數(shù)字信號(hào)處理語音信號(hào)濾波器

1、數(shù)字信號(hào)處理課程設(shè)計(jì)基于matlab的語音信號(hào)濾波處理江漢大學(xué)物信學(xué)院指導(dǎo)老師：任*專業(yè)：通信工程年級(jí)：2010級(jí)姓名：袁*學(xué)號(hào)：*2013/1/1摘要：語音信號(hào)處理是研究用數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)和語音學(xué)知識(shí)對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行處理的新興學(xué)科，是目前發(fā)展最為迅速的學(xué)科之一，通過語音傳遞信息是人類最重要，最有效，最常用和最方便的交換信息手段，所以對(duì)其的研究更顯得尤為重要。matlab語言是一種數(shù)據(jù)分析和處理功能十分強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)應(yīng)用軟件，它可以將聲音文件變換成離散的數(shù)據(jù)文件，然后用起強(qiáng)大的矩陣運(yùn)算能力處理數(shù)據(jù)。這為我們的本次設(shè)計(jì)提供了強(qiáng)大并良好的環(huán)境！本設(shè)計(jì)要求自己錄制一段自己的語音后，在matlab軟件中采

2、集語音信號(hào)、回放語音信號(hào)并畫出語音信號(hào)的時(shí)域波形和頻譜圖。再在matlab中分別設(shè)計(jì)不同形式的fir數(shù)字濾波器。之后對(duì)采集的語音信號(hào)經(jīng)過不同的濾波器（低通、高通、帶通）后，觀察不同的波形，并進(jìn)行時(shí)域和頻譜的分析。對(duì)比處理前后的時(shí)域圖和頻譜圖，分析各種濾波器對(duì)于語音信號(hào)的影響。最后分別收聽進(jìn)行濾波后的語音信號(hào)效果，做到了解在怎么樣的情況下該用怎么樣的濾波器。目錄1.設(shè)計(jì)內(nèi)容42.設(shè)計(jì)原理42.1語音信號(hào)的時(shí)域分析42.2語音信號(hào)的頻域分析43.設(shè)計(jì)過程53.1實(shí)驗(yàn)程序源代碼 53.1.1原語音信號(hào)時(shí)域、頻域圖53.1.2低通濾波器的設(shè)計(jì)53.1.3高通濾波器的設(shè)計(jì)63.1.4帶通濾波器的設(shè)計(jì)73

3、.1.5語音信號(hào)的回放73.2調(diào)試結(jié)果描述83.3所遇問題及結(jié)果分析133.3.1所遇主要問題133.3.2結(jié)果分析144.體會(huì)與收獲 145.參考文獻(xiàn) 151.設(shè)計(jì)內(nèi)容：1首先錄制好一段自己的語音。2用matlab分別設(shè)計(jì)好3種類型的濾波器（指標(biāo)自己確定）：低通型、高通型、帶通型。3用matlab將語音信號(hào)進(jìn)行采樣，并分別將其通過所設(shè)計(jì)的3種濾波器。4用matlab自帶的語音返回函數(shù)收聽濾波后的語音信號(hào)，分析并比較其與原語音信號(hào)的差異。2.設(shè)計(jì)原理：語音信號(hào)時(shí)一種非平穩(wěn)的時(shí)變信號(hào)，它帶著各種信息。在語音編碼、語音合成、語音識(shí)別和語音增強(qiáng)等語音處理中無一例外需要提取語音中包含的各種信息。語音信

4、號(hào)分析的目的就在于方便有效的提取并表示語音信號(hào)所攜帶的信息。語音信號(hào)處理可以分為時(shí)域和變換域等處理方法，其中時(shí)域分析是最簡單的方法，直接對(duì)語音信號(hào)的時(shí)域波形進(jìn)行分析，崎嶇的特征參數(shù)主要有語音的短時(shí)能量，短時(shí)平均過零率，短時(shí)自相關(guān)函數(shù)等。2.1語音信號(hào)的時(shí)域分析信號(hào)提?。和ㄟ^圖形用戶界面上的菜單功能按鍵采集電腦上的一段音頻信號(hào)，完成音頻信號(hào)的頻率，幅度等信息的提取，并得到該語音信號(hào)的波形圖。信號(hào)調(diào)整：在設(shè)計(jì)的用戶圖形界面下對(duì)輸入的音頻信號(hào)進(jìn)行各種變化，如變化幅度、改變頻率等操作，以實(shí)現(xiàn)對(duì)語音信號(hào)的調(diào)整。2.2語音信號(hào)的頻域分析信號(hào)的傅里葉表示在信號(hào)的分析和處理中起著重要的作用。因?yàn)閷?duì)于線性系統(tǒng)來

5、說，可以很方便地確定其對(duì)正弦或復(fù)指數(shù)和的響應(yīng)，所以傅里葉分析方法能完善地解決許多信號(hào)分析和處理問題。另外，傅里葉表示使信號(hào)的某些特性變得更明顯，因此，它能更深入地說明信號(hào)的各項(xiàng)紅物理現(xiàn)象。由于語音信號(hào)時(shí)隨著時(shí)間變化的，通常認(rèn)為，語音是一個(gè)受準(zhǔn)周期脈沖或隨機(jī)噪聲源激勵(lì)的線性系統(tǒng)的輸出。輸出頻譜是聲道系統(tǒng)頻率響應(yīng)與激勵(lì)源頻譜的乘積。身份到系統(tǒng)的頻率響應(yīng)及激勵(lì)源都是隨時(shí)間變化的，因此一般標(biāo)準(zhǔn)的傅里葉表示雖然適用于周期及平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)的表示，但不能直接用于語音信號(hào)。由于語音信號(hào)可以認(rèn)為在短時(shí)間內(nèi)，近似不變，因而可以采用短時(shí)分析法。1.信號(hào)變換：在用戶圖形界面西啊對(duì)采集的語音信號(hào)進(jìn)行fourier等變換，

6、并畫出變換前后的頻譜圖和倒譜圖。2.信號(hào)濾波：濾除語音信號(hào)中的噪音部分，可以采用抵用濾波、高通濾波、帶通濾波，并比較各種濾波后的效果。3設(shè)計(jì)過程：3.1實(shí)驗(yàn)程序源代碼（原語音信號(hào)存放在d:數(shù)字信號(hào)2下）：3.1.1原語音信號(hào)的時(shí)域、頻域圖x1,fs,bits=wavread('d:數(shù)字信號(hào)2二尖瓣狹窄(嚴(yán)重).wav');%sound(x1,fs,bits); fs = 11025 bits = 8figure(1);plot(x1);%做原始語音信號(hào)的時(shí)域圖形title('原始語音信號(hào)');xlabel('時(shí)間 t');ylabel('

7、音量 n');figure(2);y1=fft(x1);%做length(x1)點(diǎn)的ffty1=fftshift(y1); %平移，是頻率中心為0derta_fs = fs/length(x1); %設(shè)置頻譜的間隔，分辨率plot(-fs/2:derta_fs: fs/2-derta_fs,abs(y1);%畫出原始語音信號(hào)的頻譜圖title('原始語音信號(hào)的頻譜');grid on;3.1.2低通濾波器的設(shè)計(jì)%低通濾波：截止頻率2000，阻帶衰減20db，過渡帶寬0.1fc1=2000;n1=2*pi*0.9/(0.1*pi)wc1=2*pi*fc1/fs;if re

8、m(n1,2)=0 n1=n1+1;endwindow= boxcar (n1+1); %長度為n1的矩形窗windowb1=fir1(n1,wc1/pi,window);figure(3);freqz(b1,1,512);title('低通濾波器的頻率響應(yīng)');x1_low = filter(b1,1,x1);%對(duì)信號(hào)進(jìn)行低通濾波figure(4);plot(x1_low);title('信號(hào)經(jīng)過低通濾波器(時(shí)域)');figure(5);plot(-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs,abs(fftshift(fft(x1_low);ti

9、tle('信號(hào)經(jīng)過低通濾波器（頻域）');3.1.3高通濾波器的設(shè)計(jì)%高通濾波：截止頻率2000，阻帶衰減40db,過渡帶寬0.1fc2=2000;n2=2*pi*3.1/(0.1*pi)wc2=2*pi*fc1/fs;n2=n2+mod(n2,2);window=hanning(n2+1);b2=fir1(n2,wc2/pi,'high',window);figure(6);freqz(b2,1,512);%數(shù)字濾波器頻率響應(yīng)title('高通濾波器的頻率響應(yīng)');x1_high = filter(b2,1,x1);%對(duì)信號(hào)進(jìn)行高通濾波figu

10、re(7);plot(x1_high);title('信號(hào)經(jīng)過高通濾波器(時(shí)域)');figure(8);plot(-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs,abs(fftshift(fft(x1_high);title('信號(hào)經(jīng)過高通濾波器（頻域）')3.1.4帶通濾波器的設(shè)計(jì)%帶通濾波：下截止頻率1000，上截止頻率2000，阻帶衰減20db,過渡帶寬度0.1f1=1000;f2=2000; %帶通濾波器的通帶范圍w1=2*pi*f1/fs; w2=2*pi*f2/fs; w=w1,w2;n3=ceil(4*pi/(2*pi*200/fs);

11、b3=fir1(n3,w/pi,'high');%帶通濾波器figure(9);freqz(b3,1,512);%數(shù)字濾波器頻率響應(yīng)title('帶通濾波器的頻率響應(yīng)');x1_daitong = filter(b3,1,x1);%對(duì)信號(hào)進(jìn)行帶通濾波figure(10);plot(x1_daitong);title('信號(hào)經(jīng)過帶通濾波器(時(shí)域)');figure(11);plot(-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs,abs(fftshift(fft(x1_daitong);title('信號(hào)經(jīng)過帶通濾波器（頻域）&#

12、39;);3.1.5語音信號(hào)的回放（分別執(zhí)行）sound(x1,fs,bits);%原始信號(hào)sound(x1_low,fs,bits);%經(jīng)過低通濾sound(x1_high,fs,bits); %經(jīng)過高通濾波sound(x1_daitong,fs,bits);%經(jīng)過帶通濾波3.2調(diào)試結(jié)果描述原始語音信號(hào)的時(shí)域圖形：3.3所遇問題及結(jié)果分析3.3.1所遇主要問題1在高通與帶通濾波器的設(shè)計(jì)時(shí)老是報(bào)錯(cuò)，但同樣的用法在低通濾波器中就可以實(shí)現(xiàn)b2=fir1(n2,wc2/pi,'high',window);? error using => fir1the window lengt

13、h must be the same as the filter length.其要求在fir函數(shù)中所選用的窗長要和濾波器長度一致。但在參考書上指出，濾波器階數(shù)必須為窗長加1。經(jīng)上網(wǎng)查詢后，原來高通、帶阻濾波器的階數(shù)應(yīng)該控制為奇數(shù)，因?yàn)槿绻A數(shù)為偶數(shù)，則在點(diǎn)必有一零點(diǎn)，這對(duì)于高通帶阻來說是不允許的，故取階數(shù)為奇數(shù)，而fir1濾波器階數(shù)為m+1階，所以m必須為偶數(shù)，所以可以將程序中去窗長算法由原程序的: n2=2*pi*0.9/(0.1*pi);if rem(n2,2)=0n2=n2+1;end和: n3=2*pi*0.9/(0.1*pi);if rem(n3,2)=0n3=n3+1;end改為

14、了：n2=n2+mod(n2,2);和: b=0.1*pi;（b為過渡帶寬）n3=ceil(2*0.9*pi/b);n3=n3+mod(n3,2);2.在設(shè)計(jì)高通濾波器時(shí)先是使用的矩形窗，用矩形窗驗(yàn)證出來的結(jié)果中低頻語音分量依舊很強(qiáng)，不能將其全部抑制在0，之后換窗，選著了最小衰減可以到達(dá)53db的海明窗，再次試驗(yàn)，非常成功！3.3.2結(jié)果分析經(jīng)過回放三個(gè)不同類型濾波器輸出的語音信號(hào)，并與原語音信號(hào)對(duì)比得到了如下結(jié)論。語音高頻成分音質(zhì)非常尖銳，齒音中，聲音有些暗淡。語音低頻成分音質(zhì)沉穩(wěn)，空間感覺強(qiáng)，語音渾厚。語音中頻成分音質(zhì)有力度，有通透感。4體會(huì)與收獲以往都是通過課本來感性的認(rèn)知語音信號(hào)，通過本次的課程設(shè)計(jì)，讓我對(duì)語音信號(hào)有了一個(gè)較為實(shí)際的認(rèn)識(shí)。于此同時(shí)，讓我再次把數(shù)字信號(hào)處理及數(shù)字濾