基于MATLAB有噪声语音信号处理
基于MATLAB有噪声语音信号处理
基于MATLAB有噪声语音信号处理一设计内容选择一个语音信号作为分析的对象，或录制一段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FIR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。
二设计的具体实现1语音信号的时频分析利用MATLAB中的“wavread”命令来读入（采集）语音信号，将它赋值给某一向量。
再对其进行采样，记住采样频率和采样点数。
下面介绍wavread 函数几种调用格式。
（1）y=wavread（file）功能说明：读取file所规定的wav文件，返回采样值放在向量y中。
（2）[y,fs,nbits]=wavread(file)功能说明：采样值放在向量y中，fs表示采样频率（hz），nbits表示采样位数。
接下来，对语音信号kalong.wav进行采样。
其程序如下：[y,fs,nbits]=wavered (‘kalong’);把语音信号加载入Matlab 仿真软件平台中然后，画出语音信号的时域波形，再对语音信号进行频谱分析。
MATLAB提供了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(xn,N)参数xn为被变换的时域序列向量，N是DFT变换区间长度，当N大于xn 的长度时，fft函数自动在xn后面补零。
当N小于xn的长度时，fft函数计算xn 的前N个元素，忽略其后面的元素。
在本次设计中，我们利用fft对语音信号进行快速傅里叶变换，就可以得到信号的频谱特性。
其程序如下：[x,fc,nbits]=wavread ('kalong.wav');sound(x,fc,nbits); %回放语音信号N=length(x); %求出语音信号的长度t=0:1/fc:(size(x)-1)/fc;X=abs(fft(x,N)); %傅里叶变换X=X(1:N/2);f=fc/N*(0:1:(N/2)-1);figure(1)subplot(2,1,1);plot(t,x);title('原始信号波形');xlabel('s');subplot(2,1,2);plot(f,abs(X));%可见声音信号频谱在0～4e3范围之内程序结果如下图：24681012-0.2-0.100.10.2原始信号波形s02000400060008000100001200050010001500原始信号频谱Hz幅度2 语音信号加噪与时谱分析在本次设计中，我们是利用MA TLAB 中加入单频率噪声到语音信号中，模仿语音信号被污染，并对其频谱分析。
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。
基于MATLAB的有噪声语音信号处理文献综述
基于MATLAB的有噪声语音信号处理文献综述学号：070307202 姓名：陈志环语音信号处理是语音学与数字信号处理技术相结合的交叉学科，课题在这里不讨论语音学，而是将语音当做一种特殊的信号，即一种“复杂向量”来看待。
也就是说，课题更多的还是体现了数字信号处理技术[1]。
数字信号处理技术主要研究离散线性时不变系统，数字滤波和频谱分析是它的的两个主要分支。
数字滤波（Digital filter），即在形形色色的信号中提取所需信号，抑制不必要的干扰。
数字滤波器可以在时域实现也可以在频域实现，主要有两种类型;无限长冲击数字滤波器（IIR）和有限长冲击数字滤波器(FIR)。
频谱分析（SA,Spectrum Analysis）,对各种信号进行频域上的加工处理，其核心内容是快速傅里叶变换（FFT），分析的结果是一频率为坐标的各种物理量的谱线和曲线[2]。
从课题的中心来看，课题“基于MATLAB的有噪声语音信号处理”是希望将数字信号处理技术应用于某一实际领域，这里就是指对语音及加噪处理。
作为存储于计算机中的语音信号，其本身就是离散化了的向量，我们只需将这些离散的量提取出来，就可以对其进行处理了。
这一过程的实现，用到了处理数字信号的强有力工具MATLAB[3]。
MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
它提供了功能齐全的滤波器设计，与信号处理交互式图形用户界面（Interactive graphical user interface），主要包括FDATool和SPATool两种交互式工具，其中FDATool 主要用于数字滤波器设计与分析，而SPATool不仅可以设计分析滤波器，而且可以对信号进行时域与频域的分析[4]。
基于MATLAB语音信号处理去噪毕业设计(含源文件)
在Matlab平台上实现对语音信号的去噪研究和仿真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Speech signle denoising and simulation inMATLAB platformABSTRACTDigital signal processing can not be separated from the filter, the filter design occupies an extremely important role in signal processing. The MATLAB software toolbox provides a variety of digital filter design. The subject of the use of basic knowledge of digital signal processing, speech signal and the noisy speech signal specctral snalysis and filtering,By the theoretical derivation of the corresponding conclusions, then to the computer through the use of MATLAB as a programming tool To achieve parity to verify the conclusions derived. In the design process, using the windoow function design FIR digital filter,IIR digital filter using cut design than Chebyshev, Butterworth and bilinear variation method. In the design process,the use of computer and simulation of MATLAB the entire design, graphics rendering,and some date.Key words filter；MATLAB；simulation；filtering目录摘要 (I)ABSTRACT (II)第1章前言 (1)1.1 研究的意义 (1)1.2 国内外研究现状 (1)1.3 研究的内容 (2)第2章语音信号去噪方法的研究 (4)2.2 去噪的原理 (4)2.2.1 采样定理 (4)2.2.2 采样频率 (5)2.2 去噪的方法 (5)FIR滤波器基本结构： (7)IIR数字滤波器的设计 (8)第3章滤波器的设计及实现 (10)3.1数字滤波器设计的基本原理 (10)3.3 IIR数字滤波器的设计及实现 (13)第四章去噪及仿真的研究 (16)4.1 语音文件在MATLAB平台上的录入与打开 (16)4.2 原始语音信号频谱分析及仿真 (16)4.3 加噪语音信号频谱分析及仿真 (20)(1)正弦波信号加入原始语音信号 (20)4.4 去噪及仿真 (23)4.5 结合去噪后的频谱图对比两种方式滤波的优缺点 (25)总结 (26)致谢 ................................................................................................................... 错误!未定义书签。
基于MATLAB的有噪声的语音信号处理的课程设计要点
基于MATLAB的有噪声的语音信号处理的课程设计要点一、设计背景随着科技的不断发展，语音信号处理愈发成为热门话题。
在语音数据中，常常会被噪声干扰，从而使得信号质量下降，影响了数据分析和处理的效果。
本课程设计旨在通过MATLAB来设计一套有噪声的语音信号处理方法，以提高对语音信号信噪比的分析和处理能力，为后续的语音处理研究奠定基础。
二、课程设计要点1. 语音信号的获取和预处理在本课程中，需要使用MATLAB语音处理工具箱中的audioread()函数获取.wav格式的语音信号，然后进行预处理操作，包括：•极化和采样：将语音信号从时间域转换到频域，并进行重采样处理，以适应后续处理操作的需求。
•去噪：根据信噪比的情况，选择合适的去噪算法对语音信号进行滤波，以减低信号的噪声干扰。
2. 基本的信号处理方法•频谱分析和频率域滤波：可以通过MATLAB处理语音信号的频域，进行谱分析、谱修复以及滤波的操作。
•时域滤波：应用IIR和FIR滤波器来消除噪声，提高信号质量。
•自适应滤波：通过模型建立和自适应滤波器设计，从语音信号中分离出噪声信号。
3. 压缩和解压缩•信号压缩：对语音信号进行压缩处理，以实现数据的高效管理和传输。
•信号解压缩：对压缩后的语音信号进行解压缩处理，还原原始的语音信号，以进行后续处理。
4. 语音识别•特征提取：通过分段处理，并进行特征提取，将信号的语音特征转换为相应的数字特征向量，为后续的语音识别做准备。
•语音识别：基于数字特征向量，采用各种识别算法，进行语音识别。
三、设计思路1.读入语音信号和噪声，可以通过audioread()函数和一些MATLAB工具箱实现。
同时，对输出语音信号进行噪声除去处理。
2.对语音信号进行频谱分析，并基于不同的SNR条件下，应用FIR和IIR滤波器对语音信号进行滤波处理。
进而利用多种去噪算法对含噪语音信号进行去噪处理。
3.对经过滤波处理的语音信号进行特征提取，并采用隐马尔可夫模型（HMM）对数字特征向量进行处理，进行不同说话人的识别。
基于MATLAB的有噪声的语音信号处理的课程设计
基于MATLAB的有噪声的语⾳信号处理的课程设计基于MATLAB的有噪声的语⾳信号处理的课程设计DSP实验课程设计实验报告姓名：学号：班级：1.课程设计题⽬：基于MATLAB的有噪声的语⾳信号处理的课程设计。
2.课程设计的⽬的：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的结论，再利⽤MATLAB做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。
3.课程设计的要求：(1)熟悉离散信号和系统的时域特性。
(2)掌握序列快速傅⾥叶变换FFT⽅法。
(3)学会MATLAB的使⽤，掌握MATLAB的程序设计⽅法。
(4)利⽤MATLAB对语⾳信号进⾏频谱分析。
(5)掌握MATLAB设计各种数字滤波器的⽅法和对信号进⾏滤波的⽅法。
4.课程设计的内容：录制⼀段语⾳信号，对语⾳信号进⾏频谱分析，利⽤MATLAB中的随机函数产⽣噪声加⼊到语⾳信号中，使语⾳信号被污染，然后进⾏频谱分析，设计FIR和IIR数字滤波器，并对噪声污染的语⾳信号进⾏滤波，分析滤波后的信号的时域和频域特征，回放语⾳信号。
5.课程设计的步骤：（1）语⾳信号的获取通过录⾳软件录制⼀段语⾳“数字信号处理”，命名为“OriSound”，时长⼤约1到2秒，在MATLAB 中，通过使⽤wavread函数，对语⾳进⾏采样:[y,fs,nbits]=wavread('OriSound'); %语⾳信号的采集采样值放在向量y中，采样频率为fs，采样位数为nbits。
（2）语⾳信号的频谱分析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，通过使⽤fft函数对信号进⾏快速傅⾥叶变换，得到信号的频谱特性。
因此采集语⾳并绘出波形和频谱的模块程序如下：[y,fs,nbits]=wavread('OriSound');%语⾳信号的采集sound(y,fs,nbits);%语⾳信号的播放n=length(y) ; %计算语⾳信号的长度Y=fft(y,n);%快速傅⾥叶变换figure;subplot(2,1,1); %绘出时域波形plot(y);title('原始信号波形','fontweight','bold');axis([ 00000 80000 -1 1]); %通过尝试确定合适的坐标参数grid;subplot(2,1,2); %绘出频域频谱plot(abs(Y));title('原始信号频谱','fontweight','bold');axis([ 0 150000 0 4000]); %通过尝试确定合适的坐标参数grid;结果如下：可以看到，语⾳信号的频率集中在低频部分。
应用Matlab对含噪声语音信号进行频谱分析及滤波
应用Matlab对含噪声语音信号进行频谱分析及滤波频谱分析是对信号的频率特性进行研究和描述的一种方法，而滤波是对信号进行去除或者强调特定频率成份的处理。
在语音信号处理中，频谱分析及滤波常用于去除噪声、增强语音信号的清晰度和可听度。
Matlab作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的工具和函数用于频谱分析和滤波。
下面将详细介绍如何使用Matlab对含噪声语音信号进行频谱分析及滤波的步骤和方法。
1. 导入语音信号首先，我们需要将含噪声的语音信号导入到Matlab中进行处理。
可以使用Matlab提供的`audioread()`函数读取语音文件，并将其存储为一个向量。
```matlab[y, Fs] = audioread('noisy_speech.wav');```其中，`y`是读取到的语音信号向量，`Fs`是采样率。
如果语音文件的采样率不是默认的16kHz，可以使用`resample()`函数调整采样率。
2. 绘制时域波形为了对语音信号有一个直观的了解，可以绘制其时域波形图。
使用Matlab的`plot()`函数可以实现这一目标。
```matlabt = (0:length(y)-1)/Fs;plot(t, y);xlabel('Time (s)');ylabel('Amplitude');title('Time Domain Waveform');```这段代码将绘制出含噪声语音信号的时域波形图，横轴表示时间，纵轴表示信号的幅值。
3. 进行频谱分析频谱分析可以匡助我们了解语音信号在不同频率上的能量分布情况。
在Matlab 中，可以使用`fft()`函数对语音信号进行傅里叶变换，得到其频谱。
```matlabN = length(y);Y = fft(y);P = abs(Y).^2/N;f = Fs*(0:(N/2))/N;plot(f, 10*log10(P(1:N/2+1)));xlabel('Frequency (Hz)');ylabel('Power (dB)');title('Power Spectrum');```上述代码将绘制出含噪声语音信号的功率谱图，横轴表示频率，纵轴表示功率（以分贝为单位）。
基于Matlab的有噪声语音信号处理
3设计数字滤波器 ....................................................12
3.1 数字滤波器设计的基本思路 .......................................................................................................12 3.2 模拟滤波器概述 ...........................................................................................................................12 3.3 IIR数字滤波器概述 ......................................................................................................................12 3.4 FIR数字滤波器概述 .....................................................................................................................13 3.5 FIR数字滤波器和IIR数字滤波器比较 ........................................................................................13 3.6 低通，高通及带通滤波器 ...........................................................................................................14 3.7 设计FIR滤波器 .............................................................................................................................14 3.8 设计IIR滤波器 ..............................................................................................................................15 3.9 双线性变换法和窗函数法 ...........................................................................................................15 3.10 本章小结 .....................................................................................................................................18
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课程设计报告
课程设计题目：基于matlab的语音信号处理
学号：201420130119
学生姓名：冯叶青
专业：通信工程
班级：1421301
指导教师：吴有用
2016年12月18日
基于MATLAB 有噪声语音信号处理
题目一：基于Matlab 的语音信号处理 设计内容：
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；根据给定的低通滤波器，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，分析信号的变化；回放语音信号。
设计步骤：
（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，记住采样频率和采样点数。
通过wavread 函数的使用，使学生理解采样频率、采样位数等概念。
（2）语音信号的频谱分析
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，加深学生对频谱特性的理解。
（3）给定某IIR 数字低通滤波器如下：
1
1
0.330.33()10.33z
H z z --+=-
即滤波器的分子系数b=[0.33，0.33]，分母系数a=[1，-0.33]。
（4）用滤波器对信号进行滤波
用给定的低通滤波器对采集的信号进行滤波，在Matlab中， IIR 滤波器利用函数filter对信号进行滤波。
（5）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的波形及频谱。
（6）回放语音信号
在Matlab中，函数sound可以对声音进行回放。
其调用格式：sound(x，fs，bits)；感觉滤波前后的声音变化。
一设计内容
选择一个语音信号作为分析的对象，或录制一段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FIR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。
三设计的具体实现
1语音信号的时频分析
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。
再对其进行采样，记住采样频率和采样点数。
下面介绍wavread 函数几种调用格式。
（1）y=wavread（file）
功能说明：读取file所规定的wav文件，返回采样值放在向量y中。
（2）[y,fs,nbits]=wavread(file)
功能说明：采样值放在向量y中，fs表示采样频率（hz），nbits表示采样位数。
接下来，对语音信号kalong.wav进行采样。
其程序如下：
[y,fs,nbits]=wavered (‘kalong’);把语音信号加载入Matlab 仿真软件平台中
然后，画出语音信号的时域波形，再对语音信号进行频谱分析。
MATLAB提供了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(xn,N)
参数xn为被变换的时域序列向量，N是DFT变换区间长度，当N大于xn的长度时，fft函数自动在xn后面补零。
当N小于xn的长度时，fft函数计算xn的前N个元素，忽略其后面的元素。
在本次设计中，我们利用fft对语音信号进行快速傅里叶变换，就可以得到信号的频谱特性。
其程序如下：
[x,fc,nbits]=wavread ('kalong.wav');
sound(x,fc,nbits); %回放语音信号，明显听出有尖锐的单频啸叫声N=length(x); %求出语音信号的长度
t=0:1/fc:(size(x)-1)/fc;
X=abs(fft(x,N)); %傅里叶变换
X=X(1:N/2); f=fc/N*(0:1:(N/2)-1); figure(1) subplot(2,1,1); plot(t,x);
title('原始信号波形');xlabel('s'); subplot(2,1,2);
plot(f,abs(X));%可见声音信号频谱在0～4e3范围之内 title('原始信号频谱');xlabel('Hz');ylabel('幅度'); 程序结果如下图：
2
4
68
10
12
-0.2
-0.100.1
0.2原始信号波形
s
020004000
600080001000012000
5001000
1500原始信号频谱
Hz
幅度
2 语音信号加噪与时谱分析
在本次设计中，我们是利用MATLAB中加入单频率噪声到语音信号中，模仿语音信号被污染，并对其频谱分析。
语音信号添加噪声及其频谱分析的主要程序如下：
4 滤波后语音信号的波形及频谱
a=[0.33,0.33];
b=[1,-0.33];
z=freqz(a,b);系统函数
y=filter(b,a,,y) %用设计好的滤波器对y进行滤波
figure(2);
sound(y_fil,fc,nbits); % 播放消噪之后的声音信号
figure(5);
subplot(2,1,1);plot(t,y_fil);grid on;
title('经过滤波后时域信号');xlabel('s');
subplot(2,1,2);plot(f,Y_fil);grid on;
title('经过滤波后信号频谱'); xlabel('Hz');ylabel('幅度');
得到如图结果：
2
4
6810
12
-0.2
-0.100.1
0.2经过滤波后时域信号
s
020004000
600080001000012000
5001000
1500经过滤波后信号频谱
Hz
幅度
三 小结
“基于MATLAB 的有噪声语音信号处理”是希望将数字信号处理技术应用于某一实际领域，这里就是指对语音及加噪处理。
本设计圆满的完成了对加噪声语音信号的读取与打开，与设计内容的要求十分相符；也较好的完成了对原始语音信号和加噪声后的语音信号的频谱分析，通过fft 变换，得出了语音信号的频谱图；在滤波这一部分，主要用窗函数法设计FIR 滤波器，实现了预期的滤波效果。
东华理工大学
课程设计评分表
学生姓名：冯叶青班级：1412301 学号：201420130119
课程设计题目：基于matlab的语音信号处理
项目内容满分实评
选题能结合所学课程知识、有一定的能力训练。
符合选题要求
（5人一题）
10 工作量适中，难易度合理10
能力水平能熟练应用所学知识，有一定查阅文献及运用文献资料能力10 理论依据充分，数据准确，公式推导正确10
能应用计算机软件进行编程、资料搜集录入、加工、排版、
制图等
10 能体现创造性思维，或有独特见解10
成果质量总体设计正确、合理，各项技术指标符合要求。
10 说明书综述简练完整，概念清楚、立论正确、技术用语准确、
结论严谨合理；分析处理科学、条理分明、语言流畅、结构
严谨、版面清晰
10
设计说明书栏目齐全、合理，符号统一、编号齐全。
格式、
绘图、表格、插图等规范准确，符合国家标准
10 有一定篇幅，字符数不少于5000 10
总分100
指导教师评语：
指导教师签名：
年月日。