语音信号处理系统方案设计书Word文件下载.docx
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2设计任务
利用Matlab设计一个简单的数字语音信号分析系统，利用GUI设计友好的图形用户界面，实现数字语音信号读取，时域波形显示，频谱分析，设计数字滤波器滤除噪声，对语音信号的参数进行计算分析等功能。
具体任务是：
酽锕极額閉镇桧猪訣锥。
（1）对原始数字语音信号进行读取。
（2）对原始数字语音信号加入干扰噪声，画出原始信号及带噪信号的时域波形，利用FFT进行频域分析，画出相应波形。
彈贸摄尔霁毙攬砖卤庑。
（3）针对数字语音信号频谱及噪声频率，设计合适的数字滤波器滤除噪声。
（4）对噪声滤除前后的语音进行时频域分析。
（5）对语音信号部分时域参数进行计算。
（6）设计图形用户界面（包含以上功能）。
（选作）采用LabVIEW进行仿真设计，实现系统的功能，要求给出系统的前面板和框图，并记录仿真结果。
3设计方案论证（手写）
本课题是对语音信号进行处理，要经过语音信号的采集，频谱分析，加干扰噪声，滤波器设计，进行滤波和图形用户界面设计等几个步骤。
所需要用到的理论依据有：
謀荞抟箧飆鐸怼类蒋薔。
⑴采样定理
在进行模拟/数字信号的转换过程中，当采样频率fs.max大于信号中，最高频率fmax的2倍时，即：
fs.max>
=2fmax,则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；
采样定理又称奈奎斯特定理。
厦礴恳蹒骈時盡继價骚。
⑵采样频率
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。
采样频率的倒数是采样周期或者叫作采样时间，它是采样之间的时间间隔。
采样频率只能用于周期性采样的采样器，对于非周期性采样的采样器没有规则限制。
采样频率与声音频率之间有一定的关系，根据奎斯特理论，只有采样频率高于声音信号最高频率的两倍时，才能把数字信号表示的声音还原成为原来的声音。
这就是说采样频率是衡量声卡采集、记录和还原声音文件的质量标准。
茕桢广鳓鯡选块网羈泪。
⑶语音的录入与打开
在MATLAB中，[y,fs,bits]=wavread（'
Blip'
[N1N2]）。
用于读取语音，采样值放在向量y中，fs表示采样频率（Hz），bits表示采样位数。
[N1N2]表示读取从N1点到N2点的值（若只有一个N的点则表示读取前N点的采样值）[10]。
鹅娅尽損鹌惨歷茏鴛賴。
sound（x,fs,bits）。
用于对声音的回放。
向量x则就代表了一个信号（也即一个复杂的“函数表达式”）也就是说可以像处理一个信号表达式一样处理这个声音信号。
籟丛妈羥为贍偾蛏练淨。
⑷时域信号的FFT分析
FFT即为快速傅氏变换，是离散傅氏变换的快速算法，它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。
預頌圣鉉儐歲龈讶骅籴。
在MATLAB的信号处理工具箱中函数FFT和IFFT用于快速傅立叶变换和逆变换。
函数FFT用于序列快速傅立叶变换，其调用格式为y=fft（x），其中，x是序列，y是序列的FFT，函数FFT的另一种调用格式为y=fft（x,N），式中，x，y意义同前，N为正整数。
函数执行N点的FFT，若x为向量且长度小于N，则函数将x补零至长度N；
若向量x的长度大于N，则函数截短x使之长度为N。
渗釤呛俨匀谔鱉调硯錦。
⑸语音信号的频域分析
语音信号的频域分析就是分析语音信号的频域持征。
从广义上讲，语音信号的频域分析包括语音信号的频谱、功率谱、倒频谱、频谱包络分析等，而常用的频域分析方法有带通滤波器组法、傅里叶变换法、线件预测法等几种。
本次选用的是语音信号的傅里叶分析法，即对信号进行FFT变换。
铙誅卧泻噦圣骋贶頂廡。
⑹数字滤波器的设计步骤
不论是IIR滤波器还是FIR滤波器的设计都包括三个步骤：
①按照实际任务的要求，确定滤波器的性能指标。
②用一个因果、稳定的离散线性时不变系统的系统函数去逼近这一性能指标。
根据不同的要求可以用IIR系统函数，也可以用FIR系统函数去逼近。
擁締凤袜备訊顎轮烂蔷。
③利用有限精度算法实现系统函数，包括结构选择、字长选择等。
⑺图形用户界面基本概念
图形用户界面（GraphicalUserInterface，GUI）是由窗口、按键、菜单、文字说明等对象（Objects）构成的一个用户界面。
用户通过一定的方法（如鼠标、键盘）选择激活这些图形对象，实现计算、绘图等。
贓熱俣阃歲匱阊邺镓騷。
创建图形用户界面须具有三类基本元素：
（1）组件：
图形化控件（如按钮、编辑框、列表框等）、静态元素（如文本字符串）、菜单和坐标系。
（2）图形窗口：
GUI的每一个组件都须安排在图形窗口中。
（3）回应：
如用户用鼠标单击或用键盘输入信息后，程序要有相应的动作。
4设计内容
4.1语音信号分析设计
（1）根据设计要求分析系统功能，掌握设计中所需理论阐明设计原理（抽样频率、量化位数的概念，抽样定理；
信号的FFT分析；
数字滤波器设计原理和方法，各种不同类型滤波器的性能比较）。
坛摶乡囂忏蒌鍥铃氈淚。
（2）对语音信号做FFT，进行频谱分析，画出信号的时域波形图和频谱图。
Matlab程序：
[x,fs]=wavread（'
mei5.wav'
）。
subplot（2,1,1）
plot（x）
title（'
原语音信号时域波形'
）
xlabel（'
k'
ylabel（'
x'
N=length（x）。
k=0:
N-1。
X=fft（x）。
subplot（2,1,2）
plot（k,abs（X））
原语音信号频域波形'
X'
原信号的图形：
（3）对语音信号加入干扰噪声，对语音信号进行回放（利用sound函数），感觉加噪前后声音的变化。
对其做FFT，进行频谱分析，比较加噪前后语音信号的波形及频谱，对所得结果进行分析。
蜡變黲癟報伥铉锚鈰赘。
加入干扰噪声的matlab程序：
Y=fft（y）。
plot（abs（Y））
y=0.007*cos（2.7475*k）。
plot（y）
axis（[-2050-0.150.15]）
干扰信号时域波形'
y=0.1cos（207475k）'
axis（[016000025]）
干扰信号频域波形'
加入的干扰噪声：
对原信号加入干扰噪声的matlab程序：
x1=wavread（'
）'
。
x2=x1+y。
plot（x2）
加入噪声信号时域波形'
X2=fft（x2）。
plot（abs（X2））
加入噪声信号频域波形'
加入干扰噪声后的图形：
（4）根据带噪语音信号的特点，设计合适的数字滤波器，绘制所设计滤波器的幅频和相频特性。
wp=0.2*pi。
ws=0.4*pi。
Rp=1。
As=15。
T=1。
OmegaP=wp/T。
OmegaS=ws/T。
[cs,ds]=afd_butt（OmegaP,OmegaS,Rp,As）。
[b,a]=imp_invr（cs,ds,T）
[db,mag,pha,w]=freqz_m（b,a）。
subplot（2,1,1）。
plot（w/pi,mag）。
幅度特性'
axis（[0,1,0,1.1]）
subplot（2,1,2）。
plot（w/pi,db）。
衰减特性'
axis（[0,1,-40,5]）。
所设计滤波器的特性：
（5）用所设计的滤波器对带噪语音信号进行滤波。
对滤波后的语音信号进行FFT频谱分析。
记录处理过程中所得各种波形及频谱图。
買鲷鴯譖昙膚遙闫撷凄。
h=filter（b,a,x2）。
fs=16000。
sound（h,fs）
w=2*pi*k/N。
plot（w/pi,h）
滤波后语音信号时域波形'
H=fft（h）。
plot（w/pi,abs（H））
滤波后频域信号波形'
滤波后的语音信号图形：
（6）对语音信号进行回放，感觉滤波前后声音的变化。
比较滤波前后语音信号的波形及频谱，对所得结果和滤波器性能进行频谱分析。
綾镝鯛駕櫬鹕踪韦辚糴。
4.2图形用户界面设计
4.2.1GUI部分matlab函数m文件程序
functionvarargout=untitled1（varargin）
gui_Singleton=1。
gui_State=struct（'
gui_Name'
mfilename,...驅踬髏彦浃绥譎饴憂锦。
'
gui_Singleton'
gui_Singleton,...
gui_OpeningFcn'
@untitled1_OpeningFcn,...
gui_OutputFcn'
@untitled1_OutputFcn,...
gui_LayoutFcn'
[],...
gui_Callback'
[]）。
ifnargin&
&
ischar（varargin{1}）
gui_State.gui_Callback=str2func（varargin{1}）。
end
ifnargout
[varargout{1:
nargout}]=gui_mainfcn（gui_State,varargin{:
}）。
猫虿驢绘燈鮒诛髅貺庑。
else
gui_mainfcn（gui_State,varargin{:
functionuntitled1_OpeningFcn（hObject,eventdata,handles,varargin）锹籁饗迳琐筆襖鸥娅薔。
handles.output=hObject。
guidata（hObject,handles）。
functionvarargout=untitled1_OutputFcn（hObject,eventdata,handles）構氽頑黉碩饨荠龈话骛。
varargout{1}=handles.output。
按钮的回调函数：
functionpushbutton1_Callback（hObject,eventdata,handles）輒峄陽檉簖疖網儂號泶。
globalI。
H={'
*.wav'
}。
尧侧閆繭絳闕绚勵蜆贅。
[filename,pathname]=uigetfile（H,'
请选择打开信号'
file=strcat（pathname,filename）。
识饒鎂錕缢灩筧嚌俨淒。
I=wavread（file）。
凍鈹鋨劳臘锴痫婦胫籴。
plot（I）。
原信号时域波形'
functionpushbutton2_Callback（hObject,eventdata,handles）恥諤銪灭萦欢煬鞏鹜錦。
sound（I,fs）。
functionpushbutton3_Callback（hObject,eventdata,handles）鯊腎鑰诎褳鉀沩懼統庫。
globalX。
X=fft（I）。
N=length（I）。
plot（k,abs（X））。
原信号频域波形'
functionpushbutton4_Callback（hObject,eventdata,handles）硕癘鄴颃诌攆檸攜驤蔹。
functionpushbutton5_Callback（hObject,eventdata,handles）阌擻輳嬪諫迁择楨秘騖。
globalt。
globald。
globals。
t=0:
au=0.007。
d=[au*cos（2.7475*t）]'
s=I+d。
plot（s）。
加噪声后时域波形'
functionpushbutton6_Callback（hObject,eventdata,handles）氬嚕躑竄贸恳彈瀘颔澩。
globalS。
S=fft（s）。
plot（abs（S））。
加噪声后频域波形'
文本框的回调函数：
functionedit1_Callback（hObject,eventdata,handles）釷鹆資贏車贖孙滅獅赘。
globalwp。
get（hObject,'
string'
wp=str2double（get（hObject,'
））。
functionedit1_CreateFcn（hObject,eventdata,handles）怂阐譜鯪迳導嘯畫長凉。
ifispc
set（hObject,'
BackgroundColor'
'
white'
get（0,'
defaultUicontrolBackgroundColor'
谚辞調担鈧谄动禪泻類。
functionedit2_Callback（hObject,eventdata,handles）嘰觐詿缧铴嗫偽純铪锩。
globalws。
ws=str2double（get（hObject,'
functionedit2_CreateFcn（hObject,eventdata,handles）熒绐譏钲鏌觶鷹緇機库。
鶼渍螻偉阅劍鲰腎邏蘞。
functionedit3_Callback（hObject,eventdata,handles）纣忧蔣氳頑莶驅藥悯骛。
globalRp。
Rp=str2double（get（hObject,'
functionedit3_CreateFcn（hObject,eventdata,handles）颖刍莖蛺饽亿顿裊赔泷。
濫驂膽閉驟羥闈詔寢賻。
functionedit4_Callback（hObject,eventdata,handles）銚銻縵哜鳗鸿锓謎諏涼。
globalAs。
As=str2double（get（hObject,'
functionedit4_CreateFcn（hObject,eventdata,handles）挤貼綬电麥结鈺贖哓类。
赔荊紳谘侖驟辽輩袜錈。
functionpushbutton7_Callback（hObject,eventdata,handles）塤礙籟馐决穩賽釙冊庫。
globalws。
globalRp。
globalAs。
[b,a]=imp_invr（cs,ds,T）。
[db,mag,~,w]=freqz_m（b,a）。
figure
（1）。
衰减特性'
functionpushbutton8_Callback（hObject,eventdata,handles）裊樣祕廬廂颤谚鍘羋蔺。
globals。
globalh。
仓嫗盤紲嘱珑詁鍬齊驁。
h=filter（b,a,s）。
figure
（2）。
滤波后时域波形'
滤波后频域波形'
len=300。
inc=300。
f=enframe（I,len,inc）。
N=size（f）。
%size（A）返回A各个维的最大元素个数
Mn=zeros（1,N）。
%一行N列个0
forn=1:
N
xn=f（n,:
xn=abs（xn）。
mn=sum（xn）。
Mn（1,n）=mn。
yn=xn.^2。
mn1=sum（yn）。
Mn1（1,n）=mn1。
end
figure
subplot（4,1,1）,plot（Mn）,title（'
短时平均幅度'
%短时平均幅度
subplot（4,1,2）,plot（Mn1）,title（'
短时能量'
%短时能量
Zn=zeros（1,N）。
forn=1:
zn=zeros（1,len-1）。
form=1:
len-1
zn_m=sign（xn（m+1））-sign（xn（m））。
zn_m=（1/2）*abs（zn_m）。
zn（1,m）=zn_m。
Zn（1,n）=sum（zn）。
subplot（4,1,3）,plot（Zn）,title（'
短时过零率'
%短时平均过零率
zs=7。
Rn=zeros（1,len-1）。
xn=f（zs,:
fork=1:
xn1=[f（k+1:
len）,zeros（1,k）]。
xn2=xn.*xn1。
Rn（k）=sum（xn2）。
subplot（4,1,4）,plot（Rn）,title（'
短时自相关函数'
%短时自相关函数
functionpushbutton10_Callback（hObject,eventdata,handles）绽萬璉轆娛閬蛏鬮绾瀧。
sound（s,16000）。
functionpushbutton11_Callback（hObject,eventdata,handles）骁顾燁鶚巯瀆蕪領鲡赙。
sound（h,16000）。
4.2.2调试及运行
最终设计完成的GUI界面如下图：
（1）点击按钮
打开语音信号，坐标系中出现如图所示语音信号的时域波形：
（2）点击按钮
，系统会播放打开的声音信号。
（3）点击按钮
，坐标系中会显示打开语音信号的频域
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