实验一 MATLAB音频信号处理实验
Matlab实验——语音信号的录制和处理
基于 MATLAB 的语音信号分析与处理的实验设计1．实验目的综合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结论，再利用 MATLAB 作为编程工具进行计算机实现，从而加深对所学知识的理解，建立概念。
2．实验基本要求①学会 MATLAB 的使用，掌握 MATLAB 的程序设计方法。
②掌握在 Windows 环境下语音信号采集的方法。
③掌握数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法。
④掌握 MATLAB 设计 FIR 和 IIR 数字滤波器的方法。
⑤学会用 MATLAB 对信号进行分析和处理。
3．实验内容录制一段自己的语音信号，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；给定滤波器的性能指标，采用窗函数法或双线性变换设计滤波器，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语音信号进行滤波，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，分析信号的变化；回放语音信号；最后，用MATLAB 设计一信号处理系统界面。
4、采集系统说明：MATLAB函数；麦克风输入方式MATLAB中提供了强大的数据采集工具箱(DAQ-Data Acquisition Toolbox),可满足控制声卡进行数据采集的要求：%记录声音 wavrecord(n,fs,ch,dtype)%发送向量信号 waveplay(y,fs)%读取wave文件 wavread(file)%写wave文件 wavwrite(file),文件的后缀名为.wav%sound(y,fs) %向扬声器送出音频信号滤波函数说明：采用Kaiser Window FIR：Sampling Frequency: 8192Type:LowpassFc:956.6Beta:5。
#matlab处理音频信号
Matlab处理音频信号一、问题的提出：数字语音是信号的一种，我们处理数字语音信号，也就是对一种信号的处理，那信号是什么呢？信号是传递信息的函数。
一、问题的提出：数字语音是信号的一种，我们处理数字语音信号，也就是对一种信号的处理，那信号是什么呢？信号是传递信息的函数。
离散时间信号%26mdash。
%26mdash。
序列%26mdash。
%26mdash。
可以用图形来表示。
按信号特点的不同，信号可表示成一个或几个独立变量的函数。
例如，图像信号就是空间位置<二元变量）的亮度函数。
一维变量可以是时间，也可以是其他参量，习惯上将其看成时间。
信号有以下几种：<1）连续时间信号：在连续时间范围内定义的信号，但信号的幅值可以是连续数值，也可以是离散数值。
当幅值为连续这一特点情况下又常称为模拟信号。
实际上连续时间信号与模拟信号常常通用，用以说明同一信号。
<2）离时间信号：时间为离散变量的信号，即独立变量时间被量化了。
而幅度仍是连续变化的。
<3）数字信号：时间离散而幅度量化的信号。
语音信号是基于时间轴上的一维数字信号，在这里主要是对语音信号进行频域上的分析。
在信号分析中，频域往往包含了更多的信息。
对于频域来说，大概有8种波形可以让我们分析：矩形方波，锯齿波，梯形波，临界阻尼指数脉冲波形，三角波，余旋波，余旋平方波，高斯波。
对于各种波形，我们都可以用一种方法来分析，就是傅立叶变换：将时域的波形转化到频域来分析。
于是，本课题就从频域的角度对信号进行分析，并通过分析频谱来设计出合适的滤波器。
当然，这些过程的实现都是在MATLAB软件上进行的，MATLAB软件在数字信号处理上发挥了相当大的优势。
二、设计方案：利用MATLAB中的wavread命令来读入<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。
对于波形图与频谱图<包括滤波前后的对比图）都可以用MATLAB画出。
基于MATLAB的音频信号的分析与处理
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摘 要：本文主要通过 matlab 编程处理音频信号，并设计基本回声系统、IIR 和 FIR 滤波器，分析信号的时域、频域及 音频信号的特点，最终得到对音乐信号处理的结果。
关键词：matlab 程序；音频信号；滤波器设计
基于 MATLAB 的音频信号的分析与处理
与原声音乐对比，再观察滤波后的信号与原信号对比，最终确定
合适的 a 值。 2.2 程序 单回声滤波器 T=0.3； a=0.7； b1=[1,zeros(1,T*f-1),a] ； w=-pi:2*pi/1024:pi； [H,w]=freqz（b1,a）； plo（t w/2*pi,abs（H）） figure plo（t w/2*pi,angle（H）） y1=filte（r b1,1,x）； sound（y1，f） 无限回声滤波器 b2=[zeros（1，T*f），1]； a2=[1,zeros（1，T*f-1）,-a]； w=-pi:2*pi/1024:pi； [H2,w]=freqz（b2,a2）； plo（t w/2*pi,abs（H2）） figure plo（t w/2*pi，angle（H2）） 全通滤波器 b3=[a,zeros（1,T*f-1）,-1]； a3=[1,zeros（1,T*f-1）,-a]； [H3,w]=freqz（b3,a3,1024)； plo（t w/2*pi，abs（H3）） plo（t w/2*pi,abs（H3）） 2.3 分析与结论 （1）单回声滤波器又称为梳状滤波器。 （2）信号通过单回声、无限回声滤波器后的幅值与相位均发
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2019 年 IIR 程序 Fdatool plo（t x） hold on [b3,a3]=t（f Hdi）； x1=filte（r b3，a3，x）； sound（x1，f)） sound（x，f） plo（t x1,'r'） figure X=ff（t x）； N=length（x）； f1=0:f/N:f-f/N； plo（t f1/1000，abs（X））； hold on Xi=ff（t x1）； Ni=length（x1）； fi=0:f/Ni:f-f/Ni； plot(fi/1000,abs（Xi）,'r'） 2.3.2.1FIR 程序 fdatool a=0.7； [b4,a4]=t（f Hdf）； x2=filte（r b4,a4,x）； sound（x2,f） Xf=ff（t x2）； Nf=length（x2）； ff=0:f/Nf:f-f/Nf； plot(ff/1000,abs（Xf）） 2.3.3 分析结论 （1）信号经低通滤波器后，高频分量被滤除。 （2）相同指标下，IIR 滤波器比 FIR 滤除效果好。 （3）经滤波器滤波后，音乐信号声音更加圆润，噪声更小。 参考文献： [1]高西全,丁美玉.数字信号处理[M].西安电子科技大学出版 社,2000. [2]陈亚勇.MATLAB 信号处理详解[M].人民邮电出版社,2000. [3]杨树斌.数字信号处理实践教程（第一版）[M].华中科技大 学出版社,2010.
基于MATLAB的音频信号分析与处理研究
基于MATLAB的音频信号分析与处理研究随着现代科技的迅速发展，人们生活中的技术产品越来越多，手机、电脑、智能家居等等产品无不需要用到音频信号的处理。
然而，音频信号的分析和处理技术仍然是一个重要的研究领域，MATLAB作为一个强大的科学计算软件，已经成为音频信号处理中不可或缺的工具。
音频信号处理的基础是信号的采样和量化。
信号采样是指将模拟信号转换为数字信号的过程，采样频率越高，则采样的足够密集。
量化是将连续的采样点转换为数字表示的过程。
MATLAB提供了丰富的函数，可以简化这个步骤的执行。
通过建立音频处理模型，可通过MATLAB工具进行处理，实现对音频信号的录制、剪辑、滤波、模拟等任务。
音频信号的分析是指在时域和频域上对音频信号进行数学处理分析的过程。
时域分析时，我们利用MATLAB绘制波形图，根据波形图的形状和变化，可以很直观地判断出音频信号的一些特征。
频域分析时，我们利用MATLAB FFT变换函数，将信号从时域转换为频域，进而得到信号频率分布的情况。
此外，MATLAB也提供了一些现成的工具箱，如信号处理工具箱和波形工具箱，可以帮助我们更方便地进行音频信号处理，简化代码编写过程。
音频信号处理应用广泛，如语音识别、音频噪声消除、歌曲推荐系统等等。
其中，语音识别是一个需要进行音频信号处理的重要领域。
语音识别的关键在于对语音信号进行唤醒和分割等预处理。
MATLAB可以用于实现这些预处理，并生成分割后的音频文件。
这些文件可以进一步被用于训练机器学习模型，从而完成语音识别的任务。
此外，音频噪声也是一个常见的处理问题。
MATLAB中提供了一些去噪函数，可以帮助我们去除环境噪声。
这些函数基于数字信号处理的原理，可以选择不同类型的滤波器，对噪声信号进行消除。
在处理时，我们需要根据实际情况来选择合适的参数来调整滤波器的参数。
总的来说，MATLAB提供了强大的工具，可以极大地简化音频信号的处理和分析工作。
在实际使用过程中，我们可以根据不同的需求，选择不同的函数进行使用。
MATLAB处理语音信号
MATLAB处理语⾳信号⼀、实验项⽬名称语⾳信号的处理⼆、实验⽬的综合运⽤数字信号处理课程的理论知识进⾏频谱分析以及滤波器设计，通过理论推导得出相应结论，并进⾏计算机仿真，从⽽复习巩固了课堂所学的理论知识，提⾼了对所学知识的综合应⽤能⼒。
三、实验内容1. 语⾳信号的采集2. 语⾳信号的频谱分析3. 设计数字滤波器和画出频率响应4. ⽤滤波器对信号进⾏滤波5. ⽐较滤波前后语⾳信号的波形及频谱6. 回放语⾳信号四、实验具体⽅案1.语⾳信号采集录制⼀段语⾳信号并保存为⽂件，长度控制在1秒，并对录制的信号进⾏采样；录制时使⽤Windows⾃带的录⾳机。
采样是将⼀个信号（即时间或空间上的连续函数）转换成⼀个数值序列（即时间或空间上的离散函数）。
采样定理指出，如果信号是带限的，并且采样频率⾼于信号带宽的两倍，那么，原来的连续信号可以从采样样本中完全重建出来。
如果信号带宽不到采样频率的⼀半（即奈奎斯特频率），那么此时这些离散的采样点能够完全表⽰原信号。
⾼于或处于奈奎斯特频率的频率分量会导致混叠现象。
⼤多数应⽤都要求避免混叠，混叠问题的严重程度与这些混叠频率分量的相对强度有关。
⽤Windows⾃带录⾳机录⼊⼀段⾳乐，2秒钟，⽤audioread读取⾳频内容，这⾥不使⽤waveread是因为他要求⾳频⽂件格式为.wav ,并且我进⾏了尝试但没有成功，画出⾳频信号的时域波形图[y1,fs]=audioread('F:\MATLAB\ren.m4a');figure(1);plot( y1 );title('Ô原语⾳信号时域波形图');xlabel('单位');ylabel('幅度');2.语⾳信号频谱分析⾸先画出语⾳信号的时域波形，然后对语⾳信号进⾏频谱分析。
在matlab中利⽤fft对信号进⾏快速傅⾥叶变换，得到信号的频谱特性。
Matlab的信号处理⼯具箱中的函数FFT可⽤于对序列的快速傅⾥叶变换分析，其调⽤格式是y=fft(x,N)，其中，x是序列，y是序列的FFT变换结果，N为整数，代表做N点的FFT，若x为向量且长度⼩于N，则函数将x补零⾄长度N；若向量x长度⼤于N，则截断x使之长度为N。
语音信号MATLAB处理报告
《随机信号分析与处理》实验报告指导教师：班级：学号：姓名：2011-11-20实验一 熟悉MA TLAB 的随机信号处理相关命令一、实验目的1、熟悉GUI 格式的编程及使用。
2、掌握随机信号的简单分析方法3、熟悉语音信号的播放、波形显示、均值等的分析方法及其编程 二、实验原理 1、语音的录入与打开在MATLAB 中，[y,fs,bits]=wavread('Blip',[N1 N2]);用于读取语音，采样值放在向量y 中，fs 表示采样频率(Hz)，bits 表示采样位数。
[N1 N2]表示读取从N1点到N2点的值。
2、时域信号的FFT 分析FFT 即为快速傅氏变换，是离散傅氏变换的快速算法，它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。
在MA TLABde 信号处理工具箱中函数FFT 的一种调用格式为Y=fft （x ）其中X 是序列，Y 是序列的FFT 。
3、希尔伯特变换及性质x (t ) 的希尔伯特变换为x (t ) 与1/πt的卷积，即因此，对x (t ) 的希尔伯特变换可以看作为x (t ) 通过一个冲击响应为1/πt 的线性滤波器。
希尔伯特变换器在整个频域上具有恒为1 的幅频特性，为全通网络，在相位上则引入−π/2 和π/2的相移 三、实验结果分析00.511.522.5x 105-0.50.5原始语音信号时域图time nf u z h i n05010015020025030035040045050012原始语音信号频谱Hzf u d u01020304050607080901000.511.5原始语音信号幅值020040060080010001200-4-2024原始语音信号相位200400600800100012001400160018002000-2024频率（Hz ）幅值N=128红和N=1024绿00.51 1.52 2.53 3.54 4.55x 105-0.50.51自相关函数5010015020025030035040045050000.020.040.060.080.1希尔伯特变换-0.12-0.1-0.08-0.06-0.04-0.020.020.040.060.08051015概率谱密度。
利用MATLAB软件对音频信号进行频谱分析与处理
本科毕业设计说明书（论文）第I 页共I 页毕业设计说明书（论文）外文摘要本科毕业设计说明书（论文）第II 页共I 页目次1 引言 (1)1．1 研究背景 (1)1.2 本文主要研究内容 (1)2 MATLAB简介 (3)2.1 什么是MATLAB (3)2.2 MATLAB的发展历史 (3)2.3 MATLAB系统 (4)2.4 MATLAB的主要功能和特性 (6)3. 数字滤波器简介 (8)3.1 数字滤波器的定义及分类 (8)3.2 数字滤波器设计方法 (10)4.音频信号频谱分析的软件实现 (13)4.1 数字滤波器设计 (13)4.2 音频信号频谱分析 (17)4.3 界面设计 (37)结论 (43)致谢 (44)参考文献 (45)本科毕业设计说明书（论文）第1 页共45 页1 引言1.1 研究背景在计算机技术日新月异的今天，计算机已同人们的日常生活和工作越来越紧密的联系在一起。
而在工程计算领域中，计算机技术的应用正逐步把科技人员从繁重的计算工作中解放出来。
在科学研究和工程应用的过程中，往往需要进行大量的数学计算，传统的纸笔和计算器已根本不能满足海量计算的要求。
MATLAB的产生是与数学计算紧密联系在一起的， MATLAB由主包和功能各异的工具箱组成，其基本数据结构是矩阵，它具有非常强大的计算功能，正是凭借其杰出的性能，MATLAB现在已成为世界上应用最广泛的工程计算应用软件之一。
MATLAB在国外的高校已成为大学生、硕士生、博士生必须掌握的基本程序设计语言。
信号处理是科学研究和工程技术许多领域都需要进行的一个重要环节，这种处理包括信号的检测、变换、滤波、传输、信号提取等。
传统上对信号的处理大都采用模拟系统来实现，然而，随着人们对信号处理要求的不断提高，以及模拟信号处理中一些不可克服的缺点，对信号的许多处理转而采用数字的方法来进行。
信号处理技术是开发具有自主知识产权的各类先进产品的瓶颈，是一项关键技术。
利用MATLAB软件对音频信号进行频谱分析与处理
利用MATLAB软件对音频信号进行频谱分析与处理一、简介频谱分析是通过对信号的频率成分进行分析，它允许我们了解信号的特性，计算信号的能量分布，同时还可以用来定位造成干扰的频率组件，以及检测和分析信号的变化。
MATLAB是一种编程语言和科学计算软件，它可以非常便捷地实现对音频信号的频谱分析和处理。
二、实现方法1.导入音频信号在使用MATLAB进行频谱分析时，首先需要先将音频信号导入MATLAB环境中。
可以使用audioplayer和audioread函数来完成这一步骤，示例代码如下：[audioData, fs] = audioread(‘AudioFile.wav’);player = audioplayer(audioData, fs);play(player);其中audioData表示从wav文件中读取的音频数据，fs表示采样率，player表示存储audioData和fs的audioplayer实例，play函数可以播放音频文件。
2.信号预处理针对所记录的音频信号，需要进行一些基本的信号处理操作，包括去噪、均衡、时域平均等。
去噪可以用MATLAB内置的函数完成，例如：audioData_NoiseRemoved = denoise(audioData,‘meanspectrum’);均衡是指将频谱的一些区域调整到更好的水平，可以用equalizer函数实现：audioData_Equalized = equalizer(audioData, ‘bandwidth’, 0.2);时域平均则可以使用conv函数实现：audioData_Meaned = conv(audioData, [1/N 1/N ... 1/N]);3.频谱分析频谱分析的主要工作是计算信号的谱密度，也就是每一个频率分量的能量。
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实验一MATLAB音频信号处理实验
一、实验目的
1、进一步加深DFT算法原理和基本性质的理解；
2、熟悉FFT算法原理；
3、理解掌握音频信号各参数的意义；
二、实验内容
1、对一个音频信号用FFT进行谱分析；
2、对该音频信号进行放大或衰减；
3、对该音频信号加入噪声与去掉噪声处理
三、实验要求
1.语音信号的读取、存储；
2.语音信号的播放；
3.FFT的MATLAB实现；
4.信号放大（6倍）；
5.信号调制、产生高频信号；
6.信号叠加之后产生的带有噪声的语音信号；
7.绘制信号图像（时域与频域图像），包括原始信号图像，以及带有噪声的语音信号。
四、实验结果及代码
[S1,fs,bits]=wavread('C:\Users\1\Desktop\实验\handel.wav');
wavwrite(S1,'copy.wav');
F=fft(S1);
S1=S1*6;
fc=1000;
y1=modulate(S1,fc,fs,'fm');
Y1=fft(y1,40000);
y2=S1+y1;
Y2=fft(y2,40000);
figure(1);
subplot(221);
plot(S1);
title('原始的信号时域图');
subplot(222);
plot(abs(F));
title('原始的信号频域图');
subplot(223);
plot(y1);
title('调制后信号时域图');
subplot(224);
plot(abs(Y1));
title('调制后信号频域图');
figure(2)
subplot(221);
plot(y2);
title('加噪的信号时域图');
subplot(222);
plot(abs(Y2));
title('加噪的信号频域图');
运行结果如下图1-1
图1-1
五、实验总结
通过本次实验学习了如何使用MATLAB对音频信号进行处理。
包括语音信号
的读取、存储、播放、对一个音频信号用FFT进行谱分析、放大、信号调制、产生高频信号、产生带有噪声的信号等基本的操作。