MATLAB去噪音處理

1、實(shí)施報(bào)告 題 目： 用MATLAB去除音頻中的噪音 學(xué) 號(hào)： 12121021 姓 名： 任課教師： 聯(lián)系方式： 2014年 2月 5 日 第一部分 理論自學(xué)內(nèi)容闡述5.5系統(tǒng)的物理可實(shí)現(xiàn)性、佩利-維納準(zhǔn)則對(duì)于理想低通濾波器而言，在物理上是不可能實(shí)現(xiàn)的，但是我們能設(shè)計(jì)出接近理想特性的濾波器。 雖然理想低通濾波器在實(shí)際中是不能實(shí)現(xiàn)的，但是我們希望找到一種區(qū)分可實(shí)現(xiàn)性與不可實(shí)現(xiàn)性的標(biāo)準(zhǔn)，這就是佩利-維納（Paley-Wiener）準(zhǔn)則。由佩利-維納準(zhǔn)則給出了，一個(gè)網(wǎng)絡(luò)幅度函數(shù)物理可實(shí)現(xiàn)的必要條件，但絕非充要條件。 物理可實(shí)現(xiàn)性在文獻(xiàn)中有不同定義方法，這里采用最低限度的定義把物理可實(shí)現(xiàn)性系

2、統(tǒng)和不可實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)區(qū)分開來(lái)。我們可以直觀地看到，一個(gè)物理可實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)在激勵(lì)加入之前是不可能有響應(yīng)輸出的，這稱為因果條件。這個(gè)條件在時(shí)域里的表述為：物理可實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的單位沖激響應(yīng)必須是有起因的，即。  從頻域來(lái)看，如果幅度函數(shù)滿足平方可積條件，即，佩利和維納證明了對(duì)于幅度函數(shù)物理可實(shí)現(xiàn)的必要條件是，它被稱為佩利-維納準(zhǔn)則。關(guān)于這個(gè)準(zhǔn)則的推導(dǎo)及更詳細(xì)的內(nèi)容，與本課程的聯(lián)系不緊，在此我們只討論由這個(gè)準(zhǔn)則得到的一些推論。  1.幅度函數(shù)在某些離散頻率處可以是零，但在一個(gè)有限頻帶內(nèi)不能為零。這是因?yàn)椋粼谀硞€(gè)頻帶內(nèi)都有，則，從而不能滿足為佩利-維納準(zhǔn)則，系統(tǒng)是非因果的。

3、  2.幅度特性不能有過(guò)大的總衰減。由佩利-維納準(zhǔn)則可以看出，幅度函數(shù)不能比指數(shù)函數(shù)衰減的還要快，即是允許的，而是不可實(shí)現(xiàn)的。  3.盡管理想濾波器是不能實(shí)現(xiàn)的，但是我們可以任意逼近其特性。因此有關(guān)理想濾波器的研究是有意義的。在實(shí)際電路中，不能實(shí)現(xiàn)理想低通濾波器的矩形振幅特性，我們只能近似得到，但所需要的電路元件隨著逼近程度的增加而增多的。一個(gè)精確的近似，在理論上需要無(wú)限多個(gè)元件，于是濾波器的相移常數(shù)變?yōu)闊o(wú)限大，從而輸出脈沖的振幅出現(xiàn)在無(wú)限延時(shí)以后，所以響應(yīng)曲線的振蕩衰減部分不會(huì)在以前出現(xiàn)。  我們注意到，佩利-維納準(zhǔn)則只是就幅度函數(shù)

4、特性提出了系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)性的必要要求，而沒(méi)有給出相位方面的要求。如果一個(gè)系統(tǒng)滿足這個(gè)準(zhǔn)則，對(duì)應(yīng)于一個(gè)因果系統(tǒng)，此時(shí)我們把系統(tǒng)的沖激響應(yīng)沿著時(shí)間軸向左平移到以前，那么，雖然系統(tǒng)的幅度特性滿足了佩利-維納準(zhǔn)則，但是它顯然是一個(gè)非因果系統(tǒng)。所以說(shuō)，佩利-維納準(zhǔn)則只是系統(tǒng)物理可實(shí)現(xiàn)性的必要條件，當(dāng)我們驗(yàn)證了幅度函數(shù)滿足此條件以后，可以利用希爾伯特變換找到合適的相位函數(shù)，從而構(gòu)成一個(gè)物理可實(shí)現(xiàn)的系統(tǒng)函數(shù)。該準(zhǔn)則講述了幅度對(duì)其判斷的影響，但相位實(shí)際也是影響它的條件之一，如果將一個(gè)因果系統(tǒng)，保持幅度不變的情況下，向左移?？梢娤辔坏母淖冏屧撓到y(tǒng)變成了非因果系統(tǒng)，同樣，物理上是不允許的。5.7 調(diào)制與解調(diào) 調(diào)制與解

5、調(diào)應(yīng)用于廣泛的通信系統(tǒng)當(dāng)中，出現(xiàn)該技術(shù)的原因：在測(cè)控系統(tǒng)中，進(jìn)入測(cè)控電路的除了傳感器輸出的測(cè)量信號(hào)外，還往往有各種噪聲。而傳感器的輸出信號(hào)一般又很微弱，將測(cè)量信號(hào)從含有噪聲的信號(hào)中分離出來(lái)是測(cè)控電路的一項(xiàng)重要任務(wù)。為了便于區(qū)別信號(hào)與噪聲，往往給測(cè)量信號(hào)賦予一定特征，這就是調(diào)制的主要功用在信號(hào)調(diào)制中常以一個(gè)高頻正弦信號(hào)作為載波信號(hào)。一個(gè)正弦信號(hào)有幅值、頻率、相位三個(gè)參數(shù)，可以對(duì)這三個(gè)參數(shù)進(jìn)行調(diào)制，分別稱為調(diào)幅、調(diào)頻和調(diào)相。也可以用脈沖信號(hào)作載波信號(hào)。可以對(duì)脈沖信號(hào)的不同特征參數(shù)作調(diào)制，最常用的是對(duì)脈沖的寬度進(jìn)行調(diào)制，稱為脈沖調(diào)寬。 信號(hào)的發(fā)送是需要滿足一定的條件，才能遠(yuǎn)距離的傳輸，影響該因素的正

6、是天線的尺寸于信號(hào)波長(zhǎng)的關(guān)系，（大于等于波長(zhǎng)的10分之1）可見，對(duì)于低頻的信號(hào)，相同的傳播速度，它的波長(zhǎng)越大，所以調(diào)制可以將該信號(hào)的頻率搬移到較高頻率，從而波長(zhǎng)減小，天線的尺寸也得到改善。 調(diào)制的原因如書上所述：假設(shè)一個(gè)復(fù)雜的語(yǔ)音信號(hào)用乘法器于cos（t）相乘，由傅立葉變換性質(zhì)，易得原信號(hào)的頻譜左右進(jìn)行了搬移。那么該信號(hào)通過(guò)天線發(fā)射，就能被接收端收到，同理，需要進(jìn)行對(duì)信號(hào)解調(diào)，否則無(wú)法真實(shí)的還原人的語(yǔ)音信號(hào)，只要再乘以cos（t）即可。頻譜又進(jìn)行了左右搬移，再加個(gè)低通濾波器以及必要時(shí)的放大器，就能實(shí)現(xiàn)對(duì)高頻的濾波和對(duì)原始信號(hào)的放大，從而達(dá)到了語(yǔ)音信號(hào)的傳輸。不過(guò)信號(hào)的傳輸并非只有語(yǔ)音，還有諸多

7、其他信號(hào)。而且，調(diào)制并非只有上述這種方法，但不管哪種方法，其本質(zhì)都是要進(jìn)行對(duì)原信號(hào)頻譜的搬移，這是調(diào)制的必要條件。 第二部分 案例或課題陳述及實(shí)現(xiàn)方案【設(shè)計(jì)原因】根據(jù)信號(hào)報(bào)告要求，我一開始想到的是編寫一段代碼，通過(guò)錄音識(shí)別人的音色，將其保存。結(jié)合手機(jī)對(duì)話功能，對(duì)所問(wèn)問(wèn)題用保存好的音色進(jìn)行回答。如：孩子到異地上學(xué)或打工前用手機(jī)保存自己的音色。孩子離開后，父母可以打開軟件與手機(jī)對(duì)話，手機(jī)回答的音色為孩子的聲音。這個(gè)設(shè)計(jì)我覺(jué)得還算不錯(cuò)，但是所學(xué)的信號(hào)知識(shí)實(shí)在有限，最后決定設(shè)計(jì)“用Matlab去除音頻中的噪音”的方案，這個(gè)比較簡(jiǎn)單，比較適合初學(xué)者?！驹O(shè)計(jì)思路】濾波器是一種用來(lái)消除干擾雜訊的器件，將輸入

8、或輸出經(jīng)過(guò)過(guò)濾而得到純凈的交流電。采用MATLAB設(shè)計(jì)濾波器，使原來(lái)非常繁瑣復(fù)雜的程序設(shè)計(jì)變成了簡(jiǎn)單的函數(shù)調(diào)用，為濾波器的設(shè)和實(shí)現(xiàn)開辟了廣闊的天地，尤其是Matlab工具箱使各個(gè)領(lǐng)域的研究人員可以直觀方便地進(jìn)行科學(xué)研究與工程應(yīng)用。MATLAB 信號(hào)處理工具箱為濾波器設(shè)計(jì)及分析提供了非常優(yōu)秀的輔助設(shè)計(jì)工具, 在設(shè)計(jì)數(shù)字濾波器時(shí), 善于應(yīng)用MATLAB進(jìn)行輔助設(shè)計(jì), 能夠大大提高設(shè)計(jì)效率。我們都知道，語(yǔ)音信號(hào)經(jīng)過(guò)調(diào)制在大自然中傳播，必然會(huì)夾雜著噪聲一起傳過(guò)來(lái)，那么我們?cè)撊绾卧O(shè)計(jì)電路，從而達(dá)到對(duì)語(yǔ)音信號(hào)的提取，濾除噪音信號(hào)呢。根據(jù)資料顯示，人類的發(fā)生頻率范圍在

9、300hz-3400hz不等，因此，對(duì)于語(yǔ)音信號(hào)的提取，我們可以用濾波器來(lái)實(shí)現(xiàn)。 為了更好的理解語(yǔ)音信號(hào)在時(shí)域和變換域處理前和處理后的變化情況，我首先用Audition 1.5得到.wav格式的音頻。其次，由matlab自帶的繪圖工具畫出相應(yīng)的時(shí)域波形以及經(jīng)過(guò)傅立葉變換后的頻譜圖。根據(jù)頻譜圖上人的語(yǔ)音信號(hào)的頻率范圍和噪聲的頻率范圍，設(shè)計(jì)出低通濾波器，對(duì)含噪信號(hào)進(jìn)行濾波處理，消除噪聲，并通過(guò)指令sound（）聽處理結(jié)果的聲音，確定是否消除或部分抑制了噪聲?！緦?shí)驗(yàn)方案】1、語(yǔ)音信號(hào)采集得到一段語(yǔ)音文件，可以是原有的或是現(xiàn)場(chǎng)錄制（為便于比較，需要在安靜、干擾小的環(huán)境下錄音），用audition軟件將

10、其改為.wav格式的音頻。2、語(yǔ)音信號(hào)分析使用MATLAB繪出采樣后的語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域波形和頻譜圖。3、含噪語(yǔ)音信號(hào)合成在MATLAB軟件平臺(tái)下，給原始的語(yǔ)音信號(hào)疊加上噪聲，繪出疊加噪聲后的語(yǔ)音信號(hào)時(shí)域和頻譜圖，與原始語(yǔ)音信號(hào)圖形對(duì)比，分析含噪語(yǔ)音信號(hào)頻譜和時(shí)域波形的改變。4、數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)及濾波,根據(jù)設(shè)計(jì)思路，結(jié)合matlab顯示頻譜圖等設(shè)計(jì)合理的濾波器，并用濾波器對(duì)含噪語(yǔ)音信號(hào)分別進(jìn)行濾波處理。5、回放語(yǔ)音信號(hào)對(duì)濾波后的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行回放，感覺(jué)濾波前后語(yǔ)音信號(hào)的變化。第三部分 例或課題成果闡述及代碼我上網(wǎng)查閱資料得知Matlab能識(shí)別.wav和.au格式的音頻文件，所以在我先將mp3格式的文件

11、用audition改成wav格式文件。這段音頻的內(nèi)容是詩(shī)朗誦，關(guān)于毛澤東沁園春中的“俱往矣，數(shù)風(fēng)流人物，還看今朝。為方便教師驗(yàn)證代碼，報(bào)告準(zhǔn)備了兩份代碼，一份沒(méi)有注釋，方便直接驗(yàn)證，另一份代碼后有注釋，便于理解代碼編寫思路?！就暾a如下】x,fs,nbit=wavread('jw.wav') sound(x,fs); N=length(x); t=(0:N-1)/fs; w=fs*linspace(0,1,N); y=abs(fft(x,N); figure(1) subplot(2,1,1) plot(x); title('原始語(yǔ)音信號(hào)時(shí)域圖') subpl

12、ot(2,1,2) plot(w,abs(y); title('原始語(yǔ)音信號(hào)頻譜圖') t=linspace(0,(N-1)/fs,N); x1=0.5*sin(2*pi*10000*t); x1=x(:,1)+x1' sound(x1,fs); figure(2) y1=abs(fft(x1,N); subplot(2,1,1); plot(t,x1); title('加入噪聲后語(yǔ)音信號(hào)時(shí)域圖') subplot(2,1,2); plot(w,y1); axis(0,fs,0,20000); title('加入噪聲后語(yǔ)音信號(hào)頻譜圖')

13、fc=9200; fst=9600; rp=1; rs=30; wp=fc*2/fs; ws=fst*2/fs; n,wn=buttord(wp,ws,rp,rs); b,a=butter(n,wn,'low'); figure(3); freqz(b,a); title('濾波器特性曲線'); x2=filter(b,a,x1); figure(4); y2=abs(fft(x2,N); subplot(211) plot(t,x2); title('濾波后語(yǔ)音信號(hào)時(shí)域圖'); subplot(212); plot(w,y2); title(&

14、#39;濾波后語(yǔ)音信號(hào)頻譜圖') sound(x2,fs);【完整代碼注釋如下】x,fs,nbit=wavread('jw.wav') /用于讀取jw.wav，采樣值放在了向量x當(dāng)中，fs表示采樣頻率，nbit表示采樣位數(shù) sound(x,fs); /播放原語(yǔ)音信號(hào) N=length(x); /求出語(yǔ)音信號(hào)的長(zhǎng)度 t=(0:N-1)/fs; / 語(yǔ)音信號(hào)的長(zhǎng)度除以采樣頻率 w=fs*linspace(0,1,N); y=abs(fft(x,N); figure(1) /設(shè)計(jì)第一個(gè)圖 subplot(2,1,1) plot(x); title('原始語(yǔ)音信號(hào)時(shí)域圖

15、') /畫出原始信號(hào)時(shí)域圖 subplot(2,1,2) plot(w,abs(y); title('原始語(yǔ)音信號(hào)頻譜圖') / 畫出原始信號(hào)頻譜圖 t=linspace(0,(N-1)/fs,N); x1=0.5*sin(2*pi*10000*t); x1=x(:,1)+x1' /加入人為的噪聲，表現(xiàn)為滴鳴聲 sound(x1,fs); /播放噪音和原始語(yǔ)音信號(hào)的混聲 figure(2) /設(shè)計(jì)第二個(gè)圖y1=abs(fft(x1,N); subplot(2,1,1); plot(t,x1); title('加入噪聲后語(yǔ)音信號(hào)時(shí)域圖') subp

16、lot(2,1,2); plot(w,y1); axis(0,fs,0,20000); title('加入噪聲后語(yǔ)音信號(hào)頻譜圖') /畫出加入噪音混聲的時(shí)域圖和頻譜圖由兩張圖對(duì)比發(fā)現(xiàn)，加入噪音后，頻譜圖，在高頻分量當(dāng)中出現(xiàn)了明顯的幅值，很明顯這是人為加入噪聲之后，頻譜有明顯的變化，接下來(lái)我們要濾除噪音。程序如下所示： fc=9200; fst=9600; rp=1; rs=30; wp=fc*2/fs; /將模擬指標(biāo)轉(zhuǎn)換為數(shù)字指標(biāo) ws=fst*2/fs; n,wn=buttord(wp,ws,rp,rs); /濾波器的最小階數(shù)為n，wn為系統(tǒng)頻帶 b,a=butter(n,wn,'low'); figure(3); freqz(b,a); title('濾波器特性曲線'); x2=filter(b,a,x1); /x1信號(hào)通過(guò)了濾波器的處理后的信號(hào)x2 figure(4); y2=abs(fft(x2,N); subplot(211) plot(t,x2); title('濾波后語(yǔ)音信號(hào)時(shí)域圖'); subplot(212); plot(w,y2); title('濾波后語(yǔ)音信號(hào)頻譜圖') /畫出濾波后信號(hào)的時(shí)域和頻譜圖 sound(x2,fs); /播放處理后的音