MATLAB課程論文

1、MATLAB課程論文基于MATLAB的語音信號采集與處理 姓名：學號：專業(yè)：班級：基于MATLAB的語音信號采集與處理摘要：本次論文的課題為基于MATLAB的語音信號采集與處理，學會運用MATLAB的信號處理功能，采集語音信號，并對語音信號進行濾波及變換處理，觀察其時域和頻域特性，加深對信號處理理論的理解，并為今后熟練使用MATLAB進行系統(tǒng)的分析仿真和設計奠定基礎， 進一步熟悉對matlab軟件的使用，以及學會利用matlab對聲音信號這種實際問題進行處理，將理論應用于實際，加深對它的理解關鍵詞：MATLAB 語音信號采集與處理 符號運算 數(shù)值計算仿真分析一 、引言MATLAB的名稱源自Ma

2、trix Laboratory,1984年由美國Mathworks公司推向市場。它是一種科學計算軟件，專門以矩陣的形式處理數(shù)據(jù)。MATLAB將高性能的數(shù)值計算和可視化集成在一起，并提供了大量的內(nèi)置函數(shù)，從而被廣泛的應用于科學計算、控制系統(tǒng)和信息處理等領域的分析、仿真和設計工作。MATLAB軟件包括五大通用功能，數(shù)值計算功能（Nemeric）、符號運算功能（Symbolic）、數(shù)據(jù)可視化功能（Graphic）、數(shù)字圖形文字統(tǒng)一處理功能（Notebook）和建模仿真可視化功能（Simulink）。其中，符號運算功能的實現(xiàn)是通過請求MAPLE內(nèi)核計算并將結(jié)果返回到MATLAB命令窗口。該軟件有三大特

3、點，一是功能強大；二是界面友善、語言自然；三是開放性強。目前，Mathworks公司已推出30多個應用工具箱。MATLAB在線性代數(shù)、矩陣分析、數(shù)值及優(yōu)化、數(shù)值統(tǒng)計和隨機信號分析、電路與系統(tǒng)、系統(tǒng)動力學、次那好和圖像處理、控制理論分析和系統(tǒng)設計、過程控制、建模和仿真、通信系統(tǒng)以及財政金融等眾多領域的理論研究和工程設計中得到了廣泛應用。MATLAB在信號與系統(tǒng)中的應用主要包括符號運算和數(shù)值計算仿真分析。由于信號與系統(tǒng)課程的許多內(nèi)容都是基于公式演算，而MATLAB借助符號數(shù)學工具箱提供的符號運算功能，能基本滿足信號與系統(tǒng)課程的需求。例如解微分方程、傅里葉正反變換、拉普拉斯正反變換和z正反變換等。M

4、ATLAB在信號與系統(tǒng)中的另一主要應用是數(shù)值計算與仿真分析，主要包括函數(shù)波形繪制、函數(shù)運算、沖擊響應與階躍響應仿真分析、信號的時域分析、信號的頻譜分析、系統(tǒng)的S域分析和零極點圖繪制等內(nèi)容。數(shù)值計算仿真分析可以幫助學生更深入地理解理論知識，并為將來使用MATLAB進行信號處理領域的各種分析和實際應用打下基礎。二、原理介紹：1.理論原理利用MATLAB對語音信號進行分析和處理，采集語音信號后，利用MATLAB軟件平臺進行頻譜分析；并對所采集的語音信號加入干擾噪聲，對加入噪聲的信號進行頻譜分析，設計合適的濾波器濾除噪聲，恢復原信號。語音信號的“ 短時譜”對于非平穩(wěn)信號, 它是非周期的, 頻譜隨時間連

5、續(xù)變化, 因此由傅里葉變換得到的頻譜無法獲知其在各個時刻的頻譜特性。如果利用加窗的方法從語音流中取出其中一個短斷, 再進行傅里葉變換, 就可以得到該語音的短時譜。2. 具體流程(1). 語音信號的采集及分析基于聲卡進行數(shù)字信號的采集。將話筒插入計算機的語音輸入插口上,啟動錄音機。按下錄音按鈕，對話筒說話,說完后停止錄音。要保存文件時,利用了計算機上的A/D轉(zhuǎn)換器,把模擬的聲音信號變成了離散的量化了的數(shù)字信號,放音時,它又通過D/A轉(zhuǎn)換器,把保存的數(shù)字數(shù)據(jù)恢復為原來的模擬的聲音信號。在 Matlab軟件平臺下可以利用函數(shù)wavread對語音信號進行采樣,得到了聲音數(shù)據(jù)變量x1,同時把x1的采樣頻

6、率fs=22050Hz和數(shù)據(jù)位Nbits=16Bit放進了MATALB的工作空間。圖figure 1為原始語音信號的時域圖形。從圖中可以看出在時域環(huán)境下,信號呈現(xiàn)出6不規(guī)則的信號峰值。通過freqz函數(shù)繪制原始語音信號的頻率響應圖figure 2 。然后對語音信號進行頻譜分析,在Matlab中可以利用函數(shù)fft對信號行快速傅里葉變換,得到信號的頻譜圖figure 3，從圖中可以看出對各個頻點上的隨機信號在頻域進行抽樣 ,抽樣頻率為 22050Hz。(2). 給原始信號加上一個高頻噪聲在Matlab中人為設計一個固定頻率5500Hz的噪聲干擾信號。噪聲信號通常為隨機序列,在本設計中用正弦序列代替

7、,干擾信號構(gòu)建命令函數(shù)為d=Au*sin(2*pi*5500*t)',給出的干擾信號為一個正弦信號，針對上面的語音信號 ,采集了其中一段。再對噪音信號進行頻譜變換得到其頻譜圖,從圖中可以看出干擾信號，在4000Hz和 6000Hz頻點處有一高峰 ,其中 5500Hz 正是本設計所要利用的。(3). 設計一個濾波器，濾除高頻噪聲由模擬濾波器變換為數(shù)字濾波器時,采用的是雙線性變換法, 它保留的是從模擬到數(shù)字域的系統(tǒng)函數(shù)表示。在濾波器的選取時, 由于設計方法的側(cè)重點不同, 作出比較是困難的。如果FIR濾波器情況下,最優(yōu)的設計將是橢圓濾波器。用雙線性變換法設計低通濾波器。的本設計是用雙線性變換

8、法設計BW帶阻型濾波器。在 MATLAB中 ,可以利用函數(shù) butterworth,設計FIR濾波器,利用 MATLAB 中的函數(shù)freqz 畫出各濾波器的頻率響應。用設計好的帶阻濾波器對含噪語音信號進行濾波,在Matlab中 FIR濾波器利用函數(shù)fftfilt對信號進行濾波,FIR濾波器利用函數(shù)filter對信號進行濾波。在一個窗口同時畫出濾波前后的波形及頻譜。從圖中可以看出 ,5500Hz看到的高峰消失了 ,語音信號與開始的一樣 ,濾波器成功的濾除了干擾信號。利用MATLAB對語音信號進行分析和處理，采集語音信號后，利用MATLAB軟件平臺進行頻譜分析；并對所采集的語音信號加入干擾噪聲，對

9、加入噪聲的信號進行頻譜分析，設計合適的濾波器濾除噪聲，恢復原信號。三、算法實現(xiàn)步驟1用MATLAB對原始語音信號進行分析，畫出它的時域波形和頻譜程序：fs=22050; %語音信號采樣頻率為22050x1=wavread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面聲音文件.wav'); %讀取語音信號的數(shù)據(jù)，賦給變量x1，sound(x1,22050); %播放語音信號y1=fft(x1,1024); %對信號做1024點FFT變換f=fs*(0:511)/1024; %將0到511，步長為1的序列的值與fs相乘并除以1024的值，賦值給f

10、figure(1) %創(chuàng)建圖形窗1plot(x1) %做原始語音信號的時域圖形title('原始語音信號');xlabel('time n'); %x軸的名字是“time n”ylabel('fuzhi n'); %y軸的名字是“fuzhi n”figure(2)freqz(x1) %繪制原始語音信號的頻率響應圖title('頻率響應圖')figure(3)subplot(2,1,1); %創(chuàng)建兩行一列繪圖區(qū)間的第1個繪圖區(qū)間 plot(abs(y1(1:512) %做原始語音信號的FFT頻譜圖title('原始語音信號F

11、FT頻譜')subplot(2,1,2);plot(f,abs(y1(1:512); %abs是絕對值，plot是直角坐標下線性刻度曲線title('原始語音信號頻譜')xlabel('Hz');ylabel('幅值');時域波形和頻譜： 圖1 原始語音信號 圖2 語音信號頻率響應圖 圖3 原始語音信號FFT與信號頻譜2. 給原始的語音信號加上一個高頻余弦噪聲，頻率為5500hz。對加噪后的語音進行分析，并畫出其信號時域和頻譜圖。程序：fs=22050; x1=wavread('C:Documents and SettingsAd

12、ministrator桌面聲音文件.wav'); %讀取語音信號的數(shù)據(jù)，賦給變量x1f=fs*(0:511)/1024; %將0到511，步長為1的序列的值與fs相乘并除以1024的值，賦值給ft=0:1/fs:(length(x1)-1)/fs; %將0到x1的長度減1后的值除以fs的值，且步長為1/fs的值，的序列的值，賦予tAu=0.03; %噪聲幅值d=Au*sin(2*pi*5500*t)' %所加的噪聲是正弦信號x2=x1+d; %將正弦信號噪聲加在語音信號上sound(x2,22050); %播放語音信號y1=fft(x1,1024); %對信號y1做1024點F

13、FT變換y2=fft(x2,1024); %對信號y2做1024點FFT變換figure(1); %創(chuàng)建圖形窗1plot(t,x2); %做加噪后的信號時域圖形（繪出t對x2的線性圖）title('加噪后的信號');xlabel('time n'); %x軸的名字是“time n”ylabel('fuzhi n'); %y軸的名字是“fuzhi n”figure(2) %創(chuàng)建圖形窗2subplot(2,1,1); % 創(chuàng)建兩行一列繪圖區(qū)間的第1個繪圖區(qū)間plot(f,abs(y1(1:512); %做原始語音信號的頻譜圖title('原始

14、語音信號頻譜');xlabel('Hz'); %x軸的名字是“time n”ylabel('fuzhi'); % y軸的名字是“fuzhi”subplot(2,1,2); %創(chuàng)建兩行一列繪圖區(qū)間的第2個繪圖區(qū)間plot(f,abs(y2(1:512); %做加噪后的語音信號的頻譜圖（abs是絕對值，plot是直角坐標下線性刻度曲線）title('加噪后的信號頻譜');xlabel('Hz'); %x軸的名字是“time n”ylabel('fuzhi'); % y軸的名字是“fuzhi”時域波形和頻譜： 圖

15、4 加噪后的信號時域圖圖5 原始信號與加噪后信號頻譜對比與原始信號對比，區(qū)別：先原始信號沒加噪音之前0到2000有幅值，在4000到6000之間沒有幅值，但是在加了噪音之后4000到6000之間出現(xiàn)最大幅值12，超出正常值。如圖5原始信號與加噪后信號頻譜對比圖所示。3. 設計合適的濾波器，濾除高頻噪聲，繪出濾波后的信號頻域和時域波形：程序：%用雙線性變換法設計巴特沃思低通濾波器wp=0.25*pi; %通帶截止頻率ws=0.3*pi; %阻帶截止頻率Rp=1; %通帶最大衰減（db）Rs=15; %阻帶最大衰減（db）Fs=22050;Ts=1/Fs;wp1=2/Ts*tan(wp/2); %

16、將模擬指標轉(zhuǎn)換成數(shù)字指標ws1=2/Ts*tan(ws/2); %將模擬指標轉(zhuǎn)換成數(shù)字指標N,Wn=buttord(wp1,ws1,Rp,Rs,'s'); %選擇濾波器的最小階數(shù)（估算得到Butterworth低通濾波器的最小階數(shù)N和3dB截止頻率Wc）Z,P,K=buttap(N); %創(chuàng)建Butterworth低通濾波器原型Bap,Aap=zp2tf(Z,P,K); %將零極點增益轉(zhuǎn)換為普遍分子，分母b,a=lp2lp(Bap,Aap,Wn); %將普遍的分子和分母轉(zhuǎn)換為以Wn為截止頻率bz,az=bilinear(b,a,Fs); %用雙線性變換法實現(xiàn)模擬濾波器到數(shù)字濾波

17、器的轉(zhuǎn)換（模擬轉(zhuǎn)換為數(shù)字）H,W=freqz(bz,az); %求頻率響應figure(9)plot(W*Fs/(2*pi),abs(H) %繪制Butterworth低通濾波器頻率響應曲線grid %添加圖格xlabel('頻率Hz')ylabel('頻率響應幅度')title('Butterworth')f1=filter(bz,az,z); %利用上面已做好的濾波器（已bz和az為特征的濾波器）對x2信號進行濾波，賦值給f1figure(10)subplot(2,1,1) %創(chuàng)建兩行一列繪圖區(qū)間的第1繪圖區(qū)間plot(t,z) %做加噪后的

18、信號時域圖形title('濾波前的時域波形');subplot(2,1,2) %創(chuàng)建兩行一列繪圖區(qū)間的第2繪圖區(qū)間plot(t,f1); title('濾波后的時域波形');sound(f1,22050); %播放語音信號p=length(f1);F0=fft(f1,p);f=0:fs/p:fs*(s-1)/p;figure(11)y2=fft(z,1024); %對信號y2做1024點FFT變換subplot(2,1,1); %創(chuàng)建兩行一列繪圖區(qū)間的第1繪圖區(qū)間plot(f,abs(y4); title('濾波前的頻譜')xlabel('

19、;Hz'); %x軸的名字是“Hz”ylabel('fuzhi'); %y軸的名字是“fuzhi”subplot(2,1,2)F1=plot(f,abs(F0); title('濾波后的頻譜')xlabel('Hz');ylabel('fuzhi');時域波形和頻譜： 圖6 低通濾波器頻率響應曲線圖7 濾波前后時域波形圖 圖8 濾波前后頻譜圖與原噪音信號對比，區(qū)別：通過對比分析可知，濾波后的輸出波形和原始語音加噪聲信號的圖形發(fā)生了一些變化，在3000-6000Hz之間的信號消失，出現(xiàn)0-1000和7000-8000之間的信號。濾波后的輸出波形明顯在對應時間幅度比原語音加噪聲信號的要小，而且濾波的效果也與濾波器的選擇有關，可以看出濾波器的性能差異以及參數(shù)的調(diào)節(jié)會對濾波器產(chǎn)生一定的影響，并且通過回放可以發(fā)現(xiàn)濾波前后的聲音有變化.低通濾波后,已很接近原來的聲音，人耳幾乎辨別不出