对语音信号进行分析及处理.docx
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对语音信号进行分析及处理
1、设计目的
1.进一步巩固数字信号处理的基本概念、理论、分析方法和实现方法；使自身对信号的采集、处理、传输、显示和存储等有一个系统的掌握和理解；
2.增强应用Matlab语言编写数字信号处理的应用程序及分析、解决实际问题的能力；
3．培养自我学习的能力和对相关课程的兴趣；
二、设计过程
1、语音信号的采集
采样频率，也称为采样速度或者采样率，定义了每秒从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数，它用赫兹（Hz）来表示。
采样位数可以理解为声卡处理声音的解析度。
这个数值越大，解析度就越高，录制和回放的声音就越真实
采样定理又称奈奎斯特定理，在进行模拟/数字信号的转换过程中，当采样频率fs不小于信号中最高频率fm的2倍时，采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息，一般实际应用中保证采样频率为信号最高频率的5～10倍。
利用Windows下的录音机，录制了一段发出的声音，内容是“数字信号”，时间在3s内。
接着在D盘保存为WAV格式，然后在Matlab软件平台下．利用函数wavread对语音信号进行采样，并记录下了采样频率和采样点数，在这里我们还通过函数sound引入听到采样后自己所录的一段声音。
[x1,fs,bits]=wavread（'E:
\数字信号.wav'）;%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）;%?
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60000?
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plot（x）%?
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title（'?
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'）;
xlabel（'?
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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）;%?
?
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N=6000?
FFT?
?
figure
（2）
subplot（2,1,1）,plot（k,abs（y1））;
title（'|X（k）|'）;
ylabel（'?
?
?
'）;
subplot（2,1,2）,plot（k,angle（y1））;
title（'arg|X（k）|'）;
ylabel（'?
?
?
'）;
（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）;%?
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d=d/100;%?
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x2=x+d;%?
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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
分析：
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
分析：
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
分析：
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
[x1,fs,bits]=wavread（'E:
\?
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.wav'）;%?
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x1
sound（x1,fs）;%?
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N=length（x1）
fs%?
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44100Hz
bits%?
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16
x=x1（60001:
1:
120000）;%?
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60000?
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N1=length（x）
figure
（1）
plot（x）%?
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title（'?
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'）;
xlabel（'?
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n'）;
ylabel（'?
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A'）;
sound（x,fs）;%?
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“?
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”
k=0:
5999;
y1=fft（x,6000）;%?
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N=6000?
FFT?
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figure
（2）
subplot（2,1,1）,plot（k,abs（y1））;
title（'|X（k）|'）;
ylabel（'?
?
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'）;
subplot（2,1,2）,plot（k,angle（y1））;
title（'arg|X（k）|'）;
ylabel（'?
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'）;
mean（x）%?
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-2.1368e-04
d=randn（1,60000）;%?
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mean（d）
d=d/100;%?
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x2=x+d;%?
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sound（x2,fs）;%?
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figure（3）
plot（x2）
title（'?
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'）;
xlabel（'?
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n'）;
ylabel（'?
?
A'）;
k=0:
5999;
y2=fft（x2,6000）;%?
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N?
FFT?
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figure（4）
subplot（2,1,1）,plot（k,abs（y2））;
title（'?
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|X（k）|'）;
ylabel（'?
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'）;
subplot（2,1,2）,plot（k,angle（y2））;
title（'?
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arg|X（k）|'）;
ylabel（'?
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'）;
（2）IIR?
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%IIR?
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clear
clc
[x1,fs,bits]=wavread（'E:
\?
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.wav'）;%?
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x1
x=x1（60001:
1:
120000）;%?
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60000?
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d=randn（1,60000）;%?
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mean（d）;
d=d/100;%?
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x2=x+d;%?
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sound（x2,fs）;%?
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fs=44100;
Ts=1/fs;
wp=2*pi*45000/fs;%?
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ws=2*pi*50000/fs;%?
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Rp=1;%?
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Rs=100;%?
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wp1=2/Ts*tan（wp/2）;%?
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ws1=2/Ts*tan（ws/2）;
[N,Wn]=buttord（wp1,ws1,Rp,Rs,'s'）;%?
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[Z,P,K]=buttap（N）;%?
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butterworth?
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[Bap,Aap]=zp2tf（Z,P,K）;
[b,a]=lp2lp（Bap,Aap,Wn）;%?
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[bz,az]=bilinear（b,a,fs）;%?
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[H,W]=freqz（bz,az）;%?
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figure
（1）
plot（W*fs/（2*pi）,abs（H））
grid
xlabel（'?
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/Hz'）
ylabel（'?
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'）
title（'IIR?
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'）
f1=filter（bz,az,x2）;
figure
（2）
subplot（2,1,1）
plot（x2）%?
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title（'IIR?
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'）;
subplot（2,1,2）
plot（f1）;%?
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title（'IIR?
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'）;
sound（f1,44100）;%?
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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）））;%?
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title（'IIR?
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'）
xlabel（'?
?
/Hz'）;
ylabel（'?
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'）;
subplot（2,1,2）
F1=plot（f,abs（F0（1:
512）））;%?
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title（'IIR?
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'）
xlabel（'?
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/Hz'）;
ylabel（'?
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'）;
（3）FIR?
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%FIR?
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clear
clc
fs=44100;
x1=wavread（'E:
\?
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.wav'）;
x=x1（60001:
1:
120000）;%?
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60000?
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d=randn（1,60000）;%?
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d=d/100;%?
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x2=x+d;%?
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sound（x2,fs）;%?
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wp=2*pi*1000/fs;
ws=2*pi*1200/fs;
Rp=1;
Rs=
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