语音信号课设

目录1.课程设计目的 (1)2.课程设计要求 (1)3.课程设计内容 (1)4.课程设计实现 (2)4.1 整体设计思路 (2)4.2 整体实现过程 (2)4.2.1 语音信号的采集 (2)4.2.2 语音信号的读取 (3)4.2.3 语音信号的频谱分析 (3)4.2.4 噪声信号的构建 (4)4.2.5 加入噪声的语音信号的频谱 (6)4.2.6数字滤波器的设计 (7)4.2.7 滤波器对信号滤波 (12)4.2.8 语音信号回放 (15)5．心得体会 (16)6．参考文献 (17)1.课程设计目的为了巩固所学的数字信号处理理论知识，对信号的采集、处理、传输、显示和存储等系统的掌握和理解，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.课程设计要求（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.课程设计内容（1)选择一个语音信号作为分析对象，或录制一段语音信号；（2)对语音信号进行采样，画出采样后语音信号的时域波形和频谱图；（3)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；（4)设计FIR和IIR数字滤波器，并对被噪声污染的语音信号进行滤波，画出滤波前后信号的时域波形和频谱，并对滤波前后的信号进行比较，分析信号的变化；（5)回放语音信号。

4.课程设计实现4.1整体设计思路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为离散的数据文件 , 然后利用其强大的矩阵运算能力处理数据 ,如数字滤波 、傅里叶变换 、时域和频域分析 、声音回放以及各种图的呈现等 , 信号处理是 Matlab 重要应用的领域之一 。

本文是用 Matlab对含噪的的语音信号同时在时域和频域进行滤波处理和分析。

整个设计思路的设计原理示意图如图 1 所示：4.2 整体实现过程4.2.1 语音信号的采集我们可以利用windows 自带的录音机录制语音文件，进行数字信号的采集。

将话筒输入计算机的语音输入插口上,启动录音机。

按下录音按钮,接着对话筒说“语音信号处理课程设计”,说完后停止录音, 文件存储器的后缀默认为. Wav ，如果是wma 格式或其他格式，可以利用软件转换成wav 格式。

以文件名“1”保存入D:\ MATLAB \ work 中。

图2是基于PC 机的语音信号采集过程: 声音图2.语音采集过程Windows 自带录音机 麦克风声卡滤波 采样 A/D 转换 Wav4.2.2 语音信号的读取在matlab软件平台下，利用wavread函数对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。

通过使用wavread函数，理解采样频率、采样位数等概念。

wavread函数调用格式y=wavread(file)，读取file所规定的wav文件，返回采样值放在向量y中。

[y,fs,nbits]=wavread(file)，采样值放在向量y中，fs表示采样频率（hz），nbits 表示采样位数。

y=wavread（file，N），读取钱N点的采样值放在向量y中。

y=wavread（file，[N1,N2]），读取从N1到N2点的采样值放在向量y中。

对语音信号“1.wav”进行采样其程序如下：[y,fs,nbits]=wavread('1.wav')结果如下：可知该语音信号的采样频率fs = 8000Hz ,数据位nbits = 8Bit。

4.2.3 语音信号的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 中可以利用函数fft 对信号行快速傅里叶变换,得到信号的频谱图其程序如下：y=wavread('1.wav'); %把语音信号进行加载入Matlab 仿真软件平台中sound(y,fs,nbits); %对加载的语音信号进行回放Y=fft(y); %快速傅里叶变换subplot(2 ,1 ,1),plot(y);title('原始信号波形');subplot(2 ,1 ,2),plot(abs(Y));title('原始信号频谱');程序结果如下图3：图3 语音信号的频谱4.2.4 噪声信号的构建利用MATLAB中的随机函数(rand或randn)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。

1）Matlab中的rand函数：均匀分布的随机数或矩阵Y = rand(n)Y = rand(m,n)Y = rand([m n])Y = rand(m,n,p,...)Y = rand([m n p...])Y = rand(size(A))2）rand函数产生由在(0, 1)之间均匀分布的随机数组成的数组。

Y = rand(n) 返回一个n x n随机矩阵。

如果n不是数量，则返回错误信息。

Y = rand(m,n) 或Y = rand([m n]) 返回一个m x n的随机矩阵。

Y = rand(m,n,p,...) 或Y = rand([m n p...]) 产生随机数组。

Y = rand(size(A)) 返回一个和A有相同尺寸的随机矩阵。

3）程序如下：N=length(y); %求出语音信号的长度noise=rand(N,2)/20; %噪声信号的函数z=fft(noise); %快速傅里叶变换subplot(2 ,1 ,1),plot(noise);title('噪声信号波形');subplot(2 ,1 ,2),plot(abs(z));title('噪声信号频谱');axis([0,50000,0,100]);图4 噪声信号的频谱4.2.5 加入噪声的语音信号的频谱matlab程序如下：y=wavread('1.wav');N=length(y);noise=rand(N,1)/20;s=y+noise; %噪声信号的叠加Subplot(2,1,1);plot(s);title ('滤波前的时域波形');S=fft(s);Subplot(2,1,2);plot(abs(S));title ('滤波前的频域波形');axis([0,45000,0,400]);图5 加噪语音信号的频谱4.2.6数字滤波器的设计滤波器的设计原理设计数字滤波器的任务就是寻求一个因果稳定的线性时不变系统，并使系统函数H(z)具有指定的频率特性。

数字滤波器从实现的网络结构或者从单位冲激响应分类，可以分成无限长单位冲激响应（IIR）数字滤波器和有限长单位冲激响应（FIR）数字滤波器。

MATLAB中提供了几个函数，分别用于实现IIR滤波器和FIR滤波器。

1）卷积函数conv卷积函数conv的调用格式为 c=conv(a,b)该格式可以计算两向量a和b的卷积，可以直接用于对有限长信号采用FIR滤波器的滤波。

2) 函数filter函数filter的调用格式为 y=filter(b,a,x)该格式采用数字滤波器对数据进行滤波，既可以用于IIR滤波器，也可以用于FIR滤波器。

其中向量b和a分别表示系统函数的分子、分母多项式的系数，若a＝1，此时表示FIR滤波器，否则就是IIR滤波器。

该函数是利用给出的向量b和a，对x中的数据进行滤波，结果放入向量y。

3) 函数fftfilt函数fftfilt的调用格式为 y=fftfilt(b,x)该格式是利用基于FFT的重叠相加法对数据进行滤波，这种频域滤波技术只对FIR滤波器有效。

该函数是通过向量b描述的滤波器对x数据进行滤波。

关于用butter函数求系统函数分子与分母系数的几种形式。

[b,a]=butter(N,wc,'high'):设计N阶高通滤波器，wc为它的3dB边缘频率，以为单位，故。

[b,a]=butter(N,wc):当wc为具有两个元素的矢量wc=[w1,w2]时，它设计2N阶带通滤波器，3dB通带为，w的单位为。

[b,a]=butter(N,wc,'stop'):若wc=[w1,w2]，则它设计2N阶带阻滤波器，3dB通带为，w的单位为。

如果在这个函数输入变元的最后，加一个变元“s”，表示设计的是模拟滤波器。

这里不作讨论。

为了设计任意的选项巴特沃斯滤波器，必须知道阶数N和3dB边缘频率矢量wc。

这可以直接利用信号处理工具箱中的buttord函数来计算。

[N,wc]=buttord(wp,ws,Rp,As)对于不同类型的滤波器，参数wp和ws有一些限制：对于低通滤波器，wp<ws；对于高通滤波器，wp>ws；对于带通滤波器，wp和ws分别为具有两个元素的矢量，wp=[wp1,wp2]和ws=[ws1,ws2]，并且ws1<wp1<wp2<ws2；对于带阻滤波器wp1<ws1<ws2<wp2。

●根据语音信号的特点给出有关滤波器的性能指标：1）低通滤波器的性能指标：Fp=1000Hz，Fs=1200Hz，As=50dB，Ap=1dB；2）高通滤波器的性能指标：Fp=4000Hz，Fs=3500Hz，As=50dB，Ap=1dB；3）带通滤波器的性能指标：Fp1=1200Hz，Fp2=3000HZ，Fs1=1000Hz，Fs2=3200Hz，As=50dB，Ap=1dB；●IIR数字滤波器设计1）.对设计性能指标中频率指标进行转换使其满足模拟滤波器原型设计性能指标；2).估计模拟滤波器最小阶数和边界频率。

Matlab提供的函数（buttord,cheb1ord,cheb2ord,ellipord）；3).设计模拟低通滤波器原型， Matlab提供的函数（buttap,cheb1ap,cheb2ap,ellipap）；4).由模拟低通原型经频率变换获得模拟滤波器， Matlab 提供的函数（lp2lp,lp2hp,lp2bp,lp2bs ）5).将模拟滤波器离散化获得IIR 数字滤波器， Matlab 提供的函数（bilinear,impinvar ） 设计流程如图所示：频域指标 双线性变换法脉冲响应不变法图6 IIR 滤波器的间接法设计IIR 低通滤波器：Ft=8000; Fp=1000; Fs=1200; wp=2*pi*Fp/Ft; ws=2*pi*Fs/Ft; fp=2*Ft*tan(wp/2); fs=2*Ft*tan(ws/2);[N,wc]=buttord(wp,ws,1,50,'s'); [b,a]=butter(N,wc,'s'); [bz,az]=bilinear(b,a,0.5); [h,w]=freqz(bz,az); plot(w*8000*0.5/pi,abs(h)); Legend('用butter 设计'); title('IIR 低通滤波器'); grid;设计模拟滤波器 H （s ）数字滤波器H （z ）FIR数字滤波器设计IIR滤波器设计只能保证其幅频响应满足性能指标，相位特性无法考虑且往往非线性。