通院数处大作业报告

数字信号处理大作业

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一、实验任务

1.利用DFT（FFT）完成语音信号的时频分析；

2.设计滤波器对该信号进行滤波处理；

二、实验内容

1.语音信号的读入和频谱分析

首先通过wavread函数将文件中的zyf.wav文件读入到matlab中。直接利用matlab中写好的fft(傅立叶变换)函数对其进行快速傅立叶变换，得到该语音信号的频谱矩阵，并产生自变量频率序列，最后用图表示出来。结果如图所示。

图 1 原始语音信号时波形和频谱图

2.加噪声之后的语音信号的时域和频域图

为了使得实验的结果更加的明显，在这里我们给录音文件中增加了一个频率为8000HZ，振幅为0.01的正弦波噪声。下面是含有噪声的音频文件的时域以及频域的波形图。

图 2 加噪声语音信号时域频域分析

3.滤波器的设计

由于声音信号的频率为300-3400Hz，所以没有滤波的效果，如果要起到滤波的作用，则加一个频率比较高的噪音，然后我们可以设计一个巴特沃斯低通的滤波器来达到滤除高频分量的目的。

图 3 滤波器幅频特性和相频特性

4.语音信号的滤波和频谱分析

令上述原始语音信号通过设计好的滤波器，得到滤波后语音信号，同样用2.1的方法对其进行分析，得到滤波后信号的时域波形和频谱图如图所示。

图 4滤波后信号时域图和频谱图

图中可以直观的看出信号滤波后只剩下语音信号的频率分量，其余频率均被滤除，通过听滤波后的语音信号可以发现，其噪声基本完全被滤除，语音信号的质量得到了提高。

三、心得体会

通过这次实验，成功的将语音信号读入到matlab中并运用matlab函数和所学知识对其进行分析、处理，使其达到最终的结果。不仅锻炼了自己matlab的自学能力，而且也拓宽了matlab中DSP相关函数的知识，同时也巩固了自己的理论知识，加深了我们对通信工程这专业的认识。

四、附录代码

clear

clc

[x1,FS,bits]=wavread('zyf.wav') ;

f=FS*linspace(0,1,size(x1,1));

figure(1)

y1=fft(x1,size(x1,1));

subplot(3,1,1),plot(x1),xlabel('t'),ylabel('幅度'),title('原始语音信号时域波形');

subplot(3,1,2),plot(f,abs(y1)),xlabel('f'),ylabel('幅度'),title('原始语音信号频谱幅度谱');

subplot(3,1,3),plot(f,angle(y1)),xlabel('f'),ylabel('相位'),title('原始语音信号频谱相位谱');

% %加入噪声

t=0:1/FS:(size(x1,1)-1)/FS;

Au=0.01;

d=[Au*cos(2*pi*5000*t)]';

x2(:,1)=x1(:,1)+d;

figure(2)

y2=fft(x2,size(x1,1));

subplot(3,1,1),plot(t,x2),xlabel('t'),ylabel('幅度'),title('加噪语音时域波形');

subplot(3,1,2),plot(f,abs(y2)),xlabel('f'),ylabel('幅度'),title('加噪语音信号频谱幅度谱'); subplot(3,1,3),plot(f,angle(y2)),xlabel('f'),ylabel('相位'),title('加噪语音信号频谱相位谱');

%设计巴特沃斯低通滤波器

wp=0.25*pi;

ws=0.3*pi;

Rp=1;

Rs=15;

FS=22050;

Ts=1/FS;

wp1=2/Ts*tan(wp/2);

ws1=2/Ts*tan(ws/2);

[N,Wn]=buttord(wp1,ws1,Rp,Rs,'s');

[Z,P,K]=buttap(N);

[Bap,Aap]=zp2tf(Z,P,K);

[b,a]=lp2lp(Bap,Aap,Wn);

[bz,az]=bilinear(b,a,FS);

[H,W]=freqz(bz,az);

figure(3);

subplot(2,1,1); plot(W*FS/(2*pi),2*sqrt(H.*conj(H)));grid;

xlabel('频率/Hz');ylabel('幅值');

subplot(2,1,2); plot(W*FS/(2*pi),angle(H));grid;

xlabel('频率/Hz');ylabel('相位');

x3=filter(bz,az,x2);

y3=fft(x3,size(x1,1));

figure(4)

subplot(3,1,1),plot(t,x3),xlabel('t'),ylabel('幅度'),title('滤波后的语音信号时域波形');

subplot(3,1,2),plot(f,abs(y3)),xlabel('f'),ylabel('幅度'),title('滤波后的语音信号频谱幅度谱'); subplot(3,1,3),plot(f,angle(y3)),xlabel('f'),ylabel('相位'),title('滤波后的语音信号频谱相位谱');