对语音信号进行分析及处理文档格式.docx
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）;
%读取语音信号的数据，赋给变量x1，返回频率fs44100Hz，比特率为16。
2、语音信号的频谱分析
（1）首先画出语音信号的时域波形；
程序段：
x=x1（60001:
1:
120000）;
%?
?
60000?
plot（x）%?
title（'
'
xlabel（'
n'
ylabel（'
A'
（2）然后用函数fft对语音号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性；
y1=fft（x,6000）;
N=6000?
FFT?
figure
（2）
subplot（2,1,1）,plot（k,abs（y1））;
|X（k）|'
subplot（2,1,2）,plot（k,angle（y1））;
arg|X（k）|'
（3）产生高斯白噪声，并且对噪声进行一定的衰减，然后把噪声加到信号中，再次对信号进行频谱特性分析，从而加深对频谱特性的理解；
d=randn（1,60000）;
d=d/100;
%?
x2=x+d;
%?
3、设计数字滤波器
（1）IIR低通滤波器性能指标通带截止频，阻带截止频率，通带最大衰减，阻带最小衰减。
（2）FIR低通滤波器性能指标通带截止频率，阻带截止频率，通带衰减1dB，阻带衰减100dB。
（3）IIR高通滤波器的设计指标，，，阻带最小衰减，通带最大衰减。
（4）（4）FIR高通滤波器的设计指标，，，阻带最小衰减，通带最大衰减。
（5）用自己设计的各滤波器分别对采集的信号进行滤波，在Matlab中，FIR滤波器利用函数fftfilt对信号进行滤波，IIR滤波器利用函数filter对信号进行滤波。
比较滤波前后语音信号的波形及频谱，在一个窗口同时画出滤波前后的波形及频谱。
在Matlab中，函数sound可以对声音进行回放。
其调用格式：
sound（x，fs，bits）；
可以感觉滤波前后的声音有变化。
3、结果分析
1、原始语音信号采样后的时域波形及FFT变换后频谱
图1.原始信号时域图
图2.原始信号的频谱图
2、加入噪声后信号的时域波形及FFT变换后频谱
图3.加入噪声后的时域信号
分析：
由图可以看出加入噪声后有明显的不一样，运行sound（x2,fs）;
播放加入高斯噪声后的语音，可以明显听出兹兹的噪声
图4.加入噪声后的频谱图
3、IIR滤波器及原始信号通过IIR后的时域波形频谱变化
图5.IIR低通滤波器
图6.IIR低通滤波器滤波前后时域波形
经过滤波器后的信号和原始信号很近似
图7.IIR低通滤波器滤波前后的频谱
从图7可以看出，经过IIR低通滤波器滤波后将高频部分滤除了。
4、FIR滤波器及原始信号通过FIR后的时域波形频谱变化
图8.FIR低通滤波器
图9.FIR低通滤波器滤波前后时域波形
图10.FIR低通滤波器滤波前后频谱
从图10可以看出，经过FIR低通滤波器滤波后将高频部分滤除了。
5、IIR高通滤波器的设计
图11.IIR高通滤波器
图12.IIR高通滤波器滤波前后时域波形
图13.IIR高通滤波器滤波前后频谱
6、FIR高通滤波器的设计
图14.FIR高通滤波器
图15.FIR高通滤波器滤波前后时域波形
图16.FIR高通滤波器滤波前后频谱
4、结束语
这次的数字信号处理大作业的题目是应用Matlab对语音信号进行频谱分析及滤波，首先通过网络和书籍查找有关本次作业所需的资料，编写相关程序，并通过Matlab软件运行得到相关波形频谱图。
在做作业的过程中，我将上课所学的理论知识运用到实践中。
通过这次应用Matlab对语音信号进行频谱分析及滤波，让我对Matlab的应用以及数字滤波器的设计有了更深层次的理解，每个程序中的语句表示什么意思也有了很清楚的了解。
在实践中增强了我的动手能力，并提高了我的综合能力，使自身得到了很大的锻炼。
另外，在设计滤波器的过程中由于个人知识学得不到位，后面的仿真结果不是很理想，我希望以后多查阅资料，多积累，多思考，只有这样，才能取得更大的进步，才能学有所用，学有所长。
5、程序附录
（1）采样+噪声
clear
clc
\?
.wav'
?
x1
sound（x1,fs）;
N=length（x1）
fs%?
44100Hz
bits%?
16
N1=length（x）
figure
（1）
plot（x）%?
sound（x,fs）;
“?
”
k=0:
5999;
mean（x）%?
-2.1368e-04
mean（d）
sound（x2,fs）;
figure（3）
plot（x2）
y2=fft（x2,6000）;
N?
figure（4）
subplot（2,1,1）,plot（k,abs（y2））;
subplot（2,1,2）,plot（k,angle（y2））;
（2）IIR?
%IIR?
x1
mean（d）;
fs=44100;
Ts=1/fs;
wp=2*pi*45000/fs;
ws=2*pi*50000/fs;
Rp=1;
Rs=100;
wp1=2/Ts*tan（wp/2）;
ws1=2/Ts*tan（ws/2）;
[N,Wn]=buttord（wp1,ws1,Rp,Rs,'
s'
[Z,P,K]=buttap（N）;
butterworth?
[Bap,Aap]=zp2tf（Z,P,K）;
[b,a]=lp2lp（Bap,Aap,Wn）;
[bz,az]=bilinear（b,a,fs）;
[H,W]=freqz（bz,az）;
plot（W*fs/（2*pi）,abs（H））
grid
/Hz'
）
IIR?
f1=filter（bz,az,x2）;
subplot（2,1,1）
plot（x2）%?
subplot（2,1,2）
plot（f1）;
sound（f1,44100）;
F0=fft（f1,1024）;
f=fs*（0:
511）/1024;
y2=fft（x2,1024）;
subplot（2,1,1）;
plot（f,abs（y2（1:
512）））;
F1=plot（f,abs（F0（1:
（3）FIR?
%FIR?
x1=wavread（'
wp=2*pi*1000/fs;
ws=2*pi*1200/fs;
Rs=
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