域分析 (4) 2.2语音信号的频域分析 (5) 3.设计过程 (5) 3.1实验程序源代码 (6) 3.1.1原语音信号时域、频域图 (6) 3.1.2低通滤波器的设计 (6) 3.1.3高通滤波器的设计 (7) 3.1.4带通滤波器的设计 (8) 3.1.5语音信号的回放 (9) 3.2调试结果描述 (10) 3.3所遇问题及结果分析 (15) 3.3.1所遇主要问题 (16) 3.3.2结果分析 (16) 4.体会与收获 (17) 5.参考文献 (17)

弹拨音乐信号滤波去噪—三角形窗设计的FIR滤波器

弹拨音乐滤波去噪 ——使用三角窗设计的FIR滤波器 学生姓名:夏霞指导老师:胡双红 摘要本课程设计主要是通过使用三角形窗设计一个FIR滤波器以对弹拨音乐信号进行滤波去噪处理。本设计首先通过麦克风采集一段弹拨音乐信号,依据对该信号的频谱分析,给定相关指标。以MATLAB软件为平台,采用三角形窗设计满足指标的FIR滤波器,以该音乐信号进行滤波去噪处理。通过对比滤波前后的波形图,深入了解滤波器的基本方法。通过程序调试及完善,该设计基本满足设计要求。 关键词滤波去噪;FIR滤波器;三角形窗函数;MATLAB

1 引言 数字滤波器是一种用来过滤时间离散信号的数字系统,它是通过对抽样数据进行数学处理来达到频域滤波的目的。随着现代通信的数字化,数字滤波器变得更加重要。数字滤波器的种类很多,但总的来说可以分成两大类,一类是经典滤波器,另一类可称为现代滤波器。从滤波特性方面考虑,数字滤波器可分成数字高通、数字低通、数字带通和数字带阻等滤波器。从实现方法上考虑,将滤波器分成两种,一种称为无限脉冲响应滤波器,简称IIR(Infinite Impulse Response)滤波器,另一种称为FIR(Finite Impulse Response)滤波器[1]。设计FIR数字滤波器的方法有窗函数法、频率采样法和等波纹最佳逼近法等。 1.1 课程设计目的 数字信号处理(Digital Signal Processing,简称DSP)是一门涉及许多学科而又广泛应用于许多领域的新兴学科。20世纪60年代以来,随着计算机和信息技术的飞速发展,数字信号处理技术应运而生并得到迅速的发展。在过去的二十多年时间里,数字信号处理已经在通信等领域得到极为广泛的应用。数字信号处理是利用计算机或专用处理设备,以数字形式对信号进行采集、变换、滤波、估值、增强、压缩、识别等处理,以得到符合人们需要的信号形式。 在本次课程设计中,最主要的设计是设计FIR滤波器,FIR滤波器的设计方法主要分为两类:第一类是基于逼近理想滤波器器特性的方法包括窗函数法、频率采样法、和等波纹最佳逼近法;第二类是最优设计法。 本次的课程设计主要采用的是第一类设计方法,是利用三角形窗函数法设计FIR滤波器对一段语音进行滤波去噪,通过这一过程,对滤波前后波形进行对比分析得到结论。此课程设计比较简单,主要是将书本中的知识运用到现实中,并且根据自己对设计题目的理解,运用软件编写出程序实现这一设计,也是我们对数字信号处理的原理进行验证的一个过程。对此,也可以加深我们对所学知识的理解,培养我们的动手能力。 1.2课程设计的要求 (1)通过利用各种不同的开发工具实现模拟信号数字化、信道编解码、基带数字信号编解码、数字信号的调制解调和语音信号的滤波去噪等课题,掌握数字信号的分析方法

对语音信号进行分析及处理资料

一、设计目的 1.进一步巩固数字信号处理的基本概念、理论、分析方法和实现方法;使自身对信号的采集、处理、传输、显示和存储等有一个系统的掌握和理解; 2.增强应用Matlab语言编写数字信号处理的应用程序及分析、解决实际问题的能力; 3.培养自我学习的能力和对相关课程的兴趣; 二、设计过程 1、语音信号的采集 采样频率,也称为采样速度或者采样率,定义了每秒从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数,它用赫兹(Hz)来表示。 采样位数可以理解为声卡处理声音的解析度。这个数值越大,解析度就越高,录制和回放的声音就越真实 采样定理又称奈奎斯特定理,在进行模拟/数字信号的转换过程中,当采样频率fs不小于信号中最高频率fm的2倍时,采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息,一般实际应用中保证采样频率为信号最高频率的5~10倍。 利用Windows下的录音机,录制了一段发出的声音,内容是“数字信号”,时间在3 s内。接着在D盘保存为WAV格式,然后在Matlab软件平台下.利用函数wavread对语音信号进行采样,并记录下了采样频率和采样点数,在这里我们还通过函数sound引入听到采样后自己所录的一段声音。 [x1,fs,bits]=wavread('E:\数字信号.wav'); %读取语音信号的数据,赋给变量x1,返回频率fs 44100Hz,比特率为16 。 2 、语音信号的频谱分析 (1)首先画出语音信号的时域波形; 程序段: x=x1(60001:1:120000); %截取原始信号60000个采样点

plot(x) %做截取原始信号的时域图形 title('原始语音采样后时域信号'); xlabel('时间轴 n'); ylabel('幅值 A'); (2)然后用函数fft 对语音号进行快速傅里叶变换,得到信号的频谱特性; y1=fft(x,6000); %对信号做N=6000点FFT 变换 figure(2) subplot(2,1,1),plot(k,abs(y1)); title('|X(k)|'); ylabel('幅度谱'); subplot(2,1,2),plot(k,angle(y1)); title('arg|X(k)|'); ylabel('相位谱'); (3)产生高斯白噪声,并且对噪声进行一定的衰减,然后把噪声加到信号中,再次对信号进行频谱特性分析,从而加深对频谱特性的理解; d=randn(1,60000); %产生高斯白噪声 d=d/100; %对噪声进行衰减 x2=x+d; %加入高斯白噪声 3、设计数字滤波器 (1)IIR 低通滤波器性能指标通带截止频Hz f c 1000=,阻带截止频率 Hz f st 1200=,通带最大衰减dB 11=δ,阻带最小衰减dB 1002=δ。 (2)FIR 低通滤波器性能指标通带截止频率Hz f c 1000=,阻带截止频率 Hz f st 1200=, 通带衰减1δ≤1dB ,阻带衰减 2δ≥ 100dB 。 (3)IIR 高通滤波器的设计指标,Hz f z 1000=,Hz f p 2000=,阻带最小衰减dB A s 30=,通带最大衰减dB A P 1=。 (4)(4)FIR 高通滤波器的设计指标,Hz f z 1000=,Hz f p 2000=,阻带最小衰减dB A s 50=,通带最大衰减dB A P 1=。 (5)用自己设计的各滤波器分别对采集的信号进行滤波,在Matlab 中,FIR 滤波器利用函数fftfilt 对信号进行滤波,IIR 滤波器利用函数filter 对信号进行滤波。比较滤波前后语音信号的波形及频谱,在一个窗口同时画出滤波前后

IIR滤波器语音去噪处理

课程设计(论文) 题目基于IIR数字滤波器的有噪语音信号的 处理 课程设计(论文)任务书学院:电气工程学院 题目:基于IIR数字滤波器的有噪语音 信号的处理

起止时间:2016年10月25日至16年11月20日 学生姓名: 专业班级: 指导教师: 教研室主任: 院长: 2016年11 月20 日

摘要:滤波器设计在数字信号处理中占有极其重要的地位,IIR滤波器是滤波器设计的重要组成部分。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,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信号处理工具处理工具箱可以有效快捷地设计IIR数字滤波器,结果的各项性能指标均达到指定要求。 关键词:MATLAB;IIR滤波器;有噪音语音信号

Abstract: filter design plays an important role in digital signal processing, IIR filter is an important part of the filter design. Research based on MATLAB design and implementation of the noise processing of speech signal, the theory of knowledge of the integrated use of digital signal processing in time domain of speech signal plus noise, frequency domain analysis and filtering. Through theoretical derivation corresponding conclusion using MATLAB as a programming tool for computer implementation. In the design process, with Butterworth, Chebyshev and bilinear method of IIR digital filter design, and use MATLAB as a tool Complete the drawing calculation and graphic design. Through the simulation and frequency characteristic analysis on the design of filter, MATLAB signal processing tools processing toolbox can effectively and quickly design IIR digital filter based on the results of the performance indicators to meet the specified requirements. Keywords: MATLAB; IIR filter; noisy speech signal

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