数字信号处理课程设计语音信号处理MATLAB

中原工学院

数字信号处理教程课程设计

电信152

杨耀华

绪论

数字信号处理课程是电子信息类与电气类专业本科生继“信号与系统”课之后的一门必修的专业基础课程。设置本课程的目的在于，使学生通过本课程的学习，了解“数字信号处理”这一技术领域的概貌，初步建立起有关“数字信号处理”的基本概念，掌握基本分析方法，为后续课程及从事信息处理等方面有关的研究工作打下基础。本课程是一门结合实际工程应用的基础理论课程。本次课程设计是在MATLAB平台上，对声音信号进行采集，处理，滤波等最终还原出原无噪声的声音信号。运用本课程所学的理论知识对信号进行谱分析，设计滤波器，得出结论。进一步巩固所学的知识。

目录

一．设计目的 (1)

二．设计要求及任务 (1)

三．课程设计平台 (2)

四．设计原理及计算方法 (2)

五．实验论证方案及结果分析 (3)

六. 结论及心得 (15)

七. 附录：程序代码及注释 (15)

八. 参考文献 (28)

一．设计目的

1.学会MATLAB的使用，掌握MATLAB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IIR数字滤波器的方法。

学会用MATLAB对信号进行分析和处理。

二．设计要求及任务

2.1.语音信号的采集；

本设计利用计算机Windows下的录音机录入一句语音信号，然后在Matlab软件平台下，利用函数waveread对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。

2.2.语音信号的频谱分析；

在Matlab中，可以利用函数FFT对信号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性，然后加入一干扰信号，要求画出语音信号干扰前后的时域波形，并对其频谱进行分析。

2.3.设计数字滤波器，给出性能指标（参考指标）；

（1）低通滤波器的性能指标：fp=1000Hz,fs=1200Hz,As=100dB,Ap=1dB

（2）高通滤波器的性能指标：fs=4800Hz,fp=5000Hz,As=100dB,Ap=1dB

（3）带通滤波器的性能指标：fp1=1200Hz,fp2=3000Hz,fs1=1000Hz,

fps2=3200Hz,As=100dB,Ap=1dB；

采用双线性变换法设计上面一种类型的数字滤波器，要求使用切比雪夫II型滤波器。

2.4.用滤波器对信号进行滤波

画出滤波后信号的时域波形及频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化。

2.5.回放语音信号，分析滤波前后的语音变化。

在熟悉数字信号处理课程理论的基础上，通过MATLAB仿真实现语音信号的采集与处理，进一步加深对数字信号处理理论和技术的掌握。

三．课程设计平台

计算机、MATLAB6.5以上

四．设计原理及计算方法

4.1.语音信号采集

在新版本的MATLAB中可采用audioread函数将声音信号提取出来，并通过sound 函数在MATLAB中直接播放，也可以通过audiowrite函数将处理后的数据存为声音文件。

4.2.噪声的叠加

①采用单一频率的信号进行叠加，产生噪音，此种方法容易滤除。

②采用rand函数产生全频率的噪声，然后通过高通滤波器产生高频率的噪声。其高通滤波器选择的是FIR等波纹逼近法设计的滤波器。

③采用rand函数产生全频率的噪声，然后通过带通滤波器产生高频率的噪声。其带通滤波器选择的是椭圆带通滤波器。

4.3.滤波器的选择

根据声音频率选择合适的滤波器，根据题目要求要使用双线性变换法。

巴特沃斯和切比雪夫是基础的滤波器，因此我们采用这两种滤波器。

五．实验论证方案及结果分析

5.1.声音的采样及加噪声

我们通过声音剪辑软件截取了一段10s的音乐，通过audioread函数将声音采样，并通过绘图程序将声音的时域波形和频域波形显示了出来。

部分代码如下：（详细见附录）

[y,Fs]=audioread('Z:\伦桑,橙光音乐 - 山有木兮-橙光游戏《人鱼传说之长生烛》主题曲.wav'); //读取声音文件

audiowrite('Z:\sound.wav',y,44100) //保存声音文件;

%sound(y,Fs);

y1=y(:,1)';y2=y(:,2)';

l1=length(y1);

xk1=fft(y1,l1);xk2=fft(y2,l1); //FFT变换求频谱

T=1/Fs;

D=1/(l1*T); //频率分辨率 hz

其运行的结果图：

结果分析

由图可见，由于采用的是高清的声音源，其最高的频率达到了15khz。

如要完全还原声音信号，滤波器的通带要在15k以上。

所遇到的问题及解决方法

①在声音采集后出现了两组数列，并且在绘制频谱和时域波形是有两个图形。因此推测此声音为双声道，为了便于观察，将其一声道和二声道分离，从而清晰的看到了结果。

②时域波形显示太过于密集，因此我们调整了绘图的x坐标轴，只显示一部分波形便于以后的对比。

5.2.噪声的产生

我们采用了随机函数rand来产生随机噪声

因为rand产生的是全频率的噪声，为了将声音频率分辨快来，必须加上滤波器来产生高频噪声。我们采用了两种滤波器，一种为FIR滤波器，一种为椭圆滤波器，来避免频率和声音频率相同，导致滤除不掉。

部分代码如下：（详细见附录）

fs=14000; fp=15000;Rp=0.1;As=70; % 滤波器指标

fb=[fs,fp];m=[0,1]; % 计算remezord函数所需参数f,m,dev

dev=[10^(-As/20),(10^(Rp/20)-1)/(10^(Rp/20)+1)];

[n,fo,mo,W]=remezord(fb,m,dev,Fs); % 确定remez函数所需参数

hn=remez(n,fo,mo,W); % 调用remez函数进行设计,用于滤除噪声nt中的低频成分

yt=filter(hn,1,5*nt); %滤除随机噪声中低频成分，生成高通噪声yt

fs1=16000; fp1=18000;fp2=20000;fs2=22000;%模拟指标

Rp=0.1;As=70;%滤波器指标

fp=[fp1,fp2];fs=[fs1,fs2];

wp=2*pi*fp/Fs;ws=2*pi*fs/Fs;%数字指标

OmegaP=2*Fs*tan(wp/2);%频率预畸

OmegaS=2*Fs*tan(ws/2);

%椭圆滤波器