Matlab語音信號處理

PAGEMatlab語音信號處理一、設計目的綜合運用數(shù)字信號處理的理論知識進行頻譜分析和濾波器設計，通過理論推導得出相應結(jié)論，再利用MATLAB作為編程工具進行計算機實現(xiàn)，從而加深對所學知識的理解，建立概念。二、設計要求1、MATLAB的使用，掌握MATLAB的程序設計方法。2、Windows環(huán)境下語音信號采集的方法。3、數(shù)字信號處理的基本概念、基本理論和基本方法。4、TLAB設計FIR和nR數(shù)字濾波器的方法。5、用MATLAB對信號進行分析和處理6、計報告4000以上，含程序設計說明，用戶使用說明，源程序清單及程序框圖。7、機演示。8、有詳細的文檔。文檔中包括設計思路、設計仿真程序、仿真結(jié)果及相應的分析與結(jié)論。目錄一、課題的主要功能 11.1語音信號采集 11.2語音信號分析 11.3含噪語音信號合成 11.4數(shù)字濾波器設計及濾波,完成以下的兩個題目 11.5回放語音信號 21.6課程設計的參考文獻 2二、課題的功能模塊的劃分 3三、主要功能的實現(xiàn) 43.1繪出源信號的時域波形圖和頻域波形圖 43.2加入噪聲干擾 53.3濾波 5四、程序調(diào)試 9五、總結(jié) 9六、附件 106.1導入源聲音信號代碼 106.2加入噪聲干擾 106.3實現(xiàn)對干擾信號的濾波作用的代碼 126.3.1凱撒窗低通濾波器 126.3.2凱撒窗帶通濾波器 136.3.3凱撒窗高通濾波器 14七、評分表 16PAGE1一、課題的主要功能1.1語音信號采集錄制一段課程設計學生的語音信號并保存為文件，要求長度不小于10秒，并對錄制的信號進行采樣；錄制時可以使用Windows自帶的錄音機，或者使用其它專業(yè)的錄音軟件，錄制時需要配備錄音硬件（如麥克風），為便于比較，需要在安靜、干擾小的環(huán)境下錄音。1.2語音信號分析使用MATLAB繪出采樣后的語音信號的時域波形和頻譜圖。根據(jù)頻譜圖求出其帶寬，并說明語音信號的采樣頻率不能低于多少赫茲。1.3含噪語音信號合成在MATLAB軟件平臺下，給原始的語音信號疊加上噪聲，噪聲類型分為如下幾種：（1）白噪聲；（2）單頻噪色（正弦干擾）；（3）多頻噪聲（多正弦干擾）；（4）其它干擾，可設置為低頻、高頻、帶限噪聲，或Chirp干擾、沖激干擾。繪出疊加噪聲后的語音信號時域和頻譜圖，在視覺上與原始語音信號圖形對比，也可通過Windows播放軟件從聽覺上進行對比，分析并體會含噪語音信號頻譜和時域波形的改變。1.4數(shù)字濾波器設計及濾波,完成以下的兩個題目給定濾波器的規(guī)一化性能指標（參考指標,實際中依據(jù)每個同學所疊加噪聲情況而定）例如：通帶截止頻率wp=0.25*pi,阻通帶截止頻率ws=0.3*pi;通帶最大衰減Rp=1dB;阻帶最小衰減Rs=15dB，每個題目至少設計出4個用不同方法的不同類型濾波器。題目（1）：采用窗函數(shù)法與等波紋法分別設計各型FIR濾波器（低通、高通、帶通、帶阻中的至少3種類型）來對疊加噪聲前后的語音信號進行濾波處理，繪出濾波器的頻域響應，繪出濾波后信號的時域波形和頻譜，并對濾波前后的信號進行對比，分析信號的變化；在相同的性能指標下比較各方法的濾波效果，并從理論上進行分析（或解釋）。題目（2）：采用雙線性變換法與脈沖響應不變法，分別利用不同的原型低通濾波器（Butterworth型與切比雪夫I型）來設計各型IIR濾波器（低通、高通、帶通、帶阻中的至少3種類型），繪出濾波器的頻域響應；并用這些數(shù)字濾波器對含噪語音信號分別進行濾波處理，比較不同方法下設計出來的數(shù)字濾波器的濾波效果，并從理論上進行分析（或解釋）。1.5回放語音信號對濾波后的語音信號進行回放，感覺濾波前后語音信號的變化。1.6課程設計的參考文獻【1】丁玉美、高全西。數(shù)字信號處理第2版。西安：西安電子科技大學出版社，2001【2】樓順天、李博菡?；贛ATLAB的系統(tǒng)分析與設計——信號處理。西安：西安電子科技大學出版社，1998【3】胡廣書。數(shù)字信號處理——理論、算法與實現(xiàn)。北京：清華大學出版社，1998二、課題的功能模塊的劃分課題系統(tǒng)功能模塊如下添加噪聲干擾導入聲音源，繪出源信號的時域波形圖和頻域波形圖導入聲音源，繪出源信號的時域波形圖和頻域波形圖白噪聲干擾單頻噪聲干擾多頻噪聲干擾低通濾波器帶通濾波器高通濾波器三、主要功能的實現(xiàn)3.1繪出源信號的時域波形圖和頻域波形圖圖1原始語音信號的時域及頻域波形圖導入源聲音信號[x,fs,bits]=wavread('E:1.wav');然后求x的32768點的DFT。從而得到圖1所得的原始語音信號的時域及頻域波形圖，由此圖我們可知信號的時域與頻域之間的關(guān)系，時域無限則頻域有限。同時也了解該語音信號的譜線主要集中在0~2000Hz之間。將此圖與加噪后的信號的時域及頻域波形圖進行對比，從而了解用何種濾波器能達到濾波作用。3.2加入噪聲干擾圖中是加入信噪比為10的白噪聲，d=0.09*sin(2*pi*5000*t)的單頻噪聲，多頻噪聲分別加入的是d=0.09*sin(2*pi*2000*t)，d=0.09*sin(2*pi*3000*t)，d=0.09*sin(2*pi*3500*t)。3.3濾波下圖為多正弦干擾信號通過凱撒窗低通濾波器后的信號波形和信號頻譜：下圖為多正弦干擾信號通過凱撒窗帶通濾波器后的信號波形和頻譜：下圖為多正弦干擾信號通過凱撒窗高通濾波器后的信號波形和信號頻譜：四、程序調(diào)試axis([03276801500])對圖形的調(diào)整，讓我的圖形顯得更為飽滿。事實上，一開始的時候，我的圖形的后面很大一部分是空白的，然后通過詢問同學，利用這個函數(shù)實現(xiàn)了圖形的修正。a=[0.09*sin(2*pi*2000*t)]';b=[0.09*sin(2*pi*3000*t)]';c=[0.09*sin(2*pi*3500*t)]'三個噪聲函數(shù)的添加。一開始我對噪聲的添加是隨意的，導致，濾波器設計和噪聲的濾除顯得很是蛋疼。然后，通過老師的講述，說要通過信號頻域的位置適當?shù)募釉肼暋＿@樣低通、帶通、高通才顯得明顯的效果。五、總結(jié)本次課設可以說的現(xiàn)實生活與課本知識的結(jié)合，是實踐驗證書本知識的過程。通過本次課程設計，我相信，每個同學對自己的聲音會更為熟悉，對各種濾波器更為理解，同時，對濾除各種噪聲都會有自己獨到的講解。低通濾波器，顧名思義就是很低的地方能夠通過的濾波器。因為，我錄制的聲音的頻譜主要集中在低端，也就是說，如果我假如的噪聲也在低端的話，這是很難濾除的，這樣，我們可以人為的將噪聲加在中端或者是高端。這樣，信號通過一個低通濾波器，便得到了我所需要的自己的聲音信號，而把假如的噪聲率除掉了。對于帶通和高通濾波器，由于我的聲音信號的頻譜大部分都在低端，這樣，帶通和高通，都會將我所需要的大部分的有用的聲音信號濾除，事實上，這不是我們所需要的效果，因此也就有了如圖所示的各種扯淡的頻譜圖形。通過對這三種濾波器效果的比較，我們很容易的發(fā)現(xiàn)，其實，低通濾波器是最適合我所錄制的聲音的，他能將我所需要的大部分有用的聲音信號保留下來，而將加入的噪聲信號大部分的濾除，這正是我們?yōu)V波器想要達到的效果。雖然本次課設遇到了種種困難，但是通過請教同學，上網(wǎng)查資料，我還是順利的完成了自己的課設，我相信，不論是學習還是生活上，只要自己想做，就沒設么多不到的，我們要努力克服各種困難，我相信，只有這樣我們才能不斷的成長起來。六、附件6.1導入源聲音信號代碼[x1,fs,bits]=wavread('E:/1.wav');sound(x1,fs,bits);y1=fft(x1,32768);figure(1)subplot(2,1,1)plot(x1);title('原始語音信號時域波形');axis([0230000-11])subplot(2,1,2)plot(abs(y1));title('原始語音信號頻譜')axis([03276801500])6.2加入噪聲干擾[x1,fs,bits]=wavread('E:/1.wav');y1=fft(x1,32768);x2=awgn(x1,10);%sound(x2,fs,bits)y2=fft(x2,32768);f=0:fs/32768:fs/32768*32767figure(2)subplot(3,2,1)plot(x2);title('加高斯白噪聲語音信號的時域波形')axis([0230000-22])subplot(3,2,2)plot(f,abs(y1));xlabel('頻率（Hz）');ylabel('幅度（dB）');title('加高斯白噪聲語音信號的頻譜')axis([02300001500])N=length(x1)-1;t=0:1/fs:N/fs;d=[0.09*sin(2*pi*5000*t)]';x3=x1+d;sound(x3,fs,bits);f=0:fs/32768:fs/32768*32767subplot(3,2,3)plot(x3)title('加單頻正弦信號的語音信號時域波形')axis([0230000-22])y3=fft(x3,32768);subplot(3,2,4)plot(f,abs(y3));xlabel('頻率（Hz）');ylabel('幅度（dB）');title('加單頻正弦信號的語音信號頻譜')axis([02300001500])N=length(x1)-1;t=0:1/fs:N/fs;a=[0.09*sin(2*pi*2000*t)]';b=[0.09*sin(2*pi*3000*t)]';c=[0.09*sin(2*pi*3500*t)]';x4=x1+a+b+c;%sound(x4,fs,bits)y4=fft(x4,32768);%對加噪音后的信號取1024個點的fft變換subplot(3,2,5);plot(x4)title('加多個正弦干擾信號后的信號時域圖');axis([0230000-22])ylabel('幅值');subplot(3,2,6);plot(f,abs(y4));title('加多個正弦干擾信號后的信號頻譜圖')axis([02300001500])ylabel('幅值');xlabel('頻率（Hz）');6.3實現(xiàn)對干擾信號的濾波作用的代碼6.3.1凱撒窗低通濾波器fp=1000;Fs=1800;As=40;Ap=0.25;%As=40;Ap=0.25;Fs=20000wp=2*pi*fp/fs;ws=2*pi*Fs/fs;%wp=2*pi*[1500,3500]/Fs;ws=2*pi*[1800,3800]/Fs;Bt=ws-wp;alph=0.5842*(As-21)^0.4+0.07886*(As-21);%alph=0.112*(As-8.7);%alph=0;M=ceil((As-8)/2.285/Bt);wc=(wp+ws)/2/pi;hn=fir1(M,wc,kaiser(M+1,alph));hk=fft(hn);hk=freqz(hn,1,Fs);xn3=fftfilt(hn,x4);sound(xn3,fs,bits);yn3=fft(xn3);figure(3);subplot(2,1,1);plot(xn3);title('多正弦干擾濾波后信號波形');axis([0230000-22])subplot(2,1,2);plot(abs(yn3));title('多正弦干擾濾波后信號頻譜');axis([023000006000])figure(4);subplot(2,1,1);stem(hn);title('凱撒窗hn波形');subplot(2,1,2);plot(abs(hk));title('凱撒窗hn信號頻譜');sound(xn3,Fs,bits);6.3.2凱撒窗帶通濾波器fp=1400;Fs=1800;As=40;Ap=0.25;%As=40;Ap=0.25;Fs=20000wp=2*pi*fp/fs;ws=2*pi*Fs/fs;%wp=2*pi*[1500,3500]/Fs;ws=2*pi*[1800,3800]/Fs;Bt=ws-wp;alph=0.5842*(As-21)^0.4+0.07886*(As-21);%alph=0.112*(As-8.7);%alph=0;M=ceil((As-8)/2.285/Bt);wc=(wp+ws)/2/pi;ww=[wp,ws];hn=fir1(M,ww,kaiser(M+1,alph));hk=fft(hn);hk=freqz(hn,1,Fs);xn3=fftfilt(hn,x4);sound(xn3,fs,bits);yn3=fft(xn3);figure(3);subplot(2,1,1);plot(xn3);title('多正弦干擾濾波后信號波形');axis([0230000-22])subplot(2,1,2);plot(abs(yn3));title('多正弦干擾濾波后信號頻譜');axis([023000006000])figure(4);subplot(2,1,1);stem(hn);title('凱撒窗hn波形');subplot(2,1,2);plot(abs(hk));title('凱撒窗hn信號頻譜');sound(xn3,Fs,bits);6.3.3凱撒窗高通濾波器fp