基于MATLAB语音信号滤波器的设计与实现.docx
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基于MATLAB语音信号滤波器的设计与实现
1、设计原理
设计数字滤波器的任务就是寻求一个因果稳定的线性时不变系统，并使系统函数H（z）具有指定的频率特性。
2、设计内容：
以Matlab实现语音信号的低通滤波器设计为例：
（1）语音信号的采集
利用Windows下的录音机，录制一段自己的话音，时间在1s内。
然后在Matlab软件平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。
通过wavread函数的使用，我们很快理解了采样频率、采样位数等概念。
这里我直接采用了一段现成的.wav格式的语音信号。
（2）语音信号的频谱分析
首先画出语音信号的时域波形；然后对语音号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性。
程序如下：
clc;clear;closeall;
fs=32768;%语音信号采样频率为32768，即2^15
x1=wavread（'qq.wav'）;%读取语音信号的数据，赋给变量x1
sound（x1,32768）;%播放语音信号
y1=fft（x1,1024）; %对信号做1024点FFT变换
f=fs*（0:
511）/1024;
figure
（1）;
plot（x1） %做原始语音信号的时域图形
title（'原始语音信号'）;xlabel（'timen'）;ylabel（'fuzhin'）;
figure
（2）;freqz（x1）%绘制原始语音信号的频率响应图
title（'频率响应图'）
figure（3）;subplot（2,1,1）;
plot（abs（y1（1:
512）））%做原始语音信号的FFT频谱图
title（'原始语音信号FFT频谱'）;
subplot（2,1,2）;
plot（f,abs（y1（1:
512）））;
title（'原始语音信号频谱'）
xlabel（'Hz'）;ylabel（'fuzhi'）;
波形如下：
注意：
原始语言信号FFT频谱和原始语言信号频谱的区别是：
前者是频率为1递增的频谱，而后者是以f=fs*（0:
511）/1024递增；另外，后者是在“不小于原始信号的频率（采样定理）”上完全展开的频谱。
（3）给原始的语音信号加上一个高频余弦噪声，频率为5kHz。
画出加噪后的语音信号时域和频谱图，与原始信号对比，可以很明显的看出区别。
程序如下：
%给原始的语音信号加上一个高频余弦噪声，频率为5kHz。
画出加噪后的语音信号时域和频谱图，与原始信号对比，可以很明显的看出区别。
fs=32768;
x1=wavread（'qq.wav'）;
f=fs*（0:
511）/1024;
t=0:
1/32768:
（size（x1）-1）/32768;%将所加噪声信号的点数调整到与原始信号相同
Au=0.03;
d=[Au*cos（2*pi*5000*t）]'; %噪声为5kHz的余弦信号
x2=x1+d;
sound（x2,32768）; %播放加噪声后的语音信号
y2=fft（x2,1024）;
figure
（1）
plot（t,x2）
title（'加噪后的信号'）;
xlabel（'timen'）;
ylabel（'fuzhin'）;
figure
（2）
subplot（2,1,1）;
plot（f,abs（y1（1:
512）））;
title（'原始语音信号频谱'）;
xlabel（'Hz'）;
ylabel（'fuzhi'）;
subplot（2,1,2）;
plot（f,abs（y2（1:
512）））;
title（'加噪后的信号频谱'）;
xlabel（'Hz'）;
ylabel（'fuzhi'）;
波形如下：
（4）双线性变换法设计Butterworth滤波器
程序如下：
fs=32768;
x1=wavread（'qq.wav'）;
t=0:
1/32768:
（size（x1）-1）/32768;
Au=0.03;
d=[Au*cos（2*pi*10000*t）]';
x2=x1+d;
wp=0.25*pi;
ws=0.3*pi;
Rp=1;
Rs=15;
Fs=32768;
Ts=1/Fs;
wp1=2/Ts*tan（wp/2）; %将模拟指标转换成数字指标
ws1=2/Ts*tan（ws/2）;
[N,Wn]=buttord（wp1,ws1,Rp,Rs,'s'）;%选择滤波器的最小阶数
[Z,P,K]=buttap（N）; %创建butterworth模拟滤波器
[Bap,Aap]=zp2tf（Z,P,K）;
[b,a]=lp2lp（Bap,Aap,Wn）;
[bz,az]=bilinear（b,a,Fs）; %用双线性变换法实现模拟滤波器到数字滤波器的转换
[H,W]=freqz（bz,az）; %绘制频率响应曲线
figure
（1）
plot（W*Fs/（2*pi）,abs（H））
grid
xlabel（'频率／Hz'）
ylabel（'频率响应幅度'）
title（'Butterworth'）
f1=filter（bz,az,x2）;
figure
（2）
subplot（2,1,1）
plot（t,x2） %画出滤波前的时域图
title（'滤波前的时域波形'）;
subplot（2,1,2）
plot（t,f1）; %画出滤波后的时域图
title（'滤波后的时域波形'）;
sound（f1,32768）; %播放滤波后的信号
F0=fft（f1,1024）;
f=fs*（0:
511）/1024;
figure（3）
y2=fft（x2,1024）;
subplot（2,1,1）;
plot（f,abs（y2（1:
512）））; %画出滤波前的频谱图
title（'滤波前的频谱'）
xlabel（'Hz'）;
ylabel（'fuzhi'）;
subplot（2,1,2）
F1=plot（f,abs（F0（1:
512）））; %画出滤波后的频谱图
title（'滤波后的频谱'）
xlabel（'Hz'）;
ylabel（'fuzhi'）;
波形如下：
（5）窗函数法设计滤波器：
程序如下:
fs=32768;
x1=wavread（'qq.wav'）;
t=0:
1/32768:
（size（x1）-1）/32768;
Au=0.03;
d=[Au*cos（2*pi*10000*t）]';
x2=x1+d;
wp=0.25*pi;
ws=0.3*pi;
wdelta=ws-wp;
N=ceil（6.6*pi/wdelta）; %取整
wn=（0.2+0.3）*pi/2;
b=fir1（N,wn/pi,hamming（N+1））; %选择窗函数，并归一化截止频率
figure
（1）
freqz（b,1,512）
f2=filter（bz,az,x2）
figure
（2）
subplot（2,1,1）
plot（t,x2）
title（'滤波前的时域波形'）;
subplot（2,1,2）
plot（t,f2）;
title（'滤波后的时域波形'）;
sound（f2,32768）; %播放滤波后的语音信号
F0=fft（f2,1024）;
f=fs*（0:
511）/1024;
figure（3）
y2=fft（x2,1024）;
subplot（2,1,1）;
plot（f,abs（y2（1:
512）））;
title（'滤波前的频谱'）
xlabel（'Hz'）;
ylabel（'fuzhi'）;
subplot（2,1,2）
F2=plot（f,abs（F0（1:
512）））;
title（'滤波后的频谱'）
xlabel（'Hz'）;
ylabel（'fuzhi'）;
波形如下：
（6）回放语音信号
在Matlab中，函数sound可以对声音进行回放。
其调用格式：
sound（x，fs，bits），x为要播放的音频信号，fs采样频率，bits采样位。
在运行Matlab程序时，可以听到回放的声音，经过比较，明显感觉滤波前后的声音有变化。
3.结语
遇到的问题：
出现错误提示：
?
?
?
Errorusing==>wavread
Errorusing==>wavread
Datacompressionformat（IMAADPCM）isnotsupported.
解决办法：
wave格式的音频分为PCM和IMAADPCM两种格式，Matlab中用waveread函数做音频处理时，只能对PCM格式的.wav音频进行处理，因此需要将要处理的格式事先转换成PCM格式的.wav音频。
可采用AdensoftAudioMP3Converter音频转换工具进行转换。
PS：
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“音频信号处理”
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