音频信号及音频分析

音频信号及音频分析
音频信号及音频分析

音频信号及音频分析

音频信号及音频分析

音频是多媒体中的一种重要媒体。我们能够听见的音频信号的频率范围大约是

20Hz-2OkHz,其中语音大约分布在300Hz-4kHz之内,而音乐和其他自然声响是全范围分布的。声音经过模拟设备记录或再生,成为模拟音频,再经数字化成为数字音频。这里所说的音频分析就是以数字音频信号为分析对象,以数字信号处理为分析手段,提取信号在时域、频域内一系列特性的过程。

各种特定频率范围的音频分析有各自不同的应用领域。例如,对于300-4kHz之间的语音信号的分析主要应用于语音识别,其用途是确定语音内容或判断说话者的身份;而对于20-20kHz之间的全范围的语音信号分析则可以用来衡量各类音频设备的性能。所谓音频设备就是将实际的声音拾取到将声音播放出来的全部过程中需要用到的各类电子设备,例如话筒、功率放大器、扬声器等,衡量音频设备的主要技术指标有频率响应特性、谐波失真、信噪比、动态范围等。

音频分析原理

音频分析的原理主要涉及数字信号处理的基本理论、音频分析的基本方法以及音频参数测量和分析内容,其中数字信号处理是音频分析的理论基础。

1.音频分析技术基础

傅立叶变换和信号的采样是进行音频分析时用到的最基本的技术。傅立叶变换是进行频谱分析的基础,信号的频谱分析是指按信号的频率结构,求取其分量的幅值、相位等按频率分布规律,建立以频率为横轴的各种“谱”,如幅度谱、相位谱。信号中,周期信号通过傅立叶级数变换后对应离散频谱,而对于非周期信号,可以看作周期T为无穷大的周期信号,当周期趋近无穷大时,则基波谱线及谱线间隔(ω=2π/T)趋近无穷小,从而离散的频谱就变为连续频谱。所以,非周期信号的频谱是连续的。

在以计算机为中心的测试系统中,模拟信号进入数字计算机前先经过A/D变换器,将连续时间信号变为离散时间信号,称为信号的采样。然后再经幅值量化变为离散的数字信号。这样,在频域上将会出现一系列新的问题,频谱会发生变化。由模拟信号变成数字信号后,其傅立叶变换也变成离散傅立叶变换,涉及到采样定理、频率混叠、截断和泄漏、加窗与窗函数等一系列问题。

2.音频分析方法

通常在对某音频设备音频测量分析时,该设备被看成是一个具有输入端口和输出端口的黑箱系统。将某种己知信号输入该系统,然后从输出端获取输出信号进行分析,从而了解该系统的一些特性,这就是音频分析的一般方法。输入音频设备的信号,称作激励信号。激励信号可以是正弦、方波等周期信号,也可以是白噪声、粉红噪声等随机信号,还可以是双音、多音、正弦突发等信号。最常用的检测分析方法有正弦信号检测、脉冲信号检测、最大长度序列信号检测等。

音频参数测量及分析

音频测量一般包括信号电压、频率、信噪比、谐波失真等基本参数。大部分音频参数都可以

由这几种基本参数组合而成。音频分析可以分为时域分析、频域分析、时频分析等几类。由于信号的谐波失真对于音频测量比较重要,因此将其单独归类为失真分析。以下分别介绍各种音频参数测量和音频分析。

1、基本参数测量

音频测量中需要测量的基本参数主要有电压、频率、信噪比。电压测试可以分为均方根电压(RMS)、平均电压和峰值电压等几种。

频率是音频测量中最基本的参数之一。通常利用高频精密时钟作为基准来测量信号的频率。测量频率时,在一个限定的时间内的输入信号和基准时钟同时计数,然后将两者的计数值比较后乘以基准时钟的频率就得到信号频率。随着微处理芯片的运算速度的提高,信号的频率也可以利用快速傅立叶变换通过软件计算得到。

信噪比是音频设备的基本性能指标,是信号的有效电压与噪声电压的比值。信噪比的计算公式为:

在实际测量中,为方便起见,通常用带有噪声的信号总电压代替信号电压计算信噪比。2、时域分析

时域分析通常是将某种测试信号输入待测音频设备,观察设备输出信号的时域波形来评定设备的相关性能。最常用的时域分析测试信号有正弦信号、方波信号、阶跃信号及单音突变信号等。例如将正弦信号输入设备,观察输出信号时域波形失真就是一种时域分析方法。

方波分析具有良好的突变性及周期性,通过观察设备对方波信号的输出信号波形能够很好的检测设备的各项性能,因此方波信号成为最常用的时域分析信号。图1是音频设备对方波的响应信号在半个周期(上升沿)内的具体描述。描述方波响应有上升时间、峰值振荡、过冲量及倾斜度等几个最主要参数。

阶跃信号分析比较简单,主要用来检测音频设备对于信号突变的响应灵敏度。阶跃信号分析的参数通常两个,就是阶跃响应信号的上升时间和脉冲宽度。上升时间越小,设备对于信号突变的响应越灵敏,瞬态特性越好;脉宽越小,设备的阻尼特性越好,系统越稳定。

正弦信号在某个时刻峰值突然升高,形成突变,就是单音突变信号。由于单音突变信号的能量集中在一个很窄的频率范围,因此常用单音突变信号检测音频设备在某个特定频率的响应情况。单音突变信号的主要用途是快速判定某些音频设备,例如扬声器的阻尼特性等。

3、频域分析

频域分析是音频分析的重要内容,频域分析的主要依据是频率响应特性曲线图。前面提到的正弦检测、脉冲检测及最大长度序列信号检测都能够得到设备的频率响应。频率响应曲线图反映了音频设备在整个音频范围内的频率响应的分布情况。一般来说曲线峰值处的频率成分,回放声压大、声压强;曲线谷底处频率成分声压小、声音弱。若波峰和波谷起伏太大,则会造成较严重的频率失真。

4、时频分析

时频特性描述了音频设备在时间轴上随着时间的变化其频域特性的变化情况。时频特性不仅在频率的变化过程中描述了音频设备的响应状态,而且还在时间的变化过程中描述了音频设备的响应状态,也就是从三维的角度全面地描述了音频设备的响应特性。对于放音设备而言,主观听感的评述,如低音是否干净,背景是否清晰,层次是否分明,音场的深浅等均与音频设备的时频特性均有密切关系。音频设备的时频特性是客观评价音频设备性能优劣的一个很重要的方面。

5、失真分析

音频设备的失真包括谐波失真、互调失真、相位失真及瞬态失真等几类。音频测量中最重要的是谐波失真,谐波失真,简单地说就是声音信号经音频设备重放后多出来的额外的谐波成分。从听众的角度看,不同的发声物体所发出的声音是由不同的基波和谐波构成的,听众可以根据声音的特性分辨出发声的物体。如果功率放大器将某种乐器所发出的乐音(乐音由基波和谐波组成)放大,经扬声器放音后,对基波和各次谐波的波形形状、幅值和相位均能无失真的重现出来,则可以认为是高质量的放音;否则,扬声器所放出的声音听起来烦躁、别扭,则谐波失真己经达到无法忍受,甚至使人无法分辨发声乐器的种类。因此,谐波失真是音频设备的重要性能指标。

谐波失真的测量方法有两种,一种是以正弦信号输入待测设备,然后分析设备响应信号的频率成分,可以得到谐波失真。另一种更简单的测量方法是首先利用带阻滤波器滤除响应信号

中的基频成分,然后直接测量剩余信号的电压,将其与原响应信号作比较,就可以得到谐波失真。显然第二种方法得到的谐波失真是THD+N,由于采用了信号的总电压值代替了基频分量电压值,因此得到的谐波失真比实际值偏小,且实际的谐波失真越大,误差越大。

在实际的音频测量时,通常在一定的频率范围内选取若干个频率点,分别测量出各点的谐波失真,然后将各谐波失真数值以频率为横坐标连成一条曲线,称为谐波失真曲线。如图2是某功率放大器在100-1OKHz范围内的总谐波失真和2阶、3阶及4阶谐波失真的曲线图。

音频分析仪器

这里所说的音频分析仪器是指既能够测量话筒、音频功放、扬声器等各类单一音频设备的各种电声参数,也能测试组合音响、调音台等组合音频设备的整体性能的分析类仪器。目前市场上已经出现了可用于测量音频设备的各类分析仪器,例如失真度分析器、频谱分析仪、频率计数器、交流电压表、直流电压表、音频示波器等。这些基于各种功能电路的机架式硬件仪器使用简便、测量精度较高,目前己经获得了广泛的应用。音频设备生产厂家可以利用音频分析仪器检查设备的性能,发现存在的缺陷,从而对设备的设计制造进行改进,消费者也可以利用音频分析仪器对设备进行评估,选择合适的产品。

以组合音响为例,在评价其性能时常常用到术语“音色”,所谓音色就是指音响因高次谐波不同而引起的声音差异。而音响的所谓“平衡感”则是指音响在全频段重放的量感听起来自然的程度。音频分析仪器的作用就是将评价设备各种行业术语以各种量化的特征参数形式表示出来,“音色”所对应的特征参数就是谐波失真的测量,而“平衡感”则涉及到设备在整个音频范围内的频率响应的分布情况。

一般说来,一台功能较为齐全的音频分析仪器应能测量信号交直流电压、信号频率、谐波失真、信噪比等参数。功能强大的音频分析仪器提供频谱分析、1/3倍频程分析、倍频程分析、声压级测量等功能。如果要组建音频分析系统,还需要一台标准音频信号发生器作为激励信号源。

音频分析利用时域分析、频域分析、失真分析等方法为手段,通过测量各类音频参数来评价音频系统的性能。音频分析是一种综合性的分析,涉及到众多的测试仪器,对于普通用户而言,需要根据其感兴趣的参数合理的选择测试仪器,很难建立完整的音频测试分析系统。

语音信号分析与处理2011

数字信号处理实验二:语音信号分析与处理 学号 姓名 注:1)此次实验作为《数字信号处理》课程实验成绩的重要依据,请同学们认真、独立完成,不得抄袭。 2)请在授课教师规定的时间内完成; 3)完成作业后,请以word 格式保存,文件名为:学号+姓名 4)请通读全文,依据第2及第3 两部分内容,认真填写第4部分所需的实验数据,并给出程序内容。 1. 实验目的 (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MATLAB 设计FIR 和IIR 滤波器的方法及应用 (4) 学会用MATLAB 对语音信号的分析与处理方法 2. 实验内容 录制一段自己的语音信号,对录制的语音信号进行采样,画出采样后语音信号的时域波形和频谱图,确定语音信号的频带范围;使用MATLAB 产生白噪声信号模拟语音信号在处理过程中的加性噪声并与语音信号进行叠加,画出受污染语音信号的时域波形和频谱图;采用双线性法设计出IIR 滤波器和窗函数法设计出FIR 滤波器,画出滤波器的频响特性图;用自己设计的这两种滤波器分别对受污染的语音信号进行滤波,画出滤波后语音信号的时域波形和频谱图;对滤波前后的语音信号进行时域波形和频谱图的对比,分析信号的变化;回放语音信号,感觉与原始语音的不同。 3. 实验步骤 1)语音信号的采集与回放 利用windows 下的录音机或其他软件录制一段自己的语音(规定:语音内容为自己的名字,以wav 格式保存,如wql.wav ),时间控制在2秒之内,利用MATLAB 提供的函数wavread 对语音信号进行采样,提供sound 函数对语音信号进行回放。 [y,fs,nbits]=wavread(file), 采样值放在向量y 中,fs 表示采样频率nbits 表示采样位数。Wavread 的更多用法请使用help 命令自行查询。 2)语音信号的频谱分析 利用fft 函数对信号进行频谱分析 3)受白噪声干扰的语音信号的产生与频谱分析 ①白噪声的产生: N1=sqrt (方差值)×randn(语音数据长度,2)(其中2表示2列,是由于双声道的原因) 然后根据语音信号的频谱范围让白噪声信号通过一个带通滤波器得到一个带限的白噪声信号 N2; 带通滤波器的冲激响应为: h B (n )= ))((sin ))((sin 1122απ ωπωαπωπω---n c n c c c c c

滤波器语音信号去噪讲解

******************* 实践教学 ******************* 兰州理工大学 计算机与通信学院 2013年春季学期 信号处理课程设计 题目:基于MATLAB的FIR滤波器语音信号去噪专业班级:通信工程(1)班 姓名:王兴栋 学号:10250114 指导教师:陈海燕 成绩:

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

前言 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。 语音信号是信息技术处理中最重要的一门科学,是人类社会几步的标志。那么什么是语音?语音是人类特有的功能,也是人类获取外界信息的重要工具,也是人与人交流必不可少的重要手段。那么什么又是信号?那信号是什么呢?信号是传递信息的函数。离散时间信号——序列——可以用图形来表示。 语音信号处理是一门用研究数字信号处理研究信号的科学。它是一新兴的信息科学,同时又是综合多个学科领域的一门交叉科学。语音在我们的日常生活中随时可见,也随处可见,语音很大程度上可以影响我们的生活。所以研究语音信号无论是在科学领域上还是日常生活中都有其广泛而重要的意义。 本论文主要介绍的是的语音信号的简单处理。本论文针对以上问题,运用数字信号学基本原理实现语音信号的处理,在matlab7.0环境下综合运用信号提取,幅频变换以及傅里叶变换、滤波等技术来进行语音信号处理。我所做的工作就是在matlab7.0软件上编写一个处理语音信号的程序,能对语音信号进行采集,并对其进行各种处理,达到简单语音信号处理的目的。 对语音信号的研究,本论文采用了设计两种滤波器的基本研究方法来达到研究语音信号去噪的目的,最终结合图像以及对语音信号的回放,通过对比,得出结论。

语音信号分析与处理系统设计

语音信号分析与处理系统设计

语音信号分析与处理系统设计 摘要 语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴的学科,是目前发展最为迅速的信息科学研究领域的核心技术之一。通过语音传递信息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息形式。 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,它的信号处理与分析工具箱为语音信号分析提供了十分丰富的功能函数,利用这些功能函数可以快捷而又方便地完成语音信号的处理和分析以及信号的可视化,使人机交互更加便捷。信号处理是Matlab重要应用的领域之一。 本设计针对现在大部分语音处理软件内容繁多、操作不便等问题,采用MATLAB7.0综合运用GUI界面设计、各种函数调用等来实现语音信号的变频、变幅、傅里叶变换及滤波,程序界面简练,操作简便,具有一定的实际应用意义。 最后,本文对语音信号处理的进一步发展方向提出了自己的看法。 关键字:Matlab;语音信号;傅里叶变换;信号处理;

目录 1 绪论 (1) 1.1课题背景及意义 (1) 1.2国内外研究现状 (1) 1. 3本课题的研究内容和方法 (2) 1.3.1 研究内容 (2) 1.3.2 运行环境 (2) 1.3.3 开发环境 (2) 2 语音信号处理的总体方案 (3) 2.1 系统基本概述 (3) 2.2 系统基本要求 (3) 2.3 系统框架及实现 (3) 2.4系统初步流程图 (4) 3 语音信号处理基本知识 (6) 3.1语音的录入与打开 (6) 3.2采样位数和采样频率 (6) 3.3时域信号的FFT分析 (6) 3.4数字滤波器设计原理 (7) 3.5倒谱的概念 (7) 4 语音信号处理实例分析 (8) 4.1图形用户界面设计 (8) 4.2信号的采集 (8) 4.3语音信号的处理设计 (8) 4.3.1 语音信号的提取 (8) 4.3.2 语音信号的调整 (10)

基于matlab声音信号的滤波去噪处理

基于matlab声音信号的滤波去噪处理 摘要 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Matlab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特别是Matlab还具有信号分析工具箱不需具备很强的编程能力就可以很方便地进行信号分析处理和设计利用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 目录 摘要 ABSTRACT 绪论 11研究的目的和意义 12国内外同行的研究状况 13本课题的研究内容和方法语音信号去噪方法的研究 21去噪的原理 22去噪的方法去噪和仿真的研究 31语音文件在MATLAB平台上的录入与打开 32 原始语音信号频谱分析及仿真 33 加噪语音信号频谱分析及仿真 34 去噪及仿真 35 结合去噪后的频谱图对比两种方式滤波的优缺点总结致谢 参考文献 1绪论 11研究的目的和意义 语音信号的采集与分析技术是一门涉及面很广的交叉科学它的应用和发展与语音学声音测量学电子测量技术以及数字信号处理等学科紧密联系语音是人类获取信息的重要来源和利用信息的重要手段在信号传输过程中由于实验条件或各种其他主观或客观条件的原因语音处理系统都不可避免地要受到各种噪声的干扰噪声不但降低了语音质量和语音的可懂度而且还将导致系统性能的急剧恶化严重时使整个系统无法正常工作 MATLAB是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境它将数值分析矩阵计算科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中为科学研究工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言如CFortran的编辑模式代表了当今国际科学计算软件的先进水平其强大的数据处理能力可以极大程度上削弱噪声影响还原出真实的语音信号相符度在90以上 12 国内外同行研究现状 20世纪60年代中期形成的一系列数字信号处理的理论和算法如数字滤波器快速傅立叶变换FFT等是语音信号数字处理的理论和技术基础随着信息科学技术的

基于Matlab的语音信号处理与分析

系(院)物理与电子工程学院专业电子信息工程题目语音信号的处理与分析 学生姓名 指导教师 班级 学号 完成日期:2013 年5 月 目录 1 绪论 (3) 1.1课题背景及意义 (3) 1.2国内外研究现状 (3) 1.3本课题的研究内容和方法 (4) 1.3.1 研究内容 (4) 1.3.2 开发环境 (4) 2 语音信号处理的总体方案 (4) 2.1 系统基本概述 (4) 2.2 系统基本要求与目的 (4) 2.3 系统框架及实现 (5) 2.3.1 语音信号的采样 (5) 2.3.2 语音信号的频谱分析 (5) 2.3.3 音乐信号的抽取 (5) 2.3.4 音乐信号的AM调制 (5) 2.3.5 AM调制音乐信号的同步解调 (5) 2.4系统设计流程图 (6) 3 语音信号处理基本知识 (6) 3.1语音的录入与打开 (6)

3.2采样位数和采样频率 (6) 3.3时域信号的FFT分析 (7) 3.4切比雪夫滤波器 (7) 3.5数字滤波器设计原理 (8) 4 语音信号实例处理设计 (8) 4.1语音信号的采集 (8) 4.3.1高频调制与低频调制 (10) 4.3.2切比雪夫滤波 (11) 4.3.3 FIR滤波 (11) 5 总结 (12) 参考文献 (13) 语音信号的处理与分析 【摘要】语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴的学科,是目前发展最为迅速的信息科学研究领域的核心技术之一。通过语音传递信息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息形式。 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,它的信号处理与分析工具箱为语音信号分析提供了十分丰富的功能函数,利用这些功能函数可以快捷而又方便地完成语音信号的处理和分析以及信号的可视化,使人机交互更加便捷。信号处理是Matlab重要应用的领域之一。 本设计针对现在大部分语音处理软件内容繁多、操作不便等问题,采用MATLAB7.0综合运用GUI界面设计、各种函数调用等来实现语音信号的变频、变幅、傅里叶变换及滤波,程序界面简练,操作简便,具有一定的实际应用意义。 最后,本文对语音信号处理的进一步发展方向提出了自己的看法。 【关键词】Matlab 语音信号傅里叶变换低通滤波器

音频信号分析与处理

实验三音频信号的分析与处理1 一、实验目的 1.掌握音频信号的采集以及运用Matlab软件实现音频回放的方 法; 2.掌握运用Matlab实现对音频信号的时域、频谱分析方法; 3.掌握运用Matlab设计RC滤波系统的方法; 4.掌握运用Matlab实现对加干扰后的音频信号的进行滤波处理 的方法; 5.锻炼学生运用所学知识独立分析问题解决问题的能力,培养学 生创新能力。 二、实验性质 设计性实验 三、实验任务 1.音频信号的采集 音频信号的采集可以通过Windows自带的录音机也可以用专用的录制软件录制一段音频信号(尽量保证无噪音、干扰小),也可以直接复制一段音频信号,但必须保证音频信号保存为.wav的文件。 2.音频信号的时域、频域分析 运用Matlab软件实现对音频信号的打开操作、时域分析和频域分析,并画出相应的图形(要求图形有标题),并打印在实验报告中(注意:把打印好的图形剪裁下来,粘贴到实验报告纸上)。 3.引入干扰信号 在原有的音频信号上,叠加一个频率为100KHz的正弦波干扰信号(幅度自定,可根据音频信号的情况而定)。 4.滤波系统的设计 运用Matlab实现RC滤波系统,要求加入干扰的音频信号经过RC滤波系统后,能够滤除100KHz的干扰信号,同时保留原有的音频信号,要求绘制出RC滤波系统的冲激响应波形,并分析其频谱。

% 音频信号分析与处理 %% 打开和读取音频文件 clear all; % 清除工作区缓存 [y, Fs] = audioread('jyly.wav'); % 读取音频文件 VoiceWav = y(300000 : 400000, 1); % 截取音频中的一段波形 clear y; % 清除缓存 hAudio = audioplayer(VoiceWav, Fs); % 将音频文件载入audioplayer SampleRate = get(hAudio, 'SampleRate'); % 获取音频文件的采样率KHz T = 1/SampleRate; % 计算每个点的时间,即采样周期SampLen = size(VoiceWav,1); % 单声道采样长度 %% 绘制时域分析图 hFig1 = figure('Units', 'normalized', 'Position', [0 0.05 0.49 0.85]); t = T: T: (SampLen* T); subplot(2, 1, 1); % 绘制音频波形 plot(t, VoiceWav); % 绘制波形 title('音频时域波形图'); axis([0, 2.3, -0.5, 0.5]); xlabel('时间(s)'); ylabel('幅值(V)'); % 显示标题 %% 傅里叶变换 subplot(2, 1, 2); % 绘制波形 myfft(VoiceWav, SampleRate, 'plot'); % 傅里叶变换 title('单声道频谱振幅'); % 显示标题 xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('|Y(f)|'); play(hAudio); % 播放添加噪声前的声音 pause(3); %% 引入100KHz的噪声干扰 t = (0: SampLen-1)* T; noise = sin(2 * pi * 10000 * t); % 噪声频率100Khz,幅值-1V到+1V hFig2 = figure('Units', 'normalized', 'Position', [0.5 0.05 0.5 0.85]); subplot(2, 1, 1); % 绘制波形 plot(t(1: 1000), noise(1: 1000)); title('100KHz噪声信号'); % 显示标题 noiseVoice = VoiceWav+ noise'; % 将噪声加到声音里面 hAudio = audioplayer(noiseVoice, Fs); % 将音频文件载入audioplayer subplot(2, 1, 2); % 绘制波形 [fftNoiseVoice, f] = myfft(noiseVoice, SampleRate, 'plot'); title('音乐和噪声频谱'); % 显示标题 play(hAudio); % 播放添加噪声后的声音 pause(3);

基于小波变换的语音信号去噪(详细)

测试信号处理作业 题目:基于小波变换的语音信号去噪 年级:级 班级:仪器科学与技术 学号: 姓名: 日期:2015年6月

基于小波变换的语音信号去噪 对于信号去噪方法的研究是信号处理领域一个永恒的话题。经典的信号去噪方法,如时域、频域、加窗傅立叶变换、维纳分布等各有其局限性,因此限制了它们的应用范围。小波变换是八十年代末发展起来的一种新时-频分析方法,它在时-频两域都具有良好的局部化特性;并且在信号去噪领域获得了广泛的应用。 目前已经提出的小波去噪方法主要有三种:模极大值去噪、空域相关滤波去噪以及小波阈值去噪法。阈值法具有计算量小、去噪效果好的特点,取得了广泛的应用。然而在阈值法中,阈值的选取直接关系到去噪效果的优劣。如果阈值选取过小,那么一部分噪声小波系数将不能被置零,从而在去噪后的信号中保留了部分噪声信息;如果阈值选的偏大,则会将一部分有用信号去掉,使得去噪后的信号丢失信息。 1、语音信号特性 由于语音的生成过程与发音器宫的运动过程密切相关,而且人类发音系统在产生不同语音时的生理结构并不相同,因此使得产生的语音信号是一种非平稳的随机过程(信号)。但由于人类发生器官变化速度具有一定的限度而且远小于语音信号的变化速度,可以认为人的声带、声道等特征在一定的时间内(10- 30ms)基本不变,因此假定语音信号是短时平稳的,即语音信号的某些物理特性和频谱特性在10-30ms的时间段内近似是不变的,具有相对的稳定性,这样可以运用分析平稳随机过程的方法来分析和处理语音信号。在语音增强中就是利用了语音信号短时谱的平稳性。 语音信号基本上可以分为清音和浊音两大类。清音和浊音在特性上有明显的区别,清音没有明显的时域和频域特性,看上去类似于白噪声,并具有较弱的振幅;而浊音在时域上有明显的周期性和较强的振幅,其能量大部分集中在低频段内,而且在频谱上表现出共振峰结构。在语音增强中可以利用浊音所具有的明显的周期性来区别和抑制非语音噪声,而清音由于类似于白噪声的特性,使其与宽带平稳噪声很难区分。 由于语音信号是一种非平稳、非遍历的随机过程,因此长时间时域统计特性对语音信号没有多大的意义,而短时谱的统计特性对语音信号和语音增强有着十分重要的作用。语音信号短时谱幅度统计特性的时变性,使得语音信号的分析帧在趋于无穷大时,根据中心极限定理,其短时谱的统计特性服从高斯(Gauss)分布,而在实际应用时只能在有限帧长下进行处理,因此,在有限帧时这种高斯分布的统计特性是一种近似的描述,这样就可以作为分析宽带噪声污染的带噪语音信号增强应用时的前提和假设。

基于MATLAB的语音信号处理系统设计(程序+仿真图)--毕业设计

语音信号处理系统设计 摘要: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。语音信号处理的目的是得到某些参数以便高效传输或存储,或者是用于某种应用,如人工合成出语音、辨识出讲话者、识别出讲话内容、进行语音增强等。本文简要介绍了语音信号采集与分析以及语音信号的特征、采集与分析方法,并在采集语音信号后,在MATLAB 软件平台上进行频谱分析,并对所采集的语音信号加入干扰噪声,对加入噪声的信号进行频谱分析,设计合适的滤波器滤除噪声,恢复原信号。利用MATLAB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,然后我们还可以通过sound命令来对语音信号进行回放,以便在听觉上来感受声音的变化。 关键词:Matlab,语音信号,傅里叶变换,滤波器 1课程设计的目的和意义 本设计课题主要研究语音信号初步分析的软件实现方法、滤波器的设计及应用。通过完成本课题的设计,拟主要达到以下几个目的: 1.1.了解Matlab软件的特点和使用方法。 1.2.掌握利用Matlab分析信号和系统的时域、频域特性的方法; 1.3.掌握数字滤波器的设计方法及应用。 1.4.了解语音信号的特性及分析方法。 1.5.通过本课题的设计,培养学生运用所学知识分析和解决实际问题的能力。 2 设计任务及技术指标 设计一个简单的语音信号分析系统,实现对语音信号时域波形显示、进行频谱分析,利用滤波器滤除噪声、对语音信号的参数进行提取分析等功能。采用Matlab设计语言信号分析相关程序,并且利用GUI设计图形用户界面。具体任务是:

数字信号处理 语音信号分析与处理及其MATLAB实现..

摘要 (2) 1 设计目的与要求 (3) 2 设计步骤 (4) 3 设计原理及内容 (5) 3.1 理论依据 (5) 3.2 信号采集 (6) 3.3 构造受干扰信号并对其FFT频谱分析 (8) 3.4 数字滤波器设计 (9) 3.5 信号处理 (10) 总结 (12) 致谢 (13) 参考文献 (14)

用MATLAB对语音信号进行分析与处理,采集语音信号后,在MATLAB软件平台进行频谱分析;并对所采集的语音信号加入干扰噪声,对加入噪声的信号进行频谱分析,设计合适的滤波器滤除噪声,恢复原信号。 数字滤波器是数字信号处理的基础,用来对信号进行过滤、检测和参数估计等处理。IIR数字滤波器最大的优点是给定一组指标时,它的阶数要比相同组的FIR滤波器的低的多。信号处理中和频谱分析最为密切的理论基础是傅立叶变换(FT)。离散傅立叶变换(DFT)和数字滤波是数字信号处理的最基本内容。 关键词:MATLAB;语音信号;加入噪声;滤波器;滤波

1. 设计目的与要求 (1)待处理的语音信号是一个在20Hz~20kHz频段的低频信号 (2)要求MATLAB对语音信号进行分析和处理,采集语音信号后,在MATLAB平台进行频谱分析;并对所采集的语音信号加入干扰噪声,对加入噪声的信号进行频谱分析,设计合适的滤波器进行滤除噪声,恢复原信号。

2. 设计步骤 (1)选择一个语音信号或者自己录制一段语音文件作为分析对象; (2)对语音信号进行采样,并对语音信号进行FFT频谱分析,画出信号的时域波形图和频谱图; (3)利用MATLAB自带的随机函数产生噪声加入到语音信号中,对语音信号进行回放,对其进行FFT频谱分析; (4)设计合适滤波器,对带有噪声的语音信号进行滤波,画出滤波前后的时域波形图和频谱图,比较加噪前后的语音信号,分析发生的变化; (5)对语音信号进行回放,感觉声音变化。

应用Matlab对含噪声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。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。 三、实验程序 1、原始信号采集和分析 clc;clear;close all; fs=10000; %语音信号采样频率为10000 x1=wavread('C:\Users\acer\Desktop\'); %读取语音信号的数据,赋给x1 sound(x1,40000); %播放语音信号 y1=fft(x1,10240); %对信号做1024点FFT变换 f=fs*(0:1999)/1024; figure(1); plot(x1) %做原始语音信号的时域图形 title('原始语音信号'); xlabel('time n'); ylabel('fuzhi n'); figure(2); plot(f,abs(y1(1:2000))); %做原始语音信号的频谱图形 title('原始语音信号频谱') xlabel('Hz'); ylabel('fuzhi');

数字信号处理综合分析报告--数字音频信号的分析与处理

数字信号处理综合报告--数字音频信号的分析与处理

————————————————————————————————作者:————————————————————————————————日期:

数字信号处理实验 题目数字音频信号的分析与处理 班级 姓名 学号 日期 2013.06.10-2013.06.24

一、实验目的 1.复习巩固数字信号处理的基本理论; 2.利用所学知识研究并设计工程应用方案。 二、实验原理 数字信号处理技术在音频信号处理中的应用日益增多,其灵活方便的优点得到体现。分频器即为其中一种音频工程中常用的设备。 人耳能听到的声音频率范围为20Hz~20000Hz,但由于技术所限,扬声器难以做到在此频率范围内都有很好的特性,因此一般采用两个以上的扬声器来组成一个系统,不同的扬声器播放不同频带的声音,将声音分成不同频带的设备就是分频器。下图是一个二分频的示例。 图8.1 二分频示意图 高通滤波器和低通滤波器可以是FIR或IIR类型,其中FIR易做到线性相位,但阶数太高, 不仅需要耗费较多资源,且会带来较长的延时;IIR阶数低,但易出现相位失真及稳定性问题。 对分频器的特性,考虑最多的还是两个滤波器合成的幅度特性,希望其是平坦的,如图8.2所示: 图8.2 分频器幅度特性 分频 低频放 高频放 声 音 High Low-

由于IIR 的延时短,因此目前工程中大量应用的还是Butterworth 、Bessel 、Linkwitz-Riley 三种IIR 滤波器。其幅频特性如图8.3所示: 图8.3 三种常用IIR 分频器的幅度特性 巴特沃斯、切比雪夫、椭圆等类型的数字滤波器系数可通过调用MATLAB 函数很方便的计算得到,但Bessel 、Linkwitz-Riley 数字滤波器均无现成的Matlab 函数。 并联系统的系统函数为 级联系统的系统函数为 宁可瑞滤波器(Linkwitz-Riley ),由两个巴特沃斯滤波器级联而成。 N 阶巴特沃夫滤波器等效宁可瑞滤波器的设计 l h h l l h ()()()()()()()()()()()()()()()B=conv(B ,A )+conv(B ,A )A=conv(A ,A ) l h l h l h l h h l l h B z B z H z H z H z A z A z B z A z B z A z B z A z A z A z =+=++==????121212l 212()()()()()()()()() B=conv(B ,B )A=conv(A ,A ) B z B z B z H z H z H z A z A z A z ===?????

语音信号处理系统设计

课题六语音信号处理系统设计 摘要: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。语音信号处理的目的是得到某些参数以便高效传输或存储,或者是用于某种应用,如人工合成出语音、辨识出讲话者、识别出讲话内容、进行语音增强等。本文简要介绍了语音信号采集与分析以及语音信号的特征、采集与分析方法,并在采集语音信号后,在MATLAB 软件平台上进行频谱分析,并对所采集的语音信号加入干扰噪声,对加入噪声的信号进行频谱分析,设计合适的滤波器滤除噪声,恢复原信号。利用MATLAB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,然后我们还可以通过sound命令来对语音信号进行回放,以便在听觉上来感受声音的变化。 关键词:Matlab,语音信号,傅里叶变换,滤波器 1课程设计的目的和意义 本设计课题主要研究语音信号初步分析的软件实现方法、滤波器的设计及应用。通过完成本课题的设计,拟主要达到以下几个目的: 1.1.了解Matlab软件的特点和使用方法。 1.2.掌握利用Matlab分析信号和系统的时域、频域特性的方法; 1.3.掌握数字滤波器的设计方法及应用。 1.4.了解语音信号的特性及分析方法。 1.5.通过本课题的设计,培养学生运用所学知识分析和解决实际问题的能力。 2 设计任务及技术指标 设计一个简单的语音信号分析系统,实现对语音信号时域波形显示、进行频谱分析,利用滤波器滤除噪声、对语音信号的参数进行提取分析等功能。采用Matlab设计语言信号分析相关程序,并且利用GUI设计图形用户界面。具体任务是:

基于MATLAB的语音信号采集与处理

工程设计论文 题目:基于MATLAB的语音信号采集与处理 姓名: 班级: 学号: 指导老师:

一.选题背景 1、实践意义: 语音信号是一种非平稳的时变信号,它携带着各种信息。在语音编码、语音合成、语音识别和语音增强等语音处理中无一例外需要提取语音中包含的各种信息。语音信号分析的目的就在于方便有效地提取并表示语音信号所携带的信息。所以理解并掌握语音信号的时域和频域特性是非常重要的。 通过语音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.声音是人类常用工具,是相互传递信息的最重要的手段.虽然,人可以通过多种手段获得外界信息,但最重要,最精细的信息源只有语言,图像和文字三种.与用声音传递信息相比,显然用视觉和文字相互传递信息,其效果要差得多.这是因为语音中除包含实际发音容的话言信息外,还包括发音者是谁及喜怒哀乐等各种信息.所以,语音是人类最重要,最有效,最常用和最方便的交换信息的形式.另一方面,语言和语音与人的智力活动密切相关,与文化和社会的进步紧密相连,它具有最大的信息容量和最高的智能水平。 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,处理的目的是用于得到某些参数以便高效传输或存储;或者是用于某种应用,如人工合成出语音,辨识出讲话者,识别出讲话容,进行语音增强等. 语音信号处理是一门新兴的学科,同时又是综合性的多学科领域,

是一门涉及面很广的交叉学科.虽然从事达一领域研究的人员主要来自信息处理及计算机等学科.但是它与语音学,语言学,声学,认知科学,生理学,心理学及数理统计等许多学科也有非常密切的联系. 语音信号处理是许多信息领域应用的核心技术之一,是目前发展最为迅速的信息科学研究领域中的一个.语音处理是目前极为活跃和热门的研究领域,其研究涉及一系列前沿科研课题,巳处于迅速发展之中;其研究成果具有重要的学术及应用价值. 数字信号处理是利用计算机或专用处理设备,以数值计算的方法对信号进行采集、抽样、变换、综合、估值与识别等加工处理,借以达到提取信息和便于应用的目的。它在语音、雷达、图像、系统控制、通信、航空航天、生物医学等众多领域都获得了极其广泛的应用。具有灵活、精确、抗干扰强、度快等优点。 数字滤波器, 是数字信号处理中及其重要的一部分。随着信息时代和数字技术的发展,受到人们越来越多的重视。数字滤波器可以通过数值运算实现滤波,所以数字滤波器处理精度高、稳定、体积小、重量轻、灵活不存在阻抗匹配问题,可以实现模拟滤波器无法实现的特殊功能。数字滤波器种类很多,根据其实现的网络结构或者其冲激响应函数的时域特性,可分为两种,即有限冲激响应( FIR,Finite Impulse Response)滤波器和无限冲激响应( IIR,Infinite Impulse Response)滤波器。 FIR滤波器结构上主要是非递归结构,没有输出到输入的反馈,系统函数H (z)在处收敛,极点全部在z = 0处(因果系统),因而只能

对语音信号进行分析及处理资料

一、设计目的 1.进一步巩固数字信号处理的基本概念、理论、分析方法和实现方法;使自身对信号的采集、处理、传输、显示和存储等有一个系统的掌握和理解; 2.增强应用Matlab语言编写数字信号处理的应用程序及分析、解决实际问题的能力; 3.培养自我学习的能力和对相关课程的兴趣; 二、设计过程 1、语音信号的采集 采样频率,也称为采样速度或者采样率,定义了每秒从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数,它用赫兹(Hz)来表示。 采样位数可以理解为声卡处理声音的解析度。这个数值越大,解析度就越高,录制和回放的声音就越真实 采样定理又称奈奎斯特定理,在进行模拟/数字信号的转换过程中,当采样频率fs不小于信号中最高频率fm的2倍时,采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息,一般实际应用中保证采样频率为信号最高频率的5~10倍。 利用Windows下的录音机,录制了一段发出的声音,内容是“数字信号”,时间在3 s内。接着在D盘保存为WAV格式,然后在Matlab软件平台下.利用函数wavread对语音信号进行采样,并记录下了采样频率和采样点数,在这里我们还通过函数sound引入听到采样后自己所录的一段声音。 [x1,fs,bits]=wavread('E:\数字信号.wav'); %读取语音信号的数据,赋给变量x1,返回频率fs 44100Hz,比特率为16 。 2 、语音信号的频谱分析 (1)首先画出语音信号的时域波形; 程序段: x=x1(60001:1:120000); %截取原始信号60000个采样点

plot(x) %做截取原始信号的时域图形 title('原始语音采样后时域信号'); xlabel('时间轴 n'); ylabel('幅值 A'); (2)然后用函数fft 对语音号进行快速傅里叶变换,得到信号的频谱特性; y1=fft(x,6000); %对信号做N=6000点FFT 变换 figure(2) subplot(2,1,1),plot(k,abs(y1)); title('|X(k)|'); ylabel('幅度谱'); subplot(2,1,2),plot(k,angle(y1)); title('arg|X(k)|'); ylabel('相位谱'); (3)产生高斯白噪声,并且对噪声进行一定的衰减,然后把噪声加到信号中,再次对信号进行频谱特性分析,从而加深对频谱特性的理解; d=randn(1,60000); %产生高斯白噪声 d=d/100; %对噪声进行衰减 x2=x+d; %加入高斯白噪声 3、设计数字滤波器 (1)IIR 低通滤波器性能指标通带截止频Hz f c 1000=,阻带截止频率 Hz f st 1200=,通带最大衰减dB 11=δ,阻带最小衰减dB 1002=δ。 (2)FIR 低通滤波器性能指标通带截止频率Hz f c 1000=,阻带截止频率 Hz f st 1200=, 通带衰减1δ≤1dB ,阻带衰减 2δ≥ 100dB 。 (3)IIR 高通滤波器的设计指标,Hz f z 1000=,Hz f p 2000=,阻带最小衰减dB A s 30=,通带最大衰减dB A P 1=。 (4)(4)FIR 高通滤波器的设计指标,Hz f z 1000=,Hz f p 2000=,阻带最小衰减dB A s 50=,通带最大衰减dB A P 1=。 (5)用自己设计的各滤波器分别对采集的信号进行滤波,在Matlab 中,FIR 滤波器利用函数fftfilt 对信号进行滤波,IIR 滤波器利用函数filter 对信号进行滤波。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

录音合成技术教案-音频信号处理

第四章:音频信号处理-1 信号在时间范畴内的处理 第13 –16 学时

内容 ?混响的概念 ?决定混响的因素?混响时间的选择?时空 ?声源、麦克与环境?术语概念?反射的顺序?条件 ?参数

混响的概念 ◆乐器停止发音后,声音并不马上消失,而是伴有余音的,即分贝 数渐渐下降,这种现象称为混响。 ◆声学上把声音衰减60dB的时间称为混响时间。 ◆混响是由于声音在室内反射造成的,室外是没有混响的。 ◆反映音乐厅质量的主要因素是混响。

决定混响的因素 ◆房间的体积:通常体积越大,混响时间越长; ◆房间内壁的材质:如果内壁是粗糙柔软的吸声材质,那么混响时间会短 些,如果内壁是坚硬光滑的反射材质,那么混响时间会长些,房间的内壁指的是墙壁、天花板、地板,以及音乐厅内一切影响声音传播的障碍物,特别是坐椅,增加有软垫的坐椅数量会缩短混响时间; ◆声音的频率:由于高频声音的反射和衍射能力比低频声音差,所以高频 声音的混响时间比低频声音短。

混响时间的选择 ◆混响时间太短会使声音变得干涩,太长则会使音乐失去清晰的线条,两 者都不利于音乐的欣赏。实践表明,适合乐队演奏的音乐厅,混响时间应在1.5到2秒之间。 ◆最佳的混响时间并不是唯一的,它取决于听众的爱好、音乐的类型、乐 队的规模等诸多因素。 ◆例如:重视音响效果的听众希望混响时间长些(交响乐) ,重视音乐细节 (旋律、节奏等)的欣赏者希望混响时间短些(歌剧)。

时空主题词:干音、湿音、时间、空间、直达、反射、混响、延时 ?我们熟悉的时间与空间 ?室内 ?室外 ?混响 ?反射 ?时间与空间的概念 ?早期反射与后期混响 ?延时与延迟 ?空间尺寸

音频信号的谱分析及滤波

数字信号处理课程设计报告书 课题名称 音频信号的谱分析及滤波 姓 名 学 号 院、系、部 物理与电信工程系 专 业 通信工程 指导教师 2011年 06月24日 ※※※※※※※※※ ※※ ※ ※ ※ ※ ※※ ※※※※※※※ 2008级学生数字信号 处理课程设计

一、设计任务及要求: 设计任务: 录制一段音频(如歌曲,说话声等),采用MATLAB工具对此音频信号用FFT作谱分析。录制一段加入噪声的音频(如在歌声中加入尖锐的口哨声或者其他噪声),采用MATLAB工具对此音频信号用FFT作谱分析。选择合适的指标,设计FIR数字滤波器,将音频中加入的噪声信号减弱或滤除。 设计要求: (1) 掌握数字信号处理的基本概念,基本理论和基本方法。 (2) 掌握序列快速傅里叶变换方法。 (3) 掌握利用MATLAB对语音信号进行频谱分析。 (4) 掌握MATLAB设计IIR对信号进行滤波的方法。 指导教师签名: 2011 年06月14 日二、指导教师评语: 指导教师签名: 2011年06月26 日三、成绩 验收盖章 2011年06 月26日

音频信号的谱分析及滤波 刘娟 (湖南城市学院物理与电信工程系通信工程专业,益阳,413000) 1设计目的 (1) 采用MATLAB工具对音频信号用FFT作谱分析,熟悉MA TLAB在通信原理和数字信号处理中的运用。 (2) 熟悉FFT算法原理和FFT的基本性质。 (3) 设计数字滤波器,滤除音频信号中的噪声,通过观察对音频信号去噪的滤波作用,获得数字滤波器的感性认识。 (4) 通过本课程设计的实践使学生具有一定的实践操作能力,为学生完成毕业设计打下基础。 2设计要求 录制一段音频(如歌曲,说话声等),采用Matlab工具对此音频信号用FFT 作谱分析。录制一段加入噪声的音频(如在歌声中加入尖锐的口哨声或者其他噪声),采用Matlab工具对此音频信号用FFT作谱分析。选择合适的指标,设计FIR数字滤波器,将音频中加入的噪声信号减弱或滤除。将处理后的音频信号重新生成.wav文件,收听该音频,根据效果调整滤波器指标重新设计滤波器。 3设计原理 傅立叶变换和信号的采样是进行音频分析时用到的最基本的技术。傅立叶变换是进行频谱分析的基础,信号的频谱分析是指按信号的频率结构,求取其分量的幅值、相位等按频率分布规律,建立以频率为横轴的各种“谱”,如幅度谱、相位谱。我们经常通过观察幅度谱来对信号进行谱分析。 3.1 FFT算法 快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)有广泛的应用,如数字信号处理、计算大整数乘法、求解偏微分方程等等。它是根据离散傅氏变换的奇、偶、

如何利用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。

相关文档
最新文档