基于matlab谱减法音频降噪处理
题目基于matlab谱减法音频降噪处理班级学号姓名指导时间景德镇陶瓷学院数字信号处理课程设计任务书目录1、设计要求. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .12、设计原理. . . . . . . ……………………………………………….. . . . . . . . . . . .23、源程序清单. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .74、设计结果和仿真波形. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .115、参考文献. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15.6、设计心得体会. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161、设计要求语言是人类最重要、直接、有效和便捷的交换信息的方式。
随着近些年科学技术的飞速发展，人们也不满足于和计算机的信息交换方式，希望能够甩掉键盘和鼠标而实现用语言来对计算机进行控制。
因此，语音信号处理技术便应运而生。
语音信号处理是一门新兴的学科，同时也是综合多种学科和涉及面非常广泛的交叉学科。
现在在一些职能系统中嵌入有语音处理系统，但它们只能在安静的环境中才能使用。
然而，在语音信息的采集过程中难免会有各种噪声的干扰。
噪声不仅降低了语音的可懂度和语音质量，还严重的影响语音处理的准确性，甚至使系统不能正常工作。
本文将就对语音增强技术的原理和方法进行讨论，重点介绍语音增强的一种方法——谱减法及其改进算法。
该方法能够有效消除平稳的加性噪声，其改进算法能够有效消除普通方法产生的“音乐噪声”，在很大程度上提高语音信号的信噪比。
目前，语言识别技术已经取得了重大进展，并开始进入实用阶段。
但语音识别系统必须在相对比较安静的环境下运行，然而，在语言信息的采集中难免会有各种噪声的干扰，在较强的噪声背景下，语音识别系统的准确性会受到较大影响，甚至没法正常工作。
所以在语音识别系统对语音信息处理前，应该对语音信息进行预处理，即背景噪声消除。
语音背景噪声消除技术的出现使得语音识别技术更加稳定和精确，也使得语音信息的可懂度大大提高，使人们能够从较复杂的语音信息中提取到更多的有用信息。
2、设计原理噪声的生成原理及分类噪声的来源取决于实际应用，不同情形下产生的噪声其特性也是千变万化，所以没有一种通用的语音增强算法能对每一种噪声起到有效的消除。
下面我们来简单分析噪声的生成原理及分类情况。
噪声可以分为两大类：加性噪声和非加性噪声，加性噪声一般是指热噪声、散弹噪声等，其特点是噪声信号与语音信号是加性的，噪声不随信号而改变，即使信号不存在噪声也会存在。
非加性噪声如乘性噪声，他们与信号成乘性关系，信号存在噪声就存在，信号改变噪声也随之改变。
一般通信中我们把加性随机性看成背景噪声，而乘性随机性则是由系统时变性和非线性造成的。
这里我们仅介绍加性噪声，加性噪声一般分为一下几类：人为噪声，自然噪声和内部噪声。
人为噪声是指信号之外人为的噪声，如外台信号、开关接触噪声、工业的点火辐射等；自然噪声则是由于自然界的各种电磁波源如闪电、大气中电暴和宇宙辐射等造成的噪声；内部噪声是信号采集时系统设备自身产生的各种噪声，如热噪声和散弹噪声等[8]。
以上噪声中确定类型的噪声因为知道其产生机制，所以理论上是能够消除或者基本消除。
但是有一类随机噪声因为不能预测其波形而比较难以消除，这种不能预测的噪声系统成为随机噪声。
随机噪声可分为三类：（1）周期性噪声是由于发动机等机械、电气干扰特别是交流电等造成的周期性的干扰噪声。
（2）脉冲噪声是突发的幅度高且持续时间短的离散脉冲。
它的来源是由于爆炸、点击和撞击等，其特点就是脉冲幅度大，持续时间短，两个脉冲之间时间长等。
这类噪声通常在时域情况下消除，根据信号的幅度平均值来确定信号幅度的闭值。
当信号超过这一闭值时，系统则认为是脉冲噪声，再对脉冲噪声进行衰减。
（3）宽带噪声的来源很多，热噪声、气流（如风、呼吸）噪声及各种随机噪声源，量化噪声也可视为宽带噪声。
由于宽带噪声与语音信号在时域和频域上完全重叠，因而消除它最为困难。
这种噪声只有在语音间歇期才单独存在。
对于平稳的宽带噪声通常可以认为是白色高斯噪声。
不具有白色频谱的噪声，可以先进行白化处理。
对于非平稳的宽带噪声，情况就更为复杂一些。
噪声破坏了语音信号原有的声学特征和模型参数，使语音质量下降，也使人产生听觉疲劳。
不仅如此，强噪声环境还会对说话的人产生影响，使人改变在安静环境或者低噪声环境中的发音，从而改变了说话人的语音特征参数，它对语音识别系统有很大影响。
基本谱减法消除噪声的原理在诸多语音增强方法中，谱减法因其计算量小，容易实现和增强效果好等特点而备受关注，是诸多方法中比较有效的语音增强算法。
谱相减方法是居于人的感觉特性，即语音信号的短时幅度比短时相位更容易对人的听觉系统产生影响，从而估计语音的短时幅度谱，比较适用于消除带加性噪声的语音。
谱减法在20世纪八十年代后用来与其它方法相结合来获得更为有效的语音增强算法。
并且成为其它语音增强算法的比较标准。
下面我们来详细了解谱减法的原理。
在基本谱减法中，假定语音为平稳信号，且噪声为加性噪声，与语音信号彼此不相关。
此时带噪语音信号可表示为：()()()y t s t n t =+ (1) 式(1)中，y(t)为含噪语音信号，s(t)为纯净语音信号，n(t)为噪声信号。
用Y(w)，S(w)和N(w)来分别表示y(t)，s(t)和n(t)的傅里叶变换，则有下列关系：()()()Y w S w N w =+ (2) 由公式（2）可得：()()()()()222*2Re Y w S w N w S w N w ⎡⎤=++⎣⎦ (3) 根据（3）可得：()()()()(){}222*2Re E Y w E S w E N w E S w N w ⎡⎤=++⎣⎦ (4) 由于基本假定是噪声信号与语音信号是加性的，s(t) 和n(t)独立，所以S(w)和N(w)也独立。
故()(){}*Re E S w N w ⎡⎤⎣⎦=0。
所以对一个分析帧内得短时平稳过程，有：()()()222Y w S w N w =+ (5)因为噪声是局部平稳的，故可以认为没有语音信息是的噪声与有语音信息时的噪声功率谱是相同的，因而可以利用发语音前的“寂静帧”来估计噪声。
由式（5）可以得到原始语音的估计值：()()()222w w w Y w N w s ∧=- (6)式（6）中，下标表示加窗信号，∧表示估值，()2w N w 则表示无语音信号时()2N w 的均值。
如果式（6）中结果出现负值，则将其改为0或改变符号，因为功率谱不能为负数。
由式（6）可得原始语音估值：()()()1222S w Y w N w ⎡⎤=-⎣⎦(7) 根据人耳对语音的相位变化不敏感这一特点，我们可以用原带噪语音信号y(t)的相位来代替估计之后的语音信号的相位，将估计后的频域信号进行逆傅里叶变换得到降噪后的语音时域信号。
基本谱减法的原理图如图2.1所示：噪声方差图2.1 基本谱减法的原理示意图改进谱减法消除噪声的原理传统的噪声估计方法是基于最优平滑和最小统计的噪声估计，还有一种采用改进的算法——基于语音活性检测的噪声估计算法。
语音激活检测指从一段包含语音信号中确定出语音的起始点和终点，又称端点检测。
语音端点检测的目的就是从连续记录的带噪语音信号中分离出有用的语音信号。
语音激活检测是各种语音处理中必需的一个重要环节，精确地确定输入语音的起点和终点将保证语音处理系统良好的性能。
对于语音激活检测在语音增强中的应用，为了得到更多的关于背景噪声特性，语音端点检测更注重于如何准确的检测出无音段。
一般的语音激活检测是根据语音帧来进行的，语音帧的长度在10～30ms 不等。
语音端点检测的方法可以综述为：从输入信号中提取一个或一系列的对比特征参数，然后将其和一个或一系列的门限阈值进行比较，如图4-7所示。
如果超过门限则表示当前为有音段，否则就表示当前为无音段。
图4-7语音激活检测框图目前语音端点检测所采取的方法大体可以分为两类：第一类是噪声环境下基于 HMM 模型的语音信号端点检测的方法，该方法要求背景噪声保持平稳且信噪比较高。
第二类方法是基于信号的短时能量进行检测的算法，它通过对背景噪声能量的统计，定出能量门限，利用能量门限来确定语音信号起始点。
在这里运用语音端点检测采用了第二类方法，即基于信号的短时能量进行检测的算法。
基于信号的短时能量检测具体算法如下：1) 计算每一帧的语音能量：)(102m x E N m n n ∑-== (4-1)式中N 为帧长，n 为帧的编号，m 为每一帧中的各点，L n ≤≤1，L 为帧数；然而它有一个缺陷，即它对高电平非常敏感（信号的二次方计算）。
为此，定义短时平均幅度函数来表征一帧语音信号的能量大小，定义：∑-==10)(N m n n m x M (4-2)2) 计算前20帧平均噪声能量EMN ；3) 求能量最大值和能量最小值EAX ，EMIN ；4) 根据式(4-2)确定门限]4,)(03.0min[EMN EMN EMIN EAX T +-= (4-3)应用谱相减法实现语音增强基本原理是通过对带噪语音谱减去噪声谱得到语音谱，因此，语音激活检测这一环节非常重要，准确地确定语音的起始点和终止点对噪声谱估计有着重要的作用。
改进型语音降噪处理运用端点检测技术，用MATLAB 仿真，可明显显示出其优越性。
用MATLAB 仿真的流程如下：1)对输入的语音信号进行预滤波；2)对滤波后的语音信号进行预加重；3)将语音信号按每帧128个信号点进行分帧,帧移为64；4)对信号帧加汉明窗(Haming)；5)对加窗后的信号帧进行FFT 变换；6)对各帧语音信号求功率谱；7)根据前20帧求取平均噪声功率；8)利用V AD 进行噪声估计检测寂静段，进而组合递归平滑，更新噪声谱；9)进行谱减运算，得到估计出的语音信号功率谱；10)插入相位谱，计算出语音谱；11)进行IFFT变换，得到还原的语音帧；12)根据各个语音帧组合为语音信号；13)对语音信号进行去加重处理，得到最终信号。
3、源程序清单下面是一段无噪声纯净的音频1.wav，用matlab仿真的源程序代码：[x,fs,bits]=wavread('D:\1.wav');x1=x(1:end,1);%因录音时是立体声，故取其中的第一通道的音频数据sound(x1,fs,bits);X1=fft(x1,4096);%对x1进行4096点傅里叶变换magX1=abs(X1);angX1=angle(X1);subplot(221);plot(x1);title('原始信号波形');subplot(222);plot(X1); title('原始信号频谱');subplot(223);plot(magX1);title('原始信号幅值');subplot(224);plot(angX1);title('原始信号相位');其仿真图如图一所示。
基于MATLAB的声音采集及去噪音处理方法_郝强
grid on;
y = filte（r bz1，az1，x）;
end
原始信号滤波后的波形图如图 4 所示，频谱
图如图 5 所示。
AA%# ,F4 0
-50
-100
-150
-200
-250
-300
0
0.5
1
1.5
2
2.5
4 x 10
图 3 滤波器的通带曲线
Amplitude
0.025
Plot of the Tone
在 MATLAB 软件中可以设计多种滤波器，根 据声音信号的特征，选择合适的滤波器进行声音 信号处理。
此处使用低通滤波器，它容许低于截止频率 的信号通过，但高于截止频率的信号不能通过。 低通滤波器有很多种，其中，最常用的就是巴特沃 斯滤波器和切比雪夫滤波器。此处用切比雪夫滤 波器。
在 MATLAB 中要用到自己设计的滤波器，需 要存为.m 文件没然后调用它。在设计切比雪夫滤 波器时要用到 che1ord、cheby1 函数。所设计滤波 器的通带曲线如图 3 所示。
function y=lowp（x，f1，f3，rp，rs，Fs） % 通带或阻带的截止频率与采样率的选取范 围是不能超过采样率的一半即，f1，f3 的值小于 Fs/2 % f1:通带左边界 % f3:通带右边界 % rp:边带区衰减 DB 数设置 % rs:截止区衰减 DB 数设置 % Fs:序列 x 的采样频率 wp = 2*pi*f1/Fs; ws = 2*pi*f3/Fs; %设计切比雪夫滤波器
作者简介：郝强（1988－），男，硕士研究生，研究方向：信息处理与目标识别技术。
50
机电技术
2014 年 10 月
grid; xlabe（l 'Frequency（Hz）'）; ylabe（l 'Amplitude'）;
基于MATLAB语音信号降噪处理-刘芬
目录插图清单 (I)摘要.............................................................................................................................................................. I I Abstract .. (III)引言.......................................................................................................................................................... - 0 - 第一章语音信号的采集................................................................................................................................ - 1 -1.1 语音信号产生数字模型.................................................................................................................. - 1 -1.2 语音信号的数字化和预处理.......................................................................................................... - 2 - 第二章语音信号的分析................................................................................................................................ - 3 -2.1 语音信号的时域分析和频域分析.................................................................................................. - 3 -2.1.1 语音信号的时域分析.................................................................................................................. - 3 -2.1.2 语音信号的频域分析.......................................................................................................... - 3 -2.2 语音信号处理软件介绍....................................................................................... 错误!未定义书签。
基于MATLAB的频谱分析与信号去噪
学生毕业设计报告基于MATLAB的频谱分析与信号去噪作者系（院）专业年级学号指导教师日期学生诚信承诺书本人郑重承诺：所呈交的设计报告是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，报告中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含为获得安阳师范学院或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。
与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在报告中作了明确的说明并表示了谢意。
签名：日期：报告使用授权说明本人完全了解有关保留、使用学位报告的规定，即：学校有权保留送交报告的复印件，允许报告被查阅和借阅；学校可以公布报告的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存报告。
签名：导师签名：日期：基于MATLAB的频谱分析与信号去噪摘要：本课题是基于数字信号处理的理论知识对语音信号、图像信号等的频谱分析以及对加噪声语音信号进行时域、频域分析和滤波设计。
然后利用 MATLAB软件进行编程，调试并完善程序，最终在计算机上得以实现。
滤波器设计在数字信号处理中占有极其重要的地位，数字滤波器又有FIR数字滤波器和IIR滤波器两种。
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。
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符合指定要求。
关键词频域分析，滤波器， MATLAB1 引言1.1 课题背景随着信息时代和数字世界的到来，数字信号处理己成为当今一门极其重要的学科和技术领域，数字信号处理在通信、语音、图像、自动控制、医疗和家用电器等众多领域得到了广泛的应用。
任意一个信号都具有时域与频域特性，信号的频谱完全代表了信号，因而研究信号的频谱就等于研究信号本身。
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。
matlab去除录音噪声的方法
matlab去除录音噪声的方法下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
文档下载后可定制修改，请根据实际需要进行调整和使用，谢谢!本店铺为大家提供各种类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by this editor. I hope that after you download it, it can help you solve practical problems. The document can be customized and modified after downloading, please adjust and use it according to actual needs, thank you! In addition, this shop provides you with various types of practical materials, such as educational essays, diary appreciation, sentence excerpts, ancient poems, classic articles, topic composition, work summary, word parsing, copy excerpts, other materials and so on, want to know different data formats and writing methods, please pay attention!如何使用 MATLAB 去除录音噪声导言录音噪声是在声音录制过程中常见的问题之一，它可能来自环境因素、录音设备本身或信号传输过程中的干扰。
基于matlab的声音去噪研究
课程设计说明书课题名称：基于MATLAB的信号去噪研究姓名及学号：吴永21006021078周浩然21006021099胡军 21006021024专业班级： 09电本1班成绩：指导教师：课题工作时间： 2013年 11月20日—12月12日一、课程设计的任务基本要求该课程设计的主要内容：设计基于单片机的超声波测距系统，以AT89S51单片机为核心芯片，利用超声波传感器来发射接收信号。
最后使用软件进行电路仿真或做出实物，要求电路简单性能良好。
要求：1.选题方向正确，具有科学性、实用性和可行性。
2.研究方案合理、技术路线、课题计划安排得当。
3.实现超声波传感检测技术的技术方案。
4.完成检测模块的设计工作（软硬件）。
指导教师签字：教研室主任签字：年月日年月日二、进度安排：2013年11月20日-2013年11月22日设计方案确定与资料查阅2103年11月23日-2013年11月25日硬件设计与制作2013年22月26日-2013年11月28日软件程序设计2013年12月10日-2013年12月12日系统联合调试与系统完善三、收集资料及主要参考文献：[1] 林昱,钱昆. Lotus Domino R5 开发教程[M].北京:电子工业出版社, 2001.[2] 冯锦峰,惠月. Lotus Domino/Notes R5 应用开发指南[M].北京:北京希望电子出版社,2000.[3] 刘贵忠,邸双亮.小波分析及其应用[M].西安:西安电子科技大学出版社,1997.[4] 吴湘淇.信号系统与信号处理(下)[M].北京:电子工业出版社,1996.[5] 孙兆林.MATLAB 6.X图像处理[M].北京:清华大学出版社,2002.[6] 孙延奎.小波分析及应用[M].北京:机械工业出版社,2006.[7] 李加升,黄文清,戴瑜兴.基于自定义阈值函数的小波去噪算法 [8] 徐长发,李国宽.实用小波方法[M].武汉:华中科技大学出版社,2001.[8] 胡昌华,张军波,夏军,等.基于MATLAB的系统分析与设计(小波分析)[M].西安:西安电子科技大学出版社,1999.217-225.三、中文摘要：波分析理论是一种新兴的信号处理理论，它在时间上和频率上都有很好的局部性，这使得小波分析非常适合于时-频分析，借助时- 频局部分析特性，小波分析理论已经成为信号去噪中的一种重要的工具。
谱相减MATLAB代码以及信噪比计算
谱相减MATLAB代码以及信噪比计算实验二语音信号的频域处理一、实验目的、要求（1）掌握语音信号频域分析方法（2）了解语音信号频域的特点（3）了解谱减法作为频域语音增强的原理与编程实现（3）了解谱减法的缺点，并分析产生该缺点的原因二、实验原理语音虽然是一个时变、非平稳的随机过程。
但在短时间内可近似看作是平稳的。
因此如果能从带噪语音的短时谱中估计出“纯净”语音的短时谱，即可达到语音增强的目的。
由于噪声也是随机过程，因此这种估计只能建立在统计模型基础上。
利用人耳感知对语音频谱分量的相位不敏感的特性，这类语音增强算法主要针对短时谱的幅度估计。
短时话幅度估计概述设一帧加窗后的带噪语音为()()()01y n s n d n n N =+≤≤- (2.1)其中()s n 为纯净语音，()d n 假设为平稳加性高斯噪声。
将()y n 在一组基{()}k n φ上展开，使展对系数为各不相关的随机变量。
设()y n 的相关函数为(,)y R n m ，由K －L 展开得知{()}k n φ满足1()()(,)()N k y k m K n R n m m λφφ-==∑ (2.2)则()y n 的展开式为110()()()()N k k K N k k n y n Y nY y n n φφ-=-=?==??∑∑ (2.3) 如果()y n 的相关长度小于帧长N ，则()k n φ的近似函数为2()k nk n j N π=(2.4)可见()y n 的展开过程实际上相当于离散博里叶交换，其展开系数（为傅里叶变换系数。
由()()()y n s n d n =+，则有：k k k Y S N =+。
其中[]||exp k k k Y Y j θ=、[]||exp k k k S S j α=、k N 分别为()y n 、()s n 及()d n 的傅里叶交换系数。
由于假设噪声是高斯分布的，其傅里叶系数k N 相当于多个高斯样本的加权和，故可认为仍然为高斯分布。
基于MATLAB的语音信号去噪处理(修改版)(word文档良心出品)
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AbstractVoice 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 (24)3.7.1双线性变换法与设计步骤 (24)3.7.2源程序与仿真图像 (25)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 (31)4.3本章小结 (32)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 (40)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。
数字信号处理课程设计--基于 MATLAB 的语音去噪处理
数字信号处理课程设计课程名称数字信号处理基于MATLAB 的语音去噪处理题目名称专业班级13级通信工程本一学生姓名学号指导教师二○一五年十二月二十七日引言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。
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目录1 绪论 (4)2 课程设计内容 (5)3 课程设计的具体实现 (5)3.1 语音信号的采集 (4)3.2 语音信号的时频分析 (4)3.3 语音信号加噪与频谱分析 (6)3.4 利用双线性变换法设计低通滤波器 (8)3.5 用滤波器对加噪语音信号进行滤波 (9)3.6 分析滤波前后语音信号波形及频谱的变化 (10)3.7回放语音信号 (10)3.8小结 (11)结论 ···········································································错误！未定义书签。
matlab音频降噪课程设计报告
燕山大学医学软件课程设计说明书题目：基于MATLAB巴特沃斯滤波器的音频去噪的GUI设计学院（系）：电气工程学院年级专业： 13级生物医学工程 2 班学号： 41学生姓名：魏鑫指导教师：许全盛院（系）：电气工程学院基层教学单位：生物医学工程系目录一、设计目的意义 (1)1.1绪论 (1)1.2设计目的 (1)1.3意义 (1)二、设计内容 (2)2.1 设计原理 (2)2.2 设计内容 (2)三、设计过程及结果分析 (3)3.1 设计步骤 (3)3.2 MATLAB程序及结果 (3)3.3 结果分析 (8)四、总结 (9)五、参考文献 (10)一、设计目的意义1.1 绪论语音是语言的声学表现，是人类交流信息最自然、最有效、最方便的手段。
随着社会文化的进步和科学技术的发展，人类开始进入了信息化时代，用现代手段研究语音处理技术，使人们能更加有效地产生、传输、存储、和获取语音信息，这对于促进社会的发展具有十分重要的意义，因此，语音信号处理正越来越受到人们的关注和广泛的研究。
1.2 设计目的(1)掌握数字信号处理的基本概念，基本理论和基本方法。
(2)熟悉离散信号和系统的时域特性。
(3)掌握序列快速傅里叶变换方法。
(4)学会MATLAB的使用，掌握MATLAB的程序设计方法。
(5)掌握利用MATLAB对语音信号进行频谱分析。
(6)掌握滤波器的网络结构。
(7)掌握MATLAB设计IIR、FIR数字滤波器的方法和对信号进行滤波的方法。
1.3 意义语音信号处理是一门比较实用的电子工程的专业课程，语音是人类获取信息的重要来源和利用信息的重要手段。
通过语言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，它是创造和记载几千年人类文明史的根本手段，没有语言就没有今天的人类文明。
语音是语言的声学表现，是相互传递信息的最重要的手段，是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息的形式。
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，它是一门新兴的学科，同时又是综合性的多学科领域和涉及面很广的交叉学科。