基于MATLAB的语音信号去噪处理(修改版)

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。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。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。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对加噪声语音信号进行时域、频域分析和滤波。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及仿真。

关键词滤波器；MATLAB；窗函数法；双线性变换

Abstract

Voice signal occupies an extremely important position in digital signal processing, so the selection based on the research of the speech signal to consolidate and master the basic ability of digital signal processing is very representative. For digital signal processing (DSP) is dependent on the filter, so filter design occupies an extremely important role in signal processing. FIR digital filter and IIR filter is an important part of the filter design. MATLAB signal processing toolbox can be used to quickly and efficiently design all kinds of digital filter. Powerful and easy to learn, programming, high efficiency, is popular among the masses of scientific and technical workers. We can tear down the corresponding conclusion through theoretical derivation, using MATLAB as a programming tool for computer to add noise speech signal in time domain, frequency domain analysis and filtering. In the process of design implementation, we use window function method to design FIR digital filter, butterworth, chebyshev and bilinear reform IIR digital filter design, and the MATLAB as an auxiliary tool to complete the design of computing and graphics drawing and simulation.

Keyword filter MATLAB Window function method Double linear transformation

摘要 (1)

Abstract (2)

目录 (3)

1．绪论 (3)

1.1研究的目的和意义 (6)

1.2本课题的研究内容 (6)

1.3 其大概流程框图可如下表示 (7)

2.原始语音信号采集与处理 (8)

2.1 Matlab简单介绍 (8)

2.2 语音信号的采样理论依据 (9)

2.2.1采样的基本概念 (9)

2.3语音信号的采集 (10)

2.4语音信号的时频分析 (11)

2.5语音信号加噪与频谱分析 (14)

2.5.1 正弦波信号加入原始语音信号 (14)

2.5.2 随机噪音信号加入原始语音信号 (14)

2.6本章小结 (18)

3设计数字滤波器 (19)

3.1 滤波器概述 (19)

3.1.1 模拟滤波器概述 (19)

3.1.2 数字滤波器概述 (19)

3.2 IIR数字滤波器概述 (20)

3.3 FIR数字滤波器概述 (21)

3.4 设计FIR数字滤波器和IIR数字滤波器比较 (21)

3.5 数字滤波器设计的基本思路 (21)

3.6 设计FIR滤波器 (22)

3.6.1 窗函数法及设计步骤 (22)

3.6.2源程序与仿真图像 (23)

3.7 设计IIR滤波器 (25)

3.7.1双线性变换法与设计步骤 (25)

3.7.2源程序与仿真图像 (26)

3.8 本章小结 (27)

4 滤波并绘制滤波前后语音信号的波形及频谱 (29)

4.1滤波及仿真 (29)

4.1.1 FIR滤波器法去噪 (29)

4.1.2 IIR滤波器法去噪 (30)

4.2 结合去噪后的频谱图对比两种方式滤波的优缺点 (32)

4.3本章小结 (33)

总结 (33)

致谢 (34)

参考文献 (35)

附录 (36)

附录（I）设计FIR和IIR数字滤波器 (36)

附录（II）比较滤波前后语音信号的波形及频谱 (41)

1．绪论

数字信号处理是研究用数字方法对信号进行分析、变换、滤波、检测、调制、解调以及快速算法的一门技术学科。但很多人认为：数字信号处理主要是研究有关数字滤波技术、离散变换快速算法和谱分析方法。随着数字电路与系统技术以及计算机技术的发展，数字信号处理技术也相应地得到发展它在语音、雷达、图像、系统控制、通信、航空航天、生物医学等众多领域都获得了极其广泛的应用。具有灵活、精确、抗干扰强、设备尺寸小、造价低、速度快等优点。

数字滤波器, 是数字信号处理中及其重要的一部分。随着信息时代和数字技术的发展，受到人们越来越多的重视。数字滤波器可以通过数值运算实现滤波，所以数字滤波器处理精度高、稳定、体积小、重量轻、灵活不存在阻抗匹配问题，可以实现模拟滤波器无法实现的特殊功能。数字滤波器种类很多，根据其实现的网络结构或者其冲激响应函数的时域特性，可分为两种，即有限冲激响应( FIR，Finite Impulse Response)滤波器和无限冲激响应( IIR，Infinite Impulse Response)滤波器。

FIR滤波器结构上主要是非递归结构，没有输出到输入的反馈，系统函数H (z)在处收敛，极点全部在z = 0处（因果系统），因而只能用较高的阶数达到高的选择性。FIR数字滤波器的幅频特性精度较之于IIR数字滤波器低，但是线性相位，就是不同频率分量的信号经过fir滤波器后他们的时间差不变，这是很好的性质。FIR数字滤波器是有限的单位响应也有利于对数字信号的处理，便于编程，用于计算的时延也小，这对实时的信号处理很重要。FIR滤波器因具有系统稳定，易实现相位控制，允许设计多通带（或多阻带）滤波器等优点收到人们的青睐。

IIR滤波器采用递归型结构，即结构上带有反馈环路。IIR滤波器运算结构通常由延时、乘以系数和相加等基本运算组成，可以组合成直接型、正准型、级联型、并联型四种结构形式，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，如巴特沃斯、契比雪夫和椭圆滤波器等，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。

滤波器的设计可以通过软件或设计专用的硬件两种方式来实现。随着MATLAB软件及信号处理工具箱的不断完善，MATLAB很快成为应用学科等领域不可或缺的基础软件。它可以快速有效地实现数字滤波器的设计、分析和仿真，极大地减轻了工作量,有利于滤波器设计的最优化[1]。

1.1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。现实中噪音给人带来生理上和心理上的危害具体表现在损害听力、损害视力、有害于人的心血管系统、我国对城市噪音与居民健康的调查表明: 地区的噪音每上升一分贝, 高血压发病率就增加3%。影响人的神经系统, 使人急躁、易怒。影响睡眠, 造成疲倦。噪声对睡眠的危害：突然的噪声在40分贝时，可使10％的人惊醒，达到60分贝时，可使70％的人惊醒。因此噪声处理已经成为现代人必须面临的问题。

选择设计此方案，是对数字信号处理的一次实践。在数字信号处理的课程学习过程中，我们过多的是理论学习，几乎没有进行实践方面的运用。这个课题正好是对数字语音处理的一次有利实践，而且语音处理也可以说是信号处理在实际应用中很大众化的一方面。这个方案用到的软件也是在数字信号处理中非常通用的一个软件——MATLAB软件。所以这个课题的设计过程也是一次数字信号处理在MATLAB中应用的学习过程。课题用到了较多的MATLAB语句，而由于课题研究范围所限，真正与数字信号有关的命令函数却并不多。

1.2本课题的研究内容

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。最终结合图像以及对语音信号的回放，通过对比，得出结论。

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

语音信号处理与及其MATLAB实现分析

目录摘要 (2) 第一章绪论 (3) 1.1 语音课设的意义 (3) 1.2 语音课设的目的与要求 (3) 1.3 语音课设的基本步骤 (3) 第二章设计方案论证 (5) 2.1 设计理论依据 (5) 2.1.1 采样定理 (5) 2.1.2 采样频率 (5) 2.1.3 采样位数与采样频率 (5) 2.2 语音信号的分析及处理方法 (6) 2.2.1 语音的录入与打开 (6) 2.2.2 时域信号的FFT分析 (6) 2.2.3 数字滤波器设计原理 (7) 2.2.4 数字滤波器的设计步骤 (7) 2.2.5 IIR滤波器与FIR滤波器的性能比较 (7) 第三章图形用户界面设计 (8) 3.1 图形用户界面概念 (8) 3.2 图形用户界面设计 (8) 3.3 图形用户界面模块调试 (9) 3.3.1 语音信号的读入与打开 (9) 3.3.2 语音信号的定点分析 (9) 3.3.3 N阶高通滤波器 (11) 3.3.4 N阶低通滤波器 (12) 3.3.5 2N阶带通滤波器 (13) 3.3.6 2N阶带阻滤波器 (14) 3.4 图形用户界面制作 (15) 第四章总结 (18) 附录 (19) 参考文献 (24)

摘要数字信号处理是将信号以数字方式表示并处理的理论和技术。数字信号处理与模拟信号处理是信号处理的子集。数字信号处理的目的是对真实世界的连续模拟信号进行测量或滤波。因此在进行数字信号处理之前需要将信号从模拟域转换到数字域，这通常通过模数转换器实现。而数字信号处理的输出经常也要变换到模拟域，这是通过数模转换器实现的。数字信号处理的算法需要利用计算机或专用处理设备如数字信号处理器（DSP）和专用集成电路（ASIC）等。数字信号处理技术及设备具有灵活、精确、抗干扰强、设备尺寸小、造价低、速度快等突出优点，这些都是模拟信号处理技术与设备所无法比拟的。数字信号处理的核心算法是离散傅立叶变换(DFT)，是DFT使信号在数字域和频域都实现了离散化，从而可以用通用计算机处理离散信号。而使数字信号处理从理论走向实用的是快速傅立叶变换(FFT)，FFT的出现大大减少了DFT的运算量，使实时的数字信号处理成为可能、极大促进了该学科的发展。 MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，和Mathematica、Maple 并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。 MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完相同的事情简捷得多，并且mathwork也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++ ，JAVA的支持。可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用，此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序，用户可以直接进行下载就可以用。

语音识别Matlab可视化编程(部分)

附录1:录音函数：audiorecorder.m % 运行平台：Windows 8.1 64bit MATLAB R2014a % 录音2秒钟 clear all;clc;close all; fs = 16000; %2é?ù?μ?ê recorder = audiorecorder; disp('Start speaking.') recordblocking(recorder, 2); disp('End of Recording.'); % 回放录音数据 play(recorder); % 获取录音数据 xx = getaudiodata(recorder,'int16'); %绘制录音数据波形 plot(xx); A6:“录音”按键回调函数 function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to pushbutton1 (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) fs = 16000; recorder = audiorecorder; disp('Start speaking.') recordblocking(recorder, 2); disp('End of Recording.'); % 回放录音数据 % play(recorder); % 获取录音数据 k = getaudiodata(recorder,'int16'); plot(handles.axes1,k); load mfcc.mat; [StartPoint,EndPoint]=vad(k,fs); cc=mfcc(k); cc=cc(StartPoint-2:EndPoint-2,:); test.StartPoint=StartPoint; test.EndPoint=EndPoint;

《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：

语音信号处理答案

二、问答题（每题分，共分）、语音信号处理主要研究哪几方面的内容？语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语言信号进行处理的一门学科，语音信号处理的理论和研究包括紧密结合的两个方面：一方面，从语言的产生和感知来对其进行研究，这一研究与语言、语言学、认知科学、心理、生理等学科密不可分；另一方面，是将语音作为一种信号来进行处理，包括传统的数字信号处理技术以及一些新的应用于语音信号的处理方法和技术。、语音识别的研究目标和计算机自动语音识别的任务是什么？语音识别技术，也被称为自动语音识别，()，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。计算机自动语音识别的任务就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。、语音合成模型关键技术有哪些？语音合成是实现人机语音通信，建立一个有听和讲能力的口语系统所需的两项关键技术，该系统主要由三部分组成：文本分析模块、韵律生成模块和声学模块。.如何取样以精确地抽取人类发信的主要特征，.寻求什么样的网络特征以综合声道的频率响应，.输出合成声音的质量如何保证。、语音压缩技术有哪些国际标准？二、名词解释（每题分，共分）端点检测：就从包含语音的一段信号中，准确的确定语音的起始点和终止点，区分语音信号和非语音信号。共振峰：当准周期脉冲激励进入声道时会引起共振特性，产生一组共振频率，称为共振峰频率或简称共振峰。语谱图：是一种三维频谱，它是表示语音频谱随时间变化的图形，其纵轴为频率，横轴为时间，任一给定的频率成分在给定时刻的强弱用相应点的灰度或色调的浓淡来表示。码本设计：就是从大量信号样本中训练出好的码本，从实际效果出发寻找好的失真测度定义公示，用最少的搜素和计算失真的运算量。语音增强：语音质量的改善和提高，目的去掉语音信号中的噪声和干扰，改善它的质量三、简答题（每题分，共分）、简述如何利用听觉掩蔽效应。一个较弱的声音(被掩蔽音)的听觉感受被另一个较强的声音(掩蔽音)影响的现象称为人耳的“掩蔽效应”。人耳的掩蔽效应一个较弱的声音(被掩蔽音)的听觉感受被另一个较强的声音(掩蔽音)影响的现象称为人耳的“掩蔽效应”。被掩蔽音单独存在时的听阈分贝值，或者说在安静环境中能被人耳听到的纯音的最小值称为绝对闻阈。实验表明，—绝对闻阈值最小，即人耳对它的微弱声音最敏感；而在低频和高频区绝对闻阈值要大得多。在范围内闻阈随频率变化最不显著，即在这个范围内语言可储度最高。在掩蔽情况下，提高被掩蔽弱音的强度，使人耳能够听见时的闻阈称为掩蔽闻阈(或称掩蔽门限)，被掩蔽弱音必须提高的分贝值称为掩蔽量(或称阈移)。、简述时间窗长与频率分辨率的关系。采样周期、窗口长度和频率分辨率△之间存在下列关系：△(*) 可见，采样周期一定时，△随窗口宽度的增加而减少，即频率分辨率相应得到提高，但同时时间分辨率降低；如果窗口取短，频率分辨率下降，而时间分辨率提高，因而二者是矛盾的。、简述时域分析的技术（最少三项）及其在基因检测中的应用。（）

基于Matlab的语音信号处理与分析

系（院）物理与电子工程学院专业电子信息工程题目语音信号的处理与分析学生姓名指导教师班级学号完成日期：2013 年5 月目录 1 绪论.............................................................................................................. 错误!未定义书签。 1.1课题背景及意义................................................................................. 错误!未定义书签。 1.2国内外研究现状................................................................................. 错误!未定义书签。 1.3本课题的研究内容和方法................................................................. 错误!未定义书签。 1.3.1 研究内容................................................................................ 错误!未定义书签。 1.3.2 开发环境................................................................................ 错误!未定义书签。 2 语音信号处理的总体方案............................................................................ 错误!未定义书签。 2.1 系统基本概述.................................................................................... 错误!未定义书签。 2.2 系统基本要求与目的........................................................................ 错误!未定义书签。 2.3 系统框架及实现................................................................................ 错误!未定义书签。 2.3.1 语音信号的采样.................................................................... 错误!未定义书签。 2.3.2 语音信号的频谱分析............................................................ 错误!未定义书签。 2.3.3 音乐信号的抽取.................................................................... 错误!未定义书签。 2.3.4 音乐信号的AM调制.............................................................. 错误!未定义书签。 2.3.5 AM调制音乐信号的同步解调............................................... 错误!未定义书签。 2.4系统设计流程图................................................................................. 错误!未定义书签。 3 语音信号处理基本知识................................................................................ 错误!未定义书签。 3.1语音的录入与打开............................................................................. 错误!未定义书签。 3.2采样位数和采样频率......................................................................... 错误!未定义书签。 3.3时域信号的FFT分析......................................................................... 错误!未定义书签。 3.4切比雪夫滤波器................................................................................. 错误!未定义书签。 3.5数字滤波器设计原理......................................................................... 错误!未定义书签。 4 语音信号实例处理设计................................................................................ 错误!未定义书签。 4.1语音信号的采集................................................................................. 错误!未定义书签。

基于MATLAB的语音信号采集与处理

工程设计论文题目：基于MATLAB的语音信号采集与处理姓名：班级：学号：指导老师：

一.选题背景 1、实践意义：语音信号是一种非平稳的时变信号，它携带着各种信息。在语音编码、语音合成、语音识别和语音增强等语音处理中无一例外需要提取语音中包含的各种信息。语音信号分析的目的就在于方便有效地提取并表示语音信号所携带的信息。所以理解并掌握语音信号的时域和频域特性是非常重要的。通过语音相互传递信息是人类最重要的基本功能之一.语言是人类特有的功能.声音是人类常用工具,是相互传递信息的最重要的手段.虽然,人可以通过多种手段获得外界信息,但最重要,最精细的信息源只有语言,图像和文字三种.与用声音传递信息相比,显然用视觉和文字相互传递信息,其效果要差得多.这是因为语音中除包含实际发音容的话言信息外,还包括发音者是谁及喜怒哀乐等各种信息.所以,语音是人类最重要,最有效,最常用和最方便的交换信息的形式.另一方面,语言和语音与人的智力活动密切相关,与文化和社会的进步紧密相连,它具有最大的信息容量和最高的智能水平。语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门学科,处理的目的是用于得到某些参数以便高效传输或存储;或者是用于某种应用,如人工合成出语音,辨识出讲话者,识别出讲话容,进行语音增强等. 语音信号处理是一门新兴的学科,同时又是综合性的多学科领域,

是一门涉及面很广的交叉学科.虽然从事达一领域研究的人员主要来自信息处理及计算机等学科.但是它与语音学,语言学,声学,认知科学,生理学,心理学及数理统计等许多学科也有非常密切的联系. 语音信号处理是许多信息领域应用的核心技术之一,是目前发展最为迅速的信息科学研究领域中的一个.语音处理是目前极为活跃和热门的研究领域,其研究涉及一系列前沿科研课题,巳处于迅速发展之中;其研究成果具有重要的学术及应用价值. 数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数值计算的方法对信号进行采集、抽样、变换、综合、估值与识别等加工处理，借以达到提取信息和便于应用的目的。它在语音、雷达、图像、系统控制、通信、航空航天、生物医学等众多领域都获得了极其广泛的应用。具有灵活、精确、抗干扰强、度快等优点。数字滤波器, 是数字信号处理中及其重要的一部分。随着信息时代和数字技术的发展，受到人们越来越多的重视。数字滤波器可以通过数值运算实现滤波，所以数字滤波器处理精度高、稳定、体积小、重量轻、灵活不存在阻抗匹配问题，可以实现模拟滤波器无法实现的特殊功能。数字滤波器种类很多，根据其实现的网络结构或者其冲激响应函数的时域特性，可分为两种，即有限冲激响应( FIR，Finite Impulse Response)滤波器和无限冲激响应( IIR，Infinite Impulse Response)滤波器。 FIR滤波器结构上主要是非递归结构，没有输出到输入的反馈，系统函数H (z)在处收敛，极点全部在z = 0处（因果系统），因而只能

基于MATLAB的语音信号处理系统设计(程序+仿真图)--毕业设计

语音信号处理系统设计摘要：语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门学科。语音信号处理的目的是得到某些参数以便高效传输或存储,或者是用于某种应用，如人工合成出语音、辨识出讲话者、识别出讲话内容、进行语音增强等。本文简要介绍了语音信号采集与分析以及语音信号的特征、采集与分析方法，并在采集语音信号后，在MATLAB 软件平台上进行频谱分析,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。利用MATLAB来读入（采集）语音信号，将它赋值给某一向量，再将该向量看作一个普通的信号，对其进行FFT变换实现频谱分析，再依据实际情况对它进行滤波，然后我们还可以通过sound命令来对语音信号进行回放，以便在听觉上来感受声音的变化。关键词：Matlab，语音信号，傅里叶变换，滤波器 1课程设计的目的和意义本设计课题主要研究语音信号初步分析的软件实现方法、滤波器的设计及应用。通过完成本课题的设计，拟主要达到以下几个目的： 1.1．了解Matlab软件的特点和使用方法。 1.2．掌握利用Matlab分析信号和系统的时域、频域特性的方法； 1.3．掌握数字滤波器的设计方法及应用。 1.4．了解语音信号的特性及分析方法。 1.5．通过本课题的设计，培养学生运用所学知识分析和解决实际问题的能力。 2 设计任务及技术指标设计一个简单的语音信号分析系统，实现对语音信号时域波形显示、进行频谱分析，

利用滤波器滤除噪声、对语音信号的参数进行提取分析等功能。采用Matlab设计语言信号分析相关程序，并且利用GUI设计图形用户界面。具体任务是： 2.1．采集语音信号。 2.2．对原始语音信号加入干扰噪声，对原始语音信号及带噪语音信号进行时频域分析。 2.3．针对语音信号频谱及噪声频率，设计合适的数字滤波器滤除噪声。 2.4．对噪声滤除前后的语音进行时频域分析。 2.5.对语音信号进行重采样，回放并与原始信号进行比较。 2.6．对语音信号部分时域参数进行提取。 2.7．设计图形用户界面（包含以上功能）。 3 设计方案论证 3.1语音信号的采集使用电脑的声卡设备采集一段语音信号，并将其保存在电脑中。 3.2语音信号的处理语音信号的处理主要包括信号的提取播放、信号的重采样、信号加入噪声、信号的傅里叶变换和滤波等，以及GUI图形用户界面设计。 Ⅰ.语音信号的时域分析语音信号是一种非平稳的时变信号，它携带着各种信息。在语音编码、语音合成、语音识别和语音增强等语音处理中无一例外需要提取语音中包含的各种信息。语音信号分析的目的就在与方便有效的提取并表示语音信号所携带的信息。语音信号分析可以分为时域和变换域等处理方法，其中时域分析是最简单的方法。 Ⅱ.语音信号的频域分析信号的傅立叶表示在信号的分析与处理中起着重要的作用。因为对于线性系统来说，可以很方便地确定其对正弦或复指数和的响应，所以傅立叶分析方法能完善地解决许多信号分析和处理问题。另外，傅立叶表示使信号的某些特性变得更明显，因此，它能更

基于语音识别的智能小车设计-毕设论文

基于语音识别的智能小车摘要随着计算机技术、模式识别和信号处理技术及声学技术等的发展，使得能满足各种需要的语音识别系统的实现成为可能。近二三十年来，语音识别在计算机、信息处理、通信与电子系统、自动控制等领域中有着越来越广泛的应用。本设计是语音识别在控制领域的一个很好实现，它将原本需要手工操作的工作用语音来方便地完成。语音识别按说话人的讲话方式可分为孤立词(Isolated Word)识别、连接词(Connected Word)识别和连续语音(Continuous Speech)识别。从识别对象的类型来看，语音识别可以分为特定人(Speaker Dependent)语音识别和非特定人(Speaker Independent)语音识别。本设计采用的识别类型是特定人孤立词语音识别。本系统分上位机和下位机两大方面。上位机利用PC上MATLAB强大的数学计算能力，进行语音输入、端点监测、特征参数提取、匹配、串口控制等工作，根据识别到的不同语音通过PC串口向下位机发送不同的指令。下位机是单片机控制的一个小车，单片机收到上位机传来的指令后，根据不同的指令控制小车完成不同的动作。该设计对语音识别的现有算法进行了验证和实现，并对端点检测和匹配算法进行了些许改进。本设计达到了预期目标,实现了所期望的功能效果。关键词：MATLAB，语音识别，端点检测，LPC，单片机，电机控制

SMART CAR GASED SPEECH RECOGNITION ABSTRACT With the development of computer technology,pattern recognition,signal processing technology and acoustic technology etc, the speech recognition system that can meet the various needs of people is more possible to achieve.The past three decades, the voice recognition in the field of computer, information processing, communications and electronic systems, automatic control has increasingly wide range of applications. Speech recognition by the speaker's speech can be divided into isolated word (Isolated Word) identification, conjunctions (Connected Word) and continuous speech recognition (Continuous Speech) identification. Identifying the type of object from the point of view, the voice recognition can be divided into a specific person (Speaker Dependent) speech recognition and non-specific (Speaker Independent) speech recognition. This design uses the identification type is a specific person isolated word speech recognition. This design is of a good implementation of speech recognition in the control field, it does the work that would otherwise require manual operation by the voice of people easily.This system includes two major aspects:the host system and the slave system. The host system use the MATLAB on the computer which has powerful mathematical computing ability to do the work of voice input, endpoint monitoring, feature extraction, matching, identification and serial control,then it send different commands through the PC serial port to slave system according different recognised voice. The slave system is a car controlled by a single-chip micro-controller.It controls the car do different actions according different instructions received.

MATLAB对语音信号加随机噪声及去噪程序

%对语言信号做原始的时域波形分析和频谱分析[y,fs,bits]=wavread('C:\Documentsand?Settings\Administrator\桌面\cuocuo.wav'); %??sound(y,fs)??????%回放语音信号 n=length(y)??%选取变换的点数? y_p=fft(y,n);??????%对n点进行傅里叶变换到频域 f=fs*(0:n/2-1)/n;???%对应点的频率 figure(1) subplot(2,1,1); plot(y);????????????????????%语音信号的时域波形图 title('原始语音信号采样后时域波形'); xlabel('时间轴') ylabel('幅值A') subplot(2,1,2); plot(f,abs(y_p(1:n/2)));?????%语音信号的频谱图 title('原始语音信号采样后频谱图'); xlabel('频率Hz'); ylabel('频率幅值'); %对音频信号产生噪声 ??L=length(y)????????%计算音频信号的长度 ??noise=0.1*randn(L,2);??%产生等长度的随机噪声信号(这里的噪声的大小取决于随机函数的幅度倍数） ??y_z=y+noise;????????%将两个信号叠加成一个新的信号——加噪声处理??? ??%sound(y_z,fs) %对加噪后的语音信号进行分析 n=length(y);??%选取变换的点数? y_zp=fft(y_z,n);??????%对n点进行傅里叶变换到频域 f=fs*(0:n/2-1)/n;???%对应点的频率 figure(2) subplot(2,1,1); plot(y_z);????????????????????%加噪语音信号的时域波形图 title('加噪语音信号时域波形'); xlabel('时间轴') ylabel('幅值A') subplot(2,1,2); plot(f,abs(y_zp(1:n/2)));?????%加噪语音信号的频谱图 title('加噪语音信号频谱图'); xlabel('频率Hz'); ylabel('频率幅值');

语音信号处理 (第2版)赵力编著语音信号处理勾画要点

语音信号处理（第2版）赵力编著重点考点第2章语音信号处理的基础知识 1.语音（Speech）是声音（Acoustic）和语言（Language）的组合体。可以这样定义语音：语音是由一连串的音组成语言的声音。 2.人的说话过程可以分为五个阶段：（1）想说阶段（2）说出阶段（3）传送阶段（4）理解阶段（5）接收阶段。 3.语音是人的发声器官发出的一种声波，它具有一定的音色，音调，音强和音长。其中，音色也叫音质，是一种声音区别于另一种声音的基本特征。音调是指声音的高低，它取决于声波的频率。声音的强弱叫音强，它由声波的振动幅度决定。声音的长短叫音长，它取决于发音时间的长短。 4.说话时一次发出的，具有一个响亮的中心，并被明显感觉到的语音片段叫音节（Syllable）。一个音节可以由一个音素（Phoneme）构成，也可以由几个音素构成。音素是语音发音的最小单位。任何语言都有语音的元音（Vowel）和辅音（Consonant）两种音素。 5.元音的另一个重要声学特性是共振峰（Formant）。共振峰参数是区别不同元音的重要参数，它一般包括共振峰频率（Formant Frequency）的位置和频带宽度（Formant Bandwidth）。 6.区分语音是男声还是女声、是成人声音还是儿童声音，更重要的因素是共振峰频率的高低。 7.浊音的声带振动基本频率称基音周期（或基音频率），F0表示。 8.人的听觉系统有两个重要特性，一个是耳蜗对于声信号的时频分析特性；另一个是人耳听觉掩蔽效应。 9.掩蔽效应分为同时掩蔽和短时掩蔽。 10.激励模型：一般分成浊音激励和清音激励。浊音激励波是一个以基音周期为周期的斜三角脉冲串。 11.声道模型：一是把声道视为由多个等长的不同截面积的管子串联而成的系统。按此观点推导出的叫“声管模型”。另一个是把声道视为一个谐振腔，按此推导出的叫“共振峰模型”。 12.完整的语音信号的数字模型可以用三个子模型：激励模型、声道模型和辐射模型的串联来表示。 13.语谱图：人们致力于研究语音的时频分析特性，把和时序相关的傅立叶分析的显示图形。第三章语音信号分析 1.贯穿于语音分析全过程的是“短时分析技术”。 2.语音信号的数字化一般包括放大及增益控制、反混叠滤波、采样、A/D变换及编码（一般就是PCM码）；预处理一般包括预加重、加窗和分帧等。 3.预滤波的目的有两个：

语音信号处理matlab实现

短时能量分析matlab源程序： x=wavread('4.wav'); %计算N=50，帧移=50时的语音能量 s=fra(50,50,x);%对输入的语音信号进行分帧，其中帧长50，帧移50 s2=s.^2;%一帧内各种点的能量 energy=sum(s2,2);%求一帧能量 subplot(2,2,1); plot(energy) xlabel('帧数'); ylabel('短时能量E'); legend('N=50'); axis([0,500,0,30]) %计算N=100，帧移=100时的语音能量 s=fra(100,100,x); s2=s.^2; energy=sum(s2,2); subplot(2,2,2); plot(energy) xlabel('帧数'); ylabel('短时能量E'); legend('N=100'); axis([0,300,0,30]) %计算N=400，帧移=400时的语音能量 s=fra(400,400,x); s2=s.^2; energy=sum(s2,2); subplot(2,2,3); plot(energy) xlabel('帧数'); ylabel('短时能量E'); legend('N=400'); axis([0,60,0,100]) %计算N=800，帧移=800时的语音能量 s=fra(800,800,x); s2=s.^2; energy=sum(s2,2); subplot(2,2,4); plot(energy) xlabel('帧数'); ylabel('短时能量E'); legend('N=800'); axis([0,30,0,200]) 分帧子函数： function f=fra(len,inc,x) %对读入语音分帧，len为帧长，inc为帧重叠样点数，x为输入语音数据 fh=fix(((size(x,1)-len)/inc)+1);%计算帧数 f=zeros(fh,len);%设一个零矩阵，行为帧数，列为帧长 i=1;n=1; while i<=fh %帧间循环 j=1; while j<=len %帧内循环 f(i,j)=x(n); j=j+1;n=n+1; end n=n-len+inc;%下一帧开始位置 i=i+1; end

基于MATLAB的有噪声语音信号处理毕设

大学本科毕业设计论文基于MATLAB的有噪声语音信号处理

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。关键词?数字滤波器；MATＬＡB；窗函数法；巴特沃斯; 切比雪夫; 双线性变换

Abｓtｒａｃt ?Filｔeｒdesiｇｎin ｄｉgｉtal sｉgnal proｃeｓsiｎｇplａysａn eｘtre ｍeｌｙiｍportａnt rｏle, FIR digital filtｅrs ａｎd IIR filter is an importａn ｔpaｒt of filter design.Matlab is ｐowｅrful,easy to ｌｅaｒn,pｒｏgｒａmming eｆfiｃieｎcｙ，which wａs wｅlcomｅd bｙthｅmajority oｆsc ｉentistｓ. Matlab alsｏhaｓ a particuｌar signaｌaｎalysis tｏolbｏx，it need notｈaｖe stronｇprｏgraｍminｇｓkiｌls can be easily signal anａlyｓiｓ, proｃesｓｉng aｎd design. Usｉng MATＬAB Signal Ｐroｃessing Toolbｏx can ｑｕickly anｄeｆficieｎtly design ａｖariｅtｙof digｉtaｌｆiltｅrs. ＭＡTLAB ｂaseｄon the noｉse issｕｅｓｐeech sｉｇnal processing deｓｉgn and ｉｍｐlｅmｅｎtation of digｉtal sｉgｎaｌprocessｉｎg inｔegrated use of ｔhe thｅoｒｅｔical knｏwlｅdge oｆtｈe ｓｐeecｈsｉｇｎal pｌus noiｓe, tｉme domaiｎ, frequencｙｄoｍaiｎanalysis ａnｄfiltering. Theｃorreｓponｄinｇresｕlts ｏbtａineｄthrougｈtheｏｒeticaｌｄerｉｖatｉon, ａnd thｅn use MATＬAB as a pｒogramｍing tooｌfor compuｔer iｍｐlementation．Iｍpleｍenｔｅd iｎthe desｉgn process，usinｇtｈｅｗindｏw function methoｄｔｏｄesiｇn FIR digiｔal fｉｌteｒs wｉｔh Butｔｅｒwortｈ, Chebyshev anｄbilinear Reｆｏｒm IIR dｉgｉtal filter dｅｓign ａｎd use ｏｆMATLAB ａs ａｓupplemenｔary tｏｏl to cｏｍｐｌete thｅcalculation and graphｉc dｅsiｇn Ｄrａwiｎg. Throughｔｈｅsimulａtion of ｔｈｅdesigned filter aｎd the fｒｅｑuenｃy anａlysis shoｗs thaｔuｓｉｎｇMatｌabＳｉｇnal Processing Toolbox can qｕickly and easily dｅsign digiｔal fｉlters FIR anｄIIR，the ｐroceｓｓis sｉｍple aｎd coｎvenｉent, the reｓuｌts of the perfｏrmaｎce iｎdｉcａtｏrs to ｍｅｅｔｔhe spｅｃｉfieｄrｅqｕirｅｍents. ? Kｅywｏrｄs: diｇiｔａl filｔer; ＭAＴLAB；Chebysｈev；Buttｅrｗｏrth；