數(shù)字信號處理在語音信號分析中的應(yīng)用

1、數(shù)字信號處理課程設(shè)計(jì)報(bào)告數(shù)字信號處理在語音信號分析中的應(yīng)用專業(yè)班級： 姓 名： 學(xué) 號： 目 錄摘 要31、緒論32、課程設(shè)計(jì)的具體內(nèi)容42.1.1、讀取語音信號的任務(wù)42.1.2、任務(wù)分析和解決方案52.1.4、運(yùn)行結(jié)果和相應(yīng)的分析52.2、IIR濾波器設(shè)計(jì)和濾波處理62.2.1、設(shè)計(jì)任務(wù)62.2.2、任務(wù)分析和解決方案72.2.3、編程得到的MATLAB代碼72.2.4、運(yùn)行結(jié)果和相應(yīng)的分析72.3、FIR濾波器設(shè)計(jì)和濾波處理92.3.1、設(shè)計(jì)任務(wù)92.3.2、任務(wù)分析和解決方案92.3.3、編程得到的MATLAB代碼92.3.4、運(yùn)行結(jié)果和相應(yīng)的分析113、總結(jié)134、存在的不足及建議1

2、35、參考文獻(xiàn)13數(shù)字信號處理設(shè)計(jì)任務(wù)書摘 要語音信號濾波處理是研究用數(shù)字信號處理技術(shù)和語音學(xué)知識對語音信號進(jìn)行處理的新興的學(xué)科，是目前發(fā)展最為迅速的信息科學(xué)研究領(lǐng)域的核心技術(shù)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形式。 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為離散的數(shù)據(jù)文件，然后利用其強(qiáng)大的矩陣運(yùn)算能力處理數(shù)據(jù)，如數(shù)字濾波、傅里葉變換、時(shí)域和頻域分析、聲音回放以及各種圖的呈現(xiàn)等，它的信號處理與分析工具箱為語音信號分析提供了十分豐富的功能函數(shù)，利用這些功能函數(shù)可以快捷而又方便地完成語音信號的處理和分析以及信號的可視化

3、，使人機(jī)交互更加便捷。信號處理是Matlab重要應(yīng)用的領(lǐng)域之一。 本設(shè)計(jì)通過錄制一段語音，對其進(jìn)行了時(shí)域分析，頻譜分析,分析語音信號的特性。并應(yīng)用matlab平臺對語音信號進(jìn)行加噪然后再除去噪聲，進(jìn)一步設(shè)計(jì)兩種種濾波器即高通濾波器、帶通濾波器，基于這兩種濾波器設(shè)計(jì)原理，對含加噪的語音信號進(jìn)行濾波處理。最后對比濾波前后的語音信號的時(shí)域和頻域特性，回放含噪語音信號和去噪語音信號。論文從理論和實(shí)踐上比較了不同數(shù)字濾波器的濾波效果。1 緒論通過語音傳遞倍息是人類最重要、最有效、最常用和最方便的交換信息的形式。語言是人類持有的功能，聲音是人類常用的工具，是相互傳遞信息的最主要的手段。因此，語音信號是人們

4、構(gòu)成思想疏通和感情交流的最主要的途徑。并且，由于語言和語音與人的智力活動密切相關(guān)，與社會文化和進(jìn)步緊密相連，所以它具有最大的信息容量和最高的智能水平。現(xiàn)在，人類已開始進(jìn)入了信息化時(shí)代，用現(xiàn)代手段研究語音信號，使人們能更加有效地產(chǎn)生、傳輸、存儲、獲取和應(yīng)用語音信息，這對于促進(jìn)社會的發(fā)展具有十分重要的意義。讓計(jì)算機(jī)能聽懂人類的語言，是人類自計(jì)算機(jī)誕生以來夢寐以求的想法。 隨著計(jì)算機(jī)越來越向便攜化方向發(fā)展，隨著計(jì)算環(huán)境的日趨復(fù)雜化，人們越來越迫切要求擺脫鍵盤的束縛而代之以語音輸人這樣便于使用的、自然的、人性化的輸人方式。作為高科鼓應(yīng)用領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，語音信號采集與分析從理論的研究到產(chǎn)品的開

5、發(fā)已經(jīng)走過了幾十個(gè)春秋并且取得了長足的進(jìn)步。它正在直接與辦公、交通、金融、公安、商業(yè)、旅游等行業(yè)的語音咨詢與管理工業(yè)生產(chǎn)部門的語聲控制，電話、電信系統(tǒng)的自動撥號、輔助控制與查詢以及醫(yī)療衛(wèi)生和福利事業(yè)的生活支援系統(tǒng)等各種實(shí)際應(yīng)用領(lǐng)域相接軌，并且有望成為下一代操作系統(tǒng)和應(yīng)用程序的用戶界面?？梢?，語音信號采集與分析的研究將是一項(xiàng)極具市場價(jià)值和挑戰(zhàn)性的工作。我們今天進(jìn)行這一領(lǐng)域的研究與開拓就是要讓語音信號處理技術(shù)走人人們的日常生活當(dāng)中，并不斷朝更高目標(biāo)而努力。數(shù)字濾波器是數(shù)字信號處理的基礎(chǔ)，用來對信號進(jìn)行過濾、檢測和參數(shù)估計(jì)等處理。IIR數(shù)字濾波器最大的優(yōu)點(diǎn)是給定一組指標(biāo)時(shí)，它的階數(shù)要比相同組的FIR

6、濾波器的低的多。信號處理中和頻譜分析最為密切的理論基礎(chǔ)是傅立葉變換（FT）。離散傅立葉變換（DFT）和數(shù)字濾波是數(shù)字信號處理的最基本內(nèi)容通過數(shù)字信號處理的課程設(shè)計(jì)，使學(xué)生對信號的采集，處理，傳輸，顯示，存儲和分析等有一個(gè)系統(tǒng)的掌握和理解。鞏固和運(yùn)用數(shù)字信號處理課程中的理論知識和實(shí)驗(yàn)技能，掌握最基本的數(shù)字信號處理的理論和方法，培養(yǎng)學(xué)生發(fā)現(xiàn)問題，分析問題和解決問題的能力。2、課程設(shè)計(jì)的具體內(nèi)容用MATLAB對語音信號進(jìn)行分析與處理，采集語音信號后，在MATLAB軟件平臺進(jìn)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(jìn)行頻譜分析，設(shè)計(jì)合適的濾波器濾除噪聲，恢復(fù)原信號。 對

7、一段語音信號進(jìn)行采樣；畫出采樣后語音信號的時(shí)域波形和頻譜圖；用自己設(shè)計(jì)的濾波器對采集的信號進(jìn)行濾波，畫出濾波后信號的時(shí)域波形和頻譜，并對濾波前后的信號進(jìn)行對比，分析信號的變化；回放語音信號；最后，設(shè)計(jì)一個(gè)信號處理系統(tǒng)界面。設(shè)計(jì)內(nèi)容：采樣一段語音信號；畫出語音信號的時(shí)域波形和頻譜圖；給定濾波器的性能指標(biāo)，設(shè)計(jì)數(shù)字濾波器，并畫出濾波器的頻率響應(yīng)；然后用設(shè)計(jì)的濾波器對采集的信號進(jìn)行濾波，畫出濾波后信號的時(shí)域波形和頻譜。關(guān)鍵技術(shù)：頻譜圖的理解；設(shè)計(jì)數(shù)字濾波器；數(shù)字濾波的方法；解決思路：對語音號進(jìn)行快速傅里葉變換，得到信號的頻譜特性；在MATLAB環(huán)境中可以利用函數(shù)fir設(shè)計(jì)FIR濾波器，可以利用函數(shù)b

8、utter設(shè)計(jì)IIR濾波器；利用MATLAB中的函數(shù)freqz畫出各濾波器的頻率響應(yīng)。2.1.1、讀取語音信號的任務(wù)自制一段語音信號（要求：我叫*，學(xué)號*，是東莞理工學(xué)院電子信息工程學(xué)院2012級電子卓越班的學(xué)生）。2.1.2、任務(wù)分析和解決方案在MATLAB軟件平臺下，利用函數(shù)wavread對語音信號進(jìn)行采樣，記住采樣頻率和采樣點(diǎn)數(shù)。通過wavread函數(shù)的使用，要求理解掌握采樣頻率、采樣位數(shù)等概念。2.1.3、編程得到的MATLAB代碼z1,Fs=audioread('F:cjlchenjunlin.wma');sound(z1,Fs);%播放語音信號 figur

9、e(1) plot(z1);figure(1);plot(z1);title('時(shí)域圖');xlabel('時(shí)間（n）');ylabel('幅值（n）');頻域程序：z2,Fs=audioread('F:cjlchenjunlin.wma');y1=fft(z2);y1=fftshift(y1); sound(z2,Fs); %播放語音信號figure(2);derta_Fs = Fs/length(z2);plot(-Fs/2:derta_Fs: Fs/2-derta_Fs,abs(y1);title('頻譜圖

10、'); xlabel('時(shí)間（n）');ylabel('幅值（n）');2.1.4、運(yùn)行結(jié)果和相應(yīng)的分析 由圖可知人的聲音分布在低頻。而聲音比較底和深沉。2.2、IIR濾波器設(shè)計(jì)和濾波處理2.2.1、設(shè)計(jì)任務(wù)要求用自己設(shè)計(jì)的各種濾波器(高通、低通)分別對采集的信號進(jìn)行濾波。 2.2.2、任務(wù)分析和解決方案在MATLAB中，利用函數(shù)filter對信號進(jìn)行濾波。利用MATLAB中的函數(shù)freqz畫出各濾波器的頻率響應(yīng)。2.2.3、編程得到的MATLAB代碼IIR數(shù)字低通濾波器fs=22050;z3,Fs=audioread('F:cjlchenjun

11、lin.wma');Ts=1/fs;R1=10;wp=2*pi*1000/fs;%通帶截止頻率?ws=2*pi*1200/fs;%阻帶截止頻率Rp=1;%通帶衰減?Rl=100;%阻帶衰減?wp1=2/Ts*tan(wp/2);%將模擬指標(biāo)轉(zhuǎn)換成數(shù)字指標(biāo)?ws1=2/Ts*tan(ws/2);N,Wn=buttord(wp1,ws1,Rp,R1,'s');%選擇濾波器的最小階數(shù)Z,P,K=buttap(N);%創(chuàng)建butterworth模擬低通濾波器?Bap,Aap=zp2tf(Z,P,K);b,a=lp2lp(Bap,Aap,Wn);%將模擬原型低通濾波器轉(zhuǎn)換為低通濾

12、波器bz,az=bilinear(b,a,fs);%用雙線性變換法實(shí)現(xiàn)模擬濾波器到數(shù)字濾波器的轉(zhuǎn)換?H,W=freqz(bz,az);%繪制頻率響應(yīng)曲線?figure(1)plot(W*fs/(2*pi),abs(H)gridxlabel('頻率Hz')ylabel('頻率響應(yīng)幅度')title('IIR低通濾波器')f1=filter(bz,az,z3);figure(2)subplot(2,1,1)plot(z3)%畫出濾波前的時(shí)域圖?title('IIR低通濾波器濾波前的時(shí)域波形');subplot(2,1,2)plot(f

13、1);%畫出濾波后的時(shí)域圖?title('IIR低通濾波器濾波后的時(shí)域波形');sound(f1,44100);%播放濾波后的信號?F0=fft(f1);f=fs*(0:511)/1024;figure(3)y2=fft(z3);subplot(2,1,1);derta_Fs = Fs/length(z3);plot(-Fs/2:derta_Fs: Fs/2-derta_Fs,abs(y2);%畫出濾波前的頻譜圖?title('IIR低通濾波器濾波前的頻譜')xlabel('頻率/Hz');ylabel('幅值');subplot

14、(2,1,2)derta_Fs = Fs/length(z2);plot(-Fs/2:derta_Fs: Fs/2-derta_Fs,abs(F0);%畫出濾波后的頻譜圖?title('IIR低通濾波器濾波后的頻譜')xlabel('頻率/Hz');ylabel('幅值');IIR數(shù)字高通濾波器fc1=4000;z2,Fs=audioread('F:cjlchenjunlin.wma');N2=2*pi*3.1/(0.1*pi)wc2=2*pi*fc1/fs;N2=N2+mod(N2,2);Window=hanning(N2+1)

15、;b2=fir1(N2,wc2/pi,'high',Window);x1_high = filter(b2,1,x1);%對信號進(jìn)行高通濾波figure(1);plot(x1_high);title('信號經(jīng)過高通濾波器(時(shí)域)');figure(2);derta_fs = fs/length(z2);plot(-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs,abs(fftshift(fft(x1_high);title('信號經(jīng)過高通濾波器（頻域）')2.2.4、運(yùn)行結(jié)果和相應(yīng)的分析語音高頻成分音質(zhì)非常尖銳，齒音中，聲音有些暗淡。語音

16、低頻成分音質(zhì)沉穩(wěn)，空間感覺強(qiáng)，語音渾厚。IIR的設(shè)計(jì)理念是這樣的：根據(jù)所要設(shè)計(jì)濾波器的參數(shù)去確定一個(gè)模擬濾波器的傳輸函數(shù)，然后再根據(jù)這個(gè)傳輸函數(shù)，通過雙線性變換、或脈沖響應(yīng)不變法來進(jìn)行數(shù)字濾波器的設(shè)計(jì)。它的設(shè)計(jì)比較復(fù)雜，復(fù)雜在于它的模擬濾波器傳輸函數(shù)H（s）的確定。這一點(diǎn)我們可以讓軟件來實(shí)現(xiàn)。然后，我們說一下它的具體實(shí)現(xiàn)步驟：首先你要先確定你需要一個(gè)什么樣的濾波器，巴特沃斯型，切比雪夫型，還是其它什么型的濾波器。當(dāng)你選定一個(gè)型號后，你就可以根據(jù)設(shè)計(jì)參數(shù)和這個(gè)濾波器的計(jì)算公式來確定其階數(shù)、傳輸函數(shù)的表達(dá)式。通常這個(gè)過程中還存在預(yù)扭曲的問題。IIR數(shù)字低通濾波器波形IIR數(shù)字高通濾波器波形2.3、

17、FIR濾波器設(shè)計(jì)和濾波處理2.3.1、設(shè)計(jì)任務(wù)要求用自己設(shè)計(jì)的各種濾波器(高通、低通)分別對采集的信號進(jìn)行濾波2.3.2、任務(wù)分析和解決方案在MATLAB中，F(xiàn)IR濾波器利用函數(shù)fftfilt對信號進(jìn)行濾波，IIR濾波器利用函數(shù)filter對信號進(jìn)行濾波。利用MATLAB中的函數(shù)freqz畫出各濾波器的頻率響應(yīng)。2.3.3、編程得到的MATLAB代碼FIR低通濾波器fs=10000;x1,Fs=audioread('F:cjlchenjunlin.wma');wp=2*pi*1000/fs;ws=2*pi*1200/fs;sound(x1,Fs); Rp=1;Rs=100;wd

18、elta=ws-wp;N=ceil(8*pi/wdelta);%取整 wn=(wp+ws)/2;b,a=fir1(N,wn/pi,hamming(N+1);%選擇窗函數(shù)，并歸一化截止頻率 figure(1)freqz(b,a,512);title('FIR低通濾波器');f2=filter(b,a,x1);figure(2)subplot(2,1,1)plot(x1)title('FIR低通濾波器濾波前的時(shí)域波形');subplot(2,1,2)plot(f2);title('FIR低通濾波器濾波后的時(shí)域波形');sound(

19、f2,44100);%播放濾波后的語音信號 F0=fft(f2);f=fs*(0:511)/1024;figure(3)y2=fft(x1);subplot(2,1,1);derta_Fs = Fs/length(x1);plot(-Fs/2:derta_Fs: Fs/2-derta_Fs,abs(y2);title('FIR低通濾波器濾波前的頻譜')xlabel('頻率/Hz');ylabel('幅值');subplot(2,1,2)derta_Fs = Fs/length(x1);plot(-Fs/2:derta_Fs: Fs/2-

20、derta_Fs,abs(F0);title('FIR低通濾波器濾波后的頻譜')xlabel('頻率/Hz');ylabel('幅值');FIR高通濾波器y,Fs=audioread('F:cjlchenjunlin.wma');sound(y,Fs); %播放語音信號y_after_fir=filter(b,1,y);figure;plot(y_after_fir);sound(y_after_fir,44100);%播放濾波后的語音信號?title('濾波后信號時(shí)域');xlabel('t/s'

21、);ylabel('幅度');fft_y1=fftshift(fft(y_after_fir);figure;derta_Fs = Fs/length(y);plot(-Fs/2:derta_Fs: Fs/2-derta_Fs,abs(fftshift(fft(y_after_fir);title('濾波后信號頻譜');xlabel('f/Hz');ylabel('幅度');FIR低通濾波器波形FIR高通濾波器波形2.3.4、運(yùn)行結(jié)果和相應(yīng)的分析 FIR濾波的效果不如IIR因?yàn)槠錇V波后還能聽到很多噪聲。FIR：有限脈沖響應(yīng)濾波器。有限說明其脈沖響應(yīng)是有限的。與IIR相比，它具有線性相位、容易設(shè)計(jì)的優(yōu)點(diǎn)。這也就說明，IIR濾波器具有相位不線性，不容易設(shè)計(jì)的缺點(diǎn)。而另一方面，IIR卻擁有FIR所不具有的缺點(diǎn)，那就是設(shè)計(jì)同樣參數(shù)的濾波器，F(xiàn)IR比IIR需要更多的參數(shù)。這也就說明，要增加DSP的計(jì)算量。DSP需要更多