用数字滤波器滤除语音信号中噪声文档格式.docx
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（2）编写程序演示采样定理（时域采样、频谱周期延拓），同时演示采样频率小于2fc时，产生的混叠效应：
①对下面连续信号进行采样：
，A为幅度因子，a为衰减因子，
为模拟角频率，其中n为学号（例如，王墨同学n=23）
②要求输入采样频率fs（根据程序处理需要指定范围）后，在时域演示信号波形、采样脉冲及采样后信号；
在频域演示不同采样频率下对应信号的频谱。
1.2.2设计题部分
（1）利用Windows下的录音机或其他软件，选择Windows系统的“叮·
·
”（ding.wav），并对该信号进行采样；
（2）语音信号的频谱分析，画出采样后语音信号的时域波形和频谱图；
（3）产生噪声信号加到语音信号中，得到被污染的语音信号，并回放语音信号；
（4）污染信号的频谱分析，画出被污染的语音信号时域波形和频谱；
（5）根据有关的频谱特性，采用间接法设计IIR数字滤波器，并画出相应滤波器的幅频图（设计3个IIR滤波器）
a.模拟滤波器类型：
巴特沃思滤波器（低通、带通、高通）
b．总体要求：
MATLAB原程序+仿真波形+技术指标
（6）根据有关的频谱特性，采用直接法设计FIR数字滤波器，并画出相应滤波器的幅频图（设计3个FIR滤波器）
a.滤波器类型：
Bartlett窗（低通、带通、高通）
MATLAB原程序+仿真波形+技术指标+窗函数
（7）用自己设计的这些滤波器分别对被不同噪声污染的信号进行滤波；
（8）分析得到信号的频谱，画出滤波后信号的时域波形和频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化；
（9）回放语音信号。
二课程设计基本原理
2.1设计思路
（1）选择来自于D盘的“ding.wav”声音作为语音信号
（2）根据不同的滤波器选择不同的噪声信号加到语音信号中，得到被污染的语音信号。
（3）分别设计巴特沃思滤波器（低通、带通、高通）以及Bartlett窗滤波器（低通、带通、高通）对被污染的语音信号滤波，滤掉相应的噪音信号，得到符合要求的语音信号。
方案设计流程图如图2.1所示。
（图为巴特沃思滤波器，Bartlett窗滤波器与巴特沃思类似）
图2.1总体方案设计流程图（巴特沃思）
2.2设计原理
语音信号的频谱范围主要为800HZ左右，并且在5000HZ左右有一个小信号，因此，在设计低通滤波器时，应把噪声频谱设定在5000HZ以上，这样，通过低通滤波器，即可滤除噪声信号从而还原语音信号；
在设计高通滤波器时，应把噪声设定在800HZ以内，以通过高通滤波器滤除低频的噪声信号，从而还原相对频率较高的语音信号；
在设计带通滤波器时，可把噪声设计在低于800HZ或高于5000HZ的频谱上，已通过带通滤波器还原带通范围内的语音信号。
2.2.1设计IIR数字滤波器的基本思想
设计IIR数字滤波器的方法主要有基于冲激响应不变法的IIR数字滤波器设计，基于双线性Z变换法的IIR数字滤波器设计，数字高通、带通及带阻IIR滤波器设计，基于MATLAB函数直接设计IIR数字滤波器。
本实验中采用双线性变换法变换的巴特沃思数字滤波器。
2.2.1.1巴特沃思低通数字滤波器
（1）选择来自于D盘的“ding.wav”声音作为语音信号（用如下语句调用[x,FS,bits]=wavread（'
D:
\ding.wav'
））。
（2）给信号加一个大频率的噪声（取噪声频率远大于语音信号的最大频率），产生污染信号。
（3）设计一个巴特沃思低通滤波器，通带范围包括语音信号，阻带频率设定为小于噪声信号频率。
（4）将设计好的巴特沃思低通滤波器滤除被噪声污染后的语音信号。
还原语音信号。
2.2.1.2巴特沃思高通数字滤波器
（2）给信号加一个小频率的噪声（取噪声频率远小于语音信号的最小频率），产生污染信号。
（3）设计一个巴特沃思高通滤波器，通带范围包括语音信号，阻带频率设定为大于噪声信号频率。
2.2.1.3巴特沃思带通数字滤波器
（2）给信号加一个小频率或大频率的噪声（取噪声频率远小于语音信号的最小频率或大于语音信号的最大频率），产生污染信号。
本实验取小频率的噪声信号。
（3）设计一个巴特沃思带通滤波器，通带范围包括语音信号，阻带频率设定为不包括噪声信号频率。
（4）将设计好的巴特沃思带通滤波器滤除被噪声污染后的语音信号。
2.2.2设计FIR滤波器的基本思想
FIR滤波器通常采用窗函数方法来设计。
正确地选择窗函数可以提高设计数字滤波器的性能，或者在满足设计要求的情况下，减小FIR数字滤波器的阶次。
常用的窗函数有以下几种：
矩形窗（Rectangularwindow）、三角窗（Triangularwindow）、汉宁窗（Hanningwindow）、海明窗（Hammingwindow）、布拉克曼窗（Bartlettwindow）、切比雪夫窗（Chebyshevwindow）、巴特里特窗（Bartlettwindow）及凯塞窗（Kaiserwindow）。
本实验中选用布拉克曼窗（Bartlettwindow）设计滤波器。
2.2.1.1Bartlett窗低通滤波器
（3）设计一个Bartlett窗低通滤波器，通带范围包括语音信号，阻带频率设定为小于噪声信号频率。
（4）将设计好的Bartlett窗低通滤波器滤除被噪声污染后的语音信号。
2.2.1.2Bartlett窗高通滤波器
（3）设计一个Bartlett窗高通滤波器，通带范围包括语音信号，阻带频率设定为大于噪声信号频率。
（4）将设计好的Bartlett窗高通滤波器滤除被噪声污染后的语音信号。
2.2.1.3Bartlett窗带通滤波器
（3）设计一个Bartlett窗带通滤波器，通带范围包括语音信号，阻带频率设定为不包括噪声信号频率。
（4）将设计好的Bartlett窗带通滤波器滤除被噪声污染后的语音信号。
3设计步骤和过程
3.1设计步骤
（1）语音信号的采集
要求利用windows下的录音机（开始—程序—附件—娱乐—录音机，文件—属性—立即转换—8000Hz，8位，单声道）录制一段自己的话音，或者采用Windows自带的声音文件（默认为22050Hz），时间控制在几秒左右。
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，要求理解采样频率、采样位数等概念。
wavread函数调用格式：
y=wavread（file），读取file所规定的wav文件，返回采样值放在向量y中。
[y,fs,nbits]=wavread（file），采样值放在向量y中，fs表示采样频率（Hz），nbits表示采样位数。
y=wavread（file,N），读取前N点的采样值放在向量y中。
y=wavread（file,[N1,N2]），读取从N1点到N2点的采样值放在向量y中。
（2）语音信号的频谱分析
要求首先画出语音信号的时域波形；
然后对语音信号进行频谱分析，在MATLAB中，可以利用函数fft对信号进行快速付立叶变换，得到信号的频谱特性；
从而加深对频谱特性的理解。
（3）设计数字滤波器和画出频率响应
根据语音信号的特点给出有关滤波器的性能指标，例如：
1）低通滤波器性能指标，fp=1000Hz，fc=1200Hz，As=100dB，Ap=1dB；
2）高通滤波器性能指标，fc=2800Hz，fp=3000Hz，As=100dB，Ap=1dB；
3）带通滤波器性能指标，fp1=1200Hz，fp2=3000Hz，fc1=1000Hz，fc2=3200Hz，As=100dB，Ap=1dB。
（4）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）;
可以感觉滤波前后的声音有变化。
这里可以通过两种方式进行信号采集，一是在自己电脑C:
\WINDOWS\Media中有很多系统声音，我选择了自己电脑里的“WindowsXP叮当声”这个声音文件（.wav）。
二用电脑自带录音软件（开始\所有程序\附件\娱乐\录音机），或者使用其它专业的录音软件，录制时需要配备录音硬件（如麦克风），为便于比较，需要在安静、干扰小的环境下录音。
3.2设计详细过程
3.2.1语音信号的采集与频谱分析
将电脑D:
\ding.wav这一声音文件导入MATLAB软件中，绘出采样后的语音信号的时域波形和频谱图。
MATLAB程序如下：
clf;
[x,FS,bits]=wavread（'
C:
\WINDOWS\Media'
）;
x=x（:
1）;
figure
（1）;
subplot（211）;
plot（x）;
%sound（x,FS,bits）;
title（'
语音信号时域波形图'
）
y=fft（x,3260）;
f=（FS/1630）*[1:
1630];
subplot（212）;
plot（f（1:
1630）,abs（y（1:
1630）））;
语音信号频谱图'
运行程序得到语音信号时域和频谱图形如图3.1所示。
图3.1语音信号时域和频谱图
3.2.2IIR数字滤波器的设计
下面分别用巴特沃思数字滤波器（低通、带通、高通）对被噪声污染后的信号进行滤波。
3.2.2.1巴特沃思低通滤波器
（1）添加高频的噪声信号zs=0.05*cos（2*pi*10000*t/22050），MATLAB程序如下。
噪声信号的时域及幅频图如图3.2所示。
%噪声信号
zt=0:
length（x）-1;
zs=0.05*cos（2*pi*10000*t/22050）;
zs0=0.05*cos（2*pi*10000*t/22050000）;
figure
（2）;
subplot（2,1,1）
plot（zs0）
噪声信号波形'
zs1=fft（zs,1200）;
%sound（zs,FS,bits）;
%回放噪音
subplot（2,1,2）
600）,abs（zs1（1:
600）））;
噪声信号频谱'
图3.2噪声信号时域和频谱图
（2）设计巴特沃思低通滤波器，MATLAB程序如下。
滤波器图如图3.3所示。
%低通滤波
fp=3000;
fs=3500;
Fs=22050;
rp=1;
rs=10;
wp=2*pi*fp/Fs;
ws=2*pi*fs/Fs;
Fs1=1;
wap=2*tan（wp/2）;
was=2*tan（ws/2）;
[N,wc]=buttord（wap,was,rp,rs,'
s'
[B,A]=butter（N,wc,'
[Bz,Az]=bilinear（B,A,Fs1）;
figure（4）;
[h,w]=freqz（Bz,Az,512,Fs1*22050）;
plot（w,abs（h））;
巴特沃斯低通滤波器'
xlabel（'
频率（HZ）'
ylabel（'
耗损（dB）'
gridon;
图3.3巴特沃思低通滤波器图
3.2.2.2巴特沃思高通滤波器
（1）添加低频噪声信号zs0=0.05*cos（2*pi*100*t/22050），MATLAB程序如下。
噪声信号的时域及幅频图如图3.4所示。
t=0:
zs0=0.05*cos（2*pi*100*t/22050）;
zs1=fft（zs0,1200）;
图3.4噪声信号时域和频谱图
（2）设计巴特沃思高通滤波器，MATLAB程序如下。
滤波器图如图3.5所示。
%高通滤波
fp=600;
fs=400;
T=1;
high'
'
巴特沃斯高通滤波器'
gridon;
3.5巴特沃思高通滤波器图
3.2.2.3巴特沃思带通滤波器
（1）添加低频噪声信号0.05*cos（2*pi*100*t/22050），MATLAB程序如下。
噪声信号的时域及幅频图如图3.6所示。
图3.6噪声信号时域和频谱图
（2）设计巴特沃思带通滤波器，MATLAB程序如下。
滤波器图如图3.7所示。
%带通滤波
fp=[600,6000];
fs=[400,7000];
巴特沃斯带通滤波器'
图3.7巴特沃思带通滤波器图
3.2.3FIR数字滤波器的设计
3.2.3.1语音处理——bartlett窗低通滤波器
（1）添加噪声信号zs=0.05*cos（2*pi*10000*t/22050），MATLAB程序如下。
噪声信号的时域及幅频图如图3.8所示。
图3.8噪声信号时域和频谱图
（2）设计Bartlett窗低通滤波器，MATLAB程序如下。
滤波器图如图3.9所示。
FS=22050;
fp=3000,fc=3500;
wp=2*pi*fp/FS;
ws=2*pi*fc/FS;
Bt=ws-wp;
N0=ceil（11*pi/Bt）;
N=N0+mod（N0+1,2）;
wc=（wp+ws）/2/pi;
[bz,az]=fir1（N-1,wc,bartlett（N））;
[h,w]=freqz（bz,az）;
plot（w/pi,20*log（abs（h）））;
图3.9Bartlett窗低通滤波器图
3.2.3.2语音处理——Bartlett窗高通滤波器
（1）添加噪声信号zs0=0.05*cos（2*pi*100*t/22050），MATLAB程序如下。
噪声信号的时域及幅频图如图3.10所示。
图3.10噪声信号时域和频谱图
（2）设计Bartlett窗高通滤波器，MATLAB程序如下。
滤波器图如图3.11所示。
fp=600,fc=400;
Bt=wp-ws;
[bz,az]=fir1（N-1,wc,'
bartlett（N））;
图3.11Bartlett窗高通滤波器图
3.2.3.3语音处理——Bartlett窗带通通滤波器
噪声信号的时域及幅频图如图3.12所示。
图3.12噪声信号的时域及频谱图
（2）设计Bartlett窗带通滤波器，MATLAB程序如下。
滤波器图如图3.13所示。
wlp=600*2*pi/FS,wup=6000*2*pi/FS;
wls=400*2*pi/FS;
wus=7000*2*pi/FS;
Bt=wlp-wls;
N=N0+mod（N0+1,2）;
wc=[（wls+wlp）/2/pi,（wus+wup）/2/pi];
图3.13Bartlett窗带通滤波器图
4程序调试及运行结果
4.1巴特沃思低通数字滤波器
将语音信号和噪音信号叠加可以得到含噪声信号，分析其频谱特性之后用巴特沃思低通滤波器进行滤波。
MATLAB程序如下，仿真处理如图4.1所示。
subplot（2,1,1）;
%回放语音
subplot（2,1,2）;
%产生噪声信号并加到语音信号
x1=x+zs'
;
%so
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