数字信号Matlab作业Word格式.docx
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横轴为时间，纵轴为频率，灰度值大小表示功率谱值的大小。
（提示，可以采用spectrogram函数）
（5）选做：
分析自己的语音频谱特点，比如中英文发音的区别。
1.求原始语音信号的特征频带
代码：
clc
clearall
File=（'
I:
\Matlab大作业\work.wav'
）
[Y1,Fs,nbits]=wavread（File）;
Y1=Y1（:
1）'
;
%取双声道中的一个声道
l=length（Y1）;
Y=Y1（1:
l）;
Fs=44100;
figure
（1）,
plot（Y）;
title（'
原声音信号波形'
fori=1:
18;
x=Y（Fs*（i-1）+1:
Fs*i）;
z=fft（x,Fs）;
功率谱%p=z.*conj（z）/Fs;
figure（i）;
plot（p）;
xlabel（'
频率Hz'
ylabel（'
功率'
axis（[0250001]）;
end
1.1原始语音信号
原声音信号波形0.5
0.40.30.20.10-0.1-0.2-0.3-0.4-0.501234567895x10
1.2以1秒为时间间隔，求出17秒的语音信号的功率谱如下：
1
0.90.80.70.6率0.5功0.40.30.20.100200400600800100012001400160018002000220024002500Hz频率1
0.90.80.70.6率0.5功0.40.30.20.100200400600800100012001400160018002000220024002500Hz频率
0.90.80.70.6率0.5功0.40.30.20.100200400600800100012001400160018002000220024002500Hz率频
2.根据语音信号频谱特点，设计FIR或IIR滤波器，分别画出滤波器幅频和相频特性曲线。
%==========低通滤波器==========%
fp=1300;
fs=1500;
%输入给定指标
%用窗函数法设计滤波器
wc=（fp+fs）/Fs;
%理想低通滤波器截止频率（关于pi归一化）
B=2*pi*（fs-fp）/Fs;
%过渡带宽度指标
N=ceil（12*pi/B）;
%blackman窗的长度N
h1=fir1（N-1,wc,'
low'
blackman（N））;
%用窗函数法设计法的绘图部分
[h11,w1]=freqz（h1,1）;
figure
（2）
subplot（2,1,1）;
plot（w1*Fs/pi/2,20*log10（abs（h11）））;
低通滤波器'
）;
gridon;
axis（[0,2500,-150,10]）;
xlabel（'
频率/Hz'
ylabel（'
幅度/dB'
subplot（2,1,2）
plot（w1*Fs/pi/2,angle（h11））;
axis（[0,1000,-4,4]）;
角度/rad'
%sound（ywt,Fs）;
%==========高通滤波器==========%
fp=300;
fs=100;
%窗函数法设计滤波器
%理想高通滤波器截止频率（关于pi归一化）
B=2*pi*（fp-fs）/Fs;
h2=fir1（N-1,wc,'
high'
%=====以下为绘图部分=====
[h22,w2]=freqz（h2,1）;
figure（3）
plot（w2*Fs/pi/2,20*log10（abs（h22）））;
高通滤波器'
axis（[0,1000,-100,20]）;
plot（w2*Fs/pi/2,angle（h22））;
axis（[0,1000,-4,4]）;
%========语音信号经过低通和高通滤波器========
Y_L=filter（h1,1,Y）;
%sound（Y_L,Fs）;
Y_H=filter（h2,1,Y）;
%sound（Y_H,Fs）;
Y_N=filter（h2,1,Y_L）;
%sound（Y_N,Fs）;
%========原始语音信号的频谱图========
DFT=fft（Y,Fs）;
DFT=DFT./max（DFT）;
figure（4）,plot（abs（DFT））;
axis（[01000000.5]）;
grid;
%========语音信号经过低通滤波器后的频谱图========
DFT_L=fft（Y_L,Fs）;
DFT_L=DFT_L./max（DFT_L）;
figure（5）,plot（abs（DFT_L））;
axis（[0200000.8]）;
%========语音信号经过高通滤波器后的频谱图========
DFT_H=fft（Y_H,Fs）;
DFT_H=DFT_H./max（DFT_H）;
figure（6）,plot（abs（DFT_H））;
axis（[0800000.7]）;
%========语音信号经过带通滤波器后的频谱图========
DFT_N=fft（Y_N,Fs）;
DFT_N=DFT_N./max（DFT_N）;
figure（7）,plot（abs（DFT_N））;
axis（[0200001]）;
grid;
（1）用布莱克曼窗FIR滤波器，画出低通滤波器的幅频和相频特性曲线如下：
低通滤波器
0-50Bd/度幅-100-15005001000150020002500/Hz率频4
2dar0/度角-2-401002003004005006007008009001000/Hz频率
低通滤波器的幅频和相频特性曲线
滤波器的设计参数：
通带截止频率fp=1300Hz;
阻带截止频率fs=1500Hz;
（2）绘制出高通滤波器的幅频和相频特性曲线如下：
高通滤波器20
0-20Bd/-40度幅-60-80-10001002003004005006007008009001000/Hz率频4
高通滤波器的幅频和相频特性曲线
通带截止频率fp=300Hz;
阻带截止频率fs=100Hz;
）滤波前信号的频谱图3（．
0.5
0.450.40.350.30.250.20.150.10.050010002000300040005000600070008000900010000）经过低通滤波器后的语音信号频谱图（40.8
0.70.60.50.40.30.20.100200400600800100012001400160018002000
从图像可以看出，原始声音经过低通滤波器后，语音信号的幅度基本不变，滤波器把信号高频部分滤掉了，只剩下低频部分。
用sound函数回放语音信号，发现原始声音信号比滤波后声音信号清晰，滤波后声音显得很低沉。
．
（5）经过高通滤波后的语音信号频谱图
0.60.50.40.30.20.10010002000300040005000600070008000
从图像可以看出，原始声音经过高通滤波器后，语音信号的频率基本不变，但一部分噪声已经被滤掉，用sound函数回放语音信号，发现原始声音信号与高通滤波后信号差别很小，但是声音变得清晰，说明一部分噪声已被滤掉。
）经过带通滤波器后的语音信号频谱图6（．
0.90.80.70.60.50.40.30.20.100200400600800100012001400160018002000
从图像可以看出，原始声音经过带通滤波器后，高频部分被滤掉，部分噪声被滤掉，用sound函数回放语音信号，原始声音信号比滤波后声音信号清晰，滤波后声音比原始声音低沉，但比经过低通滤波器后的清亮。
（3）求出特征频段语音信号随时间变化的曲线（每隔一定时间求一次功率谱，连接成曲线，即短时FFT）。
我选取了语音信号出现较多的峰值对应的频率f=300Hz，500Hz，750Hz，900Hz，1000Hz，1200Hz，每隔0.1秒做功率谱，求出奇在0~17秒内的功率谱的变化情况，绘制出如下曲线：
I=[300,500,750,900,1000,1200];
%功率谱峰值位置
p1=zeros;
p2=zeros;
p3=zeros;
p4=zeros;
p5=zeros;
p6=zeros;
170;
S=Y（Fs/10*（i-1）+1:
Fs/10*i）;
z=fft（S,Fs）;
z1=z（I
（1））;
z2=z（I
（2））;
z3=z（I（3））;
z4=z（I（4））;
z5=z（I（5））;
z6=z（I（6））;
p1（i）=z1.*conj（z1）/Fs;
%功率谱
p2（i）=z2.*conj（z2）/Fs;
p3（i）=z3.*conj（z3）/Fs;
p4（i）=z4.*conj（z4）/Fs;
p5（i）=z5.*conj（z5）/Fs;
p6（i）=z6.*conj（z6）/Fs;
w=0:
17/（170-1）:
17;
figure;
plot（w,p1）;
秒（s）'
title（'
300Hz功率谱变化图像'
plot（w,p2）;
500Hz功率谱变化图像'
plot（w,p3）;
750Hz功率谱变化图像'
plot（w,p4）;
900Hz功率谱变化图像'
plot（w,p5）;
1000Hz功率谱变化图像'
plot（w,p6）;
1200Hz功率谱变化图像'
300Hz功率谱变化图像0.1
0.090.080.070.060.050.040.030.020.010024681012141618（s）秒
500Hz功率谱变化图像0.04
0.0350.030.0250.020.0150.010.0050024681012141618（s）秒
750Hz功率谱变化图像0.07
0.060.050.040.030.020.010024681012141618（s）秒
900Hz功率谱变化图像0.16
0.140.120.10.080.060.040.020024681012141618（s）秒
1000Hz功率谱变化图像0.1
1200Hz功率谱变化图像0.06
0.050.040.030.020.010024681012141618（s）秒4）语谱图：
（代码：
win=window（@blackman,Fs）;
figure,spectrogram（Y,win,2500,Fs,Fs）;
（5）分析自己的语音频谱特点，比如中英文发音的区别。
我的声音频率主要集中在300~1500Hz附近，原始声音信号经过滤波后，声音信号变得低沉，但英文发音部分比中文部分更弱，说明中文发音主要集中在低频段，英文发音集中在高频段。
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